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Esegui la migrazione da Cloud Run a Google Kubernetes Engine

Cloud Run e Kubernetes utilizzano entrambi immagini contenitore standard come elementi di deployment e un modello API dichiarativo con risorse che possono essere rappresentate in file YAML con la stessa struttura standard.

Introduzione

La versione 1 dell'API Cloud Run Admin è progettata per massimizzare la portabilità con Kubernetes. Ad esempio, le risorse dell'API Cloud Run Admin condividono le stesse convenzioni di struttura e i nomi degli attributi delle risorse Kubernetes. Consulta il riferimento YAML del servizio Cloud Run.

La versione 1 dell'API Cloud Run Admin implementa la specifica dell'API Knative Serving, ma non è necessario eseguire la migrazione a Knative per spostare i carichi di lavoro Cloud Run in un cluster Kubernetes come GKE.

Guida rapida

Questa guida rapida è un esempio di migrazione semplice.

Confronto semplice delle risorse

Confronta il seguente semplice servizio Cloud Run denominato my-app con il corrispondente deployment Kubernetes. Nota che i file YAML sono quasi identici.

Tuttavia, le parti in blue sono diverse e devono essere modificate. Le parti in green devono essere aggiunte.

Servizio Cloud Run	Deployment Kubernetes
apiVersion: serving.knative.dev/v1 kind: Service metadata: name: my-app namespace: 'PROJECT_NUMBER' spec: template: spec: containers: - image: gcr.io/cloudrun/hello env: - name: HELLO value: world	apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: my-app namespace: default labels: app: my-app spec: template: metadata: labels: app: my-app spec: containers: - image: gcr.io/cloudrun/hello env: - name: HELLO value: world replicas: 3 selector: matchLabels: app: my-app

Servizio Cloud Run

Deployment Kubernetes

apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
  name: my-app
  namespace: 'PROJECT_NUMBER'
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - image: gcr.io/cloudrun/hello
        env:
        - name: HELLO
          value: world

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
  namespace: default
  labels:
    app: my-app
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - image: gcr.io/cloudrun/hello
        env:
        - name: HELLO
          value: world
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app

Esegui la migrazione di un semplice servizio Cloud Run a GKE

Scarica il file YAML del servizio nella directory corrente:

gcloud run services describe my-app --format export > my-app.yaml

Modifica il file YAML in modo che corrisponda a un deployment Kubernetes:
- Per l'attributo "kind": sostituisci il valore "Service" con "Deployment"
- Per l'attributo "apiVersion": sostituisci il valore "serving.knative.dev/v1" con "apps/v1"
- Sostituisci metadata.namespace con lo spazio dei nomi del cluster GKE su cui vuoi eseguire il deployment, ad esempio default.
- Aggiungi una nuova etichetta sotto metadata e spec.template.metadata.
- Imposta un numero fisso di istanze ("repliche") utilizzando spec.template.spec.replicas e imposta un selettore di etichette in spec.template.spec.selector.
Installa e utilizza lo strumento a riga di comando kubectl per eseguire il deployment del file my-app.yaml nel tuo cluster GKE:
```
kubectl apply -f ./my-app.yaml
```

Esponi il deployment come servizio:

kubectl expose deployment my-app --type LoadBalancer --port 80 --target-port 8080

Considerazioni per la migrazione da Cloud Run a GKE

Cluster:

Cloud Run è una piattaforma completamente gestita, mentre GKE richiede una gestione più complessa della piattaforma. Se non hai ancora creato un cluster GKE, utilizza GKE Autopilot.
La scalabilità dei carichi di lavoro GKE è limitata dalle dimensioni del cluster. Se non utilizzi un cluster Autopilot, ti consigliamo di utilizzare il provisioning automatico dei nodi e un gestore della scalabilità automatica dei cluster per ridimensionare il cluster.
Cloud Run dispone di una redundanza zonale integrata, quindi esegui la migrazione a un cluster regionale e esegui il provisioning di repliche sufficienti per garantire che il servizio sia resiliente a un interruzione di servizio zonale nella regione Google Cloud selezionata.

Prezzi

Cloud Run addebita le risorse utilizzate, mentre GKE addebita le risorse provisionate.

Sicurezza:

A differenza di Cloud Run, il richiamo di un servizio GKE non è soggetto a un'autorizzazione invoker IAM.
Poiché GKE non fornisce un isolamento efficace tra i container, prendi in considerazione l'utilizzo di GKE Sandbox se devi eseguire codice sconosciuto o non attendibile.

Networking

Cloud Run richiede un connettore di accesso VPC serverless per accedere ad altre risorse in una VPC. I carichi di lavoro GKE si trovano direttamente in una VPC e non richiedono un connettore.

Funzionalità non supportate da Google Kubernetes Engine

Le seguenti funzionalità di Cloud Run non sono disponibili su GKE:

Controllo delle versioni della configurazione tramite le revisioni
Suddivisione del traffico per implementazioni graduali e rollback delle revisioni
CPU allocata solo durante l'elaborazione delle richieste
Boost della CPU
Affinità sessione
Le Etichette sui carichi di lavoro GKE non sono etichette Google Cloud
Tag sui carichi di lavoro

Esegui la migrazione delle risorse Cloud Run

Le sezioni seguenti descrivono la migrazione delle risorse utilizzate in Cloud Run, ad esempio servizi, job e secret Cloud Run.

Esegui la migrazione dei servizi Cloud Run

Puoi eseguire la migrazione di un servizio Cloud Run alle seguenti risorse su GKE:

Deployment Kubernetes per creare istanze (chiamate "pod" in Kubernetes).
Servizi Kubernetes per esporre il deployment in un endpoint specifico.
Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler: per eseguire lo scaling automatico del deployment.

Gli attributi di un deployment Kubernetes sono un superset degli attributi di un servizio Cloud Run. Come mostrato nella guida rapida, dopo aver modificato gli attributi apiVersion e kind in apps/v1 e Deployment, devi modificare anche quanto segue:

Sostituisci namespace con lo spazio dei nomi del cluster GKE in cui eseguire il deployment, ad esempio default.
serviceAccountName deve fare riferimento a un account di servizio Kubernetes, che può optionally agire come account di servizio IAM con la federazione delle identità per i carichi di lavoro per GKE.
Aggiungi un LABEL in metadata.labels e spec.template.metadata.labels che verrà utilizzato per selezionare il deployment e i pod. Ad esempio: app: NAME
In spec.template:
- Aggiungi un attributo replicas per specificare un numero di "istanze".
- Aggiungi un attributo selector.matchLabels che selezioni l'etichetta LABEL.
Se il servizio Cloud Run monta i segreti, consulta Eseguire la migrazione dei segreti.
Se il servizio Cloud Run sottoposto a migrazione accedeva alle risorse su un Virtual Private Cloud, non è necessario utilizzare un connettore di accesso VPC serverless.

Dopo aver creato il deployment Kubernetes, crea un servizio Kubernetes per esporlo:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: NAME
spec:
  selector:
    LABEL
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: PORT

Sostituisci:

NAME: con il nome del servizio.
LABEL: con l'etichetta definita nel deployment. Ad esempio app: NAME.
PORT: con l'containerPort del contenitore che riceve le richieste nel servizio Cloud Run, che per impostazione predefinita è 8080.

Se vuoi, puoi creare un Horizontal Pod Autoscaler di Kubernetes per scalare automaticamente il numero di pod. Segui la documentazione relativa alla scalabilità automatica pod orizzontale di Kubernetes per creare un HorizontalPodAutoscaler. Utilizza i valori istanze minime (autoscaling.knative.dev/minScale) e istanze massime (autoscaling.knative.dev/maxScale) del servizio Cloud Run come valori per gli attributi minReplicas e maxReplicas HorizontalPodAutoscaler.

Esegui la migrazione dei job Cloud Run

Puoi eseguire la migrazione di un job Cloud Run a un job Kubernetes su GKE.

A differenza dei job Cloud Run, i job Kubernetes vengono eseguiti al momento della loro creazione. Se vuoi eseguire di nuovo il job, devi crearne uno nuovo.

I seguenti esempi mostrano la differenza strutturale tra un job Cloud Run e un job Kubernetes:

Job Cloud Run	Job Kubernetes
apiVersion: run.googleapis.com/v1 kind: Job metadata: name: my-job spec: template: spec: template: spec: containers: - image: us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job	apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: my-job spec: template: spec: containers: - image: us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job

Job Cloud Run

Job Kubernetes

apiVersion: run.googleapis.com/v1
kind: Job
metadata:
  name: my-job
spec:
  template:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - image: us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: my-job
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - image: us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job

Esegui la migrazione dei secret

Puoi mantenere i secret esistenti in Secret Manager o eseguirne la migrazione ai secret Kubernetes.

Se scegli di conservare i secret in Secret Manager, dovrai aggiornare il modo in cui li utilizzi su GKE

Se scegli di eseguire la migrazione da Secret Manager ai secret di Kubernetes, tieni conto di queste differenze tra i secret di Secret Manager e i secret di Kubernetes:

Caratteri consentiti nei nomi:
- Secret Kubernetes: [a-z0-9-.]{1,253}
- Secret di Secret Manager: [a-zA-Z0-9_-]{1,255}
Controllo delle versioni: i secret di Secret Manager sono sottoposti a controllo delle versioni, mentre i secret di Kubernetes no.
Payload: i secret di Secret Manager contengono un singolo []byte, mentre i secret di Kubernetes contengono un map<string, string>.

Strategia di migrazione

Dopo aver creato le risorse equivalenti, l'esposizione di endpoint esterni dietro un bilanciatore del carico delle applicazioni esterno globale consente di eseguire gradualmente la migrazione del traffico tra Cloud Run e Google Kubernetes Engine (GKE).