Cloud Service Mesh melalui contoh: deployment canary

---

Catatan: Panduan ini hanya mendukung Cloud Service Mesh dengan Istio API dan memang tidak mendukung Google Cloud API. Untuk informasi selengkapnya, lihat, Ringkasan Cloud Service Mesh.

Dalam tutorial ini, Anda akan memandu kasus penggunaan umum: meluncurkan deployment canary dengan Cloud Service Mesh menggunakan Istio API.

Apa yang dimaksud dengan deployment canary?

Deployment canary merutekan sebagian kecil traffic ke versi baru dari microservice, lalu secara bertahap meningkatkan persentase tersebut menghentikan versi lama. Jika ada yang tidak beres selama proses ini, lalu lintas dapat dialihkan kembali ke versi sebelumnya. Dengan {i>Cloud Service Mesh<i}, Anda dapat mengarahkan lalu lintas untuk memastikan bahwa layanan baru diperkenalkan dengan aman.

Biaya

Dalam dokumen ini, Anda menggunakan komponen Google Cloud yang dapat ditagih berikut:

• GKE
• Cloud Service Mesh

Untuk membuat perkiraan biaya berdasarkan proyeksi penggunaan Anda, gunakan kalkulator harga. Pengguna baru Google Cloud mungkin memenuhi syarat untuk mendapatkan uji coba gratis.

Setelah menyelesaikan tutorial ini, Anda dapat menghindari biaya berkelanjutan dengan menghapus resource yang telah dibuat. Untuk informasi selengkapnya, lihat Pembersihan.

Sebelum memulai

• Pastikan penagihan diaktifkan untuk project Google Cloud Anda. Pelajari cara mengonfirmasi bahwa penagihan diaktifkan untuk project Anda.

• Mesh Layanan Cloud Penyediaan di cluster GKE atau di cluster Kubernetes lain yang didukung.

• Men-deploy Gateway Ingress.

• Meng-cloning repository

  git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/anthos-service-mesh-samples
  cd anthos-service-mesh-samples/docs/canary-service
  

Deploy Butik Online

1. Tetapkan konteks saat ini untuk kubectl ke cluster tempat Anda berencana deploy Online Boutique. Perintahnya tergantung pada apakah Anda menyediakan Cloud Service Mesh di cluster GKE atau Kubernetes cluster di luar GKE:

   GKE di Google Cloud

   gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_NAME  \
       --project=PROJECT_ID \
       --zone=CLUSTER_LOCATION 
   

   GKE di luar Google Cloud

   kubectl config use-context CLUSTER_NAME 
   

2. Buat namespace untuk aplikasi contoh dan gateway masuk:

   kubectl create namespace onlineboutique
   

3. Beri label namespace onlineboutique untuk memasukkan proxy Envoy secara otomatis. Ikuti langkah-langkah tentang cara mengaktifkan injeksi file bantuan otomatis.

4. Men-deploy aplikasi contoh. Untuk tutorial ini, Anda men-deploy Butik Online, aplikasi demo microservice.

   kubectl apply \
   -n onlineboutique \
   -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/anthos-service-mesh-samples/main/docs/shared/online-boutique/kubernetes-manifests.yaml
   

5. Tambahkan label version=v1 ke deployment productcatalog dengan menjalankan perintah berikut:

   kubectl patch deployments/productcatalogservice -p '{"spec":{"template":{"metadata":{"labels":{"version":"v1"}}}}}' \
   -n onlineboutique
   

   Lihat layanan yang Anda deploy:

   kubectl get pods -n onlineboutique
   

   Output yang diharapkan:

   NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   adservice-85598d856b-m84m6               2/2     Running   0          2m7s
   cartservice-c77f6b866-m67vd              2/2     Running   0          2m8s
   checkoutservice-654c47f4b6-hqtqr         2/2     Running   0          2m10s
   currencyservice-59bc889674-jhk8z         2/2     Running   0          2m8s
   emailservice-5b9fff7cb8-8nqwz            2/2     Running   0          2m10s
   frontend-77b88cc7cb-mr4rp                2/2     Running   0          2m9s
   loadgenerator-6958f5bc8b-55q7w           2/2     Running   0          2m8s
   paymentservice-68dd9755bb-2jmb7          2/2     Running   0          2m9s
   productcatalogservice-84f95c95ff-c5kl6   2/2     Running   0          114s
   recommendationservice-64dc9dfbc8-xfs2t   2/2     Running   0          2m9s
   redis-cart-5b569cd47-cc2qd               2/2     Running   0          2m7s
   shippingservice-5488d5b6cb-lfhtt         2/2     Running   0          2m7s
   

   2/2 di kolom READY menunjukkan bahwa pod aktif dan berjalan dengan Envoy {i>proxy<i} berhasil dimasukkan.

6. Deploy VirtualService dan DestinationRule untuk v1 dari productcatalog:

    kubectl apply -f destination-vs-v1.yaml -n onlineboutique
   

   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: DestinationRule
   metadata:
     name: productcatalogservice
   spec:
     host: productcatalogservice
     subsets:
     - labels:
         version: v1
       name: v1
   ---
   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: VirtualService
   metadata:
     name: productcatalogservice
   spec:
     hosts:
     - productcatalogservice
     http:
     - route:
       - destination:
           host: productcatalogservice
           subset: v1

   Perhatikan bahwa hanya v1 yang ada dalam resource.

7. Buka aplikasi di browser menggunakan alamat IP eksternal gateway masuk:

   kubectl get services -n GATEWAY_NAMESPACE
   

Bagian selanjutnya akan membahas UI Cloud Service Mesh dan menunjukkan cara melihat metrik Anda.

Melihat layanan Anda di konsol Google Cloud

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Layanan edisi Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise.

   Buka Layanan Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise edition

2. Secara default, Anda melihat layanan Anda dalam tampilan Daftar.

   Ringkasan Tabel memungkinkan Anda mengamati semua layanan, serta metrik penting secara sekilas.

3. Di kanan atas, klik Topology. Di sini, Anda dapat melihat layanan Anda dan interaksinya satu sama lain.

   Anda dapat meluaskan Layanan dan melihat Permintaan per detik untuk setiap layanan dengan mengarahkan kursor ke layanan tersebut.

4. Kembali ke Tampilan Tabel.

5. Di Services Table, pilih productcatalogservice. Ini akan membawa Anda kepada gambaran umum tentang layanan Anda.

6. Di sisi kiri layar, klik Lalu lintas.

7. Pastikan 100% traffic masuk ke productcatalogservice mengarah ke layanan workload.

Bagian berikutnya membahas pembuatan v2 dari layanan productcatalog.

Men-deploy v2 layanan

1. Untuk tutorial ini, productcatalogservice-v2 memperkenalkan jeda 3 detik terhadap permintaan dengan kolom EXTRA_LATENCY. Aplikasi ini menyimulasikan regresi dalam versi baru layanan.

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: productcatalogservice-v2
   spec:
     selector:
       matchLabels:
         app: productcatalogservice
     template:
       metadata:
         labels:
           app: productcatalogservice
           version: v2
       spec:
         containers:
         - env:
           - name: PORT
             value: '3550'
           - name: EXTRA_LATENCY
             value: 3s
           name: server
           image: gcr.io/google-samples/microservices-demo/productcatalogservice:v0.3.6
           livenessProbe:
             exec:
               command: ["/bin/grpc_health_probe", "-addr=:3550"]
           ports:
           - containerPort: 3550
           readinessProbe:
             exec:
               command: ["/bin/grpc_health_probe", "-addr=:3550"]
           resources:
             limits:
               cpu: 200m
               memory: 128Mi
             requests:
               cpu: 100m
               memory: 64Mi
         terminationGracePeriodSeconds: 5

   Terapkan resource ini ke namespace onlineboutique.

   kubectl apply -f productcatalog-v2.yaml -n onlineboutique
   

2. Periksa pod aplikasi Anda.

   kubectl get pods -n onlineboutique
   

   Output yang diharapkan:

   NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   adservice-85598d856b-8wqfd                  2/2     Running   0          25h
   cartservice-c77f6b866-7jwcr                 2/2     Running   0          25h
   checkoutservice-654c47f4b6-n8c6x            2/2     Running   0          25h
   currencyservice-59bc889674-l5xw2            2/2     Running   0          25h
   emailservice-5b9fff7cb8-jjr89               2/2     Running   0          25h
   frontend-77b88cc7cb-bwtk4                   2/2     Running   0          25h
   loadgenerator-6958f5bc8b-lqmnw              2/2     Running   0          25h
   paymentservice-68dd9755bb-dckrj             2/2     Running   0          25h
   productcatalogservice-84f95c95ff-ddhjv      2/2     Running   0          25h
   productcatalogservice-v2-6df4cf5475-9lwjb   2/2     Running   0          8s
   recommendationservice-64dc9dfbc8-7s7cx      2/2     Running   0          25h
   redis-cart-5b569cd47-vw7lw                  2/2     Running   0          25h
   shippingservice-5488d5b6cb-dj5gd            2/2     Running   0          25h
   

   Perhatikan bahwa sekarang ada dua productcatalogservices yang tercantum.

3. Gunakan DestinationRule untuk menentukan subset layanan. Dalam skenario ini, ada subset untuk v1, lalu subset terpisah untuk v2 dari productcatalogservice.

   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: DestinationRule
   metadata:
     name: productcatalogservice
   spec:
     host: productcatalogservice
     subsets:
     - labels:
         version: v1
       name: v1
     - labels:
         version: v2
       name: v2

   Perhatikan kolom labels. Versi productcatalogservice dibedakan setelah traffic dirutekan oleh VirtualService.

   Terapkan DestinationRule:

   kubectl apply -f destination-v1-v2.yaml -n onlineboutique
   

Memisahkan traffic antara v1 dan v2

1. Gunakan VirtualService untuk menentukan sebagian kecil traffic untuk diarahkan ke productcatalogservice v2.

   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: VirtualService
   metadata:
     name: productcatalogservice
   spec:
     hosts:
     - productcatalogservice
     http:
     - route:
       - destination:
           host: productcatalogservice
           subset: v1
         weight: 75
       - destination:
           host: productcatalogservice
           subset: v2
         weight: 25

   Kolom subset menunjukkan versi, dan kolom bobot menunjukkan pembagian persentase traffic. 75% traffic masuk ke v1 katalog produk, dan 25% traffic ke v2.

   Terapkan VirtualService:

   kubectl apply -f vs-split-traffic.yaml -n onlineboutique
   

Jika Anda mengunjungi EXTERNAL_IP traffic masuk cluster, Anda akan melihat bahwa secara berkala, frontend akan lebih lambat dimuat.

Di bagian berikutnya, pelajari pemisahan traffic di Konsol Google Cloud.

Mengamati pemisahan traffic di konsol Google Cloud

1. Kembali ke konsol Google Cloud dan buka halaman GKE Enterprise Services. Buka GKE Enterprise Services

2. Di kanan atas, klik Topology.

   Perluas workload productcatalogservice dan catat deployment productcatalogservice dan productcatalogservice-v2.

3. Kembali ke Tampilan Tabel.

4. Klik productcatalogservice di Tabel Layanan.

5. Kembali ke Lalu lintas di menu navigasi sebelah kiri.

6. Perhatikan bahwa traffic masuk dibagi antara v1 dan v2 berdasarkan persentase yang ditentukan dalam file VirtualService, dan ada 2 workload layanan katalog produk.

   Di sisi kanan halaman, Anda melihat Permintaan, Rasio Error, dan Metrik Latensi. Dengan Cloud Service Mesh, setiap layanan memiliki metrik ini yang diuraikan untuk memberi Anda metrik kemampuan observasi.

   Catatan: Mungkin perlu waktu beberapa saat untuk menampilkan pembagian 75-25 yang sebenarnya, karena traffic dari waktu ke waktu dialihkan ke layanan v2.

Meluncurkan atau melakukan roll back ke versi

Setelah mengamati metrik selama deployment canary, Anda dapat menyelesaikan meluncurkan versi layanan baru, atau melakukan roll back ke versi layanan asli dengan memanfaatkan resource VirtualService.

Peluncuran

Setelah puas dengan perilaku layanan v2, Anda dapat secara bertahap meningkatkan persentase traffic yang diarahkan ke layanan v2. Pada akhirnya, dapat 100% diarahkan ke layanan baru di sumber daya VirtualService yang Anda buat di atas dengan menghapus pemisahan traffic dari resource tersebut.

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: productcatalogservice
spec:
  hosts:
  - productcatalogservice
  http:
  - route:
    - destination:
        host: productcatalogservice
        subset: v2

Untuk mengarahkan semua traffic ke productcatalogservice v2:

kubectl apply -f vs-v2.yaml -n onlineboutique

Kembalikan

Jika Anda perlu melakukan roll back ke layanan v1, terapkan destination-vs-v1.yaml dari versi sebelumnya. Tindakan ini hanya mengarahkan traffic ke productcatalogservice v1.

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: productcatalogservice
spec:
  hosts:
  - productcatalogservice
  http:
  - route:
    - destination:
        host: productcatalogservice
        subset: v1

Untuk mengarahkan semua traffic ke v1 dari productcatalogservice:

kubectl apply -f vs-v1.yaml -n onlineboutique

Pembersihan

Agar tidak perlu membayar biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam tutorial ini, hapus project yang berisi resource tersebut, atau simpan project dan hapus setiap resource.

Agar tidak menimbulkan biaya berkelanjutan ke akun Google Cloud Anda selama resource yang digunakan dalam tutorial ini, Anda dapat menghapus project resource individual.

Menghapus project

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

• Semua hal dalam project akan dihapus. Jika Anda menggunakan project yang sudah ada untuk tutorial ini, jika Anda menghapusnya, Anda juga akan menghapus karya lain yang telah dilakukan dalam proyek.
• Project ID kustom hilang. Saat membuat proyek ini, Anda mungkin membuat project ID kustom yang ingin Anda gunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, menghapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus keseluruhannya proyek.

Di Cloud Shell, hapus project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Menghapus resource

Jika tidak ingin dikenai biaya tambahan, hapus cluster:

gcloud container clusters delete  CLUSTER_NAME  \
  --project=PROJECT_ID \
  --zone=CLUSTER_LOCATION 

Jika Anda mendaftarkan cluster ke fleet menggunakan gcloud container fleet memberships (bukan --enable-fleet atau --fleet-project selama pembuatan cluster) kemudian hapus keanggotaan yang sudah tidak berlaku:

gcloud container fleet memberships delete  MEMBERSHIP  \
  --project=PROJECT_ID

Jika Anda ingin cluster tetap dikonfigurasi untuk Cloud Service Mesh, tetapi hapus contoh Online Boutique:

1. Hapus namespace aplikasi:

   kubectl delete -f namespace onlineboutique
   

   Output yang diharapkan:

   namespace "onlineboutique" deleted
   

2. Hapus entri layanan:

   kubectl delete -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/microservices-demo/main/istio-manifests/frontend.yaml -n onlineboutique
   kubectl delete -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/microservices-demo/main/istio-manifests/frontend-gateway.yaml -n onlineboutique
   

   Output yang diharapkan:

   serviceentry.networking.istio.io "allow-egress-googleapis" deleted
   serviceentry.networking.istio.io "allow-egress-google-metadata" deleted
   

Langkah selanjutnya

• Untuk panduan umum tentang mengonfigurasi kebijakan PeerAuthentication, lihat Mengonfigurasi keamanan transportasi.