Ad esempio, Cloud Service Mesh: deployment canary

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Nota: questa guida supporta solo Cloud Service Mesh con le API Istio e non supporta le API Google Cloud. Per maggiori informazioni, consulta Panoramica di Cloud Service Mesh.

In questo tutorial viene illustrato un caso d'uso comune: l'implementazione di un deployment canary con Cloud Service Mesh utilizzando le API Istio.

Che cos'è un deployment canary?

Un deployment canary instrada una piccola percentuale del traffico verso una nuova versione di un microservizio, per poi aumentarla gradualmente durante il ritiro e il ritiro della versione precedente. In caso di problemi durante questo processo, il traffico può essere ripristinato alla versione precedente. Con Cloud Service Mesh, puoi instradare il traffico per garantire che i nuovi servizi vengano introdotti in modo sicuro.

Per saperne di più sui test canary, consulta Strategie di deployment e test delle applicazioni.

Costi

In questo documento vengono utilizzati i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

• GKE
• Cloud Service Mesh

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud possono essere idonei a una prova senza costi aggiuntivi.

Al termine del tutorial, potrai evitare costi continui eliminando le risorse che hai creato. Per maggiori informazioni, vedi Pulizia.

Prima di iniziare

• Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud. Scopri come verificare che la fatturazione sia abilitata per il tuo progetto.

• Esegui il provisioning di Cloud Service Mesh su un cluster GKE o su un altro cluster Kubernetes supportato.

• Esegui il deployment di un gateway Ingress.

• Clona il repository:

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

Deployment di Boutique online

1. Imposta il contesto attuale per kubectl sul cluster in cui prevedi di eseguire il deployment di Online Boutique. Il comando dipende dal fatto che tu abbia eseguito o meno il provisioning di Cloud Service Mesh su un cluster GKE o su un cluster Kubernetes esterno a GKE:

   GKE su Google Cloud

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

   GKE al di fuori di Google Cloud

   kubectl config use-context CLUSTER_NAME 
   

2. Crea lo spazio dei nomi per l'applicazione di esempio e il gateway in entrata:

   kubectl create namespace onlineboutique
   

3. Etichetta lo spazio dei nomi onlineboutique per inserire automaticamente i proxy Envoy. Segui i passaggi su come attivare l'inserimento automatico del file collaterale.

4. Esegui il deployment dell'app di esempio. Per questo tutorial, esegui il deployment di Online Boutique, un'app demo basata su microservizi.

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

5. Aggiungi un'etichetta version=v1 al deployment productcatalog eseguendo questo comando:

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

   Visualizza i servizi di cui hai eseguito il deployment:

   kubectl get pods -n onlineboutique
   

   Output previsto:

   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
   

   Un 2/2 nella colonna READY indica che un pod è attivo e in esecuzione con un proxy Envoy inserito correttamente.

6. Esegui il deployment di VirtualService e DestinationRule per la versione 1 di 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

   Tieni presente che nelle risorse è presente solo v1.

7. Visita l'applicazione nel browser utilizzando l'indirizzo IP esterno del tuo gateway in entrata:

   kubectl get services -n GATEWAY_NAMESPACE
   

La prossima sezione fa un tour della UI di Cloud Service Mesh e mostra come visualizzare le metriche.

Visualizza i tuoi servizi nella console Google Cloud

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Servizi per la versione Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise.

   Vai ai servizi della versione Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise

2. Per impostazione predefinita, puoi visualizzare i tuoi servizi nella visualizzazione Elenco.

   La panoramica della tabella ti consente di osservare tutti i servizi e le metriche importanti a colpo d'occhio.

3. In alto a destra, fai clic su Topologia. Qui puoi visualizzare i tuoi servizi e la loro interazione tra loro.

   Puoi espandere la sezione Servizi e visualizzare le Richieste al secondo per ciascuno dei tuoi servizi passandoci sopra con il cursore.

4. Torna alla Visualizzazione tabella.

5. Nella tabella dei servizi, seleziona productcatalogservice. Viene visualizzata una panoramica del servizio.

6. Nella parte sinistra dello schermo, fai clic su Traffico.

7. Assicurati che il 100% del traffico in entrata verso productcatalogservice vada al servizio dei carichi di lavoro.

La sezione successiva illustra la creazione della versione 2 del servizio productcatalog.

Deployment della versione 2 di un servizio

1. Per questo tutorial, productcatalogservice-v2 introduce una latenza di 3 secondi nelle richieste con il campo EXTRA_LATENCY. Questo simula una regressione nella nuova versione del servizio.

   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

   Applica questa risorsa allo spazio dei nomi onlineboutique.

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

2. Controlla i pod delle applicazioni.

   kubectl get pods -n onlineboutique
   

   Output previsto:

   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
   

   Tieni presente che ora sono elencati due productcatalogservices.

3. Usa DestinationRule per specificare i sottoinsiemi di un servizio. In questo scenario, è presente un sottoinsieme per la versione 1 e un altro sottoinsieme separato per la versione 2 (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

   Prendi nota del campo labels. Le versioni di productcatalogservice si distinguono dopo che il traffico è instradato da VirtualService.

   Applica i DestinationRule:

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

Suddividi traffico tra v1 e v2

1. Utilizza VirtualService per definire una piccola percentuale del traffico da indirizzare alla versione 2 di productcatalogservice.

   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

   Il campo sottoinsieme indica la versione, mentre il campo ponderazione indica la suddivisione percentuale del traffico. Il 75% del traffico va alla versione 1 del catalogo prodotti e il 25% alla versione 2.

   Applica i VirtualService:

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

Se visiti EXTERNAL_IP del traffico in entrata del cluster, noterai che periodicamente il caricamento del frontend è più lento.

Nella sezione successiva, esplora la suddivisione del traffico nella console Google Cloud.

Osserva la suddivisione del traffico nella console Google Cloud

1. Torna alla console Google Cloud e vai alla pagina GKE Enterprise Services. Vai ai servizi GKE Enterprise

2. In alto a destra, fai clic su Topologia.

   Espandi il carico di lavoro productcatalogservice e prendi nota dei deployment productcatalogservice e productcatalogservice-v2.

3. Torna alla Visualizzazione tabella.

4. Fai clic su productcatalogservice nella tabella Servizi.

5. Torna a Traffico nella barra di navigazione a sinistra.

6. Tieni presente che il traffico in entrata è suddiviso tra v1 e v2 in base alla percentuale specificata nel file VirtualService e che esistono due carichi di lavoro del servizio di catalogo prodotti.

   Sul lato destro della pagina sono presenti Richieste, Percentuale di errori e Metriche di latenza. Con Cloud Service Mesh, ogni servizio presenta queste metriche per fornirti metriche di osservabilità.

   Nota: la visualizzazione dell'attuale suddivisione 75-25 potrebbe richiedere del tempo, poiché il traffico nel tempo viene reindirizzato al servizio v2.

Eseguire il rollback o il rollback a una versione

Dopo aver osservato le metriche durante un deployment canary, puoi completare l'implementazione della nuova versione del servizio o eseguire il rollback alla versione originale del servizio sfruttando la risorsa VirtualService.

Implementazione

Quando il comportamento di un servizio v2 ti soddisfa, puoi aumentare in modo incrementale la percentuale di traffico diretto al servizio v2. Alla fine, il traffico può essere indirizzato al 100% al nuovo servizio nella risorsa VirtualService che hai creato in precedenza rimuovendo la suddivisione del traffico da quella risorsa.

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

Per indirizzare tutto il traffico alla versione 2 di productcatalogservice:

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

Rollback

Se devi eseguire il rollback al servizio v1, applica il valore destination-vs-v1.yaml precedente. Questo indirizza il traffico solo alla versione 1 di productcatalogservice.

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

Per indirizzare tutto il traffico alla versione 1 di productcatalogservice:

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

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo Account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi continui per le risorse utilizzate in questo tutorial, puoi eliminare il progetto o eliminare le singole risorse.

Elimina il progetto

Attenzione:l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per questo tutorial, quando lo elimini, elimini anche qualsiasi altro lavoro che hai svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

In Cloud Shell, elimina il progetto:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Elimina le risorse

Se vuoi evitare addebiti aggiuntivi, elimina il cluster:

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

Se hai registrato il cluster con il parco risorse utilizzando gcloud container fleet memberships (anziché --enable-fleet o --fleet-project durante la creazione del cluster), rimuovi l'abbonamento inattivo:

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

Se vuoi mantenere il cluster configurato per Cloud Service Mesh, ma rimuovere l'esempio di Boutique online:

1. Elimina gli spazi dei nomi dell'applicazione:

   kubectl delete -f namespace onlineboutique
   

   Output previsto:

   namespace "onlineboutique" deleted
   

2. Elimina le voci di servizio:

   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 previsto:

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

Passaggi successivi

• Per una guida generale sulla configurazione dei criteri PeerAuthentication, consulta Configurazione della sicurezza del trasporto.