Cloud Service Mesh, por exemplo: implantações canário

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Observação :este guia só oferece suporte ao Cloud Service Mesh com APIs do Istio e que não são compatíveis com as APIs do Google Cloud. Para mais informações, consulte Visão geral do Cloud Service Mesh.

Neste tutorial, você vai conferir um caso de uso comum: implantar uma implantação canário com o Cloud Service Mesh usando APIs do Istio.

O que é uma implantação canário?

Uma implantação canário roteia uma pequena porcentagem do tráfego para uma nova versão de um e aumenta gradualmente essa porcentagem, descontinuando e descontinuando a versão antiga. Se algo der errado durante esse processo, o tráfego pode ser trocado para a versão anterior. Com o Cloud Service Mesh, é possível rotear o tráfego para garantir que novos serviços sejam introduzidos com segurança.

Custos

Neste documento, você usará os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

• GKE
• Cloud Service Mesh

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso deste tutorial, use a calculadora de preços. Novos usuários do Google Cloud podem estar qualificados para uma avaliação gratuita.

Ao concluir este tutorial, exclua os recursos criados para evitar custos contínuos. Para mais informações, consulte Limpeza.

Antes de começar

• Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud. Saiba como confirmar se o faturamento está ativado para o projeto.

• Provisionar o Cloud Service Mesh em um cluster do GKE ou em outro cluster do Kubernetes com suporte.

• Implantar um gateway de entrada

• Clone o repositório:

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

Implantar Boutique on-line

1. Defina o contexto atual de kubectl como o cluster em que você planeja implantar o Online Boutique. O comando depende se você provisionou Cloud Service Mesh em um cluster do GKE ou em um Kubernetes cluster fora do GKE:

   GKE no Google Cloud

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

   GKE fora do Google Cloud

   kubectl config use-context CLUSTER_NAME 
   

2. Crie o namespace para o aplicativo de amostra e o gateway de entrada:

   kubectl create namespace onlineboutique
   

3. Rotule o namespace onlineboutique para injetar automaticamente proxies do Envoy. Siga as etapas para ativar a injeção automática de arquivo secundário.

4. Implante o app de exemplo. Para este tutorial, você implanta Loja virtual, um app de demonstração de microsserviços.

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

5. Adicione um rótulo version=v1 à implantação do productcatalog executando o seguinte comando:

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

   Veja os serviços que você implantou:

   kubectl get pods -n onlineboutique
   

   Saída esperada:

   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
   

   Um 2/2 na coluna READY indica que um pod está em execução com um comando proxy injetado com sucesso.

6. Implante VirtualService e DestinationRule para a v1 de 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

   Observe que apenas v1 está presente nos recursos.

7. Acesse o aplicativo no navegador usando o endereço IP externo do seu gateway de entrada:

   kubectl get services -n GATEWAY_NAMESPACE
   

Esta próxima seção mostra a interface do Cloud Service Mesh e como visualizar suas métricas.

Conferir seus serviços no console do Google Cloud

1. No console do Google Cloud, acesse a página Serviços do Google Kubernetes Engine (GKE) edição Enterprise.

   Acesse os Serviços do Google Kubernetes Engine (GKE) edição Enterprise

2. Por padrão, os serviços são exibidos na visualização Lista.

   A Visão geral da tabela permite que você observe todos seus serviços, bem como métricas importantes rapidamente.

3. No canto superior direito, clique em Topologia. Aqui você pode ver seus serviços e a interação entre eles.

   Para expandir Serviços e ver as Solicitações por segundo de cada um dos seus serviços, passe o cursor sobre eles.

4. Volte para a Visualização em tabela.

5. Na Tabela de serviços, selecione productcatalogservice. Você vai acessar uma visão geral do serviço.

6. No lado esquerdo da tela, clique em Tráfego.

7. Verifique se 100% do tráfego de entrada para productcatalogservice vai para o serviço de carga de trabalho.

A próxima seção mostra a criação de uma v2 do serviço productcatalog.

Implantar a v2 de um serviço

1. Para este tutorial, productcatalogservice-v2 apresenta um módulo de três segundos latência em solicitações com o campo EXTRA_LATENCY. Isso simula uma regressão na nova versão do serviço.

   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

   Aplique este recurso ao namespace onlineboutique.

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

2. Verifique os pods do aplicativo.

   kubectl get pods -n onlineboutique
   

   Resposta esperada:

   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
   

   Observe que agora há dois productcatalogservices listados.

3. Use DestinationRule para especificar os subconjuntos de um serviço. Neste cenário, há um subconjunto da v1 e um subconjunto separado da v2 do 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

   Observe o campo labels. As versões do productcatalogservice são diferenciadas depois que o tráfego é roteado pelo VirtualService.

   Aplique o DestinationRule:

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

Dividir o tráfego entre v1 e v2

1. Use VirtualService para definir uma pequena porcentagem do tráfego que será direcionada à v2 do 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

   O campo de subconjunto indica a versão e o campo de peso indica a divisão percentual do tráfego. 75% do tráfego vai para a v1 de productcatalog e 25% vai para a v2.

   Aplique o VirtualService:

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

Se você acessar o EXTERNAL_IP da entrada do cluster, observe que, periodicamente, o carregamento do front-end está mais lento.

Na próxima seção, conheça a divisão de tráfego no console do Google Cloud.

Observar a divisão de tráfego no console do Google Cloud

1. Volte ao console do Google Cloud e acesse a página "Serviços do GKE Enterprise". Acessar o GKE Enterprise Services

2. No canto superior direito, clique em Topologia.

   Expanda a carga de trabalho productcatalogservice e observe as implantações productcatalogservice e productcatalogservice-v2.

3. Volte para Visualização de tabela.

4. Clique em productcatalogservice na tabela de serviços.

5. Volte para Tráfego na barra de navegação à esquerda.

6. O tráfego de entrada é dividido entre v1 e v2 pela porcentagem especificada no arquivo VirtualService. Além disso, há duas cargas de trabalho do serviço productcatalog.

   No lado direito da página, você encontra Solicitações, Taxa de erros e Métricas de latência. Com o Cloud Service Mesh, cada serviço tem essas métricas descritas para fornecer métricas de observabilidade.

   Observação: pode levar algum tempo para a divisão real de 75 a 25 aparecer, já que o tráfego ao longo do tempo é redirecionado para o serviço v2.

Lançar ou reverter para uma versão

Depois de observar as métricas durante uma implantação canário, conclua o implementar a nova versão do serviço ou reverter para a original aproveitando o recurso VirtualService.

Lançar

Quando estiver satisfeito com o comportamento de um serviço da v2, será possível aumentar a porcentagem de tráfego direcionado para o serviço v2. Em algum momento, o tráfego pode ser 100% direcionado para o novo serviço no recurso VirtualService que você criou acima removendo a divisão de tráfego desse recurso.

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

Para direcionar todo o tráfego para a v2 de productcatalogservice:

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

Reverter

Se você precisar reverter para o serviço v1, aplique o destination-vs-v1.yaml anterior. Isso direciona o tráfego apenas para a v1 de productcatalogservice.

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

Para direcionar todo o tráfego para a v1 de productcatalogservice:

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

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados no tutorial, exclua o projeto que os contém ou mantenha o projeto e exclua os recursos individuais.

Para evitar cobranças recorrentes na conta do Google Cloud pelos recursos usados neste tutorial, é possível excluir o projeto ou excluir os recursos individuais.

Exclua o projeto

Cuidado: excluir um projeto tem como efeito:

• Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto atual para seguir este tutorial, a exclusão dele incluirá quaisquer outras ações feitas no projeto.
• Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um ID do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

No Cloud Shell, exclua o projeto:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Excluir os recursos

Se quiser evitar cobranças adicionais, exclua o cluster:

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

Se você registrou o cluster na frota usando gcloud container fleet memberships (em vez de --enable-fleet ou --fleet-project durante a criação do cluster), remova a assinatura desaturada:

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

Se você quiser manter o cluster configurado para o Cloud Service Mesh, mas remover a amostra do Online Boutique:

1. Exclua os namespaces do aplicativo:

   kubectl delete -f namespace onlineboutique
   

   Saída esperada:

   namespace "onlineboutique" deleted
   

2. Exclua as entradas de serviço:

   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
   

   Resposta esperada:

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

A seguir

• Para obter um guia geral sobre como configurar políticas PeerAuthentication, consulte Como configurar a segurança de transporte.