Crea un cluster GKE con Anthos Service Mesh e gcloud CLI

In questo tutorial, eseguirai il provisioning di Anthos Service Mesh gestito utilizzando l'API Fleet di Google Kubernetes Engine (GKE) su un nuovo cluster pubblico GKE. Questo tutorial illustra i seguenti argomenti:

  1. È in corso la configurazione del progetto Google Cloud.
  2. Creazione di un cluster GKE con il numero minimo di vCPU richiesto da Anthos Service Mesh.
  3. Registrazione del cluster GKE nel parco risorse del tuo progetto.
  4. Provisioning di Anthos Service Mesh gestito sul cluster utilizzando l'API Fleet.
  5. Deployment di un gateway in entrata per esporre l'applicazione.
  6. Deployment di un'applicazione di esempio in modo da poter visualizzare i dati di telemetria sulle dashboard Anthos Service Mesh nella console Google Cloud.
  7. Esposizione e accesso all'applicazione di esempio.

API Fleet

Questa guida presuppone che tu abbia familiarità con i parchi risorse, che sono raggruppamenti logici di cluster GKE e altre risorse che possono essere gestiti insieme. Un parco risorse è un concetto di GKE, non di Kubernetes. La registrazione di un cluster in un parco risorse consente di eseguire il provisioning di Anthos Service Mesh gestito su quel cluster utilizzando il comando gcloud container fleet mesh update. L'utilizzo dei parchi risorse è abilitato dall'API Fleet (gkehub.googleapis.com), che abiliti quando inizi questo tutorial.

Costi

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

Per generare una stima dei costi basata sull'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Al termine di questa guida rapida, puoi evitare di continuare la fatturazione eliminando il cluster. Per ulteriori informazioni, consulta Pulizia.

Prima di iniziare

  1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  4. Abilita le API GKE, Fleet (GKE Hub), and Anthos Service Mesh.

    Abilita le API

    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  7. Abilita le API GKE, Fleet (GKE Hub), and Anthos Service Mesh.

    Abilita le API

    8.
  8. Prendi nota dell'ID progetto.

Installa gli strumenti richiesti

Puoi eseguire lo strumento su Cloud Shell o sulla tua macchina locale. Cloud Shell preinstalla tutti gli strumenti richiesti.

Cloud Shell

Cloud Shell esegue il provisioning di una macchina virtuale (VM) g1-small di Compute Engine che esegue un sistema operativo Linux basato su Debian. I vantaggi dell'utilizzo di Cloud Shell sono:

  • Cloud Shell include gcloud, kubectl, git e gli altri strumenti a riga di comando necessari.

  • La directory $HOME di Cloud Shell ha 5 GB di spazio di archiviazione permanente.

  • Puoi scegliere di editor di testo:

    • Editor di codice, a cui puoi accedere facendo clic su nella parte superiore della finestra di Cloud Shell.

    • Emacs, Vim o Nano, a cui puoi accedere dalla riga di comando in Cloud Shell.

Nella console Google Cloud, attiva Cloud Shell.

Attiva Cloud Shell

Nella parte inferiore della console Google Cloud viene avviata una sessione di Cloud Shell che mostra un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installato e con valori già impostati per il progetto attuale. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.

Computer locale

  1. Assicurati di aver installato i seguenti strumenti:

  2. Esegui l'autenticazione con Google Cloud CLI:

    gcloud auth login --project PROJECT_ID

  3. Aggiorna i componenti:

    gcloud components update

crea un cluster GKE

  1. Esegui questo comando per creare il cluster con il numero minimo di vCPU richieste da Anthos Service Mesh. Nel comando, sostituisci i segnaposto con le seguenti informazioni:

    • CLUSTER_NAME: il nome del tuo cluster. Il nome può contenere solo caratteri alfanumerici minuscoli e -, deve iniziare con una lettera, terminare con un carattere alfanumerico e non deve superare i 40 caratteri.
    • PROJECT_ID: l'ID progetto in cui verrà creato il cluster.
    • CLUSTER_LOCATION: la zona per il cluster, ad esempio us-central1-a.
    gcloud container clusters create CLUSTER_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --zone=CLUSTER_LOCATION \
    --machine-type=e2-standard-4 \
    --num-nodes=2 \
    --workload-pool=PROJECT_ID.svc.id.goog

    La creazione del cluster richiede diversi minuti. Durante la creazione del cluster, il comando gcloud visualizza quanto segue:

    Creating cluster CLUSTER_NAME in CLUSTER_LOCATION...working...

    L'output previsto al momento della creazione è simile al seguente:

    Creating cluster CLUSTER_NAME in CLUSTER_LOCATION...done.
Created [https://container.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/zones/CLUSTER_LOCATION/clusters/CLUSTER_NAME].
To inspect the contents of your cluster, go to: https://console.cloud.google.com/kubernetes/workload_/gcloud/CLUSTER_LOCATION/CLUSTER_NAME?project=PROJECT_ID
kubeconfig entry generated for CLUSTER_NAME.
NAME: CLUSTER_NAME
LOCATION: CLUSTER_LOCATION
MASTER_VERSION: 1.20.10-gke.1600
MASTER_IP: 198.51.100.1
MACHINE_TYPE: e2-standard-4
NODE_VERSION: 1.20.10-gke.1600
NUM_NODES: 2
STATUS: RUNNING

  2. Ottieni le credenziali di autenticazione per interagire con il cluster.

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

    Output previsto:

    Fetching cluster endpoint and auth data.
kubeconfig entry generated for CLUSTER_NAME.

  3. Imposta il contesto attuale per kubectl nel cluster.

    kubectl config set-context CLUSTER_NAME

    Output previsto:

    Context "CLUSTER_NAME" created.

Esegui il provisioning di Anthos Service Mesh

Se non chiudi questa pagina da quando hai creato il cluster, i segnaposto contengono i valori che hai inserito per il comando gcloud container clusters create.

  1. Abilita Anthos Service Mesh nel parco risorse del tuo progetto.

    gcloud container fleet mesh enable --project PROJECT_ID

    L'output è simile a questo:

    Waiting for Feature Service Mesh to be created...done.

  2. Registra il cluster nel parco risorse del progetto:

    gcloud container fleet memberships register CLUSTER_NAME-membership \
  --gke-cluster=CLUSTER_LOCATION/CLUSTER_NAME \
  --enable-workload-identity \
  --project PROJECT_ID

    L'output è simile a questo:

     Waiting for membership to be created...done.
 Finished registering to the Fleet.

  3. Esegui il provisioning di Anthos Service Mesh gestito sul cluster utilizzando l'API Fleet:

    gcloud container fleet mesh update \
  --management automatic \
  --memberships CLUSTER_NAME-membership \
  --project PROJECT_ID

    L'output è simile a questo:

    Waiting for Feature Service Mesh to be updated...done.

  4. Verifica che Anthos Service Mesh gestito sia stato abilitato per il cluster e che sia pronto per l'utilizzo:

    gcloud container fleet mesh describe --project PROJECT_ID

    Il provisioning e l'utilizzo di Anthos Service Mesh sul cluster possono richiedere circa 10 minuti. Se vedi controlPlaneManagement.state: DISABLED o controlPlaneManagement.state: PROVISIONING, devi eseguire nuovamente il comando precedente a intervalli di qualche minuto finché non viene visualizzato controlPlaneManagement.state: ACTIVE.

    L'output è simile a questo:

    createTime: '2022-07-06T01:05:39.110120474Z'
membershipSpecs:
  projects/123456789123/locations/global/memberships/your-cluster-membership:
    mesh:
      management: MANAGEMENT_AUTOMATIC
membershipStates:
  projects/123456789123/locations/global/memberships/your-cluster-membership:
    servicemesh:
      controlPlaneManagement:
        details:
        - code: REVISION_READY
          details: 'Ready: asm-managed'
        state: ACTIVE
      dataPlaneManagement:
        details:
        - code: OK
          details: Service is running.
        state: ACTIVE
    state:
      code: OK
      description: 'Revision(s) ready for use: asm-managed.'
      updateTime: '2022-07-06T01:19:24.243993678Z'
name: projects/your-project-id/locations/global/features/servicemesh
resourceState:
  state: ACTIVE
spec: {}
state:
  state: {}
updateTime: '2022-07-06T01:19:27.475885687Z'

Scarica il codice campione

Clona il repository Git che contiene il codice di esempio utilizzato in questo tutorial:

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/anthos-service-mesh-packages.git

Le sezioni successive di questo tutorial utilizzano una variabile DIR_PATH. Imposta questa variabile sul percorso del repository anthos-service-mesh-packages che hai clonato (ad esempio, ./anthos-service-mesh-packages).

Esegui il deployment di un gateway in entrata

Anthos Service Mesh ti offre la possibilità di eseguire il deployment e gestire i gateway come parte del tuo mesh di servizi. Un gateway descrive un bilanciatore del carico che opera sul perimetro della rete mesh che riceve connessioni HTTP/TCP in entrata o in uscita. I gateway sono proxy Envoy che ti forniscono un controllo granulare sul traffico in entrata e in uscita dal mesh.

  1. Crea uno spazio dei nomi per il gateway in entrata, se non ne hai già uno. I gateway sono carichi di lavoro degli utenti e, come best practice, non deve essere eseguito il deployment nello spazio dei nomi del piano di controllo. Sostituisci GATEWAY_NAMESPACE con il nome del tuo spazio dei nomi.

    kubectl create namespace GATEWAY_NAMESPACE

    Output previsto:

    namespace/GATEWAY_NAMESPACE created

  2. Abilita l'inserimento automatico sul gateway. I passaggi richiesti variano a seconda che tu voglia utilizzare le etichette di iniezione predefinite (ad esempio istio-injection=enabled) o l'etichetta di revisione nello spazio dei nomi del gateway. Il tag di revisione predefinito e l'etichetta di revisione vengono utilizzati dal webhook dell'iniettore collaterale per associare i proxy inseriti a una determinata revisione del piano di controllo.

    Etichette di iniezione predefinite

    Applica le etichette di iniezione predefinite allo spazio dei nomi.

    kubectl label namespace GATEWAY_NAMESPACE istio-injection=enabled istio.io/rev-

    Etichetta revisione

    1. Utilizza il comando seguente per individuare l'etichetta della revisione su istiod:

      kubectl get deploy -n istio-system -l app=istiod -o \
  "jsonpath={.items[*].metadata.labels['istio\.io/rev']}{'\n'}"

      Il comando restituisce l'etichetta di revisione che corrisponde alla versione di Anthos Service Mesh, ad esempio: asm-1214-5

    2. Applica l'etichetta di revisione allo spazio dei nomi. Nel comando seguente, REVISION è il valore dell'etichetta di revisione istiod che hai annotato nel passaggio precedente.

      kubectl label namespace GATEWAY_NAMESPACE \
  istio.io/rev=REVISION --overwrite

      Output previsto:

      namespace/GATEWAY_NAMESPACE labeled

    Puoi ignorare il messaggio "istio.io/rev" not found nell'output. Ciò significa che lo spazio dei nomi non aveva in precedenza l'etichetta istio.io/rev, che ci si dovrebbe aspettare nelle nuove installazioni di Anthos Service Mesh o nei nuovi deployment. Poiché l'inserimento automatico non va a buon fine se uno spazio dei nomi ha sia l'etichetta istio.io/rev che l'etichetta istio-injection, tutti i comandi kubectl label nella documentazione di Anthos Service Mesh specificano in modo esplicito entrambe le etichette.

    Se lo spazio dei nomi del gateway non è etichettato, i pod istio-ingressgateway avranno esito negativo con un errore ImagePullBackOff quando il gateway tenterà di eseguire il pull e l'immagine auto. Questa immagine deve essere sostituita dal webhook.

  3. Scarica il file di configurazione .yaml del gateway in entrata di esempio dal repository anthos-service-mesh-packages.

  4. Applica la configurazione .yaml del gateway in entrata di esempio così com'è o modificala in base alle esigenze.

    kubectl apply -n GATEWAY_NAMESPACE \
  -f CONFIG_PATH/istio-ingressgateway

    Output previsto:

    deployment.apps/istio-ingressgateway created
poddisruptionbudget.policy/istio-ingressgateway created
horizontalpodautoscaler.autoscaling/istio-ingressgateway created
role.rbac.authorization.k8s.io/istio-ingressgateway created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/istio-ingressgateway created
service/istio-ingressgateway created
serviceaccount/istio-ingressgateway created

Scopri di più sulle best practice per i gateway.

Esegui il deployment dell'esempio di Boutique online

L'applicazione di esempio di Online Boutique nel repository anthos-service-mesh-packages viene modificata dal set originale di manifest nel repository microservices-demo. Seguendo le best practice, il deployment di ogni servizio viene eseguito in uno spazio dei nomi separato con un account di servizio univoco.

  1. Crea gli spazi dei nomi per l'applicazione:

    kubectl apply -f \
  DIR_PATH/samples/online-boutique/kubernetes-manifests/namespaces

    Output previsto:

    namespace/ad created
namespace/cart created
namespace/checkout created
namespace/currency created
namespace/email created
namespace/frontend created
namespace/loadgenerator created
namespace/payment created
namespace/product-catalog created
namespace/recommendation created
namespace/shipping created

  2. Attiva iniezione automatica collaterale (iniezione automatica). Il comando richiesto dipende dal fatto che tu voglia utilizzare etichette di iniezione predefinite (ad esempio istio-injection=enabled) o la stessa etichetta di revisione che hai utilizzato per annotare lo spazio dei nomi del gateway in entrata

    Etichette di iniezione predefinite

    Applica le etichette di iniezione predefinite allo spazio dei nomi. Nel seguente comando, GATEWAY_NAMESPACE è lo stesso valore utilizzato per annotare lo spazio dei nomi del gateway in entrata.

    for ns in ad cart checkout currency email frontend loadgenerator payment product-catalog recommendation shipping; do
  kubectl label namespace $ns istio-injection=enabled istio.io/rev-
done;

    Output previsto:

    namespace/ad labeled
namespace/cart labeled
namespace/checkout labeled
namespace/currency labeled
namespace/email labeled
namespace/frontend labeled
namespace/loadgenerator labeled
namespace/payment labeled
namespace/product-catalog labeled
namespace/recommendation labeled
namespace/shipping labeled

    Etichetta revisione

    Applica l'etichetta di revisione agli spazi dei nomi dell'applicazione. Nel comando seguente, REVISION è lo stesso valore utilizzato per annotare lo spazio dei nomi del gateway in entrata.

    for ns in ad cart checkout currency email frontend loadgenerator payment product-catalog recommendation shipping; do
  kubectl label namespace $ns istio.io/rev=REVISION --overwrite
done;

    Output previsto:

    namespace/ad labeled
namespace/cart labeled
namespace/checkout labeled
namespace/currency labeled
namespace/email labeled
namespace/frontend labeled
namespace/loadgenerator labeled
namespace/payment labeled
namespace/product-catalog labeled
namespace/recommendation labeled
namespace/shipping labeled

  3. Eseguire il deployment dell'applicazione di esempio nel cluster.

    1. Crea gli account di servizio e i deployment:

      kubectl apply -f \
 DIR_PATH/samples/online-boutique/kubernetes-manifests/deployments

      Output previsto:

      serviceaccount/ad created
deployment.apps/adservice created
serviceaccount/cart created
deployment.apps/cartservice created
serviceaccount/checkout created
deployment.apps/checkoutservice created
serviceaccount/currency created
deployment.apps/currencyservice created
serviceaccount/email created
deployment.apps/emailservice created
serviceaccount/frontend created
deployment.apps/frontend created
serviceaccount/loadgenerator created
deployment.apps/loadgenerator created
serviceaccount/payment created
deployment.apps/paymentservice created
serviceaccount/product-catalog created
deployment.apps/productcatalogservice created
serviceaccount/recommendation created
deployment.apps/recommendationservice created
serviceaccount/shipping created
deployment.apps/shippingservice created

    2. Crea i servizi:

      kubectl apply -f \
 DIR_PATH/samples/online-boutique/kubernetes-manifests/services

      Output previsto:

      service/adservice created
service/cartservice created
service/checkoutservice created
service/currencyservice created
service/emailservice created
service/frontend created
service/frontend-external created
service/paymentservice created
service/productcatalogservice created
service/recommendationservice created
service/shippingservice created

    3. Crea le voci di servizio:

      kubectl apply -f \
 DIR_PATH/samples/online-boutique/istio-manifests/allow-egress-googleapis.yaml

      Output previsto:

      serviceentry.networking.istio.io/allow-egress-googleapis created
serviceentry.networking.istio.io/allow-egress-google-metadata created

Esposizione e accesso all'applicazione

Esistono diversi modi per esporre l'applicazione. In questa guida, utilizzeremo per farlo il gateway in entrata di cui abbiamo eseguito il deployment. Per altri modi di esporre l'applicazione Online Boutique, consulta la sezione Esposizione e accesso all'applicazione nella guida per il deployment dell'applicazione di esempio Online Boutique.

  1. Esegui il deployment di Gateway e VirtualService per il servizio di frontend

    kubectl apply -f \
    DIR_PATH/samples/online-boutique/istio-manifests/frontend-gateway.yaml

    Output previsto:

    gateway.networking.istio.io/frontend-gateway created
virtualservice.networking.istio.io/frontend-ingress created

  2. Recupera l'indirizzo IP esterno del gateway in entrata, sostituisci i segnaposto con le seguenti informazioni:

    • GATEWAY_SERVICE_NAME: il nome del servizio gateway in entrata. Se hai eseguito il deployment del gateway di esempio senza modifiche, il valore sarà istio-ingressgateway.
    • GATEWAY_NAMESPACE: lo spazio dei nomi in cui hai eseguito il deployment del gateway in entrata:
    kubectl get service GATEWAY_SERVICE_NAME \
    -n GATEWAY_NAMESPACE

    L'output è simile a questo:

    NAME                   TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)                                      AGE
istio-ingressgateway   LoadBalancer   10.19.247.233   35.239.7.64   80:31380/TCP,443:31390/TCP,31400:31400/TCP   27m

    In questo esempio, l'indirizzo IP del gateway in entrata è 35.239.7.64.

  3. Visita l'applicazione sul tuo browser per confermare l'installazione:

    http://EXTERNAL_IP/

Visualizzare le dashboard del mesh di servizi

Dopo aver eseguito il deployment dei carichi di lavoro nel cluster con i proxy collaterali inseriti, puoi esplorare le pagine Anthos Service Mesh nella console Google Cloud per vedere tutte le funzionalità di osservabilità offerte da Anthos Service Mesh. Tieni presente che dopo il deployment dei carichi di lavoro sono necessari circa uno o due minuti per la visualizzazione dei dati di telemetria nella console Google Cloud.

L'accesso ad Anthos Service Mesh nella console Google Cloud è controllato da Identity and Access Management (IAM). Per accedere alle pagine Anthos Service Mesh, un Proprietario progetto deve concedere agli utenti il ruolo Visualizzatore o Visualizzatore progetto oppure i ruoli più restrittivi descritti in Controllare l'accesso ad Anthos Service Mesh nella console Google Cloud.

  1. Nella console Google Cloud, vai ad Anthos Service Mesh.

    Vai ad Anthos Service Mesh

  2. Seleziona il progetto Google Cloud dall'elenco a discesa nella barra dei menu.

  3. Se hai più di un mesh di servizi, selezionalo dall'elenco a discesa Mesh di servizi.

Per saperne di più, consulta Esplorazione di Anthos Service Mesh nella console Google Cloud.

Esegui la pulizia

Prima di ripulire, se ti interessa saperne di più sul TLS reciproca, vedi Anthos Service Mesh con l'esempio: mTLS.

  • Se vuoi mantenere il cluster e rimuovere l'esempio di Boutique online:

    1. Elimina gli spazi dei nomi dell'applicazione:

      kubectl delete -f DIR_PATH/samples/online-boutique/kubernetes-manifests/namespaces

      Output previsto:

      namespace "ad" deleted
namespace "cart" deleted
namespace "checkout" deleted
namespace "currency" deleted
namespace "email" deleted
namespace "frontend" deleted
namespace "loadgenerator" deleted
namespace "payment" deleted
namespace "product-catalog" deleted
namespace "recommendation" deleted
namespace "shipping" deleted

    2. Elimina le voci del servizio:

      kubectl delete -f DIR_PATH/samples/online-boutique/istio-manifests/allow-egress-googleapis.yaml

      Output previsto:

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

  • Se vuoi evitare costi aggiuntivi, elimina il cluster:

    1. Esegui questo comando:

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

    2. Al prompt Vuoi continuare (Y/n)?, inserisci y.

      Dopo alcuni minuti, viene visualizzato il seguente output:

      Deleting cluster CLUSTER_NAME...done.
Deleted [https://container.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/zones/CLUSTER_LOCATION/clusters/CLUSTER_NAME].

Passaggi successivi