Anthos Service Mesh con l'esempio: deployment canary

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In questo tutorial, vedrai un caso d'uso comune per l'implementazione di un deployment canary con Anthos Service Mesh.

Che cos'è un deployment canary?

Un deployment canary instrada una piccola percentuale di traffico a una nuova versione di un microservizio, quindi ti consente di implementare gradualmente l'intera base utenti, eliminando e ritirando gradualmente la versione precedente. Se si verifica un problema durante il processo, è possibile ripristinare il traffico alla versione precedente. Con Anthos 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 le strategie di deployment e test delle applicazioni.

Costi

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

• GKE
• Anthos 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 di questo tutorial, puoi evitare i costi continui eliminando le risorse che hai creato. Per ulteriori informazioni, consulta Pulizia.

Prima di iniziare

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

• Installa Anthos Service Mesh gestito* su un cluster GKE.

  Nota: questo tutorial funziona anche per Anthos Service Mesh gestito tramite asmcli e Anthos Service Mesh nel cluster.

• 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
  

Esegui il deployment di Boutique online

1. Imposta il contesto attuale per kubectl nel cluster in cui hai eseguito il deployment di Boutique online:

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

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 la procedura su come attivare l'inserimento automatico dell'inserimento collaterale.

4. Esegui il deployment dell'app di esempio. Per questo tutorial, eseguirai il deployment di Online Boutique, un'app demo di 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 di 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
   

   Tutti i pod per la tua applicazione devono essere in esecuzione, con un 2/2 nella colonna READY. Questo indica che nei pod è stato inserito correttamente un proxy sidecar Envoy.

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 tuo browser utilizzando l'indirizzo IP esterno del tuo traffico in entrata:

   kubectl get services -n GATEWAY_NAMESPACE
   

La prossima sezione esplorerà l'interfaccia utente di Anthos Service Mesh e mostrerà come visualizzare le metriche.

Esegui il deployment e visualizza i servizi nella console Google Cloud

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Servizi GKE Enterprise.

   Vai ai servizi GKE Enterprise

2. Per impostazione predefinita, i servizi vengono visualizzati nella visualizzazione Tabella.

   La Panoramica della tabella ti consente di osservare tutti i tuoi servizi, oltre a metriche importanti a colpo d'occhio.

   

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

   Per espandere i servizi e visualizzare le richieste al secondo per ciascuno dei tuoi servizi, passaci sopra con il cursore.

   

4. Torna alla Visualizzazione tabella.

5. Nella tabella dei servizi, seleziona productcatalogservice. Verrà 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 venga indirizzato al servizio dei carichi di lavoro.

   

Nella prossima sezione vedremo come creare la versione 2 del servizio productcatalog.

Deployment della versione 2 di un servizio

1. Per questo tutorial, productcatalogservice-v2 introdurrà una latenza di 3 secondi nelle richieste con il campo EXTRA_LATENCY.

   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 onlineboutiquespazio dei nomi.

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

2. Controlla i pod delle tue 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. L'DestinationRule indica come specificare i sottoinsiemi di un servizio. In questo scenario, è presente un sottoinsieme per la versione 1 e la versione 2 di 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 vengono distinte dopo che il traffico è instradato tramite VirtualService.

   Applica i DestinationRule:

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

Suddividi traffico tra le versioni 1 e 2

1. Un VirtualService è il modo in cui introduci una piccola percentuale di traffico da indirizzare alla versione 2 del 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 del sottoinsieme indica la versione, mentre il campo della ponderazione indica la suddivisione percentuale del traffico. Il 75% del traffico andrà alla versione 1 del catalogo dei prodotti e il 25% alla versione 2.

   Applica i VirtualService:

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

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

Nella sezione successiva, esplorerai la suddivisione del traffico nella console Google Cloud di GKE Enterprise.

Osserva la suddivisione del traffico nella console Google Cloud

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

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

   Espandi il carico di lavoro productcatalogservice. Vedrai i deployment productcatalogservice e productcatalogservice-v2.

   

3. Torna alla Visualizzazione tabella. Fai clic su productcatalogservice nella tabella Servizi. Torna a Traffico nella barra di navigazione a sinistra.

4. Tieni presente che il traffico in entrata viene suddiviso tra le versioni v1 e v2 per la percentuale specificata nel file VirtualService e che sono presenti due carichi di lavoro del servizio catalogo dei prodotti.

   Sul lato destro dello schermo vedrai Richieste, Percentuale di errori e Metriche di latenza. Con Anthos Service Mesh, ogni servizio avrà queste metriche descritte per fornirti l'osservabilità.

   

   Nota: la visualizzazione della suddivisione 75-25 effettiva richiederà del tempo, poiché il traffico nel tempo verrà indirizzato al servizio v2.

Implementazione o rollback a una versione

Dopo aver osservato le metriche durante un deployment canary, puoi implementare il nuovo servizio o tornare al servizio precedente sfruttando la risorsa VirtualService.

Implementazione

Quando il comportamento di un servizio v2 ti soddisfa, aumenta in modo incrementale il comportamento del traffico verso il servizio v2. Alla fine, il traffico potrà essere indirizzato al 100% verso il nuovo servizio.

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

Esegui il rollback

Se devi eseguire il rollback al servizio v1, applica semplicemente il criterio destination-vs-v1.yaml che hai usato in precedenza. Il traffico verrà reindirizzato 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 aggiuntivi per le risorse utilizzate in questo tutorial, puoi eliminare il progetto o 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 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.

1. In Cloud Shell, elimina il progetto:

   gcloud projects delete PROJECT_ID
   

Elimina le risorse

• Se vuoi evitare costi aggiuntivi, elimina il cluster:

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

• Se vuoi mantenere il cluster e 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 del 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 di Transport Security.