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1.4

Esecuzione di servizi distribuiti su cluster privati GKE utilizzando Anthos Service Mesh

Questo documento mostra come eseguire servizi distribuiti su più cluster Google Kubernetes Engine (GKE) in Google Cloud utilizzando Anthos Service Mesh. Questo documento mostra inoltre come esporre un servizio distribuito utilizzando Ingress multi-cluster e Anthos Service Mesh. Puoi utilizzare questo documento per configurare cluster GKE non privati. Il documento evidenzia la configurazione destinata esclusivamente ai cluster privati.

Questo documento è rivolto agli amministratori di piattaforma e agli operatori di servizi che hanno una conoscenza di base di Kubernetes. Una certa conoscenza del mesh di servizi è vantaggiosa, ma non obbligatoria. Anthos Service Mesh si basa sulla tecnologia open source Istio. Per ulteriori informazioni sul mesh di servizi e Istio, consulta istio.io.

Un servizio distribuito è un servizio Kubernetes che agisce come un singolo servizio logico. I servizi distribuiti sono più resilienti dei servizi Kubernetes, perché vengono eseguiti su più cluster Kubernetes nello stesso spazio dei nomi. Un servizio distribuito rimane attivo anche se uno o più cluster GKE sono inattivi, purché i cluster integri siano in grado di gestire il carico desiderato.

I servizi Kubernetes sono noti solo al server API Kubernetes del cluster su cui vengono eseguiti. Se il cluster Kubernetes non è attivo (ad esempio durante una manutenzione pianificata), anche tutti i servizi Kubernetes in esecuzione su quel cluster sono inattivi. L'esecuzione di servizi distribuiti semplifica la gestione del ciclo di vita dei cluster perché puoi ridurre i cluster per manutenzione o upgrade mentre il traffico dei servizi di altri cluster. Per creare un servizio distribuito, la funzionalità mesh di servizi fornita da Anthos Service Mesh viene utilizzata per collegare i servizi in esecuzione su più cluster in modo da agire come un singolo servizio logico.

I cluster privati GKE consentono di configurare i nodi e il server API come risorse private disponibili solo nella rete Virtual Private Cloud (VPC). L'esecuzione di servizi distribuiti in cluster privati GKE offre alle aziende servizi sicuri e affidabili.

Architettura

Questo tutorial utilizza l'architettura mostrata nel diagramma seguente:

Architettura di servizi distribuiti su cluster privati GKE con Anthos Service Mesh

Nel diagramma precedente, l'architettura include i seguenti cluster:

Due cluster (gke-central-priv e gke-west-priv) agiscono come cluster privati GKE identici in due regioni diverse.
Un cluster separato (ingress-config) funge da cluster del piano di controllo che configura Ingress multi-cluster.

In questo tutorial, eseguirai il deployment dell'applicazione di esempio Bank of Anthos su due cluster privati GKE (gke-central-priv e gke-west-priv). Bank of Anthos è un'applicazione di microservizi di esempio composta da più microservizi e database SQL che simulano un'app di online banking. L'applicazione è composta da un frontend web a cui i client possono accedere e da diversi servizi di backend, come bilance, libri contabili e servizi di account che simulano una banca.

L'applicazione include due database PostgreSQL installati in Kubernetes come StatefulSet. Un database viene utilizzato per le transazioni, mentre l'altro viene utilizzato per gli account utente. Tutti i servizi, tranne i due database, vengono eseguiti come servizi distribuiti. Ciò significa che i pod per tutti i servizi vengono eseguiti in cluster di applicazioni (nello stesso spazio dei nomi) e Anthos Service Mesh è configurato in modo che ogni servizio appaia come un singolo servizio logico.

Obiettivi

Creare tre cluster GKE.
Configura due cluster GKE come cluster privati (gke-central-priv e gke-west-priv).
Configura un cluster GKE (ingress-config) come cluster di configurazione centrale. Questo cluster funge da cluster di configurazione per Ingress multi-cluster.
Configura il networking (gateway NAT, router Cloud e regole firewall) per consentire il traffico tra cluster e in uscita dai due cluster GKE privati.
Configura le reti autorizzate per consentire l'accesso al servizio API da Cloud Shell ai due cluster GKE privati.
Esegui il deployment e configura Anthos Service Mesh multi-cluster nei due cluster privati in modalità multi-primaria. La modalità multi-primaria esegue il deployment di un piano di controllo Anthos Service Mesh in entrambi i cluster.
Esegui il deployment dell'applicazione Bank of Anthos sui due cluster privati. Il deployment di tutti i servizi tranne i database viene eseguito come servizi distribuiti (pod in esecuzione su entrambi i cluster privati).
Monitorare i servizi utilizzando Anthos Service Mesh.
Configura Ingress multi-cluster sulla Bank of Anthos frontend. In questo modo, i client esterni (ad esempio il tuo browser web) possono accedere a un servizio distribuito in esecuzione su un parco risorse di cluster GKE privati.

Costi

In questo documento utilizzi 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.

Prima di iniziare

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

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

In questo tutorial eseguirai tutti i comandi da Cloud Shell.

Definisci le variabili di ambiente utilizzate in questo tutorial. Le variabili definiscono i nomi dei cluster, le regioni, le zone, gli indirizzi IP e le versioni di Anthos Service Mesh utilizzate in questo tutorial.

Sostituisci YOUR_PROJECT_ID con l'ID progetto:

export PROJECT_ID=YOUR_PROJECT_ID
gcloud config set project ${PROJECT_ID}

Imposta le variabili di ambiente rimanenti:

export PROJECT_NUM=$(gcloud projects describe ${PROJECT_ID} --format='value(projectNumber)')
export CLUSTER_1=gke-west-priv
export CLUSTER_2=gke-central-priv
export CLUSTER_1_ZONE=us-west2-a
export CLUSTER_1_REGION=us-west2
export CLUSTER_1_MASTER_IPV4_CIDR=172.16.0.0/28
export CLUSTER_2_ZONE=us-central1-a
export CLUSTER_2_REGION=us-central1
export CLUSTER_2_MASTER_IPV4_CIDR=172.16.1.0/28
export CLUSTER_INGRESS=gke-ingress
export CLUSTER_INGRESS_ZONE=us-west1-a
export CLUSTER_INGRESS_REGION=us-west1
export CLUSTER_INGRESS_MASTER_IPV4_CIDR=172.16.2.0/28
export WORKLOAD_POOL=${PROJECT_ID}.svc.id.goog
export MESH_ID="proj-${PROJECT_NUM}"
export ASM_VERSION=1.10
export CLOUDSHELL_IP=$(dig +short myip.opendns.com @resolver1.opendns.com)

prepara l'ambiente

In Cloud Shell, abilita le API:

gcloud services enable \
  --project=${PROJECT_ID} \
  container.googleapis.com \
  mesh.googleapis.com \
  gkehub.googleapis.com

Abilita il parco risorse Anthos Service Mesh per il tuo progetto:

gcloud container fleet mesh enable --project=${PROJECT_ID}

Prepara il networking per i cluster GKE privati

In questa sezione preparerai il networking per i cluster GKE privati che utilizzi per eseguire servizi distribuiti.

Ai nodi dei cluster GKE privati non è assegnato un indirizzo IP pubblico. A tutti i nodi in un cluster GKE privato viene assegnato un indirizzo IP VPC privato (nello spazio di indirizzi RFC 1918). Ciò significa che i pod che devono accedere a risorse esterne (al di fuori della rete VPC) richiedono un gateway Cloud NAT. I gateway Cloud NAT sono gateway NAT a livello di regione che consentono ai pod con indirizzi IP interni di comunicare con internet. In questo tutorial configurerai un gateway Cloud NAT in ciascuna delle due regioni. Più cluster all'interno di una regione possono utilizzare lo stesso gateway NAT.

In Cloud Shell, crea e prenota due indirizzi IP esterni per i due gateway NAT:

gcloud compute addresses create ${CLUSTER_1_REGION}-nat-ip \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --region=${CLUSTER_1_REGION}

gcloud compute addresses create ${CLUSTER_2_REGION}-nat-ip \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --region=${CLUSTER_2_REGION}

Memorizza l'indirizzo IP e il nome degli indirizzi IP nelle variabili:

export NAT_REGION_1_IP_ADDR=$(gcloud compute addresses describe ${CLUSTER_1_REGION}-nat-ip \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --region=${CLUSTER_1_REGION} \
  --format='value(address)')

export NAT_REGION_1_IP_NAME=$(gcloud compute addresses describe ${CLUSTER_1_REGION}-nat-ip \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --region=${CLUSTER_1_REGION} \
  --format='value(name)')

export NAT_REGION_2_IP_ADDR=$(gcloud compute addresses describe ${CLUSTER_2_REGION}-nat-ip \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --region=${CLUSTER_2_REGION} \
  --format='value(address)')

export NAT_REGION_2_IP_NAME=$(gcloud compute addresses describe ${CLUSTER_2_REGION}-nat-ip \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --region=${CLUSTER_2_REGION} \
  --format='value(name)')

Crea gateway Cloud NAT nelle due regioni dei cluster GKE privati:

gcloud compute routers create rtr-${CLUSTER_1_REGION} \
  --network=default \
  --region ${CLUSTER_1_REGION}

gcloud compute routers nats create nat-gw-${CLUSTER_1_REGION} \
  --router=rtr-${CLUSTER_1_REGION} \
  --region ${CLUSTER_1_REGION} \
  --nat-external-ip-pool=${NAT_REGION_1_IP_NAME} \
  --nat-all-subnet-ip-ranges \
  --enable-logging

gcloud compute routers create rtr-${CLUSTER_2_REGION} \
  --network=default \
  --region ${CLUSTER_2_REGION}

gcloud compute routers nats create nat-gw-${CLUSTER_2_REGION} \
  --router=rtr-${CLUSTER_2_REGION} \
  --region ${CLUSTER_2_REGION} \
  --nat-external-ip-pool=${NAT_REGION_2_IP_NAME} \
  --nat-all-subnet-ip-ranges \
  --enable-logging

Creare una regola firewall che consenta la comunicazione tra pod e server API. La comunicazione tra pod consente ai servizi distribuiti di comunicare tra loro nei cluster GKE. La comunicazione tra pod tra API consente al piano di controllo di Anthos Service Mesh di eseguire query sui cluster GKE per Service Discovery.
```
gcloud compute firewall-rules create all-pods-and-master-ipv4-cidrs \
  --project ${PROJECT_ID} \
  --network default \
  --allow all \
  --direction INGRESS \
  --source-ranges 10.0.0.0/8,${CLUSTER_1_MASTER_IPV4_CIDR},${CLUSTER_2_MASTER_IPV4_CIDR},${CLUSTER_INGRESS_MASTER_IPV4_CIDR}
```

Il networking è ora preparato. In questo tutorial utilizzerai l'intero intervallo di indirizzi IP 10.0.0.0/8, che include tutti gli intervalli di pod. Ti consigliamo di creare una regola firewall più rigida in produzione, in base alle tue condizioni e ai tuoi requisiti.

Crea cluster GKE privati

In questa sezione creerai i due cluster GKE privati in cui viene eseguito il deployment dell'app di esempio. In questo tutorial, i nodi del cluster GKE privato hanno indirizzi IP privati e il server API ha un endpoint pubblico. Tuttavia, l'accesso al server API è limitato utilizzando reti autorizzate.

In Cloud Shell, crea due cluster privati con reti autorizzate. Configura i cluster per consentire l'accesso dall'intervallo CIDR IP dei pod (per il piano di controllo Anthos Service Mesh) e da Cloud Shell, in modo da poter accedere ai cluster dal terminale.

gcloud container clusters create ${CLUSTER_1} \
  --project ${PROJECT_ID} \
  --zone=${CLUSTER_1_ZONE} \
  --machine-type "e2-standard-4" \
  --num-nodes "3" --min-nodes "3" --max-nodes "5" \
  --enable-ip-alias --enable-autoscaling \
  --workload-pool=${WORKLOAD_POOL} \
  --enable-private-nodes \
  --master-ipv4-cidr=${CLUSTER_1_MASTER_IPV4_CIDR} \
  --enable-master-authorized-networks \
  --master-authorized-networks $NAT_REGION_1_IP_ADDR/32,$NAT_REGION_2_IP_ADDR/32,$CLOUDSHELL_IP/32 \
  --labels=mesh_id=${MESH_ID} --async

gcloud container clusters create ${CLUSTER_2} \
  --project ${PROJECT_ID} \
  --zone=${CLUSTER_2_ZONE} \
  --machine-type "e2-standard-4" \
  --num-nodes "3" --min-nodes "3" --max-nodes "5" \
  --enable-ip-alias --enable-autoscaling \
  --workload-pool=${WORKLOAD_POOL} \
  --enable-private-nodes \
  --master-ipv4-cidr=${CLUSTER_2_MASTER_IPV4_CIDR} \
  --enable-master-authorized-networks \
  --master-authorized-networks $NAT_REGION_1_IP_ADDR/32,$NAT_REGION_2_IP_ADDR/32,$CLOUDSHELL_IP/32 \
  --labels=mesh_id=${MESH_ID}

Le reti autorizzate contengono gli indirizzi IP pubblici sui gateway Cloud NAT. Poiché l'endpoint del server API per un cluster privato è un endpoint pubblico, i pod eseguiti in un cluster privato devono utilizzare un gateway Cloud NAT per accedere agli endpoint pubblici del server API.

Anche l'indirizzo IP di Cloud Shell fa parte delle reti autorizzate, il che ti consente di accedere ai cluster e di gestirli dal tuo terminale Cloud Shell. Gli indirizzi IP rivolti al pubblico di Cloud Shell sono dinamici, quindi ogni volta che avvii Cloud Shell potresti ricevere un indirizzo IP pubblico diverso. Quando ottieni un nuovo indirizzo IP, perdi l'accesso ai cluster perché il nuovo indirizzo IP non fa parte delle reti autorizzate per i due cluster.

Se perdi l'accesso ai cluster, aggiorna le reti autorizzate dei cluster in modo da includere il nuovo indirizzo IP di Cloud Shell:

Ottieni l'indirizzo IP pubblico di Cloud Shell aggiornato:

export CLOUDSHELL_IP=$(dig +short myip.opendns.com @resolver1.opendns.com)

Aggiorna le reti autorizzate per i due cluster:

gcloud container clusters update ${CLUSTER_1} \
  --zone=${CLUSTER_1_ZONE} \
  --enable-master-authorized-networks \
  --master-authorized-networks $NAT_REGION_1_IP_ADDR/32,$NAT_REGION_2_IP_ADDR/32,$CLOUDSHELL_IP/32

gcloud container clusters update ${CLUSTER_2} \
  --zone=${CLUSTER_2_ZONE} \
  --enable-master-authorized-networks \
  --master-authorized-networks $NAT_REGION_1_IP_ADDR/32,$NAT_REGION_2_IP_ADDR/32,$CLOUDSHELL_IP/32

Verifica che tutti i cluster siano in esecuzione:

gcloud container clusters list

L'output sarà simile al seguente:

NAME              LOCATION       MASTER_VERSION    MASTER_IP      MACHINE_TYPE   NODE_VERSION      NUM_NODES  STATUS
gke-central-priv  us-central1-a  1.16.15-gke.6000  35.238.99.104  e2-standard-4  1.16.15-gke.6000  3          RUNNING
gke-west-priv     us-west2-a     1.16.15-gke.6000  34.94.188.180  e2-standard-4  1.16.15-gke.6000  3          RUNNING

Connettiti a entrambi i cluster per generare voci nel file kubeconfig:
```
touch ~/asm-kubeconfig && export KUBECONFIG=~/asm-kubeconfig
gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_1} --zone ${CLUSTER_1_ZONE}
gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_2} --zone ${CLUSTER_2_ZONE}
```
Puoi utilizzare il file kubeconfig per eseguire l'autenticazione nei cluster creando un utente e un contesto per ogni cluster. Dopo aver generato le voci nel file kubeconfig, puoi passare rapidamente da un cluster all'altro.

Rinomina i contesti del cluster per praticità:

kubectl config rename-context \
gke_${PROJECT_ID}_${CLUSTER_1_ZONE}_${CLUSTER_1} ${CLUSTER_1}

kubectl config rename-context \
gke_${PROJECT_ID}_${CLUSTER_2_ZONE}_${CLUSTER_2} ${CLUSTER_2}

Verifica che entrambi i contesti del cluster siano stati rinominati e configurati correttamente:
```
kubectl config get-contexts --output="name"
```
L'output sarà simile al seguente:
```
gke-central-priv
gke-west-priv
```

Registra i cluster in un parco risorse:

gcloud container fleet memberships register ${CLUSTER_1} --gke-cluster=${CLUSTER_1_ZONE}/${CLUSTER_1} --enable-workload-identity
gcloud container fleet memberships register ${CLUSTER_2} --gke-cluster=${CLUSTER_2_ZONE}/${CLUSTER_2} --enable-workload-identity

Hai creato e rinominato i cluster GKE privati.

Installazione di Anthos Service Mesh

In questa sezione installerai Anthos Service Mesh sui due cluster GKE e configurerai i cluster per Service Discovery tra cluster.

In Cloud Shell, installa Anthos Service Mesh su entrambi i cluster utilizzando fleet API:
```
gcloud container fleet mesh update --management automatic --memberships ${CLUSTER_1},${CLUSTER_2}
```
Nota: questa procedura dovrebbe essere completata entro 10 minuti.
Dopo aver abilitato Anthos Service Mesh gestito sui cluster, imposta uno smartwatch per l'installazione del mesh:
```
watch -g "gcloud container fleet mesh describe | grep 'code: REVISION_READY'"
```

Installa i gateway in entrata di Anthos Service Mesh per entrambi i cluster:

kubectl --context=${CLUSTER_1} create namespace asm-ingress
kubectl --context=${CLUSTER_1} label namespace asm-ingress istio-injection=enabled --overwrite
kubectl --context=${CLUSTER_2} create namespace asm-ingress
kubectl --context=${CLUSTER_2} label namespace asm-ingress istio-injection=enabled --overwrite

cat <<'EOF' > asm-ingress.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: asm-ingressgateway
  namespace: asm-ingress
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    asm: ingressgateway
  ports:
  - port: 80
    name: http
  - port: 443
    name: https
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: asm-ingressgateway
  namespace: asm-ingress
spec:
  selector:
    matchLabels:
      asm: ingressgateway
  template:
    metadata:
      annotations:
        # This is required to tell Anthos Service Mesh to inject the gateway with the
        # required configuration.
        inject.istio.io/templates: gateway
      labels:
        asm: ingressgateway
    spec:
      containers:
      - name: istio-proxy
        image: auto # The image will automatically update each time the pod starts.
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  name: asm-ingressgateway-sds
  namespace: asm-ingress
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["secrets"]
  verbs: ["get", "watch", "list"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: asm-ingressgateway-sds
  namespace: asm-ingress
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: asm-ingressgateway-sds
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: default
EOF

kubectl --context=${CLUSTER_1} apply -f asm-ingress.yaml
kubectl --context=${CLUSTER_2} apply -f asm-ingress.yaml

Verifica che sia stato eseguito il deployment dei gateway in entrata di Anthos Service Mesh:
```
kubectl --context=${CLUSTER_1} get pod,service -n asm-ingress
kubectl --context=${CLUSTER_2} get pod,service -n asm-ingress
```
L'output per entrambi i cluster sarà simile al seguente:
```
NAME                                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/asm-ingressgateway-5894744dbd-zxlgc   1/1     Running   0          84s

NAME                           TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP      PORT(S)                      AGE
service/asm-ingressgateway   LoadBalancer   10.16.2.131   34.102.100.138   80:30432/TCP,443:30537/TCP   92s
```
Dopo aver installato il piano di controllo e i gateway in entrata di Anthos Service Mesh per entrambi i cluster, Service Discovery cross-cluster viene abilitata con l'API del parco risorse. Il rilevamento dei servizi tra cluster consente ai due cluster di scoprire gli endpoint di servizio dal cluster remoto. I servizi distribuiti vengono eseguiti su più cluster nello stesso spazio dei nomi.

Affinché entrambi i piani di controllo di Anthos Service Mesh possano rilevare tutti gli endpoint di un servizio distribuito, Anthos Service Mesh deve avere accesso a tutti i cluster che eseguono il servizio distribuito. Questo esempio utilizza due cluster, quindi entrambi devono essere in grado di eseguire query sul cluster remoto per rilevare gli endpoint di servizio. Con Anthos Service Mesh gestito abilitato con l'API del parco risorse, il rilevamento degli endpoint viene configurato automaticamente.

I cluster e Anthos Service Mesh sono ora configurati.

Esegui il deployment dell'applicazione Bank of Anthos

In Cloud Shell, clona il repository GitHub di Bank of Anthos:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/bank-of-anthos.git ${HOME}/bank-of-anthos

Crea ed etichetta uno spazio dei nomi bank-of-anthos in entrambi i cluster. L'etichetta consente l'inserimento automatico dei proxy Envoy del file collaterale in ogni pod all'interno dello spazio dei nomi etichettato.

# cluster_1
kubectl create --context=${CLUSTER_1} namespace bank-of-anthos
kubectl label --context=${CLUSTER_1} namespace bank-of-anthos istio-injection=enabled

# cluster_2
kubectl create --context=${CLUSTER_2} namespace bank-of-anthos
kubectl label --context=${CLUSTER_2} namespace bank-of-anthos istio-injection=enabled

Esegui il deployment dell'applicazione Bank of Anthos in entrambi i cluster nello spazio dei nomi bank-of-anthos.

# The following secret is used for user account creation and authentication
kubectl --context=$CLUSTER_1 -n bank-of-anthos apply -f ${HOME}/bank-of-anthos/extras/jwt/jwt-secret.yaml
kubectl --context=$CLUSTER_2 -n bank-of-anthos apply -f ${HOME}/bank-of-anthos/extras/jwt/jwt-secret.yaml

# Deploy all manifests to both clusters
kubectl --context=$CLUSTER_1 -n bank-of-anthos apply -f ${HOME}/bank-of-anthos/kubernetes-manifests
kubectl --context=$CLUSTER_2 -n bank-of-anthos apply -f ${HOME}/bank-of-anthos/kubernetes-manifests

I servizi Kubernetes devono trovarsi in entrambi i cluster per il rilevamento dei servizi. Quando un servizio in uno dei cluster tenta di effettuare una richiesta, esegue prima una ricerca DNS del nome host per ottenere l'indirizzo IP. In GKE, il server kube-dns in esecuzione nel cluster gestisce questa ricerca, pertanto è necessaria una definizione del servizio configurata.

Elimina StatefulSets da un cluster in modo che i due database PostgreSQL esistano solo in uno dei cluster:

# Delete the two DB statefulSets from Cluster2
kubectl --context=$CLUSTER_2 -n bank-of-anthos delete statefulset accounts-db
kubectl --context=$CLUSTER_2 -n bank-of-anthos delete statefulset ledger-db

Assicurati che tutti i pod siano in esecuzione in entrambi i cluster:

Ottieni pod da cluster_1:

kubectl --context=${CLUSTER_1} -n bank-of-anthos get pod

L'output sarà simile al seguente:

NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
accounts-db-0                         2/2     Running   0          9m54s
balancereader-c5d664b4c-xmkrr         2/2     Running   0          9m54s
contacts-7fd8c5fb6-wg9xn              2/2     Running   1          9m53s
frontend-7b7fb9b665-m7cw7             2/2     Running   1          9m53s
ledger-db-0                           2/2     Running   0          9m53s
ledgerwriter-7b5b6db66f-xhbp4         2/2     Running   0          9m53s
loadgenerator-7fb54d57f8-g5lz5        2/2     Running   0          9m52s
transactionhistory-7fdb998c5f-vqh5w   2/2     Running   1          9m52s
userservice-76996974f5-4wlpf          2/2     Running   1          9m52s

Ottieni pod da cluster_2:

kubectl --context=${CLUSTER_2} -n bank-of-anthos get pod

L'output sarà simile al seguente:

NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
balancereader-c5d664b4c-bn2pl         2/2     Running   0          9m54s
contacts-7fd8c5fb6-kv8cp              2/2     Running   0          9m53s
frontend-7b7fb9b665-bdpp4             2/2     Running   0          9m53s
ledgerwriter-7b5b6db66f-297c2         2/2     Running   0          9m52s
loadgenerator-7fb54d57f8-tj44v        2/2     Running   0          9m52s
transactionhistory-7fdb998c5f-xvmtn   2/2     Running   0          9m52s
userservice-76996974f5-mg7t6          2/2     Running   0          9m51s

Esegui il deployment delle configurazioni di Anthos Service Mesh in entrambi i cluster. In questo modo viene creato un Gateway nello spazio dei nomi asm-ingress e VirtualService negli spazi dei nomi bank-of-anthos per il servizio frontend, in modo da consentire il traffico in entrata verso il servizio frontend.

Gateways sono generalmente di proprietà degli amministratori della piattaforma o del team degli amministratori di rete. Di conseguenza, la risorsa Gateway viene creata nello spazio dei nomi del gateway Ingress di proprietà dell'amministratore della piattaforma e può essere utilizzata in altri spazi dei nomi tramite le proprie voci VirtualService. Questo è un modello "Gateway condiviso".

cat <<'EOF' > asm-vs-gateway.yaml
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: Gateway
metadata:
  name: asm-ingressgateway
  namespace: asm-ingress
spec:
  selector:
    asm: ingressgateway
  servers:
    - port:
        number: 80
        name: http
        protocol: HTTP
      hosts:
        - "*"
---
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: frontend
  namespace: bank-of-anthos
spec:
  hosts:
  - "*"
  gateways:
  - asm-ingress/asm-ingressgateway
  http:
  - route:
    - destination:
        host: frontend
        port:
          number: 80
EOF

kubectl --context=$CLUSTER_1 apply -f asm-vs-gateway.yaml

kubectl --context=$CLUSTER_2 apply -f asm-vs-gateway.yaml

Hai eseguito il deployment dell'applicazione Bank of Anthos su due cluster GKE privati. Tutti i servizi vengono eseguiti come servizi distribuiti, tranne il database.

Ispeziona i servizi distribuiti

In questa sezione utilizzerai lo strumento istioctl per esaminare la configurazione proxy di uno qualsiasi dei proxy. In questo modo puoi vedere che i proxy sidecar vedono due pod per ogni servizio, con un pod in esecuzione in ogni cluster.

In Cloud Shell, controlla l'elenco di endpoint proxy-config sul pod frontend in cluster_1:

export FRONTEND1=$(kubectl get pod -n bank-of-anthos -l app=frontend \
  --context=${CLUSTER_1} -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')
istioctl proxy-config endpoints \
--context $CLUSTER_1 -n bank-of-anthos $FRONTEND1 | grep bank-of-anthos

L'output sarà simile al seguente:

10.12.0.6:5432                   HEALTHY     OK                outbound|5432||accounts-db.bank-of-anthos.svc.cluster.local
10.12.0.7:8080                   HEALTHY     OK                outbound|8080||balancereader.bank-of-anthos.svc.cluster.local
10.12.0.8:8080                   HEALTHY     OK                outbound|8080||transactionhistory.bank-of-anthos.svc.cluster.local
10.12.0.9:8080                   HEALTHY     OK                outbound|8080||userservice.bank-of-anthos.svc.cluster.local
10.12.1.10:8080                  HEALTHY     OK                outbound|8080||ledgerwriter.bank-of-anthos.svc.cluster.local
10.12.1.9:8080                   HEALTHY     OK                outbound|8080||contacts.bank-of-anthos.svc.cluster.local
10.12.2.11:5432                  HEALTHY     OK                outbound|5432||ledger-db.bank-of-anthos.svc.cluster.local
10.12.2.13:8080                  HEALTHY     OK                outbound|80||frontend.bank-of-anthos.svc.cluster.local
10.76.1.10:8080                  HEALTHY     OK                outbound|8080||transactionhistory.bank-of-anthos.svc.cluster.local
10.76.1.8:8080                   HEALTHY     OK                outbound|8080||balancereader.bank-of-anthos.svc.cluster.local
10.76.1.9:8080                   HEALTHY     OK                outbound|80||frontend.bank-of-anthos.svc.cluster.local
10.76.2.10:8080                  HEALTHY     OK                outbound|8080||userservice.bank-of-anthos.svc.cluster.local
10.76.2.8:8080                   HEALTHY     OK                outbound|8080||contacts.bank-of-anthos.svc.cluster.local
10.76.2.9:8080                   HEALTHY     OK                outbound|8080||ledgerwriter.bank-of-anthos.svc.cluster.local

Nell'output precedente, ogni servizio distribuito ha due indirizzi IP di endpoint. Questi sono gli indirizzi IP dei pod, uno per ogni cluster.

Accedi a Bank of Anthos

Per accedere all'applicazione Bank of Anthos, puoi utilizzare l'indirizzo IP pubblico del servizio asm-ingressgateway da entrambi i cluster.

Ottieni asm-ingressgateway indirizzi IP da entrambi i cluster:

kubectl --context ${CLUSTER_1} \
--namespace asm-ingress get svc asm-ingressgateway -o jsonpath='{.status.loadBalancer}' | grep "ingress"

kubectl --context ${CLUSTER_2} \
--namespace asm-ingress get svc asm-ingressgateway -o jsonpath='{.status.loadBalancer}' | grep "ingress"

L'output è simile al seguente.

{"ingress":[{"ip":"35.236.4.18"}]}
{"ingress":[{"ip":"34.68.94.81"}]}

Copia uno degli indirizzi IP per utilizzarlo nel passaggio successivo.

Apri una nuova scheda in un browser web e vai a uno dei due indirizzi IP dell'output precedente. Dovrebbe essere visualizzato il frontend della Bank of Anthos, che ti consente di accedere, depositare fondi sul tuo account e trasferire fondi ad altri account. L'applicazione deve essere completamente funzionale.

Visualizza i servizi distribuiti

Puoi visualizzare i servizi distribuiti in Anthos Service Mesh.

Per visualizzare i tuoi servizi, vai alla pagina Anthos > Mesh di servizi nella console Google Cloud.

Vai al mesh di servizi

Puoi visualizzare i servizi nella visualizzazione Tabella o in Topologia. La visualizzazione predefinita è quella tabella, che mostra tutti i servizi distribuiti in esecuzione in formato tabulare. Per cambiare visualizzazione, fai clic sulla visualizzazione che vuoi mostrare.
Nella visualizzazione Tabelle, fai clic su frontend distributed service. Quando fai clic su un singolo servizio, vedrai una visualizzazione dettagliata del servizio insieme ai servizi collegati.

Nella visualizzazione dei dettagli del servizio, puoi creare SLO e visualizzare una cronologia del servizio facendo clic su Mostra cronologia.
Per visualizzare i segnali aurei, fai clic su Metriche nel riquadro laterale.
Nel grafico Richieste al secondo, fai clic su Analisi per e poi seleziona Località.

I risultati mostrano le richieste al secondo da entrambi i cluster nelle due regioni. Il servizio distribuito è integro ed entrambi gli endpoint gestiscono il traffico.
Per visualizzare la topologia del tuo mesh di servizi, nel riquadro laterale fai clic su Anthos Service Mesh, quindi su Visualizzazione topologia.
Per visualizzare dati aggiuntivi, tieni il puntatore del mouse sopra il servizio frontend. Vengono visualizzate informazioni come le richieste al secondo da e verso il frontend ad altri servizi.
Per visualizzare ulteriori dettagli, fai clic su Espandi nel servizio frontend. Vengono visualizzati un servizio e un carico di lavoro. Puoi espandere ulteriormente il carico di lavoro in due deployment, espandere i deployment in ReplicaSet ed espandere gli oggetti ReplicaSet in pod. Quando espandi tutti gli elementi, puoi vedere il servizio frontend distribuito, che è essenzialmente un servizio e due pod.

Configura Ingress multi-cluster

In questa sezione creerai un Ingress multi-cluster che invia il traffico ai servizi frontend della Bank of GKE Enterprise in esecuzione in entrambi i cluster. Puoi utilizzare Cloud Load Balancing per creare un bilanciatore del carico che utilizzi i servizi asm-ingressgateway in entrambi i cluster come backend. Un cluster ingress-config viene utilizzato per orchestrare la configurazione di Ingress multi-cluster.

Per creare il bilanciatore del carico, utilizza un MultiClusterIngress e uno o più MultiClusterServices. Gli oggetti MultiClusterIngress e MultiClusterService sono analoghi multi-cluster per le risorse Kubernetes Ingress e Service esistenti che vengono utilizzate nel contesto di un singolo cluster.

Abilita le API GKE Enterprise, parco risorse GKE e Ingress multi-cluster richieste:

gcloud services enable \
  anthos.googleapis.com \
  multiclusterservicediscovery.googleapis.com \
  multiclusteringress.googleapis.com

Crea il cluster ingress-config. Puoi usare qualsiasi cluster, ma ti consigliamo di crearne uno separato per questo scopo.

gcloud container clusters create ${CLUSTER_INGRESS} \
  --zone ${CLUSTER_INGRESS_ZONE} \
  --num-nodes=1 \
  --enable-ip-alias \
  --workload-pool=${WORKLOAD_POOL}

Recupera le credenziali del cluster e rinomina il contesto per praticità:

gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_INGRESS} \
  --zone ${CLUSTER_INGRESS_ZONE} --project ${PROJECT_ID}

kubectl config rename-context \
  gke_${PROJECT_ID}_${CLUSTER_INGRESS_ZONE}_${CLUSTER_INGRESS} ${CLUSTER_INGRESS}

Per utilizzare Ingress multi-cluster, registra tutti i cluster partecipanti nel parco risorse GKE Enterprise, incluso il cluster di configurazione:

Registra il cluster di configurazione:

gcloud container fleet memberships register ${CLUSTER_INGRESS} \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --gke-cluster=${CLUSTER_INGRESS_ZONE}/${CLUSTER_INGRESS} \
  --enable-workload-identity

Verifica che tutti i cluster siano registrati nel parco risorse GKE Enterprise:

gcloud container fleet memberships list

L'output sarà simile al seguente:

NAME            EXTERNAL_ID
gke-west        7fe5b7ce-50d0-4e64-a9af-55d37b3dd3fa
gke-central     6f1f6bb2-a3f6-4e9c-be52-6907d9d258cd
gke-ingress     3574ee0f-b7e6-11ea-9787-42010a8a019c

Abilita le funzionalità Ingress multi-cluster nel cluster ingress-config. Questa operazione crea i valori MulticlusterService e MulticlusterIngress CustomResourceDefinitions (CRD) sul cluster.
```
gcloud container fleet ingress enable \
  --config-membership=projects/${PROJECT_ID}/locations/global/memberships/${CLUSTER_INGRESS}
```

Verifica che Ingress multi-cluster sia abilitato nel cluster ingress-config:

gcloud container fleet ingress describe

L'output sarà simile al seguente:

membershipStates:
  projects/986443280307/locations/global/memberships/gke-central-priv:
    state:
      code: OK
      updateTime: '2022-09-29T13:57:02.972748202Z'
  projects/986443280307/locations/global/memberships/gke-ingress:
    state:
      code: OK
      updateTime: '2022-09-29T13:57:02.972744692Z'
  projects/986443280307/locations/global/memberships/gke-west-priv:
    state:
      code: OK
      updateTime: '2022-09-29T13:57:02.972746497Z'

Verifica che sia stato eseguito il deployment dei due CRD nel cluster ingress-config:

kubectl --context=${CLUSTER_INGRESS} get crd | grep multicluster

L'output è simile al seguente.

multiclusteringresses.networking.gke.io     2020-10-29T17:32:50Z
multiclusterservices.networking.gke.io      2020-10-29T17:32:50Z

Crea lo spazio dei nomi asm-ingress nel cluster ingress-config:

kubectl --context ${CLUSTER_INGRESS} create namespace asm-ingress

Crea la risorsa MultiClusterIngress:

cat <<EOF > ${HOME}/mci.yaml
apiVersion: networking.gke.io/v1beta1
kind: MultiClusterIngress
metadata:
  name: asm-ingressgateway-multicluster-ingress
spec:
  template:
    spec:
      backend:
       serviceName: asm-ingressgateway-multicluster-svc
       servicePort: 80
EOF

Crea la risorsa MultiClusterService:

cat <<'EOF' > $HOME/mcs.yaml
apiVersion: networking.gke.io/v1beta1
kind: MultiClusterService
metadata:
  name: asm-ingressgateway-multicluster-svc
  annotations:
    beta.cloud.google.com/backend-config: '{"ports": {"80":"gke-ingress-config"}}'
spec:
  template:
    spec:
      selector:
        asm: ingressgateway
      ports:
      - name: frontend
        protocol: TCP
        port: 80 # servicePort defined in Multi Cluster Ingress
  clusters:
  - link: "us-west2-a/gke-west-priv"
  - link: "us-central1-a/gke-central-priv"
EOF

Crea la risorsa BackendConfig per i controlli di integrità:

cat <<EOF > $HOME/backendconfig.yaml
apiVersion: cloud.google.com/v1beta1
kind: BackendConfig
metadata:
  name: gke-ingress-config
spec:
  healthCheck:
    type: HTTP
    port: 15021
    requestPath: /healthz/ready
EOF

Applica i manifest BackendConfig, MultiClusterService e MultiClusterIngress:

kubectl --context ${CLUSTER_INGRESS} -n asm-ingress apply -f ${HOME}/backendconfig.yaml
kubectl --context ${CLUSTER_INGRESS} -n asm-ingress apply -f ${HOME}/mci.yaml
kubectl --context ${CLUSTER_INGRESS} -n asm-ingress apply -f ${HOME}/mcs.yaml

Il MultiClusterService di cui hai eseguito il deployment nel cluster Ingress creerà una Service "headless" nel cluster 1 e nel cluster 2. Verifica che i Services "headless" siano stati creati:

kubectl --context=${CLUSTER_1} -n asm-ingress \
  get services | grep multicluster-svc
kubectl --context=${CLUSTER_2} -n asm-ingress \
  get services | grep multicluster-svc

L'output è simile a questo:

mci-frontend-multi-cluster-service-svc-f7rcyqry22iq8nmw   ClusterIP      None          <none>          80/TCP         77s
mci-frontend-multi-cluster-service-svc-f7rcyqry22iq8nmw   ClusterIP      None          <none>          80/TCP         78s

Esegui questo comando e attendi finché non ottieni un indirizzo IP di Cloud Load Balancing:
```
watch kubectl --context ${CLUSTER_INGRESS} -n asm-ingress get multiclusteringress \
  -o jsonpath="{.items[].status.VIP}"
```
L'output sarà simile al seguente:
```
35.35.23.11
```
Nota: questa procedura dovrebbe essere completata entro 5 minuti.

Per uscire dal comando dell'orologio, premi Ctrl+C.
Vai all'indirizzo IP di Cloud Load Balancing in un browser web per accedere al frontend di Bank of Anthos:
```
kubectl --context ${CLUSTER_INGRESS} \
  -n asm-ingress get multiclusteringress \
  -o jsonpath="{.items[].status.VIP}"
```
Se visualizzi un errore 404 (o 502), attendi qualche minuto e poi aggiorna la pagina nel browser web.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account vengano addebitati costi, elimina il progetto o i cluster.

Elimina il progetto

Il modo più semplice per eliminare la fatturazione è eliminare il progetto che hai creato per il tutorial.

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

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il 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 appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Elimina i cluster

In Cloud Shell, annulla la registrazione ed elimina i cluster blue e green:

gcloud container fleet memberships unregister ${CLUSTER_1} \
  --project=${PROJECT} \
  --gke-uri=${CLUSTER_1_URI}
gcloud container clusters delete ${CLUSTER_1} \
  --zone ${CLUSTER_1_ZONE} \
  --quiet

gcloud container fleet memberships unregister ${CLUSTER_2} \
  --project=${PROJECT} \
  --gke-uri=${CLUSTER_2_URI}
gcloud container clusters delete ${CLUSTER_2} \
  --zone ${CLUSTER_2_ZONE} \
  --quiet

Elimina la risorsa MuticlusterIngress dal cluster ingress-config:
```
kubectl --context ${CLUSTER_INGRESS} -n istio-system delete -f $HOME/mci.yaml
```
Questa operazione elimina le risorse di Cloud Load Balancing dal progetto.

Annulla la registrazione ed elimina il cluster ingress-config:

gcloud container fleet memberships unregister ${CLUSTER_INGRESS} \
  --project=${PROJECT} \
  --gke-uri=${CLUSTER_INGRESS_URI}
gcloud container clusters delete ${CLUSTER_INGRESS} \
  --zone ${CLUSTER_INGRESS_ZONE} \
  --quiet

Verifica che tutti i cluster siano stati eliminati:
```
gcloud container clusters list
```
L'output è il seguente:
```
<null>
```
Reimposta il file kubeconfig:
```
unset KUBECONFIG
```

Passaggi successivi

Scopri di più su Ingress multi-cluster.
Scopri come eseguire il deployment di Ingress multi-cluster in vari cluster.