Cloud Service Mesh por exemplo: implantações canário

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Neste tutorial, você vai conhecer um caso de uso comum de implantação de uma implantação canário com o Cloud Service Mesh.

O que é uma implantação canário?

Uma implantação canário encaminha uma pequena porcentagem do tráfego para uma nova versão de um microsserviço e depois amplia gradualmente toda a base de usuários, eliminando e desativando a versão antiga. Se ocorrer algum erro durante esse processo, será possível retornar o tráfego à versão antiga. 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 o faturamento está ativado para seu projeto na nuvem. Saiba como confirmar se o faturamento está ativado para o projeto.

• Instale o Cloud Service Mesh gerenciado* em um cluster do GKE.

  Observação: este tutorial também funciona para Cloud Service Mesh gerenciado via asmcli e Cloud Service Mesh no cluster.

• 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 no cluster em que você implantou o Online Boutique:

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

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 amostra. Neste tutorial, você implantará o Online Boutique, um app de demonstração de microsserviço.

   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
   

   Resposta 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
   

   Todos os pods do aplicativo devem estar em execução, com um 2/2 na coluna READY. Isso indica que os pods têm um proxy sidecar do Envoy 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 da entrada:

   kubectl get services -n GATEWAY_NAMESPACE
   

Na próxima seção, vamos fazer um tour pela interface do Cloud Service Mesh e mostrar como visualizar as métricas.

Implante e veja seus serviços no Console do Google Cloud

1. No console do Google Cloud, acesse a página Serviços do GKE Enterprise.

   Acessar o GKE Enterprise Services

2. Por padrão, os serviços são exibidos na visualização da Tabela.

   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.

   É possível expandir os serviços e ver as solicitações por segundo de cada um deles. Para isso, passe o cursor sobre eles.

   

4. Volte para a Visualização em tabela.

5. Na Tabela de serviços, selecione productcatalogservice. Você acessará 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 como criar uma v2 do serviço productcatalog.

Implantar a v2 de um serviço

1. Para este tutorial, productcatalogservice-v2 introduzirá uma latência de três segundos nas solicitações com o 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

   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. O DestinationRule é como especificar os subconjuntos de um serviço. Neste cenário, há um subconjunto da v1 e 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
   

Tráfego dividido entre v1 e v2

1. VirtualService é a forma como você apresenta uma pequena porcentagem do tráfego para direcionar 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 irá para a v1 do catálogo de produtos, e 25% irá 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, você vai analisar a divisão de tráfego no console do Google Cloud do GKE Enterprise.

Observar a divisão de tráfego no Console do Google Cloud

1. Volte ao console do Google Cloud e acesse a página de serviços do GKE Enterprise Acessar serviços do GKE Enterprise

2. No canto superior direito, clique em Topologia.

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

   

3. Volte para Visualização de tabela. Clique em productcatalogservice na tabela de serviços. Volte para Tráfego na barra de navegação à esquerda.

4. 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 tela, você verá métricas "Solicitações", "Taxa de erros" e "Latência". Com o Cloud Service Mesh, cada serviço terá essas métricas descritas para fornecer a observabilidade.

   

   Observação: levará algum tempo para que a divisão real de 75 a 25 seja exibida, já que o tráfego ao longo do tempo será direcionado para o serviço v2.

Lançar ou reverter para uma versão

Após observar as métricas durante uma implantação canário, faça o lançamento no novo serviço ou reverta o serviço antigo com o recurso VirtualService.

Lançamento

Quando estiver satisfeito com o comportamento de um serviço da v2, aumente gradualmente o comportamento do tráfego para o serviço da v2. Em algum momento, o tráfego poderá ser direcionado 100% para o novo serviço.

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 anteriormente. Isso direcionará 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.

1. 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 quiser manter o cluster e remover o aplicativo de 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.