Creare un cluster GKE con Cloud Service Mesh e gcloud CLI
In questo tutorial esegui il provisioning di Cloud Service Mesh gestito utilizzando l'API Fleet di Google Kubernetes Engine (GKE) su un nuovo cluster pubblico GKE. Questo tutorial illustra:
- Configurazione del progetto Google Cloud.
- Creazione di un cluster GKE con il numero minimo di vCPU come richiesto da Cloud Service Mesh.
- Registrazione del cluster GKE nel parco risorse del progetto.
- Esegui il provisioning di Cloud Service Mesh gestito sul cluster utilizzando l'API Fleet.
- Eseguire il deployment di un gateway in entrata per esporre l'applicazione.
- Il deployment di un'applicazione di esempio in modo da poter visualizzare i dati di telemetria sul Dashboard di Cloud Service Mesh nella console Google Cloud.
- Esposizione e accesso all'applicazione di esempio.
API Fleet
Questa guida presuppone che tu abbia familiarità con
Parchi risorse, che
raggruppamenti logici di cluster GKE e altre risorse che possono
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
Cloud Service Mesh su quel cluster utilizzando
Comando gcloud container fleet mesh update
.
L'utilizzo dei parchi è abilitato dall'API Fleet (gkehub.googleapis.com
), che viene attivata all'inizio di questo tutorial.
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.
Al termine di questa guida rapida, puoi evitare di continuare a fatturare eliminando in un cluster Kubernetes. Per maggiori informazioni, vedi Pulizia.
Prima di iniziare
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the GKE, Fleet (GKE Hub), and Cloud Service Mesh APIs.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the GKE, Fleet (GKE Hub), and Cloud Service Mesh APIs.
- Prendi nota del tuo ID progetto.
Installa gli strumenti necessari
Puoi eseguire lo strumento su Cloud Shell o sul tuo computer locale. Cloud Shell preinstalla tutti gli strumenti necessari.
Cloud Shell
Cloud Shell esegue il provisioning Macchina virtuale (VM) Compute Engine g1-small con 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 di cui hai bisogno.La home directory $HOME di Cloud Shell ha uno spazio di archiviazione permanente di 5 GB.
Puoi scegliere tra editor di testo:
Editor di codice, a cui puoi accedere facendo clic su edit nella parte superiore della finestra di Cloud Shell.
Emacs, Vim o Nano, a cui accedi dalla riga di comando in Cloud Shell.
In the Google Cloud console, 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.
Computer locale
Assicurati di avere installato i seguenti strumenti:
Esegui l'autenticazione con Google Cloud CLI:
gcloud auth login --project PROJECT_ID
Aggiorna i componenti:
gcloud components update
Crea un cluster GKE
Esegui il comando seguente per creare il cluster con il numero minimo di vCPU richieste da Cloud 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 e 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: il
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
mostra quanto segue:Creating cluster CLUSTER_NAME in CLUSTER_LOCATION...working...
L'output previsto in caso di creazione riuscita 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
- CLUSTER_NAME: il nome del tuo cluster. Il nome può contenere solo caratteri alfanumerici minuscoli e
Scarica credenziali di autenticazione per interagire con il cluster.
gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_NAME \ --project=PROJECT_ID \ --zone=CLUSTER_LOCATION
Risultato previsto:
Fetching cluster endpoint and auth data. kubeconfig entry generated for CLUSTER_NAME.
Imposta il contesto attuale per
kubectl
sul cluster.kubectl config set-context CLUSTER_NAME
Output previsto:
Context "CLUSTER_NAME" created.
Esegui il provisioning di Cloud Service Mesh
Se non hai chiuso questa pagina da quando hai creato il cluster, i segnaposto hanno i valori che hai inserito per il comando gcloud container clusters create
.
Abilita Cloud Service Mesh sul 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.
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.
Esegui il provisioning di Cloud 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 al seguente:
Waiting for Feature Service Mesh to be updated...done.
Verifica che Cloud Service Mesh gestito sia stato abilitato per il cluster e che sia pronto per l'uso:
gcloud container fleet mesh describe --project PROJECT_ID
Il provisioning di Cloud Service Mesh e la relativa disponibilità per l'utilizzo sul cluster possono richiedere circa 10 minuti. Se vedi
controlPlaneManagement.state: DISABLED
ocontrolPlaneManagement.state: PROVISIONING
, dovrai eseguire di nuovo il comando precedente ogni pochi minuti finché non vedicontrolPlaneManagement.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 contenente 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
Cloud Service Mesh ti offre la possibilità di eseguire il deployment e gestire i gateway all'interno del tuo mesh di servizi. Un gateway descrive un bilanciatore del carico che opera all'esterno della rete mesh e riceve connessioni HTTP/TCP in entrata o in uscita. I gateway sono proxy Envoy che ti offrono un controllo granulare sul traffico in entrata e in uscita dal mesh.
Crea un nome di spazio per il gateway di ingresso se non ne hai già uno. I gateway sono carichi di lavoro dell'utente e, come best practice, non dovrebbero essere di cui è stato eseguito il deployment nello spazio dei nomi del piano di controllo. Sostituisci
GATEWAY_NAMESPACE
con il nome dello spazio dei nomi.kubectl create namespace GATEWAY_NAMESPACE
Risultato previsto:
namespace/GATEWAY_NAMESPACE created
Attiva l'iniezione automatica sul gateway. I passaggi richiesti dipendono dal fatto che tu voglia utilizzare le etichette di inserimento predefinite (ad esempio
istio-injection=enabled
) o l'etichetta di revisione nello spazio dei nomi del gateway. Il tag di revisione e l'etichetta di revisione predefiniti vengono utilizzati dall'webhook dell'iniettore sidecar per associare i proxy iniettati a una determinata revisione del piano di controllo.Etichette di inserimento predefinite
Applica le etichette di inserimento predefinite allo spazio dei nomi.
kubectl label namespace GATEWAY_NAMESPACE istio-injection=enabled istio.io/rev-
Etichetta revisione
Usa questo comando per individuare l'etichetta di 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 corrispondente alla versione di Cloud Service Mesh, ad esempio:
asm-11910-9
Applica l'etichetta di revisione allo spazio dei nomi. Nel seguente comando,
REVISION
è il valore dell'etichetta della revisioneistiod
che hai annotato nel passaggio precedente.kubectl label namespace GATEWAY_NAMESPACE \ istio.io/rev=REVISION --overwrite
Risultato previsto:
namespace/GATEWAY_NAMESPACE labeled
Puoi ignorare il messaggio
"istio.io/rev" not found
nell'output. Ciò significa che in precedenza lo spazio dei nomi non aveva l'etichettaistio.io/rev
, che dovresti aspettarti nelle nuove installazioni di Cloud Service Mesh o nei nuovi deployment. Perché l'inserimento automatico non riesce se uno spazio dei nomi contiene siaistio.io/rev
cheistio-injection
tutti i comandikubectl label
in Cloud Service Mesh documentazione specificano in modo esplicito entrambe le etichette.Se lo spazio dei nomi del gateway non è etichettato, i pod
istio-ingressgateway
non andranno a buon fine con un erroreImagePullBackOff
quando il gateway tenta di estrarre l'immagineauto
. Questa immagine deve essere sostituita dall'webhook.Scarica il file di configurazione .yaml del gateway di ingresso di esempio dal repository
anthos-service-mesh-packages
.Applica la configurazione .yaml del gateway in entrata di esempio così com'è o modificala come necessario.
kubectl apply -n GATEWAY_NAMESPACE \ -f CONFIG_PATH/istio-ingressgateway
Risultato 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 Online Boutique
L'applicazione di esempio Online Boutique nel repo
anthos-service-mesh-packages
viene modificata dall'insieme originale di manifest nel repo
microservices-demo
. Seguendo le best practice, ogni servizio viene disegnato in un ambito distinto con un account di servizio univoco.
Crea gli spazi dei nomi per l'applicazione:
kubectl apply -f \ DIR_PATH/samples/online-boutique/kubernetes-manifests/namespaces
Risultato 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
Attiva l'inserimento automatico del file collaterale (inserimento automatico). Il comando richiesto dipende dal fatto che tu voglia utilizzare le etichette di inserimento predefinite (ad esempio
istio-injection=enabled
) o la stessa etichetta di revisione utilizzata per annotare lo spazio dei nomi del gateway di ingresso.Etichette di inserimento predefinite
Applica le etichette di inserimento predefinite allo spazio dei nomi. Nel seguente comando, GATEWAY_NAMESPACE è lo stesso valore che hai utilizzato per annotare lo spazio dei nomi del gateway di ingresso.
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;
Risultato 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 della revisione agli spazi dei nomi dell'applicazione. Nel seguente comando, REVISION è lo stesso valore che hai utilizzato per annotare lo spazio dei nomi del gateway di ingresso.
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
Eseguire il deployment dell'applicazione di esempio nel cluster.
Crea gli account di servizio e i deployment:
kubectl apply -f \ DIR_PATH/samples/online-boutique/kubernetes-manifests/deployments
Risultato 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
Crea i servizi:
kubectl apply -f \ DIR_PATH/samples/online-boutique/kubernetes-manifests/services
Risultato 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
Crea le voci del 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 il gateway in entrata di cui abbiamo eseguito il deployment. Per altri modi per esporre Per l'applicazione Online Boutique si intendono la visualizzazione e l'accesso all'applicazione della guida sul deployment dell'applicazione di esempio Online Boutique.
Esegui il deployment di un
Gateway
e unVirtualService
per il servizio frontendkubectl 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
Ottieni l'indirizzo IP esterno del gateway in entrata, sostituisci i segnaposto con le seguenti informazioni:
- GATEWAY_SERVICE_NAME: il nome del gateway in entrata
completamente gestito di Google Cloud. Se hai eseguito il deployment del gateway di esempio senza modifiche,
istio-ingressgateway
. - GATEWAY_NAMESPACE: lo spazio dei nomi in cui hai eseguito il deployment il gateway in entrata:
kubectl get service GATEWAY_SERVICE_NAME \ -n GATEWAY_NAMESPACE
L'output è simile al seguente:
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
.- GATEWAY_SERVICE_NAME: il nome del gateway in entrata
completamente gestito di Google Cloud. Se hai eseguito il deployment del gateway di esempio senza modifiche,
Visita l'applicazione sul browser per confermare l'installazione:
http://EXTERNAL_IP/
Visualizza le dashboard di Service Mesh
Dopo aver disegnato i carichi di lavoro nel cluster con i proxy sidecar iniettati, puoi esplorare le pagine di Cloud Service Mesh nella console Google Cloud per visualizzare tutte le funzionalità di osservabilità offerte da Cloud Service Mesh. Tieni presente che sono necessari circa uno o due minuti per visualizzare i dati di telemetria nel nella console Google Cloud dopo il deployment dei carichi di lavoro.
L'accesso a Cloud Service Mesh nella console Google Cloud è controllato da Identity and Access Management (IAM). Per accedere al nelle pagine Cloud Service Mesh, un Proprietario progetto deve concedere agli utenti il ruolo Editor di progetto o Visualizzatore oppure i ruoli più restrittivi descritti in Controllo dell'accesso a Cloud Service Mesh nella console Google Cloud
Nella console Google Cloud, vai a Cloud Service Mesh.
Seleziona il progetto Google Cloud dall'elenco a discesa sulla barra dei menu.
Se hai più di un mesh di servizi, selezionalo dall'elenco Mesh di servizi.
Per scoprire di più, consulta Esplorazione di Cloud Service Mesh nella console Google Cloud.
Esegui la pulizia
Prima di eseguire la pulizia, se vuoi saperne di più sul TLS reciproco, consulta Cloud Service Mesh tramite esempi: mTLS.
Se vuoi conservare il cluster e rimuovere l'esempio Online Boutique:
Elimina gli spazi dei nomi dell'applicazione:
kubectl delete -f DIR_PATH/samples/online-boutique/kubernetes-manifests/namespaces
Risultato 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
Elimina le voci del servizio:
kubectl delete -f DIR_PATH/samples/online-boutique/istio-manifests/allow-egress-googleapis.yaml
Risultato previsto:
serviceentry.networking.istio.io "allow-egress-googleapis" deleted serviceentry.networking.istio.io "allow-egress-google-metadata" deleted
Se vuoi evitare addebiti aggiuntivi, elimina il cluster:
Esegui questo comando:
gcloud container clusters delete CLUSTER_NAME \ --project=PROJECT_ID \ --zone=CLUSTER_LOCATION
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
- Per scoprire di più su Cloud Service Mesh gestito, consulta Eseguire il provisioning di Cloud Service Mesh gestito
- Per una breve introduzione all'interfaccia a riga di comando gcloud utilizzata in questo tutorial, consulta i comandi
gcloud
- Per scoprire come esplorare Cloud Service Mesh nella console Google Cloud, consulta Esplorazione di Cloud Service Mesh nella console Google Cloud
- Per esplorare le funzionalità facoltative di Cloud Service Mesh, come Cloud Trace, immagini proxy senza distro e autenticazione dell'utente finale, vedi Abilita funzionalità facoltative su Cloud Service Mesh gestito
- Per scoprire di più sulla sicurezza in Cloud Service Mesh, consulta la panoramica della sicurezza di Cloud Service Mesh e le best practice per la sicurezza di Cloud Service Mesh.
- Per scoprire di più sulla telemetria in Cloud Service Mesh, consulta la panoramica dell'osservabilità.