Anda sedang melihat dokumentasi Service Mesh v1.20 lama.

Versi yang tersedia

Cloud Service Mesh
arsip 1.22
arsip 1.21
arsip 1.20
arsip 1.19
arsip 1.18

Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Menjalankan layanan terdistribusi di cluster pribadi GKE menggunakan Cloud Service Mesh

Dokumen ini menunjukkan cara menjalankan layanan terdistribusi di beberapa cluster Google Kubernetes Engine (GKE) di Google Cloud menggunakan Cloud Service Mesh. Dokumen ini juga menunjukkan cara mengekspos layanan terdistribusi menggunakan Multi Cluster Ingress dan Cloud Service Mesh. Anda dapat menggunakan dokumen ini untuk mengonfigurasi cluster GKE non-pribadi; dokumen ini menyoroti konfigurasi yang ditujukan khusus untuk cluster pribadi.

Dokumen ini ditujukan untuk administrator platform dan operator layanan yang memiliki pengetahuan dasar tentang Kubernetes. Pengetahuan tentang mesh layanan akan bermanfaat, meskipun tidak diperlukan. Cloud Service Mesh didasarkan pada teknologi Istio open source. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang mesh layanan dan Istio, lihat istio.io.

Layanan terdistribusi adalah Service Kubernetes yang berfungsi sebagai satu layanan logis. Layanan terdistribusi lebih tangguh daripada layanan Kubernetes karena berjalan di beberapa cluster Kubernetes dalam namespace yang sama. Layanan terdistribusi tetap aktif meskipun satu atau beberapa cluster GKE tidak aktif, asalkan cluster yang responsif dapat melayani beban yang diinginkan.

Layanan Kubernetes hanya diketahui oleh server Kubernetes API dari cluster tempatnya berjalan. Jika cluster Kubernetes tidak aktif (misalnya selama pemeliharaan terjadwal), semua Layanan Kubernetes yang berjalan di cluster tersebut juga tidak aktif. Menjalankan layanan terdistribusi mempermudah pengelolaan siklus proses cluster karena Anda dapat menonaktifkan cluster untuk pemeliharaan atau upgrade saat cluster lain melayani traffic. Untuk membuat layanan terdistribusi, fungsi mesh layanan yang disediakan oleh Cloud Service Mesh digunakan untuk menautkan layanan yang berjalan di beberapa cluster secara bersamaan agar berfungsi sebagai satu layanan logis.

Cluster pribadi GKE memungkinkan Anda mengonfigurasi node dan server API sebagai resource pribadi yang hanya tersedia di jaringan Virtual Private Cloud (VPC). Menjalankan layanan terdistribusi di cluster pribadi GKE memberikan layanan yang aman dan andal bagi perusahaan.

Arsitektur

Tutorial ini menggunakan arsitektur yang ditampilkan dalam diagram berikut:

Arsitektur layanan terdistribusi di cluster pribadi GKE menggunakan Cloud Service Mesh

Dalam diagram sebelumnya, arsitektur mencakup cluster berikut:

Dua cluster (gke-central-priv dan gke-west-priv) berfungsi sebagai cluster pribadi GKE yang identik di dua region yang berbeda.
Cluster terpisah (ingress-config) berfungsi sebagai cluster bidang kontrol yang mengonfigurasi Multi Cluster Ingress.

Dalam tutorial ini, Anda akan men-deploy aplikasi contoh Bank of Anthos di dua cluster pribadi GKE (gke-central-priv dan gke-west-priv). Bank of Anthos adalah aplikasi microservice contoh yang terdiri dari beberapa microservice dan database SQL yang menyimulasikan aplikasi perbankan online. Aplikasi ini terdiri dari frontend web yang dapat diakses klien, dan beberapa layanan backend seperti saldo, buku besar, dan layanan akun yang menyimulasikan bank.

Aplikasi ini menyertakan dua database PostgreSQL yang diinstal di Kubernetes sebagai StatefulSet. Satu database digunakan untuk transaksi, sedangkan database lainnya digunakan untuk akun pengguna. Semua layanan kecuali dua database berjalan sebagai layanan terdistribusi. Artinya, Pod untuk semua layanan berjalan di kedua cluster aplikasi (dalam namespace yang sama), dan Cloud Service Mesh dikonfigurasi sehingga setiap layanan muncul sebagai satu layanan logis.

Tujuan

Buat tiga cluster GKE.
Konfigurasikan dua cluster GKE sebagai cluster pribadi (gke-central-priv dan gke-west-priv).
Konfigurasikan satu cluster GKE (ingress-config) sebagai cluster konfigurasi pusat. Cluster ini berfungsi sebagai cluster konfigurasi untuk Multi Cluster Ingress.
Konfigurasikan jaringan (NAT Gateway, Cloud Router, dan aturan firewall) untuk mengizinkan traffic antar-cluster dan keluar dari dua cluster GKE pribadi.
Konfigurasikan jaringan yang diizinkan untuk mengizinkan akses layanan API dari Cloud Shell ke dua cluster GKE pribadi.
Deploy dan konfigurasikan Cloud Service Mesh multi-cluster ke dua cluster pribadi dalam mode multi-utama. Mode multi-utama men-deploy bidang kontrol Cloud Service Mesh di kedua cluster.
Men-deploy aplikasi Bank of Anthos di dua cluster pribadi. Semua layanan kecuali database di-deploy sebagai layanan terdistribusi (Pod yang berjalan di kedua cluster pribadi).
Memantau layanan menggunakan Cloud Service Mesh.
Konfigurasikan Multi Cluster Ingress di layanan frontend Bank of Anthos. Hal ini memungkinkan klien eksternal (misalnya, browser web Anda) mengakses layanan terdistribusi yang berjalan di kumpulan cluster GKE pribadi.

Biaya

Dalam dokumen ini, Anda akan menggunakan komponen Google Cloud yang dapat ditagih berikut:

Untuk membuat perkiraan biaya berdasarkan proyeksi penggunaan Anda, gunakan kalkulator harga. Pengguna baru Google Cloud mungkin memenuhi syarat untuk mendapatkan uji coba gratis.

Sebelum memulai

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.

Anda menjalankan semua perintah dalam tutorial ini dari Cloud Shell.

Tentukan variabel lingkungan yang digunakan di seluruh tutorial ini. Variabel menentukan nama cluster, region, zona, pengalamatan IP, dan versi Cloud Service Mesh yang digunakan dalam tutorial ini.

Ganti YOUR_PROJECT_ID dengan project ID Anda:

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

Tetapkan variabel lingkungan lainnya:

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=${PROJECT_ID}.svc.id.goog
export ASM_VERSION=1.10
export CLOUDSHELL_IP=$(dig +short myip.opendns.com @resolver1.opendns.com)

Menyiapkan lingkungan Anda

Di Cloud Shell, aktifkan API:

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

Aktifkan Cloud Service Mesh Fleet untuk project Anda:

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

Menyiapkan jaringan untuk cluster GKE pribadi

Di bagian ini, Anda akan menyiapkan jaringan untuk cluster GKE pribadi yang Anda gunakan untuk menjalankan layanan terdistribusi.

Node cluster GKE pribadi tidak diberi alamat IP publik. Semua node di cluster GKE pribadi diberi alamat IP VPC pribadi (di ruang alamat RFC 1918). Artinya, Pod yang perlu mengakses resource eksternal (di luar jaringan VPC) memerlukan gateway Cloud NAT. Gateway Cloud NAT adalah gateway NAT regional yang memungkinkan Pod dengan alamat IP internal untuk berkomunikasi ke internet. Dalam tutorial ini, Anda akan mengonfigurasi gateway Cloud NAT di setiap dua region. Beberapa cluster dalam region dapat menggunakan gateway NAT yang sama.

Di Cloud Shell, buat dan cadangkan dua alamat IP eksternal untuk dua 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}

Simpan alamat IP dan nama alamat IP dalam variabel:

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)')

Buat gateway Cloud NAT di dua region cluster GKE pribadi:

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

Buat aturan firewall yang mengizinkan komunikasi Pod-ke-Pod dan komunikasi server Pod-ke-API. Komunikasi Pod ke Pod memungkinkan layanan terdistribusi berkomunikasi satu sama lain di seluruh cluster GKE. Komunikasi server pod ke API memungkinkan bidang kontrol Cloud Service Mesh mengkueri cluster GKE untuk penemuan layanan.
```
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}
```

Jaringan kini telah disiapkan. Dalam tutorial ini, Anda akan menggunakan seluruh rentang alamat IP 10.0.0.0/8, yang mencakup semua rentang Pod. Sebaiknya buat aturan firewall yang lebih ketat dalam produksi, berdasarkan kondisi dan persyaratan Anda.

Membuat cluster GKE pribadi

Di bagian ini, Anda akan membuat dua cluster GKE pribadi tempat aplikasi contoh di-deploy. Dalam tutorial ini, node cluster GKE pribadi memiliki alamat IP pribadi, dan server API memiliki endpoint publik. Namun, akses ke server API dibatasi menggunakan jaringan yang diizinkan.

Di Cloud Shell, buat dua cluster pribadi yang memiliki jaringan yang diotorisasi. Konfigurasikan cluster untuk mengizinkan akses dari rentang CIDR IP Pod (untuk panel kontrol Cloud Service Mesh) dan dari Cloud Shell sehingga Anda dapat mengakses cluster dari terminal.

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

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

Jaringan yang diizinkan berisi alamat IP publik di gateway Cloud NAT. Karena endpoint server API untuk cluster pribadi adalah endpoint publik, Pod yang berjalan di cluster pribadi harus menggunakan gateway Cloud NAT untuk mengakses endpoint server API publik.

Alamat IP Cloud Shell juga merupakan bagian dari jaringan yang diizinkan, yang memungkinkan Anda mengakses dan mengelola cluster dari terminal Cloud Shell. Alamat IP publik Cloud Shell bersifat dinamis, sehingga setiap kali memulai Cloud Shell, Anda mungkin mendapatkan alamat IP publik yang berbeda. Saat mendapatkan alamat IP baru, Anda akan kehilangan akses ke cluster karena alamat IP baru tersebut bukan bagian dari jaringan yang diotorisasi untuk kedua cluster.

Jika Anda kehilangan akses ke cluster, perbarui jaringan yang diizinkan cluster untuk menyertakan alamat IP Cloud Shell baru:

Dapatkan alamat IP publik Cloud Shell yang diperbarui:

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

Perbarui jaringan yang diizinkan untuk kedua 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

Pastikan semua cluster berjalan:

gcloud container clusters list

Outputnya akan terlihat seperti berikut:

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

Hubungkan ke kedua cluster untuk membuat entri dalam 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}
```
Anda menggunakan file kubeconfig untuk mengautentikasi ke cluster dengan membuat pengguna dan konteks untuk setiap cluster. Setelah membuat entri dalam file kubeconfig, Anda dapat dengan cepat mengalihkan konteks antar-cluster.

Ganti nama konteks cluster untuk memudahkan:

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}

Pastikan kedua konteks cluster diganti namanya dan dikonfigurasi dengan benar:
```
kubectl config get-contexts --output="name"
```
Outputnya akan terlihat seperti berikut:
```
gke-central-priv
gke-west-priv
```

Daftarkan cluster Anda ke fleet:

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

Sekarang Anda telah membuat dan mengganti nama cluster GKE pribadi.

Menginstal Cloud Service Mesh

Di bagian ini, Anda akan menginstal Cloud Service Mesh di dua cluster GKE dan mengonfigurasi cluster untuk penemuan layanan lintas cluster.

Di Cloud Shell, instal Cloud Service Mesh di kedua cluster menggunakan fleet API:
```
gcloud container fleet mesh update --management automatic --memberships ${CLUSTER_1},${CLUSTER_2}
```
Catatan: Proses ini akan selesai dalam waktu 10 menit.
Setelah Cloud Service Mesh terkelola diaktifkan di cluster, tetapkan watch untuk mesh yang akan diinstal:
```
watch -g "gcloud container fleet mesh describe | grep 'code: REVISION_READY'"
```

Instal gateway masuk Cloud Service Mesh untuk kedua 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

Pastikan gateway masuk Cloud Service Mesh di-deploy:
```
kubectl --context=${CLUSTER_1} get pod,service -n asm-ingress
kubectl --context=${CLUSTER_2} get pod,service -n asm-ingress
```
Output untuk kedua cluster terlihat seperti berikut:
```
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
```
Setelah bidang kontrol Cloud Service Mesh dan gateway ingress diinstal untuk kedua cluster, penemuan layanan lintas cluster akan diaktifkan dengan API fleet. Penemuan layanan lintas cluster memungkinkan kedua cluster menemukan endpoint layanan dari cluster jarak jauh. Layanan terdistribusi berjalan di beberapa cluster dalam namespace yang sama.

Agar kedua bidang kontrol Cloud Service Mesh dapat menemukan semua endpoint layanan terdistribusi, Cloud Service Mesh harus memiliki akses ke semua cluster yang menjalankan layanan terdistribusi. Contoh ini menggunakan dua cluster, sehingga kedua cluster harus dapat membuat kueri cluster jarak jauh untuk endpoint layanan. Dengan Cloud Service Mesh terkelola yang diaktifkan dengan fleet API, penemuan endpoint akan otomatis dikonfigurasi.

Cluster dan Cloud Service Mesh kini dikonfigurasi.

Men-deploy aplikasi Bank of Anthos

Di Cloud Shell, clone repositori GitHub Bank of Anthos:

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

Buat dan beri label namespace bank-of-anthos di kedua cluster. Label ini memungkinkan injeksi otomatis proxy Envoy file bantuan di setiap Pod dalam namespace berlabel.

# 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

Deploy aplikasi Bank of Anthos ke kedua cluster di namespace 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

Layanan Kubernetes harus berada di kedua cluster untuk penemuan layanan. Saat layanan di salah satu cluster mencoba membuat permintaan, layanan tersebut terlebih dahulu melakukan pencarian DNS untuk nama host guna mendapatkan alamat IP. Di GKE, server kube-dns yang berjalan di cluster menangani pencarian ini, sehingga definisi Layanan yang dikonfigurasi diperlukan.

Hapus StatefulSets dari satu cluster sehingga kedua database PostgreSQL hanya ada di salah satu 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

Pastikan semua Pod berjalan di kedua cluster:

Mendapatkan Pod dari cluster_1:

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

Outputnya akan terlihat seperti berikut:

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

Mendapatkan Pod dari cluster_2:

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

Outputnya akan terlihat seperti berikut:

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

Deploy konfigurasi Cloud Service Mesh ke kedua cluster. Tindakan ini akan membuat Gateway di namespace asm-ingress dan VirtualService di namespace bank-of-anthos untuk layanan frontend, yang memungkinkan Anda memasukkan traffic ke layanan frontend.

Gateways umumnya dimiliki oleh admin platform atau tim admin jaringan. Oleh karena itu, resource Gateway dibuat di namespace Ingress Gateway yang dimiliki oleh admin platform dan dapat digunakan di namespace lain melalui entri VirtualService-nya sendiri. Ini adalah model 'Shared Gateway'.

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

Sekarang Anda telah men-deploy aplikasi Bank of Anthos di dua cluster GKE pribadi. Semua layanan berjalan sebagai layanan terdistribusi, kecuali database.

Memeriksa layanan terdistribusi

Di bagian ini, Anda akan menggunakan alat istioctl untuk memeriksa konfigurasi proxy dari proxy mana pun. Dengan melakukan ini, Anda dapat melihat bahwa proxy file bantuan melihat dua Pod untuk setiap layanan, dengan satu Pod berjalan di setiap cluster.

Di Cloud Shell, periksa daftar Endpoint konfigurasi proxy di Pod frontend di 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

Outputnya akan terlihat seperti berikut:

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

Dalam output sebelumnya, setiap layanan terdistribusi memiliki dua alamat IP Endpoint. Ini adalah alamat IP Pod, satu untuk setiap cluster.

Mengakses Bank of Anthos

Untuk mengakses aplikasi Bank of Anthos, Anda dapat menggunakan alamat IP publik Layanan asm-ingressgateway dari salah satu cluster.

Dapatkan alamat IP asm-ingressgateway dari kedua 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"

Outputnya akan terlihat seperti berikut.

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

Salin salah satu alamat IP untuk digunakan di langkah berikutnya.

Buka tab baru di browser web dan buka salah satu alamat IP dari output sebelumnya. Frontend Bank of Anthos akan ditampilkan, yang memungkinkan Anda login, menyetor dana ke akun, dan mentransfer dana ke akun lain. Aplikasi seharusnya sudah berfungsi sepenuhnya.

Memvisualisasikan layanan terdistribusi

Anda dapat memvisualisasikan layanan terdistribusi di Cloud Service Mesh.

Untuk melihat layanan Anda, buka halaman Anthos > Service Mesh di Konsol Google Cloud.

Buka Mesh Layanan

Anda dapat melihat layanan dalam tampilan Tabel atau dalam tampilan Topologi. Tampilan default adalah tampilan tabel, yang menampilkan semua layanan terdistribusi Anda yang berjalan dalam format tabel. Untuk mengubah tampilan, klik tampilan yang ingin Anda tampilkan.
Pada tampilan Tables, klik frontend distributed service. Saat mengklik setiap layanan, Anda akan melihat tampilan mendetail tentang layanan tersebut beserta layanan yang terhubung.

Di tampilan detail layanan, Anda dapat membuat SLO dan melihat linimasa historis layanan dengan mengklik Tampilkan Linimasa.
Untuk melihat sinyal emas, di panel samping, klik Metrik.
Pada diagram Permintaan per detik, klik Pengelompokan Menurut, lalu pilih Lokasi.

Hasilnya menampilkan permintaan per detik dari kedua cluster di dua region. Layanan terdistribusi responsif dan kedua endpoint menayangkan traffic.
Untuk melihat topologi mesh layanan Anda, di panel samping, klik Anthos Service Mesh, lalu klik Tampilan Topologi.
Untuk melihat data tambahan, arahkan kursor mouse ke layanan frontend. Hal ini menampilkan informasi seperti permintaan per detik ke dan dari frontend ke layanan lain.
Untuk melihat detail selengkapnya, klik Luaskan di layanan frontend. Layanan dan Workload akan ditampilkan. Anda dapat memperluas beban kerja lebih lanjut menjadi dua Deployment, memperluas deployment menjadi ReplicaSet, dan memperluas ReplicaSet menjadi Pod. Saat meluaskan semua elemen, Anda dapat melihat layanan frontend terdistribusi yang pada dasarnya adalah Layanan dan dua Pod.

Mengonfigurasi Multi Cluster Ingress

Di bagian ini, Anda akan membuat Multi Cluster Ingress yang mengirimkan traffic ke layanan frontend Bank of GKE Enterprise yang berjalan di kedua cluster. Anda menggunakan Cloud Load Balancing untuk membuat load balancer yang menggunakan Layanan asm-ingressgateway di kedua cluster sebagai backend. Cluster ingress-config digunakan untuk mengatur konfigurasi Multi Cluster Ingress.

Untuk membuat load balancer, Anda menggunakan MultiClusterIngress dan satu atau beberapa MultiClusterServices. Objek MultiClusterIngress dan MultiClusterService adalah analog multi-cluster untuk resource Layanan dan Ingress Kubernetes yang ada yang digunakan dalam konteks cluster tunggal.

Aktifkan GKE Enterprise, GKE Fleet, dan Multi Cluster Ingress API yang diperlukan:

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

Buat cluster ingress-config. Anda dapat menggunakan cluster apa pun, tetapi sebaiknya Anda membuat cluster terpisah untuk tujuan ini.

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

Dapatkan kredensial cluster dan ganti nama konteks untuk memudahkan:

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}

Untuk menggunakan Multi Cluster Ingress, daftarkan semua cluster yang berpartisipasi ke Fleet GKE Enterprise, termasuk cluster konfigurasi:

Daftarkan cluster konfigurasi:

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

Pastikan semua cluster terdaftar ke GKE Enterprise Fleet:

gcloud container fleet memberships list

Outputnya akan terlihat seperti berikut:

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

Aktifkan fitur Multi Cluster Ingress di cluster ingress-config. Tindakan ini akan membuat CustomResourceDefinitions (CRD) MulticlusterService dan MulticlusterIngress di cluster.
```
gcloud container fleet ingress enable \
  --config-membership=projects/${PROJECT_ID}/locations/global/memberships/${CLUSTER_INGRESS}
```

Pastikan Multi Cluster Ingress diaktifkan di cluster ingress-config:

gcloud container fleet ingress describe

Outputnya akan terlihat seperti berikut:

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'

Verifikasi bahwa kedua CRD di-deploy di cluster ingress-config:

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

Outputnya akan terlihat seperti berikut.

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

Buat namespace asm-ingress di cluster ingress-config:

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

Buat resource 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

Buat resource 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

Buat resource BackendConfig untuk health check:

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

Terapkan manifes BackendConfig, MultiClusterService, dan 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

MultiClusterService yang Anda deploy di Cluster Ingress akan membuat Service "headless" di cluster 1 dan cluster 2. Pastikan Services "headless" telah dibuat:

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

Outputnya mirip dengan:

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

Jalankan perintah berikut dan tunggu hingga Anda mendapatkan alamat IP Cloud Load Balancing:
```
watch kubectl --context ${CLUSTER_INGRESS} -n asm-ingress get multiclusteringress \
  -o jsonpath="{.items[].status.VIP}"
```
Outputnya akan terlihat seperti berikut:
```
35.35.23.11
```
Catatan: Proses ini akan selesai dalam waktu 5 menit.

Untuk keluar dari perintah watch, tekan Ctrl+C.
Buka alamat IP Cloud Load Balancing di browser web untuk membuka frontend Bank of Anthos:
```
kubectl --context ${CLUSTER_INGRESS} \
  -n asm-ingress get multiclusteringress \
  -o jsonpath="{.items[].status.VIP}"
```
Jika Anda menerima error 404 (atau error 502), tunggu beberapa menit, lalu muat ulang halaman di browser web Anda.

Pembersihan

Agar tidak menimbulkan biaya pada akun Anda, hapus project atau hapus cluster.

Menghapus project

Cara termudah untuk menghilangkan penagihan adalah dengan menghapus project yang Anda buat untuk tutorial.

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

Semua hal dalam project akan dihapus. Jika menggunakan project yang sudah ada untuk tugas dalam dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain yang telah Anda lakukan dalam project tersebut juga akan terhapus.
Project ID kustom hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin telah membuat project ID kustom yang ingin digunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari beberapa arsitektur, tutorial atau panduan memulai, dengan menggunakan kembali project dapat membantu Anda agar tidak melampaui batas kuota project.

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.

Menghapus cluster

Di Cloud Shell, batalkan pendaftaran dan hapus cluster blue dan 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

Hapus resource MuticlusterIngress dari cluster ingress-config:
```
kubectl --context ${CLUSTER_INGRESS} -n istio-system delete -f $HOME/mci.yaml
```
Tindakan ini akan menghapus resource Cloud Load Balancing dari project.

Batalkan pendaftaran dan hapus 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

Pastikan semua cluster telah dihapus:
```
gcloud container clusters list
```
Outputnya adalah sebagai berikut:
```
<null>
```
Reset file kubeconfig:
```
unset KUBECONFIG
```

Langkah selanjutnya

Pelajari Multi Cluster Ingress lebih lanjut.
Pelajari cara men-deploy Multi Cluster Ingress di berbagai cluster.