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Multi-Cluster-Mesh-Netzwerk in GKE einrichten

In dieser Anleitung wird erläutert, wie Sie zwei Cluster mithilfe von Mesh CA oder Istio CA und das clusterübergreifende Load Balancing aktivieren. Sie können diesen Prozess problemlos erweitern, um eine beliebige Anzahl von Clustern in Ihr Mesh-Netzwerk einzubinden.

Eine Cloud Service Mesh-Konfiguration mit mehreren Clustern kann in mehreren wichtigen Unternehmensszenarien wie Skalierung, Standortwahl und Isolation eine Lösung sein. Weitere Informationen finden Sie unter Multi-Cluster-Anwendungsfälle.

Vorbereitung

In dieser Anleitung wird davon ausgegangen, dass Sie mindestens zwei Google Cloud-GKE-Cluster haben, die folgende Anforderungen erfüllen:

Cloud Service Mesh Version 1.11 oder höher wurde in den Clustern mit asmcli install installiert. Sie benötigen asmcli, das istioctl-Tool und Beispiele, die asmcli in das Verzeichnis herunterlädt, das Sie bei der Ausführung von asmcli install in --output_dir angegeben haben. Wenn Sie die Einrichtung vornehmen müssen, führen Sie die Schritte unter Abhängige Tools installieren und Cluster validieren aus, um Folgendes zu tun:
Cluster in Ihrem Mesh müssen eine Verbindung zwischen allen Pods haben, bevor Sie Cloud Service Mesh konfigurieren. Wenn Sie Cluster verknüpfen, die sich nicht in demselben Projekt zugewiesen sind, müssen sie im selben Flotten-Hostprojekt, und die Cluster müssen sich in einer freigegebenen VPC-Konfiguration befinden im selben Netzwerk. Wir empfehlen Ihnen auch, ein Projekt zu haben, die freigegebene VPC und zwei Dienstprojekte zum Erstellen von Clustern hosten. Weitere Informationen finden Sie unter Cluster mit freigegebener VPC einrichten.
Wenn Sie die Istio-Zertifizierungsstelle nutzen, verwenden Sie für beide Cluster dasselbe benutzerdefinierte Root-Zertifikat.
Wenn Ihr Cloud Service Mesh auf privaten Clustern basiert, empfehlen wir das Erstellen eines einzelnen Subnetzes in derselben VPC. Andernfalls muss Folgendes gewährleistet sein:
1. Die Steuerungsebenen können die Steuerungsebenen für private Remote-Cluster über die privaten IP-Adressen von Clustern erreichen.
2. Sie können den autorisierten Netzwerken der privaten Remote-Cluster IP-Adressbereiche der aufrufenden Steuerungsebenen hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Endpunkterkennung zwischen privaten Clustern konfigurieren.
Der API-Server muss von den anderen Instanzen der Cloud Service Mesh-Steuerungsebene im Multi-Cluster-Mesh aus erreichbar sein.
- Für die Cluster muss der globale Zugriff aktiviert sein.
- Achten Sie darauf, dass die IP-Adresse der Cloud Service Mesh-Steuerungsebene ordnungsgemäß über die Zulassungsliste mit der Autorisiertes Masternetzwerk

Projekt- und Clustervariablen festlegen

Erstellen Sie die folgenden Umgebungsvariablen für die Projekt-ID, die Clusterzone oder -region, den Clusternamen und den Kontext.

export PROJECT_1=PROJECT_ID_1
export LOCATION_1=CLUSTER_LOCATION_1
export CLUSTER_1=CLUSTER_NAME_1
export CTX_1="gke_${PROJECT_1}_${LOCATION_1}_${CLUSTER_1}"

export PROJECT_2=PROJECT_ID_2
export LOCATION_2=CLUSTER_LOCATION_2
export CLUSTER_2=CLUSTER_NAME_2
export CTX_2="gke_${PROJECT_2}_${LOCATION_2}_${CLUSTER_2}"

Wenn es sich um neu erstellte Cluster handelt, müssen Sie mit den folgenden gcloud-Befehlen Anmeldedaten für jeden Cluster abrufen. Andernfalls ist der zugehörige context nicht für die nächsten Schritte dieser Anleitung verfügbar:

Die Befehle hängen vom Clustertyp ab, entweder regional oder zonal:

Regional

gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_1} --region ${LOCATION_1}
gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_2} --region ${LOCATION_2}

Zonal

gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_1} --zone ${LOCATION_1}
gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_2} --zone ${LOCATION_2}

Firewallregel erstellen

In einigen Fällen müssen Sie eine Firewallregel erstellen, um clusterübergreifenden Traffic zuzulassen. In folgenden Fällen müssen Sie beispielsweise eine Firewallregel erstellen:

Sie verwenden unterschiedliche Subnetze für die Cluster in Ihrem Mesh-Netzwerk.
Ihre Pods öffnen andere Ports als 443 und 15002.

GKE fügt jedem Knoten automatisch Firewallregeln hinzu, die Traffic innerhalb eines Subnetzes zulassen. Wenn Ihr Mesh-Netzwerk mehrere Subnetze enthält, müssen Sie die Firewallregeln explizit so einrichten, dass subnetzübergreifender Traffic zulässig ist. Sie müssen dabei für jedes Subnetz eine neue Firewallregel hinzufügen, die die CIDR-Blöcke der Quell-IP-Adresse und die Zielports des gesamten eingehenden Traffics zulässt.

Die folgende Anleitung ermöglicht die Kommunikation zwischen allen Clustern in Ihrem Projekt oder nur zwischen $CLUSTER_1 und $CLUSTER_2.

Sammeln Sie Informationen zum Netzwerk Ihres Clusters.

Alle Projektcluster

Wenn sich die Cluster im selben Projekt befinden, können Sie den folgenden Befehl verwenden, um die Kommunikation zwischen allen Clustern in Ihrem Projekt zuzulassen. Wenn in Ihrem Projekt Cluster enthalten sind, die Sie nicht verfügbar machen möchten, verwenden Sie den Befehl auf dem Tab Bestimmte Cluster.

function join_by { local IFS="$1"; shift; echo "$*"; }
ALL_CLUSTER_CIDRS=$(gcloud container clusters list --project $PROJECT_1 --format='value(clusterIpv4Cidr)' | sort | uniq)
ALL_CLUSTER_CIDRS=$(join_by , $(echo "${ALL_CLUSTER_CIDRS}"))
ALL_CLUSTER_NETTAGS=$(gcloud compute instances list --project $PROJECT_1 --format='value(tags.items.[0])' | sort | uniq)
ALL_CLUSTER_NETTAGS=$(join_by , $(echo "${ALL_CLUSTER_NETTAGS}"))

Bestimmte Cluster

Der folgende Befehl ermöglicht die Kommunikation zwischen $CLUSTER_1 und $CLUSTER_2 und macht keine anderen Cluster in Ihrem Projekt verfügbar.

function join_by { local IFS="$1"; shift; echo "$*"; }
ALL_CLUSTER_CIDRS=$(for P in $PROJECT_1 $PROJECT_2; do gcloud --project $P container clusters list --filter="name:($CLUSTER_1,$CLUSTER_2)" --format='value(clusterIpv4Cidr)'; done | sort | uniq)
ALL_CLUSTER_CIDRS=$(join_by , $(echo "${ALL_CLUSTER_CIDRS}"))
ALL_CLUSTER_NETTAGS=$(for P in $PROJECT_1 $PROJECT_2; do gcloud --project $P compute instances list  --filter="name:($CLUSTER_1,$CLUSTER_2)" --format='value(tags.items.[0])' ; done | sort | uniq)
ALL_CLUSTER_NETTAGS=$(join_by , $(echo "${ALL_CLUSTER_NETTAGS}"))

Firewallregel erstellen

GKE

gcloud compute firewall-rules create istio-multicluster-pods \
    --allow=tcp,udp,icmp,esp,ah,sctp \
    --direction=INGRESS \
    --priority=900 \
    --source-ranges="${ALL_CLUSTER_CIDRS}" \
    --target-tags="${ALL_CLUSTER_NETTAGS}" --quiet \
    --network=YOUR_NETWORK

Autopilot

TAGS=""
for CLUSTER in ${CLUSTER_1} ${CLUSTER_2}
do
    TAGS+=$(gcloud compute firewall-rules list --filter="Name:$CLUSTER*" --format="value(targetTags)" | uniq) && TAGS+=","
done
TAGS=${TAGS::-1}
echo "Network tags for pod ranges are $TAGS"

gcloud compute firewall-rules create asm-multicluster-pods \
    --allow=tcp,udp,icmp,esp,ah,sctp \
    --network=gke-cluster-vpc \
    --direction=INGRESS \
    --priority=900 --network=VPC_NAME \
    --source-ranges="${ALL_CLUSTER_CIDRS}" \
    --target-tags=$TAGS

Endpunkterkennung konfigurieren

Die Schritte, die zum Konfigurieren der Endpunkterkennung erforderlich sind, hängen davon ab, ob Sie die deklarative API clusterübergreifend in einer Flotte verwenden oder manuell in öffentliche Clustern oder privaten Clustern aktivieren.

Endpunkterkennung zwischen öffentlichen oder privaten Clustern mit deklarativer API aktivieren (Vorabversion)

Sie können die Endpunkterkennung für öffentliche oder private Cluster in einer Flotte aktivieren. Dazu wenden Sie die Konfiguration "multicluster_mode":"connected" in der ConfigMap asm-options an. Bei Clustern, für die diese Konfiguration in derselben Flotte aktiviert ist, wird die clusterübergreifende Diensterkennung automatisch miteinander aktiviert.

Diese Methode ist für verwaltete Cloud Service Mesh-Installationen auf allen Release-Versionen. Dies ist auch die bevorzugte Methode, um die Multi-Cluster-Endpunktermittlung zu konfigurieren, wenn Sie verwaltetes Cloud Service Mesh mit der Funktion Cloud Service Mesh aktivieren bereitgestellt haben, als Sie in der Google Cloud Console einen neuen GKE-Cluster erstellt haben.

Bevor Sie fortfahren, müssen Sie eine Firewallregel erstellt haben.

Bei mehreren Projekten müssen Sie FLEET_PROJECT_ID.svc.id.goog zu trustDomainAliases manuell in der meshConfig der Überarbeitung hinzufügen, falls noch nicht vorhanden.

Aktivieren

Wenn die asm-options-ConfigMap bereits in Ihrem Cluster vorhanden ist, aktivieren Sie die Endpunkterkennung für den Cluster:

kubectl patch configmap/asm-options -n istio-system --type merge -p '{"data":{"multicluster_mode":"connected"}}'

Wenn die asm-options-ConfigMap noch nicht in Ihrem Cluster vorhanden ist, erstellen Sie sie mit den zugehörigen Daten und aktivieren Sie die Endpunkterkennung für den Cluster:

kubectl --context ${CTX_1} create configmap asm-options -n istio-system --from-file <(echo '{"data":{"multicluster_mode":"connected"}}')

Deaktivieren

Deaktivieren Sie die Endpunkterkennung für einen Cluster:

kubectl patch configmap/asm-options -n istio-system --type merge -p '{"data":{"multicluster_mode":"manual"}}'

Wenn Sie die Registrierung eines Clusters bei der Flotte aufheben, ohne die Endpunkterkennung zu deaktivieren, können Secrets im Cluster verbleiben. Sie müssen die verbleibenden Secrets manuell bereinigen.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Secrets zu finden, die bereinigt werden müssen:

kubectl get secrets -n istio-system -l istio.io/owned-by=mesh.googleapis.com,istio/multiCluster=true

Löschen Sie jedes Secret:
```
kubectl delete secret SECRET_NAME
```
Wiederholen Sie diesen Schritt für jedes verbleibende Secret.

Endpunkterkennung zwischen öffentlichen Clustern konfigurieren

Zum Konfigurieren der Endpunkterkennung zwischen GKE-Clustern führen Sie asmcli create-mesh aus. Dieser Befehl:

Registriert alle Cluster in derselben Flotte
Konfiguriert das Mesh-Netzwerk so, dass der Workload Identity der Flotte vertraut wird
Erstellt Remote-Secrets

Sie können entweder den URI für jeden Cluster oder den Pfad zur kubeconfig-Datei angeben.

Cluster-URI

Ersetzen Sie im folgenden Befehl FLEET_PROJECT_ID durch die Projekt-ID des Flottenhostprojekts und den Cluster-URI durch den Clusternamen, die Zone oder Region und die Projekt-ID für jeden Cluster. In diesem Beispiel werden nur zwei Cluster gezeigt. Sie können jedoch den Befehl ausführen, um die Endpunkterkennung auf zusätzlichen Clustern zu aktivieren. Dabei gilt die maximal zulässige Anzahl von Clustern, die Sie Ihrer Flotte hinzufügen können..

./asmcli create-mesh \
    FLEET_PROJECT_ID \
    ${PROJECT_1}/${LOCATION_1}/${CLUSTER_1} \
    ${PROJECT_2}/${LOCATION_2}/${CLUSTER_2}

kubeconfig-Datei

Ersetzen Sie im folgenden Befehl FLEET_PROJECT_ID durch die Projekt-ID des Flottenhostprojekts und PATH_TO_KUBECONFIG durch den Pfad zu jeder kubeconfig-Datei. In diesem Beispiel werden nur zwei Cluster gezeigt. Sie können jedoch den Befehl ausführen, um die Endpunkterkennung auf zusätzlichen Clustern zu aktivieren. Dabei gilt die maximal zulässige Anzahl von Clustern, die Sie Ihrer Flotte hinzufügen können.

./asmcli create-mesh \
    FLEET_PROJECT_ID \
    PATH_TO_KUBECONFIG_1 \
    PATH_TO_KUBECONFIG_2

Endpunkterkennung zwischen privaten Clustern konfigurieren

Remote-Secrets konfigurieren, um dem API-Server den Zugriff auf den Cluster zu ermöglichen Cloud Service Mesh-Steuerungsebene eines anderen Clusters. Die Befehle hängen vom Cloud Service Mesh-Typ ab (clusterintern oder verwaltet):

A. Für Cloud Service Mesh im Cluster müssen Sie stattdessen die privaten IP-Adressen konfigurieren da die öffentlichen IP-Adressen nicht zugänglich sind:

PRIV_IP=`gcloud container clusters describe "${CLUSTER_1}" --project "${PROJECT_1}" \
 --zone "${LOCATION_1}" --format "value(privateClusterConfig.privateEndpoint)"`

./istioctl x create-remote-secret --context=${CTX_1} --name=${CLUSTER_1} --server=https://${PRIV_IP} > ${CTX_1}.secret

PRIV_IP=`gcloud container clusters describe "${CLUSTER_2}" --project "${PROJECT_2}" \
 --zone "${LOCATION_2}" --format "value(privateClusterConfig.privateEndpoint)"`

./istioctl x create-remote-secret --context=${CTX_2} --name=${CLUSTER_2} --server=https://${PRIV_IP} > ${CTX_2}.secret

B. Für Managed Cloud Service Mesh:

PUBLIC_IP=`gcloud container clusters describe "${CLUSTER_1}" --project "${PROJECT_1}" \
 --zone "${LOCATION_1}" --format "value(privateClusterConfig.publicEndpoint)"`

./istioctl x create-remote-secret --context=${CTX_1} --name=${CLUSTER_1} --server=https://${PUBLIC_IP} > ${CTX_1}.secret

PUBLIC_IP=`gcloud container clusters describe "${CLUSTER_2}" --project "${PROJECT_2}" \
 --zone "${LOCATION_2}" --format "value(privateClusterConfig.publicEndpoint)"`

./istioctl x create-remote-secret --context=${CTX_2} --name=${CLUSTER_2} --server=https://${PUBLIC_IP} > ${CTX_2}.secret

Wenden Sie die neuen Secrets auf die Cluster an:

kubectl apply -f ${CTX_1}.secret --context=${CTX_2}

kubectl apply -f ${CTX_2}.secret --context=${CTX_1}

Autorisierte Netzwerke für private Cluster konfigurieren

Führen Sie die Schritte dieses Abschnitts nur aus, wenn die folgenden Bedingungen für Ihr Mesh-Netzwerk zutreffen:

Sie verwenden private Cluster.
Die Cluster gehören nicht zum selben Subnetz.
Für die Cluster sind autorisierte Netzwerke aktiviert.

Bei der Bereitstellung mehrerer privater Cluster kann die Cloud Service Mesh-Steuerungsebene muss jeder Cluster die GKE-Steuerungsebene des Remote-Cluster. Um Traffic zuzulassen, müssen Sie den autorisierten Netzwerken der Remote-Cluster den Pod-Adressbereich im aufrufenden Cluster hinzufügen.

Rufen Sie den CIDR-Block des Pod-IP-Adressbereichs für jeden Cluster ab:

POD_IP_CIDR_1=`gcloud container clusters describe ${CLUSTER_1} --project ${PROJECT_1} --zone ${LOCATION_1} \
  --format "value(ipAllocationPolicy.clusterIpv4CidrBlock)"`

POD_IP_CIDR_2=`gcloud container clusters describe ${CLUSTER_2} --project ${PROJECT_2} --zone ${LOCATION_2} \
  --format "value(ipAllocationPolicy.clusterIpv4CidrBlock)"`

Fügen Sie den Remote-Clustern die CIDR-Blöcke des Pod-IP-Adressbereichs im Kubernetes-Clusters hinzu:

EXISTING_CIDR_1=`gcloud container clusters describe ${CLUSTER_1} --project ${PROJECT_1} --zone ${LOCATION_1} \
 --format "value(masterAuthorizedNetworksConfig.cidrBlocks.cidrBlock)"`
gcloud container clusters update ${CLUSTER_1} --project ${PROJECT_1} --zone ${LOCATION_1} \
--enable-master-authorized-networks \
--master-authorized-networks ${POD_IP_CIDR_2},${EXISTING_CIDR_1//;/,}

EXISTING_CIDR_2=`gcloud container clusters describe ${CLUSTER_2} --project ${PROJECT_2} --zone ${LOCATION_2} \
 --format "value(masterAuthorizedNetworksConfig.cidrBlocks.cidrBlock)"`
gcloud container clusters update ${CLUSTER_2} --project ${PROJECT_2} --zone ${LOCATION_2} \
--enable-master-authorized-networks \
--master-authorized-networks ${POD_IP_CIDR_1},${EXISTING_CIDR_2//;/,}

Weitere Informationen finden Sie unter Cluster mit autorisierten Netzwerken erstellen.

Prüfen Sie, ob die autorisierten Netzwerke aktualisiert wurden:

gcloud container clusters describe ${CLUSTER_1} --project ${PROJECT_1} --zone ${LOCATION_1} \
 --format "value(masterAuthorizedNetworksConfig.cidrBlocks.cidrBlock)"

gcloud container clusters describe ${CLUSTER_2} --project ${PROJECT_2} --zone ${LOCATION_2} \
 --format "value(masterAuthorizedNetworksConfig.cidrBlocks.cidrBlock)"

Globalen Zugriff auf Steuerungsebene aktivieren

Führen Sie die Schritte dieses Abschnitts nur aus, wenn die folgenden Bedingungen für Ihr Mesh-Netzwerk zutreffen:

Sie verwenden private Cluster.
Sie verwenden unterschiedliche Subnetze für die Cluster in Ihrem Mesh-Netzwerk.

Sie müssen den globalen Zugriff auf die Steuerungsebene aktivieren, damit die Cloud Service Mesh-Steuerungsebene in jedem Cluster die GKE-Steuerungsebene der Remote-Cluster aufrufen kann.

Globalen Zugriff auf Steuerungsebene aktivieren

gcloud container clusters update ${CLUSTER_1} --project ${PROJECT_1} --zone ${LOCATION_1} \
 --enable-master-global-access

gcloud container clusters update ${CLUSTER_2} --project ${PROJECT_2} --zone ${LOCATION_2} \
 --enable-master-global-access

Prüfen Sie, ob der globale Zugriff auf die Steuerungsebene aktiviert ist:

gcloud container clusters describe ${CLUSTER_1} --project ${PROJECT_1} --zone ${LOCATION_1}

gcloud container clusters describe ${CLUSTER_2} --project ${PROJECT_2} --zone ${LOCATION_2}

Im Abschnitt privateClusterConfig wird in der Ausgabe der Status masterGlobalAccessConfig angezeigt.

Multicluster-Konnektivität prüfen

In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie die Beispieldienste HelloWorld und Sleep in Ihrer Multi-Cluster-Umgebung bereitstellen, um zu überprüfen, ob das clusterübergreifende Load-Balancing funktioniert.

Variable für Beispielverzeichnis festlegen

Gehen Sie zu dem Speicherort, an dem asmcli heruntergeladen wurde, und führen Sie den folgenden Befehl aus, um ASM_VERSION festzulegen:
```
export ASM_VERSION="$(./asmcli --version)"
```
Legen Sie einen Arbeitsordner für die Beispiele fest, mit denen Sie prüfen, ob das clusterübergreifende Load-Balancing funktioniert. Die Beispiele befinden sich in einem Unterverzeichnis im Verzeichnis --output_dir, das Sie im Befehl asmcli install angegeben haben. Ändern Sie im folgenden Befehl OUTPUT_DIR in das Verzeichnis, das Sie in --output_dir angegeben haben.
```
export SAMPLES_DIR=OUTPUT_DIR/istio-${ASM_VERSION%+*}
```

Sidecar-Injektion aktivieren

Suchen Sie den Wert des Überarbeitungslabels, den Sie in späteren Schritten verwenden. Der Schritt hängt vom Cloud Service Mesh-Typ ab (entweder verwaltet oder im Cluster).

Hinweis: Wenn Ihre Cluster jeweils unterschiedliche Versionen von Cloud Service Mesh haben, müssen Sie für jeden Cluster den folgenden Befehl ausführen.
Verwaltet
Ermitteln Sie mit folgendem Befehl das Überarbeitungslabel, das Sie in späteren Schritten verwenden werden.
```
kubectl get controlplanerevision -n istio-system
```
Die Ausgabe sieht dann ungefähr so aus:
```
 NAME                RECONCILED   STALLED   AGE
 asm-managed-rapid   True         False     89d
 
```
Notieren Sie sich den Wert des Überarbeitungslabels in der Ausgabe, in der Spalte NAME. In diesem Beispiel ist der Wert asm-managed-rapid Verwenden Sie den Überarbeitungswert in den Schritten im nächsten Abschnitt.
Clusterintern
Ermitteln Sie mit folgendem Befehl das Überarbeitungslabel, das Sie in späteren Schritten verwenden werden.
```
kubectl -n istio-system get pods -l app=istiod --show-labels
```
Die Ausgabe sieht dann ungefähr so aus:
```
 NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE   LABELS
 istiod-asm-173-3-5788d57586-bljj4   1/1     Running   0          23h   app=istiod,istio.io/rev=asm-173-3,istio=istiod,pod-template-hash=5788d57586
 istiod-asm-173-3-5788d57586-vsklm   1/1     Running   1          23h   app=istiod,istio.io/rev=asm-173-3,istio=istiod,pod-template-hash=5788d57586
 
```
Notieren Sie sich den Wert des Überarbeitungslabels istiod aus der Ausgabe in der Spalte LABELS, das auf das Präfix istio.io/rev= folgt. In diesem Beispiel ist der Wert asm-173-3. Verwenden Sie den Überarbeitungswert in den Schritten im nächsten Abschnitt.

HelloWorld-Dienst installieren

Erstellen Sie den Beispiel-Namespace und die Dienstdefinition in jedem Cluster. Ersetzen Sie im folgenden Befehl REVISION durch das Überarbeitungslabel istiod, das Sie im vorherigen Schritt notiert haben.

Wichtig: Wenn Sie die verwaltete Steuerungsebene von Cloud Service Mesh verwenden, ersetzen Sie in den folgenden Schritten REVISION durch asm-managed.
```
for CTX in ${CTX_1} ${CTX_2}
do
    kubectl create --context=${CTX} namespace sample
    kubectl label --context=${CTX} namespace sample \
        istio-injection- istio.io/rev=REVISION --overwrite
done
```
Dabei ist REVISION das Versionslabel istiod, das Sie zuvor notiert haben.

Die Ausgabe sieht so aus:
```
label "istio-injection" not found.
namespace/sample labeled
```
Sie können label "istio-injection" not found. ignorieren.

Erstellen Sie in beiden Clustern den HelloWorld-Dienst:

kubectl create --context=${CTX_1} \
    -f ${SAMPLES_DIR}/samples/helloworld/helloworld.yaml \
    -l service=helloworld -n sample

kubectl create --context=${CTX_2} \
    -f ${SAMPLES_DIR}/samples/helloworld/helloworld.yaml \
    -l service=helloworld -n sample

HelloWorld v1 und v2 in jedem Cluster bereitstellen

Stellen Sie HelloWorld v1 in CLUSTER_1 und v2 in CLUSTER_2 bereit. Das erleichtert später die Prüfung des clusterübergreifenden Load-Balancings.

kubectl create --context=${CTX_1} \
  -f ${SAMPLES_DIR}/samples/helloworld/helloworld.yaml \
  -l version=v1 -n sample

kubectl create --context=${CTX_2} \
  -f ${SAMPLES_DIR}/samples/helloworld/helloworld.yaml \
  -l version=v2 -n sample

Prüfen Sie mit den folgenden Befehlen, ob HelloWorld v1 und v2 ausgeführt werden. Prüfen Sie, ob die Ausgabe in etwa so aussieht:

kubectl get pod --context=${CTX_1} -n sample

NAME                            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
helloworld-v1-86f77cd7bd-cpxhv  2/2       Running   0          40s

kubectl get pod --context=${CTX_2} -n sample

NAME                            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
helloworld-v2-758dd55874-6x4t8  2/2       Running   0          40s

Sleep-Dienst bereitstellen

Stellen Sie den Sleep-Dienst in beiden Clustern bereit. Dieser Pod generiert künstlichen Netzwerktraffic zur Veranschaulichung:

for CTX in ${CTX_1} ${CTX_2}
do
    kubectl apply --context=${CTX} \
        -f ${SAMPLES_DIR}/samples/sleep/sleep.yaml -n sample
done

Warten Sie, bis der Sleep-Dienst in jedem Cluster gestartet wurde. Prüfen Sie, ob die Ausgabe in etwa so aussieht:

kubectl get pod --context=${CTX_1} -n sample -l app=sleep

NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
sleep-754684654f-n6bzf           2/2     Running   0          5s

kubectl get pod --context=${CTX_2} -n sample -l app=sleep

NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
sleep-754684654f-dzl9j           2/2     Running   0          5s

Clusterübergreifendes Load-Balancing prüfen

Rufen Sie den HelloWorld-Dienst mehrmals auf und prüfen Sie die Ausgabe, um abwechselnde Antworten von v1 und v2 zu prüfen:

Rufen Sie den Dienst HelloWorld auf:

kubectl exec --context="${CTX_1}" -n sample -c sleep \
    "$(kubectl get pod --context="${CTX_1}" -n sample -l \
    app=sleep -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')" \
    -- /bin/sh -c 'for i in $(seq 1 20); do curl -sS helloworld.sample:5000/hello; done'

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

Hello version: v2, instance: helloworld-v2-758dd55874-6x4t8
Hello version: v1, instance: helloworld-v1-86f77cd7bd-cpxhv
...

Rufen Sie den Dienst HelloWorld noch einmal auf:

kubectl exec --context="${CTX_2}" -n sample -c sleep \
    "$(kubectl get pod --context="${CTX_2}" -n sample -l \
    app=sleep -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')" \
    -- /bin/sh -c 'for i in $(seq 1 20); do curl -sS helloworld.sample:5000/hello; done'

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

Hello version: v2, instance: helloworld-v2-758dd55874-6x4t8
Hello version: v1, instance: helloworld-v1-86f77cd7bd-cpxhv
...

Herzlichen Glückwunsch, Sie haben Ihr Cloud Service Mesh mit Load-Balancing und mehreren Clustern geprüft.

HelloWorld-Dienst bereinigen

Entfernen Sie nach der Prüfung des Load-Balancings die Dienste HelloWorld und Sleep aus dem Cluster.

kubectl delete ns sample --context ${CTX_1}
kubectl delete ns sample --context ${CTX_2}

Multi-Cluster-Mesh-Netzwerk in GKE einrichten

Vorbereitung

Projekt- und Clustervariablen festlegen

Regional

Zonal

Firewallregel erstellen

Alle Projektcluster

Bestimmte Cluster

GKE

Autopilot

Endpunkterkennung konfigurieren

Endpunkterkennung zwischen öffentlichen oder privaten Clustern mit deklarativer API aktivieren (Vorabversion)

Aktivieren

Deaktivieren

Endpunkterkennung zwischen öffentlichen Clustern konfigurieren

Cluster-URI

kubeconfig-Datei

Endpunkterkennung zwischen privaten Clustern konfigurieren

Autorisierte Netzwerke für private Cluster konfigurieren

Globalen Zugriff auf Steuerungsebene aktivieren

Multicluster-Konnektivität prüfen

Variable für Beispielverzeichnis festlegen

Sidecar-Injektion aktivieren

Verwaltet

Clusterintern

HelloWorld-Dienst installieren

HelloWorld v1 und v2 in jedem Cluster bereitstellen

Sleep-Dienst bereitstellen

Clusterübergreifendes Load-Balancing prüfen

HelloWorld-Dienst bereinigen