マネージド Cloud Service Mesh でマルチクラスタ メッシュを設定する
このガイドでは、Mesh CA または Certificate Authority Service を使用して 2 つのクラスタを単一の Cloud Service Mesh に追加し、クラスタ間でロード バランシングを行う方法について説明します。このプロセスを拡張することで、任意の数のクラスタをメッシュに組み込むことができます。
マルチクラスタの Cloud Service Mesh 構成を使用すると、大規模な組織で重要な課題(スケール、ロケーション、分離など)を解決できます。詳細については、マルチクラスタのユースケースをご覧ください。
前提条件
このガイドでは、次の要件を満たす Google Cloud GKE クラスタが 2 つ以上存在することを前提としています。
- クラスタにインストールされている Cloud Service Mesh。
asmcli
、istioctl
ツール、--output_dir
で指定したディレクトリにasmcli
がダウンロードするサンプルが必要です。 - Cloud Service Mesh を構成する前に、メッシュ内のクラスタがすべての Pod に接続する必要があります。また、異なるプロジェクトのクラスタを追加する場合は、同じフリート ホスト プロジェクトにクラスタを登録する必要があります。また、共有 VPC 構成でクラスタを同じネットワークに接続する必要があります。1 つのプロジェクトに共有 VPC をホストし、2 つのサービス プロジェクトでクラスタを作成することをおすすめします。詳細については、共有 VPC を使用したクラスタの設定をご覧ください。
- Certificate Authority Service を使用する場合、すべてのクラスタに同じルート CA プールの下位 CA プールチェーンが必要です。それ以外の場合、すべてのクラスタに同じ CA プールを使用する必要があります。
プロジェクトとクラスタ変数を設定する
プロジェクト ID、クラスタゾーンまたはリージョン、クラスタ名、コンテキストのために、次の環境変数を作成します。
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}"
新しく作成されたクラスタの場合は、次の
gcloud
コマンドを使用して、各クラスタの認証情報を取得する必要があります。そうしないと、関連するcontext
をこのガイドの次のステップで使用できません。これらのコマンドは、クラスタのタイプ(リージョンまたはゾーン)によって異なります。
リージョン
gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_1} --region ${LOCATION_1} gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_2} --region ${LOCATION_2}
ゾーン
gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_1} --zone ${LOCATION_1} gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_2} --zone ${LOCATION_2}
ファイアウォール ルールを作成
場合によっては、クラスタ間トラフィックを許可するファイアウォール ルールを作成する必要があります。たとえば、次のような場合にファイアウォール ルールを作成する必要があります。
- メッシュ内のクラスタに異なるサブネットを使用している。
- Pod が 443 と 15002 以外のポートを開く。
GKE は、同じサブネット内のトラフィックを許可するファイアウォール ルールを各ノードに自動的に追加します。メッシュに複数のサブネットが含まれている場合は、サブネット間トラフィックを許可するようにファイアウォール ルールを明示的に設定する必要があります。送信元 IP CIDR ブロックを許可し、すべての受信トラフィックのポートをターゲットにできるように、サブネットごとに新しいファイアウォール ルールを追加する必要があります。
次の手順では、プロジェクト内のすべてのクラスタ間、または $CLUSTER_1
と $CLUSTER_2
間の通信のみを許可します。
クラスタのネットワークに関する情報を収集します。
すべてのプロジェクト クラスタ
クラスタが同じプロジェクト内にある場合は、次のコマンドを使用して、プロジェクト内のすべてのクラスタ間の通信を許可できます。公開したくないクラスタがプロジェクトにある場合は、[特定のクラスタ] タブでコマンドを使用します。
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}"))
特定のクラスタ
次のコマンドを使用すると、
$CLUSTER_1
と$CLUSTER_2
間の通信を許可します。プロジェクト内の他のクラスタは公開されません。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}"))
ファイアウォール ルールを作成します。
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
エンドポイント ディスカバリを構成する
宣言型 API を使用して一般公開または限定公開のクラスタ間のエンドポイント ディスカバリを有効にします
Fleet API でマネージド Cloud Service Mesh を有効にすると、このクラスタのエンドポイント検出が有効になります。別のツールでマネージド Cloud Service Mesh をプロビジョニングした場合は、asm-options
configmap で構成 "multicluster_mode":"connected"
を適用して、フリート内の一般公開クラスタまたは限定公開クラスタ間でエンドポイント ディスカバリを手動で有効にできます。この構成を同じフリートで有効にした場合、クラスタ間でクラスタ間サービス ディスカバリが自動的に有効になります。
これは、マネージド(TD)のコントロール プレーンの実装を使用している場合にマルチクラスタ エンドポイントの検出を構成する唯一の方法であり、マネージド(Istiod)を実装を使用している場合に推奨される設定方法です。
続行する前に、ファイアウォール ルールを作成しておく必要があります。
有効にする
クラスタに asm-options
configmap がすでに存在する場合は、クラスタのエンドポイント ディスカバリを有効にします。
kubectl patch configmap/asm-options -n istio-system --type merge -p '{"data":{"multicluster_mode":"connected"}}'
クラスタに asm-options
configmap がまだ存在しない場合は、関連データを使用して作成し、クラスタのエンドポイント ディスカバリを有効にします。
kubectl --context ${CTX_1} create configmap asm-options -n istio-system --from-file <(echo '{"data":{"multicluster_mode":"connected"}}')
無効にする
クラスタのエンドポイント ディスカバリを無効にします。
kubectl patch configmap/asm-options -n istio-system --type merge -p '{"data":{"multicluster_mode":"manual"}}'
エンドポイント ディスカバリを無効にせずにフリートからクラスタの登録を解除した場合、シークレットがクラスタに残る場合があります。残りのシークレットは手動でクリーンアップする必要があります。
クリーンアップが必要なシークレットを確認するには、次のコマンドを実行します。
kubectl get secrets -n istio-system -l istio.io/owned-by=mesh.googleapis.com,istio/multiCluster=true
各シークレットを削除します。
kubectl delete secret SECRET_NAME
残りのシークレットごとに、この手順を繰り返します。
マルチクラスタ接続を確認する
このセクションでは、サンプルの HelloWorld
サービスと Sleep
サービスをマルチクラスタ環境にデプロイして、クラスタ間でのロード バランシングが機能することを確認する方法について説明します。
サンプル ディレクトリの変数を設定する
asmcli
がダウンロードされた場所に移動し、次のコマンドを実行してASM_VERSION
を設定します。export ASM_VERSION="$(./asmcli --version)"
作業フォルダを、クラスタ間のロード バランシングが正常に機能することを確認するために使用するサンプルに設定します。サンプルは、
asmcli install
コマンドで指定した--output_dir
ディレクトリのサブディレクトリにあります。次のコマンドで、OUTPUT_DIR
を、--output_dir
で指定したディレクトリに変更します。export SAMPLES_DIR=OUTPUT_DIR/istio-${ASM_VERSION%+*}
サイドカー インジェクションを有効にする
各クラスタにサンプルの名前空間を作成します。
for CTX in ${CTX_1} ${CTX_2} do kubectl create --context=${CTX} namespace sample done
インジェクションの名前空間を有効にします。手順は、コントロール プレーンの実装によって異なります。
マネージド(TD)
- デフォルトのインジェクション ラベルを名前空間に適用します。
for CTX in ${CTX_1} ${CTX_2} do kubectl label --context=${CTX} namespace sample istio.io/rev- istio-injection=enabled --overwrite done
マネージド(Istiod)
推奨: 次のコマンドを実行して、デフォルトのインジェクション ラベルを名前空間に適用します。
for CTX in ${CTX_1} ${CTX_2} do kubectl label --context=${CTX} namespace sample \ istio.io/rev- istio-injection=enabled --overwrite done
マネージド Istiod コントロール プレーンを使用している既存のユーザーの場合: デフォルトのインジェクションを使用することをおすすめしますが、リビジョンベースのインジェクションもサポートされています。次の手順を行います。
利用可能なリリース チャンネルを探すには、次のコマンドを実行します。
kubectl -n istio-system get controlplanerevision
出力は次のようになります。
NAME AGE asm-managed-rapid 6d7h
出力で、
NAME
列の値は、Cloud Service Mesh バージョンで使用可能なリリース チャンネルに対応するリビジョン ラベルです。リビジョン ラベルを名前空間に適用します。
for CTX in ${CTX_1} ${CTX_2} do kubectl label --context=${CTX} namespace sample \ istio-injection- istio.io/rev=REVISION_LABEL --overwrite done
HelloWorld サービスをインストールする
両方のクラスタに HelloWorld サービスを作成します。
kubectl create --context=${CTX_1} \ -f ${SAMPLES_DIR}/samples/helloworld/helloworld.yaml \ -l service=helloworld -n sample
kubectl create --context=${CTX_2} \ -f ${SAMPLES_DIR}/samples/helloworld/helloworld.yaml \ -l service=helloworld -n sample
各クラスタに HelloWorld v1 と v2 をデプロイする
HelloWorld v1
をCLUSTER_1
にデプロイし、v2
をCLUSTER_2
にデプロイします。これは、後でクラスタ間のロード バランシングを確認する際に役立ちます。kubectl create --context=${CTX_1} \ -f ${SAMPLES_DIR}/samples/helloworld/helloworld.yaml \ -l version=v1 -n sample
kubectl create --context=${CTX_2} \ -f ${SAMPLES_DIR}/samples/helloworld/helloworld.yaml \ -l version=v2 -n sample
次のコマンドを使用して、
HelloWorld v1
とv2
が実行されていることを確認します。次のような出力が表示されていることを確認します。kubectl get pod --context=${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
スリープ サービスをデプロイする
両方のクラスタに
Sleep
サービスをデプロイします。この Pod は、デモ用の人為的なネットワーク トラフィックを生成します。for CTX in ${CTX_1} ${CTX_2} do kubectl apply --context=${CTX} \ -f ${SAMPLES_DIR}/samples/sleep/sleep.yaml -n sample done
各クラスタで
Sleep
サービスが起動するまで待ちます。次のような出力が表示されていることを確認します。kubectl get pod --context=${CTX_1} -n sample -l app=sleep
NAME READY STATUS RESTARTS AGE sleep-754684654f-n6bzf 2/2 Running 0 5s
kubectl get pod --context=${CTX_2} -n sample -l app=sleep
NAME READY STATUS RESTARTS AGE sleep-754684654f-dzl9j 2/2 Running 0 5s
クラスタ間のロード バランシングを確認する
HelloWorld
サービスを数回呼び出し、出力をチェックして v1 と v2 からの交互の返信を確認します。
HelloWorld
サービスを呼び出します。kubectl exec --context="${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 $(seq 1 20); do curl -sS helloworld.sample:5000/hello; done'
出力は次のようになります。
Hello version: v2, instance: helloworld-v2-758dd55874-6x4t8 Hello version: v1, instance: helloworld-v1-86f77cd7bd-cpxhv ...
HelloWorld
サービスを再度呼び出します。kubectl exec --context="${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'
出力は次のようになります。
Hello version: v2, instance: helloworld-v2-758dd55874-6x4t8 Hello version: v1, instance: helloworld-v1-86f77cd7bd-cpxhv ...
負荷分散されたマルチクラスタの Cloud Service Mesh の検証はこれで完了です。
HelloWorld サービスをクリーンアップする
ロード バランシングの確認が完了したら、クラスタから HelloWorld
サービスと Sleep
サービスを削除します。
kubectl delete ns sample --context ${CTX_1} kubectl delete ns sample --context ${CTX_2}