Cloud Service Mesh dengan contoh: deployment canary

---

Catatan: Panduan ini hanya mendukung Cloud Service Mesh dengan Istio API dan tidak mendukung Google Cloud API. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Ringkasan Cloud Service Mesh.

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari kasus penggunaan umum: meluncurkan deployment canary dengan Cloud Service Mesh menggunakan Istio API.

Apa yang dimaksud dengan deployment canary?

Deployment canary merutekan sebagian kecil traffic ke versi baru mikroservice, lalu secara bertahap meningkatkan persentase tersebut sambil menghentikan dan mengakhiri versi lama. Jika terjadi masalah selama proses ini, traffic dapat dialihkan kembali ke versi sebelumnya. Dengan Cloud Service Mesh, Anda dapat merutekan traffic untuk memastikan layanan baru diperkenalkan dengan aman.

Biaya

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

• GKE
• Cloud Service Mesh

Untuk membuat perkiraan biaya berdasarkan proyeksi penggunaan Anda, gunakan kalkulator harga.

Pengguna Google Cloud baru mungkin memenuhi syarat untuk mendapatkan uji coba gratis.

Setelah menyelesaikan tutorial ini, Anda dapat menghindari biaya berkelanjutan dengan menghapus resource yang Anda buat. Untuk informasi selengkapnya, lihat Pembersihan.

Sebelum memulai

• Pastikan penagihan diaktifkan untuk Google Cloud project Anda. Pelajari cara mengonfirmasi bahwa penagihan diaktifkan untuk project Anda.

• Sediakan Cloud Service Mesh di cluster GKE atau di cluster Kubernetes lain yang didukung.

• Deploy Gateway Ingress.

• Meng-cloning repository

  git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/anthos-service-mesh-samples
  cd anthos-service-mesh-samples/docs/canary-service
  

Men-deploy Online Boutique

1. Tetapkan konteks saat ini untuk kubectl ke cluster tempat Anda berencana men-deploy Butik Online. Perintah ini bergantung pada apakah Anda menyediakan Cloud Service Mesh di cluster GKE atau cluster Kubernetes di luar GKE:

   GKE di Google Cloud

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

   GKE di luar Google Cloud

   kubectl config use-context CLUSTER_NAME 
   

2. Buat namespace untuk aplikasi contoh dan gateway masuk:

   kubectl create namespace onlineboutique
   

3. Beri label pada namespace onlineboutique untuk otomatis memasukkan proxy Envoy. Ikuti langkah-langkah tentang cara mengaktifkan injeksi sidecar otomatis.

4. Deploy aplikasi contoh. Untuk tutorial ini, Anda akan men-deploy Online Boutique, aplikasi demo microservice.

   kubectl apply \
   -n onlineboutique \
   -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/anthos-service-mesh-samples/main/docs/shared/online-boutique/kubernetes-manifests.yaml
   

5. Tambahkan label version=v1 ke deployment productcatalog dengan menjalankan perintah berikut:

   kubectl patch deployments/productcatalogservice -p '{"spec":{"template":{"metadata":{"labels":{"version":"v1"}}}}}' \
   -n onlineboutique
   

   Lihat layanan yang Anda deploy:

   kubectl get pods -n onlineboutique
   

   Output yang diharapkan:

   NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   adservice-85598d856b-m84m6               2/2     Running   0          2m7s
   cartservice-c77f6b866-m67vd              2/2     Running   0          2m8s
   checkoutservice-654c47f4b6-hqtqr         2/2     Running   0          2m10s
   currencyservice-59bc889674-jhk8z         2/2     Running   0          2m8s
   emailservice-5b9fff7cb8-8nqwz            2/2     Running   0          2m10s
   frontend-77b88cc7cb-mr4rp                2/2     Running   0          2m9s
   loadgenerator-6958f5bc8b-55q7w           2/2     Running   0          2m8s
   paymentservice-68dd9755bb-2jmb7          2/2     Running   0          2m9s
   productcatalogservice-84f95c95ff-c5kl6   2/2     Running   0          114s
   recommendationservice-64dc9dfbc8-xfs2t   2/2     Running   0          2m9s
   redis-cart-5b569cd47-cc2qd               2/2     Running   0          2m7s
   shippingservice-5488d5b6cb-lfhtt         2/2     Running   0          2m7s
   

   2/2 di kolom READY menunjukkan bahwa pod sudah aktif dan berjalan dengan proxy Envoy yang berhasil disuntikkan.

6. Deploy VirtualService dan DestinationRule untuk v1 productcatalog:

    kubectl apply -f destination-vs-v1.yaml -n onlineboutique
   

   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: DestinationRule
   metadata:
     name: productcatalogservice
   spec:
     host: productcatalogservice
     subsets:
     - labels:
         version: v1
       name: v1
   ---
   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: VirtualService
   metadata:
     name: productcatalogservice
   spec:
     hosts:
     - productcatalogservice
     http:
     - route:
       - destination:
           host: productcatalogservice
           subset: v1

   Perhatikan bahwa hanya v1 yang ada di resource.

7. Buka aplikasi di browser Anda menggunakan alamat IP eksternal gateway ingress Anda:

   kubectl get services -n GATEWAY_NAMESPACE
   

Bagian berikutnya akan membahas UI Cloud Service Mesh dan menunjukkan cara melihat metrik.

Melihat layanan Anda di konsol Google Cloud

1. Di Google Cloud konsol, buka halaman Layanan edisi Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise.

   Buka Layanan edisi Enterprise Google Kubernetes Engine (GKE)

2. Secara default, Anda melihat layanan dalam tampilan List.

   Ringkasan Tabel memungkinkan Anda mengamati semua layanan, serta metrik penting secara sekilas.

3. Di kanan atas, klik Topologi. Di sini Anda dapat melihat layanan Anda dan interaksi antar-layanan tersebut.

   Anda dapat meluaskan Layanan dan melihat Permintaan per detik untuk setiap layanan dengan mengarahkan kursor ke layanan tersebut.

4. Kembali ke Tampilan Tabel.

5. Di Tabel Layanan, pilih productcatalogservice. Tindakan ini akan membawa Anda ke ringkasan layanan Anda.

6. Di sisi kiri layar, klik Traffic.

7. Pastikan 100% traffic masuk ke productcatalogservice dialihkan ke layanan beban kerja.

Bagian berikutnya membahas cara membuat layanan productcatalog v2.

Men-deploy layanan v2

1. Untuk tutorial ini, productcatalogservice-v2 memperkenalkan latensi 3 detik ke dalam permintaan dengan kolom EXTRA_LATENCY. Hal ini akan menyimulasikan regresi dalam versi baru layanan.

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: productcatalogservice-v2
   spec:
     selector:
       matchLabels:
         app: productcatalogservice
     template:
       metadata:
         labels:
           app: productcatalogservice
           version: v2
       spec:
         containers:
         - env:
           - name: PORT
             value: '3550'
           - name: EXTRA_LATENCY
             value: 3s
           name: server
           image: gcr.io/google-samples/microservices-demo/productcatalogservice:v0.3.6
           livenessProbe:
             exec:
               command: ["/bin/grpc_health_probe", "-addr=:3550"]
           ports:
           - containerPort: 3550
           readinessProbe:
             exec:
               command: ["/bin/grpc_health_probe", "-addr=:3550"]
           resources:
             limits:
               cpu: 200m
               memory: 128Mi
             requests:
               cpu: 100m
               memory: 64Mi
         terminationGracePeriodSeconds: 5

   Terapkan resource ini ke namespace onlineboutique.

   kubectl apply -f productcatalog-v2.yaml -n onlineboutique
   

2. Periksa pod aplikasi Anda.

   kubectl get pods -n onlineboutique
   

   Output yang diharapkan:

   NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   adservice-85598d856b-8wqfd                  2/2     Running   0          25h
   cartservice-c77f6b866-7jwcr                 2/2     Running   0          25h
   checkoutservice-654c47f4b6-n8c6x            2/2     Running   0          25h
   currencyservice-59bc889674-l5xw2            2/2     Running   0          25h
   emailservice-5b9fff7cb8-jjr89               2/2     Running   0          25h
   frontend-77b88cc7cb-bwtk4                   2/2     Running   0          25h
   loadgenerator-6958f5bc8b-lqmnw              2/2     Running   0          25h
   paymentservice-68dd9755bb-dckrj             2/2     Running   0          25h
   productcatalogservice-84f95c95ff-ddhjv      2/2     Running   0          25h
   productcatalogservice-v2-6df4cf5475-9lwjb   2/2     Running   0          8s
   recommendationservice-64dc9dfbc8-7s7cx      2/2     Running   0          25h
   redis-cart-5b569cd47-vw7lw                  2/2     Running   0          25h
   shippingservice-5488d5b6cb-dj5gd            2/2     Running   0          25h
   

   Perhatikan bahwa sekarang ada dua productcatalogservices yang tercantum.

3. Gunakan DestinationRule untuk menentukan subset layanan. Dalam skenario ini, ada subset untuk v1, lalu subset terpisah untuk v2 productcatalogservice.

   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: DestinationRule
   metadata:
     name: productcatalogservice
   spec:
     host: productcatalogservice
     subsets:
     - labels:
         version: v1
       name: v1
     - labels:
         version: v2
       name: v2

   Perhatikan kolom labels. Versi productcatalogservice dibedakan setelah traffic dirutekan oleh VirtualService.

   Terapkan DestinationRule:

   kubectl apply -f destination-v1-v2.yaml -n onlineboutique
   

Membagi traffic antara v1 dan v2

1. Gunakan VirtualService untuk menentukan sebagian kecil traffic yang akan diarahkan ke v2 productcatalogservice.

   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: VirtualService
   metadata:
     name: productcatalogservice
   spec:
     hosts:
     - productcatalogservice
     http:
     - route:
       - destination:
           host: productcatalogservice
           subset: v1
         weight: 75
       - destination:
           host: productcatalogservice
           subset: v2
         weight: 25

   Kolom subset menunjukkan versi, dan kolom bobot menunjukkan pembagian persentase traffic. 75% traffic masuk ke v1 productcatalog, dan 25% masuk ke v2.

   Terapkan VirtualService:

   kubectl apply -f vs-split-traffic.yaml -n onlineboutique
   

Jika Anda membuka EXTERNAL_IP ingress cluster, Anda akan melihat bahwa secara berkala, frontend dimuat lebih lambat.

Di bagian berikutnya, pelajari pembagian traffic di konsol Google Cloud .

Amati pemisahan traffic di konsol Google Cloud

1. Kembali ke konsol Google Cloud dan buka halaman GKE Enterprise Services. Buka Layanan GKE Enterprise

2. Di kanan atas, klik Topologi.

   Perluas workload productcatalogservice dan catat deployment productcatalogservice dan productcatalogservice-v2.

3. Kembali ke Tampilan Tabel.

4. Klik productcatalogservice di Tabel Layanan.

5. Kembali ke Traffic di menu navigasi sebelah kiri.

6. Perhatikan bahwa traffic masuk dibagi antara v1 dan v2 berdasarkan persentase yang ditentukan dalam file VirtualService, dan ada 2 workload layanan productcatalog.

   Di sisi kanan halaman, Anda akan melihat Requests, Error Rate, dan Latency Metrics. Dengan Cloud Service Mesh, setiap layanan memiliki metrik ini yang diuraikan untuk memberi Anda metrik kemampuan pengamatan.

   Catatan: Mungkin perlu waktu beberapa saat hingga pembagian 75-25 yang sebenarnya ditampilkan, karena traffic dari waktu ke waktu dialihkan ke layanan v2.

Meluncurkan atau melakukan roll back ke versi

Setelah mengamati metrik selama deployment canary, Anda dapat menyelesaikan peluncuran versi layanan baru, atau melakukan roll back ke versi layanan asli dengan memanfaatkan resource VirtualService.

Meluncurkan

Setelah Anda puas dengan perilaku layanan v2, Anda dapat meningkatkan persentase traffic yang diarahkan ke layanan v2 secara bertahap. Pada akhirnya, traffic dapat 100% diarahkan ke layanan baru di resource VirtualService yang Anda buat di atas dengan menghapus pemisahan traffic dari resource tersebut.

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: productcatalogservice
spec:
  hosts:
  - productcatalogservice
  http:
  - route:
    - destination:
        host: productcatalogservice
        subset: v2

Untuk mengarahkan semua traffic ke v2 productcatalogservice:

kubectl apply -f vs-v2.yaml -n onlineboutique

Dibatalkan

Jika Anda perlu melakukan roll back ke layanan v1, terapkan destination-vs-v1.yaml dari sebelumnya. Perintah ini hanya mengarahkan traffic ke v1 productcatalogservice.

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: productcatalogservice
spec:
  hosts:
  - productcatalogservice
  http:
  - route:
    - destination:
        host: productcatalogservice
        subset: v1

Untuk mengarahkan semua traffic ke v1 productcatalogservice:

kubectl apply -f vs-v1.yaml -n onlineboutique

Pembersihan

Agar tidak perlu membayar biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam tutorial ini, hapus project yang berisi resource tersebut, atau simpan project dan hapus setiap resource.

Agar tidak menimbulkan biaya berkelanjutan pada Google Cloud akun Anda untuk resource yang digunakan dalam tutorial ini, Anda dapat menghapus project atau menghapus setiap resource.

Menghapus project

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

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

Di Cloud Shell, hapus project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Menghapus resource

Jika Anda ingin mencegah tagihan tambahan, hapus cluster:

gcloud container clusters delete  CLUSTER_NAME  \
  --project=PROJECT_ID \
  --zone=CLUSTER_LOCATION 

Jika Anda mendaftarkan cluster ke fleet menggunakan gcloud container fleet memberships (bukan --enable-fleet atau --fleet-project selama pembuatan cluster) lalu hapus keanggotaan yang tidak aktif:

gcloud container fleet memberships delete  MEMBERSHIP  \
  --project=PROJECT_ID

Jika Anda ingin mempertahankan konfigurasi cluster untuk Cloud Service Mesh, tetapi menghapus contoh Online Boutique:

1. Hapus namespace aplikasi:

   kubectl delete -f namespace onlineboutique
   

   Output yang diharapkan:

   namespace "onlineboutique" deleted
   

2. Hapus entri layanan:

   kubectl delete -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/microservices-demo/main/istio-manifests/frontend.yaml -n onlineboutique
   kubectl delete -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/microservices-demo/main/istio-manifests/frontend-gateway.yaml -n onlineboutique
   

   Output yang diharapkan:

   serviceentry.networking.istio.io "allow-egress-googleapis" deleted
   serviceentry.networking.istio.io "allow-egress-google-metadata" deleted
   

Langkah berikutnya

• Untuk panduan umum tentang cara mengonfigurasi kebijakan PeerAuthentication, lihat Mengonfigurasi keamanan transportasi.