VMs con balanceo de cargas

Arquitectura

Load Balanced Vms es una secuencia de comandos de compilación de infraestructuras que configura un clúster de VMs y un balanceador de cargas para exponer una ruta pública a las VMs:

  • Procesamiento: VMs: Compute Engine
  • Procesamiento: Clúster: Grupo de instancias administrado
  • Compute - Machine Template - Instance Template
  • Redes: Balanceo de cargas: Cloud Load Balancer

En esta aplicación de ejemplo, se configura un sitio HTML estático simple con NGINX y se realiza el balanceo de cargas en tu clúster.


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Haz clic en el siguiente vínculo para obtener una copia del código fuente en Cloud Shell. Una vez allí, un solo comando iniciará una copia de trabajo de la aplicación en tu proyecto.

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Componentes de las VMs con balanceo de cargas

La arquitectura de VMs con balanceo de cargas usa varios productos. A continuación, se enumeran los componentes, junto con más información sobre ellos, incluidos vínculos a videos relacionados, documentación del producto y explicaciones interactivas.
Video Documentos Explicaciones
Compute Engine Compute Engine es la tecnología virtual de Google Cloud. Con él, puedes iniciar muchas configuraciones diferentes de VM para que se adapten a cualquier necesidad de procesamiento que tengas.
Cloud Load Balancing El balanceador de cargas de Google Cloud te permite colocar un balanceador de cargas frente al bucket de almacenamiento, lo que te permite usar certificados SSL, registro y supervisión.

Secuencias de comandos

La secuencia de comandos de instalación usa un ejecutable escrito en go y herramientas de Terraform CLI para tomar un proyecto vacío e instalar la aplicación en él. El resultado debe ser una aplicación que funcione y una URL para la dirección IP del balanceador de cargas.

./main.tf

Habilita los servicios

Los servicios de Google Cloud están inhabilitados en un proyecto de forma predeterminada. Activa los siguientes servicios obligatorios:

  • Compute Engine: Máquinas virtuales y servicios de red (como el balanceador de cargas)
variable "gcp_service_list" {
  description = "The list of apis necessary for the project"
  type        = list(string)
  default = [
      "compute.googleapis.com",
  ]
}

resource "google_project_service" "all" {
  for_each                   = toset(var.gcp_service_list)
  project                    = var.project_number
  service                    = each.key
  disable_dependent_services = false
  disable_on_destroy         = false
}

Crea un modelo de instancia en el que se basen las VMs administradas

El siguiente comando crea una VM, instala el software necesario y, luego, implementa el código.

resource "google_compute_instance" "exemplar" {
    name         = "${var.basename}-exemplar"
    machine_type = "n1-standard-1"
    zone         = var.zone
    project      = var.project_id

    tags                    = ["http-server"]
    metadata_startup_script = "apt-get update -y \n apt-get install nginx -y \n  printf '${data.local_file.index.content}'  | tee /var/www/html/index.html \n chgrp root /var/www/html/index.html \n chown root /var/www/html/index.html \n chmod +r /var/www/html/index.html"

    boot_disk {
        auto_delete = true
        device_name = "${var.basename}-exemplar"
        initialize_params {
        image = "family/debian-10"
        size  = 200
        type  = "pd-standard"
        }
    }

    network_interface {
        network = "default"
        access_config {
        // Ephemeral public IP
        }
    }

    depends_on = [google_project_service.all]
}

Crea instantáneas y una imagen de disco

El siguiente comando usa la VM para crear una instantánea. Luego, se usa la instantánea para crear una imagen de disco. Todas las VMs del clúster se basan en esta imagen.

resource "google_compute_snapshot" "snapshot" {
    project           = var.project_id
    name              = "${var.basename}-snapshot"
    source_disk       = google_compute_instance.exemplar.boot_disk[0].source
    zone              = var.zone
    storage_locations = ["${var.region}"]
    depends_on        = [time_sleep.startup_completion]
}

resource "google_compute_image" "exemplar" {
    project         = var.project_id
    name            = "${var.basename}-latest"
    family          = var.basename
    source_snapshot = google_compute_snapshot.snapshot.self_link
    depends_on      = [google_compute_snapshot.snapshot]
}

Crear plantilla de instancias

El siguiente comando crea una plantilla con la configuración de todas las VMs del clúster. Usa la imagen de disco creada en el comando anterior.

El comando incluye una secuencia de comandos de inicio que personaliza el HTML que entregan las VMs del clúster.

 resource "google_compute_instance_template" "default" {
    project     = var.project_id
    name        = "${var.basename}-template"
    description = "This template is used to create app server instances."
    tags        = ["httpserver"]

    metadata_startup_script = "sed -i.bak \"s/\{\{NODENAME\}\}/$HOSTNAME/\" /var/www/html/index.html"

    instance_description = "BasicLB node"
    machine_type         = "n1-standard-1"
    can_ip_forward       = false

    // Create a new boot disk from an image
    disk {
        source_image = google_compute_image.exemplar.self_link
        auto_delete  = true
        boot         = true
    }

    network_interface {
        network = "default"
    }

    depends_on = [google_compute_image.exemplar]
}

Crear grupo de instancias administrado

Solicita que se administren N máquinas de la plantilla de instancias como parte de este grupo.

resource "google_compute_instance_group_manager" "default" {
    project            = var.project_id
    name               = "${var.basename}-mig"
    zone               = var.zone
    target_size        = var.nodes
    base_instance_name = "${var.basename}-mig"


    version {
        instance_template = google_compute_instance_template.default.id
    }

    named_port {
        name = "http"
        port = "80"
    }

    depends_on = [google_compute_instance_template.default]
}

Crea una dirección IP externa

Es necesario para vincular un host al nombre de dominio y comunicarse en general en Internet.

resource "google_compute_global_address" "default" {
    project    = var.project_id
    name       = "${var.basename}-ip"
    ip_version = "IPV4"
}

Crear balanceador de cargas

El siguiente comando crea un balanceador de cargas y, además, implementa verificaciones de estado y servicios de backend. Configura el balanceador de cargas para que se conecte al grupo de instancias.

resource "google_compute_health_check" "http" {
    project = var.project_id
    name    = "${var.basename}-health-chk"

    tcp_health_check {
        port = "80"
    }
}

resource "google_compute_firewall" "allow-health-check" {
    project       = var.project_id
    name          = "allow-health-check"
    network       = local.defaultnetwork
    source_ranges = ["130.211.0.0/22", "35.191.0.0/16"]

    allow {
        protocol = "tcp"
        ports    = ["80"]
    }
}

resource "google_compute_backend_service" "default" {
    project               = var.project_id
    name                  = "${var.basename}-service"
    load_balancing_scheme = "EXTERNAL"
    protocol              = "HTTP"
    port_name             = "http"
    backend {
        group = google_compute_instance_group_manager.default.instance_group
    }

    health_checks = [google_compute_health_check.http.id]
    }

    resource "google_compute_url_map" "lb" {
    project         = var.project_id
    name            = "${var.basename}-lb"
    default_service = google_compute_backend_service.default.id
}

Habilita HTTP

El siguiente comando configura reglas de red que apuntan el puerto 80 del balanceador de cargas al servicio.

resource "google_compute_target_http_proxy" "default" {
    project = var.project_id
    name    = "${var.basename}-lb-proxy"
    url_map = google_compute_url_map.lb.id
}

resource "google_compute_forwarding_rule" "google_compute_forwarding_rule" {
    project               = var.project_id
    name                  = "${var.basename}-http-lb-forwarding-rule"
    provider              = google-beta
    region                = "none"
    load_balancing_scheme = "EXTERNAL"
    port_range            = "80"
    target                = google_compute_target_http_proxy.default.id
    ip_address            = google_compute_global_address.default.id
}

Conclusión

Una vez que se ejecute, deberías tener un sitio web simple que se ejecute en varias instancias de Compute Engine, con un balanceador de cargas en tu proyecto. Además, deberías tener todo el código para modificar o extender esta solución para que se adapte a tu entorno.