Vms com carga balanceada

Arquitetura

Vms com balanceamento de carga é um script de construção de infraestrutura que configura um cluster de e configura um balanceador de carga para expor uma rota pública para elas:

  • Computação: VMs: Compute Engine
  • Computação – Cluster – Grupo gerenciado de instâncias
  • Computação – Modelo de máquina – Modelo de instância
  • Rede – Balanceamento de carga – Balanceador de carga do Cloud

Este aplicativo de exemplo configura um site HTML estático simples usando o NGINX e balanceia a carga no cluster.


Primeiros passos

Clique no link a seguir para acessar uma cópia do código-fonte no Cloud Shell. Depois disso, um único comando vai criar uma cópia funcional do aplicativo no projeto.

Abrir no Cloud Shell

Veja o código-fonte no GitHub


Componentes de VMs com balanceamento de carga

A arquitetura de VMs com balanceamento de carga usa vários produtos. A lista a seguir mostra os componentes e mais informações sobre eles, incluindo links para vídeos relacionados, documentação do produto e tutoriais interativos.
Vídeo Documentos Instruções
Compute Engine O Compute Engine é a tecnologia virtual do Google Cloud. Com ele, é possível ativar várias configurações diferentes de VMs que se adaptam às suas necessidades de computação.
Cloud Load Balancing O balanceador de carga do Google Cloud permite que você coloque um balanceador de carga na frente do bucket de armazenamento, possibilitando o uso de certificados SSL, do Logging e do Monitoring.

Scripts

O script de instalação usa um executável escrito em go e ferramentas da CLI do Terraform para instalar o aplicativo em um projeto vazio. A saída deve ser aplicativo em funcionamento e um URL para o endereço IP de balanceamento de carga.

./main.tf

Ativar serviços

Por padrão, os serviços do Google Cloud ficam desativados em um projeto. Ative os seguintes serviços obrigatórios:

  • Compute Engine: máquinas virtuais e serviços de rede (como balanceador de carga)
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
}

Crie um exemplo de instância para usar como base para VMs gerenciadas

O comando a seguir cria uma VM, instala o software necessário nela e implanta o 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]
}

Criar snapshot e imagem de disco

O comando a seguir usa a VM para criar um snapshot. O snapshot é usado para criar uma imagem do disco. Todas as VMs no cluster são baseadas nessa imagem.

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]
}

Criar modelo de instância

O comando a seguir cria um modelo com as definições e a configuração de todas as VMs no cluster. Ele usa a imagem do disco criada no comando anterior.

Ele inclui um script de inicialização que personaliza o HTML exibido pelas VMs no cluster.

 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]
}

Criar grupo gerenciado de instâncias

Solicita N número de máquinas do modelo de instância a ser gerenciado como parte deste 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]
}

Criar endereço IP externo

Precisam vincular um host ao nome de domínio e se comunicar em geral na Internet.

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

Criar balanceador de carga

O comando a seguir cria um balanceador de carga e implementa verificações de integridade e serviços de back-end. Ele configura o balanceador de carga para se conectar ao grupo de instâncias.

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
}

Ativar o HTTP

O comando a seguir configura regras de rede que apontam a porta 80 no balanceador de carga para o serviço.

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
}

Conclusão

Depois da execução, você terá um site da Web simples em execução em várias instâncias do Compute Engine, com um balanceador de carga no projeto. Além disso, você deve ter todo o código para modificar ou estender essa solução de acordo com de nuvem.