Creazione di risorse Google Cloud conformi ai criteri

Questo tutorial mostra come gli amministratori di piattaforma possono utilizzare Policy Controller criteri per la creazione di risorse Google Cloud mediante Config Connector.

Le istruzioni di questo tutorial presuppongono che tu abbia una conoscenza di base Kubernetes o Google Kubernetes Engine (GKE) Nel tutorial, definirai un criterio che limita le località consentite per Cloud Storage bucket.

Policy Controller controlla, verifica e applica la conformità dei tuoi carichi di lavoro Kubernetes Raggruppare le risorse con criteri relativi a sicurezza, normative o business le regole del caso. Policy Controller viene creato Progetto open source OPA Gatekeeper.

Config Connector crea e gestisce il ciclo di vita Risorse Google Cloud, descrivendoli come Risorse personalizzate di Kubernetes. Per creare una risorsa Google Cloud, devi creare una risorsa Kubernetes in un gestito da Config Connector. L'esempio seguente mostra come descrivere in un bucket Cloud Storage utilizzando Config Connector:

apiVersion: storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: StorageBucket
metadata:
  name: my-bucket
spec:
  location: us-east1

Gestendo le tue risorse Google Cloud con Config Connector, puoi e applicare i criteri di Policy Controller a queste risorse quando crei nel cluster della versione Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise. Questi criteri ti consentono di impedire o segnalare azioni che creano o modificano le risorse in modi che violano le tue criteri. Ad esempio, puoi applicare in modo forzato un criterio che limita le località di di archiviazione dei bucket Cloud Storage.

Questo approccio, basato Modello di risorse di Kubernetes (KRM), consente di utilizzare un set coerente di strumenti e flussi di lavoro per gestire di Kubernetes e Google Cloud. Questo tutorial mostra come può completare le seguenti attività:

  • Definisci i criteri che regolano le tue risorse Google Cloud.
  • Implementa controlli che impediscono a sviluppatori e amministratori di creando risorse Google Cloud che violano i tuoi criteri.
  • Implementare controlli che controllano le tue risorse Google Cloud esistenti dei tuoi criteri, anche se hai creato le risorse all'esterno Config Connector.
  • Fornire rapidamente feedback a sviluppatori e amministratori durante la creazione e aggiornare le definizioni delle risorse.
  • Convalida le definizioni delle risorse Google Cloud in base ai tuoi criteri prima di tentare di applicare le definizioni a un cluster Kubernetes.

Obiettivi

  • Crea un cluster della versione Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise che includa Config Connector come componente aggiuntivo.
  • Installa Policy Controller.
  • Crea un criterio per limitare il bucket Cloud Storage consentito luoghi.
  • Verifica che il criterio impedisca la creazione di Cloud Storage in località non consentite.
  • Valuta la conformità ai criteri della definizione del bucket Cloud Storage durante sviluppo del prodotto.
  • Controlla i bucket Cloud Storage esistenti per verificare la conformità ai criteri.

Costi

In questo documento vengono utilizzati i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

Per generare una stima dei costi basata sull'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Prima di iniziare

  1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  2. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  3. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

    Activate Cloud Shell

  4. In Cloud Shell, imposta il progetto Google Cloud da utilizzare tutorial:

    gcloud config set project PROJECT_ID

    Sostituisci PROJECT_ID con ID progetto Google Cloud del tuo progetto. Quando esegui questo comando, Cloud Shell crea una variabile di ambiente esportata denominata GOOGLE_CLOUD_PROJECT che contiene il tuo ID progetto. Se non utilizzi Cloud Shell, puoi creare di variabile di ambiente con questo comando:

    export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=$(gcloud config get-value core/project)

  5. Abilita l'API GKE:

    gcloud services enable container.googleapis.com

  6. Abilita l'API Policy Controller:

    gcloud services enable anthospolicycontroller.googleapis.com

  7. Crea una directory in cui archiviare i file creati per questo tutorial:

    mkdir -p ~/cnrm-gatekeeper-tutorial

  8. Vai alla directory che hai creato:

    cd ~/cnrm-gatekeeper-tutorial

Crea un cluster GKE

  1. In Cloud Shell, crea un cluster GKE il componente aggiuntivo Config Connector e Identità carico di lavoro:

    gcloud container clusters create CLUSTER_NAME \
  --addons ConfigConnector \
  --enable-ip-alias \
  --num-nodes 4 \
  --release-channel regular \
  --scopes cloud-platform \
  --workload-pool $GOOGLE_CLOUD_PROJECT.svc.id.goog \
  --zone ZONE

    Sostituisci quanto segue:

    • CLUSTER_NAME: il nome del cluster che vuoi per questo progetto, ad esempio cnrm-gatekeeper-tutorial.
    • ZONE: A Zona di Compute Engine vicino alla tua posizione, ad esempio asia-southeast1-b.

    Il componente aggiuntivo Config Connector installa definizioni di risorse personalizzate (CRD) della Risorse Google Cloud nel tuo cluster GKE.

  2. (Facoltativo) Se utilizzi una cluster privato nel tuo ambiente, aggiungi una regola firewall che consenta al cluster GKE dal piano di controllo per connettersi al webhook di Policy Controller:

    gcloud compute firewall-rules create allow-cluster-control-plane-tcp-8443 \
  --allow tcp:8443 \
  --network default \
  --source-ranges CONTROL_PLANE_CIDR \
  --target-tags NODE_TAG

    Sostituisci quanto segue:

    • CONTROL_PLANE_CIDR: l'intervallo IP per il tuo Piano di controllo del cluster GKE, ad esempio 172.16.0.16/28.
    • NODE_TAG: un tag applicato a tutti i nodi in cluster GKE.

    Questa regola firewall facoltativa è obbligatoria per consentire al webhook di Policy Controller funzionano quando il cluster usa nodi privati.

Configura Config Connector

Il progetto Google Cloud in cui installi Config Connector è noto come progetto host. I progetti in cui è noto che usa Config Connector per gestire le risorse come progetti gestiti. In questo tutorial utilizzerai Config Connector per creare risorse Google Cloud nello stesso progetto cluster GKE, in modo che il progetto host e l'infrastruttura sono lo stesso progetto.

  1. In Cloud Shell, crea un'istanza Account di servizio Google Per Config Connector:

    gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME \
  --display-name "Config Connector Gatekeeper tutorial"

    Sostituisci SERVICE_ACCOUNT_NAME con il nome che vuoi utilizzare per questo account di servizio, ad esempio cnrm-gatekeeper-tutorial. Config Connector utilizza questo account di servizio Google per creare risorse in progetto gestito.

  2. Concedi Ruolo Storage Admin all'account di servizio Google:

    gcloud projects add-iam-policy-binding $GOOGLE_CLOUD_PROJECT \
  --member "serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com" \
  --role roles/storage.admin

    In questo tutorial, utilizzerai il ruolo Amministratore Storage perché utilizzi Config Connector per creare bucket Cloud Storage. Nel tuo ambiente, concedi necessari per gestire le risorse Google Cloud che vuoi creare per Config Connector. Per ulteriori informazioni ruoli predefiniti, consulta la sezione Informazioni sui ruoli nella documentazione di IAM.

  3. Crea uno spazio dei nomi Kubernetes per le risorse Config Connector che crea in questo tutorial:

    kubectl create namespace NAMESPACE

    Sostituisci NAMESPACE con lo spazio dei nomi Kubernetes vuoi usare nel tutorial, ad esempio tutorial.

  4. Annota lo spazio dei nomi per specificare quale progetto Config Connector deve per creare risorse Google Cloud (il progetto gestito):

    kubectl annotate namespace NAMESPACE \
    cnrm.cloud.google.com/project-id=$GOOGLE_CLOUD_PROJECT

  5. Crea una risorsa ConfigConnectorContext che abilita Config Connector per Kubernetes e lo associa all'account di servizio Google che creato:

    cat << EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: core.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: ConfigConnectorContext
metadata:
  name: configconnectorcontext.core.cnrm.cloud.google.com
  namespace: NAMESPACE
spec:
  googleServiceAccount: SERVICE_ACCOUNT_NAME@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com
EOF

    Quando crei la risorsa ConfigConnectorContext, Config Connector crea un Account di servizio Kubernetes e StatefulSet nello spazio dei nomi cnrm-system per gestire le risorse Config Connector lo spazio dei nomi.

  6. Attendi che il pod del controller Config Connector per il tuo spazio dei nomi:

    kubectl wait --namespace cnrm-system --for=condition=Ready pod \
  -l cnrm.cloud.google.com/component=cnrm-controller-manager,cnrm.cloud.google.com/scoped-namespace=NAMESPACE

    Quando il pod è pronto, viene visualizzato il prompt di Cloud Shell. Se ricevi il messaggio error: no matching resources found, attendi un minuto e riprova.

  7. Associa l'account di servizio Kubernetes di Config Connector al tuo account creando un'associazione di criteri IAM:

    gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \
  SERVICE_ACCOUNT_NAME@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com \
  --member "serviceAccount:$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.svc.id.goog[cnrm-system/cnrm-controller-manager-NAMESPACE]" \
  --role roles/iam.workloadIdentityUser

    Questa associazione consente a Kubernetes cnrm-controller-manager-NAMESPACE l'account di servizio nello spazio dei nomi cnrm-system affinché agisca come servizio Google che hai creato.

Installa Policy Controller

Installa Policy Controller seguendo le istruzioni istruzioni di installazione.

Utilizza un intervallo di controllo di 60 secondi.

Creare una risorsa Google Cloud utilizzando Config Connector

  1. In Cloud Shell, crea un manifest di Config Connector che rappresenti un Bucket Cloud Storage nella regione us-central1:

    cat << EOF > tutorial-storagebucket-us-central1.yaml
apiVersion: storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: StorageBucket
metadata:
  name: tutorial-us-central1-$GOOGLE_CLOUD_PROJECT
  namespace: NAMESPACE
spec:
  location: us-central1
  uniformBucketLevelAccess: true
EOF

  2. Per creare il bucket Cloud Storage, applica il manifest:

    kubectl apply -f tutorial-storagebucket-us-central1.yaml

  3. Verifica che Config Connector abbia creato il bucket Cloud Storage:

    gcloud storage ls | grep tutorial

    L'output è simile al seguente:

    gs://tutorial-us-central1-PROJECT_ID/

    Questo output include PROJECT_ID, che è l'ID progetto Google Cloud.

    Se non vedi questo output, attendi un minuto ed esegui di nuovo il passaggio.

Crea un criterio

Un criterio in Policy Controller è costituito da un modello di vincolo e un vincolo. Il modello di vincolo contiene la logica del criterio. Il vincolo specifica dove si applica il criterio e i parametri di input alla logica del criterio.

  1. In Cloud Shell, crea un modello di vincolo che limiti Località dei bucket Cloud Storage:

    cat << EOF > tutorial-storagebucket-location-template.yaml
apiVersion: templates.gatekeeper.sh/v1beta1
kind: ConstraintTemplate
metadata:
  name: gcpstoragelocationconstraintv1
spec:
  crd:
    spec:
      names:
        kind: GCPStorageLocationConstraintV1
      validation:
        openAPIV3Schema:
          properties:
            locations:
              type: array
              items:
                type: string
            exemptions:
              type: array
              items:
                type: string
  targets:
  - target: admission.k8s.gatekeeper.sh
    rego: |
      package gcpstoragelocationconstraintv1

      allowedLocation(reviewLocation) {
          locations := input.parameters.locations
          satisfied := [ good | location = locations[_]
                                good = lower(location) == lower(reviewLocation)]
          any(satisfied)
      }

      exempt(reviewName) {
          input.parameters.exemptions[_] == reviewName
      }

      violation[{"msg": msg}] {
          bucketName := input.review.object.metadata.name
          bucketLocation := input.review.object.spec.location
          not allowedLocation(bucketLocation)
          not exempt(bucketName)
          msg := sprintf("Cloud Storage bucket <%v> uses a disallowed location <%v>, allowed locations are %v", [bucketName, bucketLocation, input.parameters.locations])
      }

      violation[{"msg": msg}] {
          not input.parameters.locations
          bucketName := input.review.object.metadata.name
          msg := sprintf("No permitted locations provided in constraint for Cloud Storage bucket <%v>", [bucketName])
      }
EOF

  2. Applica il modello per creare il bucket Cloud Storage:

    kubectl apply -f tutorial-storagebucket-location-template.yaml

  3. Crea un vincolo che consenta i bucket solo a Singapore e Regioni di Giacarta (asia-southeast1 e asia-southeast2). Il vincolo si applica allo spazio dei nomi creato in precedenza. Esclude il valore predefinito in bucket Cloud Storage Cloud Build.

    cat << EOF > tutorial-storagebucket-location-constraint.yaml
apiVersion: constraints.gatekeeper.sh/v1beta1
kind: GCPStorageLocationConstraintV1
metadata:
  name: singapore-and-jakarta-only
spec:
  enforcementAction: deny
  match:
    kinds:
    - apiGroups:
      - storage.cnrm.cloud.google.com
      kinds:
      - StorageBucket
    namespaces:
    - NAMESPACE
  parameters:
    locations:
    - asia-southeast1
    - asia-southeast2
    exemptions:
    - ${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}_cloudbuild
EOF

  4. Per limitare le zone in cui possono esistere i bucket, applica il vincolo:

    kubectl apply -f tutorial-storagebucket-location-constraint.yaml

Verifica il criterio

  1. Crea un manifest che rappresenti Bucket Cloud Storage in una località non consentita (us-west1):

    cat << EOF > tutorial-storagebucket-us-west1.yaml
apiVersion: storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: StorageBucket
metadata:
  name: tutorial-us-west1-$GOOGLE_CLOUD_PROJECT
  namespace: NAMESPACE
spec:
  location: us-west1
  uniformBucketLevelAccess: true
EOF

  2. Per creare il bucket Cloud Storage, applica il manifest:

    kubectl apply -f tutorial-storagebucket-us-west1.yaml

    L'output è simile al seguente:

    Error from server ([singapore-and-jakarta-only] Cloud Storage bucket
<tutorial-us-west1-PROJECT_ID> uses a disallowed location
<us-west1>, allowed locations are ["asia-southeast1",
"asia-southeast2"]): error when creating
"tutorial-storagebucket-us-west1.yaml": admission webhook
"validation.gatekeeper.sh" denied the request: [singapore-and-jakarta-only]
Cloud Storage bucket <tutorial-us-west1-PROJECT_ID> uses a
disallowed location <us-west1>, allowed locations are
["asia-southeast1", "asia-southeast2"]

  3. (Facoltativo) Puoi visualizzare un record della decisione di rifiutare la richiesta in Cloud Audit Logs. Esegui una query sui log delle attività di amministrazione per il tuo progetto:

    gcloud logging read --limit=1 \
    "logName=\"projects/$GOOGLE_CLOUD_PROJECT/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Factivity\""'
    resource.type="k8s_cluster"
    resource.labels.cluster_name="CLUSTER_NAME"
    resource.labels.location="ZONE"
    protoPayload.authenticationInfo.principalEmail!~"system:serviceaccount:cnrm-system:.*"
    protoPayload.methodName:"com.google.cloud.cnrm."
    protoPayload.status.code=7'

    L'output è simile al seguente:

    insertId: 3c6940bb-de14-4d18-ac4d-9a6becc70828
labels:
  authorization.k8s.io/decision: allow
  authorization.k8s.io/reason: ''
  mutation.webhook.admission.k8s.io/round_0_index_0: '{"configuration":"mutating-webhook.cnrm.cloud.google.com","webhook":"container-annotation-handler.cnrm.cloud.google.com","mutated":true}'
  mutation.webhook.admission.k8s.io/round_0_index_1: '{"configuration":"mutating-webhook.cnrm.cloud.google.com","webhook":"management-conflict-annotation-defaulter.cnrm.cloud.google.com","mutated":true}'
logName: projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Factivity
operation:
  first: true
  id: 3c6940bb-de14-4d18-ac4d-9a6becc70828
  last: true
  producer: k8s.io
protoPayload:
  '@type': type.googleapis.com/google.cloud.audit.AuditLog
  authenticationInfo:
    principalEmail: user@example.com
  authorizationInfo:
  - permission: com.google.cloud.cnrm.storage.v1beta1.storagebuckets.create
    resource: storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/namespaces/NAMESPACE/storagebuckets/tutorial-us-west1-PROJECT_ID
  methodName: com.google.cloud.cnrm.storage.v1beta1.storagebuckets.create
  requestMetadata:
    callerIp: 203.0.113.1
    callerSuppliedUserAgent: kubectl/v1.21.1 (linux/amd64) kubernetes/5e58841
  resourceName: storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/namespaces/NAMESPACE/storagebuckets/tutorial-us-west1-PROJECT_ID
  serviceName: k8s.io
  status:
    code: 7
    message: Forbidden
receiveTimestamp: '2021-05-21T06:56:24.940264678Z'
resource:
  labels:
    cluster_name: CLUSTER_NAME
    location: CLUSTER_ZONE
    project_id: PROJECT_ID
  type: k8s_cluster
timestamp: '2021-05-21T06:56:09.060635Z'

    Il campo methodName mostra l'operazione che hai tentato di eseguire, ovvero resourceName mostra il nome completo della risorsa Config Connector e status mostra che la richiesta non è andata a buon fine, con codice di errore 7 e messaggio a Forbidden.

  4. crea un manifest che rappresenti un bucket Cloud Storage in un località consentita (asia-southeast1):

    cat << EOF > tutorial-storagebucket-asia-southeast1.yaml
apiVersion: storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: StorageBucket
metadata:
  name: tutorial-asia-southeast1-$GOOGLE_CLOUD_PROJECT
  namespace: NAMESPACE
spec:
  location: asia-southeast1
  uniformBucketLevelAccess: true
EOF

  5. Per creare il bucket Cloud Storage, applica il manifest:

    kubectl apply -f tutorial-storagebucket-asia-southeast1.yaml

    L'output è simile al seguente:

    storagebucket.storage.cnrm.cloud.google.com/tutorial-asia-southeast1-PROJECT_ID created

    Questo output include PROJECT_ID, che è l'ID progetto Google Cloud.

  6. Verifica che Config Connector abbia creato il bucket Cloud Storage:

    gcloud storage ls | grep tutorial

    L'output è simile al seguente:

    gs://tutorial-asia-southeast1-PROJECT_ID/
gs://tutorial-us-central1-PROJECT_ID/

    Se non vedi questo output, attendi un minuto ed esegui di nuovo questo passaggio.

Vincoli di audit

L'audit controller in Policy Controller valuta periodicamente le risorse e i relativi vincoli. Il controller rileva le violazioni dei criteri per le risorse create prima del vincolo e per le risorse create all'esterno di Config Connector.

  1. In Cloud Shell, visualizza le violazioni per tutti i vincoli che utilizzano il modello di vincolo GCPStorageLocationConstraintV1:

    kubectl get gcpstoragelocationconstraintv1 -o json \
  | jq '.items[].status.violations'

    L'output è simile al seguente:

    [
  {
    "enforcementAction": "deny",
    "kind": "StorageBucket",
    "message": "Cloud Storage bucket <tutorial-us-central1-PROJECT_ID>
    uses a disallowed location <us-central1>, allowed locations are
    \"asia-southeast1\", \"asia-southeast2\"",
    "name": "tutorial-us-central1-PROJECT_ID",
    "namespace": "NAMESPACE"
  }
]

    Vedrai il bucket Cloud Storage che hai creato in us-central1. prima di creare il vincolo.

Convalida le risorse durante lo sviluppo

Durante le build di sviluppo e integrazione continua, è utile convalidare delle risorse rispetto ai vincoli prima di applicarle ai tuoi cluster GKE. La convalida fornisce un feedback rapido e ti consente a rilevare tempestivamente i problemi relativi a risorse e vincoli. Questa procedura ti mostra come per convalidare le risorse kpt. Lo strumento a riga di comando kpt consente di gestire e applicare le risorse Kubernetes e i file manifest.

  1. In Cloud Shell, esegui gatekeeper Funzione KRM utilizzando kpt:

    kpt fn eval . --image=gcr.io/kpt-fn/gatekeeper:v0.2 --truncate-output=false

    Una funzione KRM è un programma in grado di mutare o convalidare Kubernetes archiviate nel file system locale come file YAML. gatekeeper La funzione KRM convalida il bucket Cloud Storage di Config Connector a fronte del criterio Gatekeeper. La funzione KRM gatekeeper è pacchettizzati come un'immagine container disponibile in Artifact Registry.

    La funzione segnala che i file manifest per Cloud Storage i bucket nelle regioni us-central1 e us-west1 violano il vincolo.

    L'output è simile al seguente:

    [RUNNING] "gcr.io/kpt-fn/gatekeeper:v0.2"
[FAIL] "gcr.io/kpt-fn/gatekeeper:v0.2"
  Results:
    [ERROR] Cloud Storage bucket <tutorial-us-central1-PROJECT_ID> uses a disallowed location <us-central1>, allowed locations are ["asia-southeast1", "asia-southeast2"] violatedConstraint: singapore-and-jakarta-only in object "storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/StorageBucket/tutorial/tutorial-us-central1-GOOGLE_CLOUD_PROJECT" in file "tutorial-storagebucket-us-central1.yaml"
    [ERROR] Cloud Storage bucket <tutorial-us-west1-PROJECT_ID> uses a disallowed location <us-west1>, allowed locations are ["asia-southeast1", "asia-southeast2"] violatedConstraint: singapore-and-jakarta-only in object "storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/StorageBucket/tutorial/tutorial-us-west1-GOOGLE_CLOUD_PROJECT" in file "tutorial-storagebucket-us-west1.yaml"
  Stderr:
    "[error] storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/StorageBucket/test/tutorial-us-central1-PROJECT_ID : Cloud Storage bucket <tutorial-us-central1-PROJECT_ID> uses a disallowed location <us-central1>, allowed locations are [\"asia-southeast1\", \"asia-southeast2\"]"
    "violatedConstraint: singapore-and-jakarta-only"
    ""
    "[error] storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/StorageBucket/test/tutorial-us-west1-PROJECT_IDT : Cloud Storage bucket <tutorial-us-west1-PROJECT_IDgt; uses a disallowed location <us-west1>, allowed locations are [\"asia-southeast1\", \"asia-southeast2\"]"
    "violatedConstraint: singapore-and-jakarta-only"
    ""
  Exit code: 1

Convalida le risorse create all'esterno di Config Connector

Puoi convalidare le risorse Google Cloud create all'esterno Config Connector esportando le risorse. Dopo aver esportato le risorse, utilizza una delle seguenti opzioni per valutare i criteri di Policy Controller rispetto alle risorse esportate:

  • Convalida le risorse utilizzando la funzione KRM gatekeeper.

  • Importa le risorse in Config Connector.

Per esportare le risorse, usa Cloud Asset Inventory.

  1. In Cloud Shell, abilita l'API Cloud Asset:

    gcloud services enable cloudasset.googleapis.com

  2. Elimina i file manifest delle risorse Kubernetes Bucket Cloud Storage in us-central1 e us-west1:

    rm tutorial-storagebucket-us-*.yaml

  3. Esporta tutte le risorse Cloud Storage nel progetto attuale, e archivierai l'output in un file denominato export.yaml:

    gcloud beta resource-config bulk-export \
  --project $GOOGLE_CLOUD_PROJECT \
  --resource-format krm \
  --resource-types StorageBucket > export.yaml

    L'output è simile al seguente:

    Exporting resource configurations to stdout...

Export complete.

  4. Crea un pipeline kpt concatenando le funzioni KRM. Questa pipeline convalida le risorse nella directory attuale rispetto alla località del bucket Cloud Storage norme:

    kpt fn source . \
  | kpt fn eval - --image=gcr.io/kpt-fn/set-namespace:v0.1 -- namespace=NAMESPACE \
  | kpt fn eval - --image=gcr.io/kpt-fn/gatekeeper:v0.2 --truncate-output=false

    Le risorse esportate non hanno un valore per i metadati namespace . Questa pipeline utilizza una funzione KRM denominata set-namespace per impostare il valore namespace di tutte le risorse.

    L'output è simile al seguente e mostra violazioni per che hai esportato:

    [RUNNING] "gcr.io/kpt-fn/set-namespace:v0.1"
[PASS] "gcr.io/kpt-fn/set-namespace:v0.1"
[RUNNING] "gcr.io/kpt-fn/gatekeeper:v0.2"
[FAIL] "gcr.io/kpt-fn/gatekeeper:v0.2"
  Results:
    [ERROR] Cloud Storage bucket <tutorial-us-central1-PROJECT_ID> uses a disallowed location <us-central1>, allowed locations are ["asia-southeast1", "asia-southeast2"] violatedConstraint: singapore-and-jakarta-only in object "storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/StorageBucket/tutorial/tutorial-us-central1-GOOGLE_CLOUD_PROJECT" in file "export.yaml"
  Stderr:
    "[error] storage.cnrm.cloud.google.com/v1beta1/StorageBucket/test/tutorial-us-central1-PROJECT_ID : Cloud Storage bucket <tutorial-us-central1-PROJECT_ID> uses a disallowed location <us-central1>, allowed locations are [\"asia-southeast1\", \"asia-southeast2\"]"
    "violatedConstraint: singapore-and-jakarta-only"
    ""
  Exit code: 1

    Se il tuo progetto Google Cloud contiene bucket Cloud Storage che che hai creato prima di lavorare a questo tutorial e la sua posizione viola le , i bucket creati in precedenza vengono visualizzati nell'output.

Congratulazioni. Hai configurato correttamente una norma che regola il località consentita dei bucket Cloud Storage. Il tutorial è stato completato. Ora puoi continuare ad aggiungere i tuoi criteri per altri servizi Google Cloud Google Cloud.

Risoluzione dei problemi

Se Config Connector non crea le risorse Google Cloud previste, usa questo comando in Cloud Shell per visualizzare i log Gestore controller Config Connector:

kubectl logs --namespace cnrm-system --container manager \
  --selector cnrm.cloud.google.com/component=cnrm-controller-manager,cnrm.cloud.google.com/scoped-namespace=NAMESPACE

Se Policy Controller non applica i criteri correttamente, utilizza seguente comando per visualizzare i log del gestore controller:

kubectl logs deployment/gatekeeper-controller-manager \
  --namespace gatekeeper-system

Se Policy Controller non segnala violazioni in status degli oggetti vincolo, visualizza i log dell'audit controller utilizzando questo comando:

kubectl logs deployment/gatekeeper-audit --namespace gatekeeper-system

Se riscontri altri problemi con questo tutorial, ti consigliamo di consultare questi documenti:

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo Account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Elimina il progetto

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.

    Vai a Gestisci risorse

  2. Se il progetto che vuoi eliminare è associato a un'organizzazione, espandi l'elenco Organizzazione nella colonna Nome.
  3. Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
  4. Nella finestra di dialogo, digita l'ID del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

Elimina le risorse

Se vuoi conservare il progetto Google Cloud che hai usato in questo tutorial, le singole risorse.

  1. In Cloud Shell, elimina la località del bucket Cloud Storage vincolo:

    kubectl delete -f tutorial-storagebucket-location-constraint.yaml

  2. Aggiungi il parametro Annotazione cnrm.cloud.google.com/force-destroy con un valore stringa di true per tutte le storagebucket risorse nello spazio dei nomi gestito da Config Connector:

    kubectl annotate storagebucket --all --namespace NAMESPACE \
  cnrm.cloud.google.com/force-destroy=true

    Questa annotazione è istruzione che consente a Config Connector di eliminare un bucket Cloud Storage elimini la risorsa storagebucket corrispondente nel cluster GKE, anche se il bucket contiene oggetti.

  3. Elimina le risorse Config Connector che rappresentano Cloud Storage bucket:

    kubectl delete --namespace NAMESPACE storagebucket --all

  4. Elimina il cluster GKE:

    gcloud container clusters delete CLUSTER_NAME \
  --zone ZONE --async --quiet

  5. Elimina l'associazione dei criteri di Workload Identity in IAM:

    gcloud iam service-accounts remove-iam-policy-binding \
  SERVICE_ACCOUNT_NAME@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com \
  --member "serviceAccount:$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.svc.id.goog[cnrm-system/cnrm-controller-manager-NAMESPACE]" \
  --role roles/iam.workloadIdentityUser

  6. Elimina l'associazione del ruolo Amministratore Cloud Storage per la account di servizio:

    gcloud projects remove-iam-policy-binding $GOOGLE_CLOUD_PROJECT \
  --member "serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com" \
  --role roles/storage.admin

  7. Elimina l'account di servizio Google che hai creato per Config Connector:

    gcloud iam service-accounts delete --quiet \
  SERVICE_ACCOUNT_NAME@$GOOGLE_CLOUD_PROJECT.iam.gserviceaccount.com

Passaggi successivi