Usa parámetros de implementación

En esta página, se muestra cómo usar Cloud Deploy para entregar una aplicación de muestra a dos destinos al mismo tiempo (una implementación paralela) y, al mismo tiempo, pasar un valor de parámetro diferente a cada manifiesto renderizado o definición de servicio, con tres métodos diferentes.

En esta guía de inicio rápido, harás lo siguiente:

  1. Crea dos clústeres de GKE o dos servicios de Cloud Run.

    También puedes usar clústeres de GKE Enterprise, pero esta guía de inicio rápido solo usa GKE y Cloud Run.

  2. Crearás una configuración de Skaffold y un manifiesto de Kubernetes o una definición de servicio de Cloud Run.

    El manifiesto o la definición del servicio serán los mismos para ambos destinos secundarios, pero, en el momento de la implementación, el manifiesto renderizado o la definición del servicio para cada destino secundario tendrán valores diferentes para los parámetros específicos configurados en esta guía de inicio rápido.

  3. Define tu canalización de entrega y tus destinos de implementación de Cloud Deploy.

    Esta canalización tendrá un destino múltiple que hará referencia a dos destinos secundarios para entregar tu app a los dos clústeres o servicios.

  4. Define los parámetros de implementación en tres lugares diferentes:

    • En la progresión de la canalización
    • En los destinos secundarios
    • En la línea de comandos, cuando se crea la versión
  5. Crearás una versión de la canalización de entrega, que se implementará de forma automática en los dos destinos en paralelo.

  6. Consulta el "lanzamiento del controlador" y los lanzamientos secundarios en Google Cloud console.

Antes de comenzar

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Cloud Deploy, Cloud Build, GKE, Cloud Run, and Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

  5. Install the Google Cloud CLI.

  6. If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  7. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init
  8. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  9. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  10. Enable the Cloud Deploy, Cloud Build, GKE, Cloud Run, and Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

  11. Install the Google Cloud CLI.

  12. If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  13. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init
  14. Si ya instalaste la CLI, asegúrate de ejecutar la versión más reciente:

    gcloud components update
    

  15. Asegúrate de que la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine tenga los permisos necesarios.

    Es posible que la cuenta de servicio ya tenga los permisos necesarios. Estos pasos se incluyen en los proyectos que inhabilitan la asignación automática de roles para las cuentas de servicio predeterminadas.

    1. Primero, agrega el rol clouddeploy.jobRunner:

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
          --member=serviceAccount:$(gcloud projects describe PROJECT_ID \
          --format="value(projectNumber)")-compute@developer.gserviceaccount.com \
          --role="roles/clouddeploy.jobRunner"
      

    2. Agrega el rol de desarrollador para tu tiempo de ejecución específico.
      • Para GKE:

        gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
            --member=serviceAccount:$(gcloud projects describe PROJECT_ID \
            --format="value(projectNumber)")-compute@developer.gserviceaccount.com \
            --role="roles/container.developer"
        

      • En Cloud Run, haz lo siguiente:

        gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
            --member=serviceAccount:$(gcloud projects describe PROJECT_ID \
            --format="value(projectNumber)")-compute@developer.gserviceaccount.com \
            --role="roles/run.developer"
        

    3. Agrega el rol iam.serviceAccountUser, que incluye el permiso actAs para implementar en el entorno de ejecución:

      gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding $(gcloud projects describe PROJECT_ID \
          --format="value(projectNumber)")-compute@developer.gserviceaccount.com \
          --member=serviceAccount:$(gcloud projects describe PROJECT_ID \
          --format="value(projectNumber)")-compute@developer.gserviceaccount.com \
          --role="roles/iam.serviceAccountUser" \
          --project=PROJECT_ID
      

    Crea tus entornos de ejecución

    Si realizas la implementación en Cloud Run, puedes omitir este comando.

    En el caso de GKE, crea dos clústeres: deploy-params-cluster-prod1 y deploy-params-cluster-prod2, con la configuración predeterminada. Se debe poder acceder a los extremos de la API de Kubernetes de los clústeres a través de la red desde Internet pública. Los clústeres de GKE son accesibles de forma externa de forma predeterminada.

    gcloud container clusters create-auto deploy-params-cluster-prod1 \
                     --project=PROJECT_ID \
                     --region=us-central1 \
                     && gcloud container clusters create-auto deploy-params-cluster-prod2 \
                     --project=PROJECT_ID \
                     --region=us-west1
    

Prepara tu configuración y tus manifiestos de Skaffold

Cloud Deploy usa Skaffold para proporcionar los detalles sobre qué implementar y cómo hacerlo de forma correcta para tus destinos por separado.

En esta guía de inicio rápido, crearás un archivo skaffold.yaml, que identifica el manifiesto de Kubernetes o la definición del servicio de Cloud Run que se usará para implementar la app de ejemplo.

  1. Abre una ventana de terminal.

  2. Crea un directorio nuevo y navega hasta él.

    GKE

    mkdir deploy-params-gke-quickstart
    cd deploy-params-gke-quickstart
    

    Cloud Run

    mkdir deploy-params-run-quickstart
    cd deploy-params-run-quickstart
    
  3. Crea un archivo llamado skaffold.yaml con el siguiente contenido:

    GKE

    apiVersion: skaffold/v4beta7
    kind: Config
    manifests:
      rawYaml:
      - kubernetes.yaml
    deploy:
      kubectl: {}
    

    Cloud Run

    apiVersion: skaffold/v4beta7
    kind: Config
    manifests:
      rawYaml:
      - service.yaml
    deploy:
      cloudrun: {}
    

    Este archivo es una configuración mínima de Skaffold. En esta guía de inicio rápido, crearás el archivo. Sin embargo, también puedes hacer que Cloud Deploy cree uno por ti para aplicaciones simples que no sean de producción.

    Consulta la referencia de skaffold.yaml para obtener más información sobre este archivo.

  4. Crea la definición de tu aplicación: una definición de servicio para Cloud Run o un manifiesto de Kubernetes para GKE.

    GKE

    Crea un archivo llamado kubernetes.yaml con el siguiente contenido.

    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: my-deployment
    spec:
      replicas: 1 # from-param: ${replicaCount}
      selector:
        matchLabels:
          app: my-app
      template:
        metadata:
          labels:
            app: my-app
          annotations:
            commit: defaultShaValue # from-param: ${git-sha}
        spec:
          containers:
          - name: nginx
            image: my-app-image
            env:
            - name: envvar1
              value: default1 # from-param: ${application_env1}
            - name: envvar2
              value: default2 # from-param: ${application_env2}
    

    Este archivo es un manifiesto de Kubernetes que se aplica al clúster para implementar la aplicación. La imagen de contenedor que se implementará se establece aquí como un marcador de posición, my-app-image, que se reemplaza por la imagen específica cuando creas la versión.

    Cloud Run

    Crea un archivo llamado service.yaml con el siguiente contenido.

    apiVersion: serving.knative.dev/v1
    kind: Service
    metadata:
      name: my-parallel-run-service
    spec:
      autoscaling.knative.dev/minScale: 1 # from-param: ${minInstances}
      selector:
        matchLabels:
          app: my-app
      template:
        metadata:
          annotations:
            commit: defaultShaValue # from-param: ${git-sha}
        spec:
          containers:
          - image: my-app-image
            env:
            - name: envvar1
              value: defaultValue1 # from-param: ${application_env1}
            - name: envvar2
              value: defaultValue2 # from-param: ${application_env2}
    

    Este archivo es una definición básica del servicio de Cloud Run, que se usa para implementar la aplicación. La imagen de contenedor que se implementará se establece aquí como un marcador de posición, my-app-image, que se reemplaza por la imagen específica cuando creas la versión.

Crea la canalización de entrega y los destinos

Puedes definir tu canalización y tus destinos en un solo archivo o en archivos separados. En esta guía de inicio rápido, crearemos un solo archivo.

  1. Crea tu canalización de entrega y la definición de destino:

    GKE

    En el directorio deploy-params-gke-quickstart, crea un archivo nuevo: clouddeploy.yaml, con el siguiente contenido:

    apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
    kind: DeliveryPipeline
    metadata:
      name: my-params-demo-app-1
    description: main application pipeline
    serialPipeline:
      stages:
      - targetId: params-prod-multi
        deployParameters:
        - values:
            replicaCount: "2"
          # Apply the deploy parameter replicaCount: "2" to the target with this label
          matchTargetLabels:
            label1: label1
        - values:
            replicaCount: "3"
          # Apply the deploy parameter replicaCount: "3" to the target with this label
          matchTargetLabels:
            label2: label2
    ---
    
    apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
    kind: Target
    metadata:
      name: params-prod-multi
    description: production clusters
    multiTarget:
      targetIds: [params-prod-a, params-prod-b]
    ---
    
    apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
    kind: Target
    metadata:
      name: params-prod-a
      labels:
        label1: label1
    description: production cluster 1
    deployParameters:
      application_env1: "sampleValue1"
    gke:
      cluster: projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/clusters/deploy-params-cluster-prod1
    ---
    
    apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
    kind: Target
    metadata:
      name: params-prod-b
      labels:
        label2: label2
    description: production cluster 2
    deployParameters:
      application_env2: "sampleValue2"
    gke:
      cluster: projects/PROJECT_ID/locations/us-west1/clusters/deploy-params-cluster-prod2
    

    Cloud Run

    En el directorio deploy-params-run-quickstart, crea un archivo nuevo: clouddeploy.yaml, con el siguiente contenido:

    apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
    kind: DeliveryPipeline
    metadata:
      name: my-params-demo-app-1
    description: main application pipeline
    serialPipeline:
      stages:
      - targetId: params-prod-multi
        deployParameters:
        - values:
            minInstances: "2"
          # Apply the deploy parameter minInstances: "2" to the target with this label
          matchTargetLabels:
            label1: label1
        - values:
            minInstances: "3"
          # Apply the deploy parameter minInstances: "3" to the target with this label
          matchTargetLabels:
            label2: label2
    ---
    
    apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
    kind: Target
    metadata:
      name: params-prod-multi
    description: production clusters
    multiTarget:
      targetIds: [params-prod-a, params-prod-b]
    ---
    
    apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
    kind: Target
    metadata:
      name: params-prod-a
      labels:
        label1: label1
    description: production cluster 1
    deployParameters:
      application_env1: "sampleValue1"
    run:
      location: projects/PROJECT_ID/locations/us-central1
    ---
    
    apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
    kind: Target
    metadata:
      name: params-prod-b
      labels:
        label2: label2
    description: production cluster 2
    deployParameters:
      application_env2: "sampleValue2"
    run:
      location: projects/PROJECT_ID/locations/us-west1
    
  2. Registra tu canalización y tus destinos con el servicio de Cloud Deploy:

    gcloud deploy apply --file=clouddeploy.yaml --region=us-central1 --project=PROJECT_ID 
    

    Ahora tienes una canalización, con un destino múltiple que comprende dos destinos de GKE o Cloud Run, lista para implementar tu aplicación.

  3. Confirma tu canalización y tus objetivos:

    En la consola de Google Cloud , navega a la página Canalizaciones de entrega de Cloud Deploy para ver una lista de las canalizaciones de entrega disponibles.

    Abrir la página Canalizaciones de entrega

    Se muestra la canalización de entrega que acabas de crear. Observa que hay un destino en la columna Destinos, aunque configuraste tres destinos (un destino múltiple y dos destinos secundarios) en tu archivo clouddeploy.yaml.

    Visualización de la canalización de entrega en la consola de Google Cloud

    Ten en cuenta que el único destino que aparece en la lista es el destino múltiple params-prod-multi. No se muestran los objetivos para niños.

Crea una versión

Una versión es el recurso central de Cloud Deploy que representa los cambios que se implementan. La canalización de entrega define el ciclo de vida de esa versión. Consulta la arquitectura del servicio de Cloud Deploy para obtener detalles sobre ese ciclo de vida.

GKE

Ejecuta el siguiente comando desde el directorio deploy-gke-parallel-quickstart para crear un recurso release que represente la imagen de contenedor que se implementará:

 gcloud deploy releases create test-release-001 \
   --project=PROJECT_ID \
   --region=us-central1 \
   --delivery-pipeline=my-params-demo-app-1 \
   --images=my-app-image=gcr.io/google-containers/nginx@sha256:f49a843c290594dcf4d193535d1f4ba8af7d56cea2cf79d1e9554f077f1e7aaa \
   --deploy-parameters="git-sha=f787cac"

Observa la marca --images=, que usas para reemplazar el marcador de posición (my-app-image) en el manifiesto por la imagen específica calificada por SHA. Google recomienda que crees plantillas de tus manifiestos de esta manera y que uses nombres de imágenes calificados con SHA en la creación de la versión.

Cloud Run

Ejecuta el siguiente comando desde el directorio deploy-run-parallel-quickstart para crear un recurso release que represente la imagen de contenedor que se implementará:

 gcloud deploy releases create test-release-001 \
   --project=PROJECT_ID \
   --region=us-central1 \
   --delivery-pipeline=my-params-demo-app-1 \
   --images=my-app-image=us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello@sha256:95ade4b17adcd07623b0a0c68359e344fe54e65d0cb01b989e24c39f2fcd296a \
   --deploy-parameters="git-sha=f787cac"

Observa la marca --images=, que usas para reemplazar el marcador de posición (my-app-image) en la definición del servicio por la imagen específica calificada por SHA. Google recomienda que crees plantillas para las definiciones de servicios y trabajos de esta manera, y que uses nombres de imágenes calificados con SHA cuando crees versiones.

Como siempre, cuando creas una versión, se crea automáticamente un lanzamiento para el primer destino de tu canalización (a menos que se especifique un destino específico con --to-target=). En este inicio rápido, este destino es un destino múltiple, por lo que rollout es un "lanzamiento de controlador" para dos destinos secundarios, y no hay destinos posteriores en la canalización de entrega. Esto significa que tu aplicación se implementará en todas partes cuando se cree el lanzamiento.

Consulta los resultados en la consola de Google Cloud

Ahora que creaste la versión y se crearon las implementaciones secundarias y la implementación del controlador, esas implementaciones secundarias se implementaron (o están en proceso de implementación) en sus respectivos clústeres de GKE o servicios de Cloud Run.

  1. En la consola de Google Cloud , navega a la página Canalizaciones de entrega de Cloud Deploy para ver tu canalización de entrega my-parallel-demo-app-1.

    Abrir la página Canalizaciones de entrega

  2. Haz clic en el nombre de tu canalización de entrega “my-parallel-demo-app-1”.

    La visualización de la canalización muestra el estado de la implementación de la app. Debido a que solo hay una etapa en la canalización, la visualización muestra un solo nodo.

    Visualización de la canalización de entrega en la consola de Google Cloud

    Y la versión aparece en la pestaña Versiones, en Detalles de la canalización de entrega.

  3. Haz clic en el nombre de la versión, test-release-001.

    Tus lanzamientos aparecerán en Lanzamientos. Puedes hacer clic en un lanzamiento para ver sus detalles, incluido el registro de implementación.

    Lanzamientos en la consola de Google Cloud

  4. En Detalles de la versión, selecciona la pestaña Artefactos.

    En la tabla Deploy parameters, se enumeran todos los parámetros que configuraste en tu manifiesto y los valores que proporcionaste para esos parámetros:

    GKE

    Parámetros y valores de implementación que se muestran en la consola de Google Cloud

    Cloud Run

    parámetros y valores de implementación que se muestran en la consola de Google Cloud

    Además de los parámetros y los valores, la tabla muestra a qué objetivo se aplica cada parámetro.

  5. En la columna Inspector de versiones, haz clic en Ver artefactos para cualquiera de los destinos.

  6. Haz clic en Mostrar diferencias, selecciona params-prod-a para un objetivo y params-prod-b para el otro.

    Se muestra una comparación entre los manifiestos renderizados de los dos destinos, incluidos los valores que especificaste:

    GKE

    Diferencia entre los manifiestos renderizados, con valores aprobados

    Cloud Run

    Un manifiesto renderizado específico para el destino, con valores pasados

Realiza una limpieza

Sigue estos pasos para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos que usaste en esta página.

  1. Borra los clústeres de GKE o los servicios de Cloud Run:

    GKE

    gcloud container clusters delete deploy-params-cluster-prod1 --region=us-central1 --project=PROJECT_ID \
    && gcloud container clusters delete deploy-params-cluster-prod2 --region=us-west1 --project=PROJECT_ID
    

    Cloud Run

    gcloud run services delete my-parallel-run-service --region=us-central1 --project=PROJECT_ID \
    && gcloud run services delete my-parallel-run-service --region=us-west1 --project=PROJECT_ID
    
  2. Borra la canalización de entrega, los destinos múltiples, los destinos secundarios, la versión y los lanzamientos:

    gcloud deploy delete --file=clouddeploy.yaml --force --region=us-central1 --project=PROJECT_ID
    
  3. Borra los buckets de Cloud Storage que creó Cloud Deploy.

    Uno termina con _clouddeploy y el otro es [region].deploy-artifacts.[project].appspot.com.

    Abrir la página del navegador de Cloud Storage

Eso es todo, finalizaste la guía de inicio rápido.

¿Qué sigue?