Premiers pas avec Endpoints pour GKE avec ESP

Configurer Endpoints

L'exemple bookstore-grpc contient les fichiers que vous devez copier localement puis configurer.

1. Créez un fichier descripteur protobuf autonome à partir de votre fichier de service .proto :
   1. Enregistrez une copie du fichier bookstore.proto à partir de l'exemple de dépôt. Ce fichier définit l'API du service Bookstore.
   2. Créez le répertoire suivant : mkdir generated_pb2.
   3. Créez le fichier descripteur api_descriptor.pb à l'aide du compilateur de tampons de protocole protoc. Exécutez la commande suivante dans le répertoire où vous avez enregistré bookstore.proto :

      python -m grpc_tools.protoc \
          --include_imports \
          --include_source_info \
          --proto_path=. \
          --descriptor_set_out=api_descriptor.pb \
          --python_out=generated_pb2 \
          --grpc_python_out=generated_pb2 \
          bookstore.proto

      Dans la commande ci-dessus, --proto_path est défini sur le répertoire de travail actuel. Dans votre environnement de compilation gRPC, si vous utilisez un autre répertoire pour les fichiers d'entrée .proto, modifiez --proto_path pour que le compilateur recherche le répertoire dans lequel vous avez enregistré votre fichier bookstore.proto.

2. Créez un fichier YAML de configuration d'API gRPC :
   1. Enregistrez une copie du fichier api_config.yaml. Ce fichier définit la configuration d'API gRPC pour le service Bookstore.
   2. Remplacez MY_PROJECT_ID dans votre fichier api_config.yaml par votre ID de projet Google Cloud. Exemple :

      #
      # Name of the service configuration.
      #
      name: bookstore.endpoints.example-project-12345.cloud.goog
      

      Notez que la valeur du champ apis.name dans ce fichier correspond exactement au nom d'API complet du fichier .proto. À défaut, le déploiement échouera. Le service Bookstore est défini dans bookstore.proto dans le package endpoints.examples.bookstore. Son nom d'API complet est endpoints.examples.bookstore.Bookstore, tel qu'il apparaît dans le fichier api_config.yaml

      apis:
        - name: endpoints.examples.bookstore.Bookstore

Pour en savoir plus, consultez la page Configurer Endpoints.

Déployer la configuration Endpoints

Pour déployer la configuration Endpoints, exécutez la commande gcloud endpoints services deploy. Cette commande crée un service géré à l'aide de Service Management.

1. Vérifiez que vous êtes bien dans le répertoire contenant les fichiers api_descriptor.pb et api_config.yaml.
2. Vérifiez que le projet par défaut actuellement utilisé par l'outil de ligne de commande gcloud est bien le projet Google Cloud vers lequel vous souhaitez déployer la configuration Endpoints. Validez l'ID de projet renvoyé par la commande suivante, afin de vous assurer que le service est créé dans le bon projet.

   gcloud config list project
   

   Si vous devez modifier le projet par défaut, exécutez la commande suivante :

   gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
   

3. Déployez le fichier proto descriptor et le fichier de configuration à l'aide de Google Cloud CLI:

   gcloud endpoints services deploy api_descriptor.pb api_config.yaml
   

   Lors de la création et de la configuration du service, Service Management envoie des informations au terminal. Une fois le déploiement terminé, un message semblable au suivant s'affiche :

   Service Configuration [CONFIG_ID] uploaded for service [bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog]

   CONFIG_ID correspond à l'ID unique de configuration du service Endpoints créé par le déploiement. Exemple :

   Service Configuration [2017-02-13r0] uploaded for service [bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog]
   

   Dans l'exemple précédent, 2017-02-13r0 correspond à l'ID de configuration du service et bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog au nom du service. L'ID de configuration du service se compose d'un horodatage suivi d'un numéro de révision. Si vous déployez à nouveau la configuration Endpoints le même jour, le numéro de révision est incrémenté dans l'ID de configuration du service.

Vérifier les services requis

Dans la plupart des cas, la commande gcloud endpoints services deploy permet d'activer ces services requis. Toutefois, bien que la commande gcloud ait abouti, elle n'active pas les services requis dans les cas suivants :

• Vous avez utilisé une application tierce telle que Terraform et vous n'incluez pas ces services.

• Vous avez déployé la configuration Endpoints dans un projet Google Cloud existant dans lequel ces services étaient explicitement désactivés.

Utilisez la commande suivante pour vérifier que les services nécessaires sont activés :

gcloud services list

Si les services requis ne sont pas répertoriés, activez-les :

gcloud services enable servicemanagement.googleapis.com
gcloud services enable servicecontrol.googleapis.com

Activez également votre service Endpoints :

gcloud services enable ENDPOINTS_SERVICE_NAME

Pour déterminer la valeur de ENDPOINTS_SERVICE_NAME, vous pouvez effectuer l'une des opérations suivantes :

• Après avoir déployé la configuration Endpoints, accédez à la page Endpoints de Cloud Console. La liste des valeurs ENDPOINTS_SERVICE_NAME possibles s'affiche dans la colonne Nom du service.

• Pour OpenAPI, ENDPOINTS_SERVICE_NAME correspond à ce que vous avez spécifié dans le champ host de votre spécification OpenAPI. Pour gRPC, ENDPOINTS_SERVICE_NAME correspond à ce que vous avez spécifié dans le champ name de votre configuration Endpoints gRPC.

Pour en savoir plus sur les commandes gcloud, consultez la page Services gcloud.

Si vous recevez un message d'erreur, consultez la page Dépannage du déploiement de la configuration Cloud Endpoints.

Pour en savoir plus, consultez la page Déployer la configuration Endpoints.

Déployer le backend de l'API

Vous avez déployé la configuration de service dans Service Management, mais vous n'avez pas encore déployé le code qui diffuse le backend de l'API. Cette section vous guide dans la création d'un cluster GKE pour héberger le backend de l'API et dans le déploiement de l'API.

Créer un cluster de conteneur

Pour créer un cluster de conteneurs pour notre exemple :

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page des clusters Kubernetes.
   

   Accéder à la page des clusters Kubernetes

2. Cliquez sur Créer un cluster.
3. Acceptez les paramètres par défaut et cliquez sur Créer. Notez le nom du cluster et la zone, car ils sont nécessaires ultérieurement dans ce tutoriel.

Authentifier kubectl sur le cluster de conteneurs

Pour utiliser kubectl afin de créer et gérer des ressources de cluster, vous devez obtenir les identifiants du cluster et les mettre à la disposition de kubectl. Pour ce faire, exécutez la commande suivante, en remplaçant NAME par votre nouveau nom de cluster et ZONE par sa zone de cluster.

gcloud container clusters get-credentials NAME --zone ZONE

Vérifier les autorisations requises

ESP et ESPv2 appellent les services Google qui utilisent IAM pour vérifier si l'identité appelante dispose des autorisations suffisantes pour accéder aux ressources IAM utilisées. L'identité appelante est le compte de service associé qui déploie ESP et ESPv2.

Lorsqu'il est déployé dans un pod GKE, le compte de service associé est le compte de service de nœud. Il s'agit généralement du compte de service Compute Engine par défaut. Veuillez suivre cette recommandation d'autorisation pour choisir un compte de service de nœud approprié.

Si Workload Identity est utilisé, il est possible d'utiliser un compte de service distinct autre que le compte de service de nœud pour communiquer avec les services Google. Vous pouvez créer un compte de service Kubernetes pour que le pod exécute ESP et ESPv2, créer un compte de service Google et associer le compte de service Kubernetes au compte de service Google.

Pour associer un compte de service Kubernetes à un compte de service Google, suivez ces étapes. Ce compte de service Google est le compte de service associé.

Si le compte de service associé est le compte de service Compute Engine par défaut du projet et que la configuration du service de point de terminaison est déployée dans le même projet, le compte de service doit disposer des autorisations suffisantes pour accéder aux ressources IAM. L'étape de configuration des rôles IAM peut être ignorée. Sinon, les rôles IAM suivants doivent être ajoutés au compte de service associé.

Ajoutez les rôles IAM requis :

Cette section décrit les ressources IAM utilisées par ESP et ESPv2, ainsi que les rôles IAM requis pour que le compte de service associé puisse accéder à ces ressources.

Configuration du service de point de terminaison

ESP et ESPv2 appellent Service Control, qui utilise la configuration du service de point de terminaison. Celle-ci est une ressource IAM. ESP et ESPv2 ont besoin du rôle Contrôleur du service pour y accéder.

Le rôle IAM s'applique à la configuration du service de point de terminaison, et non au projet. Un projet peut posséder plusieurs configurations de service de point de terminaison.

Utilisez la commande gcloud suivante pour ajouter le rôle au compte de service associé pour la configuration du service de point de terminaison.

gcloud endpoints services add-iam-policy-binding SERVICE_NAME \
  --member serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@DEPLOY_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
  --role roles/servicemanagement.serviceController

Où
* SERVICE_NAME est le nom du service de point de terminaison ;
* SERVICE_ACCOUNT_NAME@DEPLOY_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com est le compte de service associé.

Cloud Trace

ESP et ESPv2 appellent le service Cloud Trace pour exporter Trace vers un projet. Ce projet est appelé projet de traçage. Dans ESP, le projet de traçage et le projet propriétaire de la configuration du service de point de terminaison sont identiques. Dans ESPv2, le projet de traçage peut être spécifié par l'option --tracing_project_id, et est défini par défaut sur le projet de déploiement.

ESP et ESPv2 nécessitent le rôle Agent Cloud Trace pour activer Cloud Trace.

Exécutez la commande gcloud suivante pour ajouter le rôle au compte de service associé :

gcloud projects add-iam-policy-binding TRACING_PROJECT_ID \
  --member serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@DEPLOY_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
  --role roles/cloudtrace.agent

Où
* TRACING_PROJECT_ID est l'ID du projet de traçage ;
* SERVICE_ACCOUNT_NAME@DEPLOY_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.comest le compte de service associé. Pour en savoir plus, consultez la page Que sont les rôles et les autorisations ?

Déployer les exemples d'API et d'ESP sur le cluster

Pour déployer l'exemple de service gRPC sur le cluster afin que les clients puissent l'utiliser :

1. Enregistrez et ouvrez pour éditer une copie du fichier manifeste de déploiement grpc-bookstore.yaml.
2. Remplacez SERVICE_NAME par le nom de votre service Endpoints. Il s'agit du nom que vous avez configuré dans le champ name du fichier api_config.yaml.
   spec:
     containers:
     - name: esp
       image: gcr.io/endpoints-release/endpoints-runtime:1
       args: [
         "--http2_port=9000",
         "--service=SERVICE_NAME",
         "--rollout_strategy=managed",
         "--backend=grpc://127.0.0.1:8000"
       ]
       ports:
         - containerPort: 9000
     - name: bookstore
       image: gcr.io/endpointsv2/python-grpc-bookstore-server:1
       ports:
         - containerPort: 8000

   L'option --rollout_strategy=managed configure ESP pour qu'il utilise la dernière configuration de service déployée. Si cette option est spécifiée, jusqu'à 5 minutes après le déploiement d'une nouvelle configuration de service, ESP détecte la modification et commence à l'utiliser automatiquement. Nous vous recommandons de spécifier cette option plutôt qu'un ID de configuration spécifique à utiliser par ESP. Pour en savoir plus sur les arguments ESP, consultez la page Options de démarrage ESP.

   Exemple :

       spec:
         containers:
         - name: esp
           image: gcr.io/endpoints-release/endpoints-runtime:1
           args: [
             "--http2_port=9000",
             "--service=bookstore.endpoints.example-project-12345.cloud.goog",
             "--rollout_strategy=managed",
             "--backend=grpc://127.0.0.1:8000"
           ]

3. Démarrez le service :

   kubectl create -f grpc-bookstore.yaml
   

Si vous recevez un message d'erreur, reportez-vous à la page Dépannage de Cloud Endpoints dans GKE.

Obtenir l'adresse IP externe du service

L'adresse IP externe du service est nécessaire pour envoyer des demandes à l'exemple d'API. Une fois que vous avez démarré le service dans le conteneur, la préparation de l'adresse IP externe peut prendre quelques minutes.

1. Affichez l'adresse IP externe :

   kubectl get service

2. Notez la valeur de EXTERNAL-IP et enregistrez-la dans une variable d'environnement SERVER_IP. L'adresse IP externe est utilisée pour envoyer des requêtes à l'exemple d'API.

   export SERVER_IP=YOUR_EXTERNAL_IP
   

Envoyer une requête à l'API

Pour envoyer des requêtes à l'exemple d'API, vous pouvez utiliser un exemple de client gRPC écrit en Python.

1. Clonez le dépôt Git dans lequel le code client gRPC est hébergé :

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
      

2. Modifiez votre répertoire de travail :

   cd python-docs-samples/endpoints/bookstore-grpc/
     

3. Installez les dépendances :

   pip install virtualenv
   virtualenv env
   source env/bin/activate
   python -m pip install -r requirements.txt

4. Envoyez une requête à l'exemple d'API :

   python bookstore_client.py --host SERVER_IP --port 80
   

   • Examinez les graphiques d'activité de l'API dans la page Endpoints > Services.
     

     Accédez à la page Services Endpoints

     Il peut s'écouler quelques instants avant que la requête ne soit reflétée dans les graphiques.

   • Consultez les journaux de requêtes de votre API sur la page de l'explorateur de journaux.
     

     Accéder à la page "Explorateur de journaux"

Si vous ne recevez pas de réponse positive, consultez la page Dépanner des erreurs de réponse.

Vous venez de déployer et de tester une API dans Endpoints.