Prima di iniziare
Panoramica
Requisiti del cluster GKE.
Facoltativo, ma consigliato, il cluster deve essere dedicato a Kf. Ti consigliamo di installare solo Kf e le relative dipendenze per assicurarti che la matrice di compatibilità venga mantenuta.
Almeno quattro nodi. Se devi aggiungere nodi, consulta Ridimensionare un cluster.
Il tipo di macchina minimo con almeno quattro vCPU, ad esempio
e2-standard-4
. Se il tipo di macchina del tuo cluster non ha almeno quattro vCPU, modificalo come descritto in Eseguire la migrazione dei carichi di lavoro su tipi di macchine diversi.Facoltativo, ma consigliato: registra il cluster in un canale di rilascio. Segui le istruzioni riportate nella sezione Registrazione di un cluster esistente in un canale di rilascio se hai una versione GKE statica.
Workload Identity abilitato.
Requisiti per i file Kf. La matrice di dipendenza elenca le versioni specifiche.
Tekton da utilizzare con Kf. Non si tratta di un servizio rivolto agli utenti.
Un account di servizio Google dedicato.
Attivare il supporto per Compute Engine
- 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 $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
- Abilita l'API Compute Engine.
Attivare il supporto di Artifact Registry
- Abilita l'API Artifact Registry.
Attiva e configura GKE
Prima di iniziare, assicurati di aver eseguito le seguenti operazioni:
- Attiva l'API Google Kubernetes Engine. Attiva l'API Google Kubernetes Engine
- Se vuoi utilizzare Google Cloud CLI per questa attività,
installa e poi
inizializza gcloud CLI. Se hai già installato gcloud CLI, ottieni la versione più recente eseguendo
gcloud components update
.
Prepara un nuovo cluster GKE e i servizi correlati
Configura le variabili di ambiente
Linux e Mac
export PROJECT_ID=YOUR_PROJECT_ID export CLUSTER_PROJECT_ID=YOUR_PROJECT_ID export CLUSTER_NAME=kf-cluster export COMPUTE_ZONE=us-central1-a export COMPUTE_REGION=us-central1 export CLUSTER_LOCATION=${COMPUTE_ZONE} # Replace ZONE with REGION to switch export NODE_COUNT=4 export MACHINE_TYPE=e2-standard-4 export NETWORK=default
Windows PowerShell
Set-Variable -Name PROJECT_ID -Value YOUR_PROJECT_ID Set-Variable -Name CLUSTER_PROJECT_ID -Value YOUR_PROJECT_ID Set-Variable -Name CLUSTER_NAME -Value kf-cluster Set-Variable -Name COMPUTE_ZONE -Value us-central1-a Set-Variable -Name COMPUTE_REGION -Value us-central1 Set-Variable -Name CLUSTER_LOCATION -Value $COMPUTE_ZONE # Replace ZONE with REGION to switch Set-Variable -Name NODE_COUNT -Value 4 Set-Variable -Name MACHINE_TYPE -Value e2-standard-4 Set-Variable -Name NETWORK -Value default
Configurazione dell'account di servizio
Crea un account di servizio Google Cloud (GSA) che verrà associato a un account di servizio Kubernetes tramite Workload Identity. In questo modo non è necessario creare e iniettare una chiave dell'account di servizio.
Crea l'account di servizio che verrà utilizzato da Kf.
gcloud iam service-accounts create ${CLUSTER_NAME}-sa \ --project=${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --description="GSA for Kf ${CLUSTER_NAME}" \ --display-name="${CLUSTER_NAME}"
Crea un nuovo ruolo IAM personalizzato.
gcloud iam roles create serviceAccountUpdater \ --project=${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --title "Service Account Updater" \ --description "This role only updates members on a GSA" \ --permissions iam.serviceAccounts.get,iam.serviceAccounts.getIamPolicy,iam.serviceAccounts.list,iam.serviceAccounts.setIamPolicy
Consenti all'account di servizio di modificare il proprio criterio. Il controller Kf lo utilizzerà per aggiungere nuovi spazi (name) al criterio, consentendo il riutilizzo per Workload Identity.
gcloud projects add-iam-policy-binding ${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \ --role="projects/${CLUSTER_PROJECT_ID}/roles/serviceAccountUpdater"
Assegna il ruolo di monitoraggio delle metriche per l'accesso in scrittura a Cloud Monitoring.
gcloud projects add-iam-policy-binding ${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \ --role="roles/monitoring.metricWriter"
Assegna il ruolo di logging per l'accesso in scrittura a Cloud Logging.
gcloud projects add-iam-policy-binding ${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \ --role="roles/logging.logWriter"
Crea un cluster GKE
gcloud container clusters create ${CLUSTER_NAME} \ --project=${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --zone=${CLUSTER_LOCATION} \ --num-nodes=${NODE_COUNT} \ --machine-type=${MACHINE_TYPE} \ --network=${NETWORK} \ --addons=HttpLoadBalancing,HorizontalPodAutoscaling,NetworkPolicy \ --enable-stackdriver-kubernetes \ --enable-ip-alias \ --enable-network-policy \ --enable-autorepair \ --enable-autoupgrade \ --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform \ --release-channel=regular \ --workload-pool="${CLUSTER_PROJECT_ID}.svc.id.goog" \ --service-account="${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com"
Imposta regole firewall
Kf richiede l'apertura di alcune porte del firewall. Il nodo principale deve essere in grado di comunicare con i pod sulle porte 80, 443, 8080, 8443 e 6443.
Abilita Workload Identity
Ora che hai un account di servizio e un cluster GKE, associa allo spazio dei nomi dell'identità del cluster il cluster.
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \ --project=${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --role roles/iam.workloadIdentityUser \ --member "serviceAccount:${CLUSTER_PROJECT_ID}.svc.id.goog[kf/controller]" \ "${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \ --project=${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --role roles/iam.workloadIdentityUser \ --member "serviceAccount:${CLUSTER_PROJECT_ID}.svc.id.goog[cnrm-system/cnrm-controller-manager]" \ "${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com"
Cluster GKE di destinazione
Configura l'accesso alla riga di comando kubectl eseguendo il seguente comando.
gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_NAME} \ --project=${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --zone=${CLUSTER_LOCATION}
Crea un repository Artifact Registry
Crea un Artifact Registry per archiviare le immagini container.
gcloud artifacts repositories create ${CLUSTER_NAME} \ --project=${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --repository-format=docker \ --location=${COMPUTE_REGION}
Concedi l'autorizzazione all'account di servizio nel repository Artifact Registry.
gcloud artifacts repositories add-iam-policy-binding ${CLUSTER_NAME} \ --project=${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --location=${COMPUTE_REGION} \ --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \ --role='roles/artifactregistry.writer'
Installa le dipendenze software sul cluster
Installa Service Mesh.
Assicurati che il menu a discesa della versione sia impostato sulla versione 1.9 di Cloud Service Mesh.
Segui la guida per installare ASM.
Installa Config Connector.
Scarica il file tar dell'operatore Config Connector richiesto.
Estrai il file tar.
tar zxvf release-bundle.tar.gz
Installa l'operatore Config Connector sul cluster.
kubectl apply -f operator-system/configconnector-operator.yaml
Configura l'operatore Config Connector.
Copia il seguente codice YAML in un file denominato
configconnector.yaml
:# configconnector.yaml apiVersion: core.cnrm.cloud.google.com/v1beta1 kind: ConfigConnector metadata: # the name is restricted to ensure that there is only one # ConfigConnector resource installed in your cluster name: configconnector.core.cnrm.cloud.google.com spec: mode: cluster googleServiceAccount: "KF_SERVICE_ACCOUNT_NAME" # Replace with the full service account resolved from ${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com
Applica la configurazione al cluster.
kubectl apply -f configconnector.yaml
Verifica che Config Connector sia completamente installato prima di continuare.
Config Connector esegue tutti i suoi componenti in uno spazio dei nomi denominato
cnrm-system
. Verifica che i pod siano pronti eseguendo il seguente comando:kubectl wait -n cnrm-system --for=condition=Ready pod --all
Se Config Connector è installato correttamente, dovresti visualizzare un output simile al seguente:
pod/cnrm-controller-manager-0 condition met pod/cnrm-deletiondefender-0 condition met pod/cnrm-resource-stats-recorder-86858dcdc5-6lqzb condition met pod/cnrm-webhook-manager-58c799b8fb-kcznq condition met pod/cnrm-webhook-manager-58c799b8fb-n2zpx condition met
Configura Workload Identity.
kubectl annotate serviceaccount \ --namespace cnrm-system \ --overwrite \ cnrm-controller-manager \ iam.gke.io/gcp-service-account=${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com
Installa Tekton:
kubectl apply -f "https://storage.googleapis.com/tekton-releases/pipeline/previous/v0.23.0/release.yaml"
Installazione di kf
Installa l'interfaccia a riga di comando Kf:
Linux
Questo comando installa la CLI di Kf per tutti gli utenti del sistema. Segui le istruzioni nella scheda Cloud Shell per installarlo solo per te.
gcloud storage cp gs://kf-releases/v2.4.1/kf-linux /tmp/kf
chmod a+x /tmp/kf
sudo mv /tmp/kf /usr/local/bin/kf
Mac
Questo comando installa
kf
per tutti gli utenti del sistema.gcloud storage cp gs://kf-releases/v2.4.1/kf-darwin /tmp/kf
chmod a+x /tmp/kf
sudo mv /tmp/kf /usr/local/bin/kf
Cloud Shell
Questo comando installa
kf
nell'istanza Cloud Shell. Se utilizzibash
, le istruzioni potrebbero dover essere modificate per altre shell.mkdir -p ~/bin
gcloud storage cp gs://kf-releases/v2.4.1/kf-linux ~/bin/kf
chmod a+x ~/bin/kf
echo "export PATH=$HOME/bin:$PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
Windows
Questo comando scarica
kf
nella directory corrente. Aggiungila al percorso se vuoi chiamarla da un punto diverso dalla directory corrente.gcloud storage cp gs://kf-releases/v2.4.1/kf-windows.exe kf.exe
Installa l'operatore:
kubectl apply -f "https://storage.googleapis.com/kf-releases/v2.4.1/operator.yaml"
Configura l'operatore per Kf:
kubectl apply -f "https://storage.googleapis.com/kf-releases/v2.4.1/kfsystem.yaml"
Configura i secret e i valori predefiniti:
export CONTAINER_REGISTRY=${COMPUTE_REGION}-docker.pkg.dev/${CLUSTER_PROJECT_ID}/${CLUSTER_NAME} kubectl patch \ kfsystem kfsystem \ --type='json' \ -p="[{'op': 'replace', 'path': '/spec/kf', 'value': {'enabled': true, 'config': {'spaceContainerRegistry': '${CONTAINER_REGISTRY}', 'secrets':{'workloadidentity':{'googleserviceaccount':'${CLUSTER_NAME}-sa', 'googleprojectid':'${CLUSTER_PROJECT_ID}'}}}}}]"
Convalida l'installazione
kf doctor --retries=20
Esegui la pulizia
Questi passaggi dovrebbero rimuovere tutti i componenti creati nella sezione Creare e preparare un nuovo cluster GKE.
Elimina l'account di servizio Google:
gcloud iam service-accounts delete ${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com
Elimina le associazioni dei criteri IAM:
gcloud projects remove-iam-policy-binding ${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \ --role="roles/storage.admin" gcloud projects remove-iam-policy-binding ${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \ --role="roles/iam.serviceAccountAdmin" gcloud projects remove-iam-policy-binding ${CLUSTER_PROJECT_ID} \ --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \ --role="roles/monitoring.metricWriter"
Elimina il repository di immagini container:
gcloud artifacts repositories delete ${CLUSTER_NAME} \ --location=${COMPUTE_REGION}
Elimina il cluster GKE:
gcloud container clusters delete ${CLUSTER_NAME} --zone ${CLUSTER_LOCATION}