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Cloud Service Mesh
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本頁面由 Cloud Translation API 翻譯而成。

Cloud Service Mesh 範例：初期測試部署

本教學課程將逐步說明 Cloud Service Mesh 的常見應用情境，也就是推出初期測試版本部署作業。

什麼是初期測試部署？

初期測試部署會將一小部分的流量導向新版微服務，然後讓您逐步向全體使用者推出新版微服務，同時淘汰舊版微服務。如果這個程序發生錯誤，流量可以切換回舊版。使用 Cloud Service Mesh 即可設定流量路徑，確保新服務安全上線。

費用

在本文件中，您會使用 Google Cloud的下列計費元件：

如要根據預測用量估算費用，請使用 Pricing Calculator。

初次使用 Google Cloud 的使用者可能符合免費試用資格。

完成本教學課程後，您可以刪除已建立的資源，避免持續產生費用。詳情請參閱「清除」。

事前準備

確認 Cloud 專案已啟用計費功能。瞭解如何確認專案已啟用計費功能。
在 GKE 叢集上安裝代管 Cloud Service Mesh*。

注意： 本教學課程也適用於透過 asmcli 管理的 Cloud Service Mesh，以及叢集內 Cloud Service Mesh。
部署 Ingress 閘道。

複製存放區：

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/anthos-service-mesh-samples
cd anthos-service-mesh-samples/docs/canary-service

部署 Online Boutique

將 kubectl 的目前內容設為部署 Online Boutique 的叢集：

gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_NAME  \
--project=PROJECT_ID \
--zone=CLUSTER_LOCATION

為範例應用程式和輸入閘道建立命名空間：
```
kubectl create namespace onlineboutique
```
標記 onlineboutique 命名空間，自動插入 Envoy Proxy。請按照這篇文章的步驟，啟用自動 Sidecar 插入功能。

部署範例應用程式。在本教學課程中，您將部署 Online Boutique，這是一個微服務示範應用程式。

kubectl apply \
-n onlineboutique \
-f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/anthos-service-mesh-samples/main/docs/shared/online-boutique/kubernetes-manifests.yaml

執行下列指令，將 version=v1 標籤新增至 productcatalog 部署作業：

kubectl patch deployments/productcatalogservice -p '{"spec":{"template":{"metadata":{"labels":{"version":"v1"}}}}}' \
-n onlineboutique

查看您部署的服務：

kubectl get pods -n onlineboutique

預期輸出內容：

NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
adservice-85598d856b-m84m6               2/2     Running   0          2m7s
cartservice-c77f6b866-m67vd              2/2     Running   0          2m8s
checkoutservice-654c47f4b6-hqtqr         2/2     Running   0          2m10s
currencyservice-59bc889674-jhk8z         2/2     Running   0          2m8s
emailservice-5b9fff7cb8-8nqwz            2/2     Running   0          2m10s
frontend-77b88cc7cb-mr4rp                2/2     Running   0          2m9s
loadgenerator-6958f5bc8b-55q7w           2/2     Running   0          2m8s
paymentservice-68dd9755bb-2jmb7          2/2     Running   0          2m9s
productcatalogservice-84f95c95ff-c5kl6   2/2     Running   0          114s
recommendationservice-64dc9dfbc8-xfs2t   2/2     Running   0          2m9s
redis-cart-5b569cd47-cc2qd               2/2     Running   0          2m7s
shippingservice-5488d5b6cb-lfhtt         2/2     Running   0          2m7s

應用程式的所有 Pod 應都已啟動並執行，且 READY 欄中應顯示 2/2。這表示 Pod 已成功插入 Envoy 補充容器 Proxy。

部署 productcatalog 第 1 版的 VirtualService 和 DestinationRule：

kubectl apply -f destination-vs-v1.yaml -n onlineboutique

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: DestinationRule
metadata:
  name: productcatalogservice
spec:
  host: productcatalogservice
  subsets:
  - labels:
      version: v1
    name: v1
---
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: productcatalogservice
spec:
  hosts:
  - productcatalogservice
  http:
  - route:
    - destination:
        host: productcatalogservice
        subset: v1

請注意，資源中只會出現 v1。

使用 Ingress 的外部 IP 位址，在瀏覽器中前往應用程式：
```
kubectl get services -n GATEWAY_NAMESPACE
```

接下來，我們將瀏覽 Cloud Service Mesh 使用者介面，並說明如何查看指標。

在 Google Cloud 控制台中部署及查看服務

前往 Google Cloud 控制台的「GKE Enterprise Services」(GKE Enterprise 服務) 頁面。

前往 GKE Enterprise 服務
根據預設，您會在「表格」檢視畫面中查看服務。

表格總覽可讓您一目瞭然地觀察所有服務和重要指標。
按一下右上方的「拓撲」。您可以在這裡查看服務及其互動情形。

您可以展開服務，然後將游標懸停在服務上，查看每項服務每秒的要求數。
返回「表格檢視」。
在「服務表」中，選取 productcatalogservice。系統會將你導向服務總覽頁面。
在畫面左側，按一下「流量」。
確保傳入 productcatalogservice 的流量 100% 都會導向工作負載服務。

下節將說明如何建立 productcatalog 服務的 v2 版本。

部署服務的 v2 版本

在本教學課程中，productcatalogservice-v2 會在含有 EXTRA_LATENCY 欄位的要求中導入 3 秒延遲。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: productcatalogservice-v2
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: productcatalogservice
  template:
    metadata:
      labels:
        app: productcatalogservice
        version: v2
    spec:
      containers:
      - env:
        - name: PORT
          value: '3550'
        - name: EXTRA_LATENCY
          value: 3s
        name: server
        image: gcr.io/google-samples/microservices-demo/productcatalogservice:v0.3.6
        livenessProbe:
          exec:
            command: ["/bin/grpc_health_probe", "-addr=:3550"]
        ports:
        - containerPort: 3550
        readinessProbe:
          exec:
            command: ["/bin/grpc_health_probe", "-addr=:3550"]
        resources:
          limits:
            cpu: 200m
            memory: 128Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 64Mi
      terminationGracePeriodSeconds: 5

將這項資源套用至 onlineboutique 命名空間。

kubectl apply -f productcatalog-v2.yaml -n onlineboutique

檢查應用程式 Pod。

kubectl get pods -n onlineboutique

預期輸出內容：

NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
adservice-85598d856b-8wqfd                  2/2     Running   0          25h
cartservice-c77f6b866-7jwcr                 2/2     Running   0          25h
checkoutservice-654c47f4b6-n8c6x            2/2     Running   0          25h
currencyservice-59bc889674-l5xw2            2/2     Running   0          25h
emailservice-5b9fff7cb8-jjr89               2/2     Running   0          25h
frontend-77b88cc7cb-bwtk4                   2/2     Running   0          25h
loadgenerator-6958f5bc8b-lqmnw              2/2     Running   0          25h
paymentservice-68dd9755bb-dckrj             2/2     Running   0          25h
productcatalogservice-84f95c95ff-ddhjv      2/2     Running   0          25h
productcatalogservice-v2-6df4cf5475-9lwjb   2/2     Running   0          8s
recommendationservice-64dc9dfbc8-7s7cx      2/2     Running   0          25h
redis-cart-5b569cd47-vw7lw                  2/2     Running   0          25h
shippingservice-5488d5b6cb-dj5gd            2/2     Running   0          25h

請注意，現在列出了兩個 productcatalogservices。

DestinationRule 是指定服務子集的方式。在這個情境中，productcatalogservice 的 v1 和 v2 都有子集。

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: DestinationRule
metadata:
  name: productcatalogservice
spec:
  host: productcatalogservice
  subsets:
  - labels:
      version: v1
    name: v1
  - labels:
      version: v2
    name: v2

請注意 labels 欄位。流量由 VirtualService 路由後，系統會區分 productcatalogservice 的版本。

套用 DestinationRule：

kubectl apply -f destination-v1-v2.yaml -n onlineboutique

在 v1 和 v2 之間拆分流量

VirtualService 是將一小部分流量導向 productcatalogservice v2 的方式。

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: productcatalogservice
spec:
  hosts:
  - productcatalogservice
  http:
  - route:
    - destination:
        host: productcatalogservice
        subset: v1
      weight: 75
    - destination:
        host: productcatalogservice
        subset: v2
      weight: 25

子集欄位會指出版本，權重欄位則會指出流量的百分比拆分。75% 的流量會導向 productcatalog 的 v1，25% 的流量則會導向 v2。

套用 VirtualService：

kubectl apply -f vs-split-traffic.yaml -n onlineboutique

如果您造訪叢集 Ingress 的 EXTERNAL_IP，應該會發現前端載入速度會定期變慢。

下一節將說明 GKE Enterprise Google Cloud 控制台中的流量分割。

在 Google Cloud 控制台中觀察流量分配

返回 Google Cloud 控制台，然後前往 GKE Enterprise 服務頁面前往 GKE Enterprise 服務
按一下右上方的「拓撲」。

擴展 productcatalogservice 工作負載。您會看到 productcatalogservice 和 productcatalogservice-v2 部署作業。
返回「表格檢視」。按一下「服務」表格中的 productcatalogservice。返回左側導覽列的「流量」。
請注意，系統會根據 VirtualService 檔案中指定的百分比，將傳入流量分配給 v1 和 v2，且 productcatalog 服務有 2 個工作負載。

畫面右側會顯示「要求」、「錯誤率」和「延遲時間指標」。使用 Cloud Service Mesh 時，每項服務都會列出這些指標，方便您進行觀測。

注意： 系統需要一段時間，才會顯示實際的 75-25 分流，因為流量會隨著時間導向 v2 服務。

推出或復原至某個版本

在 Canary 部署期間觀察指標後，您可以利用 VirtualService 資源推出新服務，或回復舊服務。

推出作業

確認第 2 版服務的行為符合預期後，請逐步增加第 2 版服務的流量行為。最終，所有流量都會導向新服務。

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: productcatalogservice
spec:
  hosts:
  - productcatalogservice
  http:
  - route:
    - destination:
        host: productcatalogservice
        subset: v2

如要將所有流量導向 productcatalogservice 的 v2：

kubectl apply -f vs-v2.yaml -n onlineboutique

復原

如要復原為 v1 服務，只要套用先前的 destination-vs-v1.yaml 即可。這樣一來，流量只會導向 productcatalogservice 的 v1 版本。

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: productcatalogservice
spec:
  hosts:
  - productcatalogservice
  http:
  - route:
    - destination:
        host: productcatalogservice
        subset: v1

如要將所有流量導向 productcatalogservice 的 v1：

kubectl apply -f vs-v1.yaml -n onlineboutique

清除所用資源

如要避免系統向您的 Google Cloud 帳戶收取本教學課程中所用資源的相關費用，請刪除含有該項資源的專案，或者保留專案但刪除個別資源。

如要避免系統持續向您的 Google Cloud 帳戶收取本教學課程所用資源的費用，請刪除專案或個別資源。

刪除專案

在 Cloud Shell 中刪除專案：
```
gcloud projects delete PROJECT_ID
```

刪除資源

如要避免產生額外費用，請刪除叢集：

gcloud container clusters delete  CLUSTER_NAME  \
--project=PROJECT_ID \
--zone=CLUSTER_LOCATION

如要保留叢集並移除 Online Boutique 範例，請按照下列步驟操作：

刪除應用程式命名空間：

kubectl delete -f namespace onlineboutique

預期輸出內容：

namespace "onlineboutique" deleted

刪除服務項目：

kubectl delete -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/microservices-demo/main/istio-manifests/frontend.yaml -n onlineboutique
kubectl delete -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/microservices-demo/main/istio-manifests/frontend-gateway.yaml -n onlineboutique

預期輸出內容：

serviceentry.networking.istio.io "allow-egress-googleapis" deleted
serviceentry.networking.istio.io "allow-egress-google-metadata" deleted

後續步驟

如需設定 PeerAuthentication 政策的一般指南，請參閱「設定傳輸層安全防護」。

Cloud Service Mesh 範例：初期測試部署 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

什麼是初期測試部署？

費用

事前準備

部署 Online Boutique

在 Google Cloud 控制台中部署及查看服務

部署服務的 v2 版本

在 v1 和 v2 之間拆分流量

在 Google Cloud 控制台中觀察流量分配

推出或復原至某個版本

推出作業

復原

清除所用資源

刪除專案

刪除資源

後續步驟

Cloud Service Mesh 範例：初期測試部署