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GKE에서 멀티 클러스터 메시 설정

이 가이드에서는 Mesh CA 또는 Istio CA를 사용하여 두 클러스터를 단일 Cloud Service Mesh로 조인하고 클러스터 간 부하 분산을 사용 설정하는 방법을 설명합니다. 이 프로세스를 손쉽게 확장하여 여러 개의 클러스터를 메시에 조인할 수 있습니다.

멀티 클러스터 Cloud Service Mesh 구성은 확장, 위치, 격리와 같은 중요한 기업 문제를 해결할 수 있습니다. 자세한 내용은 멀티 클러스터 사용 사례를 참조하세요.

기본 요건

이 가이드에서는 다음 요구사항을 충족하는 Google Cloud GKE 클러스터가 2개 이상 있다고 가정합니다.

Cloud Service Mesh 버전 1.11 이상이 asmcli install을 사용하여 클러스터에 설치되어 있어야 합니다. asmcli install을 실행할 때 asmcli에서 --output_dir에 지정된 디렉터리에 다운로드하는 asmcli, istioctl 도구, 샘플이 필요합니다. 설정하려면 종속 도구 설치 및 클러스터 검증의 단계를 따라 다음 작업을 수행하세요.
Cloud Service Mesh를 구성하려면 먼저 메시의 클러스터가 모든 포드 간에 연결되어 있어야 합니다. 또한 동일한 프로젝트에 없는 클러스터를 조인하는 경우 클러스터는 동일한 Fleet 호스트 프로젝트에 등록되어야 하며 클러스터가 동일한 네트워크의 공유 VPC 구성에 함께 있어야 합니다. 또한 공유 VPC를 호스팅할 하나의 프로젝트와 클러스터를 만들기 위한 2개의 서비스 프로젝트를 두는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 공유 VPC를 사용하여 클러스터 설정을 참조하세요.
Istio CA를 사용하는 경우 두 클러스터에 동일한 커스텀 루트 인증서를 사용합니다.
Cloud Service Mesh가 비공개 클러스터에 빌드된 경우 동일한 VPC에 단일 서브넷을 생성하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 다음을 확인합니다.
1. 컨트롤 플레인은 클러스터 비공개 IP를 통해 원격 비공개 클러스터 컨트롤 플레인에 연결할 수 있습니다.
2. 호출 컨트롤 플레인의 IP 범위를 원격 비공개 클러스터의 승인된 네트워크에 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 비공개 클러스터 간 엔드포인트 디스커버리 구성을 참조하세요.
멀티 클러스터 메시에 있는 Cloud Service Mesh 컨트롤 플레인의 다른 인스턴스에서 API 서버에 연결할 수 있어야 합니다.
- 클러스터에 전역 액세스가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.
- 마스터 승인 네트워크에서 허용 목록을 통해 Cloud Service Mesh 컨트롤 플레인 IP가 적절하게 허용되었는지 확인합니다.

프로젝트 및 클러스터 변수 설정

다음과 같은 프로젝트 ID, 클러스터 영역 또는 리전, 클러스터 이름, 컨텍스트의 환경 변수를 만듭니다.

export PROJECT_1=PROJECT_ID_1
export LOCATION_1=CLUSTER_LOCATION_1
export CLUSTER_1=CLUSTER_NAME_1
export CTX_1="gke_${PROJECT_1}_${LOCATION_1}_${CLUSTER_1}"

export PROJECT_2=PROJECT_ID_2
export LOCATION_2=CLUSTER_LOCATION_2
export CLUSTER_2=CLUSTER_NAME_2
export CTX_2="gke_${PROJECT_2}_${LOCATION_2}_${CLUSTER_2}"

새로 생성된 클러스터가 있으면 다음 gcloud 명령어로 각 클러스터에 대해 사용자 인증 정보를 가져와야 합니다. 그렇지 않으면 연결된 context를 이 가이드의 다음 단계에서 사용할 수 없습니다.

명령어는 클러스터 유형(리전 또는 영역)에 따라 달라집니다.
리전
```
gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_1} --region ${LOCATION_1}
gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_2} --region ${LOCATION_2}
```
영역
```
gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_1} --zone ${LOCATION_1}
gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_2} --zone ${LOCATION_2}
```

방화벽 규칙 만들기

일부 경우에는 클러스터 간 트래픽이 허용되도록 방화벽 규칙을 만들어야 합니다. 예를 들어 다음과 같은 경우 방화벽 규칙을 만들어야 합니다.

메시의 클러스터에 다른 서브넷을 사용하는 경우
pod가 443 및 15002 외의 포트를 여는 경우

GKE는 각 노드에 방화벽 규칙을 자동으로 추가하여 동일한 서브넷 내의 트래픽을 허용합니다. 메시에 여러 서브넷이 포함된 경우, 서브넷 간 트래픽을 허용하도록 방화벽 규칙을 명시적으로 설정해야 합니다. 각 서브넷에 대해 새 방화벽 규칙을 추가하여 소스 IP CIDR 블록과 모든 수신 트래픽의 타겟 포트를 허용해야 합니다.

다음 안내를 따라 프로젝트의 모든 클러스터 간 통신 또는 $CLUSTER_1 및 $CLUSTER_2 간 통신만 허용할 수 있습니다.

클러스터 네트워크에 대한 정보를 수집합니다.

모든 프로젝트 클러스터

클러스터가 같은 프로젝트에 있으면 다음 명령어를 사용하여 프로젝트의 모든 클러스터 간에 통신할 수 있습니다. 프로젝트에서 노출하지 않으려는 클러스터가 있으면 특정 클러스터 탭의 명령어를 사용합니다.

function join_by { local IFS="$1"; shift; echo "$*"; }
ALL_CLUSTER_CIDRS=$(gcloud container clusters list --project $PROJECT_1 --format='value(clusterIpv4Cidr)' | sort | uniq)
ALL_CLUSTER_CIDRS=$(join_by , $(echo "${ALL_CLUSTER_CIDRS}"))
ALL_CLUSTER_NETTAGS=$(gcloud compute instances list --project $PROJECT_1 --format='value(tags.items.[0])' | sort | uniq)
ALL_CLUSTER_NETTAGS=$(join_by , $(echo "${ALL_CLUSTER_NETTAGS}"))

특정 클러스터

다음 명령어는 $CLUSTER_1 및 $CLUSTER_2 간 통신을 허용하며 프로젝트의 다른 클러스터를 노출하지 않습니다.

function join_by { local IFS="$1"; shift; echo "$*"; }
ALL_CLUSTER_CIDRS=$(for P in $PROJECT_1 $PROJECT_2; do gcloud --project $P container clusters list --filter="name:($CLUSTER_1,$CLUSTER_2)" --format='value(clusterIpv4Cidr)'; done | sort | uniq)
ALL_CLUSTER_CIDRS=$(join_by , $(echo "${ALL_CLUSTER_CIDRS}"))
ALL_CLUSTER_NETTAGS=$(for P in $PROJECT_1 $PROJECT_2; do gcloud --project $P compute instances list  --filter="name:($CLUSTER_1,$CLUSTER_2)" --format='value(tags.items.[0])' ; done | sort | uniq)
ALL_CLUSTER_NETTAGS=$(join_by , $(echo "${ALL_CLUSTER_NETTAGS}"))

방화벽 규칙 만들기

GKE

gcloud compute firewall-rules create istio-multicluster-pods \
    --allow=tcp,udp,icmp,esp,ah,sctp \
    --direction=INGRESS \
    --priority=900 \
    --source-ranges="${ALL_CLUSTER_CIDRS}" \
    --target-tags="${ALL_CLUSTER_NETTAGS}" --quiet \
    --network=YOUR_NETWORK

Autopilot

TAGS=""
for CLUSTER in ${CLUSTER_1} ${CLUSTER_2}
do
    TAGS+=$(gcloud compute firewall-rules list --filter="Name:$CLUSTER*" --format="value(targetTags)" | uniq) && TAGS+=","
done
TAGS=${TAGS::-1}
echo "Network tags for pod ranges are $TAGS"

gcloud compute firewall-rules create asm-multicluster-pods \
    --allow=tcp,udp,icmp,esp,ah,sctp \
    --network=gke-cluster-vpc \
    --direction=INGRESS \
    --priority=900 --network=VPC_NAME \
    --source-ranges="${ALL_CLUSTER_CIDRS}" \
    --target-tags=$TAGS

엔드포인트 검색 구성

엔드포인트 검색을 구성하는 데 필요한 단계는 Fleet의 클러스터에서 선언적 API를 사용하는 것과 공개 클러스터 또는비공개 클러스터에 이를 수동으로 사용 설정하는 것 중 무엇을 선호하는지에 따라 다릅니다.

선언적 API로 공개 또는 비공개 클러스터 간 엔드포인트 검색 사용 설정(미리보기)

asm-options configmap의 "multicluster_mode":"connected" 구성을 적용하여 Fleet의 공개 또는 비공개 클러스터 간에 엔드포인트 검색을 사용 설정할 수 있습니다. 동일한 Fleet에 이 구성이 사용 설정된 클러스터는 서로 간에 상호 클러스터 서비스 검색이 자동으로 사용 설정됩니다.

이 방법은 모든 출시 채널의 관리형 Cloud Service Mesh 설치에 사용할 수 있습니다. 또한 Google Cloud 콘솔에서 새 GKE 클러스터를 만들 때 Cloud Service Mesh 사용 설정 기능을 사용하여 관리형 Cloud Service Mesh를 프로비저닝한 경우 멀티 클러스터 엔드포인트 검색을 구성하는 데 선호되는 방법입니다.

계속하기 전에 방화벽 규칙을 만들어야 합니다.

여러 프로젝트의 경우 버전 meshConfig의 trustDomainAliases에 FLEET_PROJECT_ID.svc.id.goog가 아직 없는 경우 수동으로 추가해야 합니다.

사용 설정

asm-options configmap이 클러스터에 이미 존재하는 경우 클러스터에 엔드포인트 검색을 사용 설정합니다.

kubectl patch configmap/asm-options -n istio-system --type merge -p '{"data":{"multicluster_mode":"connected"}}'

asm-options configmap이 클러스터에 아직 없는 경우에는 이를 연결된 데이터로 만들고 클러스터의 엔드포인트 검색을 사용 설정합니다.

kubectl --context ${CTX_1} create configmap asm-options -n istio-system --from-file <(echo '{"data":{"multicluster_mode":"connected"}}')

사용 중지

클러스터의 엔드포인트 검색 사용 중지:

kubectl patch configmap/asm-options -n istio-system --type merge -p '{"data":{"multicluster_mode":"manual"}}'

엔드포인트 검색을 사용 중지하지 않고 Fleet에서 클러스터를 등록 취소하면 보안 비밀이 클러스터에 남아 있을 수 있습니다. 나머지 보안 비밀은 수동으로 삭제해야 합니다.

다음 명령어를 실행하여 삭제해야 할 보안 비밀을 찾습니다.

kubectl get secrets -n istio-system -l istio.io/owned-by=mesh.googleapis.com,istio/multiCluster=true

각 보안 비밀을 삭제합니다.
```
kubectl delete secret SECRET_NAME
```
남은 보안 비밀마다 이 단계를 반복합니다.

공개 클러스터 간 엔드포인트 검색 구성

GKE 클러스터 간 엔드포인트 검색을 구성하려면 asmcli create-mesh를 실행합니다. 이 명령어는 다음을 수행합니다.

모든 클러스터를 동일한 Fleet에 등록합니다.
Fleet 워크로드 아이덴티티를 신뢰하도록 메시를 구성합니다.
원격 보안 비밀을 만듭니다.

각 클러스터에 대한 URI 또는 kubeconfig 파일 경로를 지정할 수 있습니다.

클러스터 URI

다음 명령어에서 FLEET_PROJECT_ID를 Fleet 호스트 프로젝트의 프로젝트 ID로 바꾸고 클러스터 URI를 각 클러스터의 클러스터 이름, 영역 또는 리전, 프로젝트 ID로 바꿉니다. 이 예시에서는 클러스터 2개만 표시하지만 명령어를 실행하면 Fleet에 추가할 수 있는 최대 허용 클러스터 수에 따라 추가 클러스터에 엔드포인트 검색을 사용 설정할 수 있습니다.

./asmcli create-mesh \
    FLEET_PROJECT_ID \
    ${PROJECT_1}/${LOCATION_1}/${CLUSTER_1} \
    ${PROJECT_2}/${LOCATION_2}/${CLUSTER_2}

kubeconfig 파일

다음 명령어에서 FLEET_PROJECT_ID를 Fleet 호스트 프로젝트의 프로젝트 ID로, PATH_TO_KUBECONFIG를 각 kubeconfig 파일 경로로 바꿉니다. 이 예시에서는 클러스터 2개만 표시하지만 Fleet에 추가할 수 있는 최대 허용 클러스터 수에 따라 추가 클러스터에서 엔드포인트 검색을 사용 설정할 수 있습니다.

./asmcli create-mesh \
    FLEET_PROJECT_ID \
    PATH_TO_KUBECONFIG_1 \
    PATH_TO_KUBECONFIG_2

비공개 클러스터 간 엔드포인트 디스커버리 구성

API 서버가 다른 클러스터의 Cloud Service Mesh 컨트롤 플레인에 대한 클러스터에 액세스할 수 있도록 원격 보안 비밀을 구성합니다. 명령어는 Cloud Service Mesh 유형(클러스터 내 또는 관리형)에 따라 다릅니다.

A. 클러스터 내 Cloud Service Mesh의 경우 공개 IP에 액세스할 수 없으므로 공개 IP 대신 비공개 IP를 구성해야 합니다.

PRIV_IP=`gcloud container clusters describe "${CLUSTER_1}" --project "${PROJECT_1}" \
 --zone "${LOCATION_1}" --format "value(privateClusterConfig.privateEndpoint)"`

./istioctl x create-remote-secret --context=${CTX_1} --name=${CLUSTER_1} --server=https://${PRIV_IP} > ${CTX_1}.secret

PRIV_IP=`gcloud container clusters describe "${CLUSTER_2}" --project "${PROJECT_2}" \
 --zone "${LOCATION_2}" --format "value(privateClusterConfig.privateEndpoint)"`

./istioctl x create-remote-secret --context=${CTX_2} --name=${CLUSTER_2} --server=https://${PRIV_IP} > ${CTX_2}.secret

B. 관리형 Cloud Service Mesh의 경우:

PUBLIC_IP=`gcloud container clusters describe "${CLUSTER_1}" --project "${PROJECT_1}" \
 --zone "${LOCATION_1}" --format "value(privateClusterConfig.publicEndpoint)"`

./istioctl x create-remote-secret --context=${CTX_1} --name=${CLUSTER_1} --server=https://${PUBLIC_IP} > ${CTX_1}.secret

PUBLIC_IP=`gcloud container clusters describe "${CLUSTER_2}" --project "${PROJECT_2}" \
 --zone "${LOCATION_2}" --format "value(privateClusterConfig.publicEndpoint)"`

./istioctl x create-remote-secret --context=${CTX_2} --name=${CLUSTER_2} --server=https://${PUBLIC_IP} > ${CTX_2}.secret

클러스터에 새 보안 비밀을 적용합니다.

kubectl apply -f ${CTX_1}.secret --context=${CTX_2}

kubectl apply -f ${CTX_2}.secret --context=${CTX_1}

비공개 클러스터의 승인된 네트워크 구성

다음 조건이 모두 메시에 적용되는 경우에만 이 섹션을 따르세요.

비공개 클러스터를 사용 중임
클러스터가 동일한 서브넷에 속하지 않음
클러스터에서 승인된 네트워크를 사용 설정함

여러 비공개 클러스터를 배포할 때는 각 클러스터의 Cloud Service Mesh 컨트롤 플레인에서 원격 클러스터의 GKE 컨트롤 플레인을 호출해야 합니다. 트래픽을 허용하려면 호출 클러스터의 포드 주소 범위를 원격 클러스터의 승인된 네트워크에 추가해야 합니다.

각 클러스터의 pod IP CIDR 블록을 가져옵니다.

POD_IP_CIDR_1=`gcloud container clusters describe ${CLUSTER_1} --project ${PROJECT_1} --zone ${LOCATION_1} \
  --format "value(ipAllocationPolicy.clusterIpv4CidrBlock)"`

POD_IP_CIDR_2=`gcloud container clusters describe ${CLUSTER_2} --project ${PROJECT_2} --zone ${LOCATION_2} \
  --format "value(ipAllocationPolicy.clusterIpv4CidrBlock)"`

Kubernetes 클러스터 pod IP CIDR 블록을 원격 클러스터에 추가합니다.

EXISTING_CIDR_1=`gcloud container clusters describe ${CLUSTER_1} --project ${PROJECT_1} --zone ${LOCATION_1} \
 --format "value(masterAuthorizedNetworksConfig.cidrBlocks.cidrBlock)"`
gcloud container clusters update ${CLUSTER_1} --project ${PROJECT_1} --zone ${LOCATION_1} \
--enable-master-authorized-networks \
--master-authorized-networks ${POD_IP_CIDR_2},${EXISTING_CIDR_1//;/,}

EXISTING_CIDR_2=`gcloud container clusters describe ${CLUSTER_2} --project ${PROJECT_2} --zone ${LOCATION_2} \
 --format "value(masterAuthorizedNetworksConfig.cidrBlocks.cidrBlock)"`
gcloud container clusters update ${CLUSTER_2} --project ${PROJECT_2} --zone ${LOCATION_2} \
--enable-master-authorized-networks \
--master-authorized-networks ${POD_IP_CIDR_1},${EXISTING_CIDR_2//;/,}

자세한 내용은 승인된 네트워크로 클러스터 만들기를 참조하세요.

승인된 네트워크가 업데이트되었는지 확인합니다.

gcloud container clusters describe ${CLUSTER_1} --project ${PROJECT_1} --zone ${LOCATION_1} \
 --format "value(masterAuthorizedNetworksConfig.cidrBlocks.cidrBlock)"

gcloud container clusters describe ${CLUSTER_2} --project ${PROJECT_2} --zone ${LOCATION_2} \
 --format "value(masterAuthorizedNetworksConfig.cidrBlocks.cidrBlock)"

컨트롤 플레인 전역 액세스 사용 설정

다음 조건이 모두 메시에 적용되는 경우에만 이 섹션을 따르세요.

비공개 클러스터를 사용 중임
메시의 클러스터에 다른 리전을 사용함

원격 클러스터의 GKE 컨트롤 플레인을 호출하려면 각 클러스터에서 Cloud Service Mesh 컨트롤 플레인을 허용하도록 컨트롤 플레인 전역 액세스를 사용 설정해야 합니다.

컨트롤 플레인 전역 액세스 사용 설정

gcloud container clusters update ${CLUSTER_1} --project ${PROJECT_1} --zone ${LOCATION_1} \
 --enable-master-global-access

gcloud container clusters update ${CLUSTER_2} --project ${PROJECT_2} --zone ${LOCATION_2} \
 --enable-master-global-access

컨트롤 플레인 전역 액세스가 사용 설정되었는지 확인합니다.

gcloud container clusters describe ${CLUSTER_1} --project ${PROJECT_1} --zone ${LOCATION_1}

gcloud container clusters describe ${CLUSTER_2} --project ${PROJECT_2} --zone ${LOCATION_2}

출력의 privateClusterConfig 섹션에는 masterGlobalAccessConfig의 상태가 표시됩니다.

멀티 클러스터 연결 확인

이 섹션에서는 샘플 HelloWorld 및 Sleep 서비스를 멀티 클러스터 환경에 배포하여 클러스터 간 부하 분산 작동 방식을 확인하는 방법을 설명합니다.

샘플 디렉터리의 변수 설정

asmcli가 다운로드된 위치로 이동하고 다음 명령어를 실행하여 ASM_VERSION을 설정합니다.
```
export ASM_VERSION="$(./asmcli --version)"
```
작업 폴더를 클러스터 간 부하 분산이 작동하는지 확인하는 데 사용하는 샘플로 설정합니다. 샘플은 asmcli install 명령어에 지정된 --output_dir 디렉터리의 하위 디렉터리에 있습니다. 다음 명령어에서 OUTPUT_DIR를 --output_dir에 지정한 디렉터리로 변경합니다.
```
export SAMPLES_DIR=OUTPUT_DIR/istio-${ASM_VERSION%+*}
```

사이드카 삽입 사용 설정

이후 단계에서 사용할 버전 라벨 값을 찾습니다. 이 단계는 Cloud Service Mesh 유형(관리형 또는 클러스터 내)에 따라 다릅니다.

참고: 각 클러스터에 서로 다른 버전의 Cloud Service Mesh 버전이 있는 경우 각 클러스터에 대해 다음 명령어를 실행해야 합니다.
관리됨
다음 명령어를 사용하여 이후 단계에서 사용할 버전 라벨을 찾습니다.
```
kubectl get controlplanerevision -n istio-system
```
결과는 다음과 유사합니다.
```
 NAME                RECONCILED   STALLED   AGE
 asm-managed-rapid   True         False     89d
 
```
출력의 NAME 열 아래에서 버전 라벨 값을 확인합니다. 이 예시에서 값은 asm-managed-rapid입니다. 다음 섹션의 단계에서 버전 값을 사용하세요.
클러스터 내
다음 명령어를 사용하여 이후 단계에서 사용할 버전 라벨을 찾습니다.
```
kubectl -n istio-system get pods -l app=istiod --show-labels
```
결과는 다음과 유사합니다.
```
 NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE   LABELS
 istiod-asm-173-3-5788d57586-bljj4   1/1     Running   0          23h   app=istiod,istio.io/rev=asm-173-3,istio=istiod,pod-template-hash=5788d57586
 istiod-asm-173-3-5788d57586-vsklm   1/1     Running   1          23h   app=istiod,istio.io/rev=asm-173-3,istio=istiod,pod-template-hash=5788d57586
 
```
출력의 LABELS 열 아래에서 istio.io/rev= 프리픽스 다음에 있는 istiod 버전 라벨의 값을 확인합니다. 이 예시에서 값은 asm-173-3입니다. 다음 섹션의 단계에서 버전 값을 사용하세요.

HelloWorld 서비스 설치

각 클러스터에서 샘플 네임스페이스와 서비스 정의를 만듭니다. 다음 명령어에서 REVISION을 이전 단계에서 기록한 istiod 버전 라벨로 대체합니다.

중요: Cloud Service Mesh 관리 컨트롤 플레인을 사용하는 경우 다음 단계에서 REVISION을 asm-managed로 바꿉니다.
```
for CTX in ${CTX_1} ${CTX_2}
do
    kubectl create --context=${CTX} namespace sample
    kubectl label --context=${CTX} namespace sample \
        istio-injection- istio.io/rev=REVISION --overwrite
done
```
여기서 REVISION은 이전에 기록한 istiod 버전 라벨입니다.

출력은 다음과 같습니다.
```
label "istio-injection" not found.
namespace/sample labeled
```
label "istio-injection" not found.를 안전하게 무시할 수 있습니다.

두 클러스터에서 HelloWorld 서비스를 만듭니다.

kubectl create --context=${CTX_1} \
    -f ${SAMPLES_DIR}/samples/helloworld/helloworld.yaml \
    -l service=helloworld -n sample

kubectl create --context=${CTX_2} \
    -f ${SAMPLES_DIR}/samples/helloworld/helloworld.yaml \
    -l service=helloworld -n sample

HelloWorld v1 및 v2를 각 클러스터에 배포

나중에 클러스터 간 부하 분산을 확인하는 데 도움이 되도록 HelloWorld v1을 CLUSTER_1에, v2를 CLUSTER_2에 배포합니다.

kubectl create --context=${CTX_1} \
  -f ${SAMPLES_DIR}/samples/helloworld/helloworld.yaml \
  -l version=v1 -n sample

kubectl create --context=${CTX_2} \
  -f ${SAMPLES_DIR}/samples/helloworld/helloworld.yaml \
  -l version=v2 -n sample

다음 명령어를 사용하여 HelloWorld v1 및 v2가 실행 중인지 확인합니다. 출력이 다음과 비슷한지 확인합니다.

kubectl get pod --context=${CTX_1} -n sample

NAME                            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
helloworld-v1-86f77cd7bd-cpxhv  2/2       Running   0          40s

kubectl get pod --context=${CTX_2} -n sample

NAME                            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
helloworld-v2-758dd55874-6x4t8  2/2       Running   0          40s

Sleep 서비스 배포

두 클러스터에 Sleep 서비스를 배포합니다. 이 포드는 데모용으로 인위적인 네트워크 트래픽을 생성합니다.

for CTX in ${CTX_1} ${CTX_2}
do
    kubectl apply --context=${CTX} \
        -f ${SAMPLES_DIR}/samples/sleep/sleep.yaml -n sample
done

각 클러스터에서 Sleep 서비스가 시작될 때까지 기다립니다. 출력이 다음과 비슷한지 확인합니다.

kubectl get pod --context=${CTX_1} -n sample -l app=sleep

NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
sleep-754684654f-n6bzf           2/2     Running   0          5s

kubectl get pod --context=${CTX_2} -n sample -l app=sleep

NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
sleep-754684654f-dzl9j           2/2     Running   0          5s

클러스터 간 부하 분산 확인

HelloWorld 서비스를 여러 번 호출하고 출력을 확인하여 v1과 v2에서 번갈아 응답을 보내는지 확인합니다.

HelloWorld 서비스를 호출합니다.

kubectl exec --context="${CTX_1}" -n sample -c sleep \
    "$(kubectl get pod --context="${CTX_1}" -n sample -l \
    app=sleep -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')" \
    -- /bin/sh -c 'for i in $(seq 1 20); do curl -sS helloworld.sample:5000/hello; done'

출력은 다음과 비슷합니다.

Hello version: v2, instance: helloworld-v2-758dd55874-6x4t8
Hello version: v1, instance: helloworld-v1-86f77cd7bd-cpxhv
...

HelloWorld 서비스를 다시 호출합니다.

kubectl exec --context="${CTX_2}" -n sample -c sleep \
    "$(kubectl get pod --context="${CTX_2}" -n sample -l \
    app=sleep -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')" \
    -- /bin/sh -c 'for i in $(seq 1 20); do curl -sS helloworld.sample:5000/hello; done'

출력은 다음과 비슷합니다.

Hello version: v2, instance: helloworld-v2-758dd55874-6x4t8
Hello version: v1, instance: helloworld-v1-86f77cd7bd-cpxhv
...

수고하셨습니다. 멀티 클러스터 Cloud Service Mesh의 부하 분산이 성공적으로 완료되었습니다.

HelloWorld 서비스 삭제

부하 분산이 확인되면 클러스터에서 HelloWorld 및 Sleep 모드를 삭제합니다.

kubectl delete ns sample --context ${CTX_1}
kubectl delete ns sample --context ${CTX_2}

GKE에서 멀티 클러스터 메시 설정

기본 요건

프로젝트 및 클러스터 변수 설정

리전

영역

방화벽 규칙 만들기

모든 프로젝트 클러스터

특정 클러스터

GKE

Autopilot

엔드포인트 검색 구성

선언적 API로 공개 또는 비공개 클러스터 간 엔드포인트 검색 사용 설정(미리보기)

사용 설정

사용 중지

공개 클러스터 간 엔드포인트 검색 구성

클러스터 URI

kubeconfig 파일

비공개 클러스터 간 엔드포인트 디스커버리 구성

비공개 클러스터의 승인된 네트워크 구성

컨트롤 플레인 전역 액세스 사용 설정

멀티 클러스터 연결 확인

샘플 디렉터리의 변수 설정

사이드카 삽입 사용 설정

관리됨

클러스터 내

HelloWorld 서비스 설치

HelloWorld v1 및 v2를 각 클러스터에 배포

Sleep 서비스 배포

클러스터 간 부하 분산 확인

HelloWorld 서비스 삭제