手動安裝 Config Connector

本頁面說明如何手動安裝 Config Connector。手動安裝是彈性選項，可讓您控管安裝的版本和升級時間。

如要進一步瞭解不同的安裝選項，請參閱「選擇安裝類型」。

在大多數情況下，建議您以命名空間模式手動安裝 Config Connector。替代做法是使用叢集模式。命名空間模式更具擴充性，且權限隔離效果更佳，非常適合多租戶用途，或管理多個專案的資源。

如果您偏好使用單一叢集範圍服務帳戶，請改為按照以叢集模式安裝的說明操作。

事前準備

手動安裝 Config Connector 運算子前，請完成下列步驟：

安裝 Config Connector 運算子

Config Connector 會使用 Kubernetes 運算子，確保安裝作業維持在最新狀態。無論您是以命名空間模式或叢集模式安裝 Config Connector，都必須安裝運算子。

如要安裝 Config Connector 運算子，請完成下列步驟：

  1. 下載最新的 Config Connector 運算子 .tar 檔案：

    gcloud storage cp gs://configconnector-operator/latest/release-bundle.tar.gz release-bundle.tar.gz

  2. 將 tar 檔案解壓縮：

    tar zxvf release-bundle.tar.gz

  3. 在叢集上安裝 Config Connector 運算子：

    Autopilot 

    kubectl apply -f operator-system/autopilot-configconnector-operator.yaml

    標準

    kubectl apply -f operator-system/configconnector-operator.yaml

  4. 如要設定 Config Connector 運算子以命名空間模式執行，請完成下列步驟：

    1. 建立名為 configconnector.yaml 的資訊清單，並在其中加入以下內容：

      apiVersion: core.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: ConfigConnector
metadata:
  # the name is restricted to ensure that there is only ConfigConnector resource installed in your cluster
  name: configconnector.core.cnrm.cloud.google.com
spec:
  mode: namespaced
  stateIntoSpec: Absent

    2. 將資訊清單套用至叢集：

      kubectl apply -f configconnector.yaml

以命名空間模式安裝 Config Connector

在以下各節中，您安裝 Config Connector 的專案是「主專案」。您可讓 Config Connector 管理資源的其他專案是受管理專案。 如果您希望 Config Connector 只在與叢集相同的專案中建立資源，主專案和代管專案可以是同一個專案。

建立命名空間

執行下列指令，建立新的命名空間：

kubectl create namespace NAMESPACE

將 NAMESPACE 替換為命名空間的名稱。

建立身分

建立身分與存取權管理 (IAM) 服務帳戶，並完成下列步驟，在 IAM 服務帳戶與 Config Connector Kubernetes 服務帳戶之間建立繫結：

  1. 建立 IAM 服務帳戶。如果您有現有的服務帳戶，可以使用該帳戶，不必建立新的服務帳戶。使用 gcloud 執行下列指令，建立服務帳戶：

    gcloud iam service-accounts create NAMESPACE_GSA --project HOST_PROJECT_ID

    更改下列內容：

    • NAMESPACE_GSA，並繫結至命名空間的 Google 服務帳戶 (GSA) 名稱。
    • 將 HOST_PROJECT_ID 替換為主專案的 ID。

    如要進一步瞭解如何建立服務帳戶，請參閱「建立及管理服務帳戶」一文。

  2. 在受管理專案中，為 IAM 服務帳戶授予提升的權限：

    gcloud projects add-iam-policy-binding MANAGED_PROJECT_ID \
    --member="serviceAccount:NAMESPACE_GSA@HOST_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role="roles/owner"

    將 MANAGED_PROJECT_ID 替換為受管理專案的 ID。

  3. 在 IAM 服務帳戶與 Config Connector Kubernetes 服務帳戶之間建立 IAM 政策繫結：

    gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \
    NAMESPACE_GSA@HOST_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --member="serviceAccount:HOST_PROJECT_ID.svc.id.goog[cnrm-system/cnrm-controller-manager-NAMESPACE]" \
    --role="roles/iam.workloadIdentityUser"

  4. 授予 IAM 服務帳戶權限，將 Prometheus 指標發布至主機專案的 Google Cloud Observability：

    gcloud projects add-iam-policy-binding HOST_PROJECT_ID \
    --member="serviceAccount:NAMESPACE_GSA@HOST_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role="roles/monitoring.metricWriter"

建立 ConfigConnectorContext

如要建立 Google Cloud 資源，請在命名空間中新增 ConfigConnectorContext 物件，將 Config Connector 設定為監控該命名空間。

如要建立 ConfigConnectorContext，請完成下列步驟：

  1. 建立名為 configconnectorcontext.yaml 的資訊清單，並在其中加入下列內容：

    apiVersion: core.cnrm.cloud.google.com/v1beta1
kind: ConfigConnectorContext
metadata:
  # you need one ConfigConnectorContext per namespace
  name: configconnectorcontext.core.cnrm.cloud.google.com
  namespace: NAMESPACE
spec:
  googleServiceAccount: "NAMESPACE_GSA@HOST_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com"
  stateIntoSpec: Absent

  2. 將資訊清單套用至叢集：

    kubectl apply -f configconnectorcontext.yaml

  3. 執行下列指令，確認 Config Connector 運算子是否為命名空間建立 Kubernetes 服務帳戶：

    kubectl get serviceaccount/cnrm-controller-manager-NAMESPACE  -n cnrm-system

  4. 確認命名空間的 Config Connector 控制器 Pod 是否正在執行：

    kubectl wait -n cnrm-system \
    --for=condition=Ready pod \
    -l cnrm.cloud.google.com/component=cnrm-controller-manager \
    -l cnrm.cloud.google.com/scoped-namespace=NAMESPACE

    如果 Config Connector 控制器正在執行，輸出內容會類似以下內容：

    cnrm-controller-manager-abcdefghijk-0 condition met.

停止管理命名空間中的資源

如要讓 Config Connector 停止管理命名空間中的資源，請移除該命名空間中的所有 Config Connector 資源和 ConfigConnectorContext 物件。

  1. 如要找出命名空間中的所有 Config Connector 資源，請列出每個 Config Connector 自訂資源定義的所有資源。

    kubectl get gcp -n NAMESPACE

    這個指令的輸出內容會列出所有自訂資源定義 (CRD)，代表該命名空間中由 Config Connector 管理的資源，包括該資源的名稱和 Kubernetes 種類。

  2. 如要移除所有 Config Connector 資源，請針對上一個步驟輸出內容中的每個資源，執行下列指令：

    kubectl delete -n NAMESPACE KIND NAME

    更改下列內容：

    • KIND：資源的 Kubernetes 種類。
    • NAME：資源名稱。

  3. 刪除命名空間中的 ConfigConnectorContext 物件。

    kubectl delete -n NAMESPACE ConfigConnectorContext configconnectorcontext.core.cnrm.cloud.google.com

解除安裝 Config Connector

如要解除安裝 Config Connector，請完成下列步驟：

  1. 如要移除 Config Connector CRD 和控制器元件，請執行下列指令：

    kubectl delete ConfigConnectorContext --all -A –wait=false

kubectl delete ConfigConnector configconnector.core.cnrm.cloud.google.com \
    --wait=true

  2. 如要解除安裝 Config Connector 運算子，請執行下列指令：

    kubectl delete -f operator-system/configconnector-operator.yaml  --wait=true

以叢集模式安裝

如果您想管理單一專案中的資源，且不需要命名空間模式提供的權限分隔功能，建議在叢集模式中安裝及管理 Config Connector。

建立身分

Config Connector 會透過身分與存取權管理 (IAM) 服務帳戶進行驗證，並使用 GKE 的工作負載身分聯盟，將 IAM 服務帳戶與 Kubernetes 服務帳戶繫結，藉此建立及管理 Google Cloud 資源。

如要建立身分，請完成下列步驟：

  1. 建立 IAM 服務帳戶。如要使用現有的服務帳戶，請使用該帳戶並略過這個步驟：

    gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

    將 SERVICE_ACCOUNT_NAME 換成服務帳戶的名稱。

    如要進一步瞭解如何建立服務帳戶，請參閱「建立及管理服務帳戶」。

  2. 授予專案中 IAM 服務帳戶的提升權限：

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/editor"

    將 PROJECT_ID 替換為專案 ID。

  3. 在 IAM 服務帳戶與 Config Connector 執行的預先定義 Kubernetes 服務帳戶之間，建立 IAM 政策繫結：

    gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \
SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
  --member="serviceAccount:PROJECT_ID.svc.id.goog[cnrm-system/cnrm-controller-manager]" \
  --role="roles/iam.workloadIdentityUser"

設定 Config Connector

如要完成安裝，請為 ConfigConnector CustomResource 建立設定檔，然後使用 kubectl apply 指令套用該設定檔。Config Connector Operator 會在叢集中安裝Google Cloud 資源 CRD 和 Config Connector 元件。

如要將運算子設定為叢集模式，請完成下列步驟：

  1. 將下列 YAML 檔案複製到名為 configconnector.yaml 的檔案： 
    # 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: "SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com"
  # Setting `stateIntoSpec` to `Absent` is recommended. It means setting `cnrm.cloud.google.com/state-into-spec`
  # annotation to `absent` for all Config Connector resources created in the cluster in the future.
  # It prevents Config Connector from populating unspecified fields into the spec.
  stateIntoSpec: Absent
     取代下列項目：
    • SERVICE_ACCOUNT_NAME 改為服務帳戶名稱。
    • PROJECT_ID 為您的專案 ID。
  2. 使用 kubectl apply 將設定套用至叢集： 
      kubectl apply -f configconnector.yaml

指定資源的建立位置

Config Connector 可依專案、資料夾或機構整理資源，與使用 Google Cloud整理資源的方式相同。

使用 Config Connector 建立資源前，您必須設定資源的建立位置。為判斷資源的建立位置，Config Connector 會使用資源設定或現有命名空間的註解。詳情請參閱「整理資源」。

如果沒有用於此用途的命名空間，請使用 kubectl 建立命名空間。 
kubectl create namespace NAMESPACE

將 NAMESPACE 替換為命名空間名稱。例如 config-connector。

選取分頁，選擇要讓 Config Connector 建立資源的位置。

專案

如要在特定專案中建立資源，請執行下列指令：

    kubectl annotate namespace \
    NAMESPACE cnrm.cloud.google.com/project-id=PROJECT_ID

取代下列項目：

  • NAMESPACE 替換為您的命名空間名稱。
  • 將 PROJECT_ID 改成您的 Google Cloud 專案 ID。

資料夾

如要在特定資料夾中建立資源，請執行下列指令：

    kubectl annotate namespace \
    NAMESPACE cnrm.cloud.google.com/folder-id=FOLDER_ID

取代下列項目：

  • NAMESPACE 替換為您的命名空間名稱。
  • 將 FOLDER_ID 替換為您的 Google Cloud 資料夾 ID。

機構

如要在特定機構中建立資源，請執行下列指令：

    kubectl annotate namespace \
    NAMESPACE cnrm.cloud.google.com/organization-id=ORGANIZATION_ID

取代下列項目：

  • NAMESPACE 替換為您的命名空間名稱。
  • ORGANIZATION_ID 替換成您的 Google Cloud 機構 ID。

為命名空間加上註解時，Config Connector 會在對應的專案、資料夾或組織中建立資源。如要進一步瞭解 Config Connector 如何使用 Kubernetes 命名空間，請參閱「Kubernetes 命名空間和專案 Google Cloud 」一文。

驗證安裝

Config Connector 會在名為 cnrm-system 的命名空間中執行所有元件。執行下列指令，即可確認 Pod 是否已準備就緒：

kubectl wait -n cnrm-system \
      --for=condition=Ready pod --all

如果 Config Connector 安裝正確，輸出內容會類似以下內容：

pod/cnrm-controller-manager-0 condition met

解除安裝 Config Connector

如要解除安裝 Config Connector，請完成下列步驟：

  1. 如要移除 Config Connector CRD 和控制器元件，請執行下列指令：

    kubectl delete ConfigConnector configconnector.core.cnrm.cloud.google.com \
    --wait=true

  2. 如要解除安裝 Config Connector 運算子，請執行下列指令：

    kubectl delete -f operator-system/configconnector-operator.yaml  --wait=true

升級 Config Connector

如要下載並安裝最新版本的 Config Connector 運算子，請執行下列指令：

gcloud storage cp gs://configconnector-operator/latest/release-bundle.tar.gz release-bundle.tar.gz
tar zxvf release-bundle.tar.gz
kubectl apply -f operator-system/configconnector-operator.yaml

降級 Config Connector

系統不支援完全降級 Config Connector。如要降級 Config Connector 運算子和 CRD，請解除安裝並重新安裝 Config Connector，然後重新套用資源。

在 Config Connector 1.123.1 以上版本中，您可以針對使用命名空間模式的安裝項目，回溯運算子版本。在每個含有要復原運算子的命名空間中，將 ConfigConnectorContext 物件中的 spec.version 欄位設為先前的 Config Connector 版本。

您最多可以將 Config Connector 控制器回溯 3 個次要版本。您一律必須復原到特定次要版本的最新修補程式版本。

從非電信業者安裝升級

Config Connector 1.33.0 以上版本僅支援透過 GKE 外掛程式或運算子安裝。

如要升級至運算子 (並保留所有 Config Connector 資源)，您必須移除 CRD 以外的所有 Config Connector 系統元件，然後安裝運算子。

  1. 執行下列指令，移除 Config Connector 系統非 CRD 元件：

    kubectl delete sts,deploy,po,svc,roles,clusterroles,clusterrolebindings --all-namespaces -l cnrm.cloud.google.com/system=true --wait=true
kubectl delete validatingwebhookconfiguration abandon-on-uninstall.cnrm.cloud.google.com --ignore-not-found --wait=true
kubectl delete validatingwebhookconfiguration validating-webhook.cnrm.cloud.google.com --ignore-not-found --wait=true
kubectl delete mutatingwebhookconfiguration mutating-webhook.cnrm.cloud.google.com --ignore-not-found --wait=true

  2. 使用 GKE 外掛程式或 Operator 安裝 Config Connector。

從外掛程式切換為手動安裝

以外掛程式形式安裝時，Config Connector 的版本會直接與安裝的 GKE 版本綁定。

手動安裝可加快更新速度，但需要手動升級。

如要切換安裝方法並安全保留資源，請完成下列步驟：

  1. 停用外掛程式，但不要刪除任何 ConfigConnector 或 ConfigConnectorContext 物件：

    gcloud container clusters update CLUSTER_NAME --update-addons ConfigConnector=DISABLED

    將 CLUSTER_NAME 替換為您安裝 Config Connector 的叢集名稱。

  2. 安裝所選版本的手動運算子。

    為避免發生潛在的 CRD 驗證錯誤 (例如 KNV2009: Invalid value: "v1beta1": must appear in spec.versions)，所選手動運算子版本必須與您用於外掛程式的版本相同或更新。降級手動運算子版本可能會導致錯誤 (例如 KNV2009)，因為 GKE 外掛程式可能已將特定 CRD 升級至較新的 Config Connector 版本。

後續步驟