Google は AI 技術を使用して、コンテンツをご希望の言語に翻訳しています。AI 翻訳には誤りが含まれる場合があります。

マルチクラスタネットワークへ移行する

Last reviewed 2022-02-17 UTC

Autopilot Standard

マルチクラスタネットワーキングは、リージョンごとの高可用性、レイテンシを短縮するためのグローバルに分散されたユーザーへの近接性、チーム間の組織的な分離などのユースケースを可能にする貴重なツールです。Google Kubernetes Engine（GKE）にはマルチクラスタネットワーキングの機能が組み込まれており、GKE クラスタのフリート全体で有効にして大規模に使用できます。この機能を使用すると、GKE Standard と Autopilot 間でデプロイされたインフラストラクチャの結合や移行を行って、各アプリケーションのアーキテクチャニーズに対応することもできます。

GKE Autopilot クラスタでは、Google がコントロールプレーンやノードなどのインフラストラクチャを管理します。代わりにノードを構成および管理する場合、GKE にはStandard モードが用意されています。モードの違いについては、クラスタオペレーションモードの選択をご覧ください。

このドキュメントでは、いくつかのデプロイトポロジを使用して、これらの機能について説明します。1 つの GKE クラスタにデプロイされたアプリケーションを、GKE Standard クラスタと Autopilot クラスタ間のマルチクラスタデプロイに移行する方法について学習します。East-West トラフィックには GKE マルチクラスタサービスを使用し、North-South マルチクラスタネットワーキングを有効にするためにマルチクラスタ Gateway を使用します。

このページは、複数の Kubernetes クラスタにサービスをデプロイするために GKE を使用または計画する Cloud Architect と運用チームを対象としています。このページを読む前に、Kubernetes について理解しておいてください。

マルチクラスタ Service とマルチクラスタ Gateway

Kubernetes は、異なるクラウドゾーン間で単一のコントロールプレーンを使用して動作し、サービスに復元力と高い可用性を実現できます。GKE では、この手順をさらに進めて、クラスタ間のサービスディスカバリと呼び出しメカニズムを提供する GKE マルチクラスタサービス（MCS）を提供します。この機能を使用するサービスは、仮想 IP を持つクラスタ間で検出とアクセスが可能になり、これは、クラスタでアクセス可能な ClusterIP Service の動作と適合します。このアプローチには次のような利点があります。

サービスは、同じリージョンまたは異なるリージョンの複数のクラスタ（East-West トラフィック）間でロードバランスできます。
クロスリージョンサービスの高可用性オプションを実現します。
ステートフルワークロードとステートレスワークロードは、個別のクラスタにデプロイして管理できます。
共有サービスは複数のクラスタで使用できます。

MCS をデプロイする方法の詳細については、マルチクラスタ Service の構成をご覧ください。

GKE は、GKE Gateway Controller を使用する Kubernetes Gateway API の実装を実現します。Gateway を使用すると、GKE は Google Cloud ロードバランサをデプロイし、GKE にデプロイされたサービスに対してインバウンド（north-south）トラフィックの転送を実現できます。また、GKE は GKE Gateway Controller を拡張して、異なる GKE クラスタにデプロイされたサービスにトラフィックを転送するマルチクラスタ Gateway（MCG）も備えています。

次の図は、MCS と MCG を組み合わせる場合に、サービスのデプロイとトラフィックルーティングの補完的な側面を単一のコントロールプレーンから管理する方法を示しています。

マルチクラスタサービスは、クラスタ内のサービス間の通信を容易にします。マルチクラスタ Gateway では、クラスタ間でトラフィックをルーティングするためにロードバランサをデプロイします。

詳細については、マルチクラスタ Gateway のデプロイをご覧ください。

移行の概要

GKE のマルチクラスタネットワーク機能は、さまざまなプロファイルのワークロードにメリットをもたらします。たとえば、トラフィックが急増しているステートレスコンポーネントで、より効率的なコストモデルを実現するために Autopilot に移行することが必要な場合があります。

また、アプリケーションのフロントエンドをユーザーの近くに配置したいと考える場合もあります。このアプローチは、レイテンシを短縮しキャッシュ保存を行うことで、アプリケーションのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを改善します。また、1 つのロケーションにしか存在できないステートフルコンポーネントにアプリケーションが依存している場合があります。このような構成で、クライアントトラフィックをそのロケーションにある適切なクラスタに送信するには North-South マルチクラスタロードバランシングが必要になります。また、クラスタ間でトラフィックを送信してそのステートフルコンポーネントに到達させるには、East-West マルチクラスタロードバランシングも必要です。

このドキュメントでは、Online Boutique のクラウドマイクロサービスのデモアプリケーションを使用して、シングルゾーンデモのデプロイを強化するために使用できるマルチクラスタパターンについて説明します。アプリケーションのシングルゾーンバージョンから始めます。さらに、マルチクラスタ Service とマルチクラスタ Gateway を使用して高可用性と復元性の要素を追加し、Autopilot を活用して運用作業を軽減します。

単一クラスタの最初のデプロイ

次の図では、Online Boutique アプリケーションは、最初に std-west という名前の単一の GKE Standard モードクラスタにデプロイされ、LoadBalancer Service を使用して公開されます。

通常の HTTP 外部 LoadBalancer Service により公開されたすべてのサービスを実行する単一の Standard モードの GKE クラスタ。

マルチクラスタ Service への移行

次の中間ステップでは、2 つの追加クラスタを作成し、ステートレスサービスを追加のリージョンにデプロイします。単一の std-west GKE Standard クラスタとは別の 2 つの個別のリージョンに auto-east と auto-central という名前の 2 つの GKE Autopilot クラスタを作成し、そのクラスタを Google Cloud フリートに登録します。

フリートとは、複数のクラスタと他のリソースを論理的に編成するための Google Cloud コンセプトです。フリートを使用することによって、マルチクラスタ機能の使用と管理、複数のシステム間での一貫したポリシーの適用が可能になります。

ServiceExport を使用して、onlineboutique Namespace 内の std-west クラスタの cartservice を新しいフリートクラスタにエクスポートします。Online Boutique の frontend Service を 3 つのクラスタすべてにデプロイし、ClusterIP サービスを介して公開します。次に、ServiceExports を使用してサービスをフリートにエクスポートします。Online Boutique のミドルウェアレイヤなどのサービス（productcatalog、shipping、adservice など）も、3 つのクラスタすべてにデプロイされます。

フリート内の任意のクラスタで実行される Pod は、そのサービスの ClusterSet URI にリクエストを送信することで、エクスポートされた Service にアクセスできます。リクエストは、サービスをバックアップするエンドポイントに転送されます。

frontend Service は、ミドルウェアサービス（productcatalogservice や currencyservice など）を同じクラスタ内でローカルに利用できます。このアーキテクチャは、受信リクエストをフロントエンドがリクエストに応答するリージョンにローカルに維持し、不要なリージョン間ネットワークトラフィック課金を回避します。

次の図は、2 つのマルチクラスタサービスを示しています。ステートレス フロントエンド サービスが 3 つのクラスタにデプロイされ、ステートフルバックエンド カートサービスが 1 つのクラスタにデプロイされます。また、この中間ステップでは、フロントエンドの外部 LoadBalancer サービスによって作成されたリージョン外部パススルーネットワークロードバランサを使用して、フロントエンドサービスの受信トラフィックが引き続き us-west1 の元の GKE Standard クラスタにルーティングされることを示しています。

マルチクラスタ Service は 3 つの GKE クラスタで実行されますが、トラフィックは通常の HTTP 外部ロードバランササービスで単一のクラスタに転送されます。

マルチクラスタ Gateway への移行

最後のステップでは、マルチクラスタ Gateway を使用して、frontend Service のインバウンドトラフィックを外部クライアントリクエストからフリート内の複数のクラスタのサービスにルーティングします。

この構成の一部として作成される Gateway と HTTPRoute リソースの構成をホストして管理するために、config-central という名前の 4 番目のクラスタがフリートに追加されます。HTTPRoute リソースは、/ 接頭辞をフロントエンドの ServiceImport にマッピングします。Online Boutique のフロントエンドのトラフィックは、使用可能ないずれかのリージョンの正常なエンドポイントに送信されます。このアプローチにより、Online Boutique アプリケーションアーキテクチャに高可用性の要素が追加されます。

次の図では、マルチクラスタ Gateway がグローバルクラウドロードバランサをデプロイしています。このロードバランサは、フリート内の 3 つのアプリケーションクラスタそれぞれにデプロイされたステートレスの frontend Service に外部トラフィックをルーティングします。

マルチクラスタ Service は 3 つの GKE クラスタで実行され、トラフィックはマルチクラスタの外部 Gateway を使用してすべてのクラスタのフロントエンドサービスに分散されます。

最終状態では、この独自のパターンは、アプリケーションのステートフル部分（cartservice と redis-cart）とステートレス部分（frontend、emailservice、checkoutservice、recommendationservice、paymentservice、productcatalogservice、currencyservice、shippingservice、adservice）の間の疎結合を示しています。このページの範囲外ですが、このアプローチにより、復元力と高可用性をステートフルサービスレイヤに追加できるようになります。

目標

GKE Standard クラスタと Autopilot クラスタを作成して構成する。
Online Boutique をゾーン GKE Standard クラスタにデプロイする。
マルチクラスタ Services をエクスポートする。
マニフェストを Standard クラスタと Autopilot クラスタにデプロイする。
マルチクラスタ Gateway を有効にして構成する。
マルチリージョンアプリケーションの動作をテストする。

費用

このドキュメントでは、課金対象である次の Google Cloudコンポーネントを使用します。

料金計算ツールを使うと、予想使用量に基づいて費用の見積もりを生成できます。

新規の Google Cloud ユーザーは無料トライアルをご利用いただける場合があります。

始める前に

組織で定義されているセキュリティの制約により、次の手順を完了できない場合があります。トラブルシューティング情報については、制約のある Google Cloud 環境でアプリケーションを開発するをご覧ください。

開始する前に、次の要件を満たしていることを確認します。

このガイドでは新しいプロジェクトを使用することをおすすめします。終了後にプロジェクトを削除することがクリーンアップの最も簡単な方法であるためです。
このガイドでは、Google Cloud プロジェクトのオーナー IAM ロールがあることを前提としています。本番環境または実際の設定については、権限を最小権限の範囲にとどめておくことをおすすめします。詳細については、IAM を安全に使用するとすべてのアクセス試行を明示的に検証するをご覧ください。
Online Boutique マイクロサービスのデモアプリケーションアーキテクチャを十分に理解します。

環境を準備する

このチュートリアルでは、Cloud Shell を使用してコマンドを入力します。Cloud Shell を使用すると、Google Cloud コンソールでコマンドラインにアクセスできます。また、Google Cloud SDK や Google Cloud CLI などのツールも含まれています。Cloud Shell は、Google Cloud コンソールの下部にウィンドウとして表示されます。初期化が完了するまでに数分かかることもありますが、ウィンドウはすぐに表示されます。

Google Cloud コンソールで Cloud Shell をアクティブにします。

Cloud Shell をアクティブにする
Cloud Shell で、このガイドで使用される環境変数を定義します。PROJECT_ID は実際のプロジェクト ID に置き換えます。
```
export PROJECT=PROJECT_ID
gcloud config set project ${PROJECT}
```

このページの手順に必要なサービスを有効にします。

gcloud services enable \
    gkehub.googleapis.com \
    multiclusteringress.googleapis.com \
    dns.googleapis.com \
    trafficdirector.googleapis.com \
    cloudresourcemanager.googleapis.com \
    multiclusterservicediscovery.googleapis.com \
    container.googleapis.com

gcloud container fleet multi-cluster-services enable

マルチクラスタサービスでは、Cloud DNS、ファイアウォールルール、Cloud Service Mesh などの Google Cloud コンポーネントを管理しているため、これらの API も有効にする必要があります。詳細については、Cloud Service Mesh の概要をご覧ください。

出力は次のようになります。

Operation "operations/acf.p2-822685001869-ee4ebe78-6dd8-465e-b0fd-3b0e5f964bad"
finished successfully.

Waiting for Feature Multi-cluster Services to be created...done.

マルチクラスタ Service が ACTIVE 状態になっていることを確認します。
```
gcloud container fleet multi-cluster-services describe
```
出力は次のようになります。
```
createTime: '2021-11-30T21:59:25.245190894Z'
name: projects/PROJECT_ID/locations/global/features/multiclusterservicediscovery
resourceState:
  state: ACTIVE
spec: {}
updateTime: '2021-11-30T21:59:27.459063070Z'
```
state の値が ACTIVE でない場合は、マルチクラスタサービスのトラブルシューティングの詳細をご覧ください。

GKE クラスタを作成して構成する

マルチクラスタパターンを示すために、3 つの独立したクラウドリージョンの 3 つのアプリケーションクラスタと、Gateway リソースの構成をホストする 1 つのクラスタを使用します。プロジェクトに関連付けられたフリートにすべてのクラスタを登録します。 Google Cloud プロジェクトに関連付けることができるフリートは 1 つのみです。このプロジェクトは、フリートホストプロジェクトと呼ばれます。

このドキュメントでは、すべての GKE クラスタが同じプロジェクトにデプロイされています。共有 VPC ネットワークは、このプロジェクト（フリートのプロジェクトでもある）に作成されます。

Standard および Autopilot GKE クラスタを作成し、クラスタをプロジェクトのフリートに登録します。

gcloud container clusters create std-west \
    --location us-west1-a \
    --num-nodes=6 \
    --enable-ip-alias \
    --release-channel regular \
    --workload-pool=${PROJECT}.svc.id.goog \
    --gateway-api=standard \
    --enable-fleet \
    --async \

gcloud container clusters create-auto auto-east \
    --location us-east1 \
    --release-channel regular \
    --enable-fleet \
    --async

gcloud container clusters create-auto auto-central \
    --location us-central1 \
    --release-channel regular \
    --enable-fleet \
    --async

gcloud container clusters create config-central \
    --location us-central1 \
    --num-nodes=1 \
    --enable-ip-alias \
    --release-channel regular \
    --workload-pool=${PROJECT}.svc.id.goog \
    --gateway-api=standard \
    --enable-fleet \
    --async

Workload Identity Federation for GKE は、GKE Autopilot クラスタでデフォルトで有効になるため、GKE Standard クラスタの場合と同様、これらのクラスタの作成時に --workload-pool フラグを使用する必要はありません。

クラスタの STATUS が PROVISIONING から RUNNING に変わるまで待ちます。この処理には 10 分ほどかかることがあります。ウォッチループを使用して進行状況をモニタリングできます。

watch -n 20 --difference=permanent "gcloud container clusters list"

出力は次のようになります。

NAME: auto-central
LOCATION: us-central1
MASTER_VERSION: 1.21.5-gke.1802
MASTER_IP: 107.178.213.138
MACHINE_TYPE: e2-medium
NODE_VERSION: 1.21.5-gke.1802
NUM_NODES: 3
STATUS: PROVISIONING

NAME: config-central
LOCATION: us-central1
MASTER_VERSION: 1.21.5-gke.1802
MASTER_IP:
MACHINE_TYPE: e2-medium
NODE_VERSION: 1.21.5-gke.1802
NUM_NODES: 9
STATUS: PROVISIONING

NAME: auto-east
LOCATION: us-east1
MASTER_VERSION: 1.21.5-gke.1802
MASTER_IP: 35.229.88.209
MACHINE_TYPE: e2-medium
NODE_VERSION: 1.21.5-gke.1802
NUM_NODES: 3
STATUS: PROVISIONING

NAME: std-west
LOCATION: us-west1-a
MASTER_VERSION: 1.21.5-gke.1802
MASTER_IP: 35.197.93.113
MACHINE_TYPE: e2-medium
NODE_VERSION: 1.21.5-gke.1802
NUM_NODES: 6
STATUS: PROVISIONING

すべてのクラスタが RUNNING 状態になったら、CTRL-C を押してコマンドを中断します。
フリートホストプロジェクトの MCS サービスアカウントに、自身のプロジェクトのネットワークユーザーロールを付与する Identity and Access Management（IAM）ポリシーバインディングを追加します。
```
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT} \
    --member "serviceAccount:${PROJECT}.svc.id.goog[gke-mcs/gke-mcs-importer]" \
    --role "roles/compute.networkViewer"
```
Workload Identity Federation for GKE を使用して、プロジェクトの VPC ネットワーク構成に対する読み取りアクセス権を MCS サービスに付与します。そのため、フリートホストプロジェクトの MCS インポータ GKE サービスアカウントにはこのロールが必要です。

出力は次のようになります。
```
- members:
  - serviceAccount:PROJECT_ID.svc.id.goog[gke-mcs/gke-mcs-importer]
  role: roles/compute.networkViewer
[...]
```
フリートホストプロジェクトで、プロジェクトの GKE フリートサービスアカウントに GKE サービスエージェントのロールを割り当てる IAM バインディングを作成します。
```
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT} \
    --member "serviceAccount:service-{${PROJECT}}@gcp-sa-gkehub.iam.gserviceaccount.com" \
    --role roles/gkehub.serviceAgent
```

フリートホストプロジェクトで、プロジェクトの MCS サービスアカウントに MCS サービスエージェントのロールを割り当てる IAM バインディングを作成します。

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT} \
    --member "serviceAccount:service-{${PROJECT}}@gcp-sa-mcsd.iam.gserviceaccount.com" \
    --role roles/multiclusterservicediscovery.serviceAgent

クラスタに接続して kubeconfig エントリを生成します。

gcloud container clusters get-credentials std-west \
    --location us-west1-a --project $PROJECT

gcloud container clusters get-credentials auto-east \
    --location us-east1 --project $PROJECT

gcloud container clusters get-credentials auto-central \
    --location us-central1 --project $PROJECT

gcloud container clusters get-credentials config-central \
    --location us-central1 --project $PROJECT

各コマンドの出力は次の例のようになります。

Fetching cluster endpoint and auth data.
kubeconfig entry generated for std-west.

このページの以降の部分で作業しやすくなるように、クラスタのコンテキストの名前を変更します。

kubectl config rename-context \
    gke_${PROJECT}_us-west1-a_std-west \
    std-west

kubectl config rename-context \
    gke_${PROJECT}_us-east1_auto-east \
    auto-east

kubectl config rename-context \
    gke_${PROJECT}_us-central1_auto-central \
    auto-central

kubectl config rename-context \
    gke_${PROJECT}_us-central1_config-central \
    config-central

このガイドでは、コンテキストは場所に基づいて命名されます。代替名を指定することもできますが、このガイドの残りの手順では、この手順で使用されている名前を使用します。

GKE Standard に Online Boutique をデプロイする

デモデプロイの最初のステップでは、Online Boutique アプリケーションサービスの完全なセットを、us-west1 にある単一の GKE Standard クラスタ std-west にデプロイします。

std-west に onlineboutique という名前空間を作成します。
```
kubectl create namespace onlineboutique --context std-west
```
出力は次のようになります。
```
namespace/onlineboutique created
```

Online Boutique GitHub リポジトリのクローンを作成し、WORKDIR 変数を設定します。

cd ~

git clone --branch release/v0.4.1 \
    https://github.com/GoogleCloudPlatform/microservices-demo.git

cd microservices-demo/release && export WORKDIR=`pwd`

Online Boutique を std-west にデプロイします。このプロセスでは、Online Boutique のマイクロサービスのすべてに Deployments と Services が作成され、また Online Boutique のフロントエンドサービスを外部に公開する LoadBalancer Service も含まれます。
```
cd $WORKDIR

kubectl apply -f kubernetes-manifests.yaml \
    -n onlineboutique --context=std-west
```

LoadBalancer Service が外部 IP を取得するまで待ちます。

watch -n 20 --difference=permanent \
     "kubectl get svc frontend-external -n onlineboutique --context=std-west"

最初、出力は次のようになります。

NAME                TYPE           CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
frontend-external   LoadBalancer   10.60.5.62   <pending>     80:30359/TCP   43s

Service の準備が整うと、EXTERNAL-IP 列にロードバランサのパブリック IP アドレスが表示されます。

Service の準備ができたら、ロードバランサの外部 IP アドレスを取得し、curl を使用してフロントエンドの準備ができていることを確認します。この curl コマンドでエラーが返ってくる場合は、しばらく待ってからもう一度お試しください。
```
 curl $(kubectl get svc frontend-external \
 -n onlineboutique --context=std-west \
 -o=jsonpath="{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}") | \
 grep -e Cluster -e Zone -e Pod
```
curl コマンドの正常な出力は次の例のようになります。
```
Cluster: std-west 
Zone: us-west1-a 
Pod: frontend-b7bddcc97-wdjsk
```

これで、us-west1-a で実行される Online Boutique のシングルゾーンバージョンが作成されました。ウェブブラウザを使用して、frontend-external LoadBalancer Service に割り当てられた外部 IP に移動し、アプリケーションにアクセスしてその動作を観察することもできます。次の図に、この最初の単一デプロイを示しています。

通常の HTTP 外部 LoadBalancer Service により公開されたすべてのサービスを実行する単一の Standard モードの GKE クラスタ。

cartservice をマルチクラスタサービスとしてエクスポートする

このセクションでは、高可用性の要素をアプリケーションに追加することを開始します。バックエンド cartservice をマルチクラスタ Service として GKE Autopilot クラスタにエクスポートします。

残りのクラスタに onlineboutique という名前空間を作成します。

kubectl create namespace onlineboutique --context auto-east

kubectl create namespace onlineboutique --context auto-central

kubectl create namespace onlineboutique --context config-central

各コマンドの出力は次の例のようになります。

namespace/onlineboutique created

cartservice を std-west クラスタから ClusterSet の他のすべてのクラスタにエクスポートします。ServiceExport オブジェクトは、名前空間 onlineboutique が存在するフリート内のすべてのクラスタにエクスポートするために、GKE マルチクラスタ Service を使用して cartservice Service を登録します。詳細については、エクスポートするサービスの登録をご覧ください。
```
cat <<EOF>> $WORKDIR/cartservice-export.yaml
kind: ServiceExport
apiVersion: net.gke.io/v1
metadata:
 namespace: onlineboutique
 name: cartservice

EOF

kubectl apply -f $WORKDIR/cartservice-export.yaml \
 -n onlineboutique --context=std-west
```

マルチクラスタパターンのアプリケーションマニフェストを適用する

このセクションでは、キュレートされた 2 つのマニフェストを適用して、マルチクラスタパターンをデプロイします。これらのマニフェストには、以前に std-west クラスタに適用した kubernetes-manifests.yaml の選択された部分が含まれます。

最初のマニフェストは frontendの Deployment、Service、ServiceExport に使用されます。
2 番目のマニフェストは、ミドルウェア Services（emailservice、checkoutservice、recommendationservice、paymentservice、productcatalogservice、currencyservice、shippingservice、adservice）を、frontend が実行されているすべてのリージョンにデプロイします。リクエストをできるだけリージョンにローカルに保つことで、リージョン間で不要なネットワークトラフィックが発生することを回避できます。

フリート内の任意のクラスタで実行される Pod は、そのサービスの ClusterSet URI に SERVICE_NAME.NAMESPACE.svc.clusterset.local の形式でリクエストを送信することで、エクスポートされた Service にアクセスできます。たとえば、3 つのサンプルクラスタの frontend Deploymentsは、cartservice.onlineboutique.svc.clusterset.local へリクエスト送信することで、onlineboutique 名前空間で cartservice を使用できます。

このため、各マニフェストでは cartservice のホスト名を ClusterSet URI に更新しています。ですから、この演習は大変重要です。このサービスのホスト名が更新されていない場合、frontend Service は cartservice.onlineboutique.svc.clusterset.local ではなく kube-dns を cartservice にリクエストします。この動作により、ローカルバージョンの cartservice が使用できないクラスタで HTTP Status 500 エラーが発生し、frontend Pod が異常になります。

マニフェストを含む GitHub リポジトリの環境変数を設定します。

export MANIFEST_REPO_PATH=https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/gke-networking-recipes/master/gateway/docs/cluster-migration

マニフェストを適用して、3 つのワークロードクラスタすべてにフロントエンドレイヤをデプロイします。

kubectl apply -f ${MANIFEST_REPO_PATH}/onlineboutique-frontend-manifests.yaml \
    -n onlineboutique --context=std-west

kubectl apply -f ${MANIFEST_REPO_PATH}/onlineboutique-frontend-manifests.yaml \
    -n onlineboutique --context=auto-east

kubectl apply -f ${MANIFEST_REPO_PATH}/onlineboutique-frontend-manifests.yaml \
    -n onlineboutique --context=auto-central

マニフェストを適用して、3 つのワークロードクラスタすべてにミドルウェアレイヤをデプロイします。

kubectl apply -f ${MANIFEST_REPO_PATH}/onlineboutique-middleware-manifests.yaml \
    -n onlineboutique --context=std-west

kubectl apply -f ${MANIFEST_REPO_PATH}/onlineboutique-middleware-manifests.yaml \
    -n onlineboutique --context=auto-east

kubectl apply -f ${MANIFEST_REPO_PATH}/onlineboutique-middleware-manifests.yaml \
    -n onlineboutique --context=auto-central

フロントエンドの Deployment、Service、ServiceExportが、クラスタ std-west、auto-east、auto-central で有効になりました。また、各クラスタには、Online Boutique ミドルウェアサービスが実行されています。ただし、次の図に示すように、外部トラフィックは us-west1 の初期クラスタで実行される Service にのみ引き続きルーティングされます。

マルチクラスタサービスは 3 つの GKE クラスタで実行されますが、トラフィックは通常の HTTP 外部ロードバランササービスで単一のクラスタに転送されます。

マルチクラスタ Gateway を有効にして構成する

このセクションでは、3 つのクラスタすべてにトラフィックをルーティングし、すべてのクラスタのフロントエンド間で外部トラフィックをロードバランシングします。この構成を実現するには、マルチクラスタ Gateway（MCG）を使用します。これらの MCG を設定する手順は、マルチクラスタ Gateway の有効化で詳しく説明されているガイダンスに従っています。

これらの手順では、config-central クラスタを使用して、Gateway リソースの構成をホストします。

すべてのクラスタが正常にフリートに登録されたことを確認します。

gcloud container fleet memberships list --project=$PROJECT

次の出力例は、すべてのクラスタが正常に登録されたことを示しています。

NAME: auto-central
EXTERNAL_ID: 21537493-32ea-4a41-990d-02be2c1b319f

NAME: config-central
EXTERNAL_ID: 4369423e-ea7b-482d-a0eb-93b560e67b98

NAME: std-west
EXTERNAL_ID: 7fcb048b-c796-476b-9698-001a00f91ab3

NAME: auto-east
EXTERNAL_ID: aae2d2ff-b861-4a38-bcaf-612f14810012

config-central クラスタに Gateway API カスタムリソース定義をインストールします。
```
kubectl --context=config-central kustomize "github.com/kubernetes-sigs/gateway-api/config/crd?ref=v0.5.0" \
    | kubectl apply -f -
```
この手順では、GatewayClass リソース、Gateway リソース、HTTPRoute リソースなどの Gateway API カスタムリソースの定義をインストールします。カスタムリソースの定義は、Kubernetes Network Special Interest Group によって管理されています。インストールが完了すると、GKE Gateway Controller を使用できます。

フリートのマルチクラスタ Ingress をまだ有効にしていない場合は、有効にします。この機能を有効にすると、マルチクラスタ Gateway コントローラも有効になります。

gcloud container fleet ingress enable \
    --config-membership=config-central \
    --project=$PROJECT

gcloud container fleet ingress describe --project=$PROJECT

出力は次のようになります。

createTime: '2021-12-08T23:10:52.505888854Z'
name: projects/PROJECT_ID/locations/global/features/multiclusteringress
resourceState:
  state: ACTIVE
spec:
  multiclusteringress:
    configMembership: projects/zl-mcs-expf61cbd13/locations/global/memberships/config-central
state:
  state:
    code: OK
    description: Ready to use
    updateTime: '2021-12-08T23:11:37.994971649Z'
updateTime: '2021-12-08T23:11:38.098244178Z'

state の値が ACTIVE でない場合は、マルチクラスタ Ingress のトラブルシューティングとオペレーションをご覧ください。

GatewayClasses が config-central クラスタで利用可能なことを確認します。

kubectl get gatewayclasses --context=config-central

出力は次のようになります。

NAME                                  CONTROLLER                  AGE
gke-l7-global-external-managed        networking.gke.io/gateway   18s
gke-l7-global-external-managed-mc     networking.gke.io/gateway   19s
gke-l7-regional-external-managed      networking.gke.io/gateway   18s
gke-l7-regional-external-managed-mc   networking.gke.io/gateway   19s
gke-l7-gxlb                           networking.gke.io/gateway   74s
gke-l7-gxlb-mc                        networking.gke.io/gateway   16s
gke-l7-rilb                           networking.gke.io/gateway   74s
gke-l7-rilb-mc                        networking.gke.io/gateway   16s

GatewayClass リソースによって機能が異なります。どのタイプをいつ使用するかについては、GatewayClass の機能をご覧ください。

external-http Gateway リソースを config-central にデプロイします。

cat <<EOF>> $WORKDIR/external-http-gateway.yaml
kind: Gateway
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1
metadata:
  name: external-http
  namespace: onlineboutique
spec:
  gatewayClassName: gke-l7-global-external-managed-mc
  listeners:
  - protocol: HTTP
    port: 80
    name: http
EOF

kubectl apply -f external-http-gateway.yaml \
    -n onlineboutique --context=config-central

gatewayClassName フィールドで示されているように、このリソースは GatewayClass が gke-l7-global-external-managed-mc で、レイヤ 7 外部 Cloud Load Balancing を管理し、マルチクラスタアプリケーションを公開します。

config-central に public-frontend-route という名前の HTTPRoute をデプロイします。
```
cat <<EOF>> $WORKDIR/public-frontend-route.yaml
kind: HTTPRoute
apiVersion: gateway.networking.k8s.io/v1
metadata:
 name: public-frontend-route
 namespace: onlineboutique
spec:
 parentRefs:
 - name: "external-http"
 hostnames:
 - "store.example.com"
 rules:
 - matches:
 - path:
 type: PathPrefix
 value: /
 backendRefs:
 - name: frontend
 group: net.gke.io
 kind: ServiceImport
 port: 80
EOF

kubectl apply -f public-frontend-route.yaml \
 -n onlineboutique --context=config-central
```
デプロイされた HTTPRoute リソースは外部レイヤ 7 Cloud Load Balancing リソースを作成し、std-west、auto-east、auto-central クラスタで実行中のフロントエンドサービスにより、フロントエンド ServiceImport を公開します。

注: または、このマニフェストの store.example.com を自分またはチームが所有するドメインのホスト名に置き換えて、個々の DNS レコードをこのステップで作成したロードバランサの外部 IP アドレスに差し向けます。これにより、このホスト名を宛先とするリクエストは、このロードバランサに転送されます。
次の図は、マルチクラスタ Gateway がデプロイされた後に、3 つのアプリケーションクラスタのいずれかのフロントエンドマルチクラスタ Service のいずれかにトラフィックをルーティングする方法を示しています。
プロビジョニングされた外部 IP アドレスがロードバランサで使用できる状態になるまで待ってから、次のステップに進みます。IP アドレスが割り振られるまで 10 分ほどかかることがあります。ウォッチループを使用して進行状況をモニタリングできます。ロードバランサには、gkemcg-onlineboutique-external-http-k09mfhk74gop のようなパターンの名前が付いています。
```
watch -n 20 --difference=permanent \
    "gcloud compute forwarding-rules list \
        | grep -A 5 NAME..*external-http"
```
出力は次のようになります。
```
NAME: gkemcg-onlineboutique-external-http-k09mfhk74gop
REGION:
IP_ADDRESS: 34.149.29.176
IP_PROTOCOL: TCP
TARGET: gkemcg-onlineboutique-external-http-k09mfhk74gop
```
ロードバランサの準備が完了したら、Cloud Shell で次のコマンドを実行して、external-http-gateway.yaml と public-frontend-route.yaml マニフェストを適用して作成したロードバランサの外部 IP アドレスをエクスポートします。
```
export EXTERNAL_LB_IP=$(kubectl --context=config-central \
                            -n onlineboutique get gateway external-http \
                            -o=jsonpath='{.status.addresses[0].value}')
```
適切なヘッダーを使用してロードバランサにリクエストを送信すると、フロントエンドサービスによって配信される HTML コンテンツが返されます。たとえば、store.example.com ホスト名をフロントエンドの ServiceImport にマッピングするように HTTPRoute リソースを構成したため、HTTP リクエストを送信する場合は HOST ヘッダーを指定する必要があります。次の curl の例でエラーが返ってくる場合は、数分待ってからもう一度お試しください。
```
curl -H 'HOST: store.example.com' $EXTERNAL_LB_IP | \
 grep -e Cluster -e Zone -e Pod
```
curl コマンドの正常な出力は次の例のようになります。
```
Cluster: auto-central 
Zone: us-central1-f 
Pod: frontend-7c7d596ddc-jdh8f
```
注: HTTPRoute で構成されているとおり、一致するヘッダーをリクエスト時に指定しない場合、クライアントは HTTP status 404 エラーを受け取ります。サービス提供パスで実行される 3 つのフロントエンド Pod のいずれもが、グローバルロードバランサに受信した HTTP リクエストに応答できます。グローバルロードバランサは、リクエストの送信元に最も近い場所にある正常なバックエンドにリクエストをルーティングできます。

アプリケーションのマルチリージョンルーティング動作をテストする

マルチクラスタサービスとマルチクラスタ Gateway を使用して得られる優れた機能の一つは、外部リクエストが地理的に最も近いクラスタにルーティングされることです。

アプリケーションのマルチリージョンの動作をテストするには、クラスタをデプロイしたさまざまなリージョンから発信されるトラフィックを生成します。サービス提供クラスタ（std-west、auto-east、auto-central）のそれぞれに 1 つずつ、3 つ小規模な Pod を作成し、HTTP リクエストをロードバランサエンドポイントに送信するために使用できます。結果では、どのフロントエンド Pod が応答するかを確認できます。

クライアント Pod を作成します。

kubectl run --context=std-west \
            --image=radial/busyboxplus:curl client-west \
            -- sh -c 'while sleep 3600; do :; done'

kubectl run --context=auto-east \
            --image=radial/busyboxplus:curl client-east \
            -- sh -c 'while sleep 3600; do :; done'

kubectl run --context=auto-central \
            --image=radial/busyboxplus:curl client-central \
            -- sh -c 'while sleep 3600; do :; done'

Pod が使用可能になったら、curl コマンドを使用して、std-west クラスタのクライアント Pod からロードバランサエンドポイントにリクエストを送信し、レスポンスを確認します。
```
kubectl exec -it --context=std-west client-west \
 -- curl -H 'HOST: store.example.com' $EXTERNAL_LB_IP | \
 grep -e Cluster -e Zone -e Pod
```
curl コマンドの正常な出力は次の例のようになります。
```
Cluster: std-west 
Zone: us-west1-a 
Pod: frontend-7cf48b79cf-trzc4
```
auto-east クラスタのクライアント Pod から同じ curl リクエストを実行し、レスポンスを確認します。
```
kubectl exec -it --context=auto-east client-east \
 -- curl -H 'HOST: store.example.com' $EXTERNAL_LB_IP | \
 grep -e Cluster -e Zone -e Pod
```
curl コマンドの正常な出力は次の例のようになります。
```
Cluster: auto-east 
Zone: us-east1-d 
Pod: frontend-6784b6df98-scdws
```
これは Autopilot クラスタであるため、Pod をスケジュールするために、クラスタで追加のリソースのプロビジョニングが必要になることがあります。次の例のような出力が表示された場合は、しばらく待ってから再試行してください。
```
 Error from server (BadRequest): pod client-east does not have a host assigned
```
auto-central クラスタのクライアント Pod から curl を実行し、レスポンスを確認します。
```
kubectl exec -it --context=auto-central client-central \
 -- curl -H 'HOST: store.example.com' $EXTERNAL_LB_IP | \
 grep -e Cluster -e Zone -e Pod
```
curl コマンドの正常な出力は次の例のようになります。
```
Cluster: auto-central 
Zone: us-central1-b 
Pod: frontend-6784b6df98-x2fv4
```
この結果により、トラフィックがリクエスト元に最も近いロケーションの対応する Pod にルーティングされることが確認できます。

アプリケーションのマルチリージョンの復元性をテストする

効率的なトラフィックルーティングに加えて、複数のリージョンでサービスを実行すると、発生する可能性は低いが依然として発生する可能性はあるインフラストラクチャ障害の復元力を高めることができます。

特定のクラスタで frontend Deployments を削除して動作をテストしてから、そのリージョンのクライアント Pod から curl コマンドを再試行します。アプリケーションがまだ使用可能であることを確認し、リクエストに応答する Pod のロケーションを確認します。

std-west クラスタの client-west Pod から curl コマンドを実行し、結果が us-west1 のフロントエンドから届いたものであることを確認します。

kubectl exec -it --context=std-west client-west \
    -- curl -H 'HOST: store.example.com' $EXTERNAL_LB_IP  | \
           grep -e Cluster -e Zone -e Pod

curl コマンドの正常な出力は次の例のようになります。

<b>Cluster: </b>std-west<br/>
<b>Zone: </b>us-west1-a<br/>
<b>Pod: </b>frontend-7cf48b79cf-trzc4

std-west クラスタの frontend Deployment を削除します。

kubectl delete deploy frontend \
    -n onlineboutique --context=std-west

出力は次のようになります。

deployment.apps "frontend" deleted

std-west クラスタの client-west Pod から別のリクエストを送信します。auto-east クラスタか auto-central クラスタにある残りの frontend Deployments のうちの 1 つからレスポンスが届くはずです。
```
kubectl exec -it --context=std-west client-west \
 -- curl -H 'HOST: store.example.com' $EXTERNAL_LB_IP | \
 grep -e Cluster -e Zone -e Pod
```
次の例のような出力は、このリクエストに応答する正常な Pod のロケーションを示しています。
```
Cluster: auto-central 
Zone: us-central1-b 
Pod: frontend-6784b6df98-x2fv4
```
または
```
Cluster: auto-east 
Zone: us-east1-d 
Pod: frontend-6784b6df98-scdws
```
このコマンドを数回実行して、結果が交互に変わるのを確認します。

このデモデプロイでは、マルチクラスタ Service とマルチクラスタ Gateway を使用して、Online Boutique アプリケーションに復元力と地理的分散の要素を追加しています。リクエストは地理的に最も近いリージョンにルーティングされ、あるリージョンのフロントエンドやミドルウェアサービスで障害が発生しても、エンドユーザーはアプリケーションを正常に使用できます。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。既存のプロジェクトを使用してこのドキュメントのタスクを行った場合、そのプロジェクトを削除すると、プロジェクト内で行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（例: appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなく、プロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

Google Cloud コンソールで [リソースの管理] ページに移動します。
[リソースの管理] に移動
プロジェクトリストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

次のステップ

Google Cloud フリートとマルチクラスタ管理の詳細を確認する。
GKE クラスタなど、 Google Cloud フリートにクラスタを登録する方法について学習する。
Kubernetes Gateway API と GKE Gateway の詳細を確認する。
Google Cloud に関するリファレンスアーキテクチャ、図、ベストプラクティスを確認する。Cloud アーキテクチャセンターをご覧ください。

マルチクラスタ ネットワークへ移行する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

マルチクラスタ Service とマルチクラスタ Gateway

移行の概要

単一クラスタの最初のデプロイ

マルチクラスタ Service への移行

マルチクラスタ Gateway への移行

目標

費用

始める前に

環境を準備する

GKE クラスタを作成して構成する

GKE Standard に Online Boutique をデプロイする

cartservice をマルチクラスタ サービスとしてエクスポートする

マルチクラスタ パターンのアプリケーション マニフェストを適用する

マルチクラスタ Gateway を有効にして構成する

アプリケーションのマルチリージョン ルーティング動作をテストする

アプリケーションのマルチリージョンの復元性をテストする

クリーンアップ

次のステップ

マルチクラスタネットワークへ移行する

cartservice をマルチクラスタサービスとしてエクスポートする

マルチクラスタパターンのアプリケーションマニフェストを適用する

アプリケーションのマルチリージョンルーティング動作をテストする