容器簡介

如果您完全不熟悉容器化工作負載，這篇教學課程非常適合您。本課程會逐步說明如何從原始碼設定簡單的應用程式，到在 GKE 上執行的容器，藉此介紹容器和容器自動化調度管理。

本教學課程不要求學員具備容器或 Kubernetes 的使用經驗。不過，如果您想在開始本教學課程前，先概略瞭解 Kubernetes 的核心術語，請參閱「開始瞭解 Kubernetes」(如果您想透過漫畫瞭解 Kubernetes，請參閱 Kubernetes 漫畫)。如需更詳細的資源，請參閱本教學課程結尾的「後續步驟」一節。

如果您已熟悉容器和 Kubernetes，可以略過本教學課程，直接瞭解 GKE。

GKE 還是 Cloud Run？GKE Google Cloud並非執行容器化應用程式的唯一方式。Cloud Run 也是無伺服器平台，可讓您執行容器化工作負載。所謂「無伺服器」，是指容器直接在 Google Cloud 基礎架構上執行，而非在 Kubernetes 叢集上執行。每種選項都有不同的優點，可因應不同程度的工作負載複雜度。如要進一步瞭解這些容器平台之間的差異，以及何時適合為應用程式使用其中一個或兩者，請參閱「GKE 和 Cloud Run」。

目標

1. 探索簡單的多服務「Hello World」應用程式。
2. 從來源執行應用程式。
3. 將應用程式容器化。
4. 建立 Kubernetes 叢集。
5. 將容器部署至叢集。

事前準備

請按照下列步驟啟用 Kubernetes Engine API：

1. 前往 Google Cloud 控制台的 Kubernetes Engine 頁面。
2. 建立或選取專案。
3. 等待 API 和相關服務完成啟用。 這可能需要幾分鐘的時間。

4. 確認 Google Cloud 專案已啟用計費功能。

準備 Cloud Shell

本教學課程使用 Cloud Shell，這會佈建執行 Debian 型 Linux 作業系統的 g1-small Compute Engine 虛擬機器 (VM)。

使用 Cloud Shell 的優點如下：

• 已完整設定 Python 3 開發環境 (包括 virtualenv)。
• 本教學課程使用的 gcloud、docker、git 和 kubectl 指令列工具已安裝完畢。

• 您可以選擇內建的文字編輯器：

  • Cloud Shell 編輯器：點選 Cloud Shell 視窗頂端的「開啟編輯器」即可存取。

  • Emacs、Vim 或 Nano，可透過 Cloud Shell 的指令列存取。

在 Google Cloud 控制台啟用 Cloud Shell。

啟用 Cloud Shell

Google Cloud 控制台底部會開啟 Cloud Shell 工作階段，並顯示指令列提示。Cloud Shell 是已安裝 Google Cloud CLI 的殼層環境，並已設定適用於您目前專案的值。工作階段可能要幾秒鐘的時間才能初始化。

下載程式碼範例

1. 下載 helloserver 原始碼：

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

2. 切換至程式碼範例目錄：

   cd anthos-service-mesh-samples/docs/helloserver
   

探索多服務應用程式

範例應用程式是以 Python 編寫。其中包含下列元件，會使用 REST 進行通訊：

• server：基本伺服器，具有一個 GET 端點 /，可將「hello world」列印到終端機視窗。
• loadgen：將流量傳送至 server 的指令碼，每秒要求數 (RPS) 可設定。

從來源執行應用程式

如要熟悉範例應用程式，請在 Cloud Shell 中執行：

1. 從 sample-apps/helloserver 目錄執行 server：

   python3 server/server.py
   

   server 啟動時會顯示以下內容：

   INFO:root:Starting server...
   

2. 開啟另一個終端機視窗，以便將要求傳送至 server。如要在 Cloud Shell 中執行這項操作，請點按「開啟新分頁」，開啟另一個工作階段。

3. 在新終端機視窗中，將要求傳送至 server：

   curl http://localhost:8080
   

   server 的輸出內容如下：

   Hello World!
   

4. 在同一個分頁中，切換至包含 loadgen 指令碼的目錄：

   cd anthos-service-mesh-samples/docs/helloserver/loadgen

5. 建立下列的環境變數：

   export SERVER_ADDR=http://localhost:8080
   export REQUESTS_PER_SECOND=5
   

6. 開始時間 virtualenv：

   virtualenv --python python3 env
   

7. 啟用虛擬環境：

   source env/bin/activate
   

8. 安裝 loadgen 的必要條件：

   pip3 install -r requirements.txt
   

9. 執行 loadgen 應用程式，為 server 產生流量：

   python3 loadgen.py
   

   啟動時，loadgen 的輸出內容大致如下：

   Starting loadgen: 2024-10-11 09:49:51.798028
   5 request(s) complete to http://localhost:8080
   

10. 現在，請開啟執行 server 的終端機視窗。您應該會看到類似下方的訊息：

    127.0.0.1 - - [11/Oct/2024 09:51:28] "GET / HTTP/1.1" 200 -
    INFO:root:GET request,
    Path: /
    Headers:
    Host: localhost:8080
    User-Agent: python-requests/2.32.3
    Accept-Encoding: gzip, deflate
    Accept: */*
    Connection: keep-alive
    

    從網路的角度來看，整個應用程式現在都在同一個主機上執行，因此您可以使用 localhost 將要求傳送至 server。

11. 如要停止 loadgen 和 server，請在每個終端機視窗中按下 Ctrl-c。

12. 在 loadgen 終端機視窗中，停用虛擬環境：

    deactivate
    

將應用程式容器化

如要在 GKE 上執行應用程式，您必須將範例應用程式的兩個元件封裝至容器。容器是套件，內含應用程式在任何環境中執行的所有必要元素。本教學課程使用 Docker 將應用程式容器化。

如要使用 Docker 將應用程式容器化，您需要 Dockerfile。Dockerfile 是文字檔案，定義將應用程式原始碼及其依附元件組合成容器映像檔所需的指令。建構映像檔後，請將其上傳至 Container Registry，例如 Artifact Registry。

本教學課程的原始碼包含 server 和 loadgen 的 Dockerfile，其中包含建構映像檔所需的所有指令。以下是 server 的 Dockerfile：

FROM python:3.14-slim as base
FROM base as builder
RUN apt-get -qq update \
    && apt-get install -y --no-install-recommends \
        g++ \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Enable unbuffered logging
FROM base as final
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

RUN apt-get -qq update \
    && apt-get install -y --no-install-recommends \
        wget

WORKDIR /helloserver

# Grab packages from builder
COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.* /usr/local/lib/

# Add the application
COPY . .

EXPOSE 8080
ENTRYPOINT [ "python", "server.py" ]

在這個檔案中，您可以看到以下內容：

• FROM python:3-slim as base 指令會指示 Docker 使用最新的 Python 3 映像檔做為基礎映像檔。
• COPY . . 指令會將目前工作目錄 (在本例中為 server.py) 中的來源檔案，複製到容器的檔案系統。
• ENTRYPOINT 會定義用於執行容器的指令。在本範例中，指令與您用來從原始碼執行 server.py 的指令類似。
• EXPOSE 指令會指定 server 監聽通訊埠 8080。這項指令不會公開任何通訊埠，但會做為說明文件，指出您在執行容器時需要開啟通訊埠 8080。

準備將應用程式容器化

在將應用程式容器化之前，您需要為要使用的工具和服務進行一些設定：

1. 設定 Google Cloud CLI 的預設 Google Cloud 專案。

   gcloud config set project PROJECT_ID

2. 設定 Google Cloud CLI 的預設區域。

   gcloud config set compute/region us-central1
   

建立存放區

如要在 Artifact Registry 中建立 Docker 容器映像檔的新存放區，請按照下列步驟操作：

1. 確認Google Cloud 專案已啟用 Artifact Registry 服務。

   gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com
   
   

2. 建立 Artifact Registry 存放區：

   gcloud artifacts repositories create container-intro --repository-format=docker \
       --location=us-central1 \
       --description="My new Docker repository"
   

3. 使用 Google Cloud CLI 設定 Docker 對 Artifact Registry 的驗證機制：

   gcloud auth configure-docker us-central1-docker.pkg.dev
   

將 server 容器化

現在可以將應用程式容器化。首先，請將「hello world」server 容器化，然後將映像檔推送至 Artifact Registry：

1. 切換至範例 server 所在的目錄：

   cd ~/anthos-service-mesh-samples/docs/helloserver/server/

2. 使用 Dockerfile 建構映像檔：

   docker build -t us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/container-intro/helloserver:v0.0.1 .
   

   • 將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案 ID。

   -t 旗標代表 Docker 標記。這是您部署容器時使用的映像檔名稱。

3. 將映像檔推送至 Artifact Registry：

   docker push us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/container-intro/helloserver:v0.0.1
   

將 loadgen 容器化

接著，以相同方式將負載產生器服務容器化：

1. 切換至範例 loadgen 所在的目錄：

   cd ../loadgen
   

2. 建構映像檔：

   docker build -t us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/container-intro/loadgen:v0.0.1 .
   

3. 將映像檔推送至 Artifact Registry：

   docker push us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/container-intro/loadgen:v0.0.1
   

列出映像檔

取得存放區中的圖片清單，確認圖片已推送：

gcloud container images list --repository us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/container-intro

輸出內容應列出您推送的映像檔名稱，類似以下內容：

NAME
us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/container-intro/helloserver
us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/container-intro/loadgen

建立 GKE 叢集

此時，您可以使用 docker run 指令，在 Cloud Shell VM 上執行容器。不過，如要執行可靠的正式環境工作負載，您需要以更統一的方式管理容器。舉例來說，您需要確保容器在失敗時重新啟動，並需要擴充及啟動額外容器執行個體的方法，以處理流量增加的情況。

GKE 可協助您滿足這些需求。GKE 是容器自動化調度管理平台，運作方式是將 VM 連結至叢集。每個 VM 稱為一個節點。GKE 叢集是由 Kubernetes 開放原始碼叢集管理系統提供技術支援。此外，也可以透過 Kubernetes 提供的機制與叢集互動

如要在 GKE 上執行容器，您必須先建立叢集，然後連線至叢集：

1. 建立叢集：

   gcloud container clusters create-auto container-intro
   

   gcloud 指令會在您先前設定的預設 Google Cloud 專案和區域中建立叢集。

   建立叢集的指令需要幾分鐘才能完成。叢集就緒時，輸出內容會與下列內容相似：

    NAME: container-intro
    LOCATION: us-central1
    MASTER_VERSION: 1.30.4-gke.1348000
    MASTER_IP: 34.44.14.166
    MACHINE_TYPE: e2-small
    NODE_VERSION: 1.30.4-gke.1348000
    NUM_NODES: 3
    STATUS: RUNNING
   

2. 將憑證提供給 kubectl 指令列工具，以便使用該工具管理叢集：

   gcloud container clusters get-credentials container-intro
   

檢查 Kubernetes 資訊清單

從原始碼執行應用程式時，您使用了命令式指令：python3 server.py

命令式表示以動詞為導向：「執行這項操作」。

相較之下，Kubernetes 採用宣告式模型運作。 也就是說，您不必明確指示 Kubernetes 該怎麼做，而是提供 Kubernetes 預期狀態。舉例來說，Kubernetes 會視需要啟動及終止 Pod，確保實際系統狀態符合所需狀態。

您可以在資訊清單檔案中指定所需狀態。資訊清單以 YAML 或 JSON 等語言編寫，內含一或多個 Kubernetes 物件的規格。

範例包含 server 和 loadgen 的資訊清單。每個資訊清單都會指定 Kubernetes Deployment 物件的所需狀態 (該物件會管理容器的執行作業，並封裝為 Kubernetes Pod 以利管理)，以及 Service (該物件會為 Pod 提供 IP 位址)。Pod 是 Kubernetes 中可建立及管理的最小運算部署單位，內含一或多個容器。

下圖說明在 GKE 上執行的應用程式：

如要進一步瞭解 Pod、Deployment 和 Service，請參閱「開始學習 Kubernetes」一文，或本頁結尾的資源。

伺服器

首先，查看「hello world」server 的資訊清單：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: helloserver
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: helloserver
  template:
    metadata:
      labels:
        app: helloserver
    spec:
      containers:
      - image: gcr.io/google-samples/istio/helloserver:v0.0.1
        imagePullPolicy: Always
        name: main
      restartPolicy: Always
      terminationGracePeriodSeconds: 5

這個資訊清單包含下列欄位：

• kind 表示物件類型。
• metadata.name 指定 Deployment 的名稱。
• 第一個 spec 欄位包含所需狀態的說明。
• spec.replicas 指定所需的 Pod 數量。
• spec.template 區段定義了 Pod 範本。Pod 的規格包含 image 欄位，這是要從 Artifact Registry 提取的映像檔名稱。在下一個步驟中，您將更新為剛才建立的新映像檔。

hellosvc 服務的定義如下：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: hellosvc
spec:
  ports:
  - name: http
    port: 80
    targetPort: 8080
  selector:
    app: helloserver
  type: LoadBalancer

• LoadBalancer：用戶端會將要求傳送至網路負載平衡器的 IP 位址，該位址具有穩定性，且可在叢集外部存取。
• targetPort：請注意，Dockerfile 中的 EXPOSE 8080 指令實際上不會公開任何通訊埠。公開通訊埠 8080，以便從叢集外部連線至 server 容器。在本例中，hellosvc.default.cluster.local:80 (簡短名稱：hellosvc) 會對應至 helloserver Pod IP 的通訊埠 8080。
• port：這是叢集中其他服務傳送要求時使用的通訊埠編號。

負載產生器

loadgen.yaml 中的 Deployment 物件與 server.yaml 類似。值得注意的一項差異是，loadgen Deployment 的 Pod 規格具有名為 env 的欄位。本節定義 loadgen 需要的環境變數，您先前從來源執行應用程式時已設定這些變數。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: loadgenerator
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: loadgenerator
  template:
    metadata:
      labels:
        app: loadgenerator
    spec:
      containers:
      - env:
        - name: SERVER_ADDR
          value: http://hellosvc:80/
        - name: REQUESTS_PER_SECOND
          value: '10'
        image: gcr.io/google-samples/istio/loadgen:v0.0.1
        imagePullPolicy: Always
        name: main
        resources:
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 512Mi
          requests:
            cpu: 300m
            memory: 256Mi
      restartPolicy: Always
      terminationGracePeriodSeconds: 5

由於 loadgen 不接受傳入的要求，因此 type 欄位會設為 ClusterIP。這種類型的 Service 會提供叢集中的實體可使用的穩定 IP 位址，但不會向外部用戶端公開 IP 位址。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: loadgensvc
spec:
  ports:
  - name: http
    port: 80
    targetPort: 8080
  selector:
    app: loadgenerator
  type: ClusterIP

將容器部署至 GKE

如要部署容器，請使用 kubectl「套用」指定所需狀態的資訊清單。

部署 server

1. 切換至範例 server 所在的目錄：

   cd ~/anthos-service-mesh-samples/docs/helloserver/server/

2. 在 Cloud Shell 編輯器 (或慣用的文字編輯器) 中開啟 server.yaml。

3. 將 image 欄位中的名稱替換為 Docker 映像檔的名稱。

   image: us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/container-intro/helloserver:v0.0.1
   

   將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案 ID。

   • 如果您使用 Cloud Shell 編輯器，系統會自動儲存檔案。按一下「Open terminal」(開啟終端機)，返回終端機視窗。
   • 如果您在 Cloud Shell 中使用文字編輯器，請儲存並關閉 server.yaml。

4. 將資訊清單部署至 Kubernetes：

   kubectl apply -f server.yaml
   

   輸出結果大致如下：

   deployment.apps/helloserver created
   service/hellosvc created
   

部署 loadgen

1. 切換至 loadgen 所在的目錄。

   cd ../loadgen
   

2. 和之前一樣，在文字編輯器中開啟 loadgen.yaml。

3. 同樣地，請將 image 欄位中的名稱替換為 Docker 映像檔名稱。

   image: us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/container-intro/loadgen:v0.0.1
   

   將 PROJECT_ID 替換為 Google Cloud 專案 ID。

   • 如果您使用 Cloud Shell 編輯器，系統會自動儲存檔案。按一下「Open terminal」(開啟終端機)，返回終端機視窗。
   • 如果您在 Cloud Shell 中使用文字編輯器，請儲存並關閉 loadgen.yaml。

4. 將資訊清單部署至叢集：

   kubectl apply -f loadgen.yaml
   

   如果成功，指令會傳回下列內容：

   deployment.apps/loadgenerator created
   service/loadgensvc created
   

驗證部署作業

將資訊清單部署至叢集後，請確認容器已成功部署：

1. 檢查叢集中的 Pod 狀態：

   kubectl get pods
   

   指令會傳回類似以下內容的狀態：

   NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   helloserver-69b9576d96-mwtcj     1/1     Running   0          58s
   loadgenerator-774dbc46fb-gpbrz   1/1     Running   0          57s
   

2. 從 loadgen Pod 取得應用程式記錄。將 POD_ID 替換為上一個輸出內容中的負載產生器 Pod ID。

   kubectl logs POD_ID
   

3. 取得 hellosvc 的外部 IP 位址：

   kubectl get service hellosvc
   

   輸出結果會與下列內容相似：

   NAME         TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP     PORT(S)        AGE
   hellosvc     LoadBalancer   10.81.15.158   192.0.2.1       80:31127/TCP   33m
   

4. 向 hellosvc 傳送要求。將 EXTERNAL_IP 替換為 hellosvc 的外部 IP 位址。

   curl http://EXTERNAL_IP
   

   您應該會看到伺服器傳送的「Hello World!」訊息。

成功： 您已將微服務型應用程式容器化，並部署至 GKE！

清除所用資源

為避免因為本教學課程所用資源，導致系統向 Google Cloud 帳戶收取費用，請刪除含有相關資源的專案，或者保留專案但刪除個別資源。

如不想刪除整個專案，請按照下列步驟操作：

• 刪除 GKE 叢集。刪除叢集會一併刪除組成叢集的所有資源，例如 Compute Engine 執行個體、磁碟和網路資源。

   gcloud container clusters delete container-intro
  

• 刪除 Artifact Registry 存放區：

   gcloud artifacts repositories delete container-intro --location=us-central1
  

後續步驟

• 進一步瞭解本教學課程中使用的技術：

  • 容器
  • Artifact Registry
  • Kubernetes
  • GKE
  • Docker

• 進一步瞭解工具：

  • gcloud CLI
  • gcloud 參考資料
  • kubectl
  • docker

• 進一步瞭解 Kubernetes 概念：

  • 叢集
  • 節點
  • Pod
  • 服務
  • 部署