本教程介绍了如何在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上部署 Elasticsearch 矢量数据库集群。
矢量数据库是专门用于管理和搜索大型高维矢量集合的数据存储区。这些矢量表示文本、图片、音频、视频等数据或可进行数字编码的任何数据。与依赖于完全匹配的关系型数据库不同，矢量数据库专门用于在大量数据集中查找相似项或识别模式。
Elasticsearch 是一个矢量数据库，结合了搜索和分析功能。它具有用于管理集群的开放式 REST API，并支持结构化查询、全文查询和复杂查询。借助 Elasticsearch，您可以通过自动补全建议执行词组、相似度和前缀搜索。
本教程适用于想要在 GKE 上部署 Elasticsearch 数据集集群的云平台管理员和架构师、机器学习工程师以及 MLOps (DevOps) 专业人员。
优势
Elasticsearch 具有以下优势：
- 包含适用于各种编程语言的大量库，并提供可与其他服务集成的开放式 API。
- 可横向扩缩，支持分片和复制，可简化扩缩和高可用性。
- 多节点集群平衡，可实现最佳资源利用率。
- 支持容器和 Kubernetes，可无缝集成到现代化云原生环境中。
目标
在本教程中，您将学习如何：
- 为 Elasticsearch 规划和部署 GKE 基础设施。
- 在 GKE 集群中部署和配置 Elasticsearch。
- 部署 StatefulHA Operator 以确保 Elasticsearch 高可用性。
- 运行笔记本以在数据库中生成和存储示例向量嵌入，并执行基于向量的搜索查询。
- 在信息中心内收集并直观呈现指标。
部署架构
在本教程中，您将为 Elasticsearch 部署高可用性区域级 GKE 集群，其中多个 Kubernetes 节点分布在多个可用区中。此设置有助于确保容错、可伸缩性和地理冗余。这样可支持滚动更新和维护，同时提供 SLA 以保证正常运行时间和可用性。如需了解详情，请参阅区域级集群。
当某个节点变为无法访问时，该节点上的 Pod 不会立即重新调度。对于使用 StatefulSet 的 Pod，可能需要 8 分钟以上才能删除应用 Pod 并将其重新调度到新节点。
为了解决此问题，StatefulHA Operator 会执行以下操作：
- 通过使用
.forceDeleteStrategy:AfterNodeUnreachable设置来解决重新调度延迟、处理故障切换设置并缩短恢复时间。 - 有助于确保 StatefulSet 应用正在使用 RePD。
- 使用与 Elasticsearch 部署在同一命名空间中的自定义 HighAvailabilityApplication 资源扩展 GKE。这使 StatefulHA 运算符能够监控和响应故障切换事件。
下图展示了在 GKE 集群中的多个节点和可用区上运行的 Elasticsearch 集群：
费用
在本文档中，您将使用 Google Cloud的以下收费组件：
如需根据您的预计使用量来估算费用，请使用价格计算器。
完成本文档中描述的任务后，您可以通过删除所创建的资源来避免继续计费。如需了解详情，请参阅清理。
在服务器端公共许可证 (SSPL) 下可免费使用 Elasticsearch。
准备工作
在本教程中，您将使用 Cloud Shell 运行命令。Cloud Shell 是一种 shell 环境，用于管理在 Google Cloud上托管的资源。它预装了 Google Cloud CLI、kubectl、Helm 和 Terraform 命令行工具。如果您不使用 Cloud Shell，则必须安装 Google Cloud CLI。
- 登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud新手，请 创建一个账号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。
-
安装 Google Cloud CLI。
-
如果您使用的是外部身份提供方 (IdP)，则必须先使用联合身份登录 gcloud CLI。
-
如需初始化 gcloud CLI，请运行以下命令：
gcloud init -
选择或创建项目所需的角色
- 选择项目：选择项目不需要特定的 IAM 角色，您可以选择已获授角色的任何项目。
-
创建项目：如需创建项目，您需要拥有 Project Creator 角色 (
roles/resourcemanager.projectCreator)，该角色包含resourcemanager.projects.create权限。了解如何授予角色。
-
创建 Google Cloud 项目：
gcloud projects create PROJECT_ID
将
PROJECT_ID替换为您要创建的 Google Cloud 项目的名称。 -
选择您创建的 Google Cloud 项目：
gcloud config set project PROJECT_ID
将
PROJECT_ID替换为您的 Google Cloud 项目名称。
启用 Cloud Resource Manager、Compute Engine、GKE、IAM 服务账号凭据和 Backup for GKE API（如果尚未启用）：
启用 API 所需的角色
如需启用 API，您需要拥有
serviceusage.services.enable权限。如果您创建了项目，则可能已经通过 Owner 角色 (roles/owner) 获得了此权限。否则，您可以通过 Service Usage Admin 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) 获得此权限。了解如何授予角色。gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com
compute.googleapis.com container.googleapis.com iamcredentials.googleapis.com gkebackup.googleapis.com -
安装 Google Cloud CLI。
-
如果您使用的是外部身份提供方 (IdP)，则必须先使用联合身份登录 gcloud CLI。
-
如需初始化 gcloud CLI，请运行以下命令：
gcloud init -
选择或创建项目所需的角色
- 选择项目：选择项目不需要特定的 IAM 角色，您可以选择已获授角色的任何项目。
-
创建项目：如需创建项目，您需要拥有 Project Creator 角色 (
roles/resourcemanager.projectCreator)，该角色包含resourcemanager.projects.create权限。了解如何授予角色。
-
创建 Google Cloud 项目：
gcloud projects create PROJECT_ID
将
PROJECT_ID替换为您要创建的 Google Cloud 项目的名称。 -
选择您创建的 Google Cloud 项目：
gcloud config set project PROJECT_ID
将
PROJECT_ID替换为您的 Google Cloud 项目名称。
启用 Cloud Resource Manager、Compute Engine、GKE、IAM 服务账号凭据和 Backup for GKE API（如果尚未启用）：
启用 API 所需的角色
如需启用 API，您需要拥有
serviceusage.services.enable权限。如果您创建了项目，则可能已经通过 Owner 角色 (roles/owner) 获得了此权限。否则，您可以通过 Service Usage Admin 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) 获得此权限。了解如何授予角色。gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com
compute.googleapis.com container.googleapis.com iamcredentials.googleapis.com gkebackup.googleapis.com -
向您的用户账号授予角色。对以下每个 IAM 角色运行以下命令一次：
roles/storage.objectViewer, roles/container.admin, roles/iam.serviceAccountAdmin, roles/compute.admin, roles/gkebackup.admin, roles/monitoring.viewergcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
替换以下内容：
PROJECT_ID：您的项目 ID。USER_IDENTIFIER：您的用户 账号的标识符。例如，myemail@example.com。ROLE：您向用户账号授予的 IAM 角色。
设置环境
如需使用 Cloud Shell 设置您的环境，请按照以下步骤操作：
为您的项目、区域和 Kubernetes 集群资源前缀设置环境变量：
export PROJECT_ID=PROJECT_ID export KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX=elasticsearch export REGION=us-central1- 将
PROJECT_ID替换为您的 Google Cloud项目 ID。
本教程使用
us-central1区域来创建部署资源。- 将
检查 Helm 的版本：
helm version更新版本（如果低于 3.13）：
curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3 | bash从 GitHub 克隆示例代码库：
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples转到
elasticsearch目录以开始创建部署资源：cd kubernetes-engine-samples/databases/elasticsearch
创建集群基础架构
在本部分中，您将运行 Terraform 脚本来创建高可用性专用区域级 GKE 集群，以部署 Elasticsearch 数据库。
您可以选择使用 Standard 集群或 Autopilot 集群部署 Elasticsearch。每种类型都有自己的优势和不同的价格模式。
Autopilot
下图显示了在项目中部署的 Autopilot GKE 集群。
若要部署集群基础设施，请在 Cloud Shell 中运行以下命令：
export GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)
terraform -chdir=terraform/gke-autopilot init
terraform -chdir=terraform/gke-autopilot apply \
-var project_id=${PROJECT_ID} \
-var region=${REGION} \
-var cluster_prefix=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}
GKE 会在运行时替换以下变量：
GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN使用gcloud auth print-access-token命令检索访问令牌，以对与各种 Google Cloud API 的交互进行身份验证PROJECT_ID、REGION和KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX是在设置环境部分中定义的环境变量，分配给您要创建的 Autopilot 集群的新相关变量。
出现提示时，请输入 yes。
输出类似于以下内容：
...
Apply complete! Resources: 9 added, 0 changed, 0 destroyed.
Outputs:
kubectl_connection_command = "gcloud container clusters get-credentials elasticsearch-cluster --region us-central1"
Terraform 会创建以下资源：
- Kubernetes 节点的自定义 VPC 网络和专用子网。
- 用于通过网络地址转换 (NAT) 访问互联网的 Cloud Router 路由器。
- 专用 GKE 集群（在
us-central1区域中）。 - 具有集群的日志记录和监控权限的
ServiceAccount。 - 用于集群监控和提醒的 Google Cloud Managed Service for Prometheus 配置。
标准
下图展示了部署在三个不同可用区中的专用区域级 Standard GKE 集群。
若要部署集群基础设施，请在 Cloud Shell 中运行以下命令：
export GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)
terraform -chdir=terraform/gke-standard init
terraform -chdir=terraform/gke-standard apply \
-var project_id=${PROJECT_ID} \
-var region=${REGION} \
-var cluster_prefix=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}
GKE 会在运行时替换以下变量：
GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN使用gcloud auth print-access-token命令检索访问令牌，以对与各种 Google Cloud API 的交互进行身份验证。PROJECT_ID、REGION和KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX是在设置环境部分中定义的环境变量，分配给您要创建的标准集群的新相关变量。
出现提示时，请输入 yes。完成这些命令并使集群显示就绪状态可能需要几分钟时间。
输出类似于以下内容：
...
Apply complete! Resources: 10 added, 0 changed, 0 destroyed.
Outputs:
kubectl_connection_command = "gcloud container clusters get-credentials elasticsearch-cluster --region us-central1"
Terraform 会创建以下资源：
- Kubernetes 节点的自定义 VPC 网络和专用子网。
- 用于通过网络地址转换 (NAT) 访问互联网的 Cloud Router 路由器。
- 位于
us-central1区域并且启用了自动扩缩功能的专用 GKE 集群（每个可用区一个到两个节点）。 - 具有集群的日志记录和监控权限的
ServiceAccount。 - 用于集群监控和提醒的 Google Cloud Managed Service for Prometheus 配置。
连接到集群
配置 kubectl 以提取凭据并与新的 GKE 集群通信：
gcloud container clusters get-credentials \
${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster --location ${REGION}
部署 Elasticsearch 数据库和 StatefulHA Operator
在本部分中，您将使用 ECK Operator Helm 图表将 Elasticsearch 数据库（在集群模式下）和 StatefulHA Operator 部署到 GKE 集群。
Deployment 会创建具有以下配置的 GKE 集群：
- Elasticsearch 节点的三个副本。
- 用于更改虚拟内存设置的 DaemonSet，以实现最佳 Elasticsearch 性能。 DaemonSet 是一种 Kubernetes 控制器，可帮助确保集群中的每个节点都运行一个 Pod 的副本。
- NodeAffinity 和 PodAntiAffinity 配置，以确保在 Kubernetes 节点之间正确分布，从而优化节点池的使用，并最大限度地提高不同可用区的可用性。
- 用于管理故障切换过程并有助于确保高可用性的有状态 HA Operator。StatefulSet 是一种 Kubernetes 控制器，可为其每个 Pod 保留一个永久的唯一身份。
- 对于身份验证，数据库会创建包含身份验证凭证、密码和证书的 Kubernetes Secret。
如需使用 Helm 图表部署 Elasticsearch 数据库，请按照以下步骤操作：
启用 StatefulHA 插件：
Autopilot
GKE 会在创建集群时自动启用
StatefulHA插件。标准
运行以下命令：
gcloud container clusters update ${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster \ --project=${PROJECT_ID} \ --location=${REGION} \ --update-addons=StatefulHA=ENABLED完成此命令并使集群显示就绪状态可能需要 15 分钟。
创建 Elastic Cloud on Kubernetes (ECK) 自定义资源定义 (CRD)：
kubectl apply -f https://download.elastic.co/downloads/eck/2.11.1/crds.yaml部署 ECK Operator：
kubectl apply -f https://download.elastic.co/downloads/eck/2.11.1/operator.yaml为数据库创建命名空间
elastic：kubectl create ns elastic安装
HighAvailabilityApplication(HAA) 资源，以定义 Elasticsearch 的故障切换规则。kubectl apply -n elastic -f manifests/01-regional-pd/ha-app.yamlha-app.yaml清单描述了HighAvailabilityApplication资源：应用此清单以创建区域级永久性 SSD 磁盘
StorageClass：kubectl apply -n elastic -f manifests/01-regional-pd/regional-pd.yamlregional-pd.yaml清单描述了永久性 SSD 磁盘StorageClass：部署 DaemonSet 资源以在每个节点中设置虚拟内存：
kubectl apply -n elastic -f manifests/02-elasticsearch/mmap-count.yamlmmap-count.yaml清单描述了DaemonSet：应用此清单以部署 Elasticsearch 集群：
kubectl apply -n elastic -f manifests/02-elasticsearch/elasticsearch.yamlelasticsearch.yaml清单描述了 Deployment：等待几分钟，让 Elasticsearch 集群完全启动。
检查部署状态：
kubectl get elasticsearch -n elastic --watch如果
elasticsearch数据库成功部署，则输出类似于以下内容：NAME HEALTH NODES VERSION PHASE AGE elasticsearch-ha green 3 8.11.4 Ready 2m30s等待
HEALTH显示为green。如果需要，请按 Ctrl+C 退出该命令。部署内部负载均衡器以访问与 GKE 集群位于同一 VPC 中的 Elasticsearch 数据库：
kubectl apply -n elastic -f manifests/02-elasticsearch/ilb.yamlilb.yaml清单描述了LoadBalancerService：如需检查故障切换规则是否已应用，请描述资源并确认
Status: Message: Application is protected。kubectl describe highavailabilityapplication elasticsearch-ha-es-main -n elastic输出类似于以下内容
Status: Conditions: Last Transition Time: 2024-02-01T13:27:50Z Message: Application is protected Observed Generation: 1 Reason: ApplicationProtected Status: True Type: Protected Events: <none>GKE 启动工作负载后，验证 GKE 是否已创建 Elasticsearch 工作负载：
kubectl get pod,svc,statefulset,pdb,secret,daemonset -n elastic输出类似于以下内容：
NAME READY STATUS RESTARTS AGE pod/elasticsearch-ha-es-main-0 2/2 Running 0 7m16s pod/elasticsearch-ha-es-main-1 2/2 Running 0 7m16s pod/elasticsearch-ha-es-main-2 2/2 Running 0 7m16s pod/max-map-count-setter-28wt9 1/1 Running 0 7m27s pod/max-map-count-setter-cflsw 1/1 Running 0 7m27s pod/max-map-count-setter-gzq9k 1/1 Running 0 7m27s NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE service/elasticsearch-ha-es-http ClusterIP 10.52.8.28 <none> 9200/TCP 7m18s service/elasticsearch-ha-es-internal-http ClusterIP 10.52.3.48 <none> 9200/TCP 7m18s service/elasticsearch-ha-es-main ClusterIP None <none> 9200/TCP 7m16s service/elasticsearch-ha-es-transport ClusterIP None <none> 9300/TCP 7m18s NAME READY AGE statefulset.apps/elasticsearch-ha-es-main 3/3 7m16s NAME MIN AVAILABLE MAX UNAVAILABLE ALLOWED DISRUPTIONS AGE poddisruptionbudget.policy/elasticsearch-ha-es-default 2 N/A 1 7m16s NAME TYPE DATA AGE secret/elasticsearch-ha-es-elastic-user Opaque 1 7m18s secret/elasticsearch-ha-es-file-settings Opaque 1 7m16s secret/elasticsearch-ha-es-http-ca-internal Opaque 2 7m17s secret/elasticsearch-ha-es-http-certs-internal Opaque 3 7m17s secret/elasticsearch-ha-es-http-certs-public Opaque 2 7m17s secret/elasticsearch-ha-es-internal-users Opaque 4 7m18s secret/elasticsearch-ha-es-main-es-config Opaque 1 7m16s secret/elasticsearch-ha-es-main-es-transport-certs Opaque 7 7m16s secret/elasticsearch-ha-es-remote-ca Opaque 1 7m16s secret/elasticsearch-ha-es-transport-ca-internal Opaque 2 7m16s secret/elasticsearch-ha-es-transport-certs-public Opaque 1 7m16s secret/elasticsearch-ha-es-xpack-file-realm Opaque 4 7m18s NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE daemonset.apps/max-map-count-setter 6 6 6 6 6 <none> 13m
系统会为 Elasticsearch 集群创建以下 GKE 资源：
- 控制三个 Pod 副本的 Elasticsearch
StatefulSet。 - 用于配置虚拟内存设置的 DaemonSet。
- 要连接到 Elasticsearch 的服务。
- 包含超级用户凭证和服务相关证书的 Secret。
- 有状态 HA Operator Pod 和
HighlyAvailableApplication资源，主动监控 Elasticsearch 应用。
使用 Vertex AI Colab Enterprise 笔记本运行查询
本部分介绍了如何在 Colab Enterprise 笔记本中使用官方 Elasticsearch Python 客户端将嵌入生成到 Elasticsearch 文档中，并执行语义搜索查询。Elasticsearch 中的文档由各种字段组成，每个字段都与相应的值配对。
如需详细了解 Vertex AI Colab Enterprise，请参阅 Colab Enterprise 文档。
为了有效利用 Elasticsearch，我们建议您将数据结构设计成这些文档，然后将它们编入索引以供搜索。
在此示例中，您将使用包含不同类型图书列表的 CSV 文件中的数据集。Elasticsearch 充当搜索引擎，您创建的 Pod 充当查询 Elasticsearch 数据库的客户端。
您可以使用专用运行时模板部署到 elasticsearch-vpc VPC（虚拟私有云），以便笔记本可以与 GKE 集群中的资源进行通信。
创建运行时模板
如需创建 Colab Enterprise 运行时模板，请执行以下操作：
在 Google Cloud 控制台中，前往 Colab Enterprise 运行时模板页面，并确保您的项目已被选中：
点击 add_box 新建模板。系统会显示创建新的运行时模板页面。
在运行时基本信息部分中：
- 在显示名称字段中，输入
elastic-connect。 - 在区域下拉列表中，选择
us-central1。该区域与 GKE 集群所在的区域相同。
- 在显示名称字段中，输入
在配置计算部分中：
- 在机器类型下拉列表中，选择
e2-standard-2。 - 在磁盘大小字段中，输入
30。
- 在机器类型下拉列表中，选择
在网络和安全部分中：
- 在网络下拉列表中，选择 GKE 集群所在的网络。
- 在子网下拉列表中，选择相应的子网。
- 清除启用公共互联网访问权限复选框。
点击创建以完成运行时模板的创建过程。您的运行时模板会显示在运行时模板标签页上的列表中。
创建运行时
如需创建 Colab Enterprise 运行时，请执行以下操作：
在运行时模板列表中，对于您刚刚创建的模板，点击操作列中的 more_vert，然后点击创建运行时。此时会显示创建 Vertex AI 运行时窗格。
如需根据模板创建运行时，请点击创建。
在打开的运行时标签页中，等待状态转换为健康。
导入笔记本
如需在 Colab Enterprise 中导入笔记本，请执行以下操作：
前往我的笔记本标签页，然后点击导入。系统会显示导入笔记本窗格。
在导入来源中，选择网址。
在笔记本网址下方，输入以下链接：
https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples/main/databases/elasticsearch/manifests/03-notebook/vector-database.ipynb点击导入。
连接到运行时并运行查询
如需连接到运行时并运行查询，请执行以下操作：
在笔记本中，点击连接按钮旁边的 arrow_drop_down 其他连接选项。此时会显示连接到 Vertex AI Runtime 窗格。
选择连接到运行时，然后选择连接到现有运行时。
选择您启动的运行时，然后点击连接。
如需运行笔记本单元，请点击每个代码单元旁边的 运行单元按钮。
运行单元按钮。该笔记本包含代码单元和用于描述每个代码块的文本。运行代码单元会执行其命令并显示输出。您可以按顺序运行单元，也可以根据需要运行单个单元。
查看集群的 Prometheus 指标
GKE 集群配置了 Google Cloud Managed Service for Prometheus，可启用 Prometheus 格式的指标收集。该服务提供了用于监控和提醒的全托管式解决方案，支持收集、存储和分析来自集群及其应用的指标。
下图展示了 Prometheus 如何收集集群的指标：
图中的 GKE 专用集群包含以下组件：
- 公开路径
/和端口9114上指标的 Elasticsearch Pod。这些指标由名为metrics的边车容器（包含 elasticsearch_exporter）提供。 - 基于 Prometheus 的收集器，用于处理来自 Elasticsearch Pod 的指标。
- 将指标发送到 Cloud Monitoring 的 PodMonitoring 资源。
集群配置使用 Prometheus 格式的指标导出器定义边车容器：
apiVersion: elasticsearch.k8s.elastic.co/v1
kind: Elasticsearch
metadata:
name: elasticsearch-ha
spec:
...
nodeSets:
- name: main
...
podTemplate:
spec:
containers:
...
- name: metrics
image: quay.io/prometheuscommunity/elasticsearch-exporter:v1.7.0
command:
- /bin/elasticsearch_exporter
- --es.ssl-skip-verify
- --es.uri=https://$(ES_USER):$(ES_PASSWORD)@localhost:9200
...
env:
- name: ES_USER
value: "elastic"
- name: ES_PASSWORD
valueFrom:
secretKeyRef:
name: elasticsearch-ha-es-elastic-user
key: elastic
如需导出和查看指标，请按照以下步骤操作：
创建
PodMonitoring资源，以按labelSelector爬取指标：kubectl apply -n elastic -f manifests/04-prometheus-metrics/pod-monitoring.yamlpod-monitoring.yaml清单描述了PodMonitoring资源：几分钟后，系统会显示内置信息中心“Elasticsearch Prometheus 概览”。
如需查看更多与数据相关的图表，请使用
dashboard.json中定义的配置导入自定义 Cloud Monitoring 信息中心：gcloud --project "${PROJECT_ID}" monitoring dashboards create --config-from-file monitoring/dashboard.json命令成功运行后，前往 Cloud Monitoring 信息中心：
从信息中心列表中，打开
ElasticSearch Overview信息中心。收集和显示指标可能需要 1-2 分钟时间。信息中心会显示关键指标的计数：
- 索引
- 文档和分片
- 待处理的操作
- 正在运行的节点及其健康状况
备份集群配置
借助 Backup for GKE 功能，您可以定期备份整个 GKE 集群的配置，包括已部署的工作负载及其数据。
在本教程中，您将为 GKE 集群配置备份方案，以在每天凌晨 3 点对所有工作负载（包括 Secret 和卷）执行备份。为确保高效存储管理，三天前的备份会被自动删除。
为集群启用 Backup for GKE 功能：
gcloud container clusters update ${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster \ --project=${PROJECT_ID} \ --location=${REGION} \ --update-addons=BackupRestore=ENABLED为集群中的所有命名空间创建具有每日时间表的备份方案：
gcloud beta container backup-restore backup-plans create ${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster-backup \ --project=${PROJECT_ID} \ --location=${REGION} \ --cluster="projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/clusters/${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster" \ --all-namespaces \ --include-secrets \ --include-volume-data \ --cron-schedule="0 3 * * *" \ --backup-retain-days=3该命令在运行时会使用相关的环境变量。
集群名称的格式取决于您的项目和区域，如下所示：
projects/PROJECT_ID/locations/REGION/clusters/CLUSTER_NAME出现提示时，请输入
y.。输出类似于以下内容：Create request issued for: [elasticsearch-cluster-backup] Waiting for operation [projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/operation-1706528750815-610142ffdc9ac-71be4a05-f61c99fc] to complete...⠹此操作可能需要几分钟才能成功完成。执行完成后，输出类似于以下内容：
Created backup plan [elasticsearch-cluster-backup].您可以看到 Backup for GKE 控制台中列出新创建的备份方案
elasticsearch-cluster-backup。
如果您要恢复已保存的备份配置，请参阅恢复备份。
清理
为避免因本教程中使用的资源导致您的 Google Cloud 账号产生费用，请删除包含这些资源的项目，或者保留项目但删除各个资源。
删除项目
为了避免产生费用，最简单的方法是删除您为本教程创建的项目。
删除 Google Cloud 项目：
gcloud projects delete PROJECT_ID
如果您删除了项目，则表示您的清理已完成。如果您没有删除项目，请继续删除各个资源。
删除各个资源
设置环境变量。
export PROJECT_ID=${PROJECT_ID} export KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX=elasticsearch export REGION=us-central1运行
terraform destroy命令：export GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token) terraform -chdir=terraform/FOLDER destroy \ -var project_id=${PROJECT_ID} \ -var region=${REGION} \ -var cluster_prefix=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}将
FOLDER替换为gke-autopilot或gke-standard，具体取决于您创建的 GKE 集群的类型。出现提示时，请输入
yes。查找所有未挂接的磁盘：
export disk_list=$(gcloud compute disks list --filter="-users:* AND labels.name=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster" --format "value[separator=|](name,region)")删除磁盘：
for i in $disk_list; do disk_name=$(echo $i| cut -d'|' -f1) disk_region=$(echo $i| cut -d'|' -f2|sed 's|.*/||') echo "Deleting $disk_name" gcloud compute disks delete $disk_name --region $disk_region --quiet done删除 GitHub 代码库：
rm -r ~/kubernetes-engine-samples/
后续步骤
- 探索 Elasticsearch 开源软件。
- 了解在 GKE 上部署数据库的最佳实践。
- 探索使用 GKE 运行数据密集型工作负载的解决方案。