Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

הרצה של עומסי עבודה מלאים בקנה מידה גדול ב-GKE

Autopilot

במדריך הזה נסביר איך להפעיל אפליקציית אינטרנט שמגובה במסד נתונים רלציוני עם זמינות גבוהה בקנה מידה גדול ב-Google Kubernetes Engine ‏ (GKE).

אפליקציית הדוגמה שמשמשת במדריך הזה היא Bank of Anthos, אפליקציית אינטרנט מבוססת-HTTP שמדמה רשת לעיבוד תשלומים של בנק. כדי לפעול, Bank of Anthos משתמש בכמה שירותים. המדריך הזה מתמקד בחלק הקדמי של האתר ובמסדי הנתונים הרלציוניים של PostgreSQL שמגבים את השירותים של Bank of Anthos. מידע נוסף על Bank of Anthos, כולל הארכיטקטורה שלו והשירותים שהוא פורס, זמין בBank of Anthos ב-GitHub.

מטרות

יוצרים ומגדירים אשכול GKE.
פריסת אפליקציית אינטרנט לדוגמה ומסד נתונים PostgreSQL עם זמינות גבוהה.
מגדירים התאמה אוטומטית לעומס (autoscaling) של אפליקציית האינטרנט ושל מסד הנתונים.
סימולציה של עליות חדות בתנועת הגולשים באמצעות מחולל עומסים.
לצפות בהגדלה או בהקטנה של השירותים.

עלויות

במסמך הזה משתמשים ברכיבים הבאים של Google Cloud, והשימוש בהם כרוך בתשלום:

כדי להעריך את ההוצאות בהתאם לתחזית השימוש שלכם, אתם יכולים להיעזר במחשבון העלויות.

משתמשים חדשים של Google Cloud ? יכול להיות שאתם זכאים לתקופת ניסיון בחינם.

כשמסיימים את המשימות שמתוארות במסמך הזה אפשר למחוק את המשאבים שיצרתם כדי להימנע מחיובים נוספים. מידע נוסף זמין בקטע הסרת המשאבים.

לפני שמתחילים

נכנסים לחשבון Google Cloud . אם אתם משתמשים חדשים ב- Google Cloud, צרו חשבון כדי שתוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

התקינו את ה-CLI של Google Cloud.

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

כדי לאתחל את ה-CLI של gcloud, הריצו את הפקודה הבאה:

gcloud init

יוצרים או בוחרים Google Cloud פרויקט.

תפקידים שנדרשים כדי לבחור או ליצור פרויקט

Select a project: כדי לבחור פרויקט לא צריך תפקיד IAM ספציפי – אפשר לבחור כל פרויקט שקיבלתם בו תפקיד.
יצירת פרויקט: כדי ליצור פרויקט, צריך את התפקיד Project Creator (יצירת פרויקטים) (roles/resourcemanager.projectCreator), שכולל את ההרשאה resourcemanager.projects.create. איך מקצים תפקידים

יוצרים Google Cloud פרויקט:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
מחליפים את PROJECT_ID בשם של פרויקט Google Cloud שיוצרים.
בוחרים את הפרויקט שיצרתם: Google Cloud
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
מחליפים את PROJECT_ID בשם הפרויקט ב- Google Cloud .

מוודאים שהחיוב מופעל בפרויקט Google Cloud .

מפעילים את GKE API:

תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API

כדי להפעיל ממשקי API, צריך את תפקיד ה-IAM 'אדמין של Service Usage' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), שכולל את ההרשאה serviceusage.services.enable. איך מקצים תפקידים

gcloud services enable container.googleapis.com

התקינו את ה-CLI של Google Cloud.

אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.

כדי לאתחל את ה-CLI של gcloud, הריצו את הפקודה הבאה:

gcloud init

יוצרים או בוחרים Google Cloud פרויקט.

תפקידים שנדרשים כדי לבחור או ליצור פרויקט

Select a project: כדי לבחור פרויקט לא צריך תפקיד IAM ספציפי – אפשר לבחור כל פרויקט שקיבלתם בו תפקיד.
יצירת פרויקט: כדי ליצור פרויקט, צריך את התפקיד Project Creator (יצירת פרויקטים) (roles/resourcemanager.projectCreator), שכולל את ההרשאה resourcemanager.projects.create. איך מקצים תפקידים

יוצרים Google Cloud פרויקט:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
מחליפים את PROJECT_ID בשם של פרויקט Google Cloud שיוצרים.
בוחרים את הפרויקט שיצרתם: Google Cloud
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
מחליפים את PROJECT_ID בשם הפרויקט ב- Google Cloud .

מוודאים שהחיוב מופעל בפרויקט Google Cloud .

מפעילים את GKE API:

תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API

gcloud services enable container.googleapis.com

מתקינים את Helm CLI.

הכנת הסביבה

משכפלים את המאגר לדוגמה שבו השתמשנו במדריך הזה:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/bank-of-anthos.git
cd bank-of-anthos/

הגדרת משתני סביבה:

PROJECT_ID=PROJECT_ID
GSA_NAME=bank-of-anthos
GSA_EMAIL=bank-of-anthos@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com
KSA_NAME=default

מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט ב- Google Cloud .

הגדרת האשכול וחשבונות השירות

יצירת אשכול:
```
gcloud container clusters create-auto bank-of-anthos --location=us-central1
```
יכול להיות שיחלפו עד חמש דקות עד שהאשכול יתחיל לפעול.

יוצרים חשבון שירות ב-IAM:

gcloud iam service-accounts create bank-of-anthos

נותנים גישה לחשבון השירות ב-IAM:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
  --role roles/cloudtrace.agent \
  --member "serviceAccount:bank-of-anthos@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com"
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
  --role roles/monitoring.metricWriter \
  --member "serviceAccount:bank-of-anthos@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com"
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding "bank-of-anthos@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role roles/iam.workloadIdentityUser \
  --member "serviceAccount:PROJECT_ID.svc.id.goog[default/default]"

בשלב הזה ניתנת הגישה הבאה:

‫roles/cloudtrace.agent: כתיבת נתוני מעקב כמו מידע על זמן האחזור אל Trace.
‫roles/monitoring.metricWriter: כתיבת מדדים ל-Cloud Monitoring.
‫roles/iam.workloadIdentityUser: מאפשרים לחשבון שירות של Kubernetes להשתמש ב-איחוד זהויות של עומסי עבודה ל-GKE כדי לפעול כחשבון שירות של IAM.

מגדירים את חשבון השירות של Kubernetes במרחב השמות default כך שיפעל כחשבון השירות של IAM שיצרתם:default
```
kubectl annotate serviceaccount default \
    iam.gke.io/gcp-service-account=bank-of-anthos@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```
כך קבוצות ה-Pod שמשתמשות בחשבון השירות של Kubernetes במרחב השמות default יכולות לגשת לאותם משאבים של חשבון השירות ב-IAM.default Google Cloud

פריסת Bank of Anthos ו-PostgreSQL

בקטע הזה מתקינים את Bank of Anthos ואת מסד הנתונים PostgreSQL במצב זמינות גבוהה (HA), שמאפשר להגדיל או להקטין את מספר העותקים של שרת מסד הנתונים באופן אוטומטי. אם רוצים לראות את הסקריפטים, את תרשים Helm ואת מניפסטים של Kubernetes שבהם נעשה שימוש בקטע הזה, אפשר לעיין במאגר Bank of Anthos ב-GitHub.

פורסים את סכימת מסד הנתונים ואת סקריפט שפת הגדרת הנתונים (DDL):

kubectl create configmap initdb \
    --from-file=src/accounts/accounts-db/initdb/0-accounts-schema.sql \
    --from-file=src/accounts/accounts-db/initdb/1-load-testdata.sql \
    --from-file=src/ledger/ledger-db/initdb/0_init_tables.sql \
    --from-file=src/ledger/ledger-db/initdb/1_create_transactions.sh

מתקינים את PostgreSQL באמצעות תרשים Helm לדוגמה:
```
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
helm install accounts-db bitnami/postgresql-ha \
    --version 10.0.1 \
    --values extras/postgres-hpa/helm-postgres-ha/values.yaml \
    --set="postgresql.initdbScriptsCM=initdb" \
    --set="postgresql.replicaCount=1" \
    --wait
```
הפקודה הזו יוצרת אשכול PostgreSQL עם מספר עותקים התחלתי של 1. בהמשך המדריך הזה, תגדילו את הקיבולת של האשכול על סמך חיבורים נכנסים. הפעולה הזו עשויה להימשך עשר דקות או יותר.

פורסים את Bank of Anthos:

kubectl apply -f extras/jwt/jwt-secret.yaml
kubectl apply -f extras/postgres-hpa/kubernetes-manifests

השלמת הפעולה עשויה להימשך כמה דקות.

נקודת ביניים: אימות ההגדרה

בודקים שכל ה-Pods של Bank of Anthos פועלים:

kubectl get pods

הפלט אמור להיראות כך:

NAME                                  READY   STATUS
accounts-db-pgpool-57ffc9d685-c7xs8   3/3     Running
accounts-db-postgresql-0              1/1     Running
balancereader-57b59769f8-xvp5k        1/1     Running
contacts-54f59bb669-mgsqc             1/1     Running
frontend-6f7fdc5b65-h48rs             1/1     Running
ledgerwriter-cd74db4cd-jdqql          1/1     Running
pgpool-operator-5f678457cd-cwbhs      1/1     Running
transactionhistory-5b9b56b5c6-sz9qz   1/1     Running
userservice-f45b46b49-fj7vm           1/1     Running

בודקים שאפשר לגשת לחלק הקדמי של האתר:
1. מציאת כתובת ה-IP החיצונית של שירות frontend:
```
kubectl get ingress frontend
```
  הפלט אמור להיראות כך:
```
NAME       CLASS    HOSTS   ADDRESS         PORTS   AGE
frontend   <none>   *       203.0.113.9     80      12m
```
2. בדפדפן, עוברים לכתובת ה-IP החיצונית. מוצג דף הכניסה של Bank of Anthos. אם אתם רוצים לדעת יותר, אתם יכולים לעיין בבקשה.
  
  אם מופיעה שגיאת 404, צריך להמתין כמה דקות עד שהמיקרו-שירותים יוקצו ולנסות שוב.

שינוי קנה מידה אוטומטי של אפליקציית האינטרנט ומסד הנתונים של PostgreSQL

ב-GKE Autopilot, המערכת משנה את גודל משאבי המחשוב של האשכול באופן אוטומטי בהתאם למספר עומסי העבודה באשכול. כדי לשנות באופן אוטומטי את מספר ה-Pods באשכול בהתאם למדדי משאבים, צריך להטמיע התאמה אוטומטית לעומס של Pods ב-Kubernetes. אפשר להשתמש במדדי המעבד והזיכרון המובנים של Kubernetes, או במדדים מותאמים אישית כמו בקשות HTTP לשנייה או כמות הצהרות SELECT, שנלקחים מ-Cloud Monitoring.

בקטע הזה תבצעו את הפעולות הבאות:

מגדירים התאמה אופקית של קבוצות Pod לעומס (Horizontal Pod Autoscaling) למיקרו-שירותים של Bank of Anthos באמצעות מדדים מובנים ומדדים מותאמים אישית.
מדמים עומס באפליקציית Bank of Anthos כדי להפעיל אירועים של התאמה אוטומטית לעומס.
שימו לב איך מספר ה-Pods והצמתים באשכול גדל וקטן באופן אוטומטי בתגובה לעומס.

הגדרה של איסוף מדדים מותאמים אישית

כדי לקרוא מדדים מותאמים אישית מ-Monitoring, צריך לפרוס את המתאם Custom Metrics - Stackdriver Adapter באשכול.

פורסים את המתאם:

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/k8s-stackdriver/master/custom-metrics-stackdriver-adapter/deploy/production/adapter.yaml

מגדירים את המתאם כך שישתמש באיחוד זהויות של עומסי עבודה ל-GKE כדי לקבל מדדים:

מגדירים את חשבון השירות ב-IAM:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member "serviceAccount:bank-of-anthos@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role roles/monitoring.viewer
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding bank-of-anthos@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --role roles/iam.workloadIdentityUser \
    --member "serviceAccount:PROJECT_ID.svc.id.goog[custom-metrics/custom-metrics-stackdriver-adapter]"

מוסיפים הערה לחשבון השירות ב-Kubernetes שבו המתאם משתמש:

kubectl annotate serviceaccount custom-metrics-stackdriver-adapter \
    --namespace=custom-metrics \
  iam.gke.io/gcp-service-account=bank-of-anthos@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

מפעילים מחדש את הפריסה של המתאם כדי להפיץ את השינויים:

kubectl rollout restart deployment custom-metrics-stackdriver-adapter \
    --namespace=custom-metrics

הגדרת התאמה אוטומטית לעומס במסד הנתונים

כשפרסתם את Bank of Anthos ואת PostgreSQL מוקדם יותר במדריך הזה, פרסתם את מסד הנתונים כ-StatefulSet עם עותק משוכפל ראשי לקריאה/כתיבה כדי לטפל בכל הצהרות ה-SQL הנכנסות. בקטע הזה, מגדירים את ההתאמה האופקית של קבוצות Pod לעומס כדי להוסיף רפליקות חדשות במצב המתנה לקריאה בלבד, שיטפלו בהצהרות SELECT נכנסות. דרך טובה להפחית את העומס על כל עותק היא להפיץ את משפטי SELECT, שהם פעולות קריאה. פריסת PostgreSQL כוללת כלי בשם Pgpool-II שמבצע את איזון העומסים הזה ומשפר את התפוקה של המערכת.

מערכת PostgreSQL מייצאת את מדד הצהרת SELECT כמדד Prometheus. תשתמשו בכלי קל משקל לייצוא מדדים בשם prometheus-to-sd כדי לשלוח את המדדים האלה ל-Cloud Monitoring בפורמט נתמך.

בודקים את אובייקט HorizontalPodAutoscaler:

# Copyright 2022 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

---
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: accounts-db-postgresql
spec:
  behavior:
    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 0
      policies:
      - type: Percent
        value: 100
        periodSeconds: 5
      selectPolicy: Max
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: StatefulSet
    name: accounts-db-postgresql
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 5
  metrics:
  - type: External
    external:
      metric:
        name: custom.googleapis.com|mypgpool|pgpool2_pool_backend_stats_select_cnt
      target:
          type: AverageValue
          averageValue: "15"

קובץ המניפסט הזה:

מגדיר את המספר המקסימלי של העותקים במהלך הגדלה ל-5.
מגדיר את המספר המינימלי במהלך צמצום הקיבולת ל-1.
משתמש במדד חיצוני כדי לקבל החלטות לגבי הגדלת נפח הפעילות. בדוגמה הזו, המדד הוא מספר הצהרות SELECT. אירוע של הגדלת הקיבולת מתרחש אם מספר הצהרות ה-SELECT הנכנסות עולה על 15.

מחילים את המניפסט על האשכול:

kubectl apply -f extras/postgres-hpa/hpa/postgresql-hpa.yaml

הגדרת התאמה אוטומטית לעומס (autoscaling) לממשק האינטרנט

בקטע Deploy Bank of Anthos and PostgreSQL (פריסת Bank of Anthos ו-PostgreSQL), פרסתם את ממשק האינטרנט של Bank of Anthos. ככל שמספר המשתמשים גדל, שירות userservice צורך יותר משאבי CPU. בקטע הזה, מגדירים התאמה אוטומטית אופקית של Podים עבור פריסת userservice כששיעור השימוש במעבד של ה-Podים הקיימים גבוה מ-60%, ועבור פריסת frontend כשמספר בקשות ה-HTTP הנכנסות למאזן העומסים גבוה מ-5 לשנייה.

הגדרת התאמה אוטומטית לעומס (autoscaling) לפריסת userservice

בודקים את HorizontalPodAutoscaler המניפסט של userservice הפריסה:

# Copyright 2022 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

---
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: userservice
spec:
  behavior:
    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 0
      policies:
        - type: Percent
          value: 100
          periodSeconds: 5
      selectPolicy: Max
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: userservice
  minReplicas: 5
  maxReplicas: 50
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 60

קובץ המניפסט הזה:

מגדיר את המספר המקסימלי של העותקים במהלך הגדלה ל-50.
מגדיר את המספר המינימלי במהלך צמצום הקיבולת ל-5.
משתמש במדד מובנה של Kubernetes כדי לקבל החלטות לגבי שינוי גודל. בדוגמה הזו, המדד הוא ניצול המעבד (CPU), ויעד הניצול הוא 60%, כדי להימנע מניצול יתר וגם מניצול חסר.

מחילים את המניפסט על האשכול:

kubectl apply -f extras/postgres-hpa/hpa/userservice.yaml

הגדרת התאמה אוטומטית לעומס (autoscaling) לפריסת הקצה הקדמי

בודקים את HorizontalPodAutoscaler המניפסט של userservice הפריסה:

# Copyright 2022 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

---
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: frontend
spec:
  behavior:
    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 0
      policies:
        - type: Percent
          value: 100
          periodSeconds: 5
      selectPolicy: Max
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: frontend
  minReplicas: 5
  maxReplicas: 25
  metrics:
    - type: External
      external:
        metric:
          name: loadbalancing.googleapis.com|https|request_count
          selector:
            matchLabels:
              resource.labels.forwarding_rule_name: FORWARDING_RULE_NAME
        target:
          type: AverageValue
          averageValue: "5"

קובץ המניפסט הזה כולל את השדות הבאים:

‫spec.scaleTargetRef: משאב Kubernetes לשינוי גודל.
‫spec.minReplicas: מספר העותקים המינימלי, שהוא 5 בדוגמה הזו.
‫spec.maxReplicas: המספר המקסימלי של העותקים, שהוא 25 בדוגמה הזו.
‫spec.metrics.*: המדד שבו רוצים להשתמש. בדוגמה הזו, זהו מספר בקשות ה-HTTP לשנייה, שהוא מדד מותאם אישית מ-Cloud Monitoring שסופק על ידי המתאם שפרסתם.
‫spec.metrics.external.metric.selector.matchLabels: תווית המשאב הספציפית לסינון כשמשתמשים בשינוי גודל אוטומטי.

מאתרים את השם של כלל ההעברה ממאזן העומסים אל הפריסה frontend:

export FW_RULE=$(kubectl get ingress frontend -o=jsonpath='{.metadata.annotations.ingress\.kubernetes\.io/forwarding-rule}')
echo $FW_RULE

הפלט אמור להיראות כך:

k8s2-fr-j76hrtv4-default-frontend-wvvf7381

מוסיפים את כלל ההעברה למניפסט:
```
sed -i "s/FORWARDING_RULE_NAME/$FW_RULE/g" "extras/postgres-hpa/hpa/frontend.yaml"
```
הפקודה הזו מחליפה את FORWARDING_RULE_NAME בכלל ההעברה ששמרתם.

מחילים את המניפסט על האשכול:

kubectl apply -f extras/postgres-hpa/hpa/frontend.yaml

נקודת ביניים: אימות ההגדרה של שינוי גודל אוטומטי

קבלת המצב של משאבי HorizontalPodAutoscaler:

kubectl get hpa

הפלט אמור להיראות כך:

NAME                     REFERENCE                            TARGETS             MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
accounts-db-postgresql   StatefulSet/accounts-db-postgresql   10905m/15 (avg)     1         5         2          5m2s
contacts                 Deployment/contacts                  1%/70%              1         5         1          11m
frontend                 Deployment/frontend                  <unknown>/5 (avg)   5         25        1          34s
userservice              Deployment/userservice               0%/60%              5         50        5          4m56s

בשלב הזה, הגדרתם את האפליקציה ואת ההתאמה האוטומטית של קנה המידה. מעכשיו אפשר להרחיב את ה-frontend ואת מסד הנתונים על סמך המדדים שסיפקתם.

הדמיית עומס והתבוננות בהתאמת הגודל של GKE

‫Bank of Anthos כולל loadgenerator שירות שמאפשר לדמות תנועה כדי לבדוק את קנה המידה של האפליקציה תחת עומס. בקטע הזה נסביר איך לפרוס את שירות loadgenerator, ליצור עומס ולראות את הגידול שמתקבל.

פריסת מחולל בדיקות העומס

יוצרים משתנה סביבה עם כתובת ה-IP של מאזן העומסים של Bank of Anthos:
```
export LB_IP=$(kubectl get ingress frontend -o=jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
echo $LB_IP
```
הפלט אמור להיראות כך:
```
203.0.113.9
```

מוסיפים את כתובת ה-IP של מאזן העומסים למניפסט:

sed -i "s/FRONTEND_IP_ADDRESS/$LB_IP/g" "extras/postgres-hpa/loadgenerator.yaml"

מחילים את המניפסט על האשכול:

kubectl apply -f  extras/postgres-hpa/loadgenerator.yaml

מחולל העומסים מתחיל להוסיף משתמש אחד בכל שנייה, עד 250 משתמשים.

סימולציה של עומס

בקטע הזה, משתמשים בכלי ליצירת עומס כדי לדמות עליות פתאומיות בתנועה, ומתבוננים במספר העותקים ובמספר הצמתים שגדלים כדי להתמודד עם העומס המוגבר לאורך זמן. לאחר מכן מסיימים את הבדיקה ומתבוננים בשכפול ובמספר הצמתים שקטנים בתגובה.

חושפים את ממשק האינטרנט של מחולל העומסים באופן מקומי:
```
kubectl port-forward svc/loadgenerator 8080
```
אם מופיעה הודעת שגיאה, נסו שוב כשה-Pod פועל.
בדפדפן, פותחים את ממשק האינטרנט של מחולל העומסים.
- אם אתם משתמשים במעטפת מקומית, פותחים דפדפן ועוברים אל http://127.0.0.1:8080.
- אם משתמשים ב-Cloud Shell, לוחצים על תצוגה מקדימה באינטרנט ואז על תצוגה מקדימה ביציאה 8080.
לוחצים על הכרטיסייה תרשימים כדי לראות את הביצועים לאורך זמן.

פותחים חלון טרמינל חדש וצופים בספירת העותקים של כלי הגידול האוטומטיים של ה-Pod האופקי:

kubectl get hpa -w

מספר העותקים גדל ככל שהעומס גדל. הגדלת הקיבולת עשויה להימשך כעשר דקות.

NAME                     REFERENCE                            TARGETS          MINPODS   MAXPODS   REPLICAS
accounts-db-postgresql   StatefulSet/accounts-db-postgresql   8326m/15 (avg)   1         5         5
contacts                 Deployment/contacts                  51%/70%          1         5         2
frontend                 Deployment/frontend                  5200m/5 (avg)    5         25        13
userservice              Deployment/userservice               71%/60%          5         50        17

פותחים חלון טרמינל נוסף ובודקים את מספר הצמתים באשכול:

gcloud container clusters list \
    --filter='name=bank-of-anthos' \
    --format='table(name, currentMasterVersion, currentNodeVersion, currentNodeCount)' \
    --location="us-central1"

מספר הצמתים גדל מהכמות ההתחלתית של שלושה צמתים כדי לאכלס את העותקים החדשים.
פותחים את הממשק של מחולל העומסים ולוחצים על Stop (הפסקה) כדי לסיים את הבדיקה.
בודקים שוב את מספר העותקים ומספר הצמתים ורואים שהמספרים קטנים יותר בעקבות העומס המופחת. יכול להיות שיעבור זמן עד שההקטנה תסתיים, כי חלון הייצוב שמוגדר כברירת מחדל עבור רפליקות במשאב HorizontalPodAutoscaler של Kubernetes הוא חמש דקות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא חלון הייצוב.

הסרת המשאבים

כדי להימנע מחיובים בחשבון Google Cloud בגלל השימוש במשאבים שנעשה במסגרת המדריך הזה, אפשר למחוק את הפרויקט שמכיל את המשאבים, או להשאיר את הפרויקט ולמחוק את המשאבים בנפרד.

מחיקת משאבים בודדים

‫Google Cloud יוצר משאבים, כמו מאזני עומסים, על סמך אובייקטים של Kubernetes שאתם יוצרים. כדי למחוק את כל המשאבים במדריך הזה:

מוחקים את משאבי Kubernetes לדוגמה:

kubectl delete \
    -f extras/postgres-hpa/loadgenerator.yaml \
    -f extras/postgres-hpa/hpa \
    -f extras/postgres-hpa/kubernetes-manifests \
    -f extras/jwt/jwt-secret.yaml \
    -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/k8s-stackdriver/master/custom-metrics-stackdriver-adapter/deploy/production/adapter.yaml

מחיקת מסד הנתונים של PostgreSQL:

helm uninstall accounts-db
kubectl delete pvc -l "app.kubernetes.io/instance=accounts-db"
kubectl delete configmaps initdb

מוחקים את אשכול GKE ואת חשבון השירות של IAM:

gcloud iam service-accounts delete "bank-of-anthos@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --quiet
gcloud container clusters delete "bank-of-anthos" --location="us-central1" --quiet

מחיקת הפרויקט

זהירות: כשמוחקים פרויקט:

התוכן של הפרויקט נמחק כולו. אם השתמשתם בפרויקט קיים כדי לתרגל את המשימות במדריך הזה, כשתמחקו אותו תימחק גם כל העבודה שביצעתם באותו פרויקט.
מאבדים את מזהה הפרויקט בהתאמה אישית. כשיצרתם את הפרויקט, יכולתם לבחור לו מזהה פרויקט בהתאמה אישית כדי להשתמש בו בעתיד. כדי לשמור על כתובות ה-URL שמשתמשות במזהה הפרויקט, כמו appspot.com, צריך למחוק את המשאבים שנבחרו בפרויקט אבל לא את הפרויקט כולו.

אם אתם מתכננים להיעזר בכמה ארכיטקטורות, מדריכים או מדריכים למתחילים, מומלץ להשתמש שוב באותו פרויקט כדי לא לחרוג ממכסות הפרויקטים.

כדי למחוק Google Cloud פרויקט:

gcloud projects delete PROJECT_ID

המאמרים הבאים

מידע נוסף על התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס, שבו אפשר להשתמש כדי להתאים באופן אוטומטי בקשות למשאבים עבור עומסי עבודה שפועלים לאורך זמן, באמצעות המלצות שמבוססות על היסטוריית השימוש.
מידע נוסף על שינוי אוטומטי של גודל ה-Pod באופן אופקי

הרצה של עומסי עבודה מלאים בקנה מידה גדול ב-GKE קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

מטרות

עלויות

לפני שמתחילים

הכנת הסביבה

הגדרת האשכול וחשבונות השירות

פריסת Bank of Anthos ו-PostgreSQL

נקודת ביניים: אימות ההגדרה

שינוי קנה מידה אוטומטי של אפליקציית האינטרנט ומסד הנתונים של PostgreSQL

הגדרה של איסוף מדדים מותאמים אישית

הגדרת התאמה אוטומטית לעומס במסד הנתונים

הגדרת התאמה אוטומטית לעומס (autoscaling) לממשק האינטרנט

הגדרת התאמה אוטומטית לעומס (autoscaling) לפריסת userservice

הגדרת התאמה אוטומטית לעומס (autoscaling) לפריסת הקצה הקדמי

נקודת ביניים: אימות ההגדרה של שינוי גודל אוטומטי

הדמיית עומס והתבוננות בהתאמת הגודל של GKE

פריסת מחולל בדיקות העומס

סימולציה של עומס

הסרת המשאבים

מחיקת משאבים בודדים

מחיקת הפרויקט

המאמרים הבאים

הרצה של עומסי עבודה מלאים בקנה מידה גדול ב-GKE