Extensibilité du plan de données avec EnvoyFilter

Vous pouvez utiliser l'API EnvoyFilter pour étendre les capacités du plan de données dans Cloud Service Mesh, qui ne sont pas réalisables avec d'autres API Istio. L'API EnvoyFilter vous permet de personnaliser la configuration Envoy générée à partir d'autres règles appliquées aux charges de travail, par exemple en ajoutant des filtres à la chaîne de filtres HTTP.

Remarques importantes

• Notez que la surface de l'API est liée aux détails d'implémentation internes. Vous devez donc faire particulièrement attention lorsque vous utilisez cette fonctionnalité, car des configurations incorrectes pourraient déstabiliser le maillage. N'utilisez l'API EnvoyFilter que si les autres API Istio ne répondent pas à vos besoins.
• L'API EnvoyFilter est compatible avec des restrictions spécifiques sur les champs et les extensions qui peuvent être utilisés à des fins de fiabilité et de compatibilité. Pour obtenir la liste exhaustive des fonctionnalités compatibles avec l'API EnvoyFilter, consultez Fonctionnalités compatibles avec les API Istio (plan de contrôle géré).
• L'assistance proposée par Google se limite à la propagation de la configuration fournie par l'utilisateur aux charges de travail avec des sidecars Envoy. Elle ne s'étend pas à l'exactitude de la configuration spécifiée à l'aide des API par extension.

Champs d'API compatibles

L'API EnvoyFilter n'est compatible avec l'implémentation du plan de contrôle TRAFFIC_DIRECTOR qu'avec une compatibilité limitée, comme suit :

• targetRefs : non compatible
• configPatches[].applyTo : seule la valeur HTTP_FILTER est acceptée
• configPatches[].patch.operation : seuls INSERT_FIRST et INSERT_BEFORE sont acceptés lorsqu'ils sont utilisés avec le filtre de route.
• configPatches[].patch.value.type_url : consultez Extensions compatibles.
• configPatches[].patch.filterClass : non compatible
• configPatches[].match.proxy : non compatible
• configPatches[].match.routeConfiguration : non compatible
• configPatches[].match.cluster : non compatible
• Les champs suivants ne sont acceptés que pour l'opération INSERT_BEFORE :
  • configPatches[].match.listener : seule filter est acceptée.
  • configPatches[].match.listener.filter.name : seule envoy.filters.network.http_connection_manager est acceptée.
  • configPatches[].match.listener.filter.subFilter.name : seule envoy.filters.http.router est acceptée.

Extensions acceptées

Vous trouverez ci-dessous la liste des extensions compatibles, ainsi que les champs d'API compatibles pour les différents canaux de diffusion. La définition de l'API et sa sémantique sont disponibles dans la documentation officielle d'Envoy.

type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.http.local_ratelimit.v3.LocalRateLimit

Champ	Rapide	Standard	Stable
stat_prefix
status
token_bucket
filter_enabled
filter_enforced
response_headers_to_add
request_headers_to_add_when_not_enforced
local_rate_limit_per_downstream_connection
enable_x_ratelimit_headers

type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.http.grpc_web.v3.GrpcWeb

Champ	Rapide	Standard	Stable
(Aucun champ)

Exemple d'utilisation

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser la limitation du débit local intégrée d'Envoy pour limiter dynamiquement le trafic vers un service à l'aide de l'API EnvoyFilter.

Coûts

Ce tutoriel utilise les composants facturables suivants de Google Cloud :

• GKE
• Cloud Service Mesh

Une fois que vous aurez terminé ce tutoriel, évitez de payer des frais en supprimant les ressources que vous avez créées. Pour en savoir plus, consultez la section Effectuer un nettoyage.

Avant de commencer

• Assurez-vous que la facturation est activée pour votre projet.
• Provisionnez Cloud Service Mesh sur un cluster GKE.

• Clonez le dépôt :

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

Déployer une passerelle d'entrée

1. Définissez le contexte actuel de kubectl sur le cluster :

   Remarque : Utilisez --region au lieu de --zone si le cluster est un cluster régional.

   gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_NAME  \
       --project=PROJECT_ID \
       --zone=CLUSTER_LOCATION 
   

2. Créez un espace de noms pour votre passerelle d'entrée :

   kubectl create namespace asm-ingress
   

3. Activez l'espace de noms pour l'injection : Les étapes dépendent de votre mise en œuvre du plan de contrôle.

   Appliquez les étiquettes d'injection par défaut à l'espace de noms.

   kubectl label namespace asm-ingress \
       istio.io/rev- istio-injection=enabled --overwrite
   

4. Déployez l'exemple de passerelle dans le dépôt anthos-service-mesh-samples :

   kubectl apply -n asm-ingress \
       -f docs/shared/asm-ingress-gateway
   

   Résultat attendu :

   serviceaccount/asm-ingressgateway configured
   service/asm-ingressgateway configured
   deployment.apps/asm-ingressgateway configured
   gateway.networking.istio.io/asm-ingressgateway configured
   

Déployez l'exemple d'application Boutique en ligne.

1. Si ce n'est pas le cas, définissez le contexte actuel de kubectl sur le cluster :

   gcloud container clusters get-credentials CLUSTER_NAME  \
     --project=PROJECT_ID \
     --zone=CLUSTER_LOCATION 
   

2. Créez l'espace de noms pour l'exemple d'application :

   kubectl create namespace onlineboutique
   

3. Ajoutez un libellé à l'espace de noms onlineboutique pour injecter automatiquement les proxys Envoy :

   kubectl label namespace onlineboutique \
      istio.io/rev- istio-injection=enabled --overwrite
   

4. Déployez l'application exemple, le VirtualService pour l'interface et les comptes de service pour les charges de travail. Dans ce tutoriel, vous allez déployer Online Boutique, une application de démonstration de microservices.

   kubectl apply \
     -n onlineboutique \
     -f docs/shared/online-boutique/virtual-service.yaml
   

   kubectl apply \
     -n onlineboutique \
     -f docs/shared/online-boutique/service-accounts
   

Afficher vos services

1. Affichez les pods dans l'espace de noms onlineboutique :

   kubectl get pods -n onlineboutique
   

   Résultat attendu :

   NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   adservice-85598d856b-m84m6               2/2     Running   0          2m7s
   cartservice-c77f6b866-m67vd              2/2     Running   0          2m8s
   checkoutservice-654c47f4b6-hqtqr         2/2     Running   0          2m10s
   currencyservice-59bc889674-jhk8z         2/2     Running   0          2m8s
   emailservice-5b9fff7cb8-8nqwz            2/2     Running   0          2m10s
   frontend-77b88cc7cb-mr4rp                2/2     Running   0          2m9s
   loadgenerator-6958f5bc8b-55q7w           2/2     Running   0          2m8s
   paymentservice-68dd9755bb-2jmb7          2/2     Running   0          2m9s
   productcatalogservice-84f95c95ff-c5kl6   2/2     Running   0          114s
   recommendationservice-64dc9dfbc8-xfs2t   2/2     Running   0          2m9s
   redis-cart-5b569cd47-cc2qd               2/2     Running   0          2m7s
   shippingservice-5488d5b6cb-lfhtt         2/2     Running   0          2m7s
   

   Tous les pods de votre application doivent être opérationnels, avec une valeur 2/2 dans la colonne READY. Cela indique que les pods ont un proxy side-car Envoy injecté avec succès. Si 2/2 ne s'affiche pas au bout de quelques minutes, consultez le guide de dépannage.

2. Obtenez l'adresse IP externe et définissez-la sur une variable :

   kubectl get services -n asm-ingress
   export FRONTEND_IP=$(kubectl --namespace asm-ingress \
   get service --output jsonpath='{.items[0].status.loadBalancer.ingress[0].ip}' \
   )
   

   Vous obtenez un résultat semblable à celui-ci :

   NAME                   TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)                                      AGE
   asm-ingressgateway   LoadBalancer   10.19.247.233   35.239.7.64   80:31380/TCP,443:31390/TCP,31400:31400/TCP   27m
   
   

3. Accédez à l'adresse EXTERNAL-IP dans votre navigateur Web. La boutique en ligne devrait s'afficher dans votre navigateur.

   

Appliquer la configuration de la limite de débit

Cette section applique une ressource EnvoyFilter pour limiter tout le trafic vers le service frontend à cinq requêtes par minute.

1. Appliquez le CR au service frontend :

   kubectl apply -f - <<EOF
   apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
   kind: EnvoyFilter
   metadata:
     name: frontend-local-ratelimit
     namespace: onlineboutique
   spec:
     workloadSelector:
       labels:
         app: frontend
     configPatches:
       - applyTo: HTTP_FILTER
         match:
           context: SIDECAR_INBOUND
           listener:
             filterChain:
               filter:
                 name: "envoy.filters.network.http_connection_manager"
                 subFilter:
                   name: "envoy.filters.http.router"
         patch:
           operation: INSERT_BEFORE
           value:
             name: envoy.filters.http.local_ratelimit
             typed_config:
               "@type": type.googleapis.com/udpa.type.v1.TypedStruct
               type_url: type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.http.local_ratelimit.v3.LocalRateLimit
               value:
                 stat_prefix: http_local_rate_limiter
                 token_bucket:
                   max_tokens: 5
                   tokens_per_fill: 5
                   fill_interval: 60s
                 filter_enabled:
                   runtime_key: local_rate_limit_enabled
                   default_value:
                     numerator: 100
                     denominator: HUNDRED
                 filter_enforced:
                   runtime_key: local_rate_limit_enforced
                   default_value:
                     numerator: 100
                     denominator: HUNDRED
   EOF
   

   Résultat attendu :

   envoyfilter.networking.istio.io/frontend-local-ratelimit created
   

2. Vérifiez que l'état du CR ne signale aucune erreur :

   kubectl get envoyfilter -n onlineboutique frontend-local-ratelimit -o yaml
   

   Résultat attendu :

   ...
   status:
     conditions:
     - lastTransitionTime: "2025-06-30T14:29:25.467017594Z"
       message: This resource has been accepted. This does not mean it has been propagated
         to all proxies yet
       reason: Accepted
       status: "True"
       type: Accepted
   

3. Supprimez le déploiement loadgenerator, car il appelle le service plusieurs fois, ce qui consomme des jetons :

   kubectl delete -n onlineboutique deployment loadgenerator
   

   Résultat attendu :

   deployment.apps/loadgenerator deleted
   

4. À l'aide de curl, vérifiez qu'au maximum cinq requêtes sont autorisées en 60 secondes. Le code 429 indique que la limitation du débit est appliquée.

   for i in {1..10}; do curl -s http://${FRONTEND_IP} -o /dev/null -w "%{http_code}\n"; sleep 1; done
   

   Résultat attendu :

   200
   200
   200
   200
   200
   429
   429
   429
   429
   429
   

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées dans ce tutoriel continuent d'être facturées sur votre compte Google Cloud , vous pouvez supprimer le projet ou supprimer les ressources individuelles.

Supprimer le projet

Attention : La suppression d'un projet entraîne les effets suivants :

• Tout le contenu du projet est supprimé. Si vous avez utilisé un projet existant pour ce tutoriel et que vous le supprimez, vous supprimerez également tout autre travail effectué dans le projet.
• Les ID de projets personnalisés sont perdus. Lorsque vous avez créé ce projet, vous avez peut-être créé un ID de projet personnalisé que vous souhaitez utiliser à l'avenir. Pour conserver les URL qui utilisent l'ID du projet, telle qu'une URL appspot.com, supprimez les ressources sélectionnées dans le projet au lieu de supprimer l'ensemble du projet.

Dans Cloud Shell, supprimez le projet :

  gcloud projects delete PROJECT_ID

Supprimer les ressources

• Si vous souhaitez conserver votre cluster et supprimer l'exemple de boutique en ligne, procédez comme suit :

  1. Supprimez les espaces de noms de l'application :

     kubectl delete namespace onlineboutique
     

     Résultat attendu :

     namespace "onlineboutique" deleted
     

  2. Supprimez l'espace de noms de la passerelle d'entrée :

     kubectl delete namespace asm-ingress
     

     Résultat attendu :

     namespace "asm-ingress" deleted
     

• Si vous souhaitez éviter des frais supplémentaires, supprimez le cluster :

  gcloud container clusters delete CLUSTER_NAME  \
    --project=PROJECT_ID \
    --zone=CLUSTER_LOCATION 
  

Dépannage

Consultez Résoudre les problèmes d'extensibilité du plan de données.