Cloud Service Mesh por exemplo: implantações canário

Observação: este guia aborda apenas o Cloud Service Mesh com APIs do Istio e não aborda Google Cloud APIs. Para mais informações, consulte Visão geral do Cloud Service Mesh.

Neste tutorial, você vai conferir um caso de uso comum: a implantação canário com o Cloud Service Mesh usando APIs do Istio.

O que é uma implantação canário?

Uma implantação canário encaminha uma pequena porcentagem do tráfego para uma nova versão de um microsserviço e depois aumenta gradualmente essa porcentagem, eliminando e desativando a versão antiga. Se ocorrer algum erro durante esse processo, será possível retornar o tráfego à versão anterior. Com o Cloud Service Mesh, é possível rotear o tráfego para garantir que novos serviços sejam introduzidos com segurança.

Custos

Neste documento, você usará os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

• GKE
• Cloud Service Mesh

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso, use a calculadora de preços.

Novos Google Cloud usuários podem estar qualificados para um teste sem custo financeiro.

Ao concluir este tutorial, exclua os recursos criados para evitar custos contínuos. Para mais informações, consulte Limpeza.

Antes de começar

• Verifique se o faturamento foi ativado para o Google Cloud projeto. Saiba como confirmar se o faturamento está ativado para o projeto.

• Provisione o Cloud Service Mesh em um cluster do GKE ou em outro cluster do Kubernetes compatível.

• Implante um gateway de entrada.

• Clone o repositório:

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

Implantar Boutique on-line

1. Defina o contexto atual de kubectl no cluster em que você planeja implantar o Online Boutique. O comando depende se você provisionou o Cloud Service Mesh em um cluster do GKE ou em um cluster do Kubernetes fora do GKE:

   GKE no Google Cloud

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

   GKE fora do Google Cloud

   kubectl config use-context CLUSTER_NAME 
   

2. Crie o namespace para o aplicativo de amostra e o gateway de entrada:

   kubectl create namespace onlineboutique
   

3. Rotule o namespace onlineboutique para injetar automaticamente proxies do Envoy. Siga as etapas para ativar a injeção automática de arquivo secundário.

4. Implante o app de exemplo. Neste tutorial, você vai implantar o Online Boutique, um app de demonstração de microsserviços.

   kubectl apply \
   -n onlineboutique \
   -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/anthos-service-mesh-samples/main/docs/shared/online-boutique/kubernetes-manifests.yaml
   

5. Adicione um rótulo version=v1 à implantação productcatalog executando o seguinte comando:

   kubectl patch deployments/productcatalogservice -p '{"spec":{"template":{"metadata":{"labels":{"version":"v1"}}}}}' \
   -n onlineboutique
   

   Confira os serviços que você implantou:

   kubectl get pods -n onlineboutique
   

   Resposta esperada:

   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
   

   Um 2/2 na coluna READY indica que um pod está em execução com um proxy do Envoy injetado.

6. Implante VirtualService e DestinationRule para a v1 de productcatalog:

    kubectl apply -f destination-vs-v1.yaml -n onlineboutique
   

   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: DestinationRule
   metadata:
     name: productcatalogservice
   spec:
     host: productcatalogservice
     subsets:
     - labels:
         version: v1
       name: v1
   ---
   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: VirtualService
   metadata:
     name: productcatalogservice
   spec:
     hosts:
     - productcatalogservice
     http:
     - route:
       - destination:
           host: productcatalogservice
           subset: v1

   Observe que apenas v1 está presente nos recursos.

7. Acesse o aplicativo no navegador usando o endereço IP externo do seu gateway de entrada:

   kubectl get services -n GATEWAY_NAMESPACE
   

Na próxima seção, você vai conhecer a interface do Cloud Service Mesh e aprender a visualizar suas métricas.

Conferir seus serviços no Google Cloud console do

1. No Google Cloud console do, acesse a página Serviços do Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise Edition.

   Acessar os serviços do Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise Edition

2. Por padrão, os serviços são exibidos na visualização de lista.

   A Visão geral da tabela permite que você observe todos seus serviços, bem como métricas importantes rapidamente.

3. No canto superior direito, clique em Topologia. Aqui você pode ver seus serviços e a interação entre eles.

   É possível expandir os serviços e ver as solicitações por segundo de cada um deles. Para isso, passe o cursor sobre eles.

4. Volte para a Visualização em tabela.

5. Na tabela de serviços, selecione productcatalogservice. Você vai acessar uma visão geral do serviço.

6. No lado esquerdo da tela, clique em Tráfego.

7. Verifique se 100% do tráfego de entrada para productcatalogservice vai para o serviço de carga de trabalho.

A próxima seção explica como criar uma v2 do serviço productcatalog.

Implantar a v2 de um serviço

1. Para este tutorial, productcatalogservice-v2 introduzirá uma latência de três segundos nas solicitações com o campo EXTRA_LATENCY. Isso simula uma regressão na nova versão do serviço.

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: productcatalogservice-v2
   spec:
     selector:
       matchLabels:
         app: productcatalogservice
     template:
       metadata:
         labels:
           app: productcatalogservice
           version: v2
       spec:
         containers:
         - env:
           - name: PORT
             value: '3550'
           - name: EXTRA_LATENCY
             value: 3s
           name: server
           image: gcr.io/google-samples/microservices-demo/productcatalogservice:v0.3.6
           livenessProbe:
             exec:
               command: ["/bin/grpc_health_probe", "-addr=:3550"]
           ports:
           - containerPort: 3550
           readinessProbe:
             exec:
               command: ["/bin/grpc_health_probe", "-addr=:3550"]
           resources:
             limits:
               cpu: 200m
               memory: 128Mi
             requests:
               cpu: 100m
               memory: 64Mi
         terminationGracePeriodSeconds: 5

   Aplique este recurso ao namespace onlineboutique.

   kubectl apply -f productcatalog-v2.yaml -n onlineboutique
   

2. Verifique os pods do aplicativo.

   kubectl get pods -n onlineboutique
   

   Resposta esperada:

   NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   adservice-85598d856b-8wqfd                  2/2     Running   0          25h
   cartservice-c77f6b866-7jwcr                 2/2     Running   0          25h
   checkoutservice-654c47f4b6-n8c6x            2/2     Running   0          25h
   currencyservice-59bc889674-l5xw2            2/2     Running   0          25h
   emailservice-5b9fff7cb8-jjr89               2/2     Running   0          25h
   frontend-77b88cc7cb-bwtk4                   2/2     Running   0          25h
   loadgenerator-6958f5bc8b-lqmnw              2/2     Running   0          25h
   paymentservice-68dd9755bb-dckrj             2/2     Running   0          25h
   productcatalogservice-84f95c95ff-ddhjv      2/2     Running   0          25h
   productcatalogservice-v2-6df4cf5475-9lwjb   2/2     Running   0          8s
   recommendationservice-64dc9dfbc8-7s7cx      2/2     Running   0          25h
   redis-cart-5b569cd47-vw7lw                  2/2     Running   0          25h
   shippingservice-5488d5b6cb-dj5gd            2/2     Running   0          25h
   

   Observe que agora há dois productcatalogservices listados.

3. Use DestinationRule para especificar os subconjuntos de um serviço. Neste cenário, há um subconjunto da v1 e um subconjunto separado da v2 do productcatalogservice.

   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: DestinationRule
   metadata:
     name: productcatalogservice
   spec:
     host: productcatalogservice
     subsets:
     - labels:
         version: v1
       name: v1
     - labels:
         version: v2
       name: v2

   Observe o campo labels. As versões do productcatalogservice são diferenciadas depois que o tráfego é roteado pelo VirtualService.

   Aplique o DestinationRule:

   kubectl apply -f destination-v1-v2.yaml -n onlineboutique
   

Dividir o tráfego entre v1 e v2

1. Use VirtualService para definir uma pequena porcentagem do tráfego a ser direcionado para a v2 do productcatalogservice.

   apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
   kind: VirtualService
   metadata:
     name: productcatalogservice
   spec:
     hosts:
     - productcatalogservice
     http:
     - route:
       - destination:
           host: productcatalogservice
           subset: v1
         weight: 75
       - destination:
           host: productcatalogservice
           subset: v2
         weight: 25

   O campo de subconjunto indica a versão e o campo de peso indica a divisão percentual do tráfego. 75% do tráfego vão para a v1 do catálogo de produtos, e 25% vão para a v2.

   Aplique o VirtualService:

   kubectl apply -f vs-split-traffic.yaml -n onlineboutique
   

Se você acessar o EXTERNAL_IP da entrada do cluster, observe que, periodicamente, o carregamento do front-end está mais lento.

Na próxima seção, você vai conferir a divisão de tráfego no Google Cloud console do.

Observar a divisão de tráfego no Google Cloud console do

1. Volte ao Google Cloud console do e acesse a página de serviços do GKE Enterprise. Acessar serviços do GKE Enterprise

2. No canto superior direito, clique em Topologia.

   Expanda a carga de trabalho productcatalogservice e observe as implantações productcatalogservice e productcatalogservice-v2.

3. Volte para a Visualização em tabela.

4. Clique em productcatalogservice na tabela de serviços.

5. Volte para Tráfego na barra de navegação à esquerda.

6. Observe que o tráfego de entrada é dividido entre v1 e v2 pela porcentagem especificada no arquivo VirtualService, e que há duas cargas de trabalho do serviço productcatalog.

   No lado direito da página, você verá Solicitações, Taxa de erros e Métricas de latência. Com o Cloud Service Mesh, cada serviço tem essas métricas descritas para fornecer métricas de observabilidade.

   **Observação**: pode levar algum tempo para que a divisão real de 75 a 25 seja exibida, já que o tráfego ao longo do tempo é redirecionado para o serviço v2.

Lançar ou reverter para uma versão

Depois de observar as métricas durante uma implantação canário, você pode concluir o lançamento da nova versão do serviço ou reverter para a versão original do serviço usando o VirtualService recurso.

Lançar

Depois de ficar satisfeito com o comportamento de um serviço da v2, você pode aumentar gradualmente a porcentagem de tráfego direcionado ao serviço da v2. Em algum momento, o tráfego poderá ser direcionado 100% para o novo serviço no recurso VirtualService criado acima, removendo a divisão de tráfego desse recurso.

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: productcatalogservice
spec:
  hosts:
  - productcatalogservice
  http:
  - route:
    - destination:
        host: productcatalogservice
        subset: v2

Para direcionar todo o tráfego para a v2 de productcatalogservice:

kubectl apply -f vs-v2.yaml -n onlineboutique

Reverter

Se você precisar reverter para o serviço v1, aplique o destination-vs-v1.yaml anteriormente. Isso direciona o tráfego apenas para a v1 de productcatalogservice.

apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: productcatalogservice
spec:
  hosts:
  - productcatalogservice
  http:
  - route:
    - destination:
        host: productcatalogservice
        subset: v1

Para direcionar todo o tráfego para a v1 de productcatalogservice:

kubectl apply -f vs-v1.yaml -n onlineboutique

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados neste tutorial, exclua o projeto que os contém ou mantenha o projeto e exclua os recursos individuais.

Para evitar cobranças recorrentes na sua Google Cloud conta pelos recursos usados neste tutorial, é possível excluir o projeto ou excluir os recursos individuais.

Excluir o projeto

Cuidado: excluir um projeto tem como efeito:

• Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto atual para seguir este tutorial, a exclusão dele incluirá quaisquer outras ações feitas no projeto.
• Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um ID do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

No Cloud Shell, exclua o projeto:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Excluir os recursos

Se quiser evitar cobranças adicionais, exclua o cluster:

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

Se você registrou o cluster na frota usando gcloud container fleet memberships (em vez de --enable-fleet ou --fleet-project durante a criação do cluster), remova a assinatura desatualizada:

gcloud container fleet memberships delete  MEMBERSHIP  \
  --project=PROJECT_ID

Se quiser manter o cluster configurado para o Cloud Service Mesh, mas remover o exemplo do Online Boutique:

1. Exclua os namespaces do aplicativo:

   kubectl delete -f namespace onlineboutique
   

   Saída esperada:

   namespace "onlineboutique" deleted
   

2. Exclua as entradas de serviço:

   kubectl delete -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/microservices-demo/main/istio-manifests/frontend.yaml -n onlineboutique
   kubectl delete -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/microservices-demo/main/istio-manifests/frontend-gateway.yaml -n onlineboutique
   

   Resposta esperada:

   serviceentry.networking.istio.io "allow-egress-googleapis" deleted
   serviceentry.networking.istio.io "allow-egress-google-metadata" deleted
   

A seguir

• Para obter um guia geral sobre como configurar políticas PeerAuthentication, consulte Como configurar a segurança de transporte.