GSP497

Descripción general

Kubernetes Engine Monitoring es una función nueva de Cloud Monitoring que se integra a GKE de manera más estrecha para mostrarle mejor las estadísticas principales de su clúster, así como las cargas de trabajo y los servicios que se ejecutan en él. Entre las funciones nuevas, se incluye la funcionalidad de importar, como una métrica nativa de Cloud Monitoring, las métricas de los pod con extremos de Prometheus. Esto le permite usar la función nativa de alertas de Cloud Monitoring junto con sus métricas de Prometheus, sin cargas de trabajo adicionales.

En este lab, configurará Monitoring y métricas de visualización desde un clúster de Kubernetes Engine. Se usará Terraform, una herramienta declarativa de Infraestructura como código que permite que los archivos de configuración se puedan usar para automatizar la implementación y evolución de la infraestructura en la nube. Se aprovecharán los registros de los clústeres de Kubernetes Engine para ver las capacidades de supervisión de Cloud Monitoring.

Nota: La configuración del espacio de trabajo de Cloud Monitoring no se puede automatizar con una secuencia de comandos, ya que, en la actualidad, no se admite a través de Terraform o de la herramienta de línea de comandos de gcloud.

A este lab lo crearon ingenieros de GKE Helmsman para ayudarlo a comprender mejor Cloud Monitoring con Kubernetes Engine. Puede ver esta demostración en GitHub. Lo invitamos a hacer cualquier aporte que crea conveniente.

Arquitectura

En este lab, creará un clúster de Kubernetes Engine con una aplicación de ejemplo implementada en él. Los registros y métricas del clúster se cargarán en Cloud Monitoring Logging de forma predeterminada. En el instructivo, se configurará una cuenta de Cloud Monitoring para visualizar las métricas capturadas.

Configuración

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El cronómetro, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar (se recomienda el navegador Chrome)

Nota: Usa una ventana de navegador privada o de Incógnito para ejecutar este lab. Así evitarás cualquier conflicto entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.

• Tiempo para completar el lab: Recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo.

Nota: Si ya tienes un proyecto o una cuenta personal de Google Cloud, no los uses en este lab para evitar cargos adicionales en tu cuenta.

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. Haga clic en el botón Comenzar lab. Si debe pagar por el lab, se abrirá una ventana emergente para que seleccione su forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón Abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debe usar para el lab
   • Otra información para completar el lab, si es necesaria

2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

   El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

   Sugerencia: Ordene las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia Cuenta de Google podría generar cargos adicionales.

7. Haga clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los Términos y Condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para ver un menú con una lista de productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación que se encuentra en la parte superior izquierda.

Activa Cloud Shell

Cloud Shell es una máquina virtual que cuenta con herramientas para desarrolladores. Ofrece un directorio principal persistente de 5 GB y se ejecuta en Google Cloud. Cloud Shell proporciona acceso de línea de comandos a tus recursos de Google Cloud.

1. Haz clic en Activar Cloud Shell en la parte superior de la consola de Google Cloud.

Cuando te conectes, habrás completado la autenticación, y el proyecto estará configurado con tu PROJECT_ID. El resultado contiene una línea que declara el PROJECT_ID para esta sesión:

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud es la herramienta de línea de comandos de Google Cloud. Viene preinstalada en Cloud Shell y es compatible con la función de autocompletado con tabulador.

2. Puedes solicitar el nombre de la cuenta activa con este comando (opcional):

gcloud auth list

3. Haz clic en Autorizar.

4. Ahora, el resultado debería verse de la siguiente manera:

Resultado:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. Puedes solicitar el ID del proyecto con este comando (opcional):

gcloud config list project

Resultado:

[core] project = <project_ID>

Resultado de ejemplo:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Nota: Para obtener toda la documentación de gcloud, consulta la guía con la descripción general de gcloud CLI en Google Cloud.

Configure Región/Zona

Configura tu región y zona

Algunos recursos de Compute Engine se encuentran en regiones y zonas. Una región es una ubicación geográfica específica donde puedes ejecutar tus recursos. Cada región tiene una o más zonas.

Para obtener más información sobre las regiones y zonas y ver una lista de todas ellas, consulta esta documentación.

Ejecuta el siguiente comando para configurar una región y zona para tu lab (puedes usar la región/zona más adecuada para tu caso):

gcloud config set compute/region {{{ project_0.default_region | REGION }}} gcloud config set compute/zone {{{ project_0.default_zone | ZONE }}}

Clone la demostración

Ejecute el siguiente comando para copiar los recursos que se necesitarán en este lab:

gsutil cp gs://spls/gsp497/gke-monitoring-tutorial.zip .
unzip gke-monitoring-tutorial.zip

Vaya al directorio de la demostración:

cd gke-monitoring-tutorial

Configure la autenticación

La configuración de Terraform se ejecutará en su entorno de GCP y creará un clúster de Kubernetes Engine a través de la ejecución de una aplicación sencilla. La configuración usará su cuenta personal para compilar estos recursos. En este laboratorio, usará Cloud Shell que automáticamente tiene su proyecto y cuenta de estudiante configuradas y autenticadas.

Crea un permiso de métricas de Monitoring

Configura un permiso de métricas de Monitoring que esté vinculado a tu proyecto de Google Cloud. Sigue estos pasos para crear una cuenta nueva que incluya una prueba gratuita de Monitoring.

• En la consola de Cloud, haz clic en Menú de navegación () > Monitoring.

Cuando se abra la página de Descripción general de Monitoring, tu proyecto de permisos de métricas estará listo.

Cómo implementar el clúster

La infraestructura y la política de alertas de Cloud Monitoring requeridas para este proyecto se pueden implementar ejecutando el siguiente comando:

make create

Si necesita anular alguno de los valores predeterminados en el archivo de variables de Terraform, simplemente reemplace los valores deseados a la derecha de los signos igual. Asegúrese de que los valores reemplazados mantengan las comillas dobles.

Nota: Este comando realizará las siguientes acciones:

1. Leerá la configuración de su proyecto y su zona para generar un par de archivos de configuración:

• ./terraform/terraform.tfvars para variables de Terraform
• ./manifests/prometheus-service-sed.yaml para crear la política de Prometheus en Cloud Monitoring

2. Ejecutará terraform init con el fin de preparar Terraform para crear la infraestructura
3. Ejecutará terraform apply para crear la infraestructura y la política de alertas de Cloud Monitoring

Si no se muestran errores, luego de unos minutos debería ver una salida como se muestra a continuación:

Ejemplo de salida (no copiar)

Apply complete! Resources: 5 added, 0 changed, 0 destroyed.

Outputs:

cluster_name = stackdriver-monitoring-tutorial
primary_location = us-central1-a

Puede verificar el clúster de Kubernetes Engine creado en Cloud Console.

Prueba completada tarea

Haga clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea que realizó. Si ha implementado exitosamente recursos usando Terraform, verá un puntaje de evaluación.

Implemente el clúster y los recursos necesarios usando Terraform

¿Cómo funciona Terraform?

De acuerdo con los principios de la Infraestructura como código y de la Infraestructura inmutable, Terraform admite escrituras de descripciones declarativas del estado deseado de la infraestructura. Cuando se aplica el descriptor, Terraform usa las API de GCP a fin de aprovisionar y actualizar los recursos para que coincidan. Terraform compara el estado deseado con el actual, por lo que se pueden realizar cambios incrementales sin tener que borrar todo y volver a empezar. Por ejemplo, Terraform puede compilar instancias de procesamiento y proyectos de GCP, etc.; incluso puede configurar un clúster de Kubernetes Engine y, luego, implementar aplicaciones en él. Cuando cambian los requisitos, se puede actualizar el descriptor, y Terraform ajustará la infraestructura de la nube según corresponda.

Esta secuencia de comandos de demostración iniciará un clúster de Kubernetes Engine y, luego, implementará una aplicación simple en él. De manera predeterminada, los clústeres de Kubernetes Engine en GCP están aprovisionados con un colector preconfigurado basado en Fluentd que reenvía los registros a Cloud Monitoring.

Cómo usar Kubernetes Engine Monitoring

Mientras espera a que se termine de crear el clúster, lea esta guía sobre cómo observar su clúster con la nueva IU de Cloud Monitoring Kubernetes: consulte Cómo observar sus clústeres de Kubernetes.

Validación

Si no se produce ningún error durante la implementación, luego de unos minutos, verá que se implementó su clúster de Kubernetes Engine en GCP Console con la aplicación de ejemplo. Haga clic en Kubernetes Engine para supervisar el progreso.

Para validar que los recursos están instalados y funcionan correctamente, ejecute:

make validate

Ejemplo de salida (no copiar)

Fetching cluster endpoint and auth data.
kubeconfig entry generated for stackdriver-monitoring-tutorial.
App is deployed.

Integración nativa de Prometheus

El código de Terraform incluye una política de alertas de Cloud Monitoring que supervisa una métrica que originalmente se importó desde un extremo de Prometheus.

En la página principal de Cloud Monitoring, haga clic en Alertas para ver todas las políticas, incluida la de alertas llamada Prometheus mem alloc.

Si hace clic en la política, obtendrá más información.

Una vez que se ejecutan los scripts, las métricas pueden tardar unos minutos en aparecer en la página Descripción general. Actualice su página periódicamente para asegurarse de que está viendo las últimas actualizaciones.

Luego de un tiempo, verá un incidente cuando se incumpla la política mem alloc above 12. Haga clic en el incidente para ver los detalles.

Desmontaje

Cuando finalice y esté listo para borrar los recursos creados, ejecute el siguiente comando a fin de quitar todos los recursos:

make teardown

Este comando usa el comando terraform destroy para quitar la infraestructura. Terraform realiza un seguimiento de los recursos que crea, por lo que luego puede desmontarlos.

Si no se muestran errores, luego de unos minutos debería ver una salida como se muestra a continuación (no avance hasta obtener la salida como se muestra a continuación):

Ejemplo de salida (no copiar)

....
Destroy complete! Resources: 5 destroyed.

Prueba completada tarea

Haga clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea que realizó. Si ha eliminado exitosamente la infraestructura usando Terraform, verá un puntaje de evaluación.

Desmontaje (limpiar)

Felicitaciones

Finalice su Quest

Este lab de autoaprendizaje forma parte de la Quest de Qwiklabs Google Kubernetes Engine Best Practices. Una Quest es una serie de labs relacionados que forman una ruta de aprendizaje. Si completa esta Quest, obtendrá la insignia que se muestra arriba como reconocimiento de su logro. Puede hacer públicas sus insignias y agregar vínculos a ellas en su currículum en línea o en sus cuentas de redes sociales. Inscríbase en esta Quest y obtenga un crédito inmediato de finalización si realizó este lab. Consulte otras Quests de Qwiklabs disponibles.

Realice su próximo lab

Continúe su Quest con Using Cloud Trace on Kubernetes Engine o consulte las siguientes sugerencias:

• Accessing Role-based Access Control in Kubernetes Engine

• Google Kubernetes Engine Security: Binary Authorization

Próximos pasos/Más información

• Descripción general de operaciones de Google Cloud para GKE
• Proveedor de Terraform Google Cloud

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Última actualización del manual: 08 de diciembre de 2021

Prueba más reciente del lab: 08 de diciembre de 2021

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