Como Cloud Architect, tus diseños para arquitecturas de múltiples niveles incluyen la capa de procesamiento. En general, implementas contenedores para satisfacer las necesidades de procesamiento de tu organización. Estas son algunas de tus consideraciones al momento de completar tus diseños:

• ¿Cómo puedes implementar contenedores y administrarlos centralmente usando Kubernetes?
• ¿Cómo puedes agrupar tus contenedores en clústeres?
• ¿Cómo puedes garantizar que tus clústeres estén optimizados para el rendimiento y la eficiencia?

En Azure, creas una nueva red virtual o eliges una existente para usarla en el clúster. Implementas los contenedores en el clúster de Azure Kubernetes Service (AKS) y creas un archivo YAML de implementación de Kubernetes. Para que tenga alta disponibilidad, inicias el archivo YAML del servicio de Kubernetes que especifica el tipo de balanceador de cargas y las asignaciones de puertos para los contenedores.

Usas el supervisor para verificar la implementación, identificar cualquier problema y configurar las alertas dependiendo de los requisitos.

Ahora, explora cómo configurar el clúster de GKE y usar un balanceador de cargas para administrar el tráfico.

Descripción general

En este lab, crearás un clúster de Google Kubernetes Engine que tendrá varios contenedores con un servidor web cada uno. Colocarás un balanceador de cargas frente al clúster y verás su contenido.

Objetivos

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Usar Kubernetes Engine para aprovisionar un clúster de Kubernetes
• Usar kubectl para implementar y administrar contenedores de Docker

Tarea 1: Accede a Google Cloud

En cada lab, recibirá un proyecto de Google Cloud y un conjunto de recursos nuevos por tiempo limitado y sin costo adicional.

1. Accede a Qwiklabs desde una ventana de incógnito.

2. Ten en cuenta el tiempo de acceso del lab (por ejemplo, 1:15:00) y asegúrate de finalizarlo en el plazo asignado.
   No existe una función de pausa. Si lo necesita, puede reiniciar el lab, pero deberá hacerlo desde el comienzo.

3. Cuando esté listo, haga clic en Comenzar lab.

4. Anote las credenciales del lab (el nombre de usuario y la contraseña). Las usarás para acceder a la consola de Google Cloud.

5. Haga clic en Abrir Google Console.

6. Haga clic en Usar otra cuenta, copie las credenciales para este lab y péguelas en el mensaje emergente que aparece.
   Si usa otras credenciales, se generarán errores o incurrirá en cargos.

7. Acepta las condiciones y omite la página de recursos de recuperación.

Tarea 2. Confirma que estén habilitadas las APIs necesarias

1. Anota el nombre de tu proyecto de Google Cloud. Este valor se muestra en la barra superior de la consola de Google Cloud. Comenzará con qwiklabs-gcp-, seguido de números hexadecimales.

2. En el Menú de navegación () de la consola de Google Cloud, haz clic en APIs y servicios.

3. Desplázate hacia abajo en la lista de APIs habilitadas y confirma que estén habilitadas las siguientes APIs:

• API de Kubernetes Engine

Si falta alguna, haz clic en Habilitar APIs y servicios en la parte superior. Busca las APIs anteriores por nombre y habilita cada una para tu proyecto actual. Anotaste el nombre de tu proyecto de Google Cloud arriba.

Tarea 3: Inicia un clúster de Kubernetes Engine

1. En la consola de Google Cloud, haz clic en el botón Activar Cloud Shell en la barra de herramientas de la derecha.

   

2. Haz clic en Continuar.

3. En el prompt de Cloud Shell, escribe el siguiente comando para exportar la variable de entorno llamada MY_ZONE.

   export MY_ZONE={{{project_0.default_zone|ZONE}}}

4. Inicia un clúster de Kubernetes administrado por Kubernetes Engine. Asígnale el nombre webfrontend y configúralo para ejecutar 2 nodos:

   gcloud container clusters create webfrontend --zone $MY_ZONE --num-nodes 2

   La creación de un clúster tarda varios minutos, ya que Kubernetes Engine aprovisiona las máquinas virtuales.

5. Una vez que se haya creado el clúster, verifica tu versión instalada de Kubernetes con el comando kubectl version:

   kubectl version

   El comando gcloud container clusters create autenticó kubectl automáticamente.

6. Ve tus nodos en ejecución en la consola de Google Cloud. En el menú de navegación (), haz clic en Compute Engine > Instancias de VM.

   Ya puedes usar tu clúster de Kubernetes.

   Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Iniciar un clúster de Kubernetes Engine

Tarea 4: Implementa y ejecuta un contenedor

1. Desde el prompt de Cloud Shell, inicia una sola instancia del contenedor de nginx. Nginx es un servidor web popular.

   kubectl create deploy nginx --image=nginx:1.17.10

   En Kubernetes, todos los contenedores se ejecutan en Pods. Este uso del comando kubectl create hizo que Kubernetes creara una implementación que consistía en un Pod único con el contenedor nginx. Una implementación de Kubernetes mantiene un número determinado de Pods en funcionamiento, incluso en caso de fallas entre los nodos en los que se ejecutan. En este comando, iniciaste el número predeterminado de Pods, que es 1.

Nota: Si ves alguna advertencia que indica la baja de la versión futura, puedes pasarla por alto por ahora y continuar.

2. Ve el Pod que ejecuta el contenedor nginx:

   kubectl get pods

3. Expón el contenedor nginx a Internet:

   kubectl expose deployment nginx --port 80 --type LoadBalancer

   Kubernetes creó un servicio y un balanceador de cargas externo vinculado a una dirección IP pública. La dirección IP es la misma durante todo el servicio. Cualquier tráfico de red a esa dirección IP pública se enruta a los Pods detrás del servicio: en este caso, el Pod de nginx.

4. Revisa el servicio nuevo:

   kubectl get services

   Puedes usar la dirección IP externa que se muestra para probar el contenedor nginx y comunicarte con él de forma remota.

   Es posible que los datos del campo External-IP de tu servicio demoren algunos segundos en propagarse. Esto es normal. Simplemente vuelve a ejecutar el comando kubectl get services cada algunos segundos hasta que se propaguen los datos del campo.

5. Abre una pestaña nueva del navegador web y pega la dirección IP externa de tu clúster en la barra de direcciones. Se mostrará la página de inicio predeterminada del navegador de Nginx.

6. Escala verticalmente el número de Pods que se ejecutan en tu servicio:

   kubectl scale deployment nginx --replicas 3

   Escalar verticalmente una implementación es útil cuando se desea aumentar los recursos disponibles para una aplicación que se está volviendo más popular.

7. Confirma que Kubernetes haya actualizado la cantidad de Pods:

   kubectl get pods

8. Confirma que no haya cambiado tu dirección IP externa:

   kubectl get services

9. Regresa a la pestaña del navegador web en la que viste la dirección IP externa de tu clúster. Actualiza la página para confirmar que siga respondiendo el servidor web nginx.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Implementar y ejecutar un contenedor

¡Felicitaciones!

En este lab, configuraste un clúster de Kubernetes en Kubernetes Engine. Completaste el clúster con varios Pods que contienen una aplicación, la expusiste y la escalaste verticalmente.

Ya que Kubernetes es de código abierto, este entorno alojado en contenedores cuenta con alta portabilidad y adaptabilidad. Por lo tanto, la implementación de Kubernetes es similar en todas las plataformas.

Aquí tienes un resumen de las similitudes y diferencias entre estos servicios:

Similitudes:

• AKS y GKE son servicios administrados de Kubernetes que permiten a los clientes implementar, administrar y escalar aplicaciones alojadas en contenedores en la nube.
• Tanto Google Cloud como Azure ofrecen el servicio de Kubernetes como una plataforma como servicio (PaaS).
• GKE y AKS pueden usar archivos YAML para las implementaciones.
• Tanto GKE como AKS aplican los mismos principios a los contenedores y las implementaciones para completar un clúster.
• Tanto GKE como AKS pueden usar kubectl para implementar y administrar contenedores de Docker.

Diferencias:

• Relativamente, no existen diferencias entre GKE y AKS respecto a la implementación de Kubernetes. Las diferencias se producen en el aprovisionamiento de la infraestructura y la administración del servicio.
• GKE de Google ofrece una función llamada GKE Autopilot, que proporciona una experiencia de Kubernetes completamente administrada y optimizada sin necesidad de que los usuarios administren la infraestructura subyacente. Autopilot está fuera del alcance de este curso. Puedes obtener más información aquí.

Finalice su lab

Cuando haya completado el lab, haga clic en Finalizar lab. Google Cloud Skills Boost quitará los recursos que usó y limpiará la cuenta.

Tendrá la oportunidad de calificar su experiencia en el lab. Seleccione la cantidad de estrellas que corresponda, ingrese un comentario y haga clic en Enviar.

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