Panoramica

In questo lab creerai un cluster Google Kubernetes Engine contenente diversi container, ciascuno con un server web al suo interno. Posizionerai un bilanciatore del carico davanti al cluster e ne visualizzerai i contenuti.

Obiettivi

In questo lab imparerai a eseguire le attività seguenti:

• Provisioning di un cluster Kubernetes mediante Kubernetes Engine.
• Deployment e gestione dei container Docker con kubectl.

Attività 1: accedi alla console Google Cloud

Per ciascun lab, riceverai un nuovo progetto Google Cloud e un insieme di risorse per un periodo di tempo limitato senza alcun costo aggiuntivo.

1. Accedi a Qwiklabs utilizzando una finestra di navigazione in incognito.

2. Tieni presente la durata dell'accesso al lab (ad esempio, 1:15:00) e assicurati di finire entro quell'intervallo di tempo.
   Non è disponibile una funzionalità di pausa. Se necessario, puoi riavviare il lab ma dovrai ricominciare dall'inizio.

3. Quando è tutto pronto, fai clic su Inizia lab.

4. Annota le tue credenziali del lab (Nome utente e Password). Le userai per accedere a Google Cloud Console.

5. Fai clic su Apri console Google.

6. Fai clic su Utilizza un altro account e copia/incolla le credenziali per questo lab nei prompt.
   Se utilizzi altre credenziali, compariranno errori oppure ti verranno addebitati dei costi.

7. Accetta i termini e salta la pagina di ripristino delle risorse.

Attività 2: verifica che le API necessarie siano abilitate

1. Prendi nota del nome del tuo progetto Google Cloud. Questo valore è visualizzato nella barra superiore della console Google Cloud nel formato qwiklabs-gcp- seguito da numeri esadecimali.

2. Nel menu di navigazione () della console Google Cloud, fai clic su API e servizi.

3. Nell'elenco delle API abilitate, scorri verso il basso e conferma che entrambe le API siano attive.

• API Kubernetes Engine
• API Container Registry

Se una delle API manca, fai clic su Abilita API e servizi nella parte superiore. Cerca le API indicate sopra per nome e abilitale per il tuo progetto corrente (hai preso nota del nome del tuo progetto Google Cloud sopra).

Attività 3: avvia un cluster Kubernetes Engine

1. Nella barra degli strumenti in alto a destra della console Google Cloud, fai clic sul pulsante Attiva Cloud Shell.

   

2. Fai clic su Continua.

3. Nel prompt di Cloud Shell, digita questo comando per esportare la variabile di ambiente denominata MY_ZONE.

   export MY_ZONE="{{{project_0.startup_script.gcp_zone|Zone}}}"

4. Avvia un cluster Kubernetes gestito da Kubernetes Engine. Denomina il cluster webfrontend e configuralo per eseguire 2 nodi:

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

   Per creare un cluster bastano alcuni minuti, perché Kubernetes Engine esegue automaticamente il provisioning delle macchine virtuali.

5. Dopo la creazione del cluster, controlla la versione installata di Kubernetes con il comando kubectl version:

   kubectl version

   Il comando gcloud container clusters create autentica kubectl automaticamente.

6. Visualizza i nodi in esecuzione nella console Google Cloud. Nel menu di navigazione (), fai clic su Compute Engine > Istanze VM.

   Il cluster Kubernetes è ora pronto per essere utilizzato.

   Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo. Avvia un cluster Kubernetes Engine

Attività 4: esegui ed effettua il deployment di un container

1. Dal prompt di Cloud Shell, avvia un'unica istanza del container nginx (nginx è un server web molto diffuso).

   kubectl create deploy nginx --image=nginx:1.17.10

   In Kubernetes, tutti i container vengono eseguiti in pod. Tramite questo utilizzo del comando kubectl create, Kubernetes ha creato un deployment che comprende un unico pod contenente il container nginx. Un deployment di Kubernetes mantiene in esecuzione un determinato numero di pod anche nel caso di errori tra i nodi su cui sono in esecuzione. In questo comando, hai avviato il numero predefinito di pod, che è 1.

2. Visualizza il pod in cui è in esecuzione il container nginx:

   kubectl get pods

3. Esponi il container nginx su internet:

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

   Kubernetes crea un servizio e un bilanciatore del carico esterno a cui è associato un indirizzo IP pubblico. L'indirizzo IP resta lo stesso per tutta la durata del servizio. Tutto il traffico che raggiunge quell'indirizzo IP pubblico viene inoltrato ai pod alla base del servizio: in questo caso, il pod nginx.

4. Visualizza il nuovo servizio:

   kubectl get services

   Puoi utilizzare l'indirizzo IP esterno visualizzato per testare e contattare il container nginx in remoto.

   Potrebbero volerci alcuni secondi prima che il campo IP esterno venga completato per il tuo servizio. È normale: esegui nuovamente il comando kubectl get services a intervalli regolari di alcuni secondi fino a quando il campo non viene completato.

5. Apri una nuova scheda del browser e incolla l'indirizzo IP esterno del tuo cluster nella barra dell'indirizzo. Viene visualizzata la home page predefinita del browser nginx.

6. Fai lo scale up del numero di pod in esecuzione sul tuo servizio:

   kubectl scale deployment nginx --replicas 3

   Fare lo scale up di un deployment è utile quando vuoi aumentare le risorse disponibili per un'applicazione che sta diventando più popolare.

7. Verifica che Kubernetes abbia aggiornato il numero dei pod:

   kubectl get pods

8. Verifica che il tuo indirizzo IP esterno non sia cambiato:

   kubectl get services

9. Torna alla scheda del browser web in cui hai visualizzato l'indirizzo IP esterno del tuo cluster. Aggiorna la pagina per confermare che il server web nginx risponda ancora.

Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo. Esegui ed effettua il deployment di un container

Complimenti!

In questo lab hai configurato un cluster Kubernetes in Kubernetes Engine. Hai completato il cluster con diversi pod contenenti un'applicazione, esposto e scalato l'applicazione.

Termina il lab

Una volta completato il lab, fai clic su Termina lab. Google Cloud Skills Boost rimuove le risorse che hai utilizzato ed esegue la pulizia dell'account.

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