미니 gRPC 프로젝트(2): k8s에 gRPC API 배포

8297 단어 kubernetes go docker googlecloud

이것은 2 부입니다

전제 조건

맥OS 카탈리나

gopaths가 이미 구성됨

자체 GCP 프로젝트 보유

디렉토리 개요

$ tree
.
├── README.md
├── infrastructure
│   ├── backend-deployment.yml
│   ├── backend-service.yml
│   ├── frontend-deployment.yml
│   └── frontend-service.yml
├── proto
│   ├── calc.proto
│   └── gen
│       └── calc.pb.go
└── src
    ├── backend
    │   ├── Dockerfile
    │   └── main.go
    └── frontend
        ├── Dockerfile
        └── main.go

6 directories, 11 files

Dockerfile 만들기

src/프론트엔드/Dockerfile

프로토를 가져올 수 있도록 github 계정으로 푸시해야 합니다.

FROM golang:1.15

ENV HOME /root
ENV PATH $PATH:/usr/local/go/bin
ENV GOPATH /go 
RUN echo $GOPATH
RUN go get -u github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go
RUN go get -u github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/logging/zap
RUN go get -u go.uber.org/zap
RUN go get -u github.com/YOURACCOUNT/micro-prac/proto/gen
WORKDIR /go/src/micro-sample-frontend
COPY . .

RUN go build -o /usr/local/bin/micro-sample-frontend

CMD ["micro-sample-frontend"]

src/백엔드/Dockerfile

FROM golang:1.15

ENV HOME /root
ENV PATH $PATH:/usr/local/go/bin
ENV GOPATH /go 
RUN echo $GOPATH
RUN go get -u github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go
RUN go get -u github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/logging/zap
RUN go get -u go.uber.org/zap

# Make sure to push your protos to your github account
RUN go get -u github.com/YOURACCOUNT/micro-prac/proto/gen

WORKDIR /go/src/micro-sample-backend
COPY . .

RUN go build -o /usr/local/bin/micro-sample-backend

CMD ["micro-sample-backend"]

도커 이미지 생성

빌드하려면 다음 명령을 사용하십시오.

docker build -t gcr.io/$PROJECT_ID/micro-sample-frontend:v0.1 .
docker build -t gcr.io/$PROJECT_ID/micro-sample-backend:v0.1 .

GCP 프로젝트 만들기

프로젝트를 만들고 GKE에서 micro-sample 라는 클러스터를 만들었습니다.

내 로컬 컴퓨터에서 다음을 실행합니다.

$ gcloud init
Welcome! This command will take you through the configuration of gcloud.

// Choose the correct configurations for your project.
.......

$ gcloud container clusters get-credentials micro-sample --zone="asia-northeast1-a"
Fetching cluster endpoint and auth data.
kubeconfig entry generated for micro-sample.

$ kubectl config current-context
gke_$PROJECT_ID_asia-northeast1-a_micro-sample

이미지를 GCR로 푸시

빌드된 이미지를 GCR에 푸시하면 이제 GCP 프로젝트가 생성됩니다.

docker push gcr.io/$PROJECT_ID/micro-sample-frontend:v0.1
docker push gcr.io/$PROJECT_ID/micro-sample-backend:v0.1

GCR에서 리포지토리를 볼 수 있어야 합니다.

서비스 yaml 파일을 만듭니다.

$PROJECT_ID를 자신의 GCP 프로젝트 ID로 바꿔야 합니다. infrastructure라는 새 폴더를 만들고 그 안에 모든 yaml 파일을 저장합니다.

infrastructure$ tree
.
├── backend-deployment.yml
├── backend-service.yml
├── frontend-deployment.yml
└── frontend-service.yml

0 directories, 4 files

인프라스트럭처/backend-deployment.yml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: micro-sample-backend-deployment
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: micro-sample
  template:
    metadata:
      labels:
        app: micro-sample
        tier: backend
        track: stable
    spec:
      containers:
      - name: micro-sample
        image: gcr.io/$PROJECT_ID/micro-sample-backend:v0.1
        ports:
        - containerPort: 8000

인프라/백엔드-service.yml

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: micro-sample-service-backend
spec:
  selector:
    app: micro-sample
    tier: backend
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 8000
    targetPort: 8000

인프라스트럭처/frontend-deployment.yml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: micro-sample-frontend-deployment
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: micro-sample
  template:
    metadata:
      labels:
        app: micro-sample
        tier: frontend
        track: stable
    spec:
      containers:
      - name: micro-sample-frontend
        image: gcr.io/$PROJECT_ID/micro-sample-frontend:v0.1
        ports:
          - containerPort: 8080
            name: http
        env:
          - name: BACKEND_SERVICE_NAME
            value: micro-sample-service-backend.default

인프라스트럭처/frontend-service.yml

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: micro-sample-service-frontend
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    app: micro-sample
    tier: frontend
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 8080

GCP의 구성

$ kubectl apply -f frontend-service.yml
service/micro-sample-service-frontend created

$ kubectl apply -f frontend-deployment.yml
deployment.apps/micro-sample-frontend-deployment created

$ kubectl apply -f backend-service.yml
service/micro-sample-service-backend created

$ kubectl apply -f backend-deployment.yml
deployment.apps/micro-sample-backend-deployment created

클러스터의 팟(Pod) 확인

로컬 시스템에서 kubectl get pods를 실행할 때 모든 팟(Pod)이 실행 중임을 확인할 수 있어야 합니다.

$ kubectl get pods
NAME                                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
micro-sample-backend-deployment-854c888c95-46dp5    1/1     Running   0          98s
micro-sample-backend-deployment-854c888c95-l4g48    1/1     Running   0          98s
micro-sample-frontend-deployment-5cf875f7c9-2htft   1/1     Running   0          3m33s
micro-sample-frontend-deployment-5cf875f7c9-g4kpn   1/1     Running   0          3m33s

클러스터의 외부 IP를 확인하고 curl를 실행합니다. API에서 결과를 얻을 수 있어야 합니다.

$ kubectl get svc
NAME                            TYPE           CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
kubernetes                      ClusterIP      10.4.0.1     <none>         443/TCP        15m
micro-sample-service-backend    ClusterIP      10.4.8.222   <none>         8000/TCP       51s
micro-sample-service-frontend   LoadBalancer   10.4.15.80   EXTERNAL_IP   80:31017/TCP   7m44s

$ curl "http://EXTERNAL_IP/increment?val=1"
{"val":2}

청소

프런트엔드 및 백엔드 서비스를 모두 삭제합니다.

$ kubectl delete svc micro-sample-service-frontend
service "micro-sample-service-frontend" deleted

//check if they are deleted
$ kubectl get services
NAME                           TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
kubernetes                     ClusterIP   10.4.0.1     <none>        443/TCP    14h

마지막으로 클러스터를 삭제합니다.

$ gcloud container clusters delete micro-sample
The following clusters will be deleted.
 - [micro-sample] in [asia-northeast1-a]

Do you want to continue (Y/n)?  Y

Deleting cluster micro-sample...done.

GKE에서 클러스터가 삭제되었음을 확인할 수 있습니다.

참조

죄송합니다. 일본어만 가능합니다.

雰囲気でgRPC,GKE+kubernetes使ってマイクロサービス作る

Reference

이 문제에 관하여(미니 gRPC 프로젝트(2): k8s에 gRPC API 배포), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://dev.to/greenteabiscuit/mini-grpc-project-deploying-the-grpc-api-on-k8s-4h15

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