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GSP022

Descripción general

Kubernetes es una herramienta de organización de contenedores de código abierto que simplifica la ejecución de aplicaciones alojadas en contenedores. Puedes ejecutar aplicaciones de Kubernetes con Kubernetes Engine, un servicio de procesamiento de Google Cloud que ofrece diferentes integraciones y personalizaciones. En este lab, obtendrás algo de experiencia práctica con Kubernetes. Para ello, aprenderás a configurar una base de datos de MongoDB con un StatefulSet. Ejecutar una aplicación con estado (una base de datos) en un servicio sin estado (un contenedor) puede parecer contradictorio, pero te darás cuenta rápidamente de que no es así después de practicar con este lab. De hecho, si usas algunas herramientas de código abierto, verás cómo Kubernetes y los servicios sin estado se complementan perfectamente.

Aprendizajes esperados

En este lab, aprenderás lo siguiente:

• Cómo implementar un clúster de Kubernetes, un Service sin interfaz gráfica y un StatefulSet
• Cómo conectar un clúster de Kubernetes a un conjunto de réplicas de MongoDB
• Cómo escalar las instancias de un conjunto de réplicas de MongoDB
• Cómo limpiar el entorno y cerrar los servicios anteriores

Requisitos previos

Este es un lab de nivel avanzado. Se recomienda tener conocimiento de Kubernetes o aplicaciones alojadas en contenedores, y experiencia con Google Cloud Shell/SDK y MongoDB. Si deseas avanzar con estos servicios, realiza los siguientes labs:

• Kubernetes Engine: Qwik Start
• Cómo administrar implementaciones con Kubernetes Engine
• Datastore: Qwik Start

Cuando tengas todo listo, desplázate hacia abajo para configurar el entorno del lab.

Configuración

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, 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 del navegador privada o de incógnito (opción recomendada) para ejecutar el lab. Así evitarás conflictos 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: Usa solo la cuenta de estudiante para este lab. Si usas otra cuenta de Google Cloud, es posible que se apliquen cargos a esa cuenta.

Cómo iniciar su lab y acceder a Console

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. En la parte izquierda, verá un panel con las credenciales temporales que debe usar para este lab.

   

2. Copie el nombre de usuario y, luego, haga clic en Abrir Google Console. El lab inicia los recursos y abre otra pestaña que muestra la página Seleccione una cuenta.

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

3. En la página Seleccione una cuenta, haga clic en Usar otra cuenta.

   

4. Se abrirá la página de acceso. Pegue el nombre de usuario que copió del panel Detalles de conexión. Luego, copie y pegue la contraseña.

   Importante: Debe usar las credenciales del panel Detalles de conexión. No use sus credenciales de Qwiklabs. Si tiene una cuenta propia de GCP, no la use para este lab (evite incurrir en cargos).

5. Avance por las siguientes páginas haciendo clic en ellas:

   • Acepte los Términos y Condiciones.
   • No agregue opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
   • No se registre para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá GCP Console en esta pestaña.

Active Google Cloud Shell

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

1. En GCP Console, en la barra de herramientas superior derecha, haga clic en el botón Abrir Cloud Shell.

   

2. Haga clic en Continue (Continuar):

   

Toma unos minutos aprovisionar y conectarse con el entorno. Cuando está conectado, ya está autenticado y el proyecto está configurado en su PROJECT_ID . Por ejemplo:

gcloud es la herramienta de línea de comandos para Google Cloud Platform. Viene preinstalada en Cloud Shell y es compatible con la función “tab-completion”.

Puede mostrar el nombre de la cuenta activa con este comando:

gcloud auth list

Resultado:

Credentialed accounts:
- <myaccount>@<mydomain>.com (active)
	

Resultado de ejemplo:

Credentialed accounts:
- google1623327_student@qwiklabs.net
	

Puede mostrar el ID del proyecto con este comando:

gcloud config list project
	

Resultado:

[core]
project = <project_ID>
	

Resultado de ejemplo:

[core]
project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6
	

Tarea 1: Establece una zona de procesamiento

A lo largo de este lab, utilizaremos la herramienta de línea de comandos de gcloud para aprovisionar nuestros servicios.

• Antes de poder crear nuestro clúster de Kubernetes, deberemos configurar una zona de procesamiento para que las máquinas virtuales del clúster se creen en la misma región. Para ello, usaremos el comando gcloud config set. Ejecuta el siguiente comando en Cloud Shell para establecer la zona en :

gcloud config set compute/zone {{{project_0.default_zone | ZONE}}} Nota: Consulta la Guía de regiones y zonas para obtener más información al respecto.

Tarea 2: Crea un clúster

Ahora que nuestra zona está configurada, crearemos un clúster de contenedores.

• Ejecuta el siguiente comando para crear una instancia de un clúster llamado hello-world:

gcloud container clusters create hello-world --num-nodes=2

Con este comando, se crea un clúster con dos nodos o máquinas virtuales. Puedes configurar este comando con marcas adicionales para cambiar la cantidad de nodos, los permisos predeterminados y otras variables. Obtén más información en la referencia de gcloud container clusters create.

Iniciar el clúster puede tardar unos minutos. Una vez que esté activo, deberías recibir un resultado similar al siguiente:

NAME Location MATER_VERSION MASTER_IP ... hello-world {{{project_0.default_zone | ZONE}}} 1.9.7-gke.3 35.184.131.251 ...

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.

Crear un clúster

Tarea 3: Establece la configuración

Ahora que tenemos nuestro clúster activo y en funcionamiento, es hora de integrarlo a MongoDB. Usaremos un conjunto de réplicas para que nuestros datos tengan alta disponibilidad y sean redundantes, un elemento indispensable para ejecutar aplicaciones de producción.

Para establecer la configuración, debemos seguir estos pasos:

• Descargar el conjunto de réplicas/sidecar de MongoDB (o contenedor de utilidades en nuestro clúster)
• Crear una instancia de StorageClass
• Crear una instancia de un Service sin interfaz gráfica
• Crear una instancia de StatefulSet

1. Ejecutar el siguiente comando para clonar el conjunto de réplicas de MongoDB/Kubernetes desde el repositorio de GitHub:

gsutil -m cp -r gs://spls/gsp022/mongo-k8s-sidecar

2. Una vez que se haya clonado, navega al directorio StatefulSet con el siguiente comando:

cd ./mongo-k8s-sidecar/example/StatefulSet/

Una vez que hayas verificado que los archivos se descargaron y que estás en el directorio correcto, avancemos y creemos una StorageClass de Kubernetes.

Crea la StorageClass

Una StorageClass le indica a Kubernetes qué tipo de almacenamiento quieres utilizar para los nodos de la base de datos. En Google Cloud, tienes dos opciones de almacenamiento: SSD y discos duros (HDD).

Si observas el contenido del directorio StatefulSet (puedes hacerlo ejecutando el comando ls), verás los archivos de configuración de SSD y HDD para Azure y Google Cloud.

1. Ejecuta el siguiente comando para revisar el archivo googlecloud_ssd.yaml:

cat googlecloud_ssd.yaml

Resultado:

kind: StorageClass apiVersion: storage.k8s.io/v1beta1 metadata: name: fast provisioner: kubernetes.io/gce-pd parameters: type: pd-ssd

Esta configuración crea una StorageClass llamada "fast" basada en volúmenes de SSD.

2. Ejecuta el siguiente comando para implementar la StorageClass:

kubectl apply -f googlecloud_ssd.yaml

Ahora que nuestra StorageClass está configurada, el StatefulSet puede solicitar un volumen que se creará automáticamente.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.

Crear la StorageClass

Tarea 4: Implementa el Service sin interfaz gráfica y el StatefulSet

Busca e inspecciona los archivos

1. Antes de detenernos en el significado de "Service sin interfaz gráfica" y "StatefulSet", abramos el archivo de configuración (mongo-statefulset.yaml) donde se encuentran ambos:

nano mongo-statefulset.yaml

Deberías recibir el siguiente resultado (sin las flechas que indican el contenido del Service sin interfaz gráfica y el StatefulSet):

apiVersion: v1 <----------- Configuración del Service sin interfaz gráfica kind: Service metadata: name: mongo labels: name: mongo spec: ports: - port: 27017 targetPort: 27017 clusterIP: None selector: role: mongo --- apiVersion: apps/v1 <------- Configuración del StatefulSet kind: StatefulSet metadata: name: mongo spec: serviceName: "mongo" replicas: 3 selector: matchLabels: role: mongo template: metadata: labels: role: mongo environment: test spec: terminationGracePeriodSeconds: 10 containers: - name: mongo image: mongo command: - mongod - "--replSet" - rs0 - "--smallfiles" - "--noprealloc" ports: - containerPort: 27017 volumeMounts: - name: mongo-persistent-storage mountPath: /data/db - name: mongo-sidecar image: cvallance/mongo-k8s-sidecar env: - name: MONGO_SIDECAR_POD_LABELS value: "role=mongo,environment=test" volumeClaimTemplates: - metadata: name: mongo-persistent-storage annotations: volume.beta.kubernetes.io/storage-class: "fast" spec: accessModes: [ "ReadWriteOnce" ] resources: requests: storage: 50Gi

2. Quita las siguientes marcas del archivo (líneas 49 y 50):

- "--smallfiles" - "--noprealloc"

3. Asegúrate de que esta sección del archivo sea similar a lo siguiente:

containers: - name: mongo image: mongo command: - mongod - "--replSet" - rs0 ports: - containerPort: 27017 volumeMounts: - name: mongo-persistent-storage mountPath: /data/db

4. Sal del editor nano presionando Ctrl + X > Y > Intro.

Descripción general del Service sin interfaz gráfica

La primera sección de mongo-statefulset.yaml hace referencia a un Service sin interfaz gráfica. En Kubernetes, los Services describen políticas o reglas para acceder a Pods específicos. En resumen, un Service sin interfaz gráfica es uno que no prescribe un balanceo de cargas. Cuando se combina con StatefulSets, otorga DNS individuales para acceder a los Pods y, a la vez, un modo de conectarse a cada uno de nuestros nodos de MongoDB. En el archivo yaml, verifica que el campo clusterIP esté configurado como None para así garantizar que el Service no tenga interfaz gráfica.

Descripción general del StatefulSet

La configuración de StatefulSet es la segunda sección de mongo-statefulset.yaml. Se trata de un elemento básico de la aplicación: es la carga de trabajo que ejecuta MongoDB y organiza tus recursos de Kubernetes. Si revisas el archivo yaml, verás que, en la primera sección, se describe el objeto StatefulSet. Luego, verás la sección metadata, en la que se especifican las etiquetas y la cantidad de réplicas.

Luego, vienen las especificaciones del Pod. terminationGracePeriodSeconds se usa para realizar un cierre ordenado del Pod cuando reduzcas verticalmente la cantidad de réplicas. Luego, se muestran los parámetros de configuración de ambos contenedores. El primero ejecuta MongoDB con marcas de línea de comandos que configuran el nombre del conjunto de réplicas y activa el volumen de almacenamiento persistente en /data/db (la ubicación donde MongoDB guarda sus datos). El segundo es un contenedor sidecar que configura automáticamente el conjunto de réplicas de MongoDB. Como se mencionó anteriormente, un "sidecar" es un contenedor auxiliar que ayuda al principal a ejecutar sus trabajos y tareas.

Por último, está volumeClaimTemplates, que se comunica con la StorageClass que creamos antes para aprovisionar el volumen. Aprovisiona un disco de 100 GB para cada réplica de MongoDB.

Implementa el Service sin interfaz gráfica y el StatefulSet

Ahora que contamos con una comprensión básica sobre el Service sin interfaz gráfica y el StatefulSet, vamos a implementarlos.

• Como ambos están empaquetados en mongo-statefulset.yaml, podemos usar el siguiente comando para ejecutarlos:

kubectl apply -f mongo-statefulset.yaml

Deberías recibir el siguiente resultado:

service/mongo created statefulset.apps/mongo created

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.

Implementar el Service sin interfaz gráfica y el StatefulSet

Tarea 5: Conéctate al conjunto de réplicas de MongoDB

Ahora que tenemos un clúster en ejecución y nuestro conjunto de réplicas implementado, sigamos adelante y conectémonos a él.

Espera a que el conjunto de réplicas de MongoDB se implemente por completo

Los StatefulSets de Kubernetes implementan cada Pod de manera secuencial. Espera a que un miembro del conjunto de réplicas de MongoDB se inicie completamente y cree el disco de respaldo antes de iniciar el siguiente miembro.

• Ejecuta el siguiente comando para ver y confirmar que los tres miembros estén activos:

kubectl get statefulset

Resultado: Los tres miembros están activos.

NAME READY AGE mongo 3/3 103s

Inicia y visualiza el conjunto de réplicas de MongoDB

En este punto, el clúster debería tener tres Pods, que corresponden a los tres nodos del conjunto de réplicas de MongoDB.

1. Ejecuta este comando para verlos:

kubectl get pods

Resultado:

NAME READY STATUS RESTARTS AGE mongo-0 2/2 Running 0 3m mongo-1 2/2 Running 0 3m mongo-2 2/2 Running 0 3m

2. Espera a que se creen los tres miembros antes de continuar.

3. Conéctate al primer miembro del conjunto de réplicas:

kubectl exec -ti mongo-0 -- mongosh

Ahora tienes un entorno REPL conectado a MongoDB.

4. Creemos una instancia del conjunto de réplicas con una configuración predeterminada ejecutando el comando rs.initiate():

rs.initiate()

5. Para mostrar la configuración del conjunto de réplicas; ejecuta el comando rs.conf():

rs.conf()

Este comando genera los detalles del miembro actual del conjunto de réplicas rs0. En este lab, solo ves un miembro. Para obtener detalles de todos los miembros, debes exponer el conjunto de réplicas a través de servicios adicionales, como nodeport o el balanceador de cargas.

rs0:OTHER> rs.conf() { "_id" : "rs0", "version" : 1, "protocolVersion" : NumberLong(1), "writeConcernMajorityJournalDefault" : true, "members" : [ { "_id" : 0, "host" : "localhost:27017", "arbiterOnly" : false, "buildIndexes" : true, "hidden" : false, "priority" : 1, "tags" : { }, "slaveDelay" : NumberLong(0), "votes" : 1 } ], "settings" : { "chainingAllowed" : true, "heartbeatIntervalMillis" : 2000, "heartbeatTimeoutSecs" : 10, "electionTimeoutMillis" : 10000, "catchUpTimeoutMillis" : -1, "catchUpTakeoverDelayMillis" : 30000, "getLastErrorModes" : { }, "getLastErrorDefaults" : { "w" : 1, "wtimeout" : 0 }, "replicaSetId" : ObjectId("5c526b6501fa2d29fc65c48c") } }

6. Escribe "exit" y presiona Intro para salir de REPL.

Tarea 6: Escala el conjunto de réplicas de MongoDB

Una gran ventaja de Kubernetes y los StatefulSets es que puedes escalar la cantidad de réplicas de MongoDB con un solo comando.

1. Para escalar verticalmente la cantidad de miembros del conjunto de réplicas de 3 a 5, ejecuta este comando:

kubectl scale --replicas=5 statefulset mongo

En pocos minutos, habrá 5 Pods de MongoDB.

2. Ejecuta este comando para verlos:

kubectl get pods

El resultado debería ser similar al siguiente:

NAME READY STATUS RESTARTS AGE mongo-0 2/2 Running 0 41m mongo-1 2/2 Running 0 39m mongo-2 2/2 Running 0 37m mongo-3 2/2 Running 0 4m mongo-4 2/2 Running 0 2m

3. Para reducir verticalmente la cantidad de miembros del conjunto de réplicas de 5 a 3, ejecuta este comando:

kubectl scale --replicas=3 statefulset mongo

En pocos segundos, tendrás 3 Pods de MongoDB.

4. Ejecuta este comando para verlos:

kubectl get pods

El resultado debería ser similar al siguiente:

NAME READY STATUS RESTARTS AGE mongo-0 2/2 Running 0 41m mongo-1 2/2 Running 0 39m mongo-2 2/2 Running 0 37m

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.

Escalar el conjunto de réplicas de MongoDB

Tarea 7: Usa el conjunto de réplicas de MongoDB

Cada Pod de un StatefulSet que cuente con un Service sin interfaz gráfica tendrá un nombre de DNS estable. La plantilla sigue este formato: <nombre-del-Pod>.<nombre-del-Service>

Por lo tanto, los nombres de DNS del conjunto de réplicas de MongoDB son los siguientes:

mongo-0.mongo mongo-1.mongo mongo-2.mongo

Puedes usar estos nombres directamente en el URI de cadena de conexión de tu app.

El uso de una base de datos está fuera del alcance de este lab, pero, en este caso, el URI de cadena de conexión sería el siguiente:

"mongodb://mongo-0.mongo,mongo-1.mongo,mongo-2.mongo:27017/dbname_?"

Tarea 8: Realiza una limpieza

Ya que estás trabajando en un entorno de lab, tu proyecto y todos los recursos se limpiarán y se descartarán automáticamente cuando termines el lab. Sin embargo, queremos mostrarte cómo limpiar los recursos por tu cuenta para reducir los costos y usar la nube con cortesía cuando utilices tu propio entorno.

Para limpiar los recursos implementados, ejecuta los siguientes comandos, que borrarán el StatefulSet, el Service sin interfaz gráfica y los volúmenes aprovisionados.

1. Borra el StatefulSet:

kubectl delete statefulset mongo

2. Borra el Service:

kubectl delete svc mongo

3. Borra los volúmenes:

kubectl delete pvc -l role=mongo

4. Por último, puedes borrar el clúster de prueba:

gcloud container clusters delete "hello-world"

5. Presiona Y seguido de Intro para continuar y borrar el clúster de prueba.

¡Felicitaciones!

Kubernetes Engine ofrece una manera eficaz y flexible de ejecutar contenedores en Google Cloud. Los StatefulSets permiten ejecutar cargas de trabajo con estado, como bases de datos, en Kubernetes. Aprendiste lo siguiente:

• Cómo crear un conjunto de réplicas de MongoDB con StatefulSets de Kubernetes
• Cómo conectarse al conjunto de réplicas de MongoDB
• Cómo escalar el conjunto de réplicas

Finaliza la Quest

Este lab de autoaprendizaje forma parte de la Quest Arquitectura de la nube. Una Quest es una serie de labs relacionados que forman una ruta de aprendizaje. Si completas una Quest, obtendrás una insignia como reconocimiento por tu logro. Puedes hacer públicas tus insignias y agregar vínculos a ellas en tu currículum en línea o en tus cuentas de redes sociales. Inscríbete en cualquier Quest que contenga este lab y obtén un crédito inmediato de finalización. Consulta el catálogo de Google Cloud Skills Boost para ver todas las Quests disponibles.

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• App web para realizar análisis de datos en tiempo real con Kubernetes, Redis y BigQuery
• Cómo organizar la nube con Kubernetes

Próximos pasos y más información

• Obtén más información acerca de Kubernetes Engine.
• Lee la entrada de blog titulada Running MongoDB on Kubernetes with StatefulSets.
• ¿Quieres saber cuánto te costará ejecutar tus cargas de trabajo? Consulta la calculadora de precios. Puedes ingresar la cantidad de instancias y CPU virtuales, y tus requisitos de memoria.
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Última actualización del manual: 9 de octubre de 2023

Prueba más reciente del lab: 9 de octubre de 2023

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