Build a Website on Google Cloud: Challenge Lab

목표

기존에 존재하는 Monolithic 웹사이트를 마이크로서비스로 분리하고, 이 웹사이트를 컨테이너화 해서 GKE 환경에 배포한다. 

먼저는 기존 monolith 웹사이트를 build, deploy해서 제대로 작동하는지 테스트해보고, 각 서비스를 마이크로서비스로 쪼개서 최종 배포한다. 

 

Task 1. Download the monolith code and build your container

Cloud Shell에서, 주어진 git repo를 다운로드받고, 루트 디렉토리에 있는 setup.sh 스크립트를 실행한다.

이 setup.sh 스크립트에는 프로젝트에 필요한 dependencies를 설치해주는 shell명령어가 있다.

그리고나서 Cloud Shell이 최신버전의 NodeJS를 실행하도록 한다.

nvm install --lts

 

monolith 프로젝트 빌드 결과물을 Artifact Registry로 푸쉬한다. 

산출물은 아래와 같다.

• Repo: gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}
• Image name: Monolith Identifier
• Image version: 1.0.0

먼저 Cloud Build API 를 활성화하기 위해 아래 커맨드를 입력한다.

gcloud services enable cloudbuild.googleapis.com

 

아래 monolith 해당 폴더 위치로 이동 후,

cd ~/monolith-to-microservices/monolith

 

Cloud Build를 실행해 소스코드를 빌드시키고, Artifact Registry로 푸쉬한다.

gcloud builds submit --tag gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/{Monolith Identifier}:1.0.0 .

 

원래라면 docker container 빌드하고, 이미지를 보관하는 registry에 푸쉬하는 걸 2단계에 걸쳐서 해야하지만, Cloud Build 는 `gcloud builds submit` 명령어 한 줄로 이 2단계를 모두 실행한다.

Google Cloud Build가 디렉토리의 파일들을 압축해서 Google Cloud Storage Bucket으로 옮기는데, 이 빌드 프로세스는 버킷에 있는 모든 파일을 가져오고 Dockerfile을 사용하여 Docker build 프로세스를 실행한다.

`--tag` 플래그로 도커이미지 호스트를 gcr.io로 (google container registry의 약자. 구글클라우드에서 도커 컨테이너 이미지를 관리/저장하는 Artifact Registry의 이전버전 서비스) 지정하였으므로 Artifact Registry로 도커이미지가 올라간다. 

 

Task 2. Create a kubernetes cluster and deploy the application

이제 이미지가 Artifact Registry에 저장되어있으므로 웹사이트 배포를 위한 Kubernetes cluster를 생성한다. 

클러스터는 아래와같이 생성되어야한다.

• Cluster name: Cluster Name
• Region: REGION
• Node count: 3

먼저 Google Kubernetes Engine을 사용할 수 있게 Containers API를 활성화 시킨다. 

gcloud services enable container.googleapis.com

 

REGION을 설정한다.

gcloud config set compute/zone {REGION}

 

GKE 클러스터를 3개 생성한다.

gcloud container clusters create {ClusterName} --num-nodes 3

 

아래 명령어로 생성된 클러스터 VM 인스턴스 3개를 확인가능하다.

gcloud compute instances list

 

빌드된 이미지도 있고, 클러스터도 실행되고있고, 이제 웹앱을 배포할 수 있다. 

빌드한 이미지를 클러스터에 배포해야된다. 하지만 배포만하면 외부에서는 접근이 불가하므로 문제에서 주어진대로 8080포트에서 작동중인 앱을 80포트로 노출시킨다.

• Cluster name: Cluster Name
• Container name: Monolith Identifier
• Container version: 1.0.0
• Application port: 8080
• Externally accessible port: 80

GKE cluster에 앱을 배포하고 관리하기 위해서는 `kubectl`CLI를 통해 Kubernetes cluster management system과 소통해야한다. 

 

여기서는 앱을 배포하기 위해 아래와 같이 `kubectl create deployment` command를 사용한다.

kubectl create deployment {Monolith Identifier} --image=gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/{Monolith Identifier}:1.0.0

 

앱이 잘 배포되어있는지 확인한다.

kubectl get all

NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/monolith-7d8bc7bf68-htm7z   1/1     Running   0          6m21s

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/kubernetes ClusterIP 10.27.240.1 <none> 443/TCP 24h

NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/monolith 1 1 1 1 20m

NAME DESIRED CURRENT READY AGE
replicaset.apps/monolith-7d8bc7bf68 1 1 1 20m
</none>

 

쿠버네티스는 앱들을 Pods라고 표현하는데, 컨테이너 단위를 나타낸다. Pod는 쿠버네티스에서 가장 작은 배포단위이다.

 

이제 GKE에 배포는 완료되었으나, 클러스터 외부에서 접근할 수 있는 방법이 없으므로 명시적으로 노출시켜주어야한다.

인터넷상에 웹사이트를 노출시키기위해 아래 명령어를 입력한다.

kubectl expose deployment {Monolith Identifier} --type=LoadBalancer --port 80 --target-port 8080

 

GKE가 어떤 외부 IP를 할당했는지 보려면 쿠버네티스 service 명령어를 통해 알 수 있다.

kubectl get service

NAME         CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP     PORT(S)          AGE
monolith     10.3.251.122    203.0.113.0     80:30877/TCP     3d

 

위와같은 Output이 나오고, External-IP를 복사해 인터넷 브라우저창에 "http://203.0.113.0" 라고 치면, 배포된 웹앱을 인터넷에서 접근가능하다. 

 

이제 기존 모노리스 웹사이트가 GKE 위에서 잘 작동하는 것을 확인하였으므로, 각 서비스를 마이크로서비스로 쪼개야한다. Lab에서는 이미 Orders, Products, and Frontend 서비스 단위로 분리한다. 

 

Task 3. Create new microservices

아래 서비스를 컨테이너화시킨다.

Orders Microservice	Service root folder: ~/monolith-to-microservices/microservices/src/orders GCR Repo: gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT} Image name: Orders Identifier Image version: 1.0.0
Products Microservice	Service root folder: ~/monolith-to-microservices/microservices/src/products GCR Repo: gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT} Image name: Products Identifier Image version: 1.0.0

 

먼저 코드베이스가 제공되어있는 각 소스코드의 루트로 이동하여, Cloud Build로 도커 컨테이너를 생성한다.

동시에 아래 --tag  옵션 명령어로, 도커 이미지를 Artifact Registry에 푸쉬한다. 

cd ~/monolith-to-microservices/microservices/src/order
gcloud builds submit --tag gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/{Orders Identifier}:1.0.0 .

cd ~/monolith-to-microservices/microservices/src/product
gcloud builds submit --tag gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/{Products Identifier}:1.0.0 .

 

Task 4. Deploy the new microservices

Monolith에서 배포했던것과 마찬가지로, 마이크로서비스를 위해 새로만든 컨테이너들도 같은 프로세스로 배포한다. 

Orders Microservice	Cluster name: Cluster Name Container name: Orders Identifier Container version: 1.0.0 Application port: 8081 Externally accessible port: 80
Products Microservice	Cluster name: Cluster Name Container name: Products Identifier Container version: 1.0.0 Application port: 8082 Externally accessible port: 80

 

orders, products 서비스를 각각 배포하고, 배포된 앱을 문제에 명시되어있는 포트로 매핑시킨다.

kubectl create deployment {Orders Identifier} --image=gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/{Orders Identifier}:1.0.0

kubectl expose deployment {Orders Identifier} --type=LoadBalancer --port 80 --target-port 8081

kubectl create deployment {Products Identifier} --image=gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/{Products Identifier}:1.0.0

kubectl expose deployment {Products Identifier} --type=LoadBalancer --port 80 --target-port 8082

 

아래 서비스 명령어로 각 external IP를 확인한다.

kubectl get service

 

 

IP 주소로 아래 주소로 들어가면, 배포가 성공했다면 json string응답이 온다. 

http://ORDERS_EXTERNAL_IP/api/orders

http://PRODUCTS_EXTERNAL_IP/api/products

 

Task 5. Configure and deploy the Frontend microservice

Orders와 Products 마이크로서비스를 분리하였으니, 마찬가지로 프론트엔드 앱도 마이크로서비스로 분리할 차례이다. 프론트엔드 서비스가 각 orders/products 서비스를 가리키게 하고, 새로 배포한다.

 

새로 마이크로서비스 IP 주소로 매핑해주기위해 env파일을 nano 에디터로 수정한다. 

cd ~/monolith-to-microservices/react-app
nano .env

 

아래와 같이 새로운 주소로 변경해준다.

REACT_APP_ORDERS_URL=http://<ORDERS_IP_ADDRESS>/api/orders
REACT_APP_PRODUCTS_URL=http://<PRODUCTS_IP_ADDRESS>/api/products

 

컨테이너라이징 하기이전에 먼저 앱을 빌드한다.

npm run build

 

Task 6. Create a containerized version of the Frontend microservice

위에서 했던 것과 마찬가지로 프론트엔드 앱도 똑같이 컨테이너화한다. 

• Service root folder: ~/monolith-to-microservices/microservices/src/frontend
• Repo: gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}
• Image name: Frontend Identifier
• Image version: 1.0.0

Cloud Build를 사용해서 프론트엔드 서비스를 패키징하고, 도커 이미지를 Artifact Registry에 푸쉬한다.

cd ~/monolith-to-microservices/microservices/src/frontend
gcloud builds submit --tag gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/{Frontend Identifier}:1.0.0 .

 

Task 7. Deploy the Frontend microservice

프론트엔드 서비스를 Kubernetes에 배포하는 것도 위에서와 같은 프로세스이다.

• Cluster name: Cluster Name
• Container name: Frontend Identifier
• Container version: 1.0.0
• Application port: 8080
• Externally accessible port: 80

프론트 앱을 GKE 클러스터에 배포한다.

kubectl create deployment {Frontend Identifier} --image=gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/{Frontend Identifier}:1.0.0

 

GKE가 서비스 리스스에 external IP주소를 할당하게 한다.

kubectl expose deployment {Frontend Identifier} --type=LoadBalancer --port 80 --target-port 8080

 

이제 해당 external IP로 접속하면 웹사이트가 잘 작동하는걸 볼 수있다. 이제 Products메뉴, Orders메뉴는 각각 새로운 마이크로서비스로 구동되고있다.