29.07.2020 11:52
alina_kocheva 3 1200 Источник

Мы будем использовать Gitlab CI и ручной GitOps для внедрения и использования Canary-деплоя в Kubernetes




Статьи из этого цикла:



Выполнять Canary-деплой мы будем руками через GitOps и создание/изменение основных ресурсов Kubernetes. Эта статья предназначена в первую очередь для знакомства с тем, как работает в Kubernetes Canary деплой, так как есть более эффективные способы автоматизации, которые мы рассмотрим в следующих статьях.



https://www.norberteder.com/canary-deployment/


Canary Deployment


При Canary-стратегии обновления сначала применяются только для части пользователей. Через мониторинг, данные с логов, ручное тестирование или другие каналы обратной связи релиз тестируется перед его применением для всех пользователей.


Kubernetes Deployment (rolling update)


Стратегия по умолчанию для Kubernetes Deployment — это rolling-update, где запускается определенное количество подов с новыми версиями образов. Если они создались без проблем, поды со старыми версиями образов завершаются, а новые поды создаются параллельно.


GitOps


Мы используем GitOps в этом примере, так как мы:


  • используем Git как единый источник истины
  • используем Git Operations для сборки и деплоя (никаких команд, кроме git tag/merge не нужно)

Пример


Возьмем хорошую практику — иметь один репозиторий для кода приложений и один для инфраструктуры.


Репозиторий для приложений


Это очень простая API на Python+Flask, возвращающая ответ в виде JSON. Мы соберем пакет через GitlabCI и запушим результат в Gitlab Registry. В регистри у нас есть две разные версии релизов:


  • wuestkamp/k8s-deployment-example-app:v1
  • wuestkamp/k8s-deployment-example-app:v2

Единственная разница между ними это изменение возвращаемого JSON-файла. Мы используем это приложение для максимально простой визуализации того, с какой версией мы общаемся.


Инфраструктурный репозиторий


В этой репе мы будем деплоить через GitlabCI в Kubernetes, .gitlab-ci.yml выглядит следующим образом:


image: traherom/kustomize-docker

before_script:
   - printenv
   - kubectl version

stages:
 - deploy

deploy test:
   stage: deploy
   before_script:
     - echo $KUBECONFIG
   script:
     - kubectl get all
     - kubectl apply -f i/k8s

   only:
     - master

Для его запуска самостоятельно вам понадобится кластер, можно использовать Gcloud:


gcloud container clusters create canary --num-nodes 3 --zone europe-west3-b

gcloud compute firewall-rules create incoming-80 --allow tcp:80

Вам нужно сделать форк https://gitlab.com/wuestkamp/k8s-deployment-example-canary-infrastructure и создать переменную KUBECONFIG в GitlabCI, которая будет содержать конфиг для доступа kubectl к вашему кластеру.


О том, как получить учетные данные для кластера (Gcloud) можно почитать вот тут.


Инфраструктурный Yaml


В инфраструктурном репозитории у нас есть service:


apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 labels:
   id: app
 name: app
spec:
 ports:
 - port: 80
   protocol: TCP
   targetPort: 5000
 selector:
   id: app
 type: LoadBalancer

И deployment в deploy.yaml:


apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: app
spec:
 replicas: 10
 selector:
   matchLabels:
     id: app
     type: main
 template:
   metadata:
     labels:
       id: app
       type: main
   spec:
     containers:
     - image: registry.gitlab.com/wuestkamp/k8s-deployment-example-app:v1
       name: app
       resources:
         limits:
           cpu: 100m
           memory: 100Mi

И другой deployment в deploy-canary.yaml:


kind: Deployment
metadata:
 name: app-canary
spec:
 replicas: 0
 selector:
   matchLabels:
     id: app
     type: canary
 template:
   metadata:
     labels:
       id: app
       type: canary
   spec:
     containers:
     - image: registry.gitlab.com/wuestkamp/k8s-deployment-example-app:v2
       name: app
       resources:
         limits:
           cpu: 100m
           memory: 100Mi

Заметьте, что app-deploy пока не имеет определенных реплик.


Выполнение начального деплоя


Для запуска начального deployment вы можете запустить пайплайн GitlabCI вручную в мастер-ветке. После этого kubectl дожен вывести следующее:




Мы видим app deployment c 10 репликами и app-canary с 0. Так же есть LoadBalancer с которого мы можем обращаться через curl по External IP:


while true; do curl -s 35.198.149.232 | grep label; sleep 0.1; done




Мы видим, что наше тестовое приложение возвращает только “v1”.


Выполнение Canary деплоя


Шаг 1: выпустить новую версию для части пользователей


Мы установили количество реплик в 1 в файле deploy-canary.yaml и образ новой версии:


kind: Deployment
metadata:
 name: app-canary
spec:
 replicas: 1
 selector:
   matchLabels:
     id: app
     type: canary
 template:
   metadata:
     labels:
       id: app
       type: canary
   spec:
     containers:
     - image: registry.gitlab.com/wuestkamp/k8s-deployment-example-app:v2
       name: app
       resources:
         limits:
           cpu: 100m
           memory: 100Mi

В файле deploy.yaml мы изменили количество реплик до 9:


kind: Deployment
metadata:
 name: app
spec:
 replicas: 9
 selector:
   matchLabels:
     id: app
...

Мы пушим эти изменения в репозиторий, из которого запустится деплой (через GitlabCI) и видим в итоге:




Наш Service будет указывать на оба деплоя, так как у обоих есть селектор app. Из-за случайного распределения по умолчанию в Kubernetes мы должны увидеть разные ответы на ~ 10% запросов:




Текущее состояние нашего приложения (GitOps, взятый с Git как с Single Source Of Truth) это наличие двух deployments c активными репликами, по одному для каждой версии.


~10% пользователей знакомятся с новой версией и ненамеренно тестируют ее. Теперь настало время проверить наличие ошибок в логах и данных мониторинга для поиска проблем.


Шаг 2: выпустить новую версию для всех пользователей


Мы решили, что все прошло хорошо и теперь нам нужно развернуть новую версию на всех пользователей. Для этого мы просто обновляем deploy.yaml устанавливая новую версию образа и количество реплик, равное 10. В deploy-canary.yaml мы устанавливаем количество реплик равное обратно 0. После деплоя результат будет следующим:




Подводя итог


Для меня запуск деплоя вручную таким образом помогает понять как легко он может быть настроен при помощи k8s. Так как Kubernetes позволяет обновлять все через API, эти шаги можно автоматизировать через скрипты.


Еще одна вещь, которую нужно реализовать — это точка входа тестировщика (LoadBalancer или через Ingress), через которую можно получить доступ только к новой версии. Она может быть использована для просмотра вручную.


В следующих статьях мы проверим другие автоматизированные решения, которые реализуют большинство из того, что мы сделали.


Также читайте другие статьи в нашем блоге: