Il existe de nombreuses façons de déployer des sites Web dans Google Cloud, et chacune d'elles offre des fonctionnalités, des capacités et des niveaux de contrôle différents. Compute Engine procure un haut niveau de contrôle sur l'infrastructure utilisée pour exécuter un site Web. Toutefois, ce composant nécessite aussi une gestion des opérations un peu plus conséquente que Google Kubernetes Engine (GKE), App Engine ou d'autres solutions. Avec Compute Engine, vous disposez d'un contrôle précis des différents aspects de l'infrastructure, comme les machines virtuelles, les équilibreurs de charge, etc.
Dans cet atelier, vous allez déployer un exemple d'application, le site Web d'e-commerce "Fancy Store", pour apprendre comment effectuer le déploiement et le scaling d'un site Web en toute facilité avec Compute Engine.
Points abordés
Dans cet atelier, vous allez apprendre à effectuer les tâches suivantes :
À la fin de cet atelier, vous disposerez d'instances dans des groupes d'instances gérés qui assureront l'autoréparation, l'équilibrage de charge, l'autoscaling et les mises à jour progressives de votre site Web.
Préparation
Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"
Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.
Cet atelier pratique vous permet de suivre les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.
Pour réaliser cet atelier :
Vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome).
Remarque : Ouvrez une fenêtre de navigateur en mode incognito (recommandé) ou de navigation privée pour effectuer cet atelier. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le compte temporaire de participant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.
Vous disposez d'un temps limité. N'oubliez pas qu'une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.
Remarque : Utilisez uniquement le compte de participant pour cet atelier. Si vous utilisez un autre compte Google Cloud, des frais peuvent être facturés à ce compte.
Démarrer l'atelier et se connecter à la console Google Cloud
Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, une boîte de dialogue s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement.
Sur la gauche, vous trouverez le panneau "Détails concernant l'atelier", qui contient les éléments suivants :
Le bouton "Ouvrir la console Google Cloud"
Le temps restant
Les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier
Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier
Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans la fenêtre de navigation privée si vous utilisez le navigateur Chrome).
L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page "Se connecter" dans un nouvel onglet.
Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.
Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.
Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.
{{{user_0.username | "Username"}}}
Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau "Détails concernant l'atelier".
Cliquez sur Suivant.
Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.
{{{user_0.password | "Password"}}}
Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau "Détails concernant l'atelier".
Cliquez sur Suivant.
Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis pour l'atelier. Ne saisissez pas ceux de votre compte Google Cloud.
Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires peuvent vous être facturés.
Accédez aux pages suivantes :
Acceptez les conditions d'utilisation.
N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
Ne vous inscrivez pas à des essais sans frais.
Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.
Remarque : Pour accéder aux produits et services Google Cloud, cliquez sur le menu de navigation ou saisissez le nom du service ou du produit dans le champ Recherche.
Activer Cloud Shell
Cloud Shell est une machine virtuelle qui contient de nombreux outils pour les développeurs. Elle comprend un répertoire d'accueil persistant de 5 Go et s'exécute sur Google Cloud. Cloud Shell vous permet d'accéder via une ligne de commande à vos ressources Google Cloud.
Cliquez sur Activer Cloud Shell en haut de la console Google Cloud.
Passez les fenêtres suivantes :
Accédez à la fenêtre d'informations de Cloud Shell.
Autorisez Cloud Shell à utiliser vos identifiants pour effectuer des appels d'API Google Cloud.
Une fois connecté, vous êtes en principe authentifié et le projet est défini sur votre ID_PROJET : . Le résultat contient une ligne qui déclare l'ID_PROJET pour cette session :
Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}
gcloud est l'outil de ligne de commande pour Google Cloud. Il est préinstallé sur Cloud Shell et permet la complétion par tabulation.
(Facultatif) Vous pouvez lister les noms des comptes actifs à l'aide de cette commande :
gcloud auth list
Cliquez sur Autoriser.
Résultat :
ACTIVE: *
ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}}
To set the active account, run:
$ gcloud config set account `ACCOUNT`
(Facultatif) Vous pouvez lister les ID de projet à l'aide de cette commande :
gcloud config list project
Résultat :
[core]
project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}
Remarque : Pour consulter la documentation complète sur gcloud, dans Google Cloud, accédez au guide de présentation de la gcloud CLI.
Définir votre région et votre zone
Certaines ressources Compute Engine sont hébergées dans des régions et des zones. Une région est un emplacement géographique spécifique où vous pouvez exécuter vos ressources. Chaque région se compose d'une ou plusieurs zones.
Exécutez les commandes gcloud suivantes dans Cloud Shell pour définir la région et la zone par défaut de votre atelier :
gcloud config set compute/zone "{{{project_0.default_zone|ZONE}}}"
export ZONE=$(gcloud config get compute/zone)
gcloud config set compute/region "{{{project_0.default_region|REGION}}}"
export REGION=$(gcloud config get compute/region)
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Créer un bucket Cloud Storage
Tâche 3 : Cloner un dépôt source
Vous allez baser votre site sur le site Web d'e-commerce Fancy Store existant, qui repose sur le dépôt monolith-to-microservices.
Dans cette tâche, vous allez cloner le code source, ce qui vous permettra de vous concentrer sur les différents aspects du déploiement sur Compute Engine. Dans la suite de cet atelier, vous modifierez légèrement le code pour expérimenter la simplicité du processus de mise à jour dans Compute Engine.
Exécutez les commandes suivantes pour cloner le code source, puis accédez au répertoire monolith-to-microservices :
git clone https://github.com/googlecodelabs/monolith-to-microservices.git
cd ~/monolith-to-microservices
Exécutez la compilation initiale du code pour autoriser l'application à s'exécuter localement avec la commande suivante :
./setup.sh
L'exécution de ce script prend quelques minutes.
Une fois cette opération terminée, vérifiez que Cloud Shell exécute une version NodeJS compatible à l'aide de la commande suivante :
nvm install --lts
Maintenant, exécutez la commande suivante pour tester l'application, accéder au répertoire microservices et démarrer le serveur Web :
cd microservices
npm start
Vous devez obtenir le résultat suivant.
Résultat :
Products microservice listening on port 8082!
Frontend microservice listening on port 8080!
Orders microservice listening on port 8081!
Prévisualisez votre application en cliquant sur l'icône d'aperçu sur le Web, puis en sélectionnant Prévisualiser sur le port 8080.
Une nouvelle fenêtre présentant l'interface de Fancy Store s'affiche.
Remarque : L'option d'aperçu vous permet d'observer le microservice "Frontend" (Interface), mais les fonctions "Products" (Produits) et "Orders" (Commandes) ne fonctionnent pas, car ces services ne sont pas encore exposés.
Fermez cette fenêtre après avoir visualisé le site Web, puis appuyez sur Ctrl+C dans la fenêtre de terminal pour arrêter le processus du serveur Web.
Activer Gemini Code Assist dans Cloud Shell IDE
Vous pouvez utiliser Gemini Code Assist dans un environnement de développement intégré (IDE) tel que Cloud Shell pour obtenir des conseils sur le code ou résoudre des problèmes liés à votre code. Avant de pouvoir utiliser Gemini Code Assist, vous devez l'activer.
Dans Cloud Shell, activez l'API Gemini pour Google Cloud à l'aide de la commande suivante :
Cliquez sur Ouvrir l'éditeur dans la barre d'outils Cloud Shell.
Remarque : Pour ouvrir l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Ouvrir l'éditeur dans la barre d'outils Cloud Shell. Vous pouvez passer de Cloud Shell à l'éditeur de code et inversement en cliquant sur Ouvrir l'éditeur ou sur Ouvrir le terminal selon le cas.
Dans le volet de gauche, cliquez sur l'icône Paramètres. Dans la vue Paramètres, recherchez Gemini Code Assist.
Recherchez l'option Geminicodeassist: Enable et assurez-vous que la case correspondante est cochée. Fermez ensuite les Paramètres.
Cliquez sur Cloud Code - Aucun projet dans la barre d'état en bas de l'écran.
Autorisez le plug-in comme indiqué. Si aucun projet n'est sélectionné automatiquement, cliquez sur Sélectionner un projet Google Cloud, puis choisissez .
Vérifiez que votre projet Google Cloud () s'affiche dans le message d'état Cloud Code de la barre d'état.
Tâche 4 : Créer les instances Compute Engine
Le moment est venu de commencer à déployer des instances Compute Engine.
Dans les sections suivantes, vous allez effectuer les actions ci-dessous :
Créer un script de démarrage pour configurer les instances.
Cloner le code source et l'importer dans Cloud Storage
Déployer une instance Compute Engine pour héberger les microservices backend
Reconfigurer le code de l'interface (frontend) pour qu'il utilise l'instance des microservices backend
Déployer une instance Compute Engine pour héberger le microservice frontend
Configurer le réseau pour autoriser la communication
Créer le script de démarrage
Nous allons utiliser un script de démarrage pour indiquer à l'instance les opérations à effectuer à chaque démarrage. De cette manière, les instances sont automatiquement configurées.
Dans le terminal Cloud Shell, exécutez la commande suivante pour créer un fichier nommé startup-script.sh :
Cliquez sur Ouvrir l'éditeur dans la barre d'outils Cloud Shell pour ouvrir l'éditeur de code.
Accédez au dossier monolith-to-microservices.
Ajoutez le code suivant au fichier startup-script.sh. Par la suite, vous modifierez une partie de ce code :
#!/bin/bash
# Install logging monitor. The monitor will automatically pick up logs sent to
# syslog.
curl -s "https://storage.googleapis.com/signals-agents/logging/google-fluentd-install.sh" | bash
service google-fluentd restart &
# Install dependencies from apt
apt-get update
apt-get install -yq ca-certificates git build-essential supervisor psmisc
# Install nodejs
mkdir /opt/nodejs
curl https://nodejs.org/dist/v16.14.0/node-v16.14.0-linux-x64.tar.gz | tar xvzf - -C /opt/nodejs --strip-components=1
ln -s /opt/nodejs/bin/node /usr/bin/node
ln -s /opt/nodejs/bin/npm /usr/bin/npm
# Get the application source code from the Google Cloud Storage bucket.
mkdir /fancy-store
gsutil -m cp -r gs://fancy-store-[DEVSHELL_PROJECT_ID]/monolith-to-microservices/microservices/* /fancy-store/
# Install app dependencies.
cd /fancy-store/
npm install
# Create a nodeapp user. The application will run as this user.
useradd -m -d /home/nodeapp nodeapp
chown -R nodeapp:nodeapp /opt/app
# Configure supervisor to run the node app.
cat >/etc/supervisor/conf.d/node-app.conf << EOF
[program:nodeapp]
directory=/fancy-store
command=npm start
autostart=true
autorestart=true
user=nodeapp
environment=HOME="/home/nodeapp",USER="nodeapp",NODE_ENV="production"
stdout_logfile=syslog
stderr_logfile=syslog
EOF
supervisorctl reread
supervisorctl update
Pour mettre à jour le fichier startup-script.sh, cliquez sur l'icône Gemini Code Assist : Actions intelligentes et collez ce qui suit dans le prompt pour rechercher et remplacer le texte [DEVSHELL_PROJECT_ID].
En tant que développeur d'applications chez Cymbal AI, vous devez mettre à jour le fichier "startup-script.sh". Remplacez [DEVSHELL_PROJECT_ID] par l'ID du projet : {{{project_0.project_id | Project ID}}}.
Appuyez sur Entrée pour mettre à jour le fichier. Dans la vue Gemini Diff, cliquez sur Accepter lorsque vous y êtes invité.
La ligne de code dans startup-script.sh doit maintenant ressembler à ceci :
Cliquez sur Enregistrer ou appuyez sur Ctrl+S pour enregistrer le fichier startup-script.sh, mais ne le fermez pas pour le moment.
En bas à droite de l'éditeur de code Cloud Shell, assurez-vous que l'option "End of Line Sequence" (Séquence de fin de ligne) est définie sur "LF" (Saut de ligne) et non sur "CRLF" (Retour chariot et saut de ligne).
Si cette option est définie sur "CRLF", cliquez sur CRLF, puis sélectionnez LF dans la liste déroulante.
Si elle est déjà définie sur LF, ne la modifiez pas.
Utiliser Gemini Code Assist pour en savoir plus sur le fichier de script de démarrage
Pour vous aider à être plus productif tout en réduisant au maximum les changements de contexte, Gemini Code Assist propose des actions intelligentes optimisées par l'IA, directement dans votre éditeur de code. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonctionnalité "Explain this" (Explique-moi ça) pour que Gemini Code Assist vous donne plus d'informations sur un fichier, un bloc de code ou une fonction en particulier.
Dans cette section, vous allez demander à Gemini Code Assist de fournir plus d'informations sur un script de démarrage à un nouveau membre de l'équipe qui ne le connaît pas.
Une fois le fichier startup-script.sh ouvert, cliquez sur l'icône Gemini Code Assist : Actions intelligentes dans la barre d'outils, puis sélectionnez Expliquer.
Gemini Code Assist ouvre un volet de chat avec le prompt prédéfini Explain this (Explique-moi ça). Dans la zone de texte du chat Code Assist, remplacez le prompt prérempli par le suivant, puis cliquez sur Envoyer :
You are an Application developer at Cymbal AI. A new team member is unfamiliar with this startup script. Explain this "startup-script.sh" file in detail, breaking down its key components used in the code.
Do not suggest any improvements or changes to the file.
L'explication du code du fichier startup-script.sh s'affiche dans le chat Gemini Code Assist.
Fermez le fichier startup-script.sh.
Retournez dans le terminal Cloud Shell et exécutez la commande suivante pour copier le fichier startup-script.sh dans votre bucket :
Le fichier est à présent accessible à l'adresse suivante : https://storage.googleapis.com/[BUCKET_NAME]/startup-script.sh.
[BUCKET_NAME] représente le nom du bucket Cloud Storage. Il n'est visible que par les utilisateurs autorisés et les comptes de service par défaut. Il est inaccessible dans un navigateur Web. Les instances Compute Engine y ont automatiquement accès via leur compte de service.
Le script de démarrage effectue les tâches suivantes :
Il installe l'agent Logging qui collecte automatiquement les journaux de syslog.
Il installe Node.js et Supervisor. Supervisor exécute l'application en tant que daemon.
Il clone le code source de l'application à partir du bucket Cloud Storage et installe les dépendances.
Il configure Supervisor pour exécuter l'application. Supervisor s'assure que l'application redémarre si elle se ferme de façon inattendue ou si elle est arrêtée par un administrateur ou par un processus. Il envoie également les fichiers "stdout" et "stderr" de l'application à syslog pour qu'ils soient collectés par l'agent Logging.
Copier le code dans le bucket Cloud Storage
Lorsque les instances démarrent, elles récupèrent le code du bucket Cloud Storage. Vous pouvez donc stocker certaines variables de configuration dans le fichier .env du code.
Remarque : Vous pourriez également adapter le code de manière à récupérer les variables d'environnement à un autre emplacement. Toutefois, pour les besoins de notre démonstration, cette méthode constitue un moyen simple de gérer la configuration. En production, les variables d'environnement seraient probablement stockées à l'extérieur du code.
Exécutez la commande suivante pour copier le code cloné dans votre bucket :
cd ~
rm -rf monolith-to-microservices/*/node_modules
gsutil -m cp -r monolith-to-microservices gs://fancy-store-{{{project_0.project_id | Project ID}}}/
Remarque : Les répertoires de dépendances node_modules sont supprimés pour que la copie puisse s'effectuer le plus rapidement et efficacement possible. Ces répertoires sont recréés sur les instances lorsqu'elles démarrent.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Copier le script de démarrage et le code dans un bucket Cloud Storage
Déployer l'instance backend
La première instance à déployer est l'instance backend, qui héberge les microservices "Orders" (Commandes) et "Products" (Produits).
Remarque : Dans un environnement de production, vous pouvez placer chaque microservice dans une instance et un groupe d'instances qui lui sont propres pour être en mesure d'effectuer leur scaling de manière indépendante. Pour les besoins de cette démonstration, les deux microservices backend, "Orders" (Commandes) et "Products" (Produits), résident sur la même instance et dans le même groupe d'instances.
Exécutez la commande suivante pour créer une instance e2-standard-2 configurée pour utiliser le script de démarrage. Cette instance est dotée du tag backend, ce qui vous permettra de lui appliquer des règles de pare-feu spécifiques par la suite :
Dans l'explorateur Cloud Shell, accédez à monolith-to-microservices > react-app.
Dans l'éditeur de code, sélectionnez View > Toggle Hidden Files (Afficher > Activer/Désactiver les fichiers cachés) pour voir le fichier .env.
L'étape suivante consiste à modifier le fichier .env pour qu'il pointe vers l'adresse IP externe du backend. [BACKEND_ADDRESS] représente l'adresse IP externe de l'instance backend déterminée au moyen de la commande gcloud exécutée précédemment.
Dans le fichier .env, remplacez localhost par votre [BACKEND_ADDRESS] :
Maintenant que le code est configuré, vous êtes prêt à déployer l'instance frontend.
Exécutez la commande suivante pour déployer l'instance frontend (la commande est semblable à celle utilisée pour l'instance backend). Cette instance est dotée du tag frontend pour les besoins du pare-feu :
gcloud compute instances create frontend \
--zone={{{project_0.default_zone | zone}}} \
--machine-type=e2-standard-2 \
--tags=frontend \
--metadata=startup-script-url=https://storage.googleapis.com/fancy-store-{{{project_0.project_id | Project ID}}}/startup-script.sh
Remarque : La commande de déploiement et le script de démarrage sont utilisés avec les instances frontend et backend pour simplifier la procédure, et parce que le code est configuré pour lancer tous les microservices par défaut. En conséquence, tous les microservices s'exécutent à la fois sur les instances frontend et backend dans cet exemple. Dans un environnement de production, vous exécuteriez uniquement les microservices dont vous avez besoin sur chaque composant.
Configurer le réseau
Exécutez la commande suivante pour créer des règles de pare-feu afin d'autoriser l'accès au port 8080 pour le frontend, et aux ports 8081-8082 pour le backend. Ces commandes de pare-feu utilisent les tags attribués lors de la création des instances pour l'application :
Le site Web doit maintenant être totalement fonctionnel.
Pour accéder à l'adresse IP externe du frontend, vous devez connaître cette adresse. Exécutez la commande suivante et recherchez l'adresse IP externe sous le libellé "EXTERNAL_IP" de l'instance frontend :
Le démarrage et la configuration de l'instance peuvent prendre plusieurs minutes.
Patientez trois minutes, puis ouvrez un nouvel onglet de navigateur et accédez au site Web en vous connectant à l'adresse http://[FRONTEND_ADDRESS]:8080, où [FRONTEND_ADDRESS] correspond à l'adresse IP externe de l'instance frontend déterminée ci-dessus (libellé "EXTERNAL_IP").
Essayez d'accéder aux pages Products (Produits) et Orders (Commandes), lesquelles doivent à présent fonctionner.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Déployer les instances et configurer le réseau
Tâche 5 : Créer des groupes d'instances gérés
Pour permettre le scaling de l'application, vous allez créer des groupes d'instances gérés qui utiliseront les instances frontend et backend en tant que modèles d'instance.
Un groupe d'instances géré (MIG) contient des instances identiques que vous pouvez gérer comme une seule entité dans une même zone. Les groupes d'instances gérés préservent la haute disponibilité de vos applications en s'assurant de manière proactive que vos instances restent disponibles, c'est-à-dire à l'état RUNNING (En cours d'exécution). Vous allez utiliser des groupes d'instances gérés pour vos instances frontend et backend afin d'assurer l'autoréparation, l'équilibrage de charge, l'autoscaling et les mises à jour progressives.
Créer un modèle d'instance à partir d'une instance source
Avant de créer un groupe d'instances géré, vous devez commencer par créer un modèle d'instance sur lequel reposera ce groupe. Les modèles d'instance vous permettent de définir le type de machine, l'image de disque de démarrage ou de conteneur, le réseau, ainsi que d'autres propriétés d'instance à utiliser lors de la création d'instances de VM. Vous pouvez utiliser des modèles d'instance aussi bien pour créer des instances dans un groupe d'instances géré que pour créer des instances individuelles.
Pour créer le modèle d'instance, utilisez les instances que vous avez créées précédemment.
Commencez par exécuter la commande suivante pour arrêter les deux instances :
Normalement, vous pourriez également supprimer la VM frontend, mais vous allez devoir l'utiliser pour mettre à jour le modèle d'instance dans la suite de l'atelier.
Créer des groupes d'instances gérés
Maintenant, exécutez les commandes suivantes pour créer deux groupes d'instances gérés, l'un pour le frontend, et l'autre pour le backend :
Ces groupes d'instances gérés utilisent les modèles d'instance et sont configurés pour démarrer deux instances chacun. Les instances sont automatiquement nommées d'après la valeur spécifiée pour l'élément base-instance-name, complétée par des caractères aléatoires.
Exécutez la commande suivante pour vous assurer que, dans le cas de votre application, le microservice frontend s'exécute sur le port 8080, tandis que le microservice backend s'exécute sur le port 8081 pour orders (commandes) et sur le port 8082 pour products (produits) :
Étant donné qu'il s'agit de ports non standards, vous spécifiez des ports nommés pour les identifier. Les ports nommés sont des métadonnées de paire clé-valeur qui représentent le nom du service et le port sur lequel le service s'exécute. Les ports nommés peuvent être attribués à un groupe d'instances. Dans ce cas, le service est disponible sur toutes les instances du groupe. Ces informations sont utilisées par le service d'équilibrage de charge HTTP que vous configurerez par la suite.
Configurer l'autoréparation
Pour améliorer la disponibilité de l'application proprement dite et pour vérifier qu'elle répond, configurez une règle d'autoréparation pour les groupes d'instances gérés.
Une règle d'autoréparation repose sur une vérification de l'état basée sur l'application pour s'assurer qu'une application répond comme prévu. Vérifier la réactivité d'une application constitue une méthode plus précise que simplement s'assurer qu'une instance présente l'état RUNNING (En cours d'exécution), qui est le comportement par défaut.
Remarque : Des vérifications d'état distinctes sont utilisées pour l'équilibrage de charge et pour l'autoréparation. Les vérifications d'état qui s'appliquent à l'équilibrage de charge peuvent et même doivent se révéler plus agressives, car elles déterminent si une instance reçoit du trafic utilisateur ou non. Vous devez identifier rapidement les instances non réactives afin de pouvoir rediriger le trafic si nécessaire.
En revanche, les vérifications d'état qui concernent l'autoréparation entraînent le remplacement proactif des instances défaillantes par Compute Engine. Ces vérifications d'état devraient donc être plus conservatrices que celles destinées à l'équilibrage de charge.
Exécutez la commande suivante pour créer une vérification d'état qui répare l'instance si elle renvoie la valeur "unhealthy" (non opérationnelle) trois fois de suite pour les instances frontend et backend :
Exécutez la commande suivante pour créer une règle de pare-feu qui autorise les vérifications d'état à se connecter aux microservices sur les ports 8080-8081 :
Appliquez les vérifications d'état à leurs services respectifs à l'aide des commandes suivantes :
gcloud compute instance-groups managed update fancy-fe-mig \
--zone={{{project_0.default_zone | zone}}} \
--health-check fancy-fe-hc \
--initial-delay 300
gcloud compute instance-groups managed update fancy-be-mig \
--zone={{{project_0.default_zone | zone}}} \
--health-check fancy-be-hc \
--initial-delay 300
Remarque : L'autoréparation peut mettre jusqu'à 15 minutes avant de commencer à surveiller les instances du groupe.
Poursuivez l'atelier pour laisser le temps à l'autoréparation de surveiller les instances du groupe. Vous simulerez une défaillance à la fin de l'atelier pour tester l'autoréparation.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Créer des groupes d'instances gérés
Tâche 6 : Créer des équilibreurs de charge
Pour compléter vos groupes d'instances gérés, utilisez des équilibreurs de charge HTTP(S) afin d'acheminer le trafic vers les microservices frontend et backend, et servez-vous de mappages pour envoyer le trafic aux services de backend appropriés en fonction des règles de chemin d'accès. Cela expose une seule adresse IP à équilibrage de charge pour la totalité des services.
Google Cloud offre de nombreux types d'équilibreurs de charge. Dans cet atelier, vous utilisez un équilibreur de charge HTTP(S) pour votre trafic. Un équilibreur de charge HTTP est structuré de la manière suivante :
Une règle de transfert dirige les requêtes entrantes vers un proxy HTTP cible.
Le proxy HTTP cible analyse chaque requête par rapport à un mappage d'URL afin de déterminer le service de backend approprié pour la requête.
Le service de backend dirige chaque requête vers un backend adapté en fonction de la capacité de diffusion, de la zone et de l'état des instances des backends qui lui sont associés. L'état de chaque instance backend est contrôlé à l'aide d'une vérification d'état HTTP. Si le service de backend est configuré pour utiliser une vérification d'état HTTPS ou HTTP/2, la requête est chiffrée pour être acheminée vers l'instance backend.
Les sessions entre l'équilibreur de charge et l'instance peuvent utiliser le protocole HTTP, HTTPS ou HTTP/2. Si vous utilisez HTTPS ou HTTP/2, chaque instance des services de backend doit posséder un certificat SSL.
Remarque : Pour les besoins de cette démonstration, vous utilisez HTTP plutôt que HTTPS afin d'éviter les certificats SSL complexes. Dans un environnement de production, il est recommandé d'utiliser HTTPS pour le chiffrement chaque fois que cela est possible.
Exécutez la commande suivante pour créer des vérifications d'état qui serviront à déterminer les instances capables d'acheminer le trafic pour chaque service :
gcloud compute http-health-checks create fancy-fe-frontend-hc \
--request-path / \
--port 8080
gcloud compute http-health-checks create fancy-be-orders-hc \
--request-path /api/orders \
--port 8081
gcloud compute http-health-checks create fancy-be-products-hc \
--request-path /api/products \
--port 8082
Remarque : Ces vérifications d'état s'appliquent à l'équilibreur de charge, et gèrent uniquement l'acheminement du trafic depuis l'équilibreur. Elles n'entraînent pas la recréation des instances par les groupes d'instances gérés.
Exécutez la commande suivante pour créer les services de backend qui constituent la cible du trafic à équilibrage de charge. Les services de backend utilisent les vérifications d'état et les ports nommés que vous avez créés :
Exécutez la commande suivante pour créer un outil de mise en correspondance des chemins d'accès qui autorise le routage à partir des chemins d'accès /api/orders et /api/products vers leurs services respectifs :
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Créer des équilibreurs de charge HTTP(S)
Mettre à jour la configuration
Maintenant que vous disposez d'une nouvelle adresse IP statique, modifiez le code du frontend pour qu'il pointe vers cette nouvelle adresse, et non plus vers l'adresse éphémère utilisée précédemment qui pointait vers l'instance backend.
Dans Cloud Shell, accédez au dossier react-app qui héberge le fichier .env contenant la configuration :
cd ~/monolith-to-microservices/react-app/
Recherchez l'adresse IP de l'équilibreur de charge en exécutant la commande suivante :
Revenez dans l'éditeur Cloud Shell et modifiez de nouveau le fichier .env pour qu'il pointe vers l'adresse IP publique de l'équilibreur de charge. [LB_IP] représente l'adresse IP externe de l'instance backend déterminée précédemment.
REACT_APP_ORDERS_URL=http://[LB_IP]/api/orders
REACT_APP_PRODUCTS_URL=http://[LB_IP]/api/products
Remarque : Les ports sont supprimés de la nouvelle adresse, car l'équilibreur de charge est configuré pour gérer ce transfert à votre place.
Enregistrez le fichier.
Exécutez les commandes suivantes pour recompiler react-app, ce qui mettra à jour le code du frontend :
cd ~/monolith-to-microservices/react-app
npm install && npm run-script build
Exécutez la commande suivante pour copier le code d'application dans votre bucket :
Maintenant que le code et la configuration ont été modifiés, vous voulez que les instances frontend du groupe d'instances géré récupèrent le nouveau code.
Étant donné que vos instances récupèrent le code au démarrage, exécutez la commande suivante pour effectuer un redémarrage progressif :
gcloud compute instance-groups managed rolling-action replace fancy-fe-mig \
--zone={{{project_0.default_zone | zone}}} \
--max-unavailable 100%
Remarque : Dans cet exemple de remplacement progressif, vous indiquez spécifiquement que toutes les machines peuvent être remplacées immédiatement à l'aide du paramètre --max-unavailable. En l'absence de ce paramètre, la commande conserve une instance opérationnelle pendant que les autres instances redémarrent afin d'assurer la disponibilité. Pour accélérer le test, vous demandez le remplacement immédiat de toutes les instances.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Mettre à jour les instances frontend
Tester le site Web
Après avoir exécuté la commande rolling-action replace, attendez trois minutes le temps que les instances soient traitées, puis vérifiez l'état du groupe d'instances géré. Exécutez la commande suivante pour vérifier que l'état du service affiche HEALTHY (Opérationnel) :
Attendez que les deux services affichent un état HEALTHY (Opérationnel).
Exemple de résultat :
backend: https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/my-gce-codelab/zones/us-central1-a/instanceGroups/fancy-fe-mig
status:
healthStatus:
- healthState: HEALTHY
instance: https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/my-gce-codelab/zones/us-central1-a/instances/fancy-fe-x151
ipAddress: 10.128.0.7
port: 8080
- healthState: HEALTHY
instance: https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/my-gce-codelab/zones/us-central1-a/instances/fancy-fe-cgrt
ipAddress: 10.128.0.11
port: 8080
kind: compute#backendServiceGroupHealth
Remarque : Si l'une des instances rencontre un problème et que son état affiche UNHEALTHY (Non opérationnel), elle doit en principe se réparer automatiquement. Attendez que ce processus s'exécute.
Si aucune des instances n'affiche l'état HEALTHY (Opérationnel) après un petit moment, c'est qu'il y a un problème avec la configuration des instances frontend, car l'accès à ces instances sur le port 8080 ne fonctionne pas. Vérifiez ce point en accédant aux instances directement sur le port 8080.
Une fois que l'état HEALTHY (Opérationnel) est indiqué pour les deux éléments, quittez la commande watch en appuyant sur Ctrl+C.
Remarque : L'application est accessible via http://[LB_IP], où [LB_IP] correspond à l'adresse IP spécifiée pour l'équilibreur de charge dans le résultat de la commande suivante :
gcloud compute forwarding-rules list --global
Vous vérifierez l'application dans la suite de cet atelier.
Tâche 7 : Configurer l'autoscaling Compute Engine
Jusqu'à présent, vous avez créé deux groupes d'instances gérés comportant chacun deux instances. Cette configuration est totalement fonctionnelle, mais se révèle statique, quelle que soit la charge. Maintenant, vous allez créer une règle d'autoscaling basée sur l'utilisation pour procéder au scaling automatique de chaque groupe d'instances géré.
Redimensionner automatiquement selon l'utilisation
Pour créer la règle d'autoscaling, exécutez la commande suivante :
Ces commandes créent sur les groupes d'instances gérés un autoscaler qui ajoute automatiquement des instances lorsque l'utilisation de l'équilibreur de charge est supérieure à 60 %, et qui supprime des instances quand cette utilisation est inférieure à 60 %.
Activer le réseau de diffusion de contenu
Une autre fonctionnalité pouvant faciliter le scaling consiste à activer un service de réseau de diffusion de contenu afin d'assurer la mise en cache pour l'instance frontend.
Exécutez la commande suivante sur le service de frontend :
Lorsqu'un utilisateur demande un contenu à l'équilibreur de charge HTTP(S), la requête aboutit à un service Google Front End (GFE), qui commence par rechercher une réponse à la requête dans le cache Cloud CDN. Si le GFE trouve une réponse mise en cache, il l'envoie à l'utilisateur. C'est ce que l'on appelle un succès de cache.
Si le GFE ne trouve aucune réponse à la requête dans le cache, il adresse une requête directement au backend. S'il reçoit une réponse pouvant être mise en cache, le GFE la stocke dans le cache Cloud CDN, qui pourra alors servir pour les requêtes ultérieures.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Configurer l'autoscaling Compute Engine
Tâche 8 : Mettre à jour le site Web
Mettre à jour le modèle d'instance
Les modèles d'instance existants ne sont pas modifiables. Toutefois, étant donné que vos instances sont sans état et que l'intégralité de la configuration est effectuée via le script de démarrage, il vous suffit de modifier le modèle d'instance si vous voulez changer ses paramètres. Dans cette tâche, vous allez effectuer une modification simple en vue d'utiliser un type de machine plus performant, puis vous déploierez cette modification.
Suivez les étapes ci-dessous pour effectuer les actions suivantes :
Mettez à jour l'instance frontend, qui constitue la base du modèle d'instance. Lors de la mise à jour, placez un fichier dans la version modifiée de l'image du modèle d'instance, puis mettez à jour le modèle d'instance, déployez le nouveau modèle et vérifiez l'existence du fichier sur les instances du groupe d'instances géré.
Remplacez le type de machine e2-standard-2 de votre modèle d'instance par e2-small.
Exécutez la commande suivante pour modifier le type de machine de l'instance frontend :
Avant de continuer, assurez-vous qu'au moins une instance présente l'état suivant :
STATUS (État) : RUNNING (En cours d'exécution)
ACTION : None (Aucune)
INSTANCE_TEMPLATE (Modèle_d'instance) : nom du nouveau modèle (fancy-fe-new)
Copiez le nom de l'une des machines répertoriées pour l'utiliser dans la commande suivante.
Appuyez sur CTRL+C pour quitter le processus watch.
Pour vérifier si la machine virtuelle utilise le nouveau type de machine (e2-small), exécutez la commande suivante, où [VM_NAME] est l'instance que vous venez de créer :
Scénario : votre équipe marketing vous a demandé de modifier la page d'accueil de votre site. Elle estime en effet que cette page doit fournir plus d'informations sur l'entreprise et sur les produits qu'elle commercialise.
Dans cette section, vous allez ajouter du texte à la page d'accueil pour répondre aux attentes de l'équipe marketing. L'un des développeurs a déjà spécifié les modifications souhaitées dans le fichier index.js.new. Il vous suffit donc de copier le contenu de ce fichier dans le fichier index.js pour répercuter ces modifications. Suivez les instructions ci-dessous pour apporter les changements appropriés.
Exécutez ces commandes pour créer une copie du fichier mis à jour sous le nom de fichier correct :
cd ~/monolith-to-microservices/react-app/src/pages/Home
mv index.js.new index.js
Affichez le contenu du fichier pour vérifier les modifications :
Le code obtenu doit ressembler au résultat suivant.
Résultat :
/*
Copyright 2019 Google LLC
Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
you may not use this file except in compliance with the License.
You may obtain a copy of the License at
https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License.
*/
import React from "react";
import { Box, Paper, Typography } from "@mui/material";
export default function Home() {
return (
<Box sx={{ flexGrow: 1 }}>
<Paper
elevation={3}
sx={{
width: "800px",
margin: "0 auto",
padding: (theme) => theme.spacing(3, 2),
}}
>
<Typography variant="h5">Welcome to the Fancy Store!</Typography>
<br />
<Typography variant="body1">
Take a look at our wide variety of products.
</Typography>
</Paper>
</Box>
);
}
Vous avez mis à jour les composants React, mais vous devez compiler l'application React pour générer les fichiers statiques.
Exécutez la commande suivante pour compiler l'application React et la copier dans le répertoire public "monolith" :
cd ~/monolith-to-microservices/react-app
npm install && npm run-script build
Ensuite, exécutez la commande suivante pour retransférer ce code vers le bucket :
Remarque : Dans cet exemple de remplacement progressif, vous indiquez spécifiquement que toutes les machines peuvent être remplacées immédiatement par l'intermédiaire du paramètre --max-unavailable. En l'absence de ce paramètre, la commande conserve une instance opérationnelle pendant le remplacement des autres instances. Pour accélérer le test, vous demandez le remplacement immédiat de toutes les instances. Dans un environnement de production, conserver un tampon permet de garder le site Web opérationnel pendant la mise à jour.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif.
Mettre à jour le site Web
Après avoir exécuté la commande rolling-action replace, attendez trois minutes le temps que les instances soient traitées, puis vérifiez l'état du groupe d'instances géré. Exécutez la commande suivante pour vérifier que l'état du service affiche HEALTHY (Opérationnel) :
Une fois que les éléments indiquent un état HEALTHY (Opérationnel), quittez la commande watch en appuyant sur CTRL+C.
Accédez au site Web via http://[LB_IP], où [LB_IP] correspond à l'adresse IP spécifiée pour l'équilibreur de charge dans le résultat de la commande suivante :
gcloud compute forwarding-rules list --global
Les nouvelles modifications du site Web doivent maintenant être visibles.
Simuler une défaillance
Pour vous assurer que la vérification d'état fonctionne, vous décidez de vous connecter à une instance et d'arrêter les services.
Pour rechercher un nom d'instance, exécutez la commande suivante :
Copiez un nom d'instance, puis exécutez la commande suivante pour accéder à l'instance en SSH, où "INSTANCE_NAME" désigne l'une des instances de la liste :
Le groupe d'instances géré a recréé l'instance pour la réparer.
Vous pouvez également surveiller la réparation via la console en accédant au menu de navigation > Compute Engine > Instances de VM.
Félicitations !
Vous avez assuré le déploiement, le scaling et la mise à jour de votre site Web sur Compute Engine. Vous savez maintenant utiliser Compute Engine, les groupes d'instances gérés, les équilibreurs de charge et les vérifications d'état.
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Dernière mise à jour du manuel : 25 août 2025
Dernier test de l'atelier : 25 août 2025
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