Latest revision as of 19:03, 23 June 2020

Existe um curso sobre Kubernetes na IBM Cloud, o link é o seguinte https://courses.cognitiveclass.ai/

Os exemplos do curso estão no GitHub https://github.com/IBM/container-service-getting-started-wt

Importante: os comandos bx ou bluemix foram depreciados, agora utilizar o comando ibmcloud

Pré-requisitos

1) Instalando os pré-requisitos no MacOS

brew install kubectl 
brew cask install ibm-cloud-cli
brew install cfssl
brew install docker

2) Login na IBM Cloud

 ibmcloud login

Para Login Federado ou para Funcionário IBM use "ibmcloud login -sso"

3) Adicionando os plugins para criar e gerenciar clusters Kubernetes

ibmcloud plugin install container-service -r Bluemix
ibmcloud plugin install container-registry -r Bluemix

4) Listando plug-ins instalados...

ibmcloud plugin list

Provisionando um Cluster na IBM Cloud

Via linha de comando

ibmcloud ks cluster-create --name <name-of-cluster>

Via console

Vá no endereço https://cloud.ibm.com/clusters/ e localize a entrada IBM Cloud Kubernetes Servivces.

Deploy no K8s na IBM Cloud

1) Login na IBM Cloud

ibmcloud login

2) Pegando o ip do cluster

Estou usando a versão free, então vou pegar o ip.

ibmcloud ks clusters --cluster <CLUSTER_NAME>

Com o resultado

ID                                                       IP Público        IP Particular    Tipo   Estado   Status   Zona    Versão
kube-brl8ua4f0d7u1d9g9lt0-ebassok8scl-default-00000015   159.122.179.120   10.144.185.225   free   normal   Ready    mil01   1.18.4_1517

Guarde o IP Público para ser usado abaixo

Deploy de um nginx no K8s na IBM Cloud

1) Iniciando a aplicação

kubectl run nginx --image nginx

2) Verifique o status pelo comando

kubectl get pods

3) Quando o status estiver como RUNNING, execute

kubectl expose pod nginx --type="NodePort" --port=80

4) Pegando a porta do serviço

kubectl get svc

Com o resultado

NAME               TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
kubernetes         ClusterIP   172.21.0.1       <none>        443/TCP          5d20h
liberty            NodePort    172.21.241.213   <none>        9080:31943/TCP   5d18h
nginx              NodePort    172.21.177.201   <none>        80:30965/TCP     6m10s
nginx-service-np   NodePort    172.21.123.52    <none>        8082:30000/TCP   5d19h

Vou acessar usando o IP Público mais a porta

Deploy do echo server (Nginx)

2) Iniciando a aplicação

kubectl run my-echo --image gcr.io/google_containers/echoserver:1.8

3) Verifique o status pelo comando

kubectl get pods

4) Quando o status estiver como RUNNING, execute

kubectl expose pod my-echo --type=NodePort --port=8080

5) Pegando a porta do serviço

kubectl get svc

Vou acessar usando o IP Público mais a porta

Deploy do liberty (java)

2) Iniciando a aplicação

kubectl run my-liberty --image open-liberty --port=9080

3) Verifique o status pelo comando

kubectl get pods

4) Quando o status estiver como RUNNING, execute

kubectl expose pod my-liberty --type=NodePort --port=9080

5) Pegando a porta do serviço

kubectl get svc

Vou acessar usando o IP Público mais a porta

Deploy da sua Primeira aplicação no IBM Cloud

No Lab1, temos o deploy de uma aplicação que exibe o hostname. Os arquivos principais do lab são:

Dockerfile : define os atributos da image. Busca uma image com o Node.js e instala a aplicação app.js
app.js : Aplicação em Node.js que pronta o hostmame
package.json: define as dependências necessários pela aplicação app.js

Clonando os exemplos do Github

mkdir Curso
cd Curso
git clone https://github.com/IBM/container-service-getting-started-wt.git

Push da imagem para o IBM Cloud Container Registry

1) Começando o Lab1

cd Lab1

2) Login na IBM Cloud

ibmcloud login --sso

3) Login na IBM Cloud Container Registry.

ibmcloud cr login

4) Criando uma namespace

ibmcloud cr namespace-add <my_namespace>

namespaces é um forma de organização de cluster. No dia a dia, seria projeto1_prod, projeto1_dev, projeto2_prod, ...

5) Criando uma docker image

docker build --tag registry.ng.bluemix.net/<my_namespace>/hello-world:1 .

6) Verificando a imagem

docker images

7) Fazendo o push da image

docker push registry.ng.bluemix.net/<my_namespace>/hello-world:1

8) Verifique que o cluster está pronto pra uso

ibmcloud cs clusters

verificar se o estado está NORMAL

ibmcloud cs workers <yourclustername>

Verifica se os workers estão no estado NORMAL com o status READY

Anotar o ip público do worker.

Deploy da aplicação

1) Execute o comando e defina as variáveis de ambiente

ibmcloud cs cluster-config <yourclustername>

Exemplo no Mac:

export KUBECONFIG=/Users/<user_name>/.bluemix/plugins/container-service/clusters/pr_firm_cluster/kube-config-prod-par02-pr_firm_cluster.yml

2) Iniciando a aplicação

kubectl run hello-world --image=registry.ng.bluemix.net/<my_namespace>/hello-world:1

3) Verifique o status pelo comando

kubectl get pods

4) Quando o status estiver como RUNNING, execute

kubectl expose deployment/hello-world --type="NodePort" --port=8080

Com o navegador, acesse o ip e porta para visualizar

Outros comandos: Para achar a porta, Para remover o Deployment , Para remover o Service

Escalando e atualizando aplicações -- services, replica sets e health checks

1) Começando o Lab2

cd ..
cd Lab2

Adicionando Replicas

Adicionando replicas via linha de comando

Adicionando via linha de comando

$ kubectl scale --replicas=10 deployment hello-world

Adicionando replicas via arquivo de configuração

Adicionando via edição da configuração

kubectl edit deployment/<name-of-deployment>

Alterar o item replicas

...
   spec:
     replicas: 1

Salve e feche o arquivo

Verificando o rollout da alteração

kubectl rollout status deployment/hello-world

Após o rollout verifique se os pods estão executando.

kubectl get pods

o STATUS deve ser RUNNING.

Deploy de uma aplicação com IBM Watson

1) Começando o Lab3

cd ../Lab3

Construindo as images do Watson

1) Build das images

docker build -t registry.ng.bluemix.net/<namespace>/watson ./watson

docker build -t registry.ng.bluemix.net/<namespace>/watson-talk ./watson-talk

2) push da image Watson para o IBM Cloud Container Registry.

docker push registry.ng.bluemix.net/<namespace>/watson

docker push registry.ng.bluemix.net/<namespace>/watson-talk

3) Edite o arquivo watson-deployment.yml e altere a tag <namespace> para a que você está utilizando

Criando uma instância do Watson service

1) Verifique o space e o org

ibmcloud login

Se quiser alterar execute o comando ibmcloud target --cf

2) Criando o serviço

ibmcloud cf create-service tone_analyzer standard tone

onde tone é o nome do serviço

Note: When you add the Tone Analyzer service to your account, a message is displayed that the service is not free. If you limit your API calls, this course does not incur charges from the Watson service.

3) Conferindo se o serviço foi criado

ibmcloud cf services

Bind do serviço para o Cluster

1) Execute

ibmcloud cs cluster-service-bind <name-of-cluster> default tone

2) Verifique os secrets criado pelo comando anterior

kubectl get secrets.

Criando pods e services

Agora que o serviço está vinculado ao cluster, vamos expor o secret do seu pod para que ele possa utilizar o serviço. Para fazer isso, crie um Secret datastore como parte de sua configuração de implantação.

Isso foi feito para você no watson-deployment.yml:

   volumeMounts:
           - mountPath: /opt/service-bind
             name: service-bind-volume
     volumes:
       - name: service-bind-volume
         secret:
           defaultMode: 420
           secretName: binding-tone
           # from the kubectl get secrets command above

1) Construa a aplicação através do arquivo watson-deployment.yml:

kubectl create -f watson-deployment.yml

2) Verificando que o pod foi criado

kubectl get pods

Your secret has now been created. Note that for this lab, this has been done for you.

Verificando a aplicação

1) Verifique o Kubernetes via:

via Kubernetes dashboard na IBM Cloud

via comando kubectl

kubectl get pods
kubectl get deployments
kubectl get services

2) Anote o IP público da aplicação através do output do comando

ibmcloud cs workers <name-of-cluster>

3) Testando a aplicação no navegador

http://<public-IP>:30080/analyze/"Today is a beautiful day"

Será mostrado um JSON na tela

Ver também