Codelab เกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรภาระงานขั้นสูง

Codelab การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรภาระงานขั้นสูง

เกี่ยวกับ Codelab นี้

subjectอัปเดตล่าสุดเมื่อ ต.ค. 31, 2023
account_circleเขียนโดย Tianmin Zou

1 บทนำ

ยินดีต้อนรับสู่ Codelab ของการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรภาระงานขั้นสูง

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่าตัวเลือกการจัดสรรภาระงานขั้นสูงสำหรับตัวจัดสรรภาระงานแอปพลิเคชันภายนอกทั่วโลก ก่อนเริ่มต้น เราขอแนะนำให้อ่านเอกสารเกี่ยวกับการจัดสรรภาระงานบนระบบคลาวด์ก่อน ( https://cloud.google.com/load-balancing/docs/load-balancing-overview)

c3fb1d3f027e8640.png

รูปที่ 1 เวิร์กโฟลว์ในการเลือกปลายทางด้วยตัวจัดสรรภาระงานแอปพลิเคชันภายนอกทั่วโลก

โทโปโลยีและกรณีการใช้งานของ Codelab

2f7368df335d3de9.png

รูปที่ 2 โทโพโลยีการกำหนดเส้นทางของตัวจัดสรรภาระงาน HTTP

ระหว่างห้องทดลองโค้ดนี้ คุณจะตั้งค่าอินสแตนซ์ที่มีการจัดการ 2 กลุ่ม คุณจะสร้างตัวจัดสรรภาระงาน https ภายนอกทั่วโลก ตัวจัดสรรภาระงานจะใช้ฟีเจอร์หลายอย่างจากรายการความสามารถขั้นสูงที่ตัวจัดสรรภาระงานแบบ Envoy รองรับ เมื่อติดตั้งใช้งานแล้ว คุณจะต้องสร้างการจําลองการโหลดบางส่วนและยืนยันว่าการกําหนดค่าที่คุณตั้งไว้ทํางานอย่างเหมาะสม

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

  • วิธีกำหนดค่า ServiceLbPolicy เพื่อปรับแต่งตัวจัดสรรภาระงาน

สิ่งที่ต้องมี

  • ความรู้เกี่ยวกับการจัดสรรภาระงาน HTTPS ภายนอก ส่วนแรกของ Codelab นี้คล้ายกับ Codelab เกี่ยวกับ HTTPs LB ภายนอกที่มีการจัดการการรับส่งข้อมูลขั้นสูง (Envoy) (https://codelabs.developers.google.com/codelabs/externalhttplb-adv) เราขอแนะนำให้อ่านคู่มือดังกล่าวก่อน

2 ก่อนเริ่มต้น

ตรวจสอบว่าตั้งค่ารหัสโปรเจ็กต์ใน Cloud Shell แล้ว

gcloud config list project
gcloud config set project [YOUR-PROJECT-NAME]
prodproject=YOUR-PROJECT-NAME
echo $prodproject

เปิดใช้ API

เปิดใช้บริการที่จำเป็นทั้งหมด

gcloud services enable compute.googleapis.com
gcloud services enable logging.googleapis.com
gcloud services enable monitoring.googleapis.com
gcloud services enable networkservices.googleapis.com

3 สร้างเครือข่าย VPC

สร้างเครือข่าย VPC

จาก Cloud Shell

gcloud compute networks create httplbs --subnet-mode=auto

เอาต์พุต

Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/global/networks/httplbs].
NAME     SUBNET_MODE  BGP_ROUTING_MODE  IPV4_RANGE  GATEWAY_IPV4
httplbs  AUTO         REGIONAL

สร้างกฎไฟร์วอลล์ VPC

หลังจากสร้าง VPC แล้ว คุณจะต้องสร้างกฎไฟร์วอลล์ ระบบจะใช้กฎไฟร์วอลล์เพื่ออนุญาตให้ IP ทั้งหมดเข้าถึง IP ภายนอกของเว็บไซต์แอปพลิเคชันทดสอบบนพอร์ต 80 สําหรับการรับส่งข้อมูล HTTP

จาก Cloud Shell

gcloud compute firewall-rules create httplb-allow-http-rule \
--allow tcp:80 \
--network httplbs \
--source-ranges 0.0.0.0/0 \
--priority 700

เอาต์พุต

Creating firewall...working..Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/global/firewalls/httplb-allow-http-rule].
Creating firewall...done.
NAME                    NETWORK  DIRECTION  PRIORITY  ALLOW   DENY  DISABLED
httplb-allow-http-rule  httplbs  INGRESS    700       tcp:80        False

ในโค้ดแล็บนี้ เราจะปรับประสิทธิภาพของ VM ดังนั้นเราจะสร้างกฎไฟร์วอลล์เพื่ออนุญาต SSH ด้วย

จาก Cloud Shell

gcloud compute firewall-rules create fw-allow-ssh \
    --network=httplbs \
    --action=allow \
    --direction=ingress \
    --target-tags=allow-ssh \
    --rules=tcp:22

เอาต์พุต

Creating firewall...working..Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/global/firewalls/fw-allow-ssh].
Creating firewall...done.
NAME          NETWORK  DIRECTION  PRIORITY  ALLOW   DENY  DISABLED
fw-allow-ssh  httplbs  INGRESS    1000      tcp:22        False

4 ตั้งค่ากลุ่มอินสแตนซ์ที่มีการจัดการ

คุณจะต้องตั้งค่าอินสแตนซ์ที่มีการจัดการ ซึ่งรวมถึงรูปแบบของทรัพยากรแบ็กเอนด์ที่ตัวจัดสรรภาระงาน HTTP ใช้ ก่อนอื่น เราจะสร้างเทมเพลตอินสแตนซ์ซึ่งกำหนดการกำหนดค่าสำหรับ VM ที่จะสร้างสำหรับแต่ละภูมิภาค ถัดไป เราจะสร้างกลุ่มอินสแตนซ์ที่มีการจัดการซึ่งอ้างอิงเทมเพลตอินสแตนซ์สําหรับแบ็กเอนด์ในแต่ละภูมิภาค

กลุ่มอินสแตนซ์ที่มีการจัดการอาจมีขอบเขตระดับโซนหรือระดับภูมิภาค สำหรับแบบฝึกหัดในห้องทดลองนี้ เราจะสร้างกลุ่มอินสแตนซ์ที่มีการจัดการในระดับโซน

ในส่วนนี้ คุณจะเห็นสคริปต์เริ่มต้นที่สร้างไว้ล่วงหน้าซึ่งจะอ้างอิงเมื่อสร้างอินสแตนซ์ สคริปต์เริ่มต้นนี้จะติดตั้งและเปิดใช้ความสามารถของเว็บเซิร์ฟเวอร์ที่เราจะใช้จำลองเว็บแอปพลิเคชัน คุณลองใช้สคริปต์นี้ได้

สร้างเทมเพลตอินสแตนซ์

ขั้นตอนแรกคือการสร้างเทมเพลตอินสแตนซ์

จาก Cloud Shell

gcloud compute instance-templates create test-template \
   --network=httplbs \
   --tags=allow-ssh,http-server \
   --image-family=debian-9 \
   --image-project=debian-cloud \
   --metadata=startup-script='#! /bin/bash
     apt-get update
     apt-get install apache2 -y
     a2ensite default-ssl
     a2enmod ssl
     vm_hostname="$(curl -H "Metadata-Flavor:Google" \
     http://169.254.169.254/computeMetadata/v1/instance/name)"
     echo "Page served from: $vm_hostname" | \
     tee /var/www/html/index.html
     systemctl restart apache2'

เอาต์พุต

NAME           MACHINE_TYPE   PREEMPTIBLE  CREATION_TIMESTAMP
test-template  n1-standard-1               2021-11-09T09:24:35.275-08:00

ตอนนี้คุณสามารถยืนยันว่าสร้างเทมเพลตอินสแตนซ์สำเร็จแล้วด้วยคำสั่ง gcloud ต่อไปนี้

จาก Cloud Shell

gcloud compute instance-templates list

เอาต์พุต

NAME                  MACHINE_TYPE   PREEMPTIBLE  CREATION_TIMESTAMP
test-template         n1-standard-1         2021-11-09T09:24:35.275-08:00

สร้างอินสแตนซ์

ตอนนี้เราต้องสร้างกลุ่มอินสแตนซ์ที่มีการจัดการจากเทมเพลตอินสแตนซ์ที่เราสร้างไว้ก่อนหน้านี้

จาก Cloud Shell

gcloud compute instance-groups managed create us-east1-a-mig \
--size=1 \
--template=test-template \
--zone=us-east1-a

เอาต์พุต

Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/us-east1-a/instanceGroupManagers/us-east1-a-mig].
NAME            LOCATION    SCOPE  BASE_INSTANCE_NAME   SIZE  TARGET_SIZE  INSTANCE_TEMPLATE  AUTOSCALED
us-east1-a-mig  us-east1-a  zone   us-east1-a-mig       0     1            test-template      no

จาก Cloud Shell

gcloud compute instance-groups managed create us-east1-b-mig \
--size=5 \
--template=test-template \
--zone=us-east1-b

เอาต์พุต

Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/us-east1-b/instanceGroupManagers/us-east1-b-mig].
NAME            LOCATION    SCOPE  BASE_INSTANCE_NAME   SIZE  TARGET_SIZE  INSTANCE_TEMPLATE  AUTOSCALED
us-east1-b-mig  us-east1-b  zone   us-east1-b-mig       0     5            test-template      no

เรายืนยันได้ว่ากลุ่มอินสแตนซ์สร้างขึ้นสําเร็จด้วยคําสั่ง gcloud ต่อไปนี้

จาก Cloud Shell

gcloud compute instance-groups list

เอาต์พุต

NAME                  LOCATION      SCOPE   NETWORK         MANAGED INSTANCES
us-east1-a-mig        us-east1-a    zone    httplbs          Yes      1
us-east1-b-mig        us-east1-b    zone    httplbs          Yes      5

ยืนยันฟังก์ชันการทํางานของเว็บเซิร์ฟเวอร์

อินสแตนซ์แต่ละรายการได้รับการกําหนดค่าให้เรียกใช้เว็บเซิร์ฟเวอร์ Apache ด้วยสคริปต์ PHP แบบง่ายที่แสดงผลดังตัวอย่างด้านล่าง

หน้าที่แสดงจาก: us-east1-a-mig-ww2h

หากต้องการตรวจสอบว่าเว็บเซิร์ฟเวอร์ทำงานอย่างถูกต้อง ให้ไปที่ Compute Engine -> อินสแตนซ์ VM ตรวจสอบว่าได้สร้างอินสแตนซ์ใหม่ (เช่น us-east1-a-mig-xxx) ตามคําจํากัดความของกลุ่มอินสแตนซ์แล้ว

จากนั้นส่งคำขอเว็บในเบราว์เซอร์เพื่อตรวจสอบว่าเว็บเซิร์ฟเวอร์ทำงานอยู่ (อาจใช้เวลา 1 นาทีในการเริ่มต้น) ในหน้าอินสแตนซ์ VM ในส่วน Compute Engine ให้เลือกอินสแตนซ์ที่สร้างโดยกลุ่มอินสแตนซ์ แล้วคลิก IP ภายนอก (สาธารณะ) ของอินสแตนซ์นั้น

หรือไปที่ http://<IP_Address> ในเบราว์เซอร์

5 ตั้งค่าตัวจัดสรรภาระงาน

สร้างการตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงาน

ก่อนอื่นเราต้องสร้างการตรวจสอบประสิทธิภาพพื้นฐานเพื่อให้แน่ใจว่าบริการของเราทำงานได้อย่างถูกต้อง เราจะสร้างการตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานพื้นฐาน แต่คุณปรับแต่งขั้นสูงได้อีกมากมาย

จาก Cloud Shell

gcloud compute health-checks create http http-basic-check \
    --port 80

เอาต์พุต

Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/global/healthChecks/http-basic-check].
NAME              PROTOCOL
http-basic-check  HTTP

จองที่อยู่ IP ภายนอก

ในขั้นตอนนี้ คุณจะต้องจองที่อยู่ IP แบบคงที่ที่พร้อมใช้งานทั่วโลกซึ่งจะแนบกับตัวจัดสรรภาระงานในภายหลัง

จาก Cloud Shell

gcloud compute addresses create lb-ipv4-2 \
    --ip-version=IPV4 \
    --global

เอาต์พุต

Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/global/addresses/lb-ipv4-2].

อย่าลืมจดที่อยู่ IP ที่จองไว้

gcloud compute addresses describe lb-ipv4-2 \
    --format="get(address)" \
    --global

สร้างบริการแบ็กเอนด์

ตอนนี้เราต้องสร้างบริการแบ็กเอนด์สําหรับกลุ่มอินสแตนซ์ที่มีการจัดการที่เราสร้างขึ้นก่อนหน้านี้

จาก Cloud Shell

gcloud compute backend-services create east-backend-service \
    --load-balancing-scheme=EXTERNAL_MANAGED \
    --protocol=HTTP \
    --port-name=http \
    --health-checks=http-basic-check \
    --global

เอาต์พุต

Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/global/backendServices/east-backend-service].
NAME                  BACKENDS  PROTOCOL
east-backend-service            HTTP

เพิ่ม MIG ไปยังบริการแบ็กเอนด์

เมื่อสร้างบริการแบ็กเอนด์แล้ว เราต้องเพิ่มกลุ่มอินสแตนซ์ที่มีการจัดการซึ่งสร้างไว้ก่อนหน้านี้ลงในบริการแบ็กเอนด์แต่ละรายการ

จาก Cloud Shell

gcloud compute backend-services add-backend east-backend-service --instance-group us-east1-a-mig --instance-group-zone us-east1-a --global

จาก Cloud Shell

gcloud compute backend-services add-backend east-backend-service --instance-group us-east1-b-mig --instance-group-zone us-east1-b --global

คุณสามารถยืนยันว่าเพิ่มแบ็กเอนด์แล้วโดยเรียกใช้คําสั่งต่อไปนี้

จาก Cloud Shell

gcloud compute backend-services list

เอาต์พุต

NAME                  BACKENDS                                                                                               PROTOCOL
east-backend-service  us-east1-a/instanceGroups/us-east1-a-mig,us-east1-b/instanceGroups/us-east1-b-mig  HTTP

สร้างแมป URL

ตอนนี้เราจะสร้างแผนที่ URL

gcloud compute url-maps create web-map-http \
    --default-service=east-backend-service \
    --global

เอาต์พุต

Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/global/urlMaps/web-map-http].
NAME          DEFAULT_SERVICE
web-map-http  backendServices/east-backend-service

สร้างฟรอนต์เอนด์ HTTP

ขั้นตอนสุดท้ายในการสร้างตัวจัดสรรภาระงานคือการสร้างส่วนหน้า ซึ่งจะแมปที่อยู่ IP ที่คุณจองไว้ก่อนหน้านี้กับแผนที่ URL ของตัวจัดสรรภาระงานที่คุณสร้างขึ้น

จาก Cloud Shell

gcloud compute target-http-proxies create http-lb-proxy-adv \
    --url-map=web-map-http

เอาต์พุต

Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/global/targetHttpProxies/http-lb-proxy-adv].
NAME               URL_MAP
http-lb-proxy-adv  web-map-http

ถัดไปคุณต้องสร้างกฎการส่งต่อร่วมซึ่งจะแมปที่อยู่ IP ที่จองไว้ก่อนหน้านี้กับพร็อกซี HTTP

จาก Cloud Shell

gcloud compute forwarding-rules create http-content-rule \
    --load-balancing-scheme EXTERNAL_MANAGED \
    --address=lb-ipv4-2 \
    --global \
    --target-http-proxy=http-lb-proxy-adv \
    --ports=80

เมื่อถึงจุดนี้ คุณสามารถตรวจสอบว่าตัวจัดสรรภาระงานทํางานกับที่อยู่ IP ที่คุณจดไว้ก่อนหน้านี้

6 ตรวจสอบว่าตัวจัดสรรภาระงานใช้งานได้

คุณต้องสร้างโหลดบางส่วนเพื่อยืนยันว่าฟีเจอร์การกระจายโหลดทํางาน โดยเราจะสร้าง VM ใหม่เพื่อจำลองการโหลด

Create Siege-vm

ตอนนี้คุณจะสร้าง siege-vm ที่จะใช้ในการสร้างโหลด

จาก Cloud Shell

gcloud compute instances create siege-vm \
    --network=httplbs \
    --zone=us-east1-a \
    --machine-type=e2-medium \
    --tags=allow-ssh,http-server \
    --metadata=startup-script='sudo apt-get -y install siege'

เอาต์พุต

Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/us-east1-a/instances/siege-vm].
NAME      ZONE             MACHINE_TYPE  PREEMPTIBLE  INTERNAL_IP  EXTERNAL_IP   STATUS
siege-vm  us-central1-ir1  e2-medium                  10.132.0.15  34.143.20.68  RUNNING

จากนั้นคุณสามารถ SSH เข้าสู่ VM ที่สร้างไว้ เมื่อสร้างแล้ว ให้คลิก SSH เพื่อเปิดใช้งานเทอร์มินัลและเชื่อมต่อ

เมื่อเชื่อมต่อแล้ว ให้เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อสร้างโหลด ใช้ที่อยู่ IP ที่คุณจองไว้ก่อนหน้านี้สำหรับตัวจัดสรรภาระงาน HTTP ภายนอก

จาก Cloud Shell

siege -c 20 http://$lb-ipv4-2

เอาต์พุต

New configuration template added to /home/cloudcurriculumdeveloper/.siege
Run siege -C to view the current settings in that file

ตรวจสอบการกระจายโหลด

เมื่อ Siege ทำงานแล้ว ก็ได้เวลาตรวจสอบว่ามีการกระจายการเข้าชมไปยังกลุ่มอินสแตนซ์ที่จัดการ 2 กลุ่มอย่างเท่าๆ กัน

หยุดการปิดล้อม

เมื่อพิสูจน์แล้วว่าการแยกการเข้าชมขั้นสูงทํางานได้ ก็ถึงเวลาหยุดการจู่โจม โดยให้กลับไปที่เทอร์มินัล SSH ของ siege-vm แล้วกด CTRL+C เพื่อหยุดการเรียกใช้ siege

7 กำหนดค่านโยบาย LB ของบริการ

สร้างนโยบาย LB ของบริการ

เมื่อตั้งค่าพื้นฐานเสร็จแล้ว เราจะสร้างนโยบาย LB ของบริการและลองใช้ฟีเจอร์ขั้นสูง ตัวอย่างเช่น เราจะกำหนดค่าบริการให้ใช้การตั้งค่าการจัดสรรภาระงานขั้นสูงบางอย่าง ในตัวอย่างนี้ เราจะสร้างนโยบายเพื่อใช้ฟีเจอร์การระบายความจุอัตโนมัติ แต่คุณสามารถลองใช้ฟีเจอร์อื่นๆ ได้

จาก Cloud Shell

gcloud beta network-services service-lb-policies create http-policy \
    --auto-capacity-drain --location=global

เรายืนยันได้ว่าสร้างนโยบายเรียบร้อยแล้วด้วยคำสั่ง gcloud ต่อไปนี้

จาก Cloud Shell

gcloud beta network-services service-lb-policies list --location=global

เอาต์พุต

NAME
http-policy

แนบนโยบาย LB ของบริการกับบริการแบ็กเอนด์

ตอนนี้เราจะแนบนโยบายใหม่ไปกับบริการแบ็กเอนด์ที่มีอยู่ด้านบน

จาก Cloud Shell

gcloud beta compute backend-services update east-backend-service \
    --service-lb-policy=http-policy --global

8 ปรับแต่งประสิทธิภาพของแบ็กเอนด์

เมื่อถึงจุดนี้ นโยบาย lb บริการใหม่จะมีผลกับบริการแบ็กเอนด์ของคุณ ซึ่งในทางเทคนิคแล้วคุณก็สามารถล้างข้อมูลได้โดยตรง แต่เราจะทำการปรับเปลี่ยนเพิ่มเติมในเวอร์ชันที่ใช้งานจริงเพื่อแสดงให้คุณเห็นวิธีการทํางานของนโยบายใหม่ด้วย

ฟีเจอร์การลดขีดจํากัดอัตโนมัติจะนำ MIG แบ็กเอนด์ออกจากโหลดบาลานเซอร์โดยอัตโนมัติเมื่อจำนวนแบ็กเอนด์ที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์ทั้งหมดลดลงต่ำกว่าเกณฑ์ (25%) ในการทดสอบฟีเจอร์นี้ เราจะ SSH เข้าสู่ VM ใน us-east1-b-mig และทำให้ VM ไม่ทำงาน เมื่อมีเกณฑ์ 25% คุณจะต้อง SSH ลงใน VM 4 รายการและปิดเซิร์ฟเวอร์ Apache

โดยเลือก VM 4 เครื่องแล้ว SSH เข้าไปโดยคลิก SSH เพื่อเปิดเทอร์มินัลและเชื่อมต่อ จากนั้นเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้

sudo apachectl stop

เมื่อถึงจุดนี้ ระบบจะเรียกใช้ฟีเจอร์การลดกำลังการผลิตอัตโนมัติและ us-east1-b-mig จะไม่ได้รับการร้องขอใหม่

9 ตรวจสอบว่าฟีเจอร์การลดกำลังการผลิตอัตโนมัติทำงานอยู่

เริ่ม Siege อีกครั้ง

เราจะนำ VM ปิดมาใช้ซ้ำอีกครั้งเพื่อยืนยันฟีเจอร์ใหม่ ลองใช้ SSH เพื่อเข้าถึง VM ที่คุณสร้างในขั้นตอนก่อนหน้ากัน เมื่อสร้างแล้ว ให้คลิก SSH เพื่อเปิดเทอร์มินัลและเชื่อมต่อ

เมื่อเชื่อมต่อแล้ว ให้เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อสร้างโหลด ใช้ที่อยู่ IP ที่คุณจองไว้ก่อนหน้านี้สำหรับตัวจัดสรรภาระงาน HTTP ภายนอก

จาก Cloud Shell

siege -c 20 http://$lb-ipv4-2

เอาต์พุต

New configuration template added to /home/cloudcurriculumdeveloper/.siege
Run siege -C to view the current settings in that file

เมื่อถึงจุดนี้ คุณจะเห็นคําขอทั้งหมดที่ส่งไปยัง us-east1-a-mig

หยุดการปิดล้อม

เมื่อพิสูจน์แล้วว่าการแยกการเข้าชมขั้นสูงทํางานได้ ก็ถึงเวลาหยุดการจู่โจม โดยให้กลับไปที่เทอร์มินัล SSH ของ siege-vm แล้วกด CTRL+C เพื่อหยุดการเรียกใช้ siege

10 ขั้นตอนการล้างข้อมูล

เมื่อสร้างสภาพแวดล้อมการทดสอบเสร็จแล้ว ก็ถึงเวลารื้อถอน โปรดเรียกใช้คําสั่งต่อไปนี้เพื่อลบสภาพแวดล้อมการทดสอบ

จาก Cloud Shell

gcloud compute instances delete siege-vm --zone=us-east1-a

gcloud compute forwarding-rules delete http-content-rule --global
gcloud compute target-http-proxies delete http-lb-proxy-adv

gcloud compute url-maps delete web-map-http

gcloud compute backend-services delete east-backend-service --global

gcloud compute addresses delete lb-ipv4-2 --global
gcloud compute health-checks delete http-basic-check 

gcloud beta network-services service-lb-policies delete http-policy --location=global

gcloud compute instance-groups managed delete us-east1-a-mig --zone=us-east1-a
gcloud compute instance-groups managed delete us-east1-b-mig --zone=us-east1-b

gcloud compute instance-templates delete test-template 

gcloud compute firewall-rules delete httplb-allow-http-rule
gcloud compute firewall-rules delete fw-allow-ssh

gcloud compute networks delete httplbs 

11 ยินดีด้วย

ยินดีด้วยที่ทํา Codelab จนเสร็จสมบูรณ์

สิ่งที่เราได้พูดถึง

  • การสร้างตัวจัดสรรภาระงานแอปพลิเคชันภายนอกที่มีนโยบาย lb ของบริการ
  • กำหนดค่าบริการแบ็กเอนด์ของคุณด้วยฟีเจอร์การระบายความจุอัตโนมัติ

ขั้นตอนถัดไป

  • ลองใช้ฟีเจอร์อื่นๆ ที่นโยบาย LB ของบริการมีให้