ActualBudget sur GKE Autopilot — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 20–40 minutes

Une application de budget personnel fondée sur la méthode des enveloppes pour suivre les revenus et les dépenses. Ce lab vous fait parcourir l'intégralité du cycle de vie opérationnel du module ActualBudget on GKE Autopilot sur Google Cloud : le déployer, y accéder et le vérifier, l'exploiter au quotidien, l'observer, diagnostiquer les problèmes courants et le démanteler.

Le lab porte sur l'exploitation du module GKE et de la plateforme Google Cloud, et non sur les fonctionnalités du produit ActualBudget. Pour la liste complète des services provisionnés et de chaque paramètre de configuration (organisés par groupe), consultez le Guide de configuration — ce lab ne reprend volontairement pas ce détail afin de rester exact dans le temps.

Objectifs

À la fin de ce lab, vous saurez :

• Déployer le module depuis la plateforme RAD et repérer les ressources qu'il provisionne.
• Vous connecter au cluster GKE et accéder à la charge de travail en cours d'exécution.
• Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter, mettre à l'échelle, mettre à jour, et gérer les secrets et le stockage.
• Observer la charge de travail avec Cloud Logging et Cloud Monitoring.
• Diagnostiquer et résoudre les problèmes de déploiement et d'exécution les plus courants.
• Démanteler proprement le déploiement.

Prérequis

• Services_GCP (fournit le VPC, le cluster GKE Autopilot, Artifact Registry et les comptes de service partagés dont dépend ce module). Vous n'avez pas besoin de le déployer vous-même au préalable — la plateforme détecte automatiquement s'il existe déjà dans le projet cible et, sinon, le provisionne avant ce module (voir la tâche 1).
• Un projet Google Cloud avec la facturation activée.
• gcloud CLI et kubectl installés ; gcloud auth login et gcloud auth application-default login exécutés.
• Le rôle IAM Project Owner (ou équivalent) sur le projet.
• Vous utilisez votre propre projet ? Avant le premier déploiement dans celui-ci, la boîte de dialogue de confirmation du déploiement vous demande de prouver que vous le contrôlez (Get verification code, exécutez les commandes affichées en tant que propriétaire (Owner) du projet, puis Verify) et d'attribuer le rôle Owner au compte de service de déploiement RAD. Un projet que RAD crée pour vous ne nécessite ni l'un ni l'autre.
• Mode avancé pour les modifications ultérieures. Le formulaire de création ne demande que la première page de paramètres (et, dans un projet que RAD crée pour vous, guère plus que le nom du tenant et la région). Tous les autres paramètres du Guide de configuration — y compris les paramètres de mise à l'échelle et de version des tâches du jour 2 — se modifient ensuite avec Update sur la page du déploiement après avoir coché Enable advanced mode, ce qui exige un solde de crédits couvrant le coût de build estimé de la mise à jour (les mises à jour n'entraînent jamais de frais de module). Dans un environnement de lab, seul un administrateur peut utiliser le mode avancé.
• Accès à la plateforme RAD avec l'autorisation de déployer des modules dans le projet.

Définissez une fois ces variables shell ; chaque tâche ci-dessous les réutilise :

export PROJECT="<your-gcp-project-id>"
export REGION="us-central1"           # the region you deploy into

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Tâche 1 — Déployer le module [Automatisé]

1. Ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules dans la navigation supérieure de la plateforme RAD, ouvrez ActualBudget (GKE) depuis la liste Platform Modules pour démarrer la configuration, choisissez Configuration Form sous How would you like to configure this deployment? (le formulaire s'ouvre sur le Conversational Assistant si vous détenez des crédits achetés ou si vous êtes partenaire ou administrateur), renseignez project_id et passez en revue les paramètres. Ne configurez que ce dont vous avez besoin — le Guide de configuration documente chaque paramètre par groupe, avec ses valeurs par défaut. Cliquez sur Deploy Module, vérifiez le coût estimé dans la boîte de dialogue Deployment Confirmation lorsqu'elle apparaît et cliquez sur Submit (si la boîte de dialogue ajoute ensuite une étape de confirmation, comme la vérification d'un projet que vous apportez, effectuez-la et cliquez sur Confirm), ce qui ouvre la page d'état du déploiement avec les journaux en temps réel.

2. La plateforme déploie la charge de travail dans le cluster GKE Autopilot, provisionne un bucket de données GCS et construit l'image du conteneur. Aucune base de données ni job d'initialisation n'est nécessaire. Les premiers déploiements prennent environ 10–20 minutes (la construction de l'image en représente l'essentiel).

3. Connectez-vous au cluster et repérez l'espace de noms avec des filtres indépendants des noms :

   CLUSTER=$(gcloud container clusters list --project="$PROJECT" --format="value(name)" --limit=1)
   gcloud container clusters get-credentials "$CLUSTER" --region="$REGION" --project="$PROJECT"
   
   NS=$(kubectl get ns -o name | grep actualbudget | head -1 | cut -d/ -f2)
   echo "Cluster: $CLUSTER   Namespace: $NS"
   kubectl get all -n "$NS"

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Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]

1. Récupérez le service et vérifiez la sonde de vivacité. service_type vaut par défaut LoadBalancer pour ce module ; une IP externe est donc provisionnée d'office (son attribution peut prendre une minute ou deux). Tant que l'adresse est en attente — ou si vous avez délibérément défini service_type = "ClusterIP" — utilisez une redirection de port pour une vérification rapide :

   kubectl get svc -n "$NS"
   SVC=$(kubectl get svc -n "$NS" -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')
   kubectl port-forward -n "$NS" "svc/$SVC" 5006:5006

   Dans un second terminal :

   curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" "http://localhost:5006/"

   Attendez-vous à une réponse HTTP 200 — il s'agit du même chemin racine que celui vérifié par les sondes de démarrage et de vivacité du déploiement. Pour un accès externe durable, définissez service_type = "LoadBalancer" via Update sur la page de détails du déploiement, puis récupérez l'IP externe :

   ENDPOINT=$(kubectl get svc -n "$NS" "$SVC" -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
   curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" "http://$ENDPOINT/"

2. Ouvrez l'interface d'ActualBudget dans votre navigateur (l'URL de la redirection de port, ou l'IP externe une fois service_type = LoadBalancer défini). ActualBudget ne nécessite pas d'identifiants initiaux — il vous sera demandé de créer ou d'importer un fichier de budget lors du premier accès. Aucune récupération de mot de passe n'est nécessaire avant de commencer.

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Tâche 3 — Exploiter et maintenir en service (jour 2) [Manuel]

1. Inspectez la charge de travail — Deployment ou StatefulSet, pods et (s'ils sont activés) l'autoscaler horizontal et les volumes persistants :

   kubectl get deploy,statefulset,pods,hpa,pvc -n "$NS"
   kubectl describe deploy -n "$NS"

2. Mettez à l'échelle en modifiant les paramètres de nombre minimal/maximal d'instances puis en cliquant sur Update sur la page de détails du déploiement — le module possède la spécification de la charge de travail, la mise à l'échelle est donc une modification de configuration, et non un kubectl scale manuel (une modification manuelle serait annulée lors de la prochaine application).

3. Mettez à jour la version de l'application en modifiant le paramètre de version via Update sur la page de détails du déploiement ; une nouvelle image est construite et une mise à jour progressive remplace les pods.

4. Gérez les secrets, le stockage et les jobs :

   kubectl get secrets -n "$NS"
   gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~actualbudget"
   gsutil ls -p "$PROJECT" | grep actualbudget
   kubectl get jobs,cronjobs -n "$NS"

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Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

1. Journaux — depuis kubectl ou l'explorateur de journaux (Logs Explorer) :

   kubectl logs -n "$NS" deploy/"$(kubectl get deploy -n "$NS" -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')" --tail=50

   Filtre du Logs Explorer : resource.type="k8s_container" AND resource.labels.namespace_name="<namespace>".

2. Surveillance — ouvrez les tableaux de bord GKE / Kubernetes et examinez l'utilisation du CPU et de la mémoire des pods, le nombre de redémarrages et les métriques de requêtes. Lorsqu'ils sont activés, consultez Monitoring → Uptime checks et Alerting → Policies.

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Tâche 5 — Dépanner et déboguer [Manuel]

Des techniques durables pour les modes de défaillance que vous rencontrerez le plus probablement. Il s'agit de diagnostics au niveau de la plateforme, qui ne changent pas avec les versions d'ActualBudget.

• Pod non Ready / CrashLoopBackOff : inspectez les événements et les journaux.

  kubectl describe pod -n "$NS" <pod>          # Events section shows scheduling/probe/mount errors
  kubectl logs -n "$NS" <pod> --previous       # logs from the crashed container

• Pod en attente / contraintes de ressources : consultez les événements de kubectl describe pod pour repérer des problèmes de ressources ou de quotas Autopilot.
• Erreurs de récupération d'image : vérifiez que l'image existe dans Artifact Registry et que le compte de service des nœuds peut la récupérer.

Consultez la section Configuration Pitfalls du Guide de configuration pour les pièges propres à chaque paramètre.

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Tâche 6 — Démanteler [Automatisé]

Sur la page Deployments, ouvrez le déploiement et cliquez sur l'icône Trash (Delete). Delete exécute terraform destroy et est irréversible (l'enregistrement du déploiement est conservé pour l'historique). Si un déploiement est bloqué et que la plateforme RAD ne peut plus le gérer (par exemple après des modifications manuelles en conflit avec l'état Terraform), utilisez plutôt Purge (depuis la même boîte de dialogue Delete) — cela supprime le déploiement des enregistrements de RAD sans détruire les ressources cloud (RAD oublie simplement le déploiement). Delete supprime tout ce que le module a créé — la charge de travail Kubernetes et son espace de noms, les secrets Secret Manager et les images Artifact Registry. Les ressources appartenant à Services_GCP (le VPC, le cluster GKE, le registre) sont gérées séparément et ne sont pas supprimées ici.

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Récapitulatif

Tâche	Type	Résultat
1 — Déployer	Automatisé	Charge de travail GKE et bucket GCS provisionnés ; image construite et déployée
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Le point de terminaison de liveness renvoie 200 ; l'interface de budget se charge dans le navigateur
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter la charge de travail, mettre à l'échelle, mettre à jour la version, gérer les secrets/le stockage
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; consulter les métriques Cloud Monitoring
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les défaillances de pods, les erreurs de récupération d'image et les problèmes d'autorisation
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module