AdGuardHome sur GKE Autopilot — Guide de lab

📖 Guide de configuration

⚠️ ESSENTIEL — ce module ne sert pas de DNS. La valeur principale d'AdGuard Home (le blocage DNS des publicités et des traceurs à l'échelle du réseau) exige que les clients l'interrogent sur le port 53 (TCP+UDP), ce que le modèle de passerelle HTTP(S) standard de ce module ne peut pas exposer. Ce lab déploie et vérifie uniquement la console d'administration web d'AdGuard Home — ne vous attendez pas à ce qu'il fonctionne comme un résolveur DNS opérationnel pour de vrais clients.

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–60 minutes

AdGuard Home est un serveur DNS open source de blocage des publicités et des traceurs à l'échelle du réseau, doté d'une console d'administration web permettant de gérer les listes de filtres, les règles personnalisées et les paramètres propres à chaque client. Ce lab vous fait parcourir l'intégralité du cycle de vie opérationnel du module AdGuard Home on GKE Autopilot — déployer sa console d'administration web, la vérifier, l'exploiter au quotidien, l'observer, diagnostiquer les problèmes courants et la démanteler.

Le lab porte sur l'exploitation du module GKE et de la plateforme Google Cloud, et non sur les fonctionnalités de filtrage DNS d'AdGuard Home (qui ne sont pas joignables dans cette forme de déploiement). 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 console d'administration en cours d'exécution (et comprendre ce qu'elle ne peut pas faire — servir un vrai DNS).
Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter, mettre à l'échelle, mettre à jour et gérer 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

Tâche 1 — Déployer le module [Automatisé]

Ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules dans la navigation supérieure de la plateforme RAD, ouvrez AdGuard Home (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.
La plateforme déploie la charge de travail dans le cluster GKE Autopilot, provisionne deux buckets Cloud Storage (conf et work, montés via GCS Fuse CSI) et construit l'image de conteneur personnalisée. Il n'y a ni base de données ni job d'initialisation ; ce déploiement est donc plus rapide que la plupart des modules de ce catalogue — généralement 5–10 minutes.

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 adguardhome | head -1 | cut -d/ -f2)
echo "Cluster: $CLUSTER   Namespace: $NS"
kubectl get all -n "$NS"

Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]

Vérifiez que la charge de travail s'exécute et trouvez son adresse externe :

kubectl get pods,svc -n "$NS"
EXTERNAL_IP=$(kubectl get svc -n "$NS" \
  -o jsonpath='{.items[?(@.spec.type=="LoadBalancer")].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
echo "External IP: $EXTERNAL_IP   (web admin console ONLY — not a DNS resolver)"

Vérifiez que le service répond :

curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}\n' "http://${EXTERNAL_IP}/"   # expect 200

Ouvrez http://${EXTERNAL_IP} dans un navigateur. Lors de la première visite, AdGuard Home affiche son propre assistant de configuration (et non une connexion gérée par RAD) sur le port 3000 : choisissez le port de l'interface web d'administration (conservez 3000 — voir la note sur les pièges ci-dessous), définissez le nom d'utilisateur et le mot de passe administrateur, puis sélectionnez les serveurs DNS en amont. Terminez l'assistant pour accéder au tableau de bord.
Vérifiez que la configuration a été conservée en actualisant la page — vous devriez arriver sur la page de connexion (et non de nouveau sur l'assistant de configuration), ce qui prouve que la configuration a été écrite sur le volume GCS persistant conf plutôt que perdue lors d'un redémarrage du pod.
N'oubliez pas : la fonction de serveur DNS de ce déploiement n'est pas joignable — seule la console d'administration web que vous venez de configurer l'est. Ne configurez pas de vrais appareils pour qu'ils utilisent l'IP de ce service comme serveur DNS.

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

Inspectez la charge de travail :

kubectl get deploy,pods -n "$NS"
kubectl describe deploy -n "$NS"

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).
Mettez à jour la version de l'application en modifiant le paramètre de version dans la plateforme RAD et en l'appliquant via Update ; une nouvelle image est construite et une mise à jour progressive remplace le pod.

Inspectez le stockage :

gcloud storage buckets list --project="$PROJECT" --filter="name~adguardhome"
kubectl describe pod -n "$NS" -l app=adguardhome | grep -A5 Mounts

Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

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
```
Repérez la bannière de rappel sur la portée DNS affichée par le point d'entrée au début des journaux d'un nouveau pod. Filtre du Logs Explorer : resource.type="k8s_container" AND resource.labels.namespace_name="<namespace>".
Surveillance — ouvrez les tableaux de bord GKE / Kubernetes et examinez l'utilisation du CPU et de la mémoire des pods ainsi que le nombre de redémarrages. Le module peut provisionner un test de disponibilité (uptime check) (lorsqu'il est activé) ; consultez Monitoring → Uptime checks.

Tâche 5 — Dépanner et déboguer [Manuel]

Des techniques durables pour les modes de défaillance que vous rencontrerez le plus probablement.

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

Le pod ne devient plus Ready après que vous avez modifié le port de l'interface web dans l'assistant de configuration : c'est le piège connu n° 1 de ce module — la sonde de santé de la plateforme et l'URL publique sont fixées sur container_port (3000). Si vous avez remplacé le port de l'interface web d'AdGuard Home par une valeur autre que 3000 pendant la configuration, rétablissez-le (modifiez AdGuardHome.yaml dans le bucket conf, ou relancez la configuration) ou définissez container_port sur la même valeur.
La configuration n'est pas conservée entre les redémarrages du pod : vérifiez que les buckets GCS conf et work existent et sont montés (kubectl describe pod → section Mounts) — vérifiez que gcs_volumes n'a pas été remplacé par une valeur qui les omet.
« Est-ce que cela bloque réellement les publicités sur mon réseau ? » Non — le serveur DNS de ce déploiement n'est pas joignable depuis l'extérieur du Service du cluster (qui ne transfère que le port HTTP de la console d'administration). C'est le comportement attendu ; voir la note ESSENTIEL en haut de ce guide.
Pod en attente / pas d'IP externe : consultez les événements de kubectl describe pod pour repérer des problèmes de ressources ou de quotas, et vérifiez que le Service LoadBalancer dispose d'une IP attribuée.
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.

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 buckets GCS (conf, work) 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.

Récapitulatif

Tâche	Type	Résultat
1 — Déployer	Automatisé	Le module déploie la charge de travail GKE, deux buckets GCS (`conf`, `work`) et construit l'image du conteneur
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Se connecter au cluster ; la vérification d'état réussit ; terminer l'assistant de configuration propre à AdGuard Home ; vérifier que la configuration est conservée
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter la charge de travail, mettre à l'échelle, mettre à jour la version, inspecter le stockage
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; consulter les métriques Cloud Monitoring et le test de disponibilité
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de pod, de non-concordance de port, de stockage et de planification
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module

Need RAD to do something it does not do yet? Request it on the roadmap, or vote on what is already there.

By Dr Shiyghan Emmanuel Navti · Google Cloud certified: ACE · PCA · PCD · PDE · PSE · CDL

Vue d'ensemble​

Objectifs​

Prérequis​

Tâche 1 — Déployer le module [Automatisé]​

Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]​

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

Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]​

Tâche 5 — Dépanner et déboguer [Manuel]​

Tâche 6 — Démanteler [Automatisé]​

Récapitulatif​