Ghost sur GKE Autopilot — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d’ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

Ghost est une plateforme de publication open source moderne pour les blogs, les newsletters et les sites d’adhésion. Ce lab vous fait parcourir le cycle de vie opérationnel complet du module Ghost sur GKE Autopilot sur Google Cloud : le déployer, y accéder et le vérifier, l’exploiter au quotidien, l’observer, diagnostiquer les problèmes courants, puis le supprimer.

Le lab porte sur l’exploitation du module GKE et de la plateforme Google Cloud, et non sur les fonctionnalités du produit Ghost. 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 la durée.

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, Cloud SQL, 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 effectués.
• 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 en tant que Owner du projet les commandes qu’elle affiche, 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.
• Le 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.
• Un 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 Ghost (GKE) dans la liste Platform Modules pour commencer 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 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 une base de données Cloud SQL (MySQL 8.0) avec ses secrets Secret Manager, un partage NFS Filestore pour le contenu partagé, un bucket GCS dédié ghost-content, construit l’image de conteneur et exécute un job ponctuel d’initialisation de la base de données. Un premier déploiement prend environ 20 à 35 minutes (la création de Cloud SQL représente l’essentiel du temps).

3. Connectez-vous au cluster et repérez l’espace de noms à l’aide de filtres indépendants du nom :

   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 ghost | 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. Vérifiez que la charge de travail s’exécute et trouvez son adresse externe. L’affinité de session est définie sur ClientIP afin que les sessions d’administration et d’adhésion restent attachées à un même pod :

   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"

2. Le chemin de santé de Ghost est /, qui renvoie HTTP 200 une fois que Ghost a terminé d’exécuter les migrations de base de données et de compiler les thèmes au premier démarrage (comptez jusqu’à 90 secondes sur un nouveau déploiement) :

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

3. Ouvrez http://${EXTERNAL_IP}/ghost dans un navigateur pour accéder au panneau d’administration de Ghost. Au premier démarrage, Ghost présente un assistant de configuration interactif — saisissez le titre de votre site, le nom de l’administrateur, l’adresse e-mail et le mot de passe pour terminer la configuration. Le mot de passe de la base de données (le seul identifiant stocké dans Secret Manager) peut être récupéré si nécessaire :

   DB_SECRET=$(gcloud secrets list --project="$PROJECT" \
     --filter="name~ghost" --format="value(name)" --limit=1)
   gcloud secrets versions access latest --secret="$DB_SECRET" --project="$PROJECT"

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

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

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

2. Mise à l’échelle — il s’agit normalement d’une modification de configuration (le module possède la spécification de la charge de travail ; un kubectl scale manuel serait donc annulé lors du prochain apply), via les paramètres de nombre minimal/maximal d’instances et Update sur la page de détails du déploiement. Bogue connu : Ghost_GKE/main.tf impose actuellement en dur min_instance_count = 1 et max_instance_count = 5 dans la variable locale ghost_module, remplaçant silencieusement les valeurs de min_instance_count/max_instance_count que vous définissez (même schéma que Ghost_CloudRun, mais sans commentaire TODO) — modifier ces paramètres et cliquer sur Update n’a actuellement aucun effet sur les limites de mise à l’échelle de la charge de travail déployée tant que ce remplacement en dur n’a pas été retiré du code source du module. Le comportement semble correct avec les valeurs par défaut du module (1/5), puisque les nombres imposés en dur coïncident avec ces valeurs par défaut.

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~ghost"
   kubectl get jobs -n "$NS"          # db-init and any scheduled jobs
   gcloud storage buckets list --project="$PROJECT" --filter="name~ghost"

5. Ouvrez une session de base de données pour l’inspection ou la maintenance :

   INSTANCE=$(gcloud sql instances list --project="$PROJECT" --format="value(name)" --limit=1)
   # Role and database are tenant-prefixed (e.g. ghostdemo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^ghost" --limit=1)
   gcloud sql connect "$INSTANCE" --user="$DB_USER" --project="$PROJECT"

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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. Le module provisionne aussi un test de disponibilité (uptime check) (lorsqu’il est activé) ; examinez 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 d’une version de Ghost à l’autre.

• Pod non Ready / CrashLoopBackOff : la sonde de démarrage de Ghost a un délai initial de 90 secondes pour laisser le temps aux migrations de base de données et à la compilation des thèmes au premier démarrage. Inspectez les événements et les journaux avant de conclure que le pod a échoué :

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

• Erreurs de connexion à la base de données : vérifiez que l’instance Cloud SQL (MySQL 8.0) est RUNNABLE, que le secret du mot de passe de la base a bien été matérialisé dans l’espace de noms, et que le job db-init s’est terminé avec succès.
• Le job d’initialisation a échoué : inspectez le job et les journaux de son pod :

  kubectl get jobs -n "$NS"
  kubectl logs -n "$NS" job/<job-name>

• Montage NFS / contenu non partagé entre les pods : vérifiez que enable_nfs = true, que l’instance Filestore est READY et que le tag réseau nfsserver est présent sur les nœuds.
• Pod en attente (Pending) / pas d’adresse IP externe : consultez les événements de kubectl describe pod à la recherche de problèmes de ressources ou de quotas, et vérifiez que le Service LoadBalancer dispose d’une adresse IP attribuée.
• Erreurs de récupération d’image (image pull) : vérifiez que l’image existe dans Artifact Registry et que le compte de service des nœuds peut la récupérer. container_image_source doit valoir custom — l’image Ghost en amont ne comporte pas le point d’entrée qui fait correspondre les identifiants de base de données.

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). La suppression 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) — elle retire le déploiement des enregistrements de RAD sans détruire les ressources cloud (RAD oublie simplement le déploiement). Cela supprime tout ce que le module a créé — la charge de travail Kubernetes et son espace de noms, la base de données Cloud SQL, les secrets Secret Manager, les buckets GCS (y compris le bucket ghost-content), le partage NFS Filestore et les images Artifact Registry. Les ressources appartenant à Services_GCP (le VPC, le cluster GKE, le Cloud SQL partagé, le registre) sont gérées séparément et ne sont pas supprimées ici.

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Récapitulatif

Tâche	Type	Résultat
1 — Déployer	Automatisé	Le module déploie la charge de travail GKE, Cloud SQL (MySQL 8.0), NFS, un bucket GCS, des secrets, et exécute l’initialisation de la base
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Connexion au cluster ; le contrôle de santé réussit ; terminer l’assistant de configuration de l’administration Ghost
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter la charge de travail, mettre à l’échelle, mettre à jour la version, gérer secrets/stockage/jobs, accès à la base
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; examiner les métriques Cloud Monitoring et le test de disponibilité
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de pod, de base de données, de job d’initialisation, de NFS, de planification et de récupération d’image
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module