Gotify sur GKE Autopilot — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

Gotify est un serveur open source et auto-hébergé de notifications push en temps réel : les applications envoient des messages via une simple API REST et les clients les reçoivent instantanément via WebSocket. Ce lab vous guide à travers le cycle de vie opérationnel complet du module Gotify on GKE Autopilot sur Google Cloud : le déployer, y accéder et le vérifier, envoyer et recevoir une notification en direct, 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 Gotify. 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.
• Accéder à la charge de travail en cours d'exécution, la vérifier et récupérer le mot de passe administrateur généré.
• Envoyer un message via l'API REST et le recevoir sur le flux WebSocket.
• Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter les pods, mettre à jour, et gérer les secrets et les sauvegardes.
• 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 authentifiés : gcloud auth login, gcloud auth application-default login.
• Le rôle IAM Project Owner (ou équivalent) sur le projet.
• Vous apportez votre propre projet ? Avant le premier déploiement dans ce projet, 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.
• Un client WebSocket pour l'exemple pratique — websocat (recommandé) ou curl 8.x.

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. Dans la plateforme RAD, ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules, puis ouvrez Gotify (GKE) dans la liste Platform Modules, 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), définissez 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 provisionne le Deployment Kubernetes et le Service LoadBalancer, une base de données Cloud SQL (PostgreSQL 15) avec ses secrets Secret Manager (le mot de passe administrateur et le mot de passe de la base de données), construit l'image de conteneur personnalisée (qui encapsule ghcr.io/gotify/server) et exécute un Job ponctuel d'initialisation de la base de données. Les premiers déploiements prennent environ 20–35 minutes (la création de Cloud SQL domine).

3. Une fois terminé, récupérez les identifiants du cluster et repérez les ressources avec des 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"
   
   NAMESPACE=$(kubectl get ns -o name | grep -i gotify | head -1 | cut -d/ -f2)
   kubectl get pods,svc -n "$NAMESPACE"
   EXTERNAL_IP=$(kubectl get svc -n "$NAMESPACE" \
     -o jsonpath='{.items[?(@.spec.type=="LoadBalancer")].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
   SERVICE_URL="http://$EXTERNAL_IP"
   echo "Namespace: $NAMESPACE"
   echo "URL:       $SERVICE_URL"

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Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]

1. Vérifiez que la charge de travail est en bonne santé et connectée à sa base de données :

   curl -s "$SERVICE_URL/health"    # expect {"health":"green","database":"green"}

2. Récupérez le mot de passe administrateur généré dans Secret Manager :

   ADMIN_SECRET=$(gcloud secrets list --project="$PROJECT" \
     --filter="name~gotify-admin-password" --format="value(name)" --limit=1)
   gcloud secrets versions access latest --secret="$ADMIN_SECRET" --project="$PROJECT"

3. Ouvrez $SERVICE_URL dans un navigateur et connectez-vous en tant que admin avec ce mot de passe. Changez immédiatement le mot de passe sous Users — le mot de passe d'amorçage n'est appliqué que lors de la première initialisation de la base de données.

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Tâche 3 — Envoyer et recevoir une notification [Manuel]

Le flux de travail principal de Gotify : un jeton d'application envoie des messages ; un jeton client s'y abonne.

1. Créez une application (interface : Apps → Create Application), ou via l'API REST en tant qu'utilisateur administrateur. Récupérez le jeton d'application renvoyé :

   ADMIN_PASS='<paste-the-admin-password>'
   APP_TOKEN=$(curl -s -u "admin:$ADMIN_PASS" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"name":"lab-app","description":"lab notifications"}' \
     "$SERVICE_URL/application" | python3 -c 'import sys,json;print(json.load(sys.stdin)["token"])')
   echo "App token: $APP_TOKEN"

2. Créez un client pour recevoir les messages, et récupérez son jeton :

   CLIENT_TOKEN=$(curl -s -u "admin:$ADMIN_PASS" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"name":"lab-client"}' \
     "$SERVICE_URL/client" | python3 -c 'import sys,json;print(json.load(sys.stdin)["token"])')
   echo "Client token: $CLIENT_TOKEN"

3. Abonnez-vous au flux dans un terminal (laissez-le tourner) :

   websocat "ws://$EXTERNAL_IP/stream?token=$CLIENT_TOKEN"
   # or: curl --include -N "$SERVICE_URL/stream?token=$CLIENT_TOKEN"

4. Envoyez un message depuis un autre terminal avec le jeton d'application ; il apparaît dans le terminal du flux en moins d'une seconde :

   curl -s "$SERVICE_URL/message?token=$APP_TOKEN" \
     -F "title=Deploy complete" -F "message=Gotify is live on GKE" -F "priority=5"

   Comme le module exécute un seul réplica, l'envoi et le flux aboutissent toujours sur le même pod — c'est précisément pourquoi max_instance_count reste à 1.

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Tâche 4 — Exploiter et maintenir en service (jour 2) [Manuel]

1. Inspectez la charge de travail :

   kubectl get deploy,pods,svc -n "$NAMESPACE"
   kubectl logs -n "$NAMESPACE" deploy/"$(kubectl get deploy -n "$NAMESPACE" -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')" --tail=100

2. Ne dépassez pas un réplica. Le bus de messages de Gotify est interne au processus ; un client ne reçoit donc que les messages remis au pod auquel il est connecté. Le module fixe min = max = 1 ; augmenter le nombre de réplicas sans couche de diffusion externe fait perdre des messages à certains abonnés.

3. Mettez à jour la version de l'application via Update dans la plateforme RAD ; une nouvelle image est construite et le Deployment est déployé. Gotify exécute sa migration automatique GORM au démarrage.

4. Gérez les secrets et les sauvegardes :

   gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~gotify"
   kubectl get jobs -n "$NAMESPACE"

5. Ouvrez une session de base de données :

   INSTANCE=$(gcloud sql instances list --project="$PROJECT" --format="value(name)" --limit=1)
   # Role and database are tenant-prefixed (e.g. gotifydemo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^gotify" --limit=1)
   gcloud sql connect "$INSTANCE" --user="$DB_USER" --project="$PROJECT"

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Tâche 5 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

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

   gcloud logging read \
     'resource.type="k8s_container" AND resource.labels.namespace_name="'"$NAMESPACE"'"' \
     --project="$PROJECT" --limit=50

2. Surveillance — examinez le tableau de bord de la charge de travail GKE pour le CPU et la mémoire, le nombre de redémarrages et la santé des pods. Le module peut provisionner un test de disponibilité sur /health via uptime_check_config, mais sa valeur par défaut est enabled = false — définissez uptime_check_config.enabled = true lors du déploiement si vous en voulez un, puis vérifiez qu'il est au vert dans Monitoring → Uptime checks, et consultez Alerting → Policies.

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Tâche 6 — Dépanner et déboguer [Manuel]

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

• Pod non Ready / CrashLoopBackOff : décrivez le pod et lisez ses journaux. La sonde de démarrage cible /health et autorise environ 5 minutes au premier démarrage pour la migration automatique GORM.

  kubectl describe pod -n "$NAMESPACE" -l app
  kubectl logs -n "$NAMESPACE" -l app --tail=100

• Erreurs de connexion à la base de données : vérifiez que l'instance Cloud SQL est RUNNABLE, que le sidecar cloud-sql-proxy s'exécute (127.0.0.1:5432) et que le Job d'initialisation s'est terminé.
• Échec du Job d'initialisation : inspectez-le :

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

• Pas d'IP externe : le provisionnement du LoadBalancer peut prendre du retard ; revérifiez avec kubectl get svc -n "$NAMESPACE". kubernetes_ready = false sur un cluster inline nouvellement créé signifie qu'il faut relancer l'application (apply).
• 403 invalid API token : les jetons d'application envoient (/message), les jetons client s'abonnent (/stream) ; ils ne sont pas interchangeables.
• Échec du build de l'image : consultez l'historique Cloud Build.

Consultez la section Configuration Pitfalls du Guide de configuration pour les pièges propres à chaque paramètre (notamment pourquoi max_instance_count doit rester à 1 et pourquoi les valeurs de mémoire des quotas nécessitent des suffixes binaires).

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Tâche 7 — 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, utilisez plutôt Purge (depuis la même boîte de dialogue Delete) — cela supprime le déploiement des enregistrements de RAD sans détruire les ressources cloud. Cette opération supprime tout ce que le module a créé — la charge de travail et le Service Kubernetes, la base de données Cloud SQL, les secrets Secret Manager et les images Artifact Registry. Les ressources détenues par Services_GCP (le VPC, le cluster GKE, 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 provisionne la charge de travail GKE, Cloud SQL (PostgreSQL 15), les secrets, et exécute l'initialisation de la base de données
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Le test de santé réussit ; se connecter en tant que admin avec le mot de passe généré
3 — Envoyer et recevoir	Manuel	Créer les jetons d'application et client, envoyer un message par POST, le recevoir via WebSocket
4 — Exploiter	Manuel	Inspecter les pods, mettre à jour la version, gérer les secrets/sauvegardes, accès à la base de données
5 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; examiner les métriques Cloud Monitoring et le test de disponibilité
6 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de pod, de base de données, de job d'initialisation, de LoadBalancer et de jeton
7 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module