Healthchecks sur GKE Autopilot — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–60 minutes

Healthchecks est un service open source et auto-hébergé de surveillance des jobs cron et des signaux de vie (heartbeat) : les tâches planifiées lui envoient un « ping » en cas de succès, et il vous alerte lorsqu'un ping est en retard ou absent. Ce lab vous fait parcourir l'intégralité du cycle de vie opérationnel du module Healthchecks 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 Healthchecks. 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 vous connecter avec le compte administrateur pré-créé.
• Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter, mettre à jour et gérer les secrets.
• 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, le réseau 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 authentifiée : gcloud auth login et gcloud auth application-default login.
• 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
export NAMESPACE="<namespace-from-outputs>"
gcloud container clusters get-credentials <cluster-name> --region "$REGION" --project "$PROJECT"

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Tâche 1 — Déployer le module [Automatisé]

1. Dans la plateforme RAD, ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules, puis ouvrez Healthchecks (GKE) depuis 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), 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 provisionne la charge de travail GKE (un Deployment à réplica unique), une base de données Cloud SQL (PostgreSQL 15) avec ses secrets Secret Manager (SECRET_KEY, ADMIN_PASSWORD et le mot de passe de la base de données), un Service LoadBalancer avec une IP statique réservée, et exécute deux Jobs Kubernetes ponctuels : db-init (crée la base de données et le rôle) et admin-bootstrap (exécute les migrations et crée le compte superutilisateur initial). Les premiers déploiements prennent environ 20–30 minutes (la création de Cloud SQL en représente l'essentiel).

3. Une fois terminé, repérez les ressources avec des filtres indépendants des noms :

   kubectl get pods,svc -n "$NAMESPACE" -l app~healthchecks 2>/dev/null || kubectl get pods,svc -n "$NAMESPACE"
   SERVICE_IP=$(kubectl get svc -n "$NAMESPACE" -o jsonpath='{.items[0].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
   echo "Service IP: $SERVICE_IP"

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Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]

1. Vérifiez que le pod est 1/1 Running avec 0 redémarrage, et que la charge de travail sert la page de connexion (Healthchecks n'a pas de point de terminaison de santé dédié — la page racine est le signal public, sans authentification) :

   kubectl get pods -n "$NAMESPACE"
   curl -s -o /dev/null -w '%{http_code} %{size_download}\n' "http://$SERVICE_IP/"
   # expect 200 (or a redirect in the 300 range) and a non-zero body size

2. Récupérez l'identifiant administrateur pré-créé et connectez-vous :

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

   Ouvrez http://$SERVICE_IP dans un navigateur, connectez-vous avec admin_email (par défaut admin@techequity.cloud) et le mot de passe ci-dessus. Vous devriez arriver sur le tableau de bord des checks, vide.

3. Créez un check de test depuis l'interface et vérifiez qu'il apparaît dans le tableau de bord — cela prouve que le chemin d'écriture en base de données fonctionne de bout en bout.

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

1. Inspectez la charge de travail :

   kubectl describe deploy -n "$NAMESPACE"
   kubectl logs -n "$NAMESPACE" deploy/<service-name> --tail=100

2. Pas de souci de mise à l'échelle jusqu'à zéro sur GKE. Contrairement à la variante Cloud Run, un Deployment GKE exécute simplement son nombre de réplicas en continu, si bien que la boucle d'alerte sendalerts/sendreports, colocalisée, est toujours active sans aucune configuration particulière.

3. Mettez à jour le tag de version de l'application en modifiant le paramètre de version dans la plateforme RAD et en l'appliquant via Update ; un nouveau déploiement progressif utilise la même image officielle healthchecks/healthchecks au nouveau tag.

4. Gérez les secrets :

   gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~healthchecks"
   kubectl get jobs -n "$NAMESPACE"   # db-init + admin-bootstrap

5. Configurez un véritable envoi d'e-mails sortants (nécessaire pour que les alertes soient réellement distribuées) : définissez EMAIL_HOST, EMAIL_PORT, EMAIL_HOST_USER via environment_variables et EMAIL_HOST_PASSWORD via secret_environment_variables, puis appliquez.

6. 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. healthchecksdemo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^healthchecks" --limit=1)
   gcloud sql connect "$INSTANCE" --user="$DB_USER" --project="$PROJECT"

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Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

1. Journaux — le même flux de journaux contient à la fois le serveur web ET les workers d'arrière-plan sendalerts/sendreports (ils s'exécutent dans le même conteneur) :

   kubectl logs -n "$NAMESPACE" deploy/<service-name> --tail=100
   gcloud logging read 'resource.type="k8s_container" AND resource.labels.namespace_name="'"$NAMESPACE"'"' \
     --project "$PROJECT" --limit 50

2. Surveillance — ouvrez le tableau de bord GKE Workloads et examinez l'utilisation du CPU/de la mémoire et le nombre de redémarrages. Le module peut provisionner un test de disponibilité (uptime check) (désactivé par défaut) ; s'il est activé, vérifiez qu'il est au vert sous Monitoring → Uptime checks.

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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 de Healthchecks.

• Pod non Ready / CrashLoopBackOff : inspectez les événements et les journaux du pod à la recherche d'erreurs de démarrage, et vérifiez que les variables d'environnement et les secrets ont été résolus.

  kubectl describe pod -n "$NAMESPACE" <pod-name>
  kubectl logs -n "$NAMESPACE" <pod-name> --previous

• Erreurs de connexion à la base de données : vérifiez que l'instance Cloud SQL est RUNNABLE, que le secret du mot de passe de la base existe et que le Job db-init s'est terminé avec succès (kubectl get jobs -n "$NAMESPACE").
• La page de connexion se charge mais les données sont réinitialisées au redémarrage : vérifiez que la variable d'environnement DB a bien été résolue en "postgres" sur le pod en cours d'exécution, et non vers le repli SQLite de l'image :

  kubectl exec -n "$NAMESPACE" deploy/<service-name> -- env | grep '^DB='

• Impossible de se connecter avec l'identifiant pré-créé : vérifiez que le Job admin-bootstrap s'est bien terminé (il dépend de l'achèvement préalable de db-init — sur GKE, l'ordonnancement des jobs d'initialisation ne conditionne que l'attente de Terraform, pas la planification Kubernetes ; une situation de concurrence est donc possible lors d'un tout premier déploiement) :

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

• Les alertes n'arrivent jamais : très probablement une configuration SMTP absente ou laissée à sa valeur d'espace réservé, et non un bug de la plateforme — recherchez dans les journaux du pod des erreurs de connexion SMTP provenant de sendalerts.
• Échec de la construction de l'image : ce module déploie l'image officielle préconstruite avec container_image_source = "prebuilt" — il ne devrait y avoir aucune étape de build Kaniko. Si vous voyez un échec Cloud Build, vérifiez si container_image_source a été redéfini par erreur à "custom".
• Erreurs 403 / d'autorisation : vérifiez la liaison Workload Identity et les rôles IAM du compte de service d'exécution.

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, utilisez plutôt Purge (depuis la même boîte de dialogue Delete) — cela supprime le déploiement des enregistrements de RAD sans détruire les ressources cloud. Cela supprime tout ce que le module a créé — la charge de travail Kubernetes, la base de données Cloud SQL, les secrets Secret Manager et l'IP statique réservée. 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 provisionne la charge de travail GKE, Cloud SQL (PostgreSQL 15), les secrets, le LoadBalancer, et exécute db-init + admin-bootstrap
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Pod Ready ; la page de connexion se charge ; se connecter avec l'identifiant administrateur pré-créé ; créer un check de test
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter la charge de travail, mettre à jour la version, gérer les secrets, configurer SMTP, accéder à la base
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; consulter les métriques GKE/Cloud Monitoring et le test de disponibilité
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de pod, de moteur de base de données, d'admin-bootstrap et de SMTP
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module