Infisical sur GKE Autopilot — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–75 minutes

Infisical est une plateforme open source de gestion des secrets, chiffrée de bout en bout : les équipes et les pipelines CI/CD stockent, injectent et renouvellent les secrets applicatifs depuis une plateforme unique. Ce lab vous fait parcourir l'intégralité du cycle de vie opérationnel du module Infisical 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 Infisical. 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 au service en cours d'exécution, le vérifier et initialiser le premier compte administrateur.
• Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter, mettre à l'échelle, mettre à jour, et gérer les secrets et les sauvegardes.
• Observer le service 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 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

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Tâche 1 — Déployer le module [Automatisé]

1. Dans la plateforme RAD, ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules, puis ouvrez Infisical (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 sans état derrière un Service LoadBalancer doté d'une adresse IP statique réservée), une base de données Cloud SQL (PostgreSQL 15), ses secrets Secret Manager (ENCRYPTION_KEY, AUTH_SECRET, ADMIN_PASSWORD et le mot de passe de la base de données), construit l'image de conteneur personnalisée et exécute le job db-init. Les premiers déploiements prennent environ 20–35 minutes (la création de Cloud SQL, le build de l'image personnalisée et la réservation de l'adresse IP externe en représentent l'essentiel).

3. Une fois terminé, récupérez les identifiants du cluster et repérez les ressources :

   CLUSTER=$(gcloud container clusters list --project="$PROJECT" --format="value(name)" --limit=1)
   gcloud container clusters get-credentials "$CLUSTER" --region="$REGION" --project="$PROJECT"
   
   NAMESPACE=$(kubectl get ns -o name | grep infisical | sed 's|namespace/||' | head -1)
   SERVICE=$(kubectl get svc -n "$NAMESPACE" -o name | grep infisical | sed 's|service/||' | head -1)
   EXTERNAL_IP=$(kubectl get svc "$SERVICE" -n "$NAMESPACE" \
     -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
   echo "Namespace: $NAMESPACE"
   echo "Service:   $SERVICE"
   echo "External IP: $EXTERNAL_IP"

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Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]

1. Vérifiez que le service est en bonne santé et connecté à sa base de données. Infisical expose un point de terminaison d'état accessible sans authentification :

   curl -s "http://$EXTERNAL_IP/api/status"   # expect HTTP 200 with a JSON body

2. Définissez site_url dès que l'adresse IP externe est connue. Le job admin-bootstrap cible site_url lorsqu'il est défini ; lorsqu'il est laissé vide, le script du job se rabat sur GKE_SERVICE_URL injecté par la plateforme (l'adresse IP statique réservée), et seulement en dernier recours sur un http://localhost:8080 injoignable si aucun des deux n'est disponible. Définissez tout de même site_url afin que les liens d'invitation/d'e-mail et CORS utilisent l'adresse réelle : définissez site_url = "http://<EXTERNAL_IP>" (ou votre domaine personnalisé) sur le déploiement et appliquez Update. Le pod du job admin-bootstrap réessaie automatiquement (jusqu'à 20 tentatives, espacées de 15 secondes) dès que la cible est joignable — aucun déclenchement manuel distinct n'est nécessaire sur GKE.

3. Récupérez le mot de passe administrateur généré et connectez-vous sur http://$EXTERNAL_IP :

   gcloud secrets versions access latest \
     --secret="$(gcloud secrets list --project="$PROJECT" \
       --filter="name~infisical-admin-password" --format='value(name)')" \
     --project="$PROJECT"

   L'e-mail de l'administrateur correspond au paramètre admin_email du module (par défaut admin@techequity.cloud). Si le compte n'existe toujours pas, consultez les journaux du pod du job (tâche 5).

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

1. Inspectez la charge de travail et ses pods :

   kubectl get pods,svc,hpa -n "$NAMESPACE"
   kubectl logs -n "$NAMESPACE" deploy/"$SERVICE" --tail=100

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 une modification manuelle via kubectl.

3. Mettez à jour le tag de version de l'application en modifiant application_version dans la plateforme RAD et en l'appliquant via Update ; une nouvelle image est construite et un nouveau déploiement progressif commence. "latest" correspond à une version épinglée et éprouvée, passée comme argument de build du Dockerfile.

4. Gérez les secrets et les jobs :

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

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. infisicaldemo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^infisical" --limit=1)
   gcloud sql connect "$INSTANCE" --user="$DB_USER" --project="$PROJECT"

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Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

1. Journaux — depuis la CLI 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 les métriques de la charge de travail GKE (utilisation du CPU / de la mémoire, mise à l'échelle par le HPA) et les métriques Cloud SQL. Le module peut provisionner un test de disponibilité (uptime check) via uptime_check_config ; 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 d'Infisical.

• Pod non Ready / CrashLoopBackOff : les sondes de démarrage et de vivacité ciblent HTTP /api/status, qui ne renvoie un code 2xx qu'une fois les connexions à la base de données (et à Redis, s'il est activé) en bonne santé — laissez s'écouler le délai/seuil généreux par défaut au premier démarrage.

  kubectl describe pod -n "$NAMESPACE" -l app=infisical
  kubectl logs -n "$NAMESPACE" deploy/"$SERVICE" --tail=200

• 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. Vérifiez que le conteneur sidecar Cloud SQL Auth Proxy est en cours d'exécution (enable_cloudsql_volume = true).
• admin-bootstrap ne crée jamais de compte : consultez les journaux du pod du job — la cause la plus fréquente est un site_url pointant vers une adresse injoignable (voir la tâche 2).

  kubectl logs -n "$NAMESPACE" job/"${SERVICE}-admin-bootstrap"

• Plantage au démarrage avec « REDIS_URL / REDIS_SENTINEL_HOSTS / REDIS_CLUSTER_HOSTS must be defined » : vérifiez que enable_redis a été correctement transmis et, si redis_auth est défini, que le secret Redis s'est propagé.
• Échec de la construction de l'image : consultez l'historique Cloud Build pour le journal du build en échec.
• Erreurs IAM / Workload Identity : vérifiez les rôles IAM du compte de service de la charge de travail et la liaison Workload Identity.

Consultez la section Configuration Pitfalls du Guide de configuration pour les pièges propres à chaque paramètre (notamment la règle essentielle de ne jamais renouveler ENCRYPTION_KEY après le premier démarrage, et l'exigence relative à site_url ci-dessus).

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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 GKE et son Service, l'adresse IP statique réservée, la base de données Cloud SQL et les secrets Secret Manager. 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, construit l'image personnalisée et exécute db-init
2 — Accéder et vérifier	Manuel	La vérification d'état réussit ; définir site_url sur l'adresse IP externe, puis se connecter avec le mot de passe administrateur généré
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter les pods, mettre à l'échelle, mettre à jour la version, gérer les secrets/jobs, accéder à la base
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; consulter les métriques GKE/Cloud SQL et le test de disponibilité
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de pod, de base de données, de job d'initialisation, de build et d'IAM
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module