LimeSurvey sur GKE Autopilot — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

LimeSurvey est une plateforme d'enquêtes et de questionnaires en ligne, gratuite et open source (PHP/Yii), qui prend en charge un nombre illimité d'enquêtes, les branchements conditionnels, les quotas et les enquêtes multilingues. Ce lab vous fait parcourir tout le cycle de vie opérationnel du module LimeSurvey 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 de création d'enquêtes de LimeSurvey. Pour la liste complète des services provisionnés et de chaque paramètre de configuration (organisés par groupe), consultez le Guide de configuration — ce lab ne duplique 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 charge de travail en cours d'exécution, y compris la connexion du super-administrateur lors du premier lancement.
• 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, Filestore/NFS, 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 apportez 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 qu'elle affiche en tant que Owner du projet, puis Verify) et d'accorder le rôle Owner au compte de service de déploiement RAD. Un projet que RAD crée pour vous ne requiert 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

---

Tâche 1 — Déployer le module [Automatisé]

1. Ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules dans la navigation supérieure de la plateforme RAD, ouvrez LimeSurvey (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 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 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 (ADMIN_PASSWORD et le mot de passe de la base), une instance Cloud Filestore (NFS) pour le répertoire des téléversements, un bucket Cloud Storage limesurvey-uploads, construit l'image de conteneur et exécute un job ponctuel db-init qui crée la base de données vide et l'utilisateur. L'installateur en console de LimeSurvey crée ensuite le schéma au premier démarrage du pod. Les premiers déploiements prennent environ 20 à 35 minutes (la création de Cloud SQL et de Filestore représente l'essentiel du temps), plus quelques minutes supplémentaires lors du tout premier démarrage pour l'installation du schéma.

3. Connectez-vous au cluster et identifiez 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 limesurvey | head -1 | cut -d/ -f2)
   echo "Cluster: $CLUSTER   Namespace: $NS"
   kubectl get all -n "$NS"

---

Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]

1. Vérifiez que la charge de travail est en cours d'exécution 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"

2. Vérifiez que le service est sain. La sonde de vivacité de LimeSurvey est une requête GET / non authentifiée sur la page d'accueil (délai initial de 300 s, 3 échecs) — prévoyez plusieurs minutes au premier démarrage, le temps que l'installateur en console termine la création du schéma :

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

3. Récupérez le mot de passe du super-administrateur généré automatiquement depuis Secret Manager :

   gcloud secrets versions access latest --secret=secret-<resource-prefix>-limesurvey-admin-password \
     --project="$PROJECT"

4. Définissez PUBLIC_URL maintenant que l'IP externe est connue — cette variable n'est pas prédéfinie sur GKE, contrairement à la variante Cloud Run :

   kubectl patch deploy <service-name> -n "$NS" \
     -p '{"spec":{"template":{"spec":{"containers":[{"name":"limesurvey","env":[
       {"name":"PUBLIC_URL","value":"http://'"${EXTERNAL_IP}"'"}]}]}}}}'

5. Ouvrez http://${EXTERNAL_IP} dans un navigateur et connectez-vous au panneau d'administration (/admin) en tant que admin / admin@techequity.cloud avec le mot de passe récupéré ci-dessus. Créez une enquête de test pour vérifier que la base de données et les chemins de téléversement NFS fonctionnent de bout en bout.

---

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

1. Inspectez la charge de travail — le déploiement Kubernetes, les pods et les PVC :

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

2. Mettez à l'échelle en modifiant les paramètres d'instances min/max et en cliquant sur Update sur la page de détails du déploiement — le module possède la spécification de la charge de travail, donc la mise à l'échelle est une modification de configuration, et non un kubectl scale manuel (une modification manuelle serait annulée lors du prochain apply Terraform). Conservez max_instance_count = 1 tant que le comportement de partage des sessions n'a pas été vérifié — LimeSurvey conserve un état de session PHP, et session_affinity = ClientIP est défini par défaut pour maintenir les requêtes d'un client sur le même pod.

3. 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 les pods. latest correspond au tag épinglé 6-apache via l'argument de build propre à l'application LIMESURVEY_VERSION — épinglez-le explicitement en production pour éviter une mise à niveau du schéma non planifiée.

4. Gérez les secrets, le stockage et les jobs :

   kubectl get secrets -n "$NS"
   gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~limesurvey"
   kubectl get jobs -n "$NS"          # db-init job
   gcloud filestore instances list --project="$PROJECT"

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

   INSTANCE=$(gcloud sql instances list --project="$PROJECT" --format="value(name)" --limit=1)
   # Role and database are tenant-prefixed (e.g. limesurveydemo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^limesurvey" --limit=1)
   gcloud sql connect "$INSTANCE" --user="$DB_USER" --project="$PROJECT"

---

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 CPU et mémoire des pods, le nombre de redémarrages et les métriques de requêtes. Vérifiez également les métriques de capacité et de débit de l'instance Filestore, puisque les téléversements des enquêtes s'y accumulent. Le module peut provisionner un test de disponibilité (lorsqu'il est activé) ; consultez Monitoring → Uptime checks et Alerting → Policies.

---

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 LimeSurvey.

• Pod Ready mais chaque page renvoie une erreur 500 avec « table settings_global not found » : la création du schéma par l'installateur en console a échoué silencieusement — presque toujours un problème de moteur de stockage (l'image utilise MyISAM par défaut, que Cloud SQL désactive ; ce module impose InnoDB) ou l'installateur n'a pas pu joindre la base de données via le sidecar Auth Proxy. Consultez les journaux du pod dès le tout premier démarrage.

  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 s'arrête immédiatement au démarrage : ADMIN_PASSWORD est obligatoire — le conteneur se termine en son absence. Vérifiez que le secret a été matérialisé dans l'espace de noms via le pilote Secret Store CSI.
• Échec du job db-init : examinez le job et les journaux de son pod :

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

• Les fichiers téléversés disparaissent après un redémarrage du pod : vérifiez que enable_nfs = true et que l'instance Filestore est joignable — sans NFS, /var/www/html/upload est éphémère et propre à chaque pod.
• Erreurs de connexion à la base de données : vérifiez que l'instance Cloud SQL est RUNNABLE et que le sidecar cloud-sql-proxy (boucle locale 127.0.0.1:3306, requiert enable_cloudsql_volume = true) s'exécute à côté du conteneur de l'application.
• Pod en attente / pas d'IP externe : consultez les événements de kubectl describe pod pour repérer des problèmes de ressources ou de quota, et vérifiez que le Service LoadBalancer s'est vu attribuer une IP.
• 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 (notamment la règle essentielle : ne jamais revenir sur le moteur InnoDB imposé, et ne jamais renommer application_database_name/application_database_user après le premier déploiement).

---

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) — cette action retire le déploiement des enregistrements de RAD sans détruire les ressources cloud (RAD oublie le déploiement). La suppression retire tout ce que le module a créé — la charge de travail Kubernetes et l'espace de noms, la base de données Cloud SQL, l'instance Cloud Filestore, les secrets Secret Manager, les buckets GCS et les images d'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.

---

Récapitulatif

Tâche	Type	Résultat
1 — Déployer	Automatisé	Le module déploie la charge de travail GKE, Cloud SQL (MySQL 8.0), Filestore (NFS), le bucket de stockage et les secrets, puis exécute db-init
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Se connecter au cluster ; le contrôle d'état réussit ; récupérer le mot de passe administrateur ; définir PUBLIC_URL ; se connecter et créer une enquête de test
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter la charge de travail, mettre à l'échelle, mettre à jour la version, gérer les secrets/le stockage, accéder 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 planification et de récupération d'image
6 — Démanteler	Automatisé	La suppression (Trash) retire toutes les ressources du module