Miniflux sur GKE Autopilot — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

Miniflux est un lecteur de flux RSS/Atom minimaliste et auto-hébergé — un unique binaire Go statique qui stocke tout son état dans PostgreSQL. Ce lab vous fait parcourir tout le cycle de vie opérationnel du module Miniflux 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 Miniflux. 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, trouver l'espace de noms 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 les jobs.
• 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 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

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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 Miniflux (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 sous la forme d'un Deployment sans état (Miniflux conserve tout son état dans PostgreSQL, aucun PVC n'est donc nécessaire), provisionne une base de données Cloud SQL (PostgreSQL 15) avec ses secrets Secret Manager (le ADMIN_PASSWORD généré automatiquement et le mot de passe de la base), construit l'image de conteneur et exécute un job ponctuel d'initialisation de la base qui crée la base de données/le rôle miniflux et installe l'extension hstore. Les premiers déploiements prennent environ 20 à 35 minutes (la création de Cloud SQL représente l'essentiel du temps).

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 miniflux | 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 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. Les sondes de démarrage et de vivacité de Miniflux ciblent par défaut le chemin racine / (la page de connexion, un 200 OK sans authentification) ; un point de terminaison /healthcheck dédié est également disponible sans authentification :

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

3. Récupérez dans Secret Manager le mot de passe initial du propriétaire pré-créé (le compte est créé au premier démarrage — il n'existe pas d'inscription en libre-service) :

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

   Remplacez <resource-prefix> par le nom réel du secret obtenu avec gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~miniflux".

4. Ouvrez http://${EXTERNAL_IP} dans un navigateur et connectez-vous avec le nom d'utilisateur admin (ou le ADMIN_USERNAME que vous avez configuré) et le mot de passe récupéré. Si vous activez un domaine personnalisé, définissez BASE_URL (via environment_variables) sur cette URL afin que Miniflux génère des liens absolus corrects.

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

1. Inspectez la charge de travail — le déploiement Kubernetes, les pods et l'autoscaler horizontal :

   kubectl get deploy,pods,hpa -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 de la prochaine application). Conservez min_instance_count = 1 (la valeur par défaut et le minimum GKE) afin que l'interrogateur de flux intégré au processus continue d'actualiser les flux ; chaque réplica supplémentaire interroge les flux indépendamment, car aucune file partagée ne les coordonne. L'affinité de session (ClientIP) est définie par défaut pour maintenir un client sur un même pod et garantir une session d'interface cohérente.

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. Miniflux applique lui-même ses migrations de schéma au démarrage, aucune étape de migration distincte n'est donc nécessaire — prévoyez un délai supplémentaire au premier démarrage après une mise à niveau.

4. Gérez les secrets et les jobs :

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

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. minifluxdemo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^miniflux" --limit=1)
   DB_NAME=$(gcloud sql databases list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^miniflux" --limit=1)
   gcloud sql connect "$INSTANCE" --user="$DB_USER" --database="$DB_NAME" --project="$PROJECT"

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Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

1. Journaux — depuis kubectl ou l'explorateur de journaux (Logs Explorer). Au démarrage, le point d'entrée journalise son mode de connexion DATABASE_URL — utile pour diagnostiquer la connectivité à la base :

   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. Le module peut provisionner un test de disponibilité (lorsqu'il est activé) ; consultez 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 avec les versions de Miniflux.

• Pod non Ready / CrashLoopBackOff : examinez les événements et les journaux. La sonde de vivacité cible / ; un échec de connexion à PostgreSQL (via le sidecar Cloud SQL Auth Proxy) empêche le pod de devenir Ready.

  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 est RUNNABLE, que le secret du mot de passe de la base a bien été matérialisé dans l'espace de noms, que enable_cloudsql_volume = true (le sidecar proxy est requis sur GKE) et que le job db-init s'est terminé — il crée la base de données/le rôle miniflux et l'extension hstore appartenant au rôle de l'application, puis signale au sidecar de s'arrêter.
• Échec du job d'initialisation : examinez le job et les journaux de son pod :

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

• Les flux ne s'actualisent pas : l'interrogateur de flux s'exécute dans le processus selon POLLING_FREQUENCY dans chaque pod. Vérifiez que min_instance_count >= 1 — GKE ne réduit pas à zéro, mais une charge de travail sans aucun réplica sain arrête complètement l'interrogation.
• Impossible de se connecter / mot de passe administrateur perdu : relisez le secret ADMIN_PASSWORD (voir la tâche 2) ; CREATE_ADMIN ne crée le compte qu'au premier démarrage et est idempotent lors des démarrages suivants.
• 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 l'immuabilité de application_database_name/ application_database_user après le premier déploiement et l'obligation d'utiliser des unités binaires pour quota_memory_requests/quota_memory_limits).

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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) — 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, les secrets Secret Manager, le bucket GCS, tout montage NFS Filestore 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.

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Récapitulatif

Tâche	Type	Résultat
1 — Déployer	Automatisé	Le module déploie la charge de travail GKE, Cloud SQL (PostgreSQL 15) et les secrets, puis exécute l'initialisation de la base
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Se connecter au cluster ; le contrôle d'état réussit ; récupérer le mot de passe administrateur pré-créé et se connecter
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter la charge de travail, mettre à l'échelle, mettre à jour la version, gérer les secrets/les jobs, 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, d'interrogateur de flux, de planification et de récupération d'image
6 — Démanteler	Automatisé	La suppression (Trash) retire toutes les ressources du module