MongoDB sur GKE Autopilot — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

MongoDB est une base de données documentaire NoSQL très répandue, utilisée pour le stockage flexible de documents dans la gestion de contenu, les pipelines de données IoT, les backends mobiles et les feature stores d'IA/ML. Ce lab vous fait parcourir tout le cycle de vie opérationnel du module MongoDB 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 MongoDB. 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.
• 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, 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 MongoDB (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 MongoDB sous la forme d'un StatefulSet sur le cluster GKE Autopilot, provisionne un PVC Persistent Disk adossé à un SSD (monté sur /data/db), génère automatiquement le mot de passe root et le stocke dans Secret Manager, et réplique l'image officielle mongo dans Artifact Registry. Il n'y a pas d'instance Cloud SQL — MongoDB est son propre moteur de base de données. Les premiers déploiements prennent environ 10 à 25 minutes (le provisionnement des nœuds Autopilot et le rattachement du PVC représentent 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 mongodb | 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 le StatefulSet est en cours d'exécution et repérez le point de terminaison du service :

   kubectl get statefulset,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"

   Remarque : MongoDB utilise son propre protocole binaire sur le port 27017 — les contrôles d'état HTTP échouent toujours. Le module configure des sondes TCP sur le port 27017. Pour vérifier la connectivité, utilisez mongosh ou un test de connexion TCP ci-dessous.

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

   MONGO_SECRET=$(gcloud secrets list --project="$PROJECT" \
     --filter="name~mongo-root-password" --format="value(name)" --limit=1)
   MONGO_PASSWORD=$(gcloud secrets versions access latest \
     --secret="$MONGO_SECRET" --project="$PROJECT")
   echo "Root password retrieved (${#MONGO_PASSWORD} chars)"

3. Ouvrez une connexion à MongoDB avec kubectl port-forward et mongosh :

   kubectl port-forward -n "$NS" svc/$(kubectl get svc -n "$NS" -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}') 27017:27017 &
   mongosh "mongodb://admin:${MONGO_PASSWORD}@localhost:27017/admin"

   Une connexion réussie affiche la version de MongoDB et une invite test>.

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

1. Inspectez la charge de travail — le StatefulSet, les pods et (s'ils sont activés) l'autoscaler horizontal et la revendication de volume persistant (PVC) :

   kubectl get statefulset,pods,hpa,pvc -n "$NS"
   kubectl describe statefulset -n "$NS"

2. Mettez à l'échelle en modifiant les paramètres de ressources dans la plateforme RAD et en les appliquant via Update — 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). Notez que max_instance_count est imposé à 1 ; les replica sets MongoDB ne sont pas pris en charge par ce module.

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 répliquée et une mise à jour progressive remplace le pod. Testez d'abord les mises à niveau de version majeure sur un réplica — les versions majeures de MongoDB modifient le format de stockage sur disque et ne permettent pas de revenir à une version antérieure.

4. Gérez les secrets et les jobs de sauvegarde :

   kubectl get secrets -n "$NS"
   gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~mongo-root-password"
   kubectl get cronjobs -n "$NS"    # scheduled mongodump backup job (if configured)

5. Ouvrez une session de base de données pour inspection ou maintenance (via le port-forward établi à la tâche 2) :

   mongosh "mongodb://admin:${MONGO_PASSWORD}@localhost:27017/admin"

   Le format correct de chaîne de connexion pour se connecter à des bases autres que admin avec le compte root est : mongodb://<username>:<password>@<host>:27017/<db>?authSource=admin

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Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

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

   kubectl logs -n "$NS" statefulset/"$(kubectl get statefulset -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 l'utilisation du disque du PVC. Le module peut provisionner des règles d'alerte Cloud Monitoring lorsque support_users est configuré ; consultez Monitoring → 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 MongoDB.

• Pod non Ready / CrashLoopBackOff : examinez les événements et les journaux ; prêtez attention aux événements de rattachement du PVC et de récupération d'image :

  kubectl describe pod -n "$NS" <pod>          # Events section shows scheduling/probe/mount errors
  kubectl logs -n "$NS" <pod> --previous       # logs from the crashed container

• Expiration de la sonde de démarrage : GKE Autopilot doit provisionner un nœud, rattacher le PVC et récupérer l'image avant que mongod ne démarre. La sonde de démarrage accorde jusqu'à environ 8 minutes. Vérifiez que le PVC est Bound et que le nœud est Ready.

  kubectl get pvc -n "$NS"
  kubectl get nodes

• Erreurs d'authentification / de connexion : vérifiez que le secret du mot de passe root a été créé, que MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD est injecté dans le pod et que mongosh utilise ?authSource=admin pour se connecter à des bases autres que admin.
• Répertoire de données inaccessible : le conteneur MongoDB s'exécute avec l'UID/GID 999 et exige que le montage du PVC sur /data/db appartienne à ce GID. Vérifiez que fsGroup: 999 est défini dans le StatefulSet et que le PVC est correctement monté.

  kubectl exec -n "$NS" <pod> -- ls -la /data/db

• PVC plein : un disque plein fait planter mongod avec No space left on device. Vérifiez l'utilisation du disque ; augmentez stateful_pvc_size et appliquez la modification via Update (la taille du PVC peut seulement être augmentée, pas réduite).
• 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 mongo a bien été répliquée 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.

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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 — le StatefulSet Kubernetes et l'espace de noms, le PVC et toutes les données MongoDB, les secrets Secret Manager et les images d'Artifact Registry. Exportez vos données avec mongodump avant de supprimer le déploiement si vous devez les conserver. Les ressources appartenant à Services_GCP (le VPC, le cluster GKE, le registre partagé) sont gérées séparément et ne sont pas supprimées ici.

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Récapitulatif

Tâche	Type	Résultat
1 — Déployer	Automatisé	Le module déploie le StatefulSet GKE et le PVC SSD, génère automatiquement le secret du mot de passe root et réplique l'image MongoDB
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Se connecter au cluster ; récupérer le mot de passe root ; se connecter avec mongosh via port-forward
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter le StatefulSet, mettre à l'échelle (dans les limites d'un seul nœud), mettre à jour la version, gérer les secrets/sauvegardes, accéder à la base
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; examiner les métriques Cloud Monitoring et les règles d'alerte
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de pod, de PVC, d'authentification, de sonde de démarrage, d'espace disque et de récupération d'image
6 — Démanteler	Automatisé	La suppression (Trash) retire toutes les ressources du module, y compris les données du PVC