PhotoPrism sur GKE Autopilot — Guide de lab

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

PhotoPrism est une application auto-hébergée de gestion de photos et de vidéos, dotée d'IA — elle permet de parcourir, d'organiser et de partager une médiathèque personnelle avec un étiquetage automatique, la reconnaissance faciale et la recherche plein texte/visuelle, le tout servi par un unique binaire Go avec une base de données SQLite intégrée. Ce lab vous fait parcourir tout le cycle de vie opérationnel du module PhotoPrism 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 PhotoPrism. 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 au StatefulSet en cours d'exécution, y compris sa Persistent Volume Claim en mode bloc.
Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter, gérer les secrets et sauvegarder la médiathèque.
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). PhotoPrism lui-même ne provisionne aucune instance Cloud SQL — il utilise une base de données SQLite intégrée sur une PVC en mode bloc.
Un projet Google Cloud avec la facturation activée.
gcloud CLI et kubectl installés ; gcloud auth login et gcloud auth application-default login effectués.
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]

Ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules dans la barre de navigation supérieure de la plateforme RAD, ouvrez PhotoPrism (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. Notez que stateful_pvc_storage_class vaut par défaut standard-rwo, adossé à du SSD, qui puise dans le quota restreint SSD_TOTAL_GB — envisagez standard (HDD) si vous l'exécutez aux côtés d'autres modules avec état dans un projet aux quotas limités. 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.
La plateforme déploie PhotoPrism dans le cluster GKE Autopilot en tant que StatefulSet (fixé à exactement un réplica, min=1, max=1) avec une Persistent Volume Claim en mode bloc de 20Gi montée sur /photoprism, provisionne le secret Secret Manager PHOTOPRISM_ADMIN_PASSWORD généré automatiquement, puis construit et met en miroir l'image de conteneur. Un bucket Cloud Storage storage est également créé, mais il n'est pas monté — c'est la PVC en mode bloc qui assure ici le stockage durable, et non gcsfuse. Il n'y a aucun job d'initialisation de base de données à attendre — PhotoPrism crée son propre schéma SQLite au premier démarrage. Les premiers déploiements se terminent généralement en 10 à 20 minutes.

Connectez-vous au cluster et repérez 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 photoprism | head -1 | cut -d/ -f2)
echo "Cluster: $CLUSTER   Namespace: $NS"
kubectl get all,pvc -n "$NS"

Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]

Vérifiez que la charge de travail est en cours d'exécution et trouvez son adresse externe :
```
kubectl get pods,svc,statefulset,pvc -n "$NS"
EXTERNAL_IP=$(kubectl get svc -n "$NS" \
  -o jsonpath='{.items[?(@.spec.type=="LoadBalancer")].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
echo "External IP: $EXTERNAL_IP"
```
Par défaut, le Service est de type LoadBalancer (service_type = "LoadBalancer") ; si EXTERNAL_IP est vide, vérifiez si un domaine personnalisé / une route Gateway a été configuré à la place (enable_custom_domain = true par défaut) et utilisez kubectl get gateway,httproute -n "$NS".
Vérifiez que le service est sain. PhotoPrism expose un point de terminaison d'état non authentifié qui répond dès que le serveur HTTP est démarré et que l'index SQLite est prêt :
```
curl -s "http://${EXTERNAL_IP}/api/v1/status"   # expect a 200 JSON response
```

Récupérez le mot de passe administrateur généré automatiquement avant de vous connecter — aucun identifiant prédéfini n'est affiché ailleurs :

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

Ouvrez http://${EXTERNAL_IP} (ou votre domaine personnalisé) dans un navigateur et connectez-vous avec le nom d'utilisateur admin (ou la valeur configurée de admin_username) et le mot de passe récupéré ci-dessus. Une fois l'URL externe connue, envisagez d'y définir site_url dans la plateforme RAD et de l'appliquer via Update — cela corrige les liens absolus et les URL des miniatures qui, sinon, se rabattent sur l'hôte de la requête.

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

Inspectez la charge de travail — le StatefulSet, le pod et la PVC en mode bloc (il n'y a pas de HPA à inspecter ; PhotoPrism est fixé à un seul réplica) :
```
kubectl get statefulset,pods,pvc -n "$NS"
kubectl describe statefulset -n "$NS"
```
Ne dépassez pas un réplica. min_instance_count et max_instance_count sont tous deux fixés à 1 par conception — PhotoPrism sert une bibliothèque SQLite partagée depuis une unique PVC en mode bloc accessible en écriture, et un second processus d'écriture concurrent risque de corrompre la base de données et l'index. Ce n'est pas un réglage de mise à l'échelle à ajuster.
Ajustez les ressources à la taille de votre bibliothèque. cpu_limit/memory_limit valent par défaut 1000m/2Gi — 2Gi est le minimum qui permet de conserver la reconnaissance faciale et la prise en charge RAW ; PhotoPrism charge des index vectoriels en mémoire, et l'éditeur recommande 4Gi pour de véritables charges d'indexation sur de grandes bibliothèques. Si vous voyez des redémarrages de pod dus à un OOM dans les événements de kubectl describe pod (tâche 4) à mesure que votre bibliothèque grandit, augmentez memory_limit dans la plateforme RAD et appliquez via Update. Vérifiez aussi que stateful_fs_group = 3000 reste défini — un fsGroup incohérent ou absent rend la PVC non accessible en écriture pour l'UID 1000/GID 2000 de PhotoPrism et bloque le démarrage.
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 (épinglée à un tag de build PHOTOPRISM_VERSION, et non au paramètre de version générique, lorsqu'il est laissé à latest) et le pod du StatefulSet est remplacé.

Gérez les secrets et la PVC :

kubectl get secrets -n "$NS"
gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~photoprism"
gcloud compute disks list --project="$PROJECT" --filter="name~$NS"

Sauvegardez la médiathèque. Comme PhotoPrism n'a pas de base de données SQL, une sauvegarde est une archive du système de fichiers contenant le contenu de la PVC (backup_format = tar par défaut), et non un dump de base de données. Passez en revue backup_schedule et backup_retention_days dans la plateforme RAD, et augmentez la rétention pour les bibliothèques de production.

Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

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>".
Surveillance — ouvrez les tableaux de bord GKE / Kubernetes et examinez l'utilisation CPU et mémoire des pods ainsi que le nombre de redémarrages — surveillez de près la mémoire à mesure que votre bibliothèque grandit, car l'indexation et la génération de miniatures sont gourmandes en mémoire, et surveillez aussi l'utilisation du disque de la PVC par rapport à sa taille par défaut de 20Gi. Le module peut provisionner un test de disponibilité (uptime check, désactivé par défaut) ; activez-le via uptime_check_config et vérifiez qu'il est au vert sous Monitoring → Uptime checks.

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 PhotoPrism.

Pod non Ready / CrashLoopBackOff : inspectez les événements et les journaux. Les sondes de démarrage et de vivacité ciblent toutes deux /api/v1/status (aucune authentification requise) ; un problème de montage de la PVC ou une incohérence de fsGroup empêchera 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
```
Pod bloqué en Pending avec Quota 'SSD_TOTAL_GB' exceeded : la StorageClass par défaut standard-rwo puise dans le quota SSD régional restreint ; basculez vers du HDD avec -var stateful_pvc_storage_class=standard dans les projets aux quotas limités. Réduire le pod à zéro ne libère pas la PVC — seule sa suppression récupère le quota.
Conteneur arrêté pour OOM : vérifiez le nombre de redémarrages du pod et ses événements ; si la mémoire plafonne près de la limite memory_limit, augmentez-la (voir la tâche 3) — 2Gi est la valeur par défaut du module, mais elle est sous-dimensionnée pour de vraies bibliothèques.
Compte administrateur inaccessible : relisez le mot de passe dans Secret Manager (tâche 2) ; c'est la source de vérité et PhotoPrism le réapplique à chaque démarrage.
Pod en attente (Pending) / pas d'IP externe : consultez les événements de kubectl describe pod à la recherche de problèmes de ressources ou de quotas, et vérifiez que le Service/Gateway dispose d'une IP attribuée.
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 pourquoi max_instance_count ne doit jamais dépasser 1, et pourquoi désactiver stateful_pvc_enabled provoque un repli sur gcsfuse, qui ne peut pas héberger SQLite en toute sécurité).

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 Persistent Disk en mode bloc (y compris la base de données SQLite intégrée et tous les originaux qu'il contient), le bucket GCS storage inutilisé et les secrets Secret Manager. Les ressources appartenant à Services_GCP (le VPC, le cluster GKE, Artifact Registry) sont gérées séparément et ne sont pas supprimées ici.

Récapitulatif

Tâche	Type	Résultat
1 — Déployer	Automatisé	Le module déploie un StatefulSet à réplica unique avec une PVC en mode bloc de 20Gi et le secret du mot de passe administrateur — aucune initialisation de base de données à attendre
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Se connecter au cluster ; le contrôle d'état réussit ; récupérer le mot de passe administrateur généré automatiquement et se connecter
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter le StatefulSet/la PVC (ne jamais dépasser 1 réplica), ajuster les ressources à la taille de la bibliothèque, mettre à jour la version, gérer les secrets et les sauvegardes
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; examiner les métriques Cloud Monitoring, en particulier la mémoire et l'utilisation de la PVC, et le test de disponibilité
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de pod, de quota SSD, d'OOM, d'identifiants administrateur, de planification et de récupération d'image
6 — Démanteler	Automatisé	La suppression (Trash) retire toutes les ressources du module, y compris la PVC en mode bloc et ses données

Need RAD to do something it does not do yet? Request it on the roadmap, or vote on what is already there.

By Dr Shiyghan Emmanuel Navti · Google Cloud certified: ACE · PCA · PCD · PDE · PSE · CDL

Vue d'ensemble​

Objectifs​

Prérequis​

Tâche 1 — Déployer le module [Automatisé]​

Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]​

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

Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]​

Tâche 5 — Dépanner et déboguer [Manuel]​

Tâche 6 — Démanteler [Automatisé]​

Récapitulatif​