Speedtest Tracker sur GKE Autopilot — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–60 minutes

Speedtest Tracker est un outil open source et auto-hébergé de surveillance du débit internet, qui exécute des tests de débit automatisés selon une planification et en présente les résultats sous forme de graphiques dans le temps. Ce lab vous fait parcourir le cycle de vie opérationnel complet du module Speedtest Tracker 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 supprimer.

Le lab porte sur l'exploitation du module GKE et de la plateforme Google Cloud, et non sur les fonctionnalités du produit Speedtest Tracker. 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 la durée.

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 (correctement, compte tenu du planificateur cron), mettre à jour et gérer les secrets.
• Observer la charge de travail avec Cloud Logging et Cloud Monitoring.
• Diagnostiquer et résoudre les problèmes de déploiement et d'exécution les plus courants, y compris le mode de défaillance « semble sain mais la planification ne se déclenche jamais ».
• 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 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 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 n'exige 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). Tout autre paramètre du Guide de configuration — y compris les paramètres de mise à l'échelle et de version des tâches du jour 2 — se modifie 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). Sur 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 Speedtest Tracker (GKE) dans la liste Platform Modules pour démarrer 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), définissez 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 (un unique réplica toujours en cours d'exécution), provisionne une base de données Cloud SQL (MySQL 8.0) avec ses secrets Secret Manager (APP_KEY et le mot de passe de la base de données), et exécute un job ponctuel d'initialisation de la base de données. Les premiers déploiements prennent environ 15 à 25 minutes (la création de Cloud SQL représente l'essentiel de ce temps).

3. 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 speedtesttracker | 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. Confirmez 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. Confirmez que le service est sain. Speedtest Tracker expose un point de terminaison de santé non authentifié :

   curl -s "http://${EXTERNAL_IP}/api/healthcheck"   # expect a 200 JSON message

3. Ouvrez http://${EXTERNAL_IP} dans un navigateur. Lors de la première visite, l'assistant de configuration de Speedtest Tracker vous guide dans la création du compte administrateur initial — aucun identifiant administrateur prédéfini n'existe dans Secret Manager. Une fois le compte administrateur créé, consultez Settings → General et vérifiez que la planification des tests de débit (SPEEDTEST_SCHEDULE) correspond à ce que vous attendez ; lancez un test à la demande depuis le tableau de bord pour confirmer que la connectivité de bout en bout fonctionne avant de vous fier à la planification.

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

1. Inspectez la charge de travail — le deployment et les pods :

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

2. Mettez à l'échelle avec prudence — cette application n'est PAS une candidate classique à la montée en charge horizontale. Le planificateur Laravel intégré au processus de Speedtest Tracker ne dispose d'aucune coordination entre pods ; c'est pourquoi max_instance_count doit rester à 1 tant que speedtest_schedule est défini (une validation au moment du plan l'impose). N'augmentez pas max_instance_count sauf si vous désactivez la planification et utilisez ce déploiement uniquement comme tableau de bord multi-réplica.

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 récupérée et une mise à jour progressive remplace le pod.

4. Gérez les secrets et les jobs :

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

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. speedtesttrackerdemo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^speedtesttracker" --limit=1)
   gcloud sql connect "$INSTANCE" --user="$DB_USER" --project="$PROJECT"

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Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

1. Journaux — depuis 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 du CPU et de la mémoire des pods ainsi que le nombre de redémarrages. Le module peut provisionner un test de disponibilité (lorsqu'il est activé) ; consultez Monitoring → Uptime checks.

3. Confirmez que la planification se déclenche réellement — consultez l'historique des résultats du tableau de bord pour vérifier que de nouvelles entrées apparaissent à la cadence attendue. Un pod qui est Ready (1/1 Running, 0 redémarrage) ne prouve pas, à lui seul, que la planification produit des résultats — c'est l'historique des résultats qui fait foi.

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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 Speedtest Tracker.

• Pod non Ready / CrashLoopBackOff : inspectez les événements et les journaux.

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

• « Sain, mais aucun nouveau résultat n'apparaît jamais » : contrairement à la variante Cloud Run (où ce symptôme désigne la limitation du CPU), sur GKE il signifie généralement que la planification elle-même est mal configurée, ou que le déploiement a été porté à plus d'un réplica sans désactiver la planification (des exécutions dupliquées ou concurrentes peuvent produire un historique d'apparence incohérente). Utilisez kubectl exec pour obtenir un shell et inspecter le processus en cours :

  kubectl exec -n "$NS" deploy/<service-name> -- ps aux
  kubectl exec -n "$NS" deploy/<service-name> -- env | grep SPEEDTEST_SCHEDULE

• 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 et que le job d'initialisation s'est terminé.
• Échec du job d'initialisation : inspectez le job et les journaux de son pod :

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

• Pod en attente / pas d'IP externe : consultez les événements de kubectl describe pod à la recherche de problèmes de ressources ou de quotas, et vérifiez qu'une IP a été attribuée au Service LoadBalancer.
• 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 (y compris la règle essentielle de ne jamais faire tourner APP_KEY après le premier démarrage).

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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). Cela supprime tout ce que le module a créé — la charge de travail Kubernetes et son espace de noms, 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 déploie la charge de travail GKE (réplica unique), Cloud SQL (MySQL 8.0), les secrets, et exécute l'initialisation de la base
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Se connecter au cluster ; le contrôle de santé réussit ; créer le compte administrateur initial dans l'interface ; lancer un test
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter la charge de travail, mettre à l'échelle avec prudence (max=1), mettre à jour la version, gérer les secrets, accéder à la base
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; examiner les métriques Cloud Monitoring ; confirmer que la planification produit réellement de nouveaux résultats
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de pod, de « sain mais sans résultats », de base de données, de job d'initialisation et de récupération d'image
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module