Zammad sur GKE Autopilot — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

Zammad est une plateforme open source de helpdesk et de gestion des tickets de support client. Ce lab vous fait parcourir le cycle de vie opérationnel complet du module Zammad 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 Zammad. 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, 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, Redis, 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 Zammad (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, provisionne une base de données Cloud SQL (PostgreSQL 15) avec ses secrets Secret Manager, un partage Filestore NFS pour les pièces jointes des tickets, un bucket GCS et Redis, construit l'image de conteneur via Cloud Build et exécute un job ponctuel d'initialisation de la base de données. Le premier déploiement prend environ 20 à 40 minutes (la création de Cloud SQL en représente l'essentiel ; les migrations de schéma de Zammad s'exécutent au premier démarrage du pod).

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 zammad | 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: $EXTERNAL_IP"
   curl -s "http://${EXTERNAL_IP}/api/v1/ping"   # expect {"pong":"PONG"}

   Si l'IP du LoadBalancer n'est pas encore attribuée, patientez quelques minutes et relancez la commande. Si le contrôle de santé renvoie une réponse autre que 200, Zammad est peut-être encore en train de terminer sa migration de schéma — attendez jusqu'à 90 secondes et réessayez.

2. Ouvrez http://${EXTERNAL_IP} dans un navigateur. Zammad affiche un assistant de configuration initiale lors de la première visite ; suivez-le pour créer le compte administrateur et définir le nom de l'organisation. Il n'existe aucun identifiant administrateur prégénéré — le compte administrateur est créé via l'assistant.

3. Récupérez le mot de passe de la base de données dans Secret Manager (utile pour un accès direct à la base) :

   DB_SECRET=$(gcloud secrets list --project="$PROJECT" \
     --filter="name~zammad" --format="value(name)" --limit=1)
   gcloud secrets versions access latest --secret="$DB_SECRET" --project="$PROJECT"

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

1. Inspectez la charge de travail — le déploiement, les pods et (s'ils sont activés) l'autoscaler horizontal et les volumes persistants :

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

2. Mettez à l'échelle en modifiant les paramètres de nombre minimal/maximal d'instances puis en cliquant sur Update sur la page de détails du déploiement — le module gère la spécification de la charge de travail, si bien que la mise à l'échelle est une modification de configuration, et non un kubectl scale manuel (une modification manuelle serait annulée au prochain apply).

3. Mettez à jour la version de l'application en modifiant le paramètre de version via Update sur la page de détails du déploiement ; une nouvelle image est construite et une mise à jour progressive remplace les pods. Zammad applique automatiquement les migrations de schéma en attente au démarrage du pod.

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

   kubectl get secrets -n "$NS"
   gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~zammad"
   kubectl get jobs -n "$NS"          # DB-init and any scheduled jobs
   kubectl get cronjobs -n "$NS"      # automated backup jobs

5. Ouvrez une session sur la base de données pour l'inspecter ou en assurer la maintenance :

   INSTANCE=$(gcloud sql instances list --project="$PROJECT" --format="value(name)" --limit=1)
   # Role and database are tenant-prefixed (e.g. zammaddemo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^zammad" --limit=1)
   gcloud sql connect "$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>".

   Recherchez la ligne de journal Zammad is running, qui confirme que le railsserver a démarré correctement après la migration de schéma.

2. Surveillance — ouvrez les tableaux de bord GKE / Kubernetes et examinez l'utilisation du CPU et de la mémoire des pods, le nombre de redémarrages et les métriques de requêtes. Le module peut provisionner un test de disponibilité (uptime check, désactivé par défaut ; uptime_check_config.path vaut / par défaut) — remplacez path par /api/v1/ping si vous souhaitez que le test cible plutôt le point de terminaison de santé dédié de Zammad ; examinez 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 Zammad.

• Pod non Ready / CrashLoopBackOff : inspectez les événements et les journaux. La sonde de démarrage de Zammad accorde un délai généreux à la migration de schéma ; si les pods plantent plus tôt, vérifiez les variables d'environnement, la résolution des secrets et la connectivité à Redis.

  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 et que le job d'initialisation db-init s'est terminé. Le sidecar Auth Proxy doit s'exécuter aux côtés du conteneur Zammad.
• Redis indisponible : Zammad a besoin de Redis pour ActionCable et Sidekiq ; si Redis est injoignable, le service ne démarre pas. Vérifiez que redis_host est joignable depuis l'intérieur du cluster.
• Échec du job d'initialisation : inspectez le job et les journaux de son pod :

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

• Pod en attente (Pending) / 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 a bien une IP attribuée.
• Erreurs de récupération d'image : confirmez 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.

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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 l'espace de noms, la base de données Cloud SQL, le partage Filestore NFS, le bucket GCS, les secrets Secret Manager et les images Artifact Registry. Les ressources appartenant à Services_GCP (le VPC, le cluster GKE, l'infrastructure partagée) 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), NFS, Redis, les secrets et un bucket GCS, et exécute l'initialisation de la base
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Se connecter au cluster ; le contrôle de santé réussit sur /api/v1/ping ; terminer l'assistant de premier lancement pour créer le compte administrateur
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 Redis, de job d'initialisation, de planification et de récupération d'image
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module