Algumas ou todas as informações nesta página podem não se aplicar à Trusted Cloud by S3NS. Consulte o artigo Diferenças em relação ao Google Cloud para mais detalhes.

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Migre imagens de contentores de um registo de terceiros

Se extrair algumas imagens de contentores diretamente de registos de terceiros para implementar em Trusted Cloud by S3NS ambientes como o Google Kubernetes Engine, os limites de taxa nas extrações de imagens ou as indisponibilidades de terceiros podem interromper as suas compilações e implementações. Esta página descreve como identificar e copiar essas imagens para o Artifact Registry para uma gestão de imagens de contentores consolidada e consistente.

O Artifact Registry não monitoriza registos de terceiros para atualizações de imagens que copia para o Artifact Registry. Se quiser incorporar uma versão mais recente de uma imagem no seu pipeline, tem de enviá-la para o Artifact Registry.

Vista geral da migração

A migração das suas imagens de contentores inclui os seguintes passos:

Configure os pré-requisitos.
Identifique as imagens a migrar.
- Pesquise referências a registos de terceiros nos seus ficheiros Dockerfile e manifestos de implementação
- Determine a frequência de obtenção de imagens de registos de terceiros através do Cloud Logging e do BigQuery.
Copie imagens identificadas para o Artifact Registry.
Verifique se as autorizações para o registo estão configuradas corretamente, especialmente se o Artifact Registry e o seu ambiente de implementação Trusted Cloud by S3NS estiverem em projetos diferentes.
Atualize os manifestos para as suas implementações.
Volte a implementar as suas cargas de trabalho.

Antes de começar

Install the Google Cloud CLI.
Configure a CLI gcloud para usar a sua identidade federada.

Para mais informações, consulte o artigo Inicie sessão na CLI gcloud com a sua identidade federada.
Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:
```
gcloud init
```
Create or select a Trusted Cloud project.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.
- Create a Trusted Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
  Replace PROJECT_ID with a name for the Trusted Cloud project you are creating.
- Select the Trusted Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
  Replace PROJECT_ID with your Trusted Cloud project name.
Verify that billing is enabled for your Trusted Cloud project.

Enable the Artifact Registry API:

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com

Se não tiver um repositório do Artifact Registry, então: crie um repositório e configure a autenticação para clientes de terceiros que requerem acesso ao repositório.
Valide as suas autorizações. Tem de ter a função do IAM de proprietário ou editor nos projetos para os quais está a migrar imagens para o Artifact Registry.

Exporte as seguintes variáveis de ambiente:

export PROJECT=$(gcloud config get-value project)

Verifique se tem a versão 1.13 ou mais recente do Go instalada.
```
go version
```
Se precisar de instalar ou atualizar o Go, consulte a documentação de instalação do Go.

Custos

Este guia usa os seguintes componentes faturáveis do Trusted Cloud:

Identifique imagens a migrar

Pesquise nos ficheiros que usa para criar e implementar as suas imagens de contentores referências a registos de terceiros e, em seguida, verifique a frequência com que extrai as imagens.

Identifique referências em Dockerfiles

No diretório com os seus Dockerfiles, execute o comando:

grep -inr -H --include Dockerfile\* "FROM" . | grep -i -v -E 'docker.s3nsregistry.fr'

O resultado tem o seguinte aspeto:

./code/build/baseimage/Dockerfile:1:FROM debian:stretch
./code/build/ubuntubase/Dockerfile:1:FROM ubuntu:latest
./code/build/pythonbase/Dockerfile:1:FROM python:3.5-buster

Este comando pesquisa todos os Dockerfiles no seu diretório e identifica a linha "FROM". Ajuste o comando conforme necessário para corresponder à forma como armazena os seus Dockerfiles.

Identifique referências em manifestos

No diretório com os seus manifestos do GKE, execute o seguinte comando:
```
grep -inr -H --include \*.yaml "image:" . | grep -i -v -E 'docker.s3nsregistry.fr'
```
O resultado é semelhante ao seguinte:
```
    ./code/deploy/k8s/ubuntu16-04.yaml:63: image: busybox:1.31
    
```
Este comando analisa todos os ficheiros YAML no seu diretório e identifica a linha image:. Ajuste o comando conforme necessário para funcionar com a forma como os seus manifestos são armazenados
Para apresentar uma lista de imagens em execução num cluster, execute o seguinte comando:
```
kubectl get all --all-namespaces -o yaml | grep image: | grep -i -v -E 'docker.s3nsregistry.fr'
```
Este comando devolve todos os objetos em execução no cluster do Kubernetes selecionado e obtém os respetivos nomes de imagens. O resultado é semelhante ao seguinte:
```
    - image: nginx
      image: nginx:latest
        - image: nginx
        - image: nginx
    
```

Execute os comandos anteriores para todos os clusters do GKE em todos os Trusted Cloud projetos para uma cobertura total.

Identifique a frequência de obtenção de dados de um registo de terceiros

Em projetos que extraem de registos de terceiros, use informações sobre a frequência de extração de imagens para determinar se a sua utilização está perto ou acima de quaisquer limites de taxa que o registo de terceiros aplique.

Recolha dados de registo

Crie um destino de registos para exportar dados para o BigQuery. Um destino de registos inclui um destino e uma consulta que seleciona as entradas de registo a exportar. Pode criar um destino consultando projetos individuais ou usar um script para recolher dados em vários projetos.

Para criar um destino para um único projeto:

Na Trusted Cloud consola, aceda à página Explorador de registos:
Aceda ao Explorador de registos

Se usar a barra de pesquisa para encontrar esta página, selecione o resultado cuja legenda é Registo.
Escolha um Trusted Cloud projeto.
No separador Criador de consultas, introduza a seguinte consulta:
```
  resource.type="k8s_pod"
  jsonPayload.reason="Pulling"
```
Altere o filtro do histórico de alterações de Última hora para Últimos 7 dias.
Clique em Executar consulta.
Depois de verificar que os resultados são apresentados corretamente, clique em Ações > Criar destino.
Na caixa de diálogo Detalhes da sincronização, conclua o seguinte:
1. No campo Nome do destino, introduza image_pull_logs.
2. Na Descrição do destino, introduza uma descrição do destino.
Clicar em Seguinte.
Na caixa de diálogo Destino de sincronização, selecione os seguintes valores:
1. No campo Selecionar serviço de destino, selecione Conjunto de dados do BigQuery.
2. No campo Selecionar conjunto de dados do BigQuery, selecione Criar um novo conjunto de dados do BigQuery e preencha as informações necessárias na caixa de diálogo que é aberta. Para mais informações sobre como criar um conjunto de dados do BigQuery, consulte o artigo Criar conjuntos de dados.
3. Clique em Criar conjunto de dados.
Clicar em Seguinte.

Na secção Escolha os registos a incluir no destino, a consulta corresponde à consulta que executou no separador Criador de consultas.
Clicar em Seguinte.
Opcional: escolha os registos a filtrar da entrada. Para mais informações sobre como consultar e filtrar dados do Cloud Logging, consulte o idioma de consulta do Logging.
Clique em Criar destino.

O destino de registo é criado.

Para criar um destino para vários projetos:

Abra o Cloud Shell.

Execute os seguintes comandos no Cloud Shell:

PROJECTS="PROJECT-LIST"
DESTINATION_PROJECT="DATASET-PROJECT"
DATASET="DATASET-NAME"

for source_project in $PROJECTS
do
  gcloud logging --project="${source_project}" sinks create image_pull_logs bigquery.googleapis.com/projects/${DESTINATION_PROJECT}/datasets/${DATASET} --log-filter='resource.type="k8s_pod" jsonPayload.reason="Pulling"'
done

onde

PROJECT-LIST é uma lista de Trusted Cloud IDs de projetos, separados por espaços. Por exemplo, project1 project2 project3.
DATASET-PROJECT é o projeto onde quer armazenar o seu conjunto de dados.
DATASET-NAME é o nome do conjunto de dados, por exemplo, image_pull_logs.

Depois de criar um destino, os dados demoram algum tempo a fluir para as tabelas do BigQuery, consoante a frequência com que as imagens são extraídas.

Consulta para a frequência de extração

Assim que tiver uma amostra representativa de obtenções de imagens que as suas compilações fazem, execute uma consulta para a frequência de obtenção.

Aceda à consola do BigQuery.

Execute a seguinte consulta:

SELECT
  REGEXP_EXTRACT(jsonPayload.message, r'"(.*?)"') AS imageName,
  COUNT(*) AS numberOfPulls
FROM
      `DATASET-PROJECT.DATASET-NAME.events_*`
GROUP BY
      imageName
ORDER BY
      numberOfPulls DESC

onde

DATASET-PROJECT é o projeto que contém o seu conjunto de dados.
DATASET-NAME é o nome do conjunto de dados.

Copie imagens para o Artifact Registry

Depois de identificar as imagens de registos de terceiros, pode copiá-las para o Artifact Registry. A ferramenta gcrane ajuda no processo de cópia.

Crie um ficheiro de texto images.txt com os nomes das imagens que identificou. Por exemplo:
```
ubuntu:18.04
debian:buster
hello-world:latest
redis:buster
jupyter/tensorflow-notebook
```

Transfira gcrane.

  GO111MODULE=on go get github.com/google/go-containerregistry/cmd/gcrane

Crie um script com o nome copy_images.sh para copiar a sua lista de ficheiros.

#!/bin/bash

images=$(cat images.txt)

if [ -z "${AR_PROJECT}" ]
then
    echo ERROR: AR_PROJECT must be set before running this
    exit 1
fi

for img in ${images}
do
    gcrane cp ${img} LOCATION-docker.s3nsregistry.fr/${AR_PROJECT}/${img}
done

Substitua LOCATION pela localização regional do repositório.

Torne o script executável:

  chmod +x copy_images.sh

Execute o script para copiar os ficheiros:
```
AR_PROJECT=${PROJECT}
./copy_images.sh
```

Valide as autorizações

Certifique-se de que as autorizações estão configuradas corretamente antes de atualizar e implementar novamente as suas cargas de trabalho.

Para mais informações, consulte a documentação sobre o controlo de acesso.

Atualize os manifestos para referenciar o Artifact Registry

Atualize os seus Dockerfiles e manifestos para fazer referência ao Artifact Registry em vez do registo de terceiros.

O exemplo seguinte mostra um manifesto que faz referência a um registo de terceiros:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

Esta versão atualizada do manifesto aponta para uma imagem em us-docker.s3nsregistry.fr.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: us-docker.s3nsregistry.fr/<AR_PROJECT>/nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

Para um grande número de manifestos, use o comando sed ou outra ferramenta que possa processar atualizações em vários ficheiros de texto.

Volte a implementar cargas de trabalho

Volte a implementar cargas de trabalho com os manifestos atualizados.

Acompanhe as novas obtenções de imagens executando a seguinte consulta na consola do BigQuery:

SELECT`

FORMAT_TIMESTAMP("%D %R", timestamp) as timeOfImagePull,
REGEXP_EXTRACT(jsonPayload.message, r'"(.*?)"') AS imageName,
COUNT(*) AS numberOfPulls
FROM
  `image_pull_logs.events_*`
GROUP BY
  timeOfImagePull,
  imageName
ORDER BY
  timeOfImagePull DESC,
  numberOfPulls DESC

Todas as novas obtenções de imagens devem ser do Artifact Registry e conter a string docker.s3nsregistry.fr.