[Cloud Skills Boost] Enterprise Database Migration - Migrating SQL Server Databases to Google Cloud ⑥

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Lab into : Running SQL Server on Google Kubernetes Engine

실습: Google Kubernetes Engine에서 SQL Server 실행

 

• Kubernetes 클러스터 생성
• Kubernetes 클러스터 안에 SQL Server 데이터베이스 구성 및 배포
• 클라이언트에서 데이터베이스에 연결
• Helm을 이용해 SQL Server를 클러스터에 배포

Running SQL Server on Google Kubernetes Engine

Google Kubernetes Engine에서 SQL Server 실행

 

• Kubernetes 클러스터 생성

1. 클라우드 셸을 열어 Kubernetes 클러스터 생성
   

   gcloud container clusters create kubernetes-cluster --zone=us-central1-a​

    
2. 클러스터에 연결
   

   gcloud container clusters get-credentials kubernetes-cluster --zone us-central1-a​

    
3. 연결 확인 테스트
   클러스터를 구성하는 시스템 노드가 나열된 것을 확인
   

   kubectl get nodes​

   

• 클러스터에 SQL Server 구성 및 배포

1. SQL Server 구성 파일이 이미 생성되어 있는 깃허브 리포지토리 복제 및 폴더 변경
   

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst
   
   cd ~/training-data-analyst/courses/db-migration/sql-server-on-gke

2. Open Editor를 클릭해 sql-server-on-gke 폴더에서 volum-claims.yaml 파일을 선택
   이 파일은 SQL Server 소프트웨어용, 데이터용, 트랜잭션 로그용으로 총 세 개의 볼륨을 구성
   

   # mssql base volume claim
   kind: PersistentVolumeClaim
   apiVersion: v1
   metadata:
     name: mssql-base-volume
   spec:
     accessModes:
       - ReadWriteOnce
     resources:
       requests:
         storage: 10Gi
   
   ---
   # mssql data volume claim
   kind: PersistentVolumeClaim
   apiVersion: v1
   metadata:
     name: mssql-mdf-volume
   spec:
     accessModes:
       - ReadWriteOnce
     resources:
       requests:
         storage: 10Gi
   
   ---
   # mssql logs volume claim	  
   kind: PersistentVolumeClaim
   apiVersion: v1
   metadata:
     name: mssql-ldf-volume
   spec:
     accessModes:
       - ReadWriteOnce
     resources:
       requests:
         storage: 10Gi

3. mssql-deployment.yaml 파일을 선택
   이 파일은 SQL Server 배포를 구성하며 Microsoft SQL Server 이미지가 지정되어 있음
   

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: mssql-deployment
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: mssql
     template:
       metadata:
         labels:
           app: mssql
       spec:
         terminationGracePeriodSeconds: 10
         containers:
         - name: mssql
           image: mcr.microsoft.com/mssql/server:2017-latest
           ports:
           - containerPort: 1433
           env:
           - name: ACCEPT_EULA
             value: "Y"
           - name: SA_PASSWORD
             valueFrom:
               secretKeyRef:
                 name: mssql-secrets
                 key: SA_PASSWORD
           - name: MSSQL_DATA_DIR
             value: /var/opt/mssql/mdf
           - name: MSSQL_LOG_DIR
             value: /var/opt/mssql/ldf
             
           volumeMounts:
           - name: mssql-base-volume
             mountPath: /var/opt/mssql
           - name: mssql-ldf-volume
             mountPath: /var/opt/mssql/ldf
           - name: mssql-mdf-volume
             mountPath: /var/opt/mssql/mdf
         volumes:
         - name: mssql-base-volume
           persistentVolumeClaim:
             claimName: mssql-base-volume
         - name: mssql-mdf-volume
           persistentVolumeClaim:
             claimName: mssql-mdf-volume
         - name: mssql-ldf-volume
           persistentVolumeClaim:
             claimName: mssql-ldf-volume

4. mssql-service.yaml 파일을 선택
   이 파일은 데이터베이스에 대한 액세스를 제공하며 로드 밸런서 서비스 유형
   

   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: mssql-deployment
   spec:
     selector:
       app: mssql
     ports:
       - protocol: TCP
         port: 1433
         targetPort: 1433
     type: LoadBalancer

5. Open Terminal을 클릭 후 비밀번호를 설정하는데 사용되는 Kubernetes 비밀을 작성
   

   kubectl create secret generic mssql-secrets --from-literal=SA_PASSWORD="Passw0rd!"​

6. 데이터베이스 배포
   

   kubectl apply -f volume-claims.yaml
   kubectl apply -f mssql-deployment.yaml
   kubectl apply -f mssql-service.yaml​

7. 데이터베이스 배포 확인
   

   kubectl get pods​

   
   

   

8. 로드 밸런서의 IP 주소를 얻어 복사해두기
   

   kubectl get services​

   
   

   

   +) IP 주소 : 23.251.151.77

• 클라이언트 시스템에서 SQL Server 데이터베이스에 연결

1. 콘솔에서 Compute Engine 클릭 후 sql-server-client 이름으로 인스턴스를 생성
   
   

   

2. 머신이 준비되면 SSH를 클릭해 머신에 연결한 후
   SQL 클라이언트 도구가 이미 설치된 Microsoft에서 제공하는 Docker 컨테이너를 실행
3. 대화형 모드에서 컨테이너를 시작
   

   sudo docker run -it mcr.microsoft.com/mssql-tools​

4. GKE 클러스터 내에서 실행 중인 SQL Server 데이터베이스에 연결
   

   sqlcmd -S 23.251.151.77 -U sa -P Passw0rd!

5. 연결 테스트
   

   EXEC sp_databases;
   
   GO​

    
   

   

6. 클라이언트를 종료하고 SSH 창을 닫고 클라우드 셸로 돌아가 SQL Server 배포를 삭제
   

   kubectl delete -f mssql-service.yaml
   kubectl delete -f mssql-deployment.yaml
   kubectl delete -f volume-claims.yaml
   kubectl delete secrets/mssql-secrets​