GoのアプリをEKS(Fargate)にデプロイしてみた話

自分の場合は、eksctlをかなり前にインストールしていたのでバージョンが古くなっており、クラスター作成時に以下エラーが出ました（最新は0.95.0なのに対し、0.35.0がインストールされていた）。

Resource handler returned message: "unsupported Kubernetes version

上にリンクを記載した手順でeksctlの最新版をインストールすることで解決しました。

名前空間を作成する

k8sクラスターの中がごちゃごちゃになるのはいやなので、アプリケーション用の名前空間を作成します。

kubectl create namespace eks-sample-app

Fargateプロファイルを変更する

Fargateにデプロイする場合、ここが重要です！
この手順を忘れた結果、Podがpendingの状態となり、起動できませんでした。
散々悩んだ結果、ドキュメントを改めて読んでみると、以下の記載が、、（前提じゃなくて、手順の中に組み込んで記載してくれていると嬉しかった）

どうやら、Fargateプロファイルなるものに対して、上記で作成した名前空間eks-sample-appを含めてあげる必要があるようです。

コンソールから設定しました。

デフォルトのFargateプロファイルに名前空間を追加する方法がわからなかったので、新規に作成してデフォルトのものは削除しました。
デフォルトのプロファイルでは、default、kube-systemの名前空間のみが含まれていたので、そこにeks-sample-appを追加した形です。

マニフェストファイルを作る（Deployment）

公式ドキュメントを参考に、Deploymentのマニフェストファイルを作成します。
containersのimageの箇所は、自分で作ったコンテナイメージに変更しています。また、affinityやnodeSelectorの箇所は以下の例では記載していますが、記載しなくても動きました。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: eks-sample-deployment
  namespace: eks-sample-app
  labels:
    app: rekognition-go
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: rekognition-go
  template:
    metadata:
      labels:
        app: rekognition-go
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
              - matchExpressions:
                  - key: kubernetes.io/arch
                    operator: In
                    values:
                      - amd64
                      - arm64
      containers:
        - name: rekognition-go
          image: hisamitsu/rekognition-go:latest
          ports:
            - name: http
              containerPort: 8080
          imagePullPolicy: IfNotPresent
      nodeSelector:
        kubernetes.io/os: linux

以下コマンドで、デプロイします。

kubectl apply -f infra/k8s/eks-sample-deployment.yaml

Podが意図通り作成されていることを確認。

kubectl get pod -n eks-sample-app

結果（Runningになっていたら成功です）

NAME                                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
eks-sample-deployment-795d4bd6c4-rdjc5   1/1     Running   0          5h38m

マニフェストファイルを作る（Service）

続いて、Serviceのマニフェストファイルを作成します。
targetPortには、Pod側で待ち受けているポート（8080）を指定します。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: eks-sample-service
  namespace: eks-sample-app
  labels:
    app: rekognition-go
spec:
  selector:
    app: rekognition-go
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080

これも、デプロイします。

kubectl apply -f infra/k8s/eks-sample-service.yaml

デプロイしたアプリケーションにアクセス（できない、、、）

以上で、デプロイが完了したので、インターネット経由でアプリケーションにアクセスしてみましょう。公式ドキュメントでは、Podの中に入り込んで、そこからcurlコマンドを打っていますが、できればインターネット経由でアクセスしたいですよね。
以下2通りの方針を考えました。

• Serviceにtype: NodePortを設定してクラスタ外からアクセスできるようにして、FargateのパブリックIPからアクセスする
• Serviceにtype: LoadBalancerを設定して、ロードバランサー経由でアクセスする

実は、Fargateの場合は両方とも実現できないんです（Fargateでない場合は、できた記憶がある）。というのも、Fargateには以下の制約があります。

• FargateにパブリックIPアドレスを割り当てることはできない → 1つ目の方針がNGな理由
  • Podはプライベートサブネットに配置して、ロードバランサーなどを経由する必要があります。
• LoadBalancerのCLB/NLBは非対応 → 2つ目の方針がNGな理由
  • k8sのServiceでLoadBalancerを設定すると、デフォルトではCLB（Classic Load Balancer）が作成されますが、Fargateではこれに対応していません。

以上の理由から、Ingress + ALBを経由した構成が必要となります。
以降、その手順を記載します。

ALB Controllerを作成する

ALB Ingressを使うためには、事前にALB Controllerを設定する必要があります。

以下の手順の「Amazon EKS クラスター、サービスアカウントポリシー、RBAC ポリシーの作成」、「Helm を使用して AWS Load Balancer Controller をインストール」を実行します（ここは何もアレンジしていないので、少し雑）。

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: eks-sample-ingress
  namespace: eks-sample-app
  labels:
    app: rekognition-go
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: alb
    alb.ingress.kubernetes.io/scheme: internet-facing
    alb.ingress.kubernetes.io/target-type: ip
spec:
  rules:
    - http:
        paths:
          - path: "/*"
            backend:
              serviceName: eks-sample-service
              servicePort: 80

kubectl apply -f infra/k8s/eks-sample-ingress.yaml