CDN 全名為 Content Delivery Network，是一種透過分散在不同地區的 server，用離使用者最近的伺服器來傳送快取內容。而 Cloud CDN，就是借助 Google 分佈在全球各地的網路節點，將內容以快取(Cache)形式預先儲存，以達到最快速的內容交付。對應其他的雲端服務是 :

  • Amazon Web Services (AWS) : Amazon CloudFront
  • Microsoft Azure : Azure CDN

Cloud CDN 會需要與 GCP-Load-Balancer 搭配使用，故建議可以先熟習 GCP 負載平衡器的基本用法和觀念。

以下是一個 CDN 的全球分布架構，如圖所示歐洲使用者可以從荷蘭的節點獲取資料，而不必透過跨大西洋電纜，到位於美國 host server 拿取資料。

架構及工作原理

user 向 GCP-Load-Balancer 請求時，請求首先會送到盡可能距離使用者最近的 Google Frontend （GFE），這時如果有做以下設置:

  • 已啟用 CDN
  • 已配置 GCP-Load-Balancer 的 url-map 將流量路由到指定 Google Backend

則 GFE 會使用 Cloud CDN。接下來會看有無命中緩存來決定接下來的處理:

  • Cache hits :

    如果 GFE 在 Cloud CDN Cache 中查詢到對應 key ，GFE 會直接從 Cloud CDN Cache 內回應使用者 key 對應的內容，不需要原始 server 處理請求。

  • Cache miss :

    如果 GFE 無法從 Cache 中找到請求所需內容， GFE 會將請求轉發給 GCP-Load-Balancer ，然後再將請求轉發到某 server 處理。

Cloud CDN 不會執行任何網址重定向。 Cloud CDN Cache 位於 GFE，故

  • 無論是否啟用 Cloud CDN，請求的網址都保持不變
  • 無論 Cache hits or miss，網址都保持不變

因此在 GCP，開啟 CDN 設定是非常快速方便的。

Cloud CDN Backends

在設定 Google Cloud CDN 時，會需要啟用 Cloud Load Balancing 服務 (require)，其中特別注意Cloud CDN 也有各種類型的 Load-Balancer-Backend 可選取來當作快取的儲存位置，CDN 內容可以來自以下類型的 Backends:

於 CDN 的 backend，這裡特別介紹下 Internet Network Endpoint Groups（NEGs) for external backends

Internet NEGs with external backends

基於 Network Endpoint Group 的官網介紹，我們知道有了 NEG ，則 Google Cloud load balancers 可以提供基於 VM 的 instance group 、 serverless 和 containerized 等等以上 workloads 層面的負載平衡功能，也就是說 NEG 提供了更 granular level 、更精細的層級來分配流量，如下圖所示 :

Network Endpoint Group 提供 GKE 分散流量到 Pod-level，而不只是一般的 VM-level。

那 Internet NEGs with external backends 和 CDN 有什麼關係呢？

因為蠻常 CDN 的存儲位置可能位於地端自有機房，或者是在其他的雲端平台如 AWS 等等，這時就需要設定外部網路端點，而 Cloud Load Balancing 支援將流量代理到在 Google Cloud 之外的外部 backend ，這時就是用 NEG，而整體結構大概可以參考下圖：

這樣 Cloud CDN 就可以透過設定的 NEG 輕鬆支援外部來源的快取。

這功能非常的方便，因為不用把所有的資料，都放到 GCP 雲端上面，放在地端也沒關係，一樣可以使用快取功能。

Cloud CDN Terraform

接下來我們用比較簡單的 GCS 的 Bucket 來做為 CDN Load-Balancer-Backend 的範例，參考 GoogleCloudPlatform-terraform-large-data-sharing-java-webapp。 關鍵部分是 :

  • 通過在後端存儲桶上設置enable_cdn = true來啟用CDN
  • 需要公開 backend 存儲桶的訪問權限
# ------------------------------------------------------------------------------
# CREATE A STORAGE BUCKET
# ------------------------------------------------------------------------------

resource "google_storage_bucket" "main" {
  project       = var.project_id
  name          = var.name
  location      = var.location
  labels        = var.labels
  force_destroy = true
}

resource "google_storage_default_object_acl" "policy" {
  bucket = google_storage_bucket.main.name
  role_entity = [
    "READER:allUsers", //非常重要 ! 確保每個 user 都有權限取得 bucket 內的檔案
  ]
}

# ------------------------------------------------------------------------------
# CREATE A BACKEND CDN BUCKET
# ------------------------------------------------------------------------------

resource "google_compute_backend_bucket" "cdn" {
  project     = var.project_id
  name        = "lds-cdn-java"
  bucket_name = var.bucket_name
  enable_cdn  = true // 啟動CDN
  cdn_policy {
    cache_mode        = "CACHE_ALL_STATIC"
    client_ttl        = 3600
    default_ttl       = 3600
    max_ttl           = 86400
    negative_caching  = true
    serve_while_stale = 86400
  }
  custom_response_headers = [
    "X-Cache-ID: {cdn_cache_id}",
    "X-Cache-Hit: {cdn_cache_status}",
    "X-Client-Location: {client_region_subdivision}, {client_city}",
    "X-Client-IP-Address: {client_ip_address}"
  ]
}

總結

減少延遲、提升負載量、減少頻寬成本，指標分析也方便

當使用者與主要提供服務的伺服器不在同一地區時，能夠有效地利用多個 CDN 節點分佈於不同地區的優勢，減少使用者訪問內容時的延遲 ; 並且由多個 CDN 能處理更多 request，故能接收更多流量以提升負載量 ; 最後 CDN 的快取(Cache)能有效降低主要 server 流量，從而降低主機成本。

因為 Google Cloud CDN 是 Google Cloud 提供的功能，故和其他雲端服務整合的也很不錯，所以還有一些額外的好處： Cloud CDN 與 Cloud Monitoring 還有 Cloud Logging 緊密整合。提供可用的詳細延遲指標及原始 HTTP 請求記錄檔。另外 user 也可將 monitoring data 匯出至 Cloud Storage 或 BigQuery 進一步分析。

參考資料