Cloud Run Tutorial (Python)

Vorbereitung

• Betriebssystem ist Ubuntu 20.04 (64-Bit)
• Erstellen Sie ein Testprojekt in GCP
• Stellen Sie den Befehl gcloud zur Verfügung
• Referenz: Google Cloud SDK-Dokumentation
• Klonen Sie den Tutorial-Code.
  • git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git

Überprüfen Sie vor Ort

Verzeichnis verschieben. cd python-docs-samples/run/system-package

Erstellen Sie das Docker-Image. docker build --tag graphviz:python .

Starten Sie den Container. docker run --rm -p 9090:8080 -e PORT=8080 graphviz:python

Greifen Sie auf die unten stehende URL zu und überprüfen Sie, ob das Bild angezeigt wird. (Es gibt ein Leerzeichen, aber Sie können es so lassen, wie es ist) https://localhost:9090/diagram.png?dot=digraph Run { rankdir=LR Code -> Build -> Deploy -> Run }

Bestätigt auf GCP

#Projekt
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=<PROJECT_ID>
#Heben Sie den Behälter auf GCR
gcloud builds submit --tag gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/graphviz
#In Cloud Run bereitstellen
gcloud beta run deploy graphviz --image gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/graphviz

Sie können auswählen, welches GCP-Produkt bei der Bereitstellung verwendet werden soll. Wählen Sie diesmal jedoch Cloud Run vollständig verwaltet aus. Da die im Protokoll veröffentlichte URL angezeigt wird, greifen Sie auf die darauf basierende folgende URL zu und überprüfen Sie, ob dasselbe Bild wie beim lokalen Versuch angezeigt wird.

https://<SERVICE_DOMAIN>/diagram.png?dot=digraph Run { rankdir=LR Code -> Build -> Deploy -> Run }

Sie können die bereitgestellten Endpunkte auch über den Cloud Run-Verwaltungsbildschirm der GCP-Konsole überprüfen.

Aufräumen

Wenn dies unverändert bleibt, wird die bereitgestellte Anwendung weiterhin ausgeführt und kostet Geld. Löschen Sie sie daher. Sie können den Endpunkt auf dem Cloud Run-Verwaltungsbildschirm löschen. Löschen Sie ihn daher. Es besteht auch die Möglichkeit, dass Ihnen die Speichergebühr in Rechnung gestellt wird, selbst wenn sich ein Repository in GCR (Google Container Registory) befindet. Löschen Sie dieses also auch, wenn Sie Bedenken haben.

Impressionen

Ich habe falsch verstanden, dass es sich um eine kompliziertere Umgebung handelt, aber im Tutorial fand ich es praktisch, selbst eine kleine Anwendung mit nur einer Docker-Datei und einem einzigen Skript einfach auszuführen und freizugeben. Da die Umgebung mit der Docker-Datei frei eingestellt werden kann, wenn Sie die Umgebung, in der sich die Anwendung befindet, fein ändern möchten, oder Ich dachte, dass Cloud Run gut wäre, wenn es für andere als GCP verwendet wird, dh wenn Multi-Cloud angenommen wird. Wenn Sie jedoch an GAE gewöhnt sind, denke ich, dass GAE 2nd fast fertig ist.