Tutoriel Cloud Run (python)

Préparation

• OS est Ubuntu 20.04 (64 bits)
• Créer un projet de test dans GCP
• Rendre la commande gcloud disponible
• Référence: documentation du SDK Google Cloud
• Clonez le code du tutoriel.
  • git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git

Vérifier localement

Déplacer le répertoire. cd python-docs-samples/run/system-package

Créez l'image du docker. docker build --tag graphviz:python .

Démarrez le conteneur. docker run --rm -p 9090:8080 -e PORT=8080 graphviz:python

Accédez à l'URL ci-dessous et vérifiez que l'image est affichée. (Il y a un blanc, mais vous pouvez le laisser tel quel) https://localhost:9090/diagram.png?dot=digraph Run { rankdir=LR Code -> Build -> Deploy -> Run }

Confirmé sur GCP

#projet
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=<PROJECT_ID>
#Élevez le conteneur vers GCR
gcloud builds submit --tag gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/graphviz
#Déployer sur Cloud Run
gcloud beta run deploy graphviz --image gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/graphviz

Vous pouvez choisir le produit GCP à utiliser lors du déploiement, mais cette fois, sélectionnez Cloud Run entièrement géré. Puisque l'URL publiée dans le journal est affichée, accédez à l'URL suivante en fonction de celle-ci et vérifiez que la même image que lors de la tentative locale est affichée.

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

Vous pouvez également vérifier les points de terminaison déployés à partir de l 'écran de gestion Cloud Run de la console GCP.

Nettoyer

Si cela reste tel quel, l'application déployée continuera à s'exécuter et cela coûtera de l'argent, alors supprimez-la. Vous pouvez supprimer le point de terminaison depuis l'écran de gestion Cloud Run, supprimez-le donc. En outre, il est possible que vous soyez facturé pour le stockage même s'il existe un référentiel sur GCR (Google Container Registory), supprimez-le également si vous êtes concerné.

Impressions

J'ai mal compris que c'était pour un environnement plus compliqué, mais dans le didacticiel, j'ai trouvé pratique d'exécuter et de publier facilement même une petite application avec seulement un Dockerfile et un seul script. Comme l'environnement peut être défini librement avec le Dockerfile, si vous souhaitez modifier finement l'environnement dans lequel l'application est placée, ou Si vous souhaitez l'utiliser autrement que GCP, c'est-à-dire si vous supposez le multi-cloud, j'ai pensé que Cloud Run serait bien. Cependant, si vous êtes habitué à GAE, je pense que GAE 2nd est presque terminé.