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使用 Cloud Deploy 部署 Cloud Run 應用程式

1. 總覽

在本研究室中，您將使用 Cloud Deploy 將 .Net 應用程式部署至 Cloud Run。您將使用 Cloud Build 建構容器映像檔，但不使用 Dockerfile。您將使用 Cloud Deploy 設定包含三個目標環境的管道，並完成透過環境推送版本的步驟。最後，您會核准要部署至正式環境的版本。

什麼是 Cloud Build？

Cloud Build 可讓您迅速建構所有程式設計語言版本的軟體。

什麼是 Cloud Deploy？

Cloud Deploy 是一項全代管的持續推送軟體更新服務。您可以使用 Cloud Deploy 建立 GKE、Anthos 和 Cloud Run 的部署管道。

什麼是 Cloud Run？

您可以使用 Cloud Run，在全代管平台上部署以任何語言 (包括 Go、Python、Java、Node.js、.NET 和 Ruby) 編寫的可擴充容器化應用程式。

什麼是 Skaffold？

Skaffold 是一項指令列工具，可為原生 Kubernetes 應用程式提供持續開發功能。Cloud Deploy 會使用 Skaffold 執行算繪和部署作業。

學習目標

本實驗室將說明如何執行下列工作：

建立 Cloud Deploy 管道
使用 Cloud Build 為 .Net 應用程式建立容器映像檔，不使用 Dockerfile
使用 Cloud Deploy 將應用程式部署至 Cloud Run
推送 Cloud Deploy 版本

必要條件

本實驗室假設您已熟悉 Cloud 控制台和殼層環境。

2. 設定和需求

Cloud 專案設定

登入 Google Cloud 控制台，然後建立新專案或重複使用現有專案。如果您還沒有 Gmail 或 Google Workspace 帳戶，請務必建立帳戶。

「Project name」是這個專案參與者的顯示名稱。這是 Google API 不會使用的字元字串。您隨時可以更新。
專案 ID 在所有 Google Cloud 專案中都是不重複的值，且無法變更 (設定後即無法變更)。Cloud 控制台會自動產生一個專屬字串，您通常不需要特別留意。在大多數程式碼研究室中，您都需要參照專案 ID (通常會標示為 PROJECT_ID)。如果您不喜歡系統產生的 ID，可以隨機產生另一組 ID。或者，您也可以自行嘗試，看看是否可用。這項設定在這個步驟後即無法變更，並會在專案期間維持不變。
提醒您，有些 API 會使用第三個值，也就是「專案編號」。如要進一步瞭解這三個值，請參閱說明文件。

接下來，您需要在 Cloud 控制台中啟用帳單功能，才能使用 Cloud 資源/API。執行本程式碼研究室時，費用應該不會太高，甚至可能不收費。如要關閉資源，避免產生教學課程以外的費用，您可以刪除建立的資源，或刪除整個專案。Google Cloud 新使用者可享有 $300 美元的免費試用期。

環境設定

按一下搜尋列右側的圖示，即可啟用 Cloud Shell。

在 Cloud Shell 中執行下列指令，設定專案環境變數：

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID \
--format='value(projectNumber)')
export REGION=us-central1

啟用 API：

gcloud services enable \
  run.googleapis.com \
  cloudbuild.googleapis.com \
  clouddeploy.googleapis.com \
  artifactregistry.googleapis.com

建立 Artifact Registry 存放區來儲存應用程式容器映像檔：

gcloud artifacts repositories create containers-repo \
  --repository-format=docker \
  --location=${REGION} \
  --description="Containers repository"

3. 查看設定檔

複製應用程式原始碼：

git clone https://github.com/gitrey/deploy-cloudrun-app-with-clouddeploy.git
cd deploy-cloudrun-app-with-clouddeploy

查看 Cloud Deploy 管道設定：

clouddeploy.yaml

apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: DeliveryPipeline
metadata:
 name: cloud-run-pipeline
description: application deployment pipeline
serialPipeline:
 stages:
 - targetId: dev-env
   profiles: [dev]
 - targetId: qa-env
   profiles: [qa]
 - targetId: prod-env
   profiles: [prod]
---

apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: Target
metadata:
 name: dev-env
description: Cloud Run development service
run:
 location: projects/_PROJECT_ID/locations/us-west1
---

apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: Target
metadata:
 name: qa-env
description: Cloud Run QA service
run:
 location: projects/_PROJECT_ID/locations/us-central1
---

apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: Target
metadata:
 name: prod-env
description: Cloud Run PROD service
run:
 location: projects/_PROJECT_ID/locations/us-south1

查看 skaffold.yaml 檔案，瞭解如何定義三個環境，以及如何使用 Cloud Run 做為目標服務。

skaffold.yaml

apiVersion: skaffold/v3alpha1
kind: Config
metadata: 
  name: cloud-run-app
profiles:
- name: dev
  manifests:
    rawYaml:
    - deploy-dev.yaml
- name: qa
  manifests:
    rawYaml:
    - deploy-qa.yaml
- name: prod
  manifests:
    rawYaml:
    - deploy-prod.yaml
deploy:
  cloudrun: {}

查看服務設定檔。

deploy-dev.yaml

kind: Service
metadata:
  name: app-dev
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - image: app
        resources:
          limits:
            cpu: 1000m
            memory: 128Mi

deploy-qa.yaml

kind: Service
metadata:
  name: app-dev
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - image: app

deploy-prod.yaml

apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
  name: app-prod
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - image: app

查看 cloudbuild.yaml 檔案，瞭解建構容器映像檔和建立 Cloud Deploy 版本的步驟：

cloudbuild.yaml

steps:
- name: 'gcr.io/k8s-skaffold/pack'
  entrypoint: 'pack'
  args: ['build',
         '--builder=gcr.io/buildpacks/builder',
         '--publish', '${_REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/containers-repo/app:$BUILD_ID']
  id: Build and package .net app
- name: gcr.io/google.com/cloudsdktool/cloud-sdk:slim
  args: 
      [
        "deploy", "releases", "create", "release-$_RELEASE_TIMESTAMP",
        "--delivery-pipeline", "cloud-run-pipeline",
        "--region", "${_REGION}",
        "--images", "app=${_REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/containers-repo/app:$BUILD_ID"
      ]
  entrypoint: gcloud

4. 建立 Cloud Deploy 管道

請在 clouddeploy.yaml 中替換 _PROJECT_ID 值：

sed -i "s/_PROJECT_ID/$PROJECT_ID/g" clouddeploy.yaml

建立 Cloud Deploy 管道：

gcloud deploy apply \
  --file=clouddeploy.yaml \
  --region=${REGION} \
  --project=${PROJECT_ID}

在 Cloud Deploy 中查看已建立的管道。

5. 建構容器映像檔並建立版本

將 Cloud Deploy 操作員權限新增至 Cloud Build 服務帳戶：

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member=serviceAccount:${PROJECT_NUMBER}@cloudbuild.gserviceaccount.com \
    --role=roles/clouddeploy.operator

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member=serviceAccount:${PROJECT_NUMBER}@cloudbuild.gserviceaccount.com \
    --role=roles/iam.serviceAccountUser

建立容器映像檔和 Cloud Deploy 版本：

export RELEASE_TIMESTAMP=$(date '+%Y%m%d-%H%M%S')

gcloud builds submit \
  --config cloudbuild-plus.yaml \
  --substitutions=_REGION=${REGION},_RELEASE_TIMESTAMP=${RELEASE_TIMESTAMP}

在 Cloud Deploy 中查看已建立的版本。等待部署至開發人員環境的作業完成。

6. 將版本推送至品質確保和實際工作環境

使用 Cloud 控制台或 Cloud Shell，將版本推送至下一個目標(qa-env)。

使用 Cloud Shell 推送版本，執行 gcloud 指令來推送版本。

gcloud beta deploy releases promote \
    --release="release-${RELEASE_TIMESTAMP}" \
    --delivery-pipeline=cloud-run-pipeline \
    --region=${REGION} \
    --quiet

等待部署至 QA 環境的作業完成。將版本推送至下一個目標(prod-env)。

gcloud beta deploy releases promote \
    --release="release-${RELEASE_TIMESTAMP}" \
    --delivery-pipeline=cloud-run-pipeline \
    --region=${REGION} \
    --quiet

在 Cloud Console 中開啟 Cloud Deploy，並核准正式版部署作業。

查看 Cloud Deploy 管道狀態和可用的 DORA 指標 (「部署次數」、「部署頻率」、「部署失敗率」)。

指標	說明
部署次數	部署至推送管道中最終目標的成功與失敗作業總數。
部署頻率	推送管道部署至您推送管道中最終目標的頻率。DevOps Research and Assessment (DORA) 計畫所定義的四大關鍵指標之一。
部署失敗率	將內容發布至推送管道中最終目標的失敗百分比。

查看 Cloud Run 中已部署的應用程式：

7. 恭喜！

恭喜，您已完成程式碼研究室！

課程內容：

如何建立 Cloud Deploy 管道
如何使用 Cloud Build 為 .Net 應用程式建立容器映像檔
如何使用 Cloud Deploy 將應用程式部署至 Cloud Run
如何推送 Cloud Deploy 版本

清除所用資源

如要避免系統向您的 Google Cloud 帳戶收取本教學課程所用資源的費用，請刪除含有相關資源的專案，或者保留專案但刪除個別資源。

刪除專案

如要避免付費，最簡單的方法就是刪除您為了本教學課程所建立的專案。