วิธีตั้งเวลางาน Cloud Run ภายในขอบเขตการควบคุมบริการ VPC

1. บทนำ

ภาพรวม

หากโปรเจ็กต์ GCP อยู่ภายในขอบเขต SC ของ VPC คุณจะต้องทําตามขั้นตอนเพิ่มเติมเพื่อตั้งค่างานที่ตั้งเวลาไว้ เนื่องจาก Cloud Scheduler ทริกเกอร์งานภายในขอบเขต VPC SC โดยตรงไม่ได้ คุณจึงต้องส่งคำขอผ่านพร็อกซีผ่านคอมโพเนนต์อื่น เราขอแนะนำให้ใช้บริการ Cloud Run เป็นพร็อกซีนี้

สถาปัตยกรรมจะมีลักษณะดังนี้

แผนภาพ Cloud Scheduler ที่ทริกเกอร์บริการ Cloud Run ซึ่งเรียกใช้งาน Cloud Run

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

  • วิธีเรียกใช้งาน Cloud Run ตามกำหนดการภายในขอบเขต VPC SC
  • วิธีสร้างบริการ Cloud Run ที่ทริกเกอร์งาน Cloud Run โดยใช้ไลบรารีไคลเอ็นต์ Cloud Run
  • วิธีกำหนดค่า Cloud Scheduler ให้เรียกใช้บริการ Cloud Run ตามกำหนดการ

2. ก่อนเริ่มต้น

ก่อนอื่น โปรดตรวจสอบว่าคุณได้ทำตามขั้นตอนในการตั้งค่า Cloud Run สำหรับการควบคุมบริการ VPC แล้ว

ต่อไป ให้ตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมที่จะใช้ในโค้ดแล็บนี้

PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
REGION=<YOUR_REGION>
AR_REPO=sample-job-repo
CLOUD_RUN_SERVICE=job-runner-service
CLOUD_RUN_JOB=sample-job
CLOUD_SCHEDULER=job-scheduler
SERVICE_ACCOUNT="cloud-run-invoker-sa"
SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS=$SERVICE_ACCOUNT@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
NETWORK=default
SUBNET=default

3. สร้างงาน Cloud Run

Codelab นี้ใช้คอนเทนเนอร์งาน Cloud Run ตัวอย่าง

ก่อนอื่น ให้สร้างที่เก็บ Artifact Registry สําหรับคอนเทนเนอร์งาน Cloud Run

gcloud artifacts repositories create $AR_REPO --repository-format=docker --location=$REGION --description="codelab for Cloud Run jobs on schedule within VPC SC"

จากนั้นคัดลอกคอนเทนเนอร์งาน Cloud Run ตัวอย่างไปยังที่เก็บอาร์ติแฟกต์ภายในโปรเจ็กต์ที่กําหนดค่า SC ของ VPC คุณสามารถใช้เครื่องมือ gcrane ได้โดยทําตามวิธีการติดตั้งเหล่านี้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ gcrane ได้ในเอกสารประกอบสำหรับการคัดลอกรูปภาพระหว่างที่เก็บข้อมูล

gcrane cp us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job:latest $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/$AR_REPO/$CLOUD_RUN_JOB:latest

ประการที่ 2 ให้ทำให้งาน Cloud Run ของคุณเป็นไปตามข้อกำหนดของการควบคุมบริการ VPC

gcloud run jobs create $CLOUD_RUN_JOB --region $REGION \
 --image $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/$AR_REPO/$CLOUD_RUN_JOB:latest \
 --network=$NETWORK \
 --subnet=$SUBNET \
 --vpc-egress=all-traffic

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างงานได้โดยทำตามขั้นตอนที่ระบุไว้ในเอกสารประกอบเกี่ยวกับงาน Cloud Run

4. สร้างบัญชีบริการ

Cloud Run จะใช้บัญชีบริการนี้เพื่อเรียกใช้งาน Cloud Run

ขั้นแรก ให้สร้างบัญชีบริการโดยเรียกใช้คําสั่งนี้

gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT \
  --display-name="Cloud Run to run a Cloud Run job"

ประการที่ 2 ให้มอบบทบาทผู้เรียกใช้ Cloud Run และบทบาทผู้ดู Cloud Run ให้กับบัญชีบริการ

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
  --role=roles/run.invoker

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
  --role=roles/run.viewer

5. สร้างบริการ Cloud Run

ในขั้นตอนนี้ คุณจะนำบริการ Cloud Run ไปใช้งานเป็นพร็อกซี

mkdir job-runner-service && cd $_

สร้างไฟล์ชื่อ main.py ด้วยโค้ดต่อไปนี้

import os
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

# pip install google-cloud-run
from google.cloud import run_v2

@app.route('/')
def hello():

    client = run_v2.JobsClient()

    # UPDATE TO YOUR JOB NAME, REGION, AND PROJECT ID
    job_name = 'projects/YOUR_PROJECT_ID/locations/YOUR_JOB_REGION/jobs/YOUR_JOB_NAME' 

    print("Triggering job...")
    request = run_v2.RunJobRequest(name=job_name)
    operation = client.run_job(request=request)
    response = operation.result()

    print(response)
    return "Done!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", 8080)))

สร้างไฟล์ชื่อ requirements.txt ด้วยโค้ดต่อไปนี้

google-cloud-run
flask

สุดท้าย ให้สร้าง Dockerfile

FROM python:3.9-slim-buster
# for logging purposes
ENV PYTHONUNBUFFERED=True

WORKDIR /app

COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python3", "main.py"]

จากนั้นสร้างคอนเทนเนอร์โดยใช้คำสั่ง Docker ต่อไปนี้ โปรดทราบว่าการติดตั้งใช้งานตามแหล่งที่มาอาจตั้งค่าได้ยากในสภาพแวดล้อม VPC SC หากคุณมีพิพลินสายงานสร้างและทำให้ใช้งานได้อยู่แล้ว ให้ใช้เพื่อสร้างซอร์สโค้ดลงในคอนเทนเนอร์และทำให้คอนเทนเนอร์ใช้งานได้เป็นบริการ Cloud Run

docker build -t $CLOUD_RUN_SERVICE .

docker tag $CLOUD_RUN_SERVICE $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/$AR_REPO/$CLOUD_RUN_SERVICE

docker push $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/$AR_REPO/$CLOUD_RUN_SERVICE

จากนั้นทำให้บริการ Cloud Run ของคุณเป็นไปตามข้อกำหนดของการควบคุมบริการ VPC

gcloud run deploy $CLOUD_RUN_SERVICE --region $REGION \
 --image $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/$AR_REPO/$CLOUD_RUN_SERVICE \
 --service-account $SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
 --network=$NETWORK \
 --subnet=$SUBNET \
 --vpc-egress=all-traffic \
 --no-allow-unauthenticated \
 --ingress internal

บันทึก URL ปลายทางของบริการโดยเรียกใช้คําสั่งนี้

SERVICE_URL=$(gcloud run services describe $CLOUD_RUN_SERVICE --region $REGION --format 'value(status.url)')

6. สร้างงาน Cloud Scheduler เพื่อทริกเกอร์บริการ

# create the Cloud Scheduler job
gcloud scheduler jobs create http $CLOUD_SCHEDULER \
  --location=$REGION \
  --schedule="0 0 1 * *" \
  --uri=$SERVICE_URL \
  --http-method=GET \
  --oidc-service-account-email=$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS

เมื่อสร้างงาน Cloud Scheduler แล้ว คุณสามารถเรียกใช้คําสั่งต่อไปนี้เพื่อเรียกใช้งาน Cloud Scheduler ทันทีเพื่อวัตถุประสงค์ในการทดสอบ

gcloud scheduler jobs run $CLOUD_SCHEDULER --location=$REGION

หมายเหตุ:

คุณอาจต้องรอ 2-3 นาทีเพื่อให้การเรียกใช้งานเสร็จสมบูรณ์ คุณติดตามสถานะได้ในหน้ากำหนดเวลา Cloud Run

ตรวจสอบว่างาน Cloud Run ทำงานสำเร็จโดยเรียกใช้คําสั่งต่อไปนี้

EXECUTION_NAME=$(gcloud run jobs describe $CLOUD_RUN_JOB --region $REGION --format 'value(status.latestCreatedExecution.name)')

gcloud run jobs executions describe $EXECUTION_NAME --region $REGION

และคุณควรเห็นข้อมูลคล้ายกับต่อไปนี้

✔ Execution sample-job-w6hrj in region us-central1
1 task completed successfully
Elapsed time: 28 seconds

7. ยินดีด้วย

ยินดีด้วยที่ทํา Codelab จนเสร็จสมบูรณ์

สิ่งที่เราได้พูดถึงไปแล้ว

  • วิธีเรียกใช้งาน Cloud Run ตามกำหนดการภายในขอบเขต VPC SC
  • วิธีสร้างบริการ Cloud Run ที่ทริกเกอร์งาน Cloud Run โดยใช้ไลบรารีไคลเอ็นต์ Cloud Run
  • วิธีกำหนดค่า Cloud Scheduler ให้เรียกใช้บริการ Cloud Run ตามกำหนดการ

8. ล้างข้อมูล

หากต้องการหลีกเลี่ยงการเรียกเก็บเงินโดยไม่ตั้งใจ (เช่น หากมีการเรียกใช้บริการ Cloud Run โดยไม่ตั้งใจมากกว่าการจัดสรรการเรียกใช้ Cloud Run รายเดือนในรุ่นไม่มีค่าใช้จ่าย) คุณสามารถลบบริการ GCP หรือลบโปรเจ็กต์ที่สร้างไว้ในขั้นตอนที่ 2

หากต้องการลบบริการ Cloud Run และงาน Cloud Run ให้ไปที่ Cloud Console ของ Cloud Run ที่ https://console.cloud.google.com/run แล้วลบบริการ

หากเลือกลบทั้งโปรเจ็กต์ ให้ไปที่ https://console.cloud.google.com/cloud-resource-manager เลือกโปรเจ็กต์ที่สร้างในขั้นตอนที่ 2 แล้วเลือก "ลบ" หากลบโปรเจ็กต์ คุณจะต้องเปลี่ยนโปรเจ็กต์ใน Cloud SDK คุณดูรายการโปรเจ็กต์ทั้งหมดที่ใช้ได้โดยการเรียกใช้ gcloud projects list