1. 簡介
總覽
如果您的 GCP 專案位於 VPC SC 範圍內,則需要採取額外步驟才能設定排程工作。由於 Cloud Scheduler 無法直接在 VPC SC 範圍內觸發工作,因此您必須透過其他元件代理要求。建議您使用 Cloud Run 服務做為這個 Proxy。
架構如下所示:
課程內容
- 如何在虛擬私有雲 SC 範圍內依排程執行 Cloud Run 工作
- 如何建立 Cloud Run 服務,以便使用 Cloud Run 用戶端程式庫觸發 Cloud Run 工作
- 如何設定 Cloud Scheduler,按照時間表叫用 Cloud Run 服務
2. 事前準備
首先,請確認您已按照步驟設定 VPC Service Controls 的 Cloud Run。
接著,設定在本程式碼研究室中會用到的環境變數。
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. 建立 Cloud Run 工作
這個程式碼研究室會使用範例 Cloud Run 工作容器。
首先,請為 Cloud Run 工作容器建立 Artifact Registry 存放區。
gcloud artifacts repositories create $AR_REPO --repository-format=docker --location=$REGION --description="codelab for Cloud Run jobs on schedule within VPC SC"
接下來,請將 Cloud Run 工作範例容器複製到已設定 VPC SC 的專案中的 Artifact Registry。您可以使用 gcrane 工具,按照安裝說明操作即可。如要進一步瞭解 gcrane,請參閱說明文件,瞭解如何在存放區之間複製圖片。
gcrane cp us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job:latest $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/$AR_REPO/$CLOUD_RUN_JOB:latest
其次,部署符合 VPC Service Controls 的 Cloud Run 工作。
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
如要進一步瞭解如何建立工作,請按照 Cloud Run 工作說明文件中列出的步驟操作。
4. 建立服務帳戶
Cloud Run 會使用這個服務帳戶呼叫 Cloud Run 工作。
首先,請執行下列指令建立服務帳戶:
gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT \ --display-name="Cloud Run to run a Cloud Run job"
其次,將 Cloud Run 叫用者角色和 Cloud Run 檢視者角色授予服務帳戶。
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. 建立 Cloud Run 服務
在這個步驟中,您將部署 Cloud Run 服務,做為 Proxy。
mkdir job-runner-service && cd $_
建立名為 main.py
的檔案,並加入下列程式碼。
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)))
建立名為 requirements.txt
的檔案,並加入下列程式碼。
google-cloud-run flask
最後,請建立 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"]
接著,請使用下列 Docker 指令建構容器。請注意,在 VPC SC 環境中,以來源為基礎的部署作業可能難以設定。如果您有現有的建構和部署管道,請使用該管道將原始碼建構至容器,並將容器部署為 Cloud Run 服務。
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
接著,部署符合 VPC Service Controls 的 Cloud Run 服務。
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=$SUBNET \ --vpc-egress=all-traffic \ --no-allow-unauthenticated \ --ingress internal
執行下列指令,儲存服務端點網址:
SERVICE_URL=$(gcloud run services describe $CLOUD_RUN_SERVICE --region $REGION --format 'value(status.url)')
6. 建立 Cloud Scheduler 工作來觸發服務
# 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
建立 Cloud Scheduler 工作後,您可以執行下列指令,立即執行 Cloud Scheduler 工作以進行測試:
gcloud scheduler jobs run $CLOUD_SCHEDULER --location=$REGION
注意:
您可能需要等待幾分鐘,等待工作執行作業完成。您可以在 Cloud Run Scheduler 頁面中追蹤其狀態。
執行下列指令,確認 Cloud Run 工作是否順利執行:
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
您應該會看到類似以下的內容:
✔ Execution sample-job-w6hrj in region us-central1 1 task completed successfully Elapsed time: 28 seconds
7. 恭喜!
恭喜您完成程式碼研究室!
涵蓋內容
- 如何在虛擬私有雲 SC 範圍內依排程執行 Cloud Run 工作
- 如何建立 Cloud Run 服務,以便使用 Cloud Run 用戶端程式庫觸發 Cloud Run 工作
- 如何設定 Cloud Scheduler,按照時間表叫用 Cloud Run 服務
8. 清理
為避免產生意外費用 (例如,如果 Cloud Run 服務在免費方案中意外呼叫的次數超過每月分配的呼叫次數),您可以刪除 GCP 服務,或是刪除在步驟 2 中建立的專案。
如要刪除 Cloud Run 服務和 Cloud Run 工作,請前往 Cloud Run 雲端控制台 (https://console.cloud.google.com/run) 並刪除服務。
如果您選擇刪除整個專案,可以前往 https://console.cloud.google.com/cloud-resource-manager,選取您在步驟 2 中建立的專案,然後選擇「Delete」(刪除)。如果您刪除專案,就必須在 Cloud SDK 中變更專案。您可以執行 gcloud projects list
來查看所有可用專案的清單。