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如何在 VPC Service Controls 範圍內排定 Cloud Run 工作

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：

圖表：Cloud Scheduler 觸發執行 Cloud Run 工作的 Cloud Run 服務

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。