Giới thiệu về cách điều phối không máy chủ bằng Quy trình công việc

Giới thiệu về tính năng điều phối không cần máy chủ bằng Workflows

Thông tin về lớp học lập trình này

Lần cập nhật gần đây nhất: thg 3 19, 2025

Tác giả: atamel

1. Giới thiệu

Bạn có thể sử dụng Quy trình công việc để tạo quy trình công việc không máy chủ liên kết một loạt tác vụ không máy chủ với nhau theo thứ tự bạn xác định. Bạn có thể kết hợp sức mạnh của các API của Google Cloud, các sản phẩm không máy chủ như Cloud Functions và Cloud Run, cũng như các lệnh gọi đến API bên ngoài để tạo các ứng dụng không máy chủ linh hoạt.

Quy trình làm việc không yêu cầu quản lý cơ sở hạ tầng và mở rộng liền mạch theo nhu cầu, bao gồm cả việc giảm quy mô xuống 0. Với mô hình giá thanh toán theo mức sử dụng, bạn chỉ trả tiền cho thời gian thực thi.

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tìm hiểu cách kết nối nhiều dịch vụ của Google Cloud và API HTTP bên ngoài với Quy trình công việc. Cụ thể hơn, bạn sẽ kết nối hai dịch vụ Cloud Functions công khai, một dịch vụ Cloud Run riêng tư và một API HTTP công khai bên ngoài vào một quy trình công việc.

Kiến thức bạn sẽ học được

• Kiến thức cơ bản về Quy trình công việc.
• Cách kết nối các Hàm trên đám mây công khai với Quy trình công việc.
• Cách kết nối các dịch vụ Cloud Run riêng tư với Quy trình công việc.
• Cách kết nối API HTTP bên ngoài với Quy trình công việc.

2. Cách thiết lập và các yêu cầu

Thiết lập môi trường theo tốc độ của riêng bạn

1. Đăng nhập vào Cloud Console rồi tạo một dự án mới hoặc sử dụng lại một dự án hiện có. (Nếu chưa có tài khoản Gmail hoặc G Suite, bạn phải tạo một tài khoản.)

Lưu ý: Bạn có thể dễ dàng truy cập vào Cloud Console bằng cách ghi nhớ URL của bảng điều khiển này là console.cloud.google.com.

Hãy ghi nhớ mã dự án, một tên duy nhất trên tất cả các dự án Google Cloud (tên ở trên đã được sử dụng và sẽ không hoạt động đối với bạn, rất xin lỗi!). Mã này sẽ được gọi là PROJECT_ID ở phần sau của lớp học lập trình này.

Lưu ý: Nếu đang sử dụng tài khoản Gmail, bạn có thể đặt vị trí mặc định thành Không có tổ chức. Nếu bạn đang sử dụng tài khoản G Suite, hãy chọn một vị trí phù hợp với tổ chức của bạn.

2. Tiếp theo, bạn cần bật tính năng thanh toán trong Cloud Console để sử dụng các tài nguyên của Google Cloud.

Việc tham gia lớp học lập trình này sẽ không tốn kém nhiều chi phí, nếu có. Hãy nhớ làm theo mọi hướng dẫn trong phần "Dọn dẹp". Phần này sẽ hướng dẫn bạn cách tắt các tài nguyên để bạn không phải trả phí sau khi kết thúc hướng dẫn này. Người dùng mới của Google Cloud đủ điều kiện tham gia chương trình Dùng thử miễn phí 300 USD.

Khởi động Cloud Shell

Mặc dù có thể điều khiển Google Cloud từ xa trên máy tính xách tay, nhưng trong lớp học lập trình này, bạn sẽ sử dụng Google Cloud Shell, một môi trường dòng lệnh chạy trên đám mây.

Trên Bảng điều khiển GCP, hãy nhấp vào biểu tượng Cloud Shell trên thanh công cụ trên cùng bên phải:

Quá trình cấp phép và kết nối với môi trường chỉ mất vài phút. Khi hoàn tất, bạn sẽ thấy như sau:

Máy ảo này được tải sẵn tất cả các công cụ phát triển mà bạn cần. Ứng dụng này cung cấp một thư mục gốc 5 GB ổn định và chạy trên Google Cloud, giúp nâng cao đáng kể hiệu suất mạng và xác thực. Bạn có thể hoàn thành mọi công việc trong lớp học lập trình này chỉ bằng một trình duyệt.

3. Tổng quan về Workflows

Thông tin cơ bản

Quy trình công việc bao gồm một loạt các bước được mô tả bằng cú pháp dựa trên YAML của Quy trình công việc. Đây là định nghĩa của quy trình công việc. Để biết nội dung giải thích chi tiết về cú pháp YAML của Quy trình, hãy xem trang Tài liệu tham khảo về cú pháp.

Khi được tạo, quy trình công việc sẽ được triển khai để sẵn sàng thực thi. Một lần thực thi là một lần chạy logic duy nhất có trong định nghĩa của quy trình công việc. Tất cả các lần thực thi quy trình công việc đều độc lập và sản phẩm hỗ trợ nhiều lần thực thi đồng thời.

Bật các dịch vụ

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ kết nối các dịch vụ Cloud Functions, Cloud Run với Workflows. Bạn cũng sẽ sử dụng Cloud Build và Cloud Storage trong quá trình xây dựng dịch vụ.

Bật tất cả các dịch vụ cần thiết:

gcloud services enable \
  cloudfunctions.googleapis.com \
  run.googleapis.com \
  workflows.googleapis.com \
  cloudbuild.googleapis.com \
  storage.googleapis.com

Trong bước tiếp theo, bạn sẽ kết nối hai Hàm trên đám mây với nhau trong một quy trình công việc.

4. Triển khai Cloud Function đầu tiên

Hàm đầu tiên là trình tạo số ngẫu nhiên trong Python.

Tạo và chuyển đến thư mục cho mã hàm:

mkdir ~/randomgen
cd ~/randomgen

Tạo tệp main.py trong thư mục có nội dung sau:

import random, json
from flask import jsonify

def randomgen(request):
    randomNum = random.randint(1,100)
    output = {"random":randomNum}
    return jsonify(output)

Khi nhận được yêu cầu HTTP, hàm này sẽ tạo một số ngẫu nhiên trong khoảng từ 1 đến 100 và trả về ở định dạng JSON cho phương thức gọi.

Hàm này dựa vào Flask để xử lý HTTP và chúng ta cần thêm hàm đó làm phần phụ thuộc. Các phần phụ thuộc trong Python được quản lý bằng pip và được thể hiện trong tệp siêu dữ liệu có tên requirements.txt.

Tạo tệp requirements.txt trong cùng thư mục có nội dung sau:

flask>=1.0.2

Triển khai hàm bằng trình kích hoạt HTTP và cho phép các yêu cầu chưa xác thực bằng lệnh sau:

gcloud functions deploy randomgen \
    --runtime python312 \
    --trigger-http \
    --allow-unauthenticated

Sau khi triển khai hàm, bạn có thể thấy URL của hàm trong thuộc tính url hiển thị trong bảng điều khiển hoặc hiển thị bằng lệnh gcloud functions describe.

Bạn cũng có thể truy cập vào URL của hàm đó bằng lệnh curl sau:

curl $(gcloud functions describe randomgen --format='value(url)')

Hàm đã sẵn sàng cho quy trình công việc.

5. Triển khai Cloud Function thứ hai

Hàm thứ hai là hệ số. Hàm này nhân giá trị đầu vào đã nhận được với 2.

Tạo và chuyển đến thư mục cho mã hàm:

mkdir ~/multiply
cd ~/multiply

Tạo tệp main.py trong thư mục có nội dung sau:

import random, json
from flask import jsonify

def multiply(request):
    request_json = request.get_json()
    output = {"multiplied":2*request_json['input']}
    return jsonify(output)

Khi nhận được yêu cầu HTTP, hàm này sẽ trích xuất input từ phần nội dung JSON, nhân số này với 2 và trả về ở định dạng JSON cho phương thức gọi.

Tạo tệp requirements.txt tương tự trong cùng thư mục với nội dung sau:

flask>=1.0.2

Triển khai hàm bằng trình kích hoạt HTTP và cho phép các yêu cầu chưa xác thực bằng lệnh sau:

gcloud functions deploy multiply \
    --runtime python312 \
    --trigger-http \
    --allow-unauthenticated

Sau khi triển khai hàm, bạn cũng có thể truy cập vào URL của hàm đó bằng lệnh curl sau:

curl $(gcloud functions describe multiply --format='value(url)') \
-X POST \
-H "content-type: application/json" \
-d '{"input": 5}'

Hàm đã sẵn sàng cho quy trình công việc.

6. Kết nối hai Cloud Functions

Trong quy trình công việc đầu tiên, hãy kết nối hai hàm này với nhau.

Tạo tệp workflow.yaml có nội dung sau.

Hãy nhớ thay thế các giá trị URL bằng URL thực tế của các hàm với đúng khu vực và mã dự án

- randomgenFunction:
    call: http.get
    args:
        url: https://<region>-<project-id>.cloudfunctions.net/randomgen
    result: randomgenResult
- multiplyFunction:
    call: http.post
    args:
        url: https://<region>-<project-id>.cloudfunctions.net/multiply
        body:
            input: ${randomgenResult.body.random}
    result: multiplyResult
- returnResult:
    return: ${multiplyResult}

Trong quy trình công việc này, bạn nhận được một số ngẫu nhiên từ hàm đầu tiên và truyền số đó đến hàm thứ hai. Kết quả là số ngẫu nhiên được nhân.

Triển khai quy trình công việc đầu tiên:

gcloud workflows deploy workflow --source=workflow.yaml

Thực thi quy trình công việc đầu tiên:

gcloud workflows execute workflow

Sau khi quy trình công việc được thực thi, bạn có thể xem kết quả bằng cách truyền mã thực thi được cung cấp trong bước trước:

gcloud workflows executions describe <your-execution-id> --workflow workflow

Kết quả sẽ bao gồm result và state:

result: '{"body":{"multiplied":108},"code":200 ... } 

...
state: SUCCEEDED

7. Kết nối API HTTP bên ngoài

Tiếp theo, bạn sẽ kết nối math.js dưới dạng một dịch vụ bên ngoài trong quy trình làm việc.

Trong math.js, bạn có thể đánh giá các biểu thức toán học như sau:

curl https://api.mathjs.org/v4/?'expr=log(56)'

Lần này, bạn sẽ sử dụng Cloud Console để cập nhật quy trình làm việc của chúng ta. Tìm Workflows trong Google Cloud Console:

Tìm quy trình làm việc của bạn rồi nhấp vào thẻ Definition:

Chỉnh sửa định nghĩa quy trình công việc và thêm lệnh gọi đến math.js.

Hãy nhớ thay thế các giá trị URL bằng URL thực tế của các hàm với đúng khu vực và mã dự án

- randomgenFunction:
    call: http.get
    args:
        url: https://<region>-<project-id>.cloudfunctions.net/randomgen
    result: randomgenResult
- multiplyFunction:
    call: http.post
    args:
        url: https://<region>-<project-id>.cloudfunctions.net/multiply
        body:
            input: ${randomgenResult.body.random}
    result: multiplyResult
- logFunction:
    call: http.get
    args:
        url: https://api.mathjs.org/v4/
        query:
            expr: ${"log(" + string(multiplyResult.body.multiplied) + ")"}
    result: logResult
- returnResult:
    return: ${logResult}

Quy trình công việc hiện cung cấp đầu ra của hàm nhân vào lệnh gọi hàm nhật ký trong math.js.

Giao diện người dùng sẽ hướng dẫn bạn chỉnh sửa và triển khai quy trình công việc. Sau khi triển khai, hãy nhấp vào Execute để thực thi quy trình công việc. Bạn sẽ thấy thông tin chi tiết về quá trình thực thi:

Lưu ý mã trạng thái 200 và body với kết quả của hàm nhật ký.

Bạn vừa tích hợp một dịch vụ bên ngoài vào quy trình làm việc của chúng ta, thật tuyệt vời!

8. Triển khai dịch vụ Cloud Run

Trong phần cuối cùng, hãy hoàn tất quy trình làm việc bằng một lệnh gọi đến dịch vụ Cloud Run riêng tư. Điều này có nghĩa là quy trình công việc cần được xác thực để gọi dịch vụ Cloud Run.

Dịch vụ Cloud Run trả về math.floor của số được truyền vào.

Tạo và chuyển đến thư mục cho mã dịch vụ:

mkdir ~/floor
cd ~/floor

Tạo tệp app.py trong thư mục có nội dung sau:

import json
import logging
import os
import math

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['POST'])
def handle_post():
    content = json.loads(request.data)
    input = float(content['input'])
    return f"{math.floor(input)}", 200

if __name__ != '__main__':
    # Redirect Flask logs to Gunicorn logs
    gunicorn_logger = logging.getLogger('gunicorn.error')
    app.logger.handlers = gunicorn_logger.handlers
    app.logger.setLevel(gunicorn_logger.level)
    app.logger.info('Service started...')
else:
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=int(os.environ.get('PORT', 8080)))

Cloud Run triển khai các vùng chứa, vì vậy, bạn cần có Dockerfile và vùng chứa cần liên kết với biến môi trường 0.0.0.0 và PORT, do đó, mã ở trên.

Khi nhận được yêu cầu HTTP, hàm này sẽ trích xuất input từ phần nội dung JSON, gọi math.floor và trả về kết quả cho phương thức gọi.

Trong cùng thư mục, hãy tạo Dockerfile sau:

# Use an official lightweight Python image.
# https://hub.docker.com/_/python
FROM python:3.7-slim

# Install production dependencies.
RUN pip install Flask gunicorn

# Copy local code to the container image.
WORKDIR /app
COPY . .

# Run the web service on container startup. Here we use the gunicorn
# webserver, with one worker process and 8 threads.
# For environments with multiple CPU cores, increase the number of workers
# to be equal to the cores available.
CMD exec gunicorn --bind 0.0.0.0:8080 --workers 1 --threads 8 app:app

Tạo vùng chứa:

export SERVICE_NAME=floor
gcloud builds submit --tag gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/${SERVICE_NAME}

Sau khi tạo vùng chứa, hãy triển khai vùng chứa đó lên Cloud Run. Hãy lưu ý đến cờ no-allow-unauthenticated. Điều này đảm bảo rằng dịch vụ chỉ chấp nhận các lệnh gọi đã xác thực:

gcloud run deploy ${SERVICE_NAME} \
  --image gcr.io/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/${SERVICE_NAME} \
  --platform managed \
  --no-allow-unauthenticated

Sau khi triển khai, dịch vụ sẽ sẵn sàng cho quy trình công việc.

9. Kết nối dịch vụ Cloud Run

Trước khi có thể định cấu hình Workflows để gọi dịch vụ Cloud Run riêng tư, bạn cần tạo một tài khoản dịch vụ để Workflows sử dụng:

export SERVICE_ACCOUNT=workflows-sa
gcloud iam service-accounts create ${SERVICE_ACCOUNT}

Cấp vai trò run.invoker cho tài khoản dịch vụ. Thao tác này sẽ cho phép tài khoản dịch vụ gọi các dịch vụ Cloud Run đã xác thực:

gcloud projects add-iam-policy-binding ${GOOGLE_CLOUD_PROJECT} \
    --member "serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT}@${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}.iam.gserviceaccount.com" \
    --role "roles/run.invoker"

Cập nhật định nghĩa quy trình công việc trong workflow.yaml để thêm dịch vụ Cloud Run. Lưu ý cách bạn cũng đưa trường auth vào để đảm bảo Quy trình làm việc truyền mã thông báo xác thực trong các lệnh gọi đến dịch vụ Cloud Run:

Hãy nhớ thay thế các giá trị URL bằng URL thực tế của các hàm với đúng khu vực và mã dự án

- randomgenFunction:
    call: http.get
    args:
        url: https://<region>-<project-id>.cloudfunctions.net/randomgen
    result: randomgenResult
- multiplyFunction:
    call: http.post
    args:
        url: https://<region>-<project-id>.cloudfunctions.net/multiply
        body:
            input: ${randomgenResult.body.random}
    result: multiplyResult
- logFunction:
    call: http.get
    args:
        url: https://api.mathjs.org/v4/
        query:
            expr: ${"log(" + string(multiplyResult.body.multiplied) + ")"}
    result: logResult
- floorFunction:
    call: http.post
    args:
        url: https://floor-<random-hash>.run.app
        auth:
            type: OIDC
        body:
            input: ${logResult.body}
    result: floorResult
- returnResult:
    return: ${floorResult}

Cập nhật quy trình làm việc. Lần này, truyền vào tài khoản dịch vụ:

gcloud workflows deploy workflow \
    --source=workflow.yaml \
    --service-account=${SERVICE_ACCOUNT}@${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}.iam.gserviceaccount.com

Thực thi quy trình công việc:

gcloud workflows execute workflow

Sau vài giây, bạn có thể xem quá trình thực thi quy trình công việc để xem kết quả:

gcloud workflows executions describe <your-execution-id> --workflow workflow

Kết quả sẽ bao gồm một số nguyên result và state:

result: '{"body":"5","code":200 ... } 

...
state: SUCCEEDED

10. Xin chúc mừng!

Chúc mừng bạn đã hoàn thành lớp học lập trình này.

Nội dung đã đề cập

• Kiến thức cơ bản về Quy trình công việc.
• Cách kết nối các Hàm trên đám mây công khai với Quy trình công việc.
• Cách kết nối các dịch vụ Cloud Run riêng tư với Quy trình công việc.
• Cách kết nối API HTTP bên ngoài với Quy trình công việc.