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Cloud Run-Anwendung mit Cloud Deploy bereitstellen

1. Übersicht

In diesem Lab stellen Sie mit Cloud Deploy eine .Net-Anwendung in Cloud Run bereit. Sie erstellen ein Container-Image mit Cloud Build, ohne Dockerfile zu verwenden. Sie richten mit Cloud Deploy eine Pipeline mit drei Zielumgebungen ein und führen die Schritte zum Hochstufen des Release über Umgebungen aus. Abschließend genehmigen Sie die Bereitstellung des Release in der Produktionsumgebung.

Was ist Cloud Build?

Mit Cloud Build können Sie Software schnell in allen Programmiersprachen erstellen.

Was ist Cloud Deploy?

Cloud Deploy ist ein vollständig verwalteter Continuous-Delivery-Dienst. Mit Cloud Deploy können Sie Bereitstellungspipelines für GKE, Anthos und Cloud Run erstellen.

Was ist Cloud Run?

Mit Cloud Run können Sie skalierbare Containeranwendungen in einer beliebigen Sprache (einschließlich Go, Python, Java, Node.js, .NET und Ruby) auf einer vollständig verwalteten Plattform bereitstellen.

Was ist Skaffold?

Skaffold ist ein Befehlszeilentool, das die kontinuierliche Entwicklung für Kubernetes-native Anwendungen ermöglicht. Cloud Deploy verwendet Skaffold für Rendering- und Bereitstellungsvorgänge.

Lerninhalte

In diesem Lab lernen Sie Folgendes:

Cloud Deploy-Pipeline erstellen
Container-Image für eine .Net-Anwendung mit Cloud Build ohne Dockerfile erstellen
Anwendung mit Cloud Deploy in Cloud Run bereitstellen
Cloud Deploy-Releases hochstufen

Vorbereitung

Für dieses Lab wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Cloud Console und mit Shell-Umgebungen vertraut sind.

2. Einrichtung und Anforderungen

Cloud-Projekt einrichten

Melden Sie sich in der Google Cloud Console an und erstellen Sie ein neues Projekt oder verwenden Sie ein vorhandenes Projekt. Wenn Sie noch kein Gmail- oder Google Workspace-Konto haben, müssen Sie eines erstellen.

Der Projektname ist der Anzeigename für die Projektteilnehmer. Es handelt sich um eine Zeichenfolge, die von Google APIs nicht verwendet wird. Sie können sie jederzeit aktualisieren.
Die Projekt-ID ist für alle Google Cloud-Projekte eindeutig und unveränderlich. Sie kann nach dem Festlegen nicht mehr geändert werden. Die Cloud Console generiert automatisch einen eindeutigen String. ist Ihnen meist egal, was es ist. In den meisten Codelabs musst du dich auf die Projekt-ID beziehen, die üblicherweise als PROJECT_ID gekennzeichnet ist. Wenn Ihnen die generierte ID nicht gefällt, können Sie eine weitere zufällige ID erstellen. Alternativ können Sie einen eigenen verwenden und nachsehen, ob er verfügbar ist. Sie kann nach diesem Schritt nicht mehr geändert werden und bleibt für die Dauer des Projekts bestehen.
Zur Information gibt es noch einen dritten Wert, die Projektnummer, die von manchen APIs verwendet wird. Weitere Informationen zu allen drei Werten finden Sie in der Dokumentation.

Als Nächstes müssen Sie in der Cloud Console die Abrechnung aktivieren, um Cloud-Ressourcen/APIs verwenden zu können. Dieses Codelab sollte ohne großen Aufwand betrieben werden. Wenn Sie Ressourcen herunterfahren möchten, um über diese Anleitung hinaus keine Kosten zu verursachen, können Sie die von Ihnen erstellten Ressourcen oder das gesamte Projekt löschen. Neue Google Cloud-Nutzer haben Anspruch auf eine kostenlose Testversion von 300$.

Umgebung einrichten

Aktivieren Sie Cloud Shell, indem Sie auf das Symbol rechts neben der Suchleiste klicken.

Führen Sie in Cloud Shell den folgenden Befehl aus, um die Umgebungsvariablen für das Projekt festzulegen:

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

APIs aktivieren:

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

Erstellen Sie ein Artifact Registry-Repository zum Speichern von Anwendungscontainer-Images:

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

3. Konfigurationsdateien prüfen

Anwendungsquellcode klonen:

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

Überprüfen Sie die Cloud Deploy-Pipelinekonfiguration:

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

Prüfen Sie die Datei skaffold.yaml, in der drei Umgebungen definiert sind. Sie verwendet Cloud Run als Zieldienst.

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: {}

Überprüfen Sie die Dienstkonfigurationsdateien.

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

Überprüfen Sie die Datei cloudbuild.yaml mit den Schritten zum Erstellen eines Container-Images und zum Erstellen eines Cloud Deploy-Release:

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. Cloud Deploy-Pipeline erstellen

Ersetzen Sie den Wert _PROJECT_ID in der Datei clouddeploy.yaml:

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

Erstellen Sie eine Cloud Deploy-Pipeline:

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

Überprüfen Sie die erstellte Pipeline in Cloud Deploy.

5. Container-Image erstellen und Release erstellen

Fügen Sie dem Cloud Build-Dienstkonto Berechtigungen für den Cloud Deploy-Operator hinzu:

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

Erstellen Sie ein Container-Image und einen Cloud Deploy-Release:

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

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

Prüfen Sie den erstellten Release in Cloud Deploy. Warten Sie, bis die Bereitstellung in der Entwicklungsumgebung abgeschlossen ist.

6. Release in QA- und PROD-Umgebungen hochstufen

Stufen Sie den Release mithilfe der Cloud Console oder Cloud Shell auf das nächste Ziel(qa-env) hoch.

Hochstufen des Release mit Cloud Shell und dem gcloud-Befehl, um den Release hochzustufen.

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

Warten Sie, bis die Bereitstellung in der QA-Umgebung abgeschlossen ist. Release zum nächsten Ziel(prod-env) hochstufen.

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

Öffnen Sie Cloud Deploy in der Cloud Console und genehmigen Sie den Release für die Produktionsbereitstellung.

Prüfen Sie den Pipelinestatus von Cloud Deploy und die verfügbaren DORA-Messwerte („Bereitstellungsanzahl“, „Bereitstellungshäufigkeit“, „Bereitstellungsfehlerrate“).

Messwert	Beschreibung
Anzahl der Bereitstellungen	Die Gesamtzahl der erfolgreichen und fehlgeschlagenen Bereitstellungen für das endgültige Ziel in Ihrer Bereitstellungspipeline.
Bereitstellungshäufigkeit	Wie oft die Bereitstellungspipeline für das endgültige Ziel in Ihrer Bereitstellungspipeline bereitgestellt wird.Einer der vier wichtigsten Messwerte, die im DORA-Programm (DevOps Research and Assessment) definiert wurden.
Bereitstellungsfehlerrate	Der Prozentsatz der fehlgeschlagenen Roll-outs für das endgültige Ziel in Ihrer Bereitstellungspipeline.

Überprüfen Sie die bereitgestellten Anwendungen in Cloud Run:

7. Glückwunsch!

Glückwunsch, du hast das Codelab abgeschlossen.

Behandelte Themen:

Cloud Deploy-Pipeline erstellen
Container-Image für eine .Net-Anwendung mit Cloud Build erstellen
Anwendung mit Cloud Deploy in Cloud Run bereitstellen
Cloud Deploy-Release hochstufen

Bereinigen

Damit Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden, können Sie entweder das Projekt löschen, das die Ressourcen enthält, oder das Projekt beibehalten und die einzelnen Ressourcen löschen.

Projekt löschen

Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten durch Löschen des für die Anleitung erstellten Projekts.