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Como implantar aplicativos do Cloud Run com o Cloud Deploy

1. Visão geral

Neste laboratório, você vai implantar um aplicativo .Net no Cloud Run usando o Cloud Deploy. Você vai criar uma imagem de contêiner com o Cloud Build sem usar o Dockerfile. Você vai configurar um pipeline com três ambientes de destino com o Cloud Deploy e conhecer as etapas para promover o lançamento usando ambientes. Por fim, você aprovará a versão a ser implantada no ambiente de produção.

O que é o Cloud Build?

Com o Cloud Build, é possível criar softwares rapidamente em todas as linguagens de programação.

O que é o Cloud Deploy?

O Cloud Deploy é um serviço de entrega contínua totalmente gerenciado. Com o Cloud Deploy, é possível criar pipelines de implantação para GKE, Anthos e Cloud Run.

O que é o Cloud Run?

Com o Cloud Run, é possível implantar aplicativos conteinerizados escalonáveis, escritos em qualquer linguagem (incluindo Go, Python, Java, Node.js, .NET e Ruby) em uma plataforma totalmente gerenciada.

O que é o Skaffold?

O Skaffold é uma ferramenta de linha de comando que permite o desenvolvimento contínuo de aplicativos nativos do Kubernetes. O Cloud Deploy usa o Skaffold para operações de renderização e implantação.

O que você vai aprender

Você vai aprender a:

Criar pipeline do Cloud Deploy
Criar uma imagem de contêiner para o aplicativo .Net com o Cloud Build sem usar o Dockerfile
Implante o aplicativo no Cloud Run com o Cloud Deploy
Promover as versões do Cloud Deploy

Pré-requisitos

Para fazer este laboratório, é preciso saber usar o console do Cloud e ambientes shell.

2. Configuração e requisitos

Configuração do projeto do Google Cloud

Faça login no Console do Google Cloud e crie um novo projeto ou reutilize um existente. Crie uma conta do Gmail ou do Google Workspace, se ainda não tiver uma.

O Nome do projeto é o nome de exibição para os participantes do projeto. É uma string de caracteres não usada pelas APIs do Google Você pode atualizar a qualquer momento.
O ID do projeto precisa ser exclusivo em todos os projetos do Google Cloud e não pode ser mudado após a definição. O console do Cloud gera automaticamente uma string exclusiva. normalmente você não se importa com o que seja. Na maioria dos codelabs, é necessário fazer referência ao ID do projeto, que normalmente é identificado como PROJECT_ID. Se você não gostar do ID gerado, pode gerar outro ID aleatório. Como alternativa, você pode tentar o seu próprio e ver se ele está disponível. Ela não pode ser alterada após essa etapa e permanecerá durante a duração do projeto.
Para sua informação, há um terceiro valor, um Número de projeto, que algumas APIs usam. Saiba mais sobre esses três valores na documentação.

Em seguida, ative o faturamento no console do Cloud para usar os recursos/APIs do Cloud. A execução deste codelab não será muito cara, se tiver algum custo. Para encerrar os recursos e não gerar faturamento além deste tutorial, exclua os recursos criados ou exclua o projeto inteiro. Novos usuários do Google Cloud estão qualificados para o programa de US$ 300 de avaliação sem custos.

Configuração do ambiente

Ative o Cloud Shell clicando no ícone à direita da barra de pesquisa.

No Cloud Shell, execute o seguinte comando para definir as variáveis de ambiente do projeto:

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

Ative APIs:

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

Crie o repositório do Artifact Registry para armazenar imagens de contêiner de aplicativo:

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

3. Analise os arquivos de configuração

Clone o código-fonte do aplicativo:

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

Revise a configuração do pipeline do Cloud Deploy:

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

Revise o arquivo skaffold.yaml que define três ambientes e está usando o Cloud Run como serviço de destino.

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: {}

Analise os arquivos de configuração do serviço.

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

Revise o arquivo cloudbuild.yaml com as etapas para criar uma imagem de contêiner e uma versão do Cloud Deploy:

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. Criar pipeline do Cloud Deploy

Substitua o valor _PROJECT_ID no clouddeploy.yaml:

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

Crie o pipeline do Cloud Deploy:

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

Revise o pipeline criado no Cloud Deploy.

5. Criar imagem de contêiner e criar uma versão

Adicione permissões de operador do Cloud Deploy à conta de serviço do Cloud Build:

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

Crie a imagem do contêiner e a versão do Cloud Deploy:

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

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

Revise a versão criada no Cloud Deploy. Aguarde até que a implantação no ambiente de desenvolvimento seja concluída.

6. Promover a versão para os ambientes de controle de qualidade e PROD

Usando o console do Cloud ou o Cloud Shell, promova a versão para o próximo destino(qa-env).

Promover a versão com o Cloud Shell, executar o comando gcloud para promovê-la.

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

Aguarde até que a implantação no ambiente de controle de qualidade seja concluída. Promover a versão para o próximo destino(prod-env).

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

Abra o Cloud Deploy no console do Cloud e aprove a versão para implantação de produção.

Revise o estado do pipeline do Cloud Deploy e as métricas DORA disponíveis ("contagem de implantações", "frequência de implantação", "taxa de falha na implantação").

Métrica	Descrição
Número de implantações	O número total de implantações bem-sucedidas e com falha no destino final do pipeline de entrega.
Frequência de implantação	A frequência com que o pipeline de entrega é implantado no destino final do pipeline de entrega.Uma das quatro métricas principais definidas pelo programa DevOps Research and Assessment (DORA).
Taxa de falha na implantação	A porcentagem de lançamentos com falha para o destino final no pipeline de entrega.

Revise os aplicativos implantados no Cloud Run:

7. Parabéns!

Parabéns, você concluiu o codelab.

O que aprendemos:

Como criar um pipeline do Cloud Deploy
Como criar uma imagem de contêiner para um aplicativo .Net com o Cloud Build
Como implantar um aplicativo no Cloud Run com o Cloud Deploy
Como promover a versão do Cloud Deploy

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados no tutorial, exclua o projeto ou mantenha o projeto e exclua cada um dos recursos.

Excluir o projeto

O jeito mais fácil de evitar cobranças é excluindo o projeto que você criou para este tutorial.