Джанго в Cloud Run

1. Введение

894762ebb681671c.png

Cloud Run — это управляемая вычислительная платформа, которая позволяет запускать контейнеры без отслеживания состояния, которые можно вызвать с помощью HTTP-запросов. Cloud Run не требует серверов: он абстрагирует все управление инфраструктурой, поэтому вы можете сосредоточиться на самом важном — создании отличных приложений.

Он также естественным образом взаимодействует со многими другими частями экосистемы Google Cloud, включая Cloud SQL для управляемых баз данных, Cloud Storage для унифицированного хранилища объектов и Secret Manager для управления секретами.

Django — это веб-фреймворк Python высокого уровня.

В этом руководстве вы будете использовать эти компоненты для развертывания небольшого проекта Django.

Примечание. Последний раз эта кодовая лаборатория была проверена с помощью Django 5.0 . Если в будущих обновлениях не будет каких-либо серьезных изменений, эта кодовая лаборатория должна продолжать работать. Ознакомьтесь с примечаниями к будущим выпускам Django.

Что вы узнаете

  • Как использовать Cloud Shell
  • Как создать базу данных Cloud SQL
  • Как создать корзину Cloud Storage
  • Как создать секреты Secret Manager
  • Как использовать секреты из разных сервисов Google Cloud
  • Как подключить компоненты Google Cloud к сервису Cloud Run
  • Как использовать реестр контейнеров для хранения собранных контейнеров
  • Как выполнить развертывание в Cloud Run
  • Как запустить миграцию схемы базы данных в Cloud Build

2. Настройка и требования

Самостоятельная настройка среды

  1. Войдите в Google Cloud Console и создайте новый проект или повторно используйте существующий. Если у вас еще нет учетной записи Gmail или Google Workspace, вам необходимо ее создать .

fbef9caa1602edd0.png

a99b7ace416376c4.png

5e3ff691252acf41.png

  • Имя проекта — это отображаемое имя для участников этого проекта. Это строка символов, не используемая API Google. Вы всегда можете обновить его.
  • Идентификатор проекта уникален для всех проектов Google Cloud и является неизменяемым (нельзя изменить после его установки). Cloud Console автоматически генерирует уникальную строку; обычно тебя не волнует, что это такое. В большинстве лабораторий кода вам потребуется указать идентификатор проекта (обычно идентифицируемый как PROJECT_ID ). Если вам не нравится сгенерированный идентификатор, вы можете создать другой случайный идентификатор. Альтернативно, вы можете попробовать свой собственный и посмотреть, доступен ли он. Его нельзя изменить после этого шага и он сохраняется на протяжении всего проекта.
  • К вашему сведению, есть третье значение — номер проекта , которое используют некоторые API. Подробнее обо всех трех этих значениях читайте в документации .
  1. Затем вам необходимо включить выставление счетов в Cloud Console, чтобы использовать облачные ресурсы/API. Прохождение этой лаборатории кода не будет стоить много, если вообще что-то стоить. Чтобы отключить ресурсы и избежать выставления счетов за пределами этого руководства, вы можете удалить созданные вами ресурсы или удалить проект. Новые пользователи Google Cloud имеют право на участие в программе бесплатной пробной версии стоимостью 300 долларов США .

Google Cloud Shell

Хотя Google Cloud можно управлять удаленно с вашего ноутбука, в этой лаборатории мы будем использовать Google Cloud Shell , среду командной строки, работающую в облаке.

Активировать Cloud Shell

  1. В Cloud Console нажмите «Активировать Cloud Shell». 853e55310c205094.png .

3c1dabeca90e44e5.png

Если вы запускаете Cloud Shell впервые, вы увидите промежуточный экран с описанием того, что это такое. Если вам был представлен промежуточный экран, нажмите «Продолжить» .

9c92662c6a846a5c.png

Подготовка и подключение к Cloud Shell займет всего несколько минут.

9f0e51b578fecce5.png

Эта виртуальная машина загружена всеми необходимыми инструментами разработки. Он предлагает постоянный домашний каталог объемом 5 ГБ и работает в Google Cloud, что значительно повышает производительность сети и аутентификацию. Большую часть, если не всю, работу в этой лаборатории кода можно выполнить с помощью браузера.

После подключения к Cloud Shell вы увидите, что вы прошли аутентификацию и что для проекта установлен идентификатор вашего проекта.

  1. Выполните следующую команду в Cloud Shell, чтобы подтвердить, что вы прошли аутентификацию: 
gcloud auth list

Вывод команды

 Credentialed Accounts
ACTIVE  ACCOUNT
*       <my_account>@<my_domain.com>

To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`
  1. Выполните следующую команду в Cloud Shell, чтобы убедиться, что команда gcloud знает о вашем проекте: 
gcloud config list project

Вывод команды

[core]
project = <PROJECT_ID>

Если это не так, вы можете установить его с помощью этой команды:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Вывод команды

Updated property [core/project].

3. Включите облачные API.

В Cloud Shell включите Cloud API для компонентов, которые будут использоваться:

gcloud services enable \
  run.googleapis.com \
  sql-component.googleapis.com \
  sqladmin.googleapis.com \
  compute.googleapis.com \
  cloudbuild.googleapis.com \
  secretmanager.googleapis.com \
  artifactregistry.googleapis.com

Поскольку вы впервые вызываете API из gcloud, вам будет предложено авторизоваться, используя свои учетные данные для выполнения этого запроса. Это произойдет один раз за сеанс Cloud Shell.

Выполнение этой операции может занять несколько минут.

После завершения должно появиться сообщение об успехе, подобное этому:

Operation "operations/acf.cc11852d-40af-47ad-9d59-477a12847c9e" finished successfully.

4. Создайте шаблон проекта

В качестве примера проекта Django вы будете использовать шаблон проекта Django по умолчанию.

Чтобы создать этот шаблонный проект, используйте Cloud Shell, чтобы создать новый каталог с именем django-cloudrun и перейдите к нему:

mkdir ~/django-cloudrun
cd ~/django-cloudrun

Затем установите Django во временную виртуальную среду: 

virtualenv venv
source venv/bin/activate
pip install Django

Сохраните список установленных пакетов в requirements.txt 

pip freeze > requirements.txt

Этот список должен включать Django и его зависимости: sqlparse и asgiref .

Затем создайте новый шаблон проекта: 

django-admin startproject myproject .

Вы получите новый файл с именем manage.py и новую папку с именем myproject , которая будет содержать несколько файлов, включая settings.py .

Убедитесь, что содержимое папки верхнего уровня соответствует ожиданиям: 

ls -F

manage.py myproject/ requirements.txt venv/

Убедитесь, что содержимое папки myproject соответствует ожиданиям: 

ls -F myproject/

__init__.py asgi.py settings.py  urls.py  wsgi.py

Теперь вы можете выйти и удалить временную виртуальную среду: 

deactivate
rm -rf venv

Отсюда Django будет вызываться внутри контейнера.

5. Создайте службы поддержки

Теперь вы создадите свои вспомогательные службы: выделенную учетную запись службы, реестр артефактов, базу данных Cloud SQL, корзину Cloud Storage и ряд значений Secret Manager.

Защита значений паролей, используемых при развертывании, важна для безопасности любого проекта и гарантирует, что никто случайно не разместит пароли там, где им не место (например, непосредственно в файлах настроек или не будет введен непосредственно в ваш терминал, где они могут быть извлечь из истории.)

Для начала установите две базовые переменные среды, одну для идентификатора проекта: 

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)

И один для региона: 

REGION=us-central1

Создать учетную запись службы

Чтобы ограничить доступ службы к другим частям Google Cloud, создайте специальную учетную запись службы: 

gcloud iam service-accounts create cloudrun-serviceaccount

Вы будете ссылаться на эту учетную запись по электронной почте в будущих разделах этой лаборатории кода. Установите это значение в переменной среды: 

SERVICE_ACCOUNT=$(gcloud iam service-accounts list \
    --filter cloudrun-serviceaccount --format "value(email)")

Создайте реестр артефактов

Чтобы сохранить собранный образ контейнера, создайте реестр контейнеров в выбранном вами регионе: 

gcloud artifacts repositories create containers --repository-format docker --location $REGION

Вы будете ссылаться на этот реестр по имени в будущих разделах этой кодовой лаборатории: 

ARTIFACT_REGISTRY=${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/containers

Создать базу данных

Создайте экземпляр Cloud SQL: 

gcloud sql instances create myinstance --project $PROJECT_ID \
  --database-version POSTGRES_14 --tier db-f1-micro --region $REGION

Выполнение этой операции может занять несколько минут.

В этом случае создайте базу данных: 

gcloud sql databases create mydatabase --instance myinstance

В этом же случае создайте пользователя: 

DJPASS="$(cat /dev/urandom | LC_ALL=C tr -dc 'a-zA-Z0-9' | fold -w 30 | head -n 1)"
gcloud sql users create djuser --instance myinstance --password $DJPASS

Предоставьте учетной записи службы разрешение на подключение к экземпляру: 

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
    --member serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT} \
    --role roles/cloudsql.client

Создайте сегмент хранилища

Создайте корзину Cloud Storage (обратите внимание, что имя должно быть глобально уникальным): 

GS_BUCKET_NAME=${PROJECT_ID}-media
gcloud storage buckets create gs://${GS_BUCKET_NAME} --location ${REGION}

Предоставьте учетной записи службы разрешения на администрирование корзины: 

gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://${GS_BUCKET_NAME} \
    --member serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT} \
    --role roles/storage.admin

Хранить конфигурацию в секрете

Настроив службы поддержки, вы сохраните эти значения в файле, защищенном с помощью Secret Manager.

Secret Manager позволяет хранить секреты, управлять ими и получать к ним доступ в виде двоичных объектов или текстовых строк. Он хорошо подходит для хранения информации о конфигурации, такой как пароли базы данных, ключи API или сертификаты TLS, необходимые приложению во время выполнения.

Сначала создайте файл со значениями строки подключения к базе данных , медиа-база, секретного ключа для Django (используется для криптографической подписи сессий и токенов) и включите отладку: 

echo DATABASE_URL=\"postgres://djuser:${DJPASS}@//cloudsql/${PROJECT_ID}:${REGION}:myinstance/mydatabase\" > .env

echo GS_BUCKET_NAME=\"${GS_BUCKET_NAME}\" >> .env

echo SECRET_KEY=\"$(cat /dev/urandom | LC_ALL=C tr -dc 'a-zA-Z0-9' | fold -w 50 | head -n 1)\" >> .env

echo DEBUG=True >> .env

Затем создайте секрет под названием application_settings , используя этот файл в качестве секрета: 

gcloud secrets create application_settings --data-file .env

Разрешите учетной записи службы доступ к этому секрету: 

gcloud secrets add-iam-policy-binding application_settings \
  --member serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT} --role roles/secretmanager.secretAccessor

Подтвердите создание секрета, перечислив секреты: 

gcloud secrets versions list application_settings

Убедившись, что секрет создан, удалите локальный файл: 

rm .env

6. Настройте свое приложение

Учитывая только что созданные вами службы поддержки, вам необходимо внести некоторые изменения в проект шаблона в соответствии с ним.

Это будет включать в себя введение django-environ для использования переменных среды в качестве параметров конфигурации, в которые вы занесете значения, определенные вами как секреты. Чтобы реализовать это, вы расширите настройки шаблона. Вам также потребуется добавить дополнительные зависимости Python.

Настройка параметров

Переместите файл settings.py , переименовав его в basesettings.py: 

mv myproject/settings.py myproject/basesettings.py

С помощью веб-редактора Cloud Shell создайте новый файл settings.py со следующим кодом: 

touch myproject/settings.py
cloudshell edit myproject/settings.py

мойпроект/settings.py 

import io
import os
from urllib.parse import urlparse

import environ

# Import the original settings from each template
from .basesettings import *

# Load the settings from the environment variable
env = environ.Env()
env.read_env(io.StringIO(os.environ.get("APPLICATION_SETTINGS", None)))

# Setting this value from django-environ
SECRET_KEY = env("SECRET_KEY")

# Ensure myproject is added to the installed applications
if "myproject" not in INSTALLED_APPS:
    INSTALLED_APPS.append("myproject")

# If defined, add service URLs to Django security settings
CLOUDRUN_SERVICE_URLS = env("CLOUDRUN_SERVICE_URLS", default=None)
if CLOUDRUN_SERVICE_URLS:
    CSRF_TRUSTED_ORIGINS = env("CLOUDRUN_SERVICE_URLS").split(",")
    # Remove the scheme from URLs for ALLOWED_HOSTS
    ALLOWED_HOSTS = [urlparse(url).netloc for url in CSRF_TRUSTED_ORIGINS]
else:
    ALLOWED_HOSTS = ["*"]

# Default false. True allows default landing pages to be visible
DEBUG = env("DEBUG", default=False)

# Set this value from django-environ
DATABASES = {"default": env.db()}

# Change database settings if using the Cloud SQL Auth Proxy
if os.getenv("USE_CLOUD_SQL_AUTH_PROXY", None):
    DATABASES["default"]["HOST"] = "127.0.0.1"
    DATABASES["default"]["PORT"] = 5432

# Define static storage via django-storages[google]
GS_BUCKET_NAME = env("GS_BUCKET_NAME")
STATICFILES_DIRS = []
GS_DEFAULT_ACL = "publicRead"
STORAGES = {
    "default": {
        "BACKEND": "storages.backends.gcloud.GoogleCloudStorage",
    },
    "staticfiles": {
        "BACKEND": "storages.backends.gcloud.GoogleCloudStorage",
    },
}

Потратьте время, чтобы прочитать комментарии, добавленные к каждой конфигурации.

Обратите внимание, что в этом файле вы можете увидеть ошибки линтинга. Это ожидаемо. Cloud Shell не имеет контекста требований для этого проекта и поэтому может сообщать о недопустимом импорте и неиспользуемом импорте.

Зависимости Python

Найдите файл requirements.txt и добавьте следующие пакеты: 

cloudshell edit requirements.txt

требования.txt (добавить) 

gunicorn
psycopg2-binary
django-storages[google]
django-environ

Определите образ вашего приложения

Cloud Run будет запускать любой контейнер, если он соответствует Контракту Cloud Run Container . В этом руководстве мы решили не использовать Dockerfile , а вместо этого использовать Cloud Native Buildpacks . Пакеты сборки помогают создавать контейнеры для распространенных языков, включая Python.

В этом руководстве предлагается настроить Procfile используемый для запуска веб-приложения.

Чтобы контейнеризировать проект-шаблон, сначала создайте новый файл с именем Procfile на верхнем уровне вашего проекта (в том же каталоге, что и manage.py ) и скопируйте следующее содержимое: 

touch Procfile
cloudshell edit Procfile

Прокфайл 

web: gunicorn --bind 0.0.0.0:$PORT --workers 1 --threads 8 --timeout 0 myproject.wsgi:application

7. Настройте, создайте и запустите этапы миграции.

Чтобы создать схему базы данных в базе данных Cloud SQL и заполнить корзину Cloud Storage статическими ресурсами, вам необходимо запустить migrate collectstatic .

Эти базовые команды миграции Django необходимо запускать в контексте созданного вами образа контейнера с доступом к вашей базе данных.

Вам также потребуется запустить createsuperuser , чтобы создать учетную запись администратора для входа в систему администратора Django.

Для этого вы будете использовать Cloud Run Jobs для выполнения этих задач. Задания Cloud Run позволяют запускать процессы с определенным завершением, что делает их идеальными для задач администрирования.

Определите свой пароль суперпользователя Django

Чтобы создать суперпользователя, вы будете использовать неинтерактивную версию команды createsuperuser . Для этой команды требуется переменная среды со специальным именем, которую можно использовать вместо запроса на ввод пароля.

Создайте новый секрет, используя случайно сгенерированный пароль: 

echo -n $(cat /dev/urandom | LC_ALL=C tr -dc 'a-zA-Z0-9' | fold -w 30 | head -n 1) | gcloud secrets create django_superuser_password --data-file=-

Разрешите вашему сервисному аккаунту доступ к этому секрету: 

gcloud secrets add-iam-policy-binding django_superuser_password \
  --member serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT} \
  --role roles/secretmanager.secretAccessor

Обновите свой профиль

Чтобы сделать ваши задания Cloud Run более понятными, создайте ярлыки в вашем Procfile и добавьте в Procfile следующие точки входа: 

migrate: python manage.py migrate && python manage.py collectstatic --noinput --clear
createuser: python manage.py createsuperuser --username admin --email noop@example.com --noinput

Теперь у вас должно быть три записи: точка входа web по умолчанию, точка входа migrate для применения миграции базы данных и точка входа createuser для запуска команды createsuperuser .

Создайте образ своего приложения

Имея обновления Procfile, создайте образ: 

gcloud builds submit --pack image=${ARTIFACT_REGISTRY}/myimage

Создание заданий Cloud Run

Теперь, когда образ существует, вы можете создавать с его помощью задания Cloud Run.

Эти задания используют ранее созданный образ, но используют другие значения command . Они соответствуют значениям в Procfile .

Создайте задание для миграции: 

gcloud run jobs create migrate \
  --region $REGION \
  --image ${ARTIFACT_REGISTRY}/myimage \
  --set-cloudsql-instances ${PROJECT_ID}:${REGION}:myinstance \
  --set-secrets APPLICATION_SETTINGS=application_settings:latest \
  --service-account $SERVICE_ACCOUNT \
  --command migrate

Создайте задание на создание пользователя: 

gcloud run jobs create createuser \
  --region $REGION \
  --image ${ARTIFACT_REGISTRY}/myimage \
  --set-cloudsql-instances ${PROJECT_ID}:${REGION}:myinstance \
  --set-secrets APPLICATION_SETTINGS=application_settings:latest \
  --set-secrets DJANGO_SUPERUSER_PASSWORD=django_superuser_password:latest \
  --service-account $SERVICE_ACCOUNT \
  --command createuser

Выполнение заданий Cloud Run

Имея настройки задания, запустите миграцию: 

gcloud run jobs execute migrate --region $REGION --wait

Убедитесь, что в выводе этой команды указано, что выполнение «успешно завершено».

Вы запустите эту команду позже, когда будете обновлять свое приложение.

После настройки базы данных создайте пользователя, используя задание: 

gcloud run jobs execute createuser --region $REGION --wait

Убедитесь, что в выводе этой команды указано, что выполнение «успешно завершено».

Вам не придется запускать эту команду еще раз.

8. Развертывание в Cloud Run

После создания и заполнения вспомогательных служб вы можете создать службу Cloud Run для доступа к ним.

Разверните службу в Cloud Run, используя созданный ранее образ, с помощью следующей команды: 

gcloud run deploy django-cloudrun \
  --region $REGION \
  --image ${ARTIFACT_REGISTRY}/myimage \
  --set-cloudsql-instances ${PROJECT_ID}:${REGION}:myinstance \
  --set-secrets APPLICATION_SETTINGS=application_settings:latest \
  --service-account $SERVICE_ACCOUNT \
  --allow-unauthenticated

В случае успеха в командной строке отображается URL-адрес службы: 

Service [django-cloudrun] revision [django-cloudrun-00001-...] has been deployed and is serving 100 percent of traffic.
Service URL: https://django-cloudrun-...run.app

Теперь вы можете посетить развернутый контейнер, открыв этот URL-адрес в веб-браузере:

d2dfaf668baabfcc.png

9. Доступ к администратору Django

Одной из основных особенностей Django является интерактивное администрирование.

Обновление настроек CSRF

Django включает защиту от подделки межсайтовых запросов (CSRF) . Каждый раз, когда форма отправляется на ваш сайт Django, включая вход в систему администратора Django, проверяется настройка Trusted Origins. Если он не соответствует источнику запроса, Django возвращает ошибку.

Если в файле mysite/settings.py определена переменная среды CLOUDRUN_SERVICE_URL , она используется в настройках CSRF_TRUSTED_ORIGINS и ALLOWED_HOSTS . Хотя определение ALLOWED_HOSTS не является обязательным, рекомендуется добавить его, поскольку оно уже требуется для CSRF_TRUSTED_ORIGINS .

Поскольку вам нужен URL-адрес службы, эту конфигурацию можно добавить только после первого развертывания.

Вам придется обновить свою службу, чтобы добавить эту переменную среды. Его можно добавить в секрет application_settings или добавить непосредственно как переменную среды.

В приведенной ниже реализации используются преимущества форматирования и экранирования gcloud.

Получите URL-адреса ваших служб: 

CLOUDRUN_SERVICE_URLS=$(gcloud run services describe django-cloudrun \
  --region $REGION  \
  --format "value(metadata.annotations[\"run.googleapis.com/urls\"])" | tr -d '"[]')
echo $CLOUDRUN_SERVICE_URLS

Установите это значение в качестве переменной среды в службе Cloud Run: 

gcloud run services update django-cloudrun \
  --region $REGION \
  --update-env-vars "^##^CLOUDRUN_SERVICE_URLS=$CLOUDRUN_SERVICE_URLS"

Вход в админку Django

Чтобы получить доступ к интерфейсу администратора Django, добавьте /admin к URL-адресу вашего сервиса.

Теперь войдите в систему под именем пользователя «admin» и получите свой пароль с помощью следующей команды: 

gcloud secrets versions access latest --secret django_superuser_password && echo ""

678cd382b7039769.png

de755ef7a1779dc6.png

10. Разработка вашего приложения

По мере разработки приложения вам захочется протестировать его локально. Для этого вам нужно будет подключиться либо к вашей («производственной») базе данных Cloud SQL, либо к локальной («тестовой») базе данных.

Подключитесь к вашей производственной базе данных

Вы можете подключиться к своим экземплярам Cloud SQL с помощью прокси-сервера аутентификации Cloud SQL . Это приложение создает соединение вашего локального компьютера с базой данных.

После установки прокси-сервера Cloud SQL Auth выполните следующие действия: 

# Create a virtualenv
virtualenv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# Copy the application settings to your local machine
gcloud secrets versions access latest --secret application_settings > temp_settings

# Run the Cloud SQL Auth Proxy
./cloud-sql-proxy ${PROJECT_ID}:${REGION}:myinstance

# In a new tab, start the local web server using these new settings
USE_CLOUD_SQL_AUTH_PROXY=true APPLICATION_SETTINGS=$(cat temp_settings) python manage.py runserver

Обязательно удалите файл temp_settings после завершения работы.

Подключиться к локальной базе данных SQLite

Альтернативно вы можете использовать локальную базу данных при разработке приложения. Django поддерживает базы данных как PostgreSQL, так и SQLite, и есть некоторые функции PostgreSQL, которых нет в SQLite, но во многих случаях функциональность идентична.

Чтобы настроить SQLite, вам придется обновить настройки приложения, чтобы указать на локальную базу данных, а затем вам придется применить миграцию схемы.

Чтобы настроить этот метод: 

# Create a virtualenv
virtualenv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# Copy the application settings to your local machine
gcloud secrets versions access latest --secret application_settings > temp_settings

# Edit the DATABASE_URL setting to use a local sqlite file. For example:
DATABASE_URL=sqlite:////tmp/my-tmp-sqlite.db

# Set the updated settings as an environment variable
APPLICATION_SETTINGS=$(cat temp_settings) 

# Apply migrations to the local database
python manage.py migrate

# Start the local web server
python manage.py runserver

Обязательно удалите файл temp_settings после завершения работы.

Создание миграций

При внесении изменений в модели базы данных вам может потребоваться создать файлы миграции Django, запустив python manage.py makemigrations .

Вы можете запустить эту команду после настройки производственного или тестового подключения к базе данных. Альтернативно вы можете сгенерировать файлы миграции без базы данных, указав пустые настройки: 

SECRET_KEY="" DATABASE_URL="" GS_BUCKET_NAME="" python manage.py makemigrations

Применение обновлений приложения

Чтобы применить изменения к вашему заявлению, вам необходимо:

  • внесите свои изменения в новое изображение,
  • применить любую базу данных или статическую миграцию, а затем
  • обновите службу Cloud Run, чтобы использовать новый образ.

Чтобы создать свой имидж: 

gcloud builds submit --pack image=${ARTIFACT_REGISTRY}/myimage

Если вам нужно применить миграцию, запустите задание Cloud Run: 

gcloud run jobs execute migrate --region $REGION --wait

Чтобы обновить службу новым образом: 

gcloud run services update django-cloudrun \
  --region $REGION \
  --image ${ARTIFACT_REGISTRY}/myimage

11. Поздравляем!

Вы только что развернули сложный проект в Cloud Run!

  • Cloud Run автоматически горизонтально масштабирует образ контейнера для обработки полученных запросов, а затем уменьшает масштаб, когда спрос снижается. Вы платите только за процессор, память и сеть, использованные во время обработки запроса.
  • Cloud SQL позволяет вам предоставить управляемый экземпляр PostgreSQL, который автоматически поддерживается для вас и изначально интегрируется во многие системы Google Cloud.
  • Облачное хранилище позволяет вам иметь облачное хранилище таким образом, чтобы оно было легко доступно в Django.
  • Secret Manager позволяет вам хранить секреты и делать их доступными для определенных частей Google Cloud, а не для других.

Очистить

Чтобы избежать списания средств с вашей учетной записи Google Cloud Platform за ресурсы, используемые в этом руководстве:

  • В Cloud Console перейдите на страницу «Управление ресурсами» .
  • В списке проектов выберите свой проект и нажмите «Удалить» .
  • В диалоговом окне введите идентификатор проекта и нажмите «Завершить работу», чтобы удалить проект.

Узнать больше