CMS Django su Cloud Run

1. Introduzione

Cloud Run è una piattaforma gestita di computing che consente di eseguire container stateless richiamabili tramite richieste HTTP. Cloud Run è serverless. Astrae completamente la gestione dell'infrastruttura per consentirti di concentrarti su quello che conta davvero: creare applicazioni fantastiche.

Inoltre, si interfaccia in modo nativo con molte altre parti dell'ecosistema Google Cloud, tra cui Cloud SQL per i database gestiti, Cloud Storage per l'archiviazione unificata di oggetti e Secret Manager per la gestione dei secret.

Django CMS è un sistema di gestione dei contenuti aziendali (CMS) basato su Django. Django è un framework web Python di alto livello.

In questo tutorial utilizzerai questi componenti per eseguire il deployment di un piccolo progetto CMS Django.

Nota: l'ultima verifica di questo codelab è stata eseguita con Django CMS 4.1.2 tramite django-cms/cms-template v4.1.

Cosa imparerai a fare

• Come utilizzare Cloud Shell
• Come creare un database Cloud SQL
• Come creare un bucket Cloud Storage
• Come creare secret di Secret Manager
• Come utilizzare i secret di diversi servizi Google Cloud
• Come connettere i componenti Google Cloud a un servizio Cloud Run
• Utilizzare Container Registry per archiviare i container creati
• Come eseguire il deployment in Cloud Run
• Come eseguire le migrazioni dello schema del database in Cloud Build

2. Configurazione e requisiti

Configurazione dell'ambiente da seguire in modo autonomo

1. Accedi alla console Google Cloud e crea un nuovo progetto o riutilizzane uno esistente. Se non hai ancora un account Gmail o Google Workspace, devi crearne uno.

• Il nome del progetto è il nome visualizzato per i partecipanti al progetto. Si tratta di una stringa di caratteri non utilizzata dalle API di Google. Puoi sempre aggiornarla.
• L'ID progetto è univoco per tutti i progetti Google Cloud ed è immutabile (non può essere modificato dopo essere stato impostato). La console Cloud genera automaticamente una stringa univoca; di solito non ti interessa quale sia. Nella maggior parte dei codelab, dovrai fare riferimento al tuo ID progetto (in genere identificato come PROJECT_ID). Se l'ID generato non ti piace, puoi generarne un altro casuale. In alternativa, puoi provare il tuo e vedere se è disponibile. Non può essere modificato dopo questo passaggio e rimane invariato per tutta la durata del progetto.
• Per tua informazione, esiste un terzo valore, un Numero progetto, utilizzato da alcune API. Scopri di più su tutti e tre questi valori nella documentazione.

Attenzione:un ID progetto è univoco a livello globale e non può essere utilizzato da nessun altro utente dopo essere stato selezionato. Sei l'unico utente di quell'ID. Anche se un progetto viene eliminato, l'ID non può essere riutilizzato

Nota:se utilizzi un account Gmail, puoi lasciare la posizione predefinita impostata su Nessuna organizzazione. Se utilizzi un account Google Workspace, scegli una località adatta alla tua organizzazione.

2. Successivamente, dovrai abilitare la fatturazione nella console Cloud per utilizzare le risorse/le API Cloud. L'esecuzione di questo codelab non ha alcun costo. Per arrestare le risorse ed evitare di incorrere in fatturazione al termine di questo tutorial, puoi eliminare le risorse che hai creato o il progetto. I nuovi utenti di Google Cloud sono idonei al programma prova senza costi di 300$.

Google Cloud Shell

Sebbene Google Cloud possa essere utilizzato da remoto dal tuo laptop, in questo codelab utilizzeremo Google Cloud Shell, un ambiente a riga di comando in esecuzione nel cloud.

Attiva Cloud Shell

1. Nella console Cloud, fai clic su Attiva Cloud Shell .

Se è la prima volta che avvii Cloud Shell, ti verrà mostrata una schermata intermedia che descrive di cosa si tratta. Se ti è stata presentata una schermata intermedia, fai clic su Continua.

Il provisioning e la connessione a Cloud Shell dovrebbero richiedere solo qualche istante.

Questa macchina virtuale viene caricata con tutti gli strumenti di sviluppo necessari. Offre una home directory permanente da 5 GB e viene eseguita in Google Cloud, migliorando notevolmente le prestazioni di rete e l'autenticazione. Gran parte, se non tutto, del lavoro in questo codelab può essere svolto con un browser.

Una volta stabilita la connessione a Cloud Shell, dovresti vedere che hai eseguito l'autenticazione e che il progetto è impostato sul tuo ID progetto.

2. Esegui questo comando in Cloud Shell per verificare che l'account sia autenticato:

gcloud auth list

Output comando

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

To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`

Nota: lo strumento a riga di comando gcloud è lo strumento a riga di comando potente e unificato di Google Cloud. È già installato in Cloud Shell. Noterai il supporto del completamento automatico. È possibile che ti venga chiesto di eseguire l'autenticazione la prima volta che esegui un comando. Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica dello strumento a riga di comando gcloud.

3. Esegui questo comando in Cloud Shell per confermare che il comando gcloud è a conoscenza del tuo progetto:

gcloud config list project

Output comando

[core]
project = <PROJECT_ID>

In caso contrario, puoi impostarlo con questo comando:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Output comando

Updated property [core/project].

Nota:se stai completando questo tutorial al di fuori di Cloud Shell, segui la procedura per la configurazione delle credenziali predefinite dell'applicazione.

3. Abilita le API Cloud

Da Cloud Shell, abilita le API Cloud per i componenti che verranno utilizzati:

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

Poiché è la prima volta che chiami le API da gcloud, ti verrà chiesto di autorizzare l'utilizzo delle tue credenziali per effettuare questa richiesta. Questo accade una volta per sessione di Cloud Shell.

Questa operazione potrebbe richiedere alcuni istanti.

Al termine dell'operazione, dovrebbe essere visualizzato un messaggio di operazione riuscita simile a questo:

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

4. Crea un progetto modello

Utilizzerai il CMS Django cms-template come progetto Django CMS di esempio.

Per creare questo progetto modello, usa Cloud Shell per creare una nuova directory denominata djangocms-cloudrun e vai alla directory:

mkdir ~/djangocms-cloudrun
cd ~/djangocms-cloudrun

Installa il pacchetto django-cms in un ambiente virtuale temporaneo:

virtualenv venv
source venv/bin/activate
pip install djangocms-frontend\[cms-4]

Crea una copia del progetto cms-template:

django-admin startproject --template https://github.com/django-cms/cms-template/archive/4.1.zip myproject .

Ora avrai un modello di progetto CMS Django in una cartella chiamata myproject:

ls -F

manage.py*  media/  myproject/  project.db  requirements.in requirements.txt  static/ venv/

Ora puoi uscire e rimuovere l'ambiente virtuale temporaneo:

deactivate
rm -rf venv

Da qui, il CMS Django verrà chiamato all'interno del container.

Puoi anche rimuovere il file requirements.in copiato automaticamente (utilizzato da pip-tools per generare file requirements.txt). Non verrà utilizzato per questo codelab:

rm requirements.in

5. Crea i servizi di supporto

Ora crea i servizi di supporto: un account di servizio dedicato, un Artifact Registry, un database Cloud SQL, un bucket Cloud Storage e una serie di valori di Secret Manager.

La protezione dei valori delle password utilizzate durante l'implementazione è importante per la sicurezza di qualsiasi progetto e garantisce che nessuno inserisca per sbaglio le password dove non appartengono (ad esempio direttamente nei file delle impostazioni o direttamente nel terminale per recuperarle dalla cronologia).

Per iniziare, imposta due variabili di ambiente di base, una per l'ID progetto:

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

E uno per la regione:

REGION=us-central1

Quando si utilizza l'infrastruttura, è utile avere tutti i componenti nella stessa posizione, in modo che possano comunicare tra loro in modo più efficiente. Sebbene alcuni componenti siano disponibili a livello globale, non tutti sono disponibili in tutte le regioni.

Per questo Codelab, ti consigliamo di utilizzare us-central1, europe-north1 o asia-northeast1 oppure qualsiasi regione Cloud Run (completamente gestito) supportata.

Scopri di più:

• Località di Cloud Run (completamente gestito)
• Località di Cloud SQL
• Località di Cloud Storage

Creare un account di servizio

Per limitare l'accesso del servizio ad altre parti di Google Cloud, crea un account di servizio dedicato:

gcloud iam service-accounts create cloudrun-serviceaccount

Nelle sezioni future di questo codelab, farai riferimento a questo account tramite la relativa email. Imposta il valore in una variabile di ambiente:

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

Creare un Artifact Registry

Per archiviare l'immagine container creata, crea un Container Registry nella regione scelta:

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

Farai riferimento a questo registry per nome nelle sezioni successive di questo codelab:

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

Crea il database

Crea un'istanza Cloud SQL:

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

Il completamento dell'operazione potrebbe richiedere alcuni minuti.

In quell'istanza, crea un database:

gcloud sql databases create mydatabase --instance myinstance

Nella stessa istanza, crea un utente:

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

Concedi all'account di servizio l'autorizzazione a connettersi all'istanza:

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

Crea il bucket di archiviazione

Crea un bucket Cloud Storage (il nome deve essere univoco a livello globale):

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

Concedi all'account di servizio le autorizzazioni per amministrare il bucket:

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

Poiché gli oggetti archiviati nel bucket avranno un'origine diversa (un URL del bucket anziché un URL di Cloud Run), devi configurare le impostazioni Cross-Origin Resource Sharing (CORS).

Crea un nuovo file denominato cors.json, con il seguente contenuto:

touch cors.json
cloudshell edit cors.json

cors.json

[
    {
      "origin": ["*"],
      "responseHeader": ["Content-Type"],
      "method": ["GET"],
      "maxAgeSeconds": 3600
    }
]

Applica questa configurazione CORS al bucket di archiviazione appena creato:

gsutil cors set cors.json gs://$GS_BUCKET_NAME

Memorizza la configurazione come secret

Dopo aver configurato i servizi di supporto, ora dovrai archiviare questi valori in un file protetto utilizzando Secret Manager.

Secret Manager consente di archiviare, gestire e accedere ai secret come BLOB binari o stringhe di testo. È ideale per archiviare informazioni di configurazione, come password di database, chiavi API o certificati TLS richiesti da un'applicazione in fase di runtime.

Innanzitutto, crea un file con i valori per la stringa di connessione al database, il bucket multimediale, una chiave segreta per Django (utilizzata per la firma crittografica di sessioni e token) e per abilitare il debug:

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

Poi, crea un secret denominato application_settings utilizzando il file come secret:

gcloud secrets create application_settings --data-file .env

Consenti all'account di servizio di accedere a questo secret:

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

Verifica che il secret sia stato creato elencando i secret:

gcloud secrets versions list application_settings

Dopo aver verificato che il secret è stato creato, rimuovi il file locale:

rm .env

6. Configura la tua applicazione

Dati i servizi di supporto che hai appena creato, dovrai apportare alcune modifiche al progetto modello in base alle tue esigenze.

Ciò include l'introduzione di django-environ per utilizzare le variabili di ambiente come impostazioni di configurazione, che verranno inizializzate con i valori definiti come secret. Per implementare questa funzionalità, dovrai estendere le impostazioni del modello. Dovrai anche aggiungere ulteriori dipendenze Python.

Configurare le impostazioni

Sposta il file settings.py rinominandolo basesettings.py:

mv myproject/settings.py myproject/basesettings.py

Utilizzando l'editor web di Cloud Shell, crea un nuovo file settings.py, con il codice seguente:

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

myproject/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",
    },
}

Prenditi il tempo necessario per leggere i commenti aggiunti su ogni configurazione.

Tieni presente che potresti visualizzare errori di linting in questo file. È un comportamento previsto. Cloud Shell non dispone del contesto dei requisiti per questo progetto, pertanto potrebbe segnalare importazioni non valide e inutilizzate.

Dipendenze Python

Individua il file requirements.txt e aggiungi i seguenti pacchetti:

cloudshell edit requirements.txt

requirements.txt (da aggiungere)

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

Definire l'immagine dell'applicazione

Cloud Run eseguirà qualsiasi container purché sia conforme al contratto del contenitore Cloud Run. Questo tutorial sceglie di omettere un Dockerfile, ma utilizza Buildpack cloud-native. I Buildpack aiutano a creare container per i linguaggi più comuni, incluso Python.

Questo tutorial sceglie di personalizzare il Procfile utilizzato per avviare l'applicazione web.

Per containerizzare il progetto di modello, crea prima un nuovo file denominato Procfile nel livello superiore del progetto (nella stessa directory di manage.py) e copia i seguenti contenuti:

touch Procfile
cloudshell edit Procfile

Procfile

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

7. Configura, crea ed esegui i passaggi di migrazione

Per creare lo schema del database nel database Cloud SQL e completare il bucket Cloud Storage con gli asset statici, devi eseguire migrate e collectstatic.

Questi comandi di migrazione di Django di base devono essere eseguiti nel contesto dell'immagine container creata con accesso al database.

Dovrai anche eseguire createsuperuser per creare un account amministratore per accedere all'amministratore di Django.

Per farlo, utilizzerai i job Cloud Run per eseguire queste attività. I job Cloud Run ti consentono di eseguire processi che hanno un finale definito, rendendoli ideali per le attività di amministrazione.

Definire la password del superutente Django

Per creare il super user, utilizzerai la versione non interattiva del comando createsuperuser. Questo comando richiede una variabile di ambiente con nome specifico da utilizzare al posto della richiesta di inserimento della password.

Crea un nuovo secret utilizzando una password generata in modo casuale:

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=-

Consenti al tuo account di servizio di accedere a questo secret:

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

Aggiornare il tuo Procfile

Per una maggiore chiarezza dei job Cloud Run, crea scorciatoie nel file Procfile e aggiungi i seguenti punti di contatto a Procfile:

migrate: python manage.py migrate && python manage.py collectstatic --noinput --clear
createuser: python manage.py createsuperuser --username admin --email [e-mail] --noinput

A questo punto dovresti avere tre voci: il punto di ingresso web predefinito, il punto di ingresso migrate per applicare le migrazioni del database e il punto di ingresso createuser per eseguire il comando createsuperuser.

Immagine della creazione dell'applicazione

Dopo aver applicato gli aggiornamenti al file Procfile, crea l'immagine:

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

Crea job Cloud Run

Ora che l'immagine esiste, puoi utilizzarla per creare job Cloud Run.

Questi job utilizzano l'immagine creata in precedenza, ma valori command diversi. Queste vengono mappate ai valori all'interno di Procfile.

Crea un job per la migrazione:

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

Crea un job per la creazione dell'utente:

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

Esegui job Cloud Run

Dopo aver configurato i job, esegui le migrazioni:

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

Assicurati che l'output del comando indichi che l'esecuzione è "terminata correttamente".

Eseguirai questo comando in un secondo momento quando apporterai aggiornamenti all'applicazione.

Dopo aver configurato il database, crea l'utente utilizzando il job:

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

Assicurati che l'output del comando indichi che l'esecuzione è "terminata correttamente".

Non dovrai eseguire di nuovo questo comando.

8. Esegui il deployment in Cloud Run

Dopo aver creato e completato i servizi di supporto, ora puoi creare il servizio Cloud Run per accedervi.

Il deployment iniziale dell'applicazione containerizzata in Cloud Run viene creato utilizzando il seguente comando:

gcloud run deploy djangocms-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

Attendi qualche istante fino al completamento del deployment. Se l'operazione riesce, la riga di comando visualizza l'URL del servizio:

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

Ora puoi visitare il container di cui hai eseguito il deployment aprendo questo URL in un browser web:

Poiché si tratta di una nuova installazione, il sistema ti reindirizzerà automaticamente alla pagina di accesso.

9. Accesso ad amministrazione di Django

Una delle funzionalità principali di Django CMS è la sua interfaccia di amministrazione interattiva.

Aggiornamento delle impostazioni CSRF

Modificato in Django 4.0: il controllo dell'intestazione CSRF Origin è ora applicato in modo forzato. Consulta la documentazione di Django.

Django include protezioni contro la falsificazione delle richieste cross-site (CSRF). Ogni volta che viene inviato un modulo sul tuo sito Django, incluso l'accesso all'amministratore di Django, viene selezionata l'impostazione Trusted Origins. Se non corrisponde all'origine della richiesta, Django restituisce un errore.

Nel file mysite/settings.py, se è definita la variabile di ambiente CLOUDRUN_SERVICE_URL, viene utilizzata nelle impostazioni di CSRF_TRUSTED_ORIGINS e ALLOWED_HOSTS. La definizione di ALLOWED_HOSTS non è obbligatoria, ma è buona norma aggiungerla, poiché è già obbligatoria per CSRF_TRUSTED_ORIGINS.

Poiché è necessario l'URL del servizio, questa configurazione non può essere aggiunta prima del primo deployment.

Dovrai aggiornare il servizio per aggiungere questa variabile di ambiente. Potrebbe essere aggiunto al secret application_settings o direttamente come variabile di ambiente.

L'implementazione riportata di seguito sfrutta la formattazione e lo scappo di gcloud.

Recupera l'URL del tuo servizio:

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

Imposta questo valore come variabile di ambiente nel servizio Cloud Run:

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

Accedere all'amministrazione di Django

Per accedere all'interfaccia di amministrazione di Django, aggiungi /admin all'URL del servizio.

Ora accedi con il nome utente "admin". e recupera la password utilizzando il seguente comando:

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

10. Applicazione degli aggiornamenti delle applicazioni

Durante lo sviluppo dell'applicazione, vorrai testarla localmente. Per farlo, devi connetterti al tuo database Cloud SQL ("produzione") o a un database locale ("test").

Connettiti al tuo database di produzione

Puoi connetterti alle tue istanze Cloud SQL utilizzando il proxy di autenticazione Cloud SQL. Questa applicazione crea una connessione dalla tua macchina locale al database.

Dopo aver installato il proxy di autenticazione Cloud SQL, segui questi passaggi:

# 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

Assicurati di rimuovere il file temp_settings al termine del lavoro.

Connettiti a un database SQLite locale

In alternativa, puoi utilizzare un database locale durante lo sviluppo dell'applicazione. Django supporta i database PostgreSQL e SQLite e alcune funzionalità di PostgreSQL non sono disponibili in SQLite, ma in molti casi la funzionalità è identica.

Per configurare SQLite, devi aggiornare le impostazioni dell'applicazione, in modo che punti a un database locale, quindi applicare le migrazioni degli schemi.

Per impostare questo metodo:

# 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

Assicurati di rimuovere il file temp_settings al termine del lavoro.

Migrazioni in fase di creazione

Quando apporti modifiche ai modelli del tuo database, potrebbe essere necessario generare i file di migrazione di Django eseguendo python manage.py makemigrations.

Puoi eseguire questo comando dopo aver configurato la connessione al database di produzione o di test. In alternativa, puoi generare i file di migrazione senza un database specificando impostazioni vuote:

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

Applicazione degli aggiornamenti delle applicazioni

Per applicare le modifiche all'applicazione, devi:

• creare le modifiche in una nuova immagine,
• applica eventuali migrazioni statiche o del database, quindi
• aggiornare il servizio Cloud Run per utilizzare la nuova immagine.

Per creare l'immagine:

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

Se hai migrazioni da applicare, esegui il job Cloud Run:

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

Per aggiornare il servizio con la nuova immagine:

gcloud run services update djangocms-cloudrun \
  --platform managed \
  --region $REGION \
  --image gcr.io/${PROJECT_ID}/myimage

11. Complimenti!

Hai appena eseguito il deployment di un progetto complesso in Cloud Run.

• Cloud Run scala automaticamente e orizzontalmente l'immagine container per gestire le richieste ricevute, quindi fa lo scale down quando la domanda diminuisce. Paghi solo per la CPU, la memoria e il networking utilizzati durante la gestione delle richieste.
• Cloud SQL ti consente di eseguire il provisioning di un'istanza PostgreSQL gestita che viene mantenuta automaticamente per te e si integra in modo nativo in molti sistemi Google Cloud.
• Cloud Storage ti consente di avere spazio di archiviazione sul cloud in modo da potervi accedere facilmente in Django.
• Secret Manager ti consente di archiviare i secret e di renderli accessibili a determinate parti di Google Cloud e non ad altre.

Questo breve lab è stato svolto utilizzando la riga di comando gcloud, ma Cloud Run è disponibile tramite la console Cloud ( console.cloud.google.com). Basta andare a Compute > Cloud Run per visualizzare il servizio.

Pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial:

• Nella console Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.
• Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto e fai clic su Elimina.
• Nella finestra di dialogo, digita l'ID progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

Scopri di più

• Django on Cloud Run: https://cloud.google.com/python/django/run
• Hello Cloud Run con Python: https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-run-hello-python3
• Python su Google Cloud: https://cloud.google.com/python
• Client Python di Google Cloud: https://github.com/googleapis/google-cloud-python