1. Wprowadzenie
Cloud Run to zarządzana platforma obliczeniowa, która umożliwia uruchamianie bezstanowych kontenerów wywoływanych przez żądania HTTP. Cloud Run jest rozwiązaniem bezserwerowym, które nie wymaga zarządzania infrastrukturą, dzięki czemu możesz skupić się na tym, co najważniejsze, czyli tworzeniu świetnych aplikacji.
Jest ona też natywnie połączona z wieloma innymi częściami ekosystemu Google Cloud, w tym z usługą Cloud SQL do obsługi zarządzanych baz danych, Cloud Storage do obsługi ujednoliconego przechowywania obiektów oraz Secret Manager do zarządzania sekretami.
Django CMS to system zarządzania treścią (CMS) dla firm oparty na Django. Django to wysokiej jakości framework internetowy Pythona.
W tym samouczku użyjesz tych komponentów do wdrożenia małego projektu Django CMS.
Uwaga: to ćwiczenie z programowania zostało ostatnio zweryfikowane w systemie Django CMS 4.1.2 przy użyciu django-cms/cms-template v4.1.
Czego się nauczysz
- Jak korzystać z Cloud Shell
- Jak utworzyć bazę danych Cloud SQL
- Tworzenie zasobnika Cloud Storage
- Tworzenie obiektów tajnych w usłudze Secret Manager
- Jak używać obiektów tajnych z różnych usług Google Cloud
- Jak połączyć komponenty Google Cloud z usługą Cloud Run
- Jak używać Container Registry do przechowywania utworzonych kontenerów
- Jak wdrażać w Cloud Run
- Jak przeprowadzać migracje schematu bazy danych w Cloud Build
2. Konfiguracja i wymagania
Konfiguracja środowiska w samodzielnym tempie
- Zaloguj się w konsoli Google Cloud i utwórz nowy projekt lub wykorzystaj już istniejący. Jeśli nie masz jeszcze konta Gmail ani Google Workspace, musisz je utworzyć.
- Nazwa projektu jest wyświetlaną nazwą uczestników tego projektu. Jest to ciąg znaków, którego nie używają interfejsy API Google. Zawsze możesz ją zaktualizować.
- Identyfikator projektu jest unikalny we wszystkich projektach Google Cloud i nie można go zmienić (po jego ustawieniu nie można go zmienić). Cloud Console automatycznie wygeneruje unikalny ciąg znaków. zwykle nieważne, co ona jest. W większości ćwiczeń w Codelabs musisz podać swój identyfikator projektu (zwykle identyfikowany jako
PROJECT_ID). Jeśli nie podoba Ci się wygenerowany identyfikator, możesz wygenerować kolejny losowy. Możesz też spróbować własnych sił i sprawdzić, czy jest dostępna. Nie można go zmienić po wykonaniu tego kroku. Pozostanie on na stałe w ramach projektu. - Informacyjnie: istnieje jeszcze 3 wartość, numer projektu, której używają niektóre interfejsy API. Więcej informacji o wszystkich 3 wartościach znajdziesz w dokumentacji.
- Następnie musisz włączyć płatności w Cloud Console, aby korzystać z zasobów Cloud/interfejsów API. Ukończenie tego ćwiczenia z programowania nic nie kosztuje. Aby wyłączyć zasoby w celu uniknięcia naliczania opłat po zakończeniu tego samouczka, możesz usunąć utworzone zasoby lub projekt. Nowi użytkownicy Google Cloud mogą skorzystać z programu bezpłatnego okresu próbnego o wartości 300 USD.
Google Cloud Shell,
Google Cloud można obsługiwać zdalnie z Twojego laptopa, ale w ramach tego ćwiczenia z programowania wykorzystamy Google Cloud Shell – środowisko wiersza poleceń działające w chmurze.
Aktywowanie Cloud Shell
- W konsoli Google Cloud kliknij Aktywuj Cloud Shell
.
Jeśli uruchamiasz Cloud Shell po raz pierwszy, zobaczysz ekran pośredni z opisem tej usługi. Jeśli wyświetlił się ekran pośredni, kliknij Dalej.
Uzyskanie dostępu do Cloud Shell i połączenie się z nim powinno zająć tylko kilka chwil.
Ta maszyna wirtualna zawiera wszystkie niezbędne narzędzia programistyczne. Zawiera stały katalog domowy o pojemności 5 GB i działa w Google Cloud, co znacznie zwiększa wydajność sieci i uwierzytelnianie. Większość zadań w ramach tego ćwiczenia z programowania można wykonać w przeglądarce.
Po nawiązaniu połączenia z Cloud Shell powinno pojawić się potwierdzenie, że użytkownik jest uwierzytelniony, a projekt jest ustawiony na identyfikator Twojego projektu.
- Aby potwierdzić uwierzytelnianie, uruchom w Cloud Shell to polecenie:
gcloud auth list
Wynik polecenia
Credentialed Accounts
ACTIVE ACCOUNT
* <my_account>@<my_domain.com>
To set the active account, run:
$ gcloud config set account `ACCOUNT`
- Uruchom to polecenie w Cloud Shell, aby sprawdzić, czy polecenie gcloud zna Twój projekt:
gcloud config list project
Wynik polecenia
[core] project = <PROJECT_ID>
Jeśli tak nie jest, możesz go ustawić za pomocą tego polecenia:
gcloud config set project <PROJECT_ID>
Dane wyjściowe polecenia
Updated property [core/project].
3. Włączanie Cloud APIs
W Cloud Shell włącz interfejsy Cloud APIs dla komponentów, które będą używane:
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
Ponieważ po raz pierwszy wywołujesz interfejsy API z gcloud, pojawi się prośba o autoryzację użycia danych logowania do wysłania tego żądania. Odbywa się to raz na sesję Cloud Shell.
Wykonanie tej operacji może chwilę potrwać.
Po zakończeniu powinien wyświetlić się komunikat o powodzeniu podobny do tego:
Operation "operations/acf.cc11852d-40af-47ad-9d59-477a12847c9e" finished successfully.
4. Tworzenie projektu szablonu
Jako przykładowy projekt Django CMS użyjesz szablonu cms-template.
Aby utworzyć ten projekt szablonu, w Cloud Shell utwórz nowy katalog o nazwie djangocms-cloudrun i przejdź do niego:
mkdir ~/djangocms-cloudrun cd ~/djangocms-cloudrun
Zainstaluj pakiet django-cms w tymczasowym środowisku wirtualnym:
virtualenv venv source venv/bin/activate pip install djangocms-frontend\[cms-4]
Utwórz kopię projektu cms-template:
django-admin startproject --template https://github.com/django-cms/cms-template/archive/4.1.zip myproject .
W folderze o nazwie myproject znajdziesz teraz szablon projektu Django CMS:
ls -F
manage.py* media/ myproject/ project.db requirements.in requirements.txt static/ venv/
Możesz teraz wyjść i usunąć tymczasowe środowisko wirtualne:
deactivate rm -rf venv
Z tego miejsca system Django CMS zostanie wywołany w kontenerze.
Możesz też usunąć automatycznie skopiowany plik requirements.in (używany przez pip-tools do generowania plików requirements.txt). Nie zostanie ono użyte w tym ćwiczeniu z programowania:
rm requirements.in
5. Tworzenie usług pomocniczych
Utworzysz teraz usługi tworzenia kopii zapasowych: dedykowane konto usługi, Artifact Registry, bazę danych Cloud SQL, zasobnik Cloud Storage i pewną liczbę wartości w usłudze Secret Manager.
Zabezpieczenie wartości haseł używanych w wdrożeniu jest ważne dla bezpieczeństwa każdego projektu i zapewnia, że nikt przypadkowo nie wprowadzi haseł w niewłaściwym miejscu (np. bezpośrednio w plikach ustawień lub wpisanych bezpośrednio w terminalu, gdzie można je odzyskać z historii).
Na początek ustaw 2 podstawowe zmienne środowiskowe, z których jedna będzie odpowiadać identyfikatorowi projektu:
PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)
I jedno dla regionu:
REGION=us-central1
utworzyć konto usługi,
Aby ograniczyć dostęp usługi do innych części Google Cloud, utwórz dedykowane konto usługi:
gcloud iam service-accounts create cloudrun-serviceaccount
W kolejnych sekcjach tego CodeLab będziesz się odwoływać do tego konta po jego adresie e-mail. Ustaw tę wartość w zmiennej środowiskowej:
SERVICE_ACCOUNT=$(gcloud iam service-accounts list \
--filter cloudrun-serviceaccount --format "value(email)")
Tworzenie rejestru artefaktów
Aby przechowywać obraz skompilowanego kontenera, utwórz rejestr kontenerów w wybranym regionie:
gcloud artifacts repositories create containers --repository-format docker --location $REGION
W kolejnych sekcjach tego ćwiczenia z programowania będziesz się odwoływać do tego rejestru:
ARTIFACT_REGISTRY=${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/containers
Tworzenie bazy danych
Utwórz instancję Cloud SQL:
gcloud sql instances create myinstance --project $PROJECT_ID \ --database-version POSTGRES_14 --tier db-f1-micro --region $REGION
Wykonanie tej operacji może potrwać kilka minut.
W tej instancji utwórz bazę danych:
gcloud sql databases create mydatabase --instance myinstance
W tej samej instancji utwórz użytkownika:
DJPASS="$(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
Przyznaj kontu usługi uprawnienia do połączenia się z instancją:
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
--member serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT} \
--role roles/cloudsql.client
Tworzenie zasobnika na dane
Utwórz zasobnik Cloud Storage (nazwa musi być globalnie niepowtarzalna):
GS_BUCKET_NAME=${PROJECT_ID}-media
gcloud storage buckets create gs://${GS_BUCKET_NAME} --location ${REGION}
Przyznaj uprawnienia do administrowania zasobnikiem kontu usługi:
gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://${GS_BUCKET_NAME} \
--member serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT} \
--role roles/storage.admin
Obiekty przechowywane w zasobniku będą miały inne źródło (adres URL zasobnika zamiast adresu URL w Cloud Run), więc musisz skonfigurować ustawienia współdzielenia zasobów między serwerami z różnych domen (CORS).
Utwórz nowy plik o nazwie cors.json z tą zawartością:
touch cors.json cloudshell edit cors.json
cors.json
[
{
"origin": ["*"],
"responseHeader": ["Content-Type"],
"method": ["GET"],
"maxAgeSeconds": 3600
}
]
Zastosuj tę konfigurację CORS do nowo utworzonego zasobnika na dane:
gsutil cors set cors.json gs://$GS_BUCKET_NAME
Przechowywanie konfiguracji jako obiektu tajnego
Po skonfigurowaniu usług tworzenia kopii zapasowych będziesz teraz przechowywać te wartości w pliku chronionym przez usługę Secret Manager.
Usługa Secret Manager umożliwia przechowywanie obiektów tajnych, zarządzanie nimi i dostęp do nich w postaci binarnych obiektów blob lub ciągów tekstowych. Jest to dobre rozwiązanie do przechowywania informacji konfiguracyjnych, takich jak hasła do baz danych, klucze interfejsu API czy certyfikaty TLS potrzebne aplikacji w czasie wykonywania.
Najpierw utwórz plik z wartościami ciągu połączenia z bazą danych, zasobem multimediów, klucza tajnego dla Django (używanego do podpisywania sesji i tokenów) oraz do włączenia debugowania:
echo DATABASE_URL=\"postgres://djuser:${DJPASS}@//cloudsql/${PROJECT_ID}:${REGION}:myinstance/mydatabase\" > .env
echo GS_BUCKET_NAME=\"${GS_BUCKET_NAME}\" >> .env
echo SECRET_KEY=\"$(cat /dev/urandom | LC_ALL=C tr -dc 'a-zA-Z0-9' | fold -w 50 | head -n 1)\" >> .env
echo DEBUG=True >> .env
Następnie utwórz obiekt tajny o nazwie application_settings, używając tego pliku jako obiektu tajnego:
gcloud secrets create application_settings --data-file .env
Przyznaj temu kontu usługi dostęp do tego obiektu tajnego:
gcloud secrets add-iam-policy-binding application_settings \
--member serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT} --role roles/secretmanager.secretAccessor
Sprawdź, czy obiekt tajny został utworzony, wyświetlając listę obiektów tajnych:
gcloud secrets versions list application_settings
Po potwierdzeniu utworzenia obiektu tajnego usuń plik lokalny:
rm .env
6. Skonfiguruj aplikację
Ze względu na właśnie utworzone usługi pomocnicze musisz wprowadzić odpowiednie zmiany w projekcie szablonu.
Obejmie to wprowadzenie w usłudze django-environ używania zmiennych środowiskowych jako ustawień konfiguracji. W takim przypadku zobaczysz wartości zdefiniowane jako obiekty tajne. Aby to zrobić, rozszerz ustawienia szablonu. Musisz też dodać dodatkowe zależności Pythona.
Konfigurowanie ustawień
Przenieść plik settings.py, zmieniając jego nazwę na basesettings.py:
mv myproject/settings.py myproject/basesettings.py
W edytorze internetowym Cloud Shell utwórz nowy plik settings.py z tym kodem:
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",
},
}
Poświęć trochę czasu na zapoznanie się z komentarzami na temat poszczególnych konfiguracji.
Pamiętaj, że w tym pliku mogą wystąpić błędy lintingu. To normalne. Cloud Shell nie ma kontekstu wymagań dla tego projektu, więc może zgłaszać nieprawidłowe importy i nieużywane importy.
Zależności Pythona
Odszukaj plik requirements.txt i dodaj te pakiety:
cloudshell edit requirements.txt
requirements.txt (dodawanie)
gunicorn psycopg2-binary django-storages[google] django-environ
Definiowanie obrazu aplikacji
Cloud Run będzie uruchamiać dowolny kontener, o ile będzie zgodny z umową dotyczącą kontenerów Cloud Run. W tym samouczku postanowiono pominąć Dockerfile i zamiast tego użyć pakietów kompilacji natywnych w chmurze. Pakiety kompilacji ułatwiają tworzenie kontenerów dla popularnych języków, w tym Pythona.
W tym samouczku omawiamy dostosowanie elementu Procfile używanego do uruchamiania aplikacji internetowej.
Aby skonteneryzować projekt szablonu, utwórz najpierw nowy plik o nazwie Procfile na najwyższym poziomie projektu (w tym samym katalogu, w którym znajduje się plik manage.py), a potem skopiuj ten tekst:
touch Procfile cloudshell edit Procfile
Plik protokołu
web: gunicorn --bind 0.0.0.0:$PORT --workers 1 --threads 8 --timeout 0 myproject.wsgi:application
7. Konfigurowanie, kompilowanie i uruchamianie kroków migracji
Aby utworzyć schemat bazy danych w bazie danych Cloud SQL i wypełnić zasobnik Cloud Storage zasobami statycznymi, musisz uruchomić polecenia migrate i collectstatic.
Te podstawowe polecenia migracji Django należy uruchamiać w kontekście skompilowanego obrazu kontenera z dostępem do bazy danych.
Musisz też uruchomić createsuperuser, aby utworzyć konto administratora, za pomocą którego zalogujesz się w panelu administracyjnym Django.
W tym celu użyjesz do wykonania tych zadań zadań Cloud Run. Zadania Cloud Run umożliwiają uruchamianie procesów, które mają zdefiniowany koniec, dzięki czemu są idealne do wykonywania zadań administracyjnych.
Definiowanie hasła superużytkownika Django
Aby utworzyć superużytkownika, użyj nieinteraktywnej wersji polecenia createsuperuser. To polecenie wymaga użycia zmiennej środowiskowej o specjalnej nazwie zamiast prompta z prośbą o podanie hasła.
Utwórz nowy obiekt tajny, używając losowo wygenerowanego hasła:
echo -n $(cat /dev/urandom | LC_ALL=C tr -dc 'a-zA-Z0-9' | fold -w 30 | head -n 1) | gcloud secrets create django_superuser_password --data-file=-
Zezwól kontu usługi na dostęp do tego obiektu tajnego:
gcloud secrets add-iam-policy-binding django_superuser_password \
--member serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT} \
--role roles/secretmanager.secretAccessor
Aktualizowanie pliku Procfile
Aby ułatwić sobie pracę z zadaniami Cloud Run, utwórz skróty w pliku Procfile, dodając do pliku Procfile te punkty wejścia:
migrate: python manage.py migrate && python manage.py collectstatic --noinput --clear createuser: python manage.py createsuperuser --username admin --email noop@example.com --noinput
Powinny być teraz 3 pozycje: domyślny punkt wejścia web, punkt wejścia migrate do stosowania migracji bazy danych i punkt początkowy createuser uruchamiający polecenie createsuperuser.
Kompilowanie obrazu aplikacji
Po wprowadzeniu aktualizacji w Procfile skompiluj obraz:
gcloud builds submit --pack image=${ARTIFACT_REGISTRY}/myimage
Tworzenie zadań Cloud Run
Teraz, gdy obraz już istnieje, możesz utworzyć za jego pomocą zadania Cloud Run.
Te zadania używają obrazu skompilowanego wcześniej, ale mają różne wartości command. Te wartości są mapowane na wartości w pliku Procfile.
Utwórz zadanie migracji:
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
Utwórz zadanie tworzenia użytkownika:
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
Wykonywanie zadań Cloud Run
Po skonfigurowaniu zadań uruchom migracje:
gcloud run jobs execute migrate --region $REGION --wait
Sprawdź, czy w wynikach polecenia jest komunikat „successfully complete” (ukończono wykonanie).
Uruchomisz to polecenie później podczas aktualizowania aplikacji.
Po skonfigurowaniu bazy danych utwórz użytkownika za pomocą tego zadania:
gcloud run jobs execute createuser --region $REGION --wait
Sprawdź, czy w wynikach polecenia jest komunikat „successfully complete” (ukończono wykonanie).
Nie trzeba będzie ponownie wykonywać tego polecenia.
8. Wdrożenie w Cloud Run
Po utworzeniu i zapełnieniu usług bazowych możesz utworzyć usługę Cloud Run, aby uzyskać do nich dostęp.
Początkowe wdrożenie skonteneryzowanej aplikacji w Cloud Run jest tworzone za pomocą tego polecenia:
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 $SERVICE_ACCOUNT \
--allow-unauthenticated
Poczekaj chwilę na zakończenie wdrażania. Kiedy operacja zostanie wykonana, w wierszu poleceń wyświetli się URL usługi:
Service [djangocms-cloudrun] revision [djangocms-cloudrun-00001-...] has been deployed and is serving 100 percent of traffic. Service URL: https://djangocms-cloudrun-...run.app
Możesz teraz zobaczyć wdrożony kontener, otwierając ten adres URL w przeglądarce:
Ponieważ jest to nowa instalacja, nastąpi automatyczne przekierowanie na stronę logowania.
9. Otwieranie panelu administracyjnego Django
Jedną z głównych funkcji systemu Django CMS jest jego interaktywny administrator.
Aktualizacja ustawień CSRF
Django zawiera zabezpieczenia przed fałszywymi żądaniami między witrynami (CSRF). Za każdym razem, gdy w Twojej witrynie Django przesyłany jest formularz, w tym podczas logowania się w panelu administracyjnym Django, sprawdzane jest ustawienie zaufanych źródeł. Jeśli nie pasuje do źródła żądania, Django zwraca błąd.
Jeśli w pliku mysite/settings.py zdefiniowana jest zmienna środowiskowa CLOUDRUN_SERVICE_URL, jest ona używana w ustawieniach CSRF_TRUSTED_ORIGINS i ALLOWED_HOSTS. Definiowanie elementu ALLOWED_HOSTS nie jest obowiązkowe, ale warto go dodać, ponieważ jest on wymagany w przypadku elementu CSRF_TRUSTED_ORIGINS.
Ponieważ potrzebujesz adresu URL usługi, tej konfiguracji nie można dodać przed pierwszym wdrożeniem.
Aby dodać tę zmienną środowiskową, musisz zaktualizować usługę. Możesz go dodać do tajnego klucza application_settings lub bezpośrednio jako zmienną środowiskową.
Implementacja poniżej korzysta z funkcji formatowania i zmieniania znaczenia za pomocą gcloud.
Aby pobrać adres URL usługi:
CLOUDRUN_SERVICE_URLS=$(gcloud run services describe djangocms-cloudrun \ --region $REGION \ --format "value(metadata.annotations[\"run.googleapis.com/urls\"])" | tr -d '"[]') echo $CLOUDRUN_SERVICE_URLS
Ustaw tę wartość jako zmienną środowiskową w usłudze Cloud Run:
gcloud run services update djangocms-cloudrun \ --region $REGION \ --update-env-vars "^##^CLOUDRUN_SERVICE_URLS=$CLOUDRUN_SERVICE_URLS"
Logowanie się w panelu administracyjnym Django
Aby uzyskać dostęp do interfejsu administracyjnego Django, dodaj /admin do adresu URL usługi.
Teraz zaloguj się przy użyciu nazwy użytkownika „admin” i odzyskaj hasło za pomocą tego polecenia:
gcloud secrets versions access latest --secret django_superuser_password && echo ""
10. Stosowanie aktualizacji aplikacji
Podczas tworzenia aplikacji warto ją przetestować lokalnie. W tym celu musisz połączyć się z bazą danych Cloud SQL („produkcyjną”) lub lokalną („testową”).
Łączenie z produkcyjną bazą danych
Z instancjami Cloud SQL możesz się łączyć za pomocą serwera proxy uwierzytelniania Cloud SQL. Ta aplikacja tworzy połączenie między komputerem lokalnym a bazą danych.
Po zainstalowaniu serwera proxy uwierzytelniania Cloud SQL wykonaj te czynności:
# 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=$(cat temp_settings) python manage.py runserver
Pamiętaj, aby po zakończeniu pracy usunąć plik temp_settings.
Łączenie z lokalną bazą danych SQLite
Możesz też użyć lokalnej bazy danych podczas tworzenia aplikacji. Django obsługuje bazy danych PostgreSQL i SQLite. PostgreSQL ma pewne funkcje, których nie ma SQLite, ale w wielu przypadkach funkcje są identyczne.
Aby skonfigurować SQLite, musisz zaktualizować ustawienia aplikacji, aby wskazać lokalną bazę danych, a potem zastosować migracje schematu.
Aby skonfigurować tę metodę:
# Create a virtualenv virtualenv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt # Copy the application settings to your local machine gcloud secrets versions access latest --secret application_settings > temp_settings # Edit the DATABASE_URL setting to use a local sqlite file. For example: DATABASE_URL=sqlite:////tmp/my-tmp-sqlite.db # Set the updated settings as an environment variable APPLICATION_SETTINGS=$(cat temp_settings) # Apply migrations to the local database python manage.py migrate # Start the local web server python manage.py runserver
Pamiętaj, aby po zakończeniu pracy usunąć plik temp_settings.
Tworzę migracje
Podczas wprowadzania zmian w modelach baz danych może być konieczne wygenerowanie plików migracji Django przez uruchomienie polecenia python manage.py makemigrations.
Możesz uruchomić to polecenie po skonfigurowaniu połączenia z bazą danych produkcyjnej lub testowej. Możesz też wygenerować pliki migracji bez bazy danych, podając puste ustawienia:
SECRET_KEY="" DATABASE_URL="" GS_BUCKET_NAME="" python manage.py makemigrations
Stosowanie aktualizacji aplikacji
Aby zastosować zmiany w aplikacji, musisz:
- przekształcenie zmian w nowy obraz,
- zastosuj migrację bazy danych lub migrację statyczną, a następnie
- zaktualizuj swoją usługę Cloud Run, tak aby używała nowego obrazu.
Aby utworzyć obraz:
gcloud builds submit --pack image=${ARTIFACT_REGISTRY}/myimage
Jeśli chcesz zastosować migrację, uruchom zadanie Cloud Run:
gcloud run jobs execute migrate --region $REGION --wait
Aby zaktualizować usługę za pomocą nowego obrazu:
gcloud run services update djangocms-cloudrun \
--platform managed \
--region $REGION \
--image gcr.io/${PROJECT_ID}/myimage
11. Gratulacje!
Właśnie udało Ci się wdrożyć złożony projekt w Cloud Run.
- Cloud Run automatycznie skaluje obraz kontenera w poziomie, aby obsługiwać otrzymane żądania, a następnie skaluje w dół, gdy zapotrzebowanie maleje. Płacisz tylko za procesor, pamięć i sieć wykorzystywane w trakcie obsługiwania żądań.
- Cloud SQL umożliwia wdrożenie zarządzanej instancji PostgreSQL, która jest automatycznie obsługiwana i natywnie integruje się z wieloma systemami Google Cloud.
- Cloud Storage umożliwia korzystanie z chmury w sposób płynny w Django.
- Menedżer obiektów tajnych umożliwia przechowywanie obiektów tajnych i udostępnianie ich określonym częściom Google Cloud.
Czyszczenie danych
Oto czynności, które musisz wykonać, aby uniknąć obciążenia konta Google Cloud Platform opłatami za zasoby zużyte w tym samouczku:
- W Cloud Console otwórz stronę Zarządzanie zasobami.
- Na liście projektów wybierz swój projekt i kliknij Usuń.
- W oknie wpisz identyfikator projektu i kliknij Wyłącz, aby usunąć projekt.
Więcej informacji
- Django na Cloud Run: https://cloud.google.com/python/django/run
- Hello Cloud Run w języku Python: https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-run-hello-python3
- Python w Google Cloud: https://cloud.google.com/python
- Klient Google Cloud Python: https://github.com/googleapis/google-cloud-python