Hello Cloud Run con Python

1. Introducción

Cloud Run es una plataforma de procesamiento administrada que te permite ejecutar contenedores sin estado que se pueden invocar a través de solicitudes HTTP. Se basa en el proyecto de código abierto Knative, lo que permite trasladar cargas de trabajo entre plataformas. Cloud Run es una plataforma sin servidores que simplifica la administración de la infraestructura para que puedas enfocarte en lo que más importa: crear aplicaciones extraordinarias.

El objetivo de este instructivo es crear una aplicación web simple y, luego, implementarla en Cloud Run.

2. Configuración y requisitos

Configuración del entorno de autoaprendizaje

1. Accede a Google Cloud Console y crea un proyecto nuevo o reutiliza uno existente. Si aún no tienes una cuenta de Gmail o de Google Workspace, debes crear una.

• El Nombre del proyecto es el nombre visible de los participantes de este proyecto. Es una cadena de caracteres que no se utiliza en las APIs de Google. Puedes actualizarla cuando quieras.
• El ID del proyecto es único en todos los proyectos de Google Cloud y es inmutable (no se puede cambiar después de configurarlo). La consola de Cloud genera automáticamente una cadena única. Por lo general, no importa cuál sea. En la mayoría de los codelabs, deberás hacer referencia al ID de tu proyecto (suele identificarse como PROJECT_ID). Si no te gusta el ID que se generó, podrías generar otro aleatorio. También puedes probar uno propio y ver si está disponible. No se puede cambiar después de este paso y se usa el mismo durante todo el proyecto.
• Recuerda que hay un tercer valor, un número de proyecto, que usan algunas APIs. Obtén más información sobre estos tres valores en la documentación.

Precaución: El ID del proyecto es único a nivel global y no lo puede usar nadie más después de que lo hayas seleccionado. Eres el único usuario de ese ID. Incluso si se borra un proyecto, no se puede volver a usar el ID.

Nota: Si usas una cuenta de Gmail, puedes dejar la ubicación predeterminada como Sin organización. Si usas una cuenta de Google Workspace, elige una ubicación adecuada para tu organización.

2. A continuación, deberás habilitar la facturación en la consola de Cloud para usar las APIs o los recursos de Cloud. Ejecutar este codelab no costará mucho, tal vez nada. Para cerrar recursos y evitar que se generen cobros más allá de este instructivo, puedes borrar los recursos que creaste o borrar el proyecto. Los usuarios nuevos de Google Cloud son aptos para participar en el programa Prueba gratuita de $300.

Inicia Cloud Shell

Si bien Google Cloud se puede operar de manera remota desde tu laptop, en este instructivo usarás Cloud Shell, un entorno de línea de comandos que se ejecuta en la nube.

Activar Cloud Shell

1. En la consola de Cloud, haz clic en Activar Cloud Shell.

Si es la primera vez que inicias Cloud Shell, aparecerá una pantalla intermedia en la que se describirá qué es. Si apareció una pantalla intermedia, haz clic en Continuar.

El aprovisionamiento y la conexión a Cloud Shell solo tomará unos minutos.

Esta máquina virtual está cargada con todas las herramientas de desarrollo necesarias. Ofrece un directorio principal persistente de 5 GB y se ejecuta en Google Cloud, lo que permite mejorar considerablemente el rendimiento de la red y la autenticación. Gran parte de tu trabajo en este codelab, si no todo, se puede hacer con un navegador.

Una vez que te conectes a Cloud Shell, deberías ver que te autenticaste y que el proyecto se configuró con tu ID del proyecto.

2. En Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando para confirmar que tienes la autenticación:

gcloud auth list

Resultado del comando

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

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

Nota: gcloud es la herramienta de línea de comandos potente y unificada de Google Cloud. Ya está preinstalada en Cloud Shell. Notarás que admite el autocompletado con la tecla Tab. Es posible que se te solicite que te autentiques la primera vez que ejecutes un comando. Para obtener más información, consulta la descripción general de la herramienta de línea de comandos de gcloud.

3. En Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando para confirmar que el comando gcloud conoce tu proyecto:

gcloud config list project

Resultado del comando

[core]
project = <PROJECT_ID>

De lo contrario, puedes configurarlo con el siguiente comando:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Resultado del comando

Updated property [core/project].

Nota: Si completas este instructivo fuera de Cloud Shell, sigue los pasos para configurar las credenciales predeterminadas de la aplicación.

3. Habilita las APIs

En Cloud Shell, habilita las APIs de Artifact Registry, Cloud Build y Cloud Run:

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

Esto genera un mensaje de éxito similar al siguiente:

Operation "operations/..." finished successfully.

En segundo plano, para implementar tu aplicación, Cloud Run se vincula con el ecosistema de contenedores:

• Cloud Build compila automáticamente una imagen de contenedor a partir de tu código fuente y la envía a Artifact Registry.
• Artifact Registry administra tu imagen de contenedor.

Ahora, ya puedes comenzar a trabajar y escribir tu solicitud.

4. Escribe la aplicación

En este paso, compilarás una aplicación simple de Python basada en Flask que responda a las solicitudes HTTP.

Directorio de trabajo

Usa Cloud Shell para crear un directorio de trabajo llamado helloworld-python y cambia a él:

mkdir ~/helloworld-python
cd ~/helloworld-python

main.py

Crea un archivo llamado main.py:

touch main.py

Edita el archivo con tu editor de línea de comandos preferido (nano, vim o emacs) o haz clic en el botón Editor de Cloud Shell:

Para editar el archivo directamente con el editor de Cloud Shell, usa este comando:

cloudshell edit main.py

main.py

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)


@app.get("/")
def hello():
    """Return a friendly HTTP greeting."""
    who = request.args.get("who", default="World")
    return f"Hello {who}!\n"


if __name__ == "__main__":
    # Development only: run "python main.py" and open http://localhost:8080
    # When deploying to Cloud Run, a production-grade WSGI HTTP server,
    # such as Gunicorn, will serve the app.
    app.run(host="localhost", port=8080, debug=True)

Este código crea un servicio web básico que responde a las solicitudes HTTP GET con un mensaje amigable.

requirements.txt

Agrega un archivo llamado requirements.txt para definir las dependencias:

touch requirements.txt

Para editar el archivo directamente con el editor de Cloud Shell, usa este comando:

cloudshell edit requirements.txt

requirements.txt

# https://pypi.org/project/flask
Flask==3.0.2

# https://pypi.org/project/gunicorn
gunicorn==21.2.0

Procfile

Por último, agrega un archivo llamado Procfile para especificar cómo se publicará la aplicación:

touch Procfile

Para editar el archivo directamente con el editor de Cloud Shell, usa este comando:

cloudshell edit Procfile

Procfile

web: gunicorn --bind :$PORT --workers 1 --threads 8 --timeout 0 main:app

Asegúrate de que todos los archivos estén presentes en el directorio de trabajo:

ls

Deberían aparecer los siguientes archivos:

main.py  Procfile  requirements.txt

Hay muchos otros lenguajes documentados para comenzar a usar Cloud Run. Puedes encontrar instrucciones para Go, Node.js, Java, C#, C++, PHP, Ruby, secuencias de comandos de shell y otros aquí: https://cloud.google.com/run/docs/quickstarts/build-and-deploy

Tu aplicación está lista para implementarse, pero primero la probaremos…

5. Prueba la aplicación

Para probar la aplicación, crea un entorno virtual:

virtualenv venv

Activa el entorno virtual:

source venv/bin/activate

Instala las dependencias:

pip install -r requirements.txt

Deberías recibir un mensaje de confirmación como el siguiente:

...
Successfully installed Flask ... gunicorn ...

Inicia la aplicación:

python main.py

Los registros muestran que estás en el modo de desarrollo:

 * Serving Flask app 'main'
 * Debug mode: on
   WARNING: This is a development server.
   Do not use it in a production deployment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Running on http://localhost:8080
   Press CTRL+C to quit
...

En la ventana de Cloud Shell, haz clic en el ícono Web Preview y selecciona Preview on port 8080:

Debería abrirse una ventana del navegador con el mensaje Hello World!.

También puedes abrir otra sesión de Cloud Shell (una pestaña de terminal nueva) haciendo clic en el ícono + y enviando una solicitud web a la aplicación que se ejecuta de forma local:

curl localhost:8080

Deberías recibir la siguiente respuesta:

Hello World!

Cuando termines, vuelve a la sesión principal de Cloud Shell y detén el comando python main.py con CTRL+C.

Sal del entorno virtual:

deactivate

Por último, quita el directorio del entorno virtual:

rm -r venv/

Tu aplicación funciona según lo esperado. Implementémosla…

6. Realiza una implementación en Cloud Run

Cloud Run es regional, lo que significa que la infraestructura que ejecuta tus servicios se ubica en una región específica y Google la administra para que esté disponible de manera redundante en todas las zonas de esa región. Define la región que usarás para tu implementación, por ejemplo:

REGION="europe-west9"

Para obtener la lista de las regiones admitidas actualmente, consulta Ubicaciones de Cloud Run (completamente administrado).

Asegúrate de seguir en el directorio de trabajo:

ls

Deberían aparecer los siguientes archivos:

main.py  Procfile  requirements.txt

Implementa la aplicación en Cloud Run:

gcloud run deploy helloworld-python \
  --source . \
  --platform managed \
  --region $REGION \
  --allow-unauthenticated

• Puedes definir una región predeterminada con este comando: gcloud config set run/region $REGION
• También puedes hacer que Cloud Run sea administrado de forma predeterminada con este comando: gcloud config set run/platform managed
• La opción --allow-unauthenticated hace que el servicio esté disponible de forma pública. Para evitar solicitudes no autenticadas, usa --no-allow-unauthenticated en su lugar.

Para verificar todas las opciones, usa gcloud run deploy --help.

La primera vez, recibirás un mensaje para crear un repositorio de Artifact Registry. Presiona Intro para validar:

Deploying from source requires an Artifact Registry Docker repository to store
built containers. A repository named [cloud-run-source-deploy] in region [REGION]
will be created.

Do you want to continue (Y/n)?

Esto inicia la carga de tu código fuente en el repositorio de Artifact Registry y la compilación de tu imagen de contenedor:

Building using Buildpacks and deploying container ...
* Building and deploying new service... Building Container.           
  OK Creating Container Repository...
  OK Uploading sources...
  * Building Container... Logs are available at ...

Cloud Build usa paquetes de compilación que detectan automáticamente el lenguaje de tu código fuente y crean una imagen de contenedor basada en la última versión estable del intérprete de Python (Python 3.12 en el momento de la redacción). Si es necesario, puedes fijar la compilación a una versión específica incluyendo un archivo .python-version en tu directorio de origen. Para obtener más detalles, consulta Compila una aplicación de Python.

Luego, espera un momento a que finalice la implementación. Si la operación es exitosa, la línea de comandos mostrará la URL de servicio:

...
OK Building and deploying new service... Done.
  OK Creating Container Repository...
  OK Uploading sources...
  OK Building Container... Logs are available at ...
  OK Creating Revision... Creating Service.
  OK Routing traffic...
  OK Setting IAM Policy...
Done.
Service [SERVICE]... has been deployed and is serving 100 percent of traffic.
Service URL: https://SERVICE-PROJECTHASH-REGIONID.a.run.app

Puedes obtener la URL del servicio con este comando:

SERVICE_URL=$( \
  gcloud run services describe helloworld-python \
  --platform managed \
  --region $REGION \
  --format "value(status.url)" \
)
echo $SERVICE_URL

Debería aparecer algo similar a lo siguiente:

https://helloworld-python-PROJECTHASH-REGIONID.a.run.app

Ahora puedes usar tu aplicación. Para ello, abre la URL de servicio en un navegador web:

También puedes llamar a la aplicación desde Cloud Shell:

curl $SERVICE_URL?who=me

Deberías recibir el saludo esperado:

Hello me!

Si bien este breve lab se realizó con la línea de comandos de gcloud, Cloud Run está disponible a través de la consola de Cloud ( console.cloud.google.com/run). Deberías ver tu servicio helloworld en la lista:

También puedes usar la consola para implementar servicios de Cloud Run.

¡Felicitaciones! Acabas de implementar una aplicación en Cloud Run. Cloud Run escala la imagen del contenedor automáticamente y de forma horizontal para controlar las solicitudes que se reciben y, luego, reduce la escala verticalmente cuando disminuye la demanda. Solo debes pagar por la CPU, la memoria y las herramientas de redes que se utilicen durante la administración de la solicitud.

7. Limpia

Si bien Cloud Run no cobra cuando el servicio no se usa, es posible que se te cobre por el almacenamiento de la imagen de contenedor en Artifact Registry. Puedes borrar tu repositorio o tu proyecto de Cloud para evitar que se generen cargos. Si borras tu proyecto de Cloud, se dejan de facturar todos los recursos que usaste en ese proyecto.

Para borrar tu repositorio de imágenes de contenedor, sigue estos pasos:

gcloud artifacts repositories delete cloud-run-source-deploy \
  --location $REGION

Para borrar tu servicio de Cloud Run, haz lo siguiente:

gcloud run services delete helloworld-python \
  --platform managed \
  --region $REGION

Para borrar tu proyecto de Google Cloud,

1. Recupera el ID de tu proyecto actual:

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

2. Asegúrate de que este sea el proyecto que deseas borrar:

echo $PROJECT_ID

3. Borra el proyecto:

gcloud projects delete $PROJECT_ID

8. ¡Felicitaciones!

Creaste una aplicación web simple y la implementaste en Cloud Run.

Más información

• Consulta la documentación de Cloud Run.
• Completa Dev to Prod in Three Easy Steps with Cloud Run para explorar más opciones.
• Completa Django en Cloud Run para crear una base de datos de Cloud SQL, administrar credenciales con Secret Manager y, luego, implementar Django.
• Consulta más codelabs de Cloud Run…

Licencia

Este trabajo cuenta con una licencia Atribución 2.0 Genérica de Creative Commons.