Introduzione a Cloud Run con Python

1. Introduzione

Cloud Run è una piattaforma gestita di computing che consente di eseguire container stateless richiamabili tramite richieste HTTP. È basato sul progetto open source Knative, consente quindi la portabilità dei tuoi carichi di lavoro su più piattaforme. Cloud Run è serverless. Astrae completamente la gestione dell'infrastruttura per consentirti di concentrarti su quello che conta davvero: creare applicazioni fantastiche.

L'obiettivo di questo tutorial è creare una semplice applicazione web ed eseguirne il deployment su Cloud Run.

2. Configurazione e requisiti

Configurazione dell'ambiente 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 a questo progetto. È una stringa di caratteri non utilizzata dalle API di Google. Puoi sempre aggiornarlo.
• L'ID progetto è univoco in tutti i progetti Google Cloud ed è immutabile (non può essere modificato dopo l'impostazione). La console Cloud genera automaticamente una stringa univoca, di solito non ti interessa di cosa si tratta. Nella maggior parte dei codelab, dovrai fare riferimento all'ID progetto (in genere identificato come PROJECT_ID). Se l'ID generato non ti piace, puoi generarne un altro casuale. In alternativa, puoi provare a crearne uno e vedere se è disponibile. Non può essere modificato dopo questo passaggio e rimane per tutta la durata del progetto.
• Per tua informazione, esiste un terzo valore, un numero di 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 altri dopo che lo hai selezionato. Sei l'unico utente di questo 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 posizione adatta alla tua organizzazione.

2. Successivamente, devi abilitare la fatturazione in Cloud Console per utilizzare le risorse/API Cloud. Completare questo codelab non costa molto, se non nulla. Per arrestare le risorse ed evitare addebiti oltre a quelli previsti in questo tutorial, puoi eliminare le risorse che hai creato o il progetto. I nuovi utenti di Google Cloud possono beneficiare del programma prova senza costi di 300$.

Avvia Cloud Shell

Sebbene Google Cloud possa essere gestito da remoto dal tuo laptop, in questo tutorial utilizzerai 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, viene visualizzata una schermata intermedia che ne descrive le funzionalità. Se è stata visualizzata una schermata intermedia, fai clic su Continua.

Bastano pochi istanti per eseguire il provisioning e connettersi a Cloud Shell.

Questa macchina virtuale è 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 e l'autenticazione della rete. Gran parte del lavoro per questo codelab, se non tutto, può essere svolto con un browser.

Una volta eseguita la connessione a Cloud Shell, dovresti vedere che il tuo account è autenticato e 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 il potente strumento a riga di comando unificato di Google Cloud. È già installato in Cloud Shell. Noterai il supporto del completamento automatico. Potrebbe esserti chiesto di autenticarti la prima volta che esegui un comando. Per saperne di più, consulta la panoramica dello strumento a riga di comando gcloud.

3. Esegui questo comando in Cloud Shell per verificare che il comando gcloud conosca il 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 completi questo tutorial al di fuori di Cloud Shell, segui la procedura per configurare le credenziali predefinite dell'applicazione.

3. Abilita le API

Da Cloud Shell, abilita le API Artifact Registry, Cloud Build e Cloud Run:

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

Viene visualizzato un messaggio di operazione riuscita simile a questo:

Operation "operations/..." finished successfully.

Per eseguire il deployment dell'applicazione, Cloud Run si abbina all'ecosistema di container:

• Cloud Build crea automaticamente un'immagine container dal codice sorgente ed esegue il push in Artifact Registry.
• Artifact Registry gestisce l'immagine container.

Ora puoi iniziare a lavorare e scrivere la tua applicazione…

4. Scrivi l'applicazione

In questo passaggio, creerai una semplice applicazione Python basata su Flask che risponde alle richieste HTTP.

Directory di lavoro

Utilizza Cloud Shell per creare una directory di lavoro denominata helloworld-python e passa a questa directory:

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

main.py

Crea un file denominato main.py:

touch main.py

Modifica il file con il tuo editor della riga di comando preferito (nano, vim o emacs) o facendo clic sul pulsante Editor di Cloud Shell:

Per modificare direttamente il file con l'editor di Cloud Shell, utilizza questo 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)

Questo codice crea un servizio web di base che risponde alle richieste HTTP GET con un messaggio amichevole.

requirements.txt

Aggiungi un file denominato requirements.txt per definire le dipendenze:

touch requirements.txt

Per modificare direttamente il file con l'editor di Cloud Shell, utilizza questo 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

Infine, aggiungi un file denominato Procfile per specificare come verrà pubblicata l'applicazione:

touch Procfile

Per modificare direttamente il file con l'editor di Cloud Shell, utilizza questo comando:

cloudshell edit Procfile

Procfile

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

Assicurati che tutti i file siano presenti nella directory di lavoro:

ls

Dovrebbero essere elencati i seguenti file:

main.py  Procfile  requirements.txt

Sono documentate molte altre lingue per iniziare a utilizzare Cloud Run. Puoi trovare le istruzioni per Go, Node.js, Java, C#, C++, PHP, Ruby, script shell e altri qui: https://cloud.google.com/run/docs/quickstarts/build-and-deploy

La tua applicazione è pronta per il deployment, ma testiamola prima.

5. testa l'applicazione

Per testare l'applicazione, crea un ambiente virtuale:

virtualenv venv

Attiva l'ambiente virtuale:

source venv/bin/activate

Installa le dipendenze:

pip install -r requirements.txt

Dovresti ricevere un messaggio di conferma simile al seguente:

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

Avvia l'applicazione:

python main.py

I log mostrano che sei in modalità di sviluppo:

 * 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
...

Nella finestra Cloud Shell, fai clic sull'icona Web Preview e seleziona Preview on port 8080:

Dovrebbe aprirsi una finestra del browser con il messaggio Hello World!.

Puoi anche aprire un'altra sessione di Cloud Shell (una nuova scheda del terminale) facendo clic sull'icona + e inviando una richiesta web all'applicazione in esecuzione in locale:

curl localhost:8080

Dovresti ricevere la seguente risposta:

Hello World!

Al termine, torna alla sessione principale di Cloud Shell e interrompi il comando python main.py con CTRL+C.

Esci dall'ambiente virtuale:

deactivate

Infine, rimuovi la directory dell'ambiente virtuale:

rm -r venv/

La tua applicazione funziona come previsto: eseguiamone il deployment.

6. Esegui il deployment in Cloud Run

Cloud Run è regionale, il che significa che l'infrastruttura che esegue i tuoi servizi Cloud Run si trova in una regione specifica ed è gestita da Google per essere disponibile in modo ridondante in tutte le zone all'interno di quella regione. Definisci la regione che utilizzerai per il deployment, ad esempio:

REGION="europe-west9"

Per l'elenco delle regioni attualmente supportate, consulta Località di Cloud Run (completamente gestito).

Assicurati di trovarti ancora nella directory di lavoro:

ls

Dovrebbero essere elencati i seguenti file:

main.py  Procfile  requirements.txt

Esegui il deployment dell'applicazione in Cloud Run:

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

• Puoi definire una regione predefinita con questo comando: gcloud config set run/region $REGION
• Puoi anche impostare Cloud Run come servizio gestito per impostazione predefinita con questo comando: gcloud config set run/platform managed
• L'opzione --allow-unauthenticated rende il servizio disponibile pubblicamente. Per evitare richieste non autenticate, utilizza --no-allow-unauthenticated.

Per controllare tutte le opzioni, utilizza gcloud run deploy --help.

La prima volta, ti verrà chiesto di creare un repository Artifact Registry. Tocca Invio per convalidare:

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)?

Viene avviato il caricamento del codice sorgente nel repository Artifact Registry e la creazione dell'immagine container:

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 utilizza i buildpack, che rilevano automaticamente il linguaggio del codice sorgente e creano un'immagine container basata sull'ultima versione stabile dell'interprete Python (Python 3.12 al momento della stesura). Se necessario, puoi bloccare la build su una versione specifica includendo un file .python-version nella directory di origine. Per maggiori dettagli, consulta Creare un'applicazione Python.

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

...
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

Puoi ottenere l'URL del servizio con questo comando:

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

Dovrebbe essere visualizzato un risultato simile a questo:

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

Ora puoi utilizzare l'applicazione aprendo l'URL del servizio in un browser web:

Puoi anche chiamare l'applicazione da Cloud Shell:

curl $SERVICE_URL?who=me

Dovresti ricevere il saluto previsto:

Hello me!

Anche se questo breve lab è stato eseguito utilizzando la riga di comando gcloud, Cloud Run è disponibile tramite la console Cloud ( console.cloud.google.com/run). Dovresti vedere il servizio helloworld elencato:

Puoi anche utilizzare la console per eseguire il deployment dei servizi Cloud Run.

Complimenti! Hai eseguito il deployment di un'applicazione su 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 le risorse di rete utilizzate durante la gestione delle richieste.

7. Esegui la pulizia

Sebbene non siano previsti addebiti per Cloud Run quando il servizio non è in uso, ti potrebbero comunque essere addebitati i costi di archiviazione dell'immagine container in Artifact Registry. Puoi eliminare il repository o il progetto Cloud per evitare addebiti. L'eliminazione del progetto Cloud interrompe la fatturazione per tutte le risorse utilizzate al suo interno.

Per eliminare il repository di immagini container:

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

Per eliminare il servizio Cloud Run:

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

Per eliminare il tuo progetto Google Cloud:

1. Recupera l'ID progetto corrente:

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

2. Assicurati che sia il progetto che vuoi eliminare:

echo $PROJECT_ID

3. Elimina il progetto:

gcloud projects delete $PROJECT_ID

8. Complimenti!

Hai creato una semplice applicazione web e l'hai eseguita il deployment in Cloud Run.

Scopri di più

• Consulta la documentazione di Cloud Run.
• Completa Dev to Prod in Three Easy Steps with Cloud Run per esplorare altre opzioni.
• Completa Django su Cloud Run per creare un database Cloud SQL, gestire le credenziali con Secret Manager ed eseguire il deployment di Django
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