在 Cloud Run 上使用 Wagtail

1. 简介

Cloud Run 是一个代管式计算平台，供您运行可通过 HTTP 请求调用的无状态容器。Cloud Run 采用无服务器设计：您不用管理基础架构，因此可全力专注于最重要的工作，即构建出色的应用。

它还可与 Google Cloud 生态系统的许多其他部分原生集成，包括用于代管式数据库的 Cloud SQL、用于统一对象存储的 Cloud Storage，以及用于管理 Secret 的 Secret Manager。

Wagtail 是基于 Django 构建的开源内容管理系统 (CMS)。Django 是一个高级 Python Web 框架。

在本教程中，您将使用这些组件部署一个小型 Wagtail 项目。

注意：此 Codelab 上次验证是使用 Wagtail 5.2.2 验证的，该版本支持 Django 5。

学习内容

• 如何使用 Cloud Shell
• 如何创建 Cloud SQL 数据库
• 如何创建 Cloud Storage 存储桶
• 如何创建 Secret Manager Secret
• 如何使用不同 Google Cloud 服务中的 Secret
• 如何将 Google Cloud 组件连接到 Cloud Run 服务
• 如何使用 Container Registry 存储构建的容器
• 如何部署到 Cloud Run
• 如何在 Cloud Build 中运行数据库架构迁移

2. 设置和要求

自定进度的环境设置

1. 登录 Google Cloud 控制台，然后创建一个新项目或重复使用现有项目。如果您还没有 Gmail 或 Google Workspace 账号，则必须创建一个。

• 项目名称是此项目参与者的显示名称。它是 Google API 尚未使用的字符串。您可以随时对其进行更新。
• 项目 ID 在所有 Google Cloud 项目中是唯一的，并且是不可变的（一经设置便无法更改）。Cloud 控制台会自动生成一个唯一字符串；通常情况下，您无需关注该字符串。在大多数 Codelab 中，您都需要引用项目 ID（通常用 PROJECT_ID 标识）。如果您不喜欢生成的 ID，可以再随机生成一个 ID。或者，您也可以尝试自己的项目 ID，看看是否可用。完成此步骤后便无法更改该 ID，并且此 ID 在项目期间会一直保留。
• 此外，还有第三个值，即部分 API 使用的项目编号，供您参考。如需详细了解所有这三个值，请参阅文档。

注意：项目 ID 具有全局唯一性，您选择它后，其他任何人都不能再使用。您是此 ID 的唯一用户。即使项目被删除，相应 ID 也无法再次使用

注意：如果您使用的是 Gmail 账号，可以将默认位置设置为无组织。如果您使用的是 Google Workspace 账号，请选择对贵组织来说合理的位置。

2. 接下来，您需要在 Cloud 控制台中启用结算功能，以便使用 Cloud 资源/API。运行此 Codelab 应该不会产生太多的费用（如果有的话）。若要关闭资源以避免产生超出本教程范围的结算费用，您可以删除自己创建的资源或删除项目。Google Cloud 新用户符合参与 300 美元免费试用计划的条件。

Google Cloud Shell

虽然您可以从笔记本电脑远程操作 Google Cloud，但在此 Codelab 中，我们将使用 Google Cloud Shell，这是一个在云端运行的命令行环境。

激活 Cloud Shell

1. 在 Cloud Console 中，点击激活 Cloud Shell。

如果这是您首次启动 Cloud Shell，系统会显示一个中间屏幕，介绍 Cloud Shell 是什么。如果系统显示中间屏幕，请点击继续。

预配和连接到 Cloud Shell 只需花几分钟时间。

此虚拟机已加载所需的所有开发工具。它提供了一个持久的 5 GB 主目录，并且在 Google Cloud 中运行，大大增强了网络性能和身份验证。您在此 Codelab 中的大部分（即使不是全部）工作都可以通过浏览器完成。

在连接到 Cloud Shell 后，您应该会看到自己已通过身份验证，并且相关项目已设为您的项目 ID。

2. 在 Cloud Shell 中运行以下命令以确认您已通过身份验证：

gcloud auth list

命令输出

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

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

注意：gcloud 命令行工具是 Google Cloud 中一款强大的统一命令行工具。它预先安装在 Cloud Shell 中。您会注意到，它支持 Tab 键补全功能。首次运行命令时，系统可能会提示您进行身份验证。如需了解详情，请参阅 gcloud 命令行工具概览。

3. 在 Cloud Shell 中运行以下命令，以确认 gcloud 命令了解您的项目：

gcloud config list project

命令输出

[core]
project = <PROJECT_ID>

如果不是上述结果，您可以使用以下命令进行设置：

gcloud config set project <PROJECT_ID>

命令输出

Updated property [core/project].

注意：如果您是在 Cloud Shell 之外完成本教程，请按照设置应用默认凭据中的说明操作。

3. 启用 Cloud API

在 Cloud Shell 中，为要使用的组件启用 Cloud API：

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

由于这是您首次通过 gcloud 调用 API，因此系统会要求您授权使用您的凭据发出此请求。这将在每次 Cloud Shell 会话中发生一次。

此操作可能需要几分钟才能完成。

完成后，系统应显示类似以下内容的成功消息：

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

4. 创建模板项目

您将使用默认的 Wagtail 项目模板作为示例 Wagtail 项目。为此，您需要暂时安装 Wagtail 来生成模板。

如需创建此模板项目，请使用 Cloud Shell 创建一个名为 wagtail-cloudrun 的新目录并前往此目录：

mkdir ~/wagtail-cloudrun
cd ~/wagtail-cloudrun

然后，将 Wagtail 安装到临时虚拟环境中：

virtualenv venv
source venv/bin/activate
pip install wagtail

然后，在当前文件夹中创建一个新的模板项目：

wagtail start myproject .

现在，您的当前文件夹中将有一个模板 Wagtail 项目：

ls -F

Dockerfile  home/  manage.py*  myproject/  requirements.txt  search/ venv/

您现在可以退出并移除临时虚拟环境：

deactivate
rm -rf venv

从这里，系统会在容器内调用 Wagtail。

5. 创建支持性服务

现在，您将创建后备服务：专用服务账号、工件注册库、Cloud SQL 数据库、Cloud Storage 存储桶以及多个 Secret Manager 值。

确保部署中使用的密码值的安全性对任何项目的安全性都至关重要，并可确保没有人意外将密码放置在不该放置的位置（例如，直接放入设置文件中，或直接输入到可以从历史记录中检索密码的终端）。

首先，设置两个基本环境变量，一个作为项目 ID：

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

另一个用于区域：

REGION=us-central1

使用基础架构时，将所有组件置于同一位置非常有用，这样它们可以更高效地相互通信。虽然某些组件可在全球使用，但并非所有组件在所有区域都可用。

对于此 Codelab，我们建议使用 us-central1、europe-north1 或 asia-northeast1；或 Cloud Run（全代管式）的任何区域。

了解详情：

• Cloud Run（全代管式）位置
• Cloud SQL 位置
• Cloud Storage 位置

创建服务账号

如需限制该服务对 Google Cloud 其他部分的访问权限，请创建一个专用服务账号：

gcloud iam service-accounts create cloudrun-serviceaccount

在此 Codelab 的后续部分中，您将通过此账号的电子邮件地址引用此账号。在环境变量中设置该值：

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

创建 Artifact Registry

如需存储构建的容器映像，请在您选择的区域中创建一个容器注册库：

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

在此 Codelab 的后续部分中，您将通过名称引用此注册表：

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

创建数据库

创建 Cloud SQL 实例：

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

此操作可能需要几分钟才能完成。

在这种情况下，请创建一个数据库：

gcloud sql databases create mydatabase --instance myinstance

在同一实例中，创建用户：

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

向服务账号授予连接到实例的权限：

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

创建存储桶

创建一个 Cloud Storage 存储桶（请注意，名称必须是全局唯一的）：

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

向该服务账号授予管理存储分区的权限：

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

由于存储在此存储分区中的对象将具有不同的来源（存储分区网址而非 Cloud Run 网址），因此您需要配置跨域资源共享 (CORS) 设置。

创建一个名为 cors.json 的新文件，其中包含以下内容：

touch cors.json
cloudshell edit cors.json

cors.json

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

将此 CORS 配置应用于新创建的存储分区：

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

将配置存储为 Secret

设置后备服务后，现在需要将这些值存储在使用 Secret Manager 保护的文件中。

借助 Secret Manager，您可以将 Secret 作为二进制 blob 或文本字符串进行存储、管理和访问。Secret 非常适合用于存储应用运行时所需的数据库密码、API 密钥或 TLS 证书等配置信息。

首先，创建一个文件，其中包含数据库连接字符串、媒体存储桶、Django 的密钥（用于对会话和令牌进行加密签名），以及用于启用调试的值：

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

然后，创建一个名为 application_settings 的 Secret，并将该文件用作 Secret：

gcloud secrets create application_settings --data-file .env

允许服务账号访问此 Secret：

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

列出 Secret 以确认已创建 Secret：

gcloud secrets versions list application_settings

确认已创建 Secret 后，请移除本地文件：

rm .env

6. 配置应用

现在，您需要对之前创建的模板项目进行一些更改。这些更改将降低 Wagtail 附带的模板设置配置的复杂性，并将 Wagtail 与您之前创建的支持性服务集成。

配置设置

在主 myproject 文件夹中找到生成的 base.py 设置文件，并将其重命名为 basesettings.py：

mv myproject/settings/base.py myproject/basesettings.py

使用 Cloud Shell 网页编辑器创建一个新的 settings.py 文件，其中包含以下代码：

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",
    },
}

请花些时间阅读针对每项配置添加的注释。

请注意，您可能会在此文件中看到 lint 错误。这是正常现象。Cloud Shell 不了解此项目的要求上下文，因此可能会报告无效导入和未使用的导入。

然后，移除旧的设置文件夹。

rm -rf myproject/settings/

然后，您将拥有两个设置文件：一个来自 Wagtail，另一个是您刚刚创建的，基于这些设置构建而成：

ls myproject/*settings*

myproject/basesettings.py  myproject/settings.py

最后，打开 manage.py 设置文件，并更新配置，以指示 Wagtail 指向主 settings.py 文件。

cloudshell edit manage.py

manage.py 行（之前）

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "myproject.settings.dev")

manage.py 行（之后）

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "myproject.settings")

对 myproject/wsgi.py 文件进行相同的配置更改：

cloudshell edit myproject/wsgi.py

myproject/wsgi.py 行（之前）

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "myproject.settings.dev")

myproject/wsgi.py 行（之后）

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "myproject.settings")

移除自动创建的 Dockerfile：

rm Dockerfile

Python 依赖项

找到 requirements.txt 文件，然后附加以下软件包：

cloudshell edit requirements.txt

requirements.txt（附加）

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

定义应用映像

Cloud Run 会运行任何符合 Cloud Run 容器合同的容器。本教程选择省略 Dockerfile，而是使用 Cloud Native Buildpack。Buildpack 有助于为常用语言（包括 Python）构建容器。

本教程选择自定义用于启动 Web 应用的 Procfile。

如需将模板项目容器化，请先在项目的顶层（与 manage.py 位于同一目录中）创建一个名为 Procfile 的新文件，然后复制以下内容：

touch Procfile
cloudshell edit Procfile

Procfile

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

7. 配置、构建和运行迁移步骤

如需在 Cloud SQL 数据库中创建数据库架构并使用静态资源填充 Cloud Storage 存储桶，您需要运行 migrate 和 collectstatic。

这些基本 Django 迁移命令需要在有权访问数据库的所构建的容器映像的环境中运行。

您还需要运行 createsuperuser 来创建一个管理员账号以登录 Django 管理员。

为此，您将使用 Cloud Run 作业来执行这些任务。借助 Cloud Run 作业，您可以运行具有明确结束时间的进程，非常适合执行管理任务。

定义您的 Django 超级用户密码

如需创建超级用户，您将使用非交互式版本的 createsuperuser 命令。此命令需要使用特别命名的环境变量来代替输入密码的提示。

使用随机生成的密码创建新 Secret：

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=-

允许您的服务账号访问此 Secret：

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

更新您的个人资料

为了让 Cloud Run 作业更清晰，请在 Procfile 中创建快捷方式，将以下入口点附加到 Procfile：

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

您现在应该有三个条目：默认的 web 入口点、用于应用数据库迁移的 migrate 入口点，以及用于运行 createsuperuser 命令的 createuser 入口点。

构建应用映像

完成 Procfile 更新后，构建映像：

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

创建 Cloud Run 作业

现在映像已存在，您可以使用它创建 Cloud Run 作业了。

这些作业使用之前构建的映像，但使用不同的 command 值。这些值会映射到 Procfile 中的值。

为迁移创建作业：

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

创建用于创建用户的作业：

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

执行 Cloud Run 作业

完成作业配置后，运行迁移：

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

确保此命令输出显示执行“已成功完成”。

您稍后在更新应用时将运行此命令。

设置好数据库后，使用作业创建用户：

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

确保此命令输出显示执行“已成功完成”。

您无需再次运行此命令。

8. 部署到 Cloud Run

创建并填充后备服务后，您现在可以创建 Cloud Run 服务来访问它们。

使用以下命令创建容器化应用到 Cloud Run 的初始部署：

gcloud run deploy wagtail-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

等待部署完成。 成功部署后，命令行中便会显示该服务的网址：

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

现在，您可以在网络浏览器中打开以下网址，访问您部署的容器：

9. 访问 Django 管理

更新 CSRF 设置

Django 4.0 中的变更：现在强制执行 CSRF 源标头检查。请参阅 Django 文档。

Django 包含针对跨站请求伪造 (CSRF) 的保护措施。每当您在 Django 网站上提交表单（包括登录 Django 管理界面）时，系统都会检查“受信任的来源”设置。如果它与请求的来源不匹配，Django 将返回错误。

在 mysite/settings.py 文件中，如果定义了 CLOUDRUN_SERVICE_URL 环境变量，则会在 CSRF_TRUSTED_ORIGINS 和 ALLOWED_HOSTS 设置中使用该变量。虽然定义 ALLOWED_HOSTS 并非强制性要求，但最好添加此项，因为 CSRF_TRUSTED_ORIGINS 已要求这样做。

由于您需要服务网址，因此在首次部署之前无法添加此配置。

您必须更新服务才能添加此环境变量。它可以添加到 application_settings Secret 中，也可以作为环境变量直接添加。

以下实现利用了 gcloud 格式设置和escaping。

检索您的服务网址：

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

在 Cloud Run 服务中将此值设置为环境变量：

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

登录 Django 管理控制台

如需访问 Django 管理界面，请将 /admin 附加到服务网址。

现在，使用用户名“admin”登录，然后使用以下命令检索您的密码：

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

10. 开发应用

在开发应用时，您需要在本地进行测试。为此，您需要连接到 Cloud SQL（“生产”）数据库或本地（“测试”）数据库。

连接到生产数据库

您可以使用 Cloud SQL Auth 代理连接到 Cloud SQL 实例。此应用会在您的本地机器与数据库之间建立连接。

安装 Cloud SQL Auth 代理后，请按以下步骤操作：

# 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 --instances=${PROJECT_ID}:${REGION}:myinstance=tcp:5432

# 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

请务必在完成工作后移除 temp_settings 文件。

连接到本地 SQLite 数据库

或者，您也可以在开发应用时使用本地数据库。Django 同时支持 PostgreSQL 和 SQLite 数据库，PostgreSQL 具有 SQLite 不具备的一些功能，但在许多情况下，两者的功能是相同的。

如需设置 SQLite，您必须更新应用设置，使其指向本地数据库，然后必须应用架构迁移。

如需设置此方法，请执行以下操作：

# 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

请务必在完成工作后移除 temp_settings 文件。

创建迁移

更改数据库模型时，您可能需要运行 python manage.py makemigrations 来生成 Django 的迁移文件。

您可以在设置生产或测试数据库连接后运行此命令。或者，您可以通过指定空设置，在不使用数据库的情况下生成迁移文件：

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

应用更新

要将更改应用到您的应用，您需要执行以下操作：

• 将更改构建到新映像中
• 执行任何数据库迁移或静态迁移
• 更新 Cloud Run 服务以使用新映像。

如需构建映像，请执行以下操作：

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

如果您有任何要应用的迁移，请运行 Cloud Run 作业：

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

如需使用新映像更新您的服务，请执行以下操作：

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

11. 恭喜！

您刚刚向 Cloud Run 部署了一个复杂的项目！

• Cloud Run 可以对您的容器映像进行自动横向扩容以处理收到的请求，并在需求减少时缩容。您只需为在处理请求期间消耗的 CPU、内存和网络付费。
• 借助 Cloud SQL，您可以预配一个由系统自动维护的托管式 PostgreSQL 实例，并将其原生集成到许多 Google Cloud 系统中。
• Cloud Storage 可让您在 Django 中无缝访问云端存储空间。
• 借助 Secret Manager，您可以存储 Secret，并让 Google Cloud 的某些部分（而非其他部分）可以访问 Secret。

虽然本实验是使用 gcloud 命令行完成的，但您可以通过 Cloud 控制台 ( console.cloud.google.com) 使用 Cloud Run。只需前往 Compute >Cloud Run，您应该会看到您的服务被列出。

清理

为避免因本教程中使用的资源导致您的 Google Cloud Platform 账号产生费用，请执行以下操作：

• 在 Cloud Console 中，转到管理资源页面。
• 在项目列表中，选择您的项目，然后点击删除。
• 在对话框中输入项目 ID，然后点击关停以删除项目。

了解详情

• Cloud Run 上的 Django：https://cloud.google.com/python/django/run
• 使用 Python 实现 Cloud Run Hello 示例：https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-run-hello-python3
• Google Cloud 上的 Python：https://cloud.google.com/python
• Google Cloud Python 客户端：https://github.com/googleapis/google-cloud-python

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