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GKE Autopilot および Pub/Sub と統合する Workflows をトリガーするように Eventarc を構成する

1. 概要

このラボでは、Pub/Sub トピックを Workflows サービスに接続する Eventarc トリガーを作成します。Eventarc を使用すると、サービス間の通信を分離できるため、ソリューションの拡張性とイベントドリブン性が向上します。Cymbal Eats での注文に対する顧客の特典ポイントを計算するビジネスプロセスを実行する複数のステップを含むワークフローを作成します。Workflow は、GKE Autopilot で実行されているアプリケーションに複数のリクエストを送信し、Pub/Sub トピックにメッセージを公開して、計算された特典ポイントを Order Service アプリケーションに通知します。

GKE Autopilot とは

GKE Autopilot は、ノード、スケーリング、セキュリティ、その他の事前構成された設定などのクラスタ構成を Google が管理する GKE の運用モードです。Autopilot クラスタは、ほとんどの本番環境ワークロードを実行するように最適化されており、Kubernetes マニフェストに基づいてコンピューティングリソースをプロビジョニングします。この合理化された構成は、クラスタとワークロードの設定、スケーラビリティ、セキュリティに関する GKE のベストプラクティスと推奨事項に準拠しています。組み込み設定のリストについては、Autopilot と Standard の比較表をご覧ください。

GKE Standard では、ユーザーがワーカーノードとノードプールの構成を管理し、残りの部分は GKE が処理します。

GKE Standard モードで実行する場合のお客様と Google の責任範囲

GKE Autopilot では、ノードプールの構成と管理は Google の責任となります。これにより、クラスタ上で実行されるアプリケーションとサービスに集中できます。

Eventarc とは

Eventarc を使用すると、基盤となるインフラストラクチャを実装、カスタマイズ、またはメンテナンスすることなく、イベントドリブンアーキテクチャを構築できます。Eventarc は、分離されたマイクロサービス間の状態変更（イベント）フローを管理するための、標準化されたソリューションを提供します。トリガーされると、Eventarc はこれらのイベントを Pub/Sub サブスクリプション経由でさまざまな宛先（Workflows、Cloud Run）に転送し、配信、セキュリティ、認可、オブザーバビリティ、エラー処理を管理します。

Google イベントプロバイダ

90 を超える Google Cloud プロバイダ。これらのプロバイダは、ソース（Cloud Storage など）からイベントを直接送信するか、Cloud Audit Logs のエントリを介してイベントを送信します。
Pub/Sub プロバイダ。これらのプロバイダは、Pub/Sub メッセージを使用して Eventarc にイベントを送信します。

サードパーティプロバイダ

サードパーティプロバイダは、Eventarc ソースを提供する Google 以外のエンティティです。

Eventarc トリガー

Cloud Pub/Sub イベント。Eventarc は、Pub/Sub トピックに公開されたメッセージによってトリガーできます。
Cloud Audit Logs（CAL）イベント。Cloud Audit Logs では、クラウドプロジェクト、フォルダ、組織ごとに管理アクティビティとデータアクセス監査ログが提供されます。
直接イベント。Eventarc は、Cloud Storage バケットの更新や Firebase Remote Config テンプレートの更新など、さまざまな直接イベントによってトリガーされます。

イベントのデスティネーション

Workflows
Cloud Run
GKE
Cloud Functions（第 2 世代）

Workflowsとは

Workflows は、マイクロサービス、タスク、API を統合できるフルマネージドサービスです。Workflows はサーバーレスサービスであり、需要に合わせてスケーリングされます。

Workflows のユースケース:

イベントドリブンワークフローは、定義されたトリガーで実行されます。たとえば、新しい注文が送信されたときに、顧客のポイントを計算する場合などです。また、注文がキャンセルされたときにイベントを公開すると、関心のあるすべてのサービスがイベントを処理します。
バッチジョブワークフローは、Cloud Scheduler を使用して定期的にジョブを実行します。たとえば、失敗したステータスのメニュー項目をチェックして削除する夜間ジョブなどです。

Workflows は、サービスをオーケストレートするワークフローに最適です。最長 1 年間の待機や再試行を含むプロセスを自動化できます。

ワークフローのメリット:

コードよりも構成: コードを記述するのではなく、ロジックを構成に移行することで、技術的負債を削減します。
アーキテクチャを簡素化します。ステートフルワークフローを使用すると、依存関係を追加しなくても、複雑なサービス統合の可視化とモニタリングを行うことができます。
信頼性とフォールトトレランスを組み込みます。デフォルトまたはカスタムの再試行ロジックとエラー処理を使用すると、他のシステムから Cloud Spanner へのどのステップのチェックポイントで障害が発生しても、障害を制御して進行状況の追跡を継続できます。
メンテナンス不要。必要に応じてスケール: パッチの適用や保守は不要です。ワークフローを実行した場合にのみ料金が発生し、待機中や非アクティブの間は料金は発生しません。

このラボでは、イベントドリブンワークフローを構成します。

学習内容

このラボでは、次の方法について学びます。

Workflows をトリガーするように Pub/Sub トピックと Eventarc を構成する
GKE Autopilot で実行されているアプリケーションに API 呼び出しを行うように Workflow を構成する
Pub/Sub にメッセージをパブリッシュするように Workflow を構成する
Cloud Logging と gcloud CLI で Workflows の構造化ログをクエリする方法

前提条件

このラボは、Cloud コンソール環境と Cloud Shell 環境に精通していることを前提としています。
GKE と Cloud Pub/Sub の経験があると役立ちますが、必須ではありません。

2. 設定と要件

Cloud プロジェクトのセットアップ

Google Cloud コンソールにログインして、プロジェクトを新規作成するか、既存のプロジェクトを再利用します。Gmail アカウントも Google Workspace アカウントもまだお持ちでない場合は、アカウントを作成してください。

プロジェクト名は、このプロジェクトの参加者に表示される名称です。Google API では使用されない文字列です。この設定はいつでも変更できます。
プロジェクト ID は、すべての Google Cloud プロジェクトにおいて一意でなければならず、不変です（設定後は変更できません）。Cloud コンソールでは一意の文字列が自動生成されます。通常は、この内容を意識する必要はありません。ほとんどの Codelab では、プロジェクト ID（通常は PROJECT_ID と識別されます）を参照する必要があります。生成された ID が好みではない場合は、ランダムに別の ID を生成できます。または、ご自身で試して、利用可能かどうかを確認することもできます。このステップ以降は変更できず、プロジェクトを通して同じ ID になります。
なお、3 つ目の値として、一部の API が使用するプロジェクト番号があります。これら 3 つの値について詳しくは、こちらのドキュメントをご覧ください。

次に、Cloud のリソースや API を使用するために、Cloud コンソールで課金を有効にする必要があります。この Codelab の操作をすべて行って、費用が生じたとしても、少額です。このチュートリアルの終了後に請求が発生しないようにリソースをシャットダウンするには、作成したリソースを削除するか、プロジェクト全体を削除します。Google Cloud の新規ユーザーは、300 米ドル分の無料トライアルプログラムをご利用いただけます。

環境設定

検索バーの右にあるアイコンをクリックして、Cloud Shell をアクティブにします。

リポジトリのクローンを作成してディレクトリに移動し、次のコマンドをコピーしてターミナルに貼り付けて Enter キーを押します。

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/cymbal-eats.git && cd cymbal-eats/customer-service

gke-lab-setup.sh を実行して、必要な依存関係をデプロイします。

次のリソースが作成されます。

AlloyDB クラスタとインスタンス
GKE Autopilot クラスタ

./gke-lab-setup.sh

承認を求められたら、[承認] をクリックして続行します。

セットアップには 10 分ほどかかります。

スクリプトが完了し、次の出力が表示されるまで待ってから、他の手順を実行します。

NAME: client-instance
ZONE: us-central1-c
MACHINE_TYPE: e2-medium
PREEMPTIBLE:
INTERNAL_IP: 10.128.0.9
EXTERNAL_IP: 35.232.109.233
STATUS: RUNNING

3. GKE Autopilot クラスタ

GKE Autopilot クラスタを確認する

プロジェクトの環境変数を設定します。

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)')
export PROJECT_NAME=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(name)')

初期設定の一部として、次のコマンドを使用してクラスタが作成されました（このコマンドを実行する必要はありません）。

gcloud container clusters create-auto $CLUSTER_NAME --region $REGION

コマンドを実行して、作成した GKE Autopilot クラスタを表示します。

gcloud container clusters list

出力例:

コマンドを実行して、クラスタの認証情報を保存します。

CLUSTER_NAME=rewards-cluster
REGION=us-central1

gcloud container clusters get-credentials $CLUSTER_NAME --region=$REGION

アプリケーションをデプロイする

次に、カスタマーサービスアプリケーションをデプロイします。これは、Quarkus フレームワークを使用する Java ベースのマイクロサービスです。

cymbal-eats/customer-service フォルダに移動し、次のコマンドを実行してコンテナイメージをビルドしてアップロードします。

./mvnw clean package -DskipTests

export CUSTOMER_SERVICE_IMAGE=gcr.io/$PROJECT_ID/customer-service:1.0.0

gcloud builds submit --tag $CUSTOMER_SERVICE_IMAGE .

AlloyDB プライベート IP アドレスを設定します。

export DB_HOST=$(gcloud beta alloydb instances describe customer-instance \
    --cluster=customer-cluster \
    --region=$REGION \
    --format=json | jq \
    --raw-output ".ipAddress")

echo $DB_HOST

次のコマンドを実行して、カスタマーサービスアプリケーションがデータベースへの接続に使用するデータベース認証情報を保存する Kubernetes Secret オブジェクトを作成します。

DB_NAME=customers
DB_USER=postgres
DB_PASSWORD=password123

kubectl create secret generic gke-alloydb-secrets \
  --from-literal=database=$DB_NAME \
  --from-literal=username=$DB_USER \
  --from-literal=password=$DB_PASSWORD \
  --from-literal=db_host=$DB_HOST

次のコマンドを実行して、deployment.yaml ファイルの CUSTOMER_SERVICE_IMAGE を置き換えます。

sed "s@CUSTOMER_SERVICE_IMAGE@$CUSTOMER_SERVICE_IMAGE@g" deployment.yaml.tmpl > customer-service-deployment.yaml

コマンドを実行して、アプリケーションをデプロイします。

kubectl apply -f customer-service-deployment.yaml

アプリケーションが RUNNING 状態に移行するまでしばらく時間がかかります。

Deployment 仕様ファイルを確認します。

deployment.yaml.tmpl

このアプリケーションの実行に必要なリソースを指定する構成の一部を次に示します。

    spec:
      containers:
      - name: customer-service
        image: CUSTOMER_SERVICE_IMAGE
        resources:
          requests:
            cpu: 250m
            memory: 512Mi
            ephemeral-storage: 512Mi
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 1024Mi
            ephemeral-storage: 1Gi

ワークフローで使用される外部 IP を作成するコマンドを実行します。

SERVICE_NAME=customer-service

kubectl expose deployment $SERVICE_NAME \
  --type LoadBalancer --port 80 --target-port 8080

コマンドを実行して、作成されたリソースを確認します。

kubectl get all

出力例:

4. レビューワークフロー

Workflows のコアコンセプト

ワークフローは、Workflows 構文（YAML または JSON）を使用して記述された一連のステップで構成されます。

ワークフローを作成するとデプロイされ、ワークフローを実行する準備が整います。

実行とは、ワークフローの定義に含まれるロジックを 1 回だけ実行することです。実行されなかったワークフローは課金されません。ワークフローのそれぞれの実行はすべて独立しています。また、このプロダクトの迅速なスケーリングにより、多数の同時実行が可能です。

実行の制御

ステップ - ワークフローを作成するには、Workflows 構文を使用して、目的の steps と実行順序を定義します。すべてのワークフローには、少なくとも 1 つのステップが必要です。
条件 - switch ブロックを選択メカニズムとして使用して、式の値はワークフローの実行フローを制御できます。
反復処理 - for ループを使用すると、一連の数値や、リストやマップなどのデータのコレクションに対する反復処理を行えます。
サブワークフロー - サブワークフローは、プログラミング言語のルーティンまたは関数と同様に機能し、ワークフローが複数回繰り返されるステップやステップのセットをカプセル化できます。

実行をトリガーする

手動 - ワークフローは、Google Cloud コンソールまたはコマンドラインから Google Cloud CLI を使用して管理できます。
プログラム - Workflows API の Cloud クライアントライブラリまたは REST API を使用して、ワークフローを管理できます。
スケジュール設定済み - Cloud Scheduler を使用して、特定のスケジュールでワークフローを実行できます。

ランタイム引数

実行時に渡されたデータにアクセスするには、メインワークフロー（メインブロックに配置）に params フィールドを追加します。メインブロックは、有効な JSON データ型である単一の引数を受け入れます。params フィールドでは、ワークフローは受け取ったデータを格納するために使用する変数を指定します。

ワークフローロジック

お客様が存在しない場合、ワークフローは API 呼び出しを行ってお客様を最初に作成し、その後で特典ポイントを更新します。注文の合計金額に基づいて、ワークフローは乗数を選択し、お客様の特典ポイントを計算します。詳しくは、以下のサンプルをご覧ください。

    - calculate_multiplier:
        switch:
          - condition: ${totalAmount < 10}
            steps:
              - set_multiplier1:
                  assign:
                    - multiplier: 2
          - condition: ${totalAmount >= 10 and totalAmount < 25}
            steps:
              - set_multiplier2:
                  assign:
                    - multiplier: 3
          - condition: ${totalAmount >= 25}
            steps:
              - set_multiplier3:
                  assign:
                    - multiplier: 5
    - calculate_rewards:
        assign:
            - rewardPoints: ${customerRecord.rewardPoints + multiplier}

5. ワークフローを構成してデプロイする

コマンドを実行して、サービスの外部 IP アドレスを表示します。

kubectl get svc

出力例:

前の出力の外部 IP の値を使用して、次の環境変数を設定します。

CUSTOMER_SERVICE_URL=http://$(kubectl get svc customer-service -o=jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')

ワークフローテンプレートで Customer Service アプリケーションの URL を置き換えます。

sed "s@CUSTOMER_SERVICE_URL@$CUSTOMER_SERVICE_URL@g" gkeRewardsWorkflow.yaml.tmpl > gkeRewardsWorkflow.yaml

Workflows サービスとプロジェクトの環境変数のロケーションを設定します。

gcloud config set workflows/location ${REGION}

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)')
export PROJECT_NAME=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(name)')

次の権限を持つワークフローのカスタムサービスアカウントを作成します。

Call Logging APIs
PubSub トピックにメッセージをパブリッシュする

export WORKFLOW_SERVICE_ACCOUNT=workflows-sa

gcloud iam service-accounts create ${WORKFLOW_SERVICE_ACCOUNT}

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member "serviceAccount:${WORKFLOW_SERVICE_ACCOUNT}@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role "roles/logging.logWriter"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member "serviceAccount:${WORKFLOW_SERVICE_ACCOUNT}@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role "roles/pubsub.publisher"

ワークフローをデプロイします。ワークフローは、前の手順で作成したサービスアカウントを使用するように構成されています。

export WORKFLOW_NAME=rewardsWorkflow

gcloud workflows deploy ${WORKFLOW_NAME} \
  --source=gkeRewardsWorkflow.yaml \
  --service-account=${WORKFLOW_SERVICE_ACCOUNT}@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

ワークフローのソースとその他の詳細（[トリガー] タブ）を確認します。現在、このワークフローを実行するように構成されたトリガーはありません。これは次のステップで設定します。

6. Pub/Sub トピックと Eventarc トリガーを構成する

次に、2 つの Pub/Sub トピックを作成し、1 つの Eventarc トリガーを構成します。

Order Service アプリケーションは、新しい注文に関する情報を order-topic にパブリッシュします。

ワークフローは、注文の特典ポイントと合計金額に関する情報を order-points-topic にパブリッシュします。Order Service（このラボのデプロイされていない部分）は、order-points-topic, のプッシュサブスクリプションで使用されるエンドポイントを公開し、注文ごとの特典ポイントと合計金額を更新します。

新しい Pub/Sub トピックを作成します。

export TOPIC_ID=order-topic
export ORDER_POINTS_TOPIC_ID=order-points-topic
gcloud pubsub topics create $TOPIC_ID --project=$PROJECT_ID
gcloud pubsub topics create $ORDER_POINTS_TOPIC_ID --project=$PROJECT_ID

Eventarc サービスのロケーションを設定します。

gcloud config set eventarc/location ${REGION}

Eventarc トリガーがワークフローの実行に使用するカスタムサービスアカウントを作成します。

export TRIGGER_SERVICE_ACCOUNT=eventarc-workflow-sa

gcloud iam service-accounts create ${TRIGGER_SERVICE_ACCOUNT}

ワークフローを実行するサービスアカウントにアクセス権を付与します。

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
  --member="serviceAccount:${TRIGGER_SERVICE_ACCOUNT}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/workflows.invoker"

Pub/Sub メッセージをリッスンして Workflows に配信する Eventarc トリガーを作成します。

gcloud eventarc triggers create new-orders-trigger \
  --destination-workflow=${WORKFLOW_NAME} \
  --destination-workflow-location=${REGION} \
  --event-filters="type=google.cloud.pubsub.topic.v1.messagePublished" \
  --service-account="${TRIGGER_SERVICE_ACCOUNT}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --transport-topic=$TOPIC_ID

出力例:

Creating trigger [new-orders-trigger] in project [qwiklabs-gcp-01-1a990bfcadb3], location [us-east1]...done.     
Publish to Pub/Sub topic [projects/qwiklabs-gcp-01-1a990bfcadb3/topics/order-topic] to receive events in Workflow [rewardsWorkflow].
WARNING: It may take up to 2 minutes for the new trigger to become active.

作成した Eventarc トリガーを確認します。

トリガー用に作成されたサブスクリプションを確認します。

ワークフロー側の変更を確認します。新しいトリガーが追加されました。

7. ワークフローのテスト

Order Service をシミュレートするには、Cloud Shell から Pub/Sub トピックにメッセージを送信し、Cloud コンソールで Customer Service ログを確認します。

export TOPIC_ID=order-topic

gcloud pubsub topics publish $TOPIC_ID --message '{"userId":"id1","orderNumber":123456,"name":"Angela Jensen","email":"ajensen9090+eats@gmail.com","address":"1845 Denise St","city":"Mountain View","state":"CA","zip":"94043","orderItems":[{"id":7,"createDateTime":"2022-03-17T21:51:44.968584","itemImageURL":"https://images.unsplash.com/photo-1618449840665-9ed506d73a34?ixlib=rb-1.2.1&ixid=MnwxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8&auto=format&fit=crop&w=687&q=80","itemName":"Curry Plate","itemPrice":12.5,"itemThumbnailURL":"https://images.unsplash.com/photo-1618449840665-9ed506d73a34?ixlib=rb-1.2.1&ixid=MnwxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8&auto=format&fit=crop&w=687&q=80","spiceLevel":0,"status":"Ready","tagLine":"Spicy touch for your taste buds","updateDateTime":"2022-03-18T01:30:29.340584","inventory":8,"quantity":1}]}'

出力例:

messageIds:
- '5063709859203105'

ワークフローの実行の詳細とログを確認します。

8. ワークフローの構造化ロギング

ワークフローは、構造化ログを JSON 形式で書き込むように構成されています。ログは、Cloud Logging API、workflows.googleapis.com/Workflow リソース、ログ名 projects/${PROJECT_ID}/logs/Workflows を使用して書き込まれます。

以下のロギング構成を確認します。

    - log_totalAmount:
        call: sys.log
        args:
            json:
              orderNumber: ${order.orderNumber}
              totalAmount: ${totalAmount}
              multiplier: ${multiplier}
              totalRewardPoints: ${rewardPoints}
              orderRewardPoints: ${orderRewardPoints}
            severity: INFO

Cloud Console でログエクスプローラを開き、クエリを実行して、合計金額が 2 ドルを超える処理済みの注文を検索します。

検索クエリフィールドを表示するには、[クエリを表示] をクリックします。

resource.type="workflows.googleapis.com/Workflow" AND 
jsonPayload.totalAmount > 2 AND 
timestamp >= "2023-01-01T00:00:00Z" AND 
timestamp <= "2024-12-31T23:59:59Z"

出力例:

Cloud Shell を開き、次のコマンドを使用して gcloud CLI でログを読み取ります。

gcloud logging read 'resource.type="workflows.googleapis.com/Workflow" AND jsonPayload.totalAmount > 2 AND timestamp >= "2023-01-01T00:00:00Z" AND timestamp <= "2023-12-31T23:59:59Z"' --limit 10 --format="table(jsonPayload.orderNumber,jsonPayload.totalAmount,jsonPayload.orderRewardPoints,jsonPayload.totalRewardPoints,jsonPayload.multiplier)"

table 形式を使用した出力例:

次のコマンドを実行して、ログを JSON 形式で返します。

gcloud logging read 'resource.type="workflows.googleapis.com/Workflow" AND jsonPayload.totalAmount > 2 AND timestamp >= "2023-01-01T00:00:00Z" AND timestamp <= "2023-12-31T23:59:59Z"' --limit 10 --format=json | jq

json 形式を使用した出力例:

9. 顧客レコードを確認する

（省略可能な手順）

次のコマンドを実行して、カスタマーサービス URL 環境変数を設定します。

CUSTOMER_SERVICE_URL=http://$(kubectl get svc customer-service -o=jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')

curl $CUSTOMER_SERVICE_URL/customer | jq

出力例:

[
  {
    "address": "1845 Denise St",
    "city": "Mountain View",
    "createDateTime": "2023-01-31T17:22:08.853644",
    "email": "ajensen9090+eats@gmail.com",
    "id": "id1",
    "name": "Angela Jensen",
    "rewardPoints": 4,
    "state": "CA",
    "updateDateTime": "2023-01-31T17:22:09.652117",
    "zip": "94043"
  }
]

コマンドを実行して新しい注文を複数回公開し、curl コマンドで顧客の特典ポイントを確認します。

新しい注文メッセージをパブリッシュします。

export TOPIC_ID=order-topic
gcloud pubsub topics publish $TOPIC_ID --message '{"userId":"id1","orderNumber":123456,"name":"Angela Jensen","email":"ajensen9090+eats@gmail.com","address":"1845 Denise St","city":"Mountain View","state":"CA","zip":"94043","orderItems":[{"id":7,"createDateTime":"2022-03-17T21:51:44.968584","itemImageURL":"https://images.unsplash.com/photo-1618449840665-9ed506d73a34?ixlib=rb-1.2.1&ixid=MnwxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8&auto=format&fit=crop&w=687&q=80","itemName":"Curry Plate","itemPrice":12.5,"itemThumbnailURL":"https://images.unsplash.com/photo-1618449840665-9ed506d73a34?ixlib=rb-1.2.1&ixid=MnwxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8&auto=format&fit=crop&w=687&q=80","spiceLevel":0,"status":"Ready","tagLine":"Spicy touch for your taste buds","updateDateTime":"2022-03-18T01:30:29.340584","inventory":8,"quantity":1}]}'

お客様の特典ポイントを確認します。

curl $CUSTOMER_SERVICE_URL/customer | jq

次のコマンドを実行して、最新のログを確認します。

gcloud logging read 'resource.type="workflows.googleapis.com/Workflow" AND jsonPayload.totalAmount > 2 AND timestamp >= "2023-01-01T00:00:00Z" AND timestamp <= "2023-12-31T23:59:59Z"' --limit 10 --format="table(jsonPayload.orderNumber,jsonPayload.totalAmount,jsonPayload.orderRewardPoints,jsonPayload.totalRewardPoints,jsonPayload.multiplier)"

10. 完了

お疲れさまでした。これでこの Codelab は終了です。

学習した内容

Workflows をトリガーするように Pub/Sub トピックと Eventarc を構成する方法
GKE Autopilot で実行されているアプリケーションに API 呼び出しを行うように Workflow を構成する方法
Pub/Sub にメッセージをパブリッシュするように Workflow を構成する方法
Cloud Logging と gcloud CLI で Workflows の構造化ログをクエリする方法

次のステップ:

Cymbal Eats の他の Codelab をご覧ください。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

プロジェクトの削除

課金をなくす最も簡単な方法は、チュートリアル用に作成したプロジェクトを削除することです。

GKE Autopilot および Pub/Sub と統合する Workflows をトリガーするように Eventarc を構成する

1. 概要

GKE Autopilot とは

Eventarc とは

Workflowsとは

学習内容

前提条件

2. 設定と要件

Cloud プロジェクトのセットアップ

環境設定

3. GKE Autopilot クラスタ

アプリケーションをデプロイする

deployment.yaml.tmpl

4. レビュー ワークフロー

実行の制御

実行をトリガーする

ランタイム引数

ワークフロー ロジック

5. ワークフローを構成してデプロイする

6. Pub/Sub トピックと Eventarc トリガーを構成する

7. ワークフローのテスト

8. ワークフローの構造化ロギング

9. 顧客レコードを確認する

10. 完了

学習した内容

次のステップ:

クリーンアップ

プロジェクトの削除

4. レビューワークフロー

ワークフローロジック