Cloud Run의 첫 번째 단계

이 기고는 Serverless Advent Calendar 2020째 날이다.

클라우드 런이란?

이는 GCP가 제공하는 서버 없는 서비스 중 하나로,'완전하게 관리되는 서버 없는 플랫폼에서 신축 가능한 컨테이너 애플리케이션을 개발해 디버깅이 가능하다'는 특징이 있다.
Cloud Run
이와 유사한 서비스로는 Google App Engine(이하 App Engine)이 있습니다.

클라우드 런의 이점 활용

마이크로 서비스의 간단한 디버깅

하나의 명령으로 컨테이너화된 마이크로 서비스에 대해 해처리를 할 수 있으며, 각 서비스에 대해 고유의 구성을 일일이 결정한 후에 해처리를 할 필요가 없다

단순하고 일관된 개발자 확장

모든 마이크로 서비스는 Docker 이미지로 이루어지고 이 Docker 이미지는 Cloud Run의 디자인 단위이다.

확장 가능한 서버 없음

경영진 클라우드 런이 디자인한 마이크로 서비스는 요청 수량에 따라 자동으로 축소됩니다.

개발자는 기초가 되는 Kubbernetes 클러스터의 구성과 관리를 의식할 필요가 없다.

리소스를 사용하지 않고 요청 없이 경영진 클라우드 런을 0으로 확대합니다.

모든 언어로 작성된 코드 지원

클라우드런은 컨테이너를 기반으로 임의의 언어로 코드를 만들 수 있고 임의의 바이너리나 프레임을 사용할 수 있다.

즉, 공식적으로도 쓰여 있지만 아무래도 서버가 없는 장점인'확장 가능한 관리 서버 없는 플랫폼'은 더욱 두드러진 서비스인 셈이죠.)
참고 자료

Google Kubernetes Engine or Cloud Run: which should you use?(일본어 문장GKE와 Cloud Run은 어떻게 구분해서 사용해야 하나요?

하지만 여기까지의 정보는 App Engine과 다를 게 없다고 생각합니다.
그렇다면 App Engine과의 차이점을 살펴보겠습니다.

Cloud Run과 GAE의 차이점

제목 정보

Cloud Run

애플리케이션은 모든 관리 인프라("서버 없음", 계량, 자동 크기 조절) 또는 Google Kubernetes Engine 클러스터를 디버깅할 수 있습니다.

App Engine

항상 완전히 관리되어 처리 목표를 선택할 수 없습니다.먼저 영역을 선택할 수 있습니다.

다른 한편, 자동 입찰도 엄격하게 집행된다. 기본 설정은 앱 Engine Flex가 점차적으로 자동으로 1로 정하고 앱 Engine의 2세대는 빠르게 0으로 정하는 것이다.

실행 가능한 실행 시간 정보

Cloud Run

용기에서 실행할 수 있는 프로그램이라면 어떤 언어든 실행할 수 있습니다.

App Engine

App Engine Flex는 모든 언어의 운행 시간을 용기로 실행할 수 있고 App Engine의 2세대는 제한된 언어 운행 시간을 제공한다.

요청 처리 시간 정보

Cloud Run

HTTPリクエスト/レスポンス 작업 로드를 실행하지만 반드시 웹 브라우저 요청이 필요한 것은 아닙니다.하지만 요청한 처리는 시간이 걸릴 수 있습니다.

App Engine

HTTP 웹 응용 프로그램을 실행합니다.요청 시간 초과가 비교적 짧습니다.App Engine Classic, Standard 및 Flex는 서로 다른 제한 시간 값

을 설정합니다.
덮어쓰는 영역 정보

Cloud Run

소프트웨어 개발자와 전문가를 포함한 두 측의 팀 설계를 대상으로 한다.

컨테이너 이미지 등을 직접 제작할 수 있고 인프라 부분을 더 맞춤형으로 제작할 수 있다는 뜻이다.

App Engine

개발자를 위한 디자인입니다.

출처
즉, 더 높은 자유도가 클라우드 런을 더 잘 이해한다는 뜻입니다.)

Cloud Run 테스트

GCP의 공식 문서가 빠르게 시작됩니다.실제로 해 보세요.
Quickstart: Build and Deploy
다음은 정식 전기이다

helloworld라는 디렉터리를 만들고 이 디렉터리로 이동하세요

mkdir helloworld
cd helloworld

Pythonmain.py의 코드를 씁니다

.

vim main.py

import os

from flask import Flask

app = Flask(__name__)


@app.route("/")
def hello_world():
    name = os.environ.get("NAME", "World")
    return "Hello {}!".format(name)


if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True, host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", 8080)))

Cloud Run에서 상기 Python 코드를 실행하는 Dockerfile

만들기

vim Dockerfile

FROM python:3.9-slim

ENV PYTHONUNBUFFERED True

ENV APP_HOME /app
WORKDIR $APP_HOME
COPY . ./

RUN pip install Flask gunicorn

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

Docker file에서 만든 컨테이너 이미지에 포함하지 않아도 되는 파일 만들기.dockerignore

vim .dockerignore

Dockerfile
README.md
*.pyc
*.pyo
*.pyd
__pycache__
.pytest_cache

지금까지의 문서 관계는 다음과 같다

# tree -a ../
../
└── helloworld
    ├── .dockerignore
    ├── Dockerfile
    └── main.py

Cloud Build를 통해 지금까지 만든 코드와 Docker file을 컨테이너 이미지로 만들고 Google Container Registry(이하 GCR라고 함)에서 PUSH

및 GCP 인증

gcloud auth login -q

간단한 조작을 위해 환경 변수 설정

export _gcp_pj_id='デプロイしたい GCP Project の ID'
export _con_img='コンテナイメージの名前'

컨테이너 이미지를 만들고 GCR에서 PUSH

gcloud builds submit --tag gcr.io/${_gcp_pj_id}/${_con_img} --project ${_gcp_pj_id}

Cloud Run에서 PUSH 컨테이너 이미지로 어플리케이션 실행

gcloud run deploy my-first-run \
    --image gcr.io/${_gcp_pj_id}/${_con_img} \
    --platform managed \
    --project ${_gcp_pj_id} \
    --region asia-northeast1 \
    --allow-unauthenticated

### 例

# gcloud run deploy my-first-run \
>     --image gcr.io/${_gcp_pj_id}/${_con_img} \
>     --platform managed \
>     --project ${_gcp_pj_id} \
>     --region asia-northeast1 \
>     --allow-unauthenticated
Deploying container to Cloud Run service [my-first-run] in project [My GCP Project ID] region [asia-northeast1]
✓ Deploying new service... Done.
  ✓ Creating Revision...
  ✓ Routing traffic...
  ✓ Setting IAM Policy...
Done.
Service [my-first-run] revision [my-first-run-00001-tap] has been deployed and is serving 100 percent of traffic.
Service URL: https://my-first-run-jkkqosglnq-an.a.run.app

브라우저에서 확인

Cloud Run에 대한 첫 번째 애플리케이션 디버깅 완료:)

총결산

주로 앞으로 클라우드 런을 접하는 사람을 위해 클라우드 런의 기본적인 이해와 기본적인 디자인을 배우기 위해서다.
하지만 빠르게 배우기 시작하는 행위는 클라우드 런의 한 기능에 불과하다.
클라우드 런 자체의 기능이 더 많고 매일 많은 기능이 확충된다.
개발자에게 이것은 기능성과 원가성이 모두 매우 좋은 서비스이기 때문에 지금부터 적극적으로 접촉해야 한다!!
Have fan !! :)