Esta documentación es para la versión más reciente de Knative serving, que usa flotas y Anthos Service Mesh. Obtén más información.

La versión anterior (Cloud Run for Anthos) se archivó, pero la documentación permanece disponible para los usuarios existentes.

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Solución de problemas locales

En este instructivo, se muestra cómo solucionar problemas de un servicio de Knative serving dañado con herramientas de Stackdriver para el descubrimiento y un flujo de trabajo de desarrollo local con fines de investigación.

En este “caso de éxito” paso a paso complementario a la guía de solución de problemas, se usa un proyecto de muestra que genera errores de entorno de ejecución cuando se implementa a fin de encontrar y solucionar el problema.

Objetivos

Escribe, compila e implementa un servicio en Knative serving
Usar Cloud Logging para identificar un error
Recuperar la imagen de contenedor de Container Registry para un análisis de causa raíz
Solucionar el servicio de “producción” y, luego, mejorarlo para mitigar futuros problemas

Costos

En este documento, usarás los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios. Es posible que los usuarios nuevos de Google Cloud califiquen para obtener una prueba gratuita.

Antes de comenzar

En este instructivo, se supone que tienes Knative serving instalado y configurado en tu clúster.
Asegúrate de que el entorno de la línea de comandos esté configurado y que las herramientas estén actualizadas:
- Clústeres de GKE en Google Cloud.
- Clústeres de GKE fuera de Google Cloud

Instala curl para probar el servicio.
Instala Docker de forma local.

Ensambla el código

Compila un nuevo servicio de saludo de Knative serving paso a paso. Te recordamos que este servicio crea un error de entorno de ejecución a propósito para el ejercicio de solución de problemas.

Crea un proyecto nuevo:

Node.js

Crea un proyecto de Node.js mediante la definición del paquete de servicio, las dependencias iniciales y algunas operaciones comunes.

Crea un directorio de hello-service:
```
mkdir hello-service
cd hello-service
```

Genera un archivo package.json:

npm init --yes
npm install --save express@4

Abre el archivo package.json nuevo en tu editor y configura una secuencia de comandos start para ejecutar node index.js. Cuando termines, el archivo se verá de la siguiente manera:

{
  "name": "hello-service",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "main": "index.js",
  "scripts": {
      "start": "node index.js",
      "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
  },
  "keywords": [],
  "author": "",
  "license": "ISC",
  "dependencies": {
      "express": "^4.17.1"
  }
}

Si continúas evolucionando este servicio más allá de este instructivo, considera completar la descripción, agregar el autor y evaluar la licencia. Para obtener más detalles, consulta la documentación de package.json.

Python

Crea un directorio hello-service nuevo:
```
mkdir hello-service
cd hello-service
```

Crea un archivo requirements.txt y copia tus dependencias en él:

Flask==3.0.3
pytest==8.2.0; python_version > "3.0"
# pin pytest to 4.6.11 for Python2.
pytest==4.6.11; python_version < "3.0"
gunicorn==22.0.0
Werkzeug==3.0.3

Go

Crea un directorio de hello-service:
```
mkdir hello-service
cd hello-service
```
Crea un proyecto de Go mediante la inicialización de un módulo de Go nuevo:
```
go mod init <var>my-domain</var>.com/hello-service
```

Puedes actualizar el nombre específico según lo desees; debes actualizar el nombre si el código se publica en un repositorio de código accesible en la Web.

Java

Cree un proyecto de Maven

mvn archetype:generate \
  -DgroupId=com.example \
  -DartifactId=hello-service \
  -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart \
  -DinteractiveMode=false

Copia las dependencias en tu lista de dependencias pom.xml (entre los elementos <dependencies>):

<dependency>
  <groupId>com.sparkjava</groupId>
  <artifactId>spark-core</artifactId>
  <version>2.9.4</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.slf4j</groupId>
  <artifactId>slf4j-api</artifactId>
  <version>2.0.12</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.slf4j</groupId>
  <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
  <version>2.0.12</version>
</dependency>

Copia la configuración de compilación en tu pom.xml (en los elementos <dependencies>):

<build>
  <plugins>
    <plugin>
      <groupId>com.google.cloud.tools</groupId>
      <artifactId>jib-maven-plugin</artifactId>
      <version>3.4.0</version>
      <configuration>
        <to>
          <image>gcr.io/PROJECT_ID/hello-service</image>
        </to>
      </configuration>
    </plugin>
  </plugins>
</build>

Crea un servicio HTTP para controlar las solicitudes entrantes:

Node.js

const express = require('express');
const app = express();

app.get('/', (req, res) => {
  console.log('hello: received request.');

  const {NAME} = process.env;
  if (!NAME) {
    // Plain error logs do not appear in Stackdriver Error Reporting.
    console.error('Environment validation failed.');
    console.error(new Error('Missing required server parameter'));
    return res.status(500).send('Internal Server Error');
  }
  res.send(`Hello ${NAME}!`);
});
const port = parseInt(process.env.PORT) || 8080;
app.listen(port, () => {
  console.log(`hello: listening on port ${port}`);
});

Python

import json
import os

from flask import Flask


app = Flask(__name__)


@app.route("/", methods=["GET"])
def index():
    """Example route for testing local troubleshooting.

    This route may raise an HTTP 5XX error due to missing environment variable.
    """
    print("hello: received request.")

    NAME = os.getenv("NAME")

    if not NAME:
        print("Environment validation failed.")
        raise Exception("Missing required service parameter.")

    return f"Hello {NAME}"


if __name__ == "__main__":
    PORT = int(os.getenv("PORT")) if os.getenv("PORT") else 8080

    # This is used when running locally. Gunicorn is used to run the
    # application on Cloud Run. See entrypoint in Dockerfile.
    app.run(host="127.0.0.1", port=PORT, debug=True)

Go


// Sample hello demonstrates a difficult to troubleshoot service.
package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"net/http"
	"os"
)

func main() {
	log.Print("hello: service started")

	http.HandleFunc("/", helloHandler)


	port := os.Getenv("PORT")
	if port == "" {
		port = "8080"
		log.Printf("Defaulting to port %s", port)
	}

	log.Printf("Listening on port %s", port)
	log.Fatal(http.ListenAndServe(fmt.Sprintf(":%s", port), nil))
}

func helloHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	log.Print("hello: received request")

	name := os.Getenv("NAME")
	if name == "" {
		log.Printf("Missing required server parameter")
		// The panic stack trace appears in Cloud Error Reporting.
		panic("Missing required server parameter")
	}

	fmt.Fprintf(w, "Hello %s!\n", name)
}

Java

import static spark.Spark.get;
import static spark.Spark.port;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class App {

  private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(App.class);

  public static void main(String[] args) {
    int port = Integer.parseInt(System.getenv().getOrDefault("PORT", "8080"));
    port(port);

    get(
        "/",
        (req, res) -> {
          logger.info("Hello: received request.");
          String name = System.getenv("NAME");
          if (name == null) {
            // Standard error logs do not appear in Stackdriver Error Reporting.
            System.err.println("Environment validation failed.");
            String msg = "Missing required server parameter";
            logger.error(msg, new Exception(msg));
            res.status(500);
            return "Internal Server Error";
          }
          res.status(200);
          return String.format("Hello %s!", name);
        });
  }
}

Crea un Dockerfile a fin de definir la imagen de contenedor que se usa para implementar el servicio:

Node.js


# Use the official lightweight Node.js image.
# https://hub.docker.com/_/node
FROM node:20-slim
# Create and change to the app directory.
WORKDIR /usr/src/app

# Copy application dependency manifests to the container image.
# A wildcard is used to ensure copying both package.json AND package-lock.json (when available).
# Copying this first prevents re-running npm install on every code change.
COPY package*.json ./

# Install dependencies.
# if you need a deterministic and repeatable build create a
# package-lock.json file and use npm ci:
# RUN npm ci --omit=dev
# if you need to include development dependencies during development
# of your application, use:
# RUN npm install --dev

RUN npm install --omit=dev

# Copy local code to the container image.
COPY . ./

# Run the web service on container startup.
CMD [ "npm", "start" ]

Python


# Use the official Python image.
# https://hub.docker.com/_/python
FROM python:3.11

# Allow statements and log messages to immediately appear in the Cloud Run logs
ENV PYTHONUNBUFFERED True

# Copy application dependency manifests to the container image.
# Copying this separately prevents re-running pip install on every code change.
COPY requirements.txt ./

# Install production dependencies.
RUN pip install -r requirements.txt

# Copy local code to the container image.
ENV APP_HOME /app
WORKDIR $APP_HOME
COPY . ./

# Run the web service on container startup.
# Use gunicorn webserver with one worker process and 8 threads.
# For environments with multiple CPU cores, increase the number of workers
# to be equal to the cores available.
# Timeout is set to 0 to disable the timeouts of the workers to allow Cloud Run to handle instance scaling.
CMD exec gunicorn --bind :$PORT --workers 1 --threads 8 --timeout 0 main:app

Go


# Use the offical golang image to create a binary.
# This is based on Debian and sets the GOPATH to /go.
# https://hub.docker.com/_/golang
FROM golang:1.21-bookworm as builder

# Create and change to the app directory.
WORKDIR /app

# Retrieve application dependencies.
# This allows the container build to reuse cached dependencies.
# Expecting to copy go.mod and if present go.sum.
COPY go.* ./
RUN go mod download

# Copy local code to the container image.
COPY . ./

# Build the binary.
RUN go build -v -o server

# Use the official Debian slim image for a lean production container.
# https://hub.docker.com/_/debian
# https://docs.docker.com/develop/develop-images/multistage-build/#use-multi-stage-builds
FROM debian:bookworm-slim
RUN set -x && apt-get update && DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y \
    ca-certificates && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Copy the binary to the production image from the builder stage.
COPY --from=builder /app/server /server

# Run the web service on container startup.
CMD ["/server"]

Java

En esta muestra, se usa Jib para compilar imágenes de Docker mediante herramientas de Java comunes. Jib optimiza las compilaciones de contenedores sin la necesidad de tener un Dockerfile o tener Docker instalado. Obtén más información sobre cómo compilar contenedores de Java con Jib.

<plugin>
  <groupId>com.google.cloud.tools</groupId>
  <artifactId>jib-maven-plugin</artifactId>
  <version>3.4.0</version>
  <configuration>
    <to>
      <image>gcr.io/PROJECT_ID/hello-service</image>
    </to>
  </configuration>
</plugin>

Envía el código

El código de envío consta de tres pasos: compilar una imagen de contenedor con Cloud Build, subir la imagen de contenedor a Container Registry y, luego, implementar la imagen de contenedor en Knative serving.

Para enviar el código, haz lo siguiente:

Compila el contenedor y publica en Container Registry:
Node.js
```
gcloud builds submit --tag gcr.io/PROJECT_ID/hello-service
```
En el ejemplo anterior, PROJECT_ID es el ID del proyecto de Google Cloud. Puedes verificar el ID del proyecto actual con gcloud config get-value project.

Si la operación se completa de manera correcta, deberías ver un mensaje de ÉXITO con el ID, la hora de creación y el nombre de la imagen. La imagen se almacena en Container Registry y puede volver a usarse si así se desea.
Python
```
gcloud builds submit --tag gcr.io/PROJECT_ID/hello-service
```
En el ejemplo anterior, PROJECT_ID es el ID del proyecto de Google Cloud. Puedes verificar el ID del proyecto actual con gcloud config get-value project.

Si la operación se completa de manera correcta, deberías ver un mensaje de ÉXITO con el ID, la hora de creación y el nombre de la imagen. La imagen se almacena en Container Registry y puede volver a usarse si así se desea.
Go
```
gcloud builds submit --tag gcr.io/PROJECT_ID/hello-service
```
En el ejemplo anterior, PROJECT_ID es el ID del proyecto de Google Cloud. Puedes verificar el ID del proyecto actual con gcloud config get-value project.

Si la operación se completa de manera correcta, deberías ver un mensaje de ÉXITO con el ID, la hora de creación y el nombre de la imagen. La imagen se almacena en Container Registry y puede volver a usarse si así se desea.
Java
```
mvn compile jib:build -Dimage=gcr.io/PROJECT_ID/hello-service
```
En el ejemplo anterior, PROJECT_ID es el ID del proyecto de Google Cloud. Puedes verificar el ID del proyecto actual con gcloud config get-value project.

Si se ejecuta de forma correcta, deberías ver un mensaje de COMPILACIÓN EXITOSA. La imagen se almacena en Container Registry y puede volver a usarse si así se desea.
Ejecuta el comando siguiente para implementar tu app:
```
gcloud run deploy hello-service --image gcr.io/PROJECT_ID/hello-service
```
Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud. hello-service es el nombre de la imagen de contenedor y el nombre del servicio de Knative serving. Ten en cuenta que la imagen de contenedor se implementa en el servicio y en el clúster que configuraste con anterioridad en Configura gcloud.

Espera hasta que finalice la implementación; esto puede tomar alrededor de medio minuto. Si la operación se completa de forma correcta, la línea de comandos mostrará la URL de servicio.

Haz una prueba

Prueba el servicio a fin de confirmar que lo implementaste de forma correcta. Las solicitudes deben fallar con un error HTTP 500 o 503 (miembros de la clase Errores de servidor 5xx). En este instructivo, se presenta la solución de problemas de esta respuesta de error.

Si el clúster está configurado con un dominio predeterminado enrutable, omite los pasos anteriores y, en su lugar, copia la URL en el navegador web.

Si no usas certificados TLS automáticos ni la asignación de dominios, no se te proporciona una URL navegable para el servicio.

En su lugar, usa la URL proporcionada y la dirección IP de la puerta de enlace de entrada del servicio para crear un comando curl que pueda realizar solicitudes a tu servicio:

A fin de obtener la IP externa para el balanceador de cargas, ejecuta el siguiente comando:
```
kubectl get svc istio-ingressgateway -n ASM-INGRESS-NAMESPACE
```
Reemplaza ASM-INGRESS-NAMESPACE por el espacio de nombres en el que se encuentra tu entrada de Cloud Service Mesh. Especifica istio-system si instalaste Cloud Service Mesh usando su configuración predeterminada.

El resultado es similar al siguiente:
```
NAME                   TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP  PORT(S)
istio-ingressgateway   LoadBalancer   XX.XX.XXX.XX   pending      80:32380/TCP,443:32390/TCP,32400:32400/TCP
```
El valor EXTERNAL-IP es la dirección IP externa del balanceador de cargas.
Ejecuta un comando de curl con esta dirección GATEWAY_IP en la URL.
```
 curl -G -H "Host: SERVICE-DOMAIN" https://EXTERNAL-IP/
```
Reemplaza SERVICE-DOMAIN por el dominio asignado predeterminado del servicio. Puedes obtenerlo si tomas la URL predeterminada y quitas el protocolo http://.
Consulta el mensaje de error HTTP 500 o HTTP 503.

Investiga el problema

Supongamos que el error HTTP 5xx que se encontró antes en Haz una prueba surgió como un error de entorno de ejecución de producción. En este instructivo, se presenta un proceso formal para controlarlo. Aunque los procesos de resolución de errores de producción varían mucho, en este instructivo se presenta una secuencia particular de pasos para mostrar la aplicación de herramientas y técnicas útiles.

Para investigar este problema, trabajarás en estas fases:

Recopilar más detalles sobre el error informado para respaldar una investigación más detallada y establecer una estrategia de mitigación
Aliviar el impacto en el usuario cuando decidas realizar una corrección o una reversión a una versión que sepas que está en buen estado
Reproducir el error para confirmar que se recopilaron los detalles correctos y que el error no es una falla única
Realizar un análisis de causa raíz en el error para encontrar el código, la configuración o el proceso que creó este error

Al comienzo de la investigación, verás una URL, una marca de tiempo y el mensaje “Error interno del servidor”.

Recopila más detalles

Recopila más información sobre el problema para comprender qué sucedió y determinar los próximos pasos.

Usa las herramientas de Stackdriver disponibles para obtener más detalles:

Visualiza los registros para obtener más detalles.
Usa Cloud Logging para revisar la secuencia de operaciones que generaron el problema, incluidos los mensajes de error.

Revierte a una versión en buen estado

Si tienes una revisión que sabes que funciona, puedes revertir tu servicio para usarla. Por ejemplo, no podrás realizar una reversión en el nuevo servicio hello-service que implementaste en este instructivo porque solo contiene una única revisión.

Para ubicar una revisión y revertir tu servicio, haz lo siguiente:

Reproduce el error

Con los detalles que obtuviste antes, confirma que el problema se produzca de manera coherente en las condiciones de prueba.

Vuelve a hacer una prueba; cuando la realices, envía la misma solicitud HTTP y verifica si se informan los mismos detalles y el mismo error. Es posible que los detalles del error tarden un poco en aparecer.

Debido a que el servicio de muestra de este instructivo es de solo lectura y no genera efectos secundarios complicados, es seguro reproducir errores en la producción. Sin embargo, para muchos servicios reales, este no será el caso: es posible que tengas que reproducir errores en un entorno de prueba o limitar este paso a la investigación local.

Reproducir el error establece el contexto para el trabajo futuro. Por ejemplo, si los desarrolladores no pueden reproducir el error, es posible que se requiera una instrumentación adicional del servicio.

Realiza un análisis de causa raíz

El análisis de la causa raíz es un paso importante en el proceso de solución de problemas eficaz, ya que te aseguras de solucionar el problema en lugar de un síntoma.

En un paso anterior de este instructivo, reprodujiste el problema en Knative serving, lo que confirma que el problema está activo cuando el servicio se aloja en Knative serving. Ahora, reproduce el problema de forma local para determinar si es un problema aislado del código o si solo aparece en el hosting de producción.

Si no usaste la CLI de Docker de forma local con Container Registry, autentícala con gcloud:
```
gcloud auth configure-docker
```
Para conocer enfoques alternativos, consulta Métodos de autenticación de Container Registry.
Si el nombre de la imagen del contenedor que usaste de forma más reciente no está disponible, la descripción del servicio contiene la información de la imagen del contenedor implementado más recientemente:
```
gcloud run services describe hello-service
```
Busca el nombre de la imagen del contenedor dentro del objeto spec. Con un comando más orientado puedes recuperarlo directamente:
```
gcloud run services describe hello-service \
   --format="value(spec.template.spec.containers.image)"
```
Este comando muestra un nombre de imagen de contenedor, como gcr.io/PROJECT_ID/hello-service.
Extrae la imagen del contenedor de Container Registry a tu entorno. Este paso puede tomar varios minutos mientras se descarga la imagen del contenedor:
```
docker pull gcr.io/PROJECT_ID/hello-service
```
Las actualizaciones posteriores a la imagen del contenedor que vuelven a usar este nombre se pueden recuperar con el mismo comando. Si omites este paso, el comando docker run a continuación extrae una imagen de contenedor si no está presente en la máquina local.
Ejecuta de forma local para confirmar que el problema no es exclusivo de Knative serving:
```
PORT=8080 && docker run --rm -e PORT=$PORT -p 9000:$PORT \
   gcr.io/PROJECT_ID/hello-service
```
A continuación, se muestra un desglose de los elementos del comando anterior:
- El servicio usa la variable de entorno PORT para determinar el puerto que se escuchará dentro del contenedor.
- El comando run inicia el contenedor de forma predeterminada con el comando de punto de entrada definido en el Dockerfile o en una imagen de contenedor principal.
- La marca --rm borra la instancia de contenedor cuando se sale.
- La marca -e asigna un valor a una variable de entorno. -e PORT=$PORT propaga la variable PORT del sistema local al contenedor con el mismo nombre de variable.
- La marca -p publica el contenedor como un servicio disponible en localhost en el puerto 9000. Las solicitudes al localhost:9000 se enrutarán al contenedor en el puerto 8080. Esto significa que la salida del servicio sobre el número del puerto en uso no coincidirá con la forma en la que se accede al servicio.
- El argumento final gcr.io/PROJECT_ID/hello-service es una ruta de acceso al repositorio que apunta a la última versión de la imagen de contenedor. Si no está disponible de forma local, Docker intenta recuperar la imagen de un registro remoto.
En tu navegador, abre http://localhost:9000. Verifica la salida de la terminal en busca de mensajes de error que coincidan con los de Google Cloud Observability.

Si el problema no se puede reproducir de forma local, puede ser exclusivo del entorno de Knative serving. Revisa la guía de solución de problemas de Knative serving para conocer las áreas específicas que debes investigar.

En este caso, el error se reproduce de forma local.

Ahora que el error está doblemente confirmado como persistente y provocado por el código de servicio en lugar de la plataforma de hosting, es hora de investigar el código con más detalle.

Para los fines de este instructivo, podemos suponer que el código dentro del contenedor y el código del sistema local son idénticos.

Node.js

Encuentra la fuente del mensaje de error en el archivo index.js alrededor del número de línea indicado en el seguimiento de pila que se muestra en los registros:

const {NAME} = process.env;
if (!NAME) {
  // Plain error logs do not appear in Stackdriver Error Reporting.
  console.error('Environment validation failed.');
  console.error(new Error('Missing required server parameter'));
  return res.status(500).send('Internal Server Error');
}

Python

Encuentra la fuente del mensaje de error en el archivo main.py alrededor del número de línea indicado en el seguimiento de pila que se muestra en los registros:

NAME = os.getenv("NAME")

if not NAME:
    print("Environment validation failed.")
    raise Exception("Missing required service parameter.")

Go

Encuentra la fuente del mensaje de error en el archivo main.go alrededor del número de línea indicado en el seguimiento de pila que se muestra en los registros:

name := os.Getenv("NAME")
if name == "" {
	log.Printf("Missing required server parameter")
	// The panic stack trace appears in Cloud Error Reporting.
	panic("Missing required server parameter")
}

Java

Encuentra la fuente del mensaje de error en el archivo App.java alrededor del número de línea indicado en el seguimiento de pila que se muestra en los registros:

String name = System.getenv("NAME");
if (name == null) {
  // Standard error logs do not appear in Stackdriver Error Reporting.
  System.err.println("Environment validation failed.");
  String msg = "Missing required server parameter";
  logger.error(msg, new Exception(msg));
  res.status(500);
  return "Internal Server Error";
}

Si examinas este código, verás que se realizan las siguientes acciones si no se establece la variable de entorno NAME:

Se registró un error en Google Cloud Observability
Se envía una respuesta de error HTTP

El problema se debe a una variable faltante, pero la causa raíz es más específica: el cambio de código que agregó una dependencia excesiva de una variable de entorno no incluyó cambios relacionados con la documentación de requisitos del entorno de ejecución y las secuencias de comandos de implementación.

Corrige la causa raíz

Ahora que recopilamos el código y, también, identificamos la posible causa raíz, podemos tomar medidas para solucionarlo.

Comprueba si el servicio funciona de manera local con el entorno NAME disponible:
1. Ejecuta el contenedor de forma local con la variable de entorno agregada:
```
PORT=8080 && docker run --rm -e PORT=$PORT -p 9000:$PORT \
 -e NAME="Local World!" \
 gcr.io/PROJECT_ID/hello-service
```
2. Dirige tu navegador a http://localhost:9000.
3. Se mostrará “Hello Local World!” en la página.
Modifica el entorno de servicio de Knative serving en ejecución para incluir esta variable:
1. Ejecuta el comando de actualización de servicios con el parámetro --update-env-vars para agregar una variable de entorno:
```
gcloud run services update hello-service \
  --update-env-vars NAME=Override
```
2. Espera unos segundos mientras Knative serving crea una revisión nueva basada en la revisión anterior con la variable de entorno nueva agregada.
Confirma que el servicio ya se haya corregido:
1. Dirige tu navegador a la URL del servicio de Knative serving.
2. Se mostrará “Hello Override!” en la página.
3. Verifica que no aparezcan mensajes o errores inesperados en Cloud Logging.

Mejora la velocidad de solución de problemas en el futuro

En este problema de producción de muestra, el error estaba relacionado con la configuración operativa. Hay cambios de código que minimizarán el impacto de este problema en el futuro.

Mejora el registro de errores para incluir detalles más específicos.
En lugar de mostrar un error, haz que el servicio vuelva a un valor predeterminado seguro. Si usar un valor predeterminado representa un cambio en la funcionalidad normal, usa un mensaje de advertencia para fines de supervisión.

Analicemos cómo quitar la variable de entorno NAME como una dependencia excesiva.

Quita el código de control de NAME existente:

Node.js

const {NAME} = process.env;
if (!NAME) {
  // Plain error logs do not appear in Stackdriver Error Reporting.
  console.error('Environment validation failed.');
  console.error(new Error('Missing required server parameter'));
  return res.status(500).send('Internal Server Error');
}

Python

NAME = os.getenv("NAME")

if not NAME:
    print("Environment validation failed.")
    raise Exception("Missing required service parameter.")

Go

name := os.Getenv("NAME")
if name == "" {
	log.Printf("Missing required server parameter")
	// The panic stack trace appears in Cloud Error Reporting.
	panic("Missing required server parameter")
}

Java

String name = System.getenv("NAME");
if (name == null) {
  // Standard error logs do not appear in Stackdriver Error Reporting.
  System.err.println("Environment validation failed.");
  String msg = "Missing required server parameter";
  logger.error(msg, new Exception(msg));
  res.status(500);
  return "Internal Server Error";
}

Agrega un código nuevo que establezca un valor de resguardo:

Node.js

const NAME = process.env.NAME || 'World';
if (!process.env.NAME) {
  console.log(
    JSON.stringify({
      severity: 'WARNING',
      message: `NAME not set, default to '${NAME}'`,
    })
  );
}

Python

NAME = os.getenv("NAME")

if not NAME:
    NAME = "World"
    error_message = {
        "severity": "WARNING",
        "message": f"NAME not set, default to {NAME}",
    }
    print(json.dumps(error_message))

Go

name := os.Getenv("NAME")
if name == "" {
	name = "World"
	log.Printf("warning: NAME not set, default to %s", name)
}

Java

String name = System.getenv().getOrDefault("NAME", "World");
if (System.getenv("NAME") == null) {
  logger.warn(String.format("NAME not set, default to %s", name));
}

Vuelve a compilar y ejecutar el contenedor en los casos de configuración afectados para realizar pruebas locales:
Node.js
```
docker build --tag gcr.io/PROJECT_ID/hello-service .
```
Python
```
docker build --tag gcr.io/PROJECT_ID/hello-service .
```
Go
```
docker build --tag gcr.io/PROJECT_ID/hello-service .
```
Java
```
mvn compile jib:build
```
Confirma que la variable de entorno NAME aún funcione:
```
PORT=8080 && docker run --rm -e $PORT -p 9000:$PORT \
 -e NAME="Robust World" \
 gcr.io/PROJECT_ID/hello-service
```
Confirma que el servicio funcione sin la variable NAME:
```
PORT=8080 && docker run --rm -e $PORT -p 9000:$PORT \
 gcr.io/PROJECT_ID/hello-service
```
Si el servicio no muestra un resultado, confirma que no se hayan quitado líneas adicionales en la eliminación del código en el primer paso, como las que se usan para escribir la respuesta.
Dirígete de nuevo a la sección Implementa el código para implementarlo.

Con cada implementación en un servicio se crea una revisión nueva y se comienza a entregar tráfico de manera automática cuando está lista.

Para borrar las variables de entorno establecidas antes, haz lo siguiente:

gcloud run services update hello-service --clear-env-vars

Agrega la funcionalidad nueva del valor predeterminado a la cobertura de prueba automática para el servicio.

Encuentra otros problemas en los registros

Es posible que veas otros problemas en el visor de registros de este servicio. Por ejemplo, una llamada al sistema no compatible aparecerá en los registros como “Limitación de la zona de pruebas del contenedor”.

Por ejemplo, los servicios de Node.js a veces dan como resultado este mensaje de registro:

Container Sandbox Limitation: Unsupported syscall statx(0xffffff9c,0x3e1ba8e86d88,0x0,0xfff,0x3e1ba8e86970,0x3e1ba8e86a90). Please, refer to https://gvisor.dev/c/linux/amd64/statx for more information.

En este caso, la falta de compatibilidad no afecta el servicio de muestra hello-service.

Limpia

Puedes borrar los recursos que creaste para este instructivo a fin de evitar que se generen costos.

Borra los recursos del instructivo

Borra el servicio de Knative serving que implementaste en este instructivo:
```
gcloud run services delete SERVICE-NAME
```
En el ejemplo anterior, SERVICE-NAME es el nombre del servicio que elegiste.

También puedes borrar los servicios de Knative serving desde la consola de Google Cloud:

Ir a Knative serving
Quita las opciones de configuración predeterminadas de gcloud que agregaste durante la configuración del instructivo.
```
 gcloud config unset run/platform
 gcloud config unset run/cluster
 gcloud config unset run/cluster_location
```
Quita la configuración del proyecto:
```
 gcloud config unset project
```
Borra otros recursos de Google Cloud que creaste en este instructivo:
- Borra la imagen del contenedor llamada gcr.io/<var>PROJECT_ID</var>/hello-service de Container Registry.
- Si creaste un clúster para este instructivo, bórralo.

¿Qué sigue?

Obtén más información sobre cómo usar Cloud Logging a fin de obtener estadísticas sobre el comportamiento de producción.
Para obtener más información sobre la solución de problemas de Knative serving.
Explora arquitecturas de referencia, diagramas y prácticas recomendadas sobre Google Cloud. Consulta nuestro Cloud Architecture Center.