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Introduzione ad API Gateway e Cloud Run per gRPC

Questa pagina mostra come configurare API Gateway per gestire e proteggere un servizio di backend Cloud Run con gRPC.

Elenco attività

Utilizza il seguente elenco di attività man mano che svolgi il tutorial. Tutte le attività sono necessarie per eseguire il deployment di un gateway API per il servizio di backend Cloud Run con gRPC.

Crea o seleziona un progetto Google Cloud.
Se non hai eseguito il deployment di Cloud Run, esegui il deployment di un servizio gRPC di backend di esempio. Consulta il passaggio 7 in Prima di iniziare.
Abilita i servizi API Gateway richiesti.
Crea un documento di configurazione dell'API gRPC che descriva l'API e configuri le route per Cloud Run. Consulta Configurare una configurazione API con gRPC.
Esegui il deployment di un gateway API utilizzando la configurazione API. Consulta Eseguire il deployment di un gateway API.
Testa il deployment dell'API inviando una richiesta. Consulta Invio di una richiesta all'API.
Monitora l'attività nei tuoi servizi. Consulta Monitorare l'attività dell'API.
Evita che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi. Consulta Pulizia.

Prima di iniziare

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Dashboard e seleziona o crea un progetto Google Cloud.
Vai alla Dashboard

Nota: se non prevedi di conservare le risorse che crei in questo tutorial, crea un nuovo progetto anziché selezionarne uno esistente. Una volta completata questa procedura, puoi eliminare il progetto e tutte le relative risorse.
Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto.
Attiva la fatturazione
Prendi nota dell'ID progetto, perché ti servirà in seguito. Nel resto di questa pagina, questo ID progetto è indicato come PROJECT_ID.
Prendi nota del numero del progetto perché ti servirà in seguito. Nel resto di questa pagina, questo numero di progetto è indicato come PROJECT_NUMBER.
Scarica e installa Google Cloud CLI.
Scarica la gcloud CLI
Segui i passaggi descritti nella guida introduttiva di gRPC per Python per installare gRPC e gli strumenti gRPC.
Esegui il deployment del servizio gRPC Cloud Run di backend dell'esempio python-grpc-bookstore-server da utilizzare con questo tutorial. Il servizio gRPC utilizza la seguente immagine container:

gcr.io/endpointsv2/python-grpc-bookstore-server:2

Segui i passaggi descritti in Guida rapida: eseguire il deployment di un container di esempio preimpostato per eseguire il deployment del servizio. Assicurati di sostituire l'immagine container specificata nella guida rapida con gcr.io/endpointsv2/python-grpc-bookstore-server:2

Prendi nota dell'URL del servizio, nonché della regione e dell'ID progetto in cui è stato eseguito il deployment del servizio.

Attivazione dei servizi richiesti

API Gateway richiede l'abilitazione dei seguenti servizi Google:

Nome	Titolo
`apigateway.googleapis.com`	API API Gateway
`servicemanagement.googleapis.com`	API Service Management
`servicecontrol.googleapis.com`	API Service Control

Per verificare che i servizi richiesti siano abilitati:

gcloud services list

Se non vedi i servizi richiesti nell'elenco, attivali:

gcloud services enable apigateway.googleapis.com
gcloud services enable servicemanagement.googleapis.com
gcloud services enable servicecontrol.googleapis.com

Per ulteriori informazioni sui servizi gcloud, consulta Servizi gcloud.

Creazione di una configurazione API con gRPC

L'esempio bookstore-grpc contiene i file che devi copiare e configurare localmente.

Crea un file descrittore protobuf autonomo dal file .proto del servizio:
1. Salva una copia di bookstore.proto dal repository di esempio nella tua directory di lavoro corrente. Questo file definisce l'API del servizio Bookstore.
2. Crea la seguente directory nella tua directory di lavoro: mkdir generated_pb2
3. Crea il file descrittore api_descriptor.pb utilizzando il compilatore di buffer di protocollo protoc. Esegui questo comando nella directory in cui hai salvato bookstore.proto:
```
python3 -m grpc_tools.protoc \
    --include_imports \
    --include_source_info \
    --proto_path=. \
    --descriptor_set_out=api_descriptor.pb \
    --python_out=generated_pb2 \
    --grpc_python_out=generated_pb2 \
    bookstore.proto
```
  Nel comando precedente, --proto_path è impostato sulla directory di lavoro corrente. Nell'ambiente di compilazione gRPC, se utilizzi una directory diversa per i file di input .proto, modifica --proto_path in modo che il compilatore cerchi nella directory in cui hai salvato bookstore.proto.

Crea un file di testo denominato api_config.yaml nella tua directory di lavoro corrente (la stessa directory che contiene bookstore.proto). Per comodità, questa pagina fa riferimento al documento di configurazione dell'API gRPC con questo nome file, ma puoi rinominarlo se preferisci. Aggiungi i seguenti contenuti al file:

# The configuration schema is defined by the service.proto file.
# https://github.com/googleapis/googleapis/blob/master/google/api/service.proto

type: google.api.Service
config_version: 3
name: "*.apigateway.PROJECT_ID.cloud.goog"
title: API Gateway + Cloud Run gRPC
apis:
  - name: endpoints.examples.bookstore.Bookstore
usage:
  rules:
  # ListShelves methods can be called without an API Key.
  - selector: endpoints.examples.bookstore.Bookstore.ListShelves
    allow_unregistered_calls: true
backend:
  rules:
    - selector: "*"
      address: grpcs://python-grpc-bookstore-server-HASH-uc.a.run.app

L'indentazione è importante per il formato YAML. Ad esempio, il campo name deve trovarsi allo stesso livello di type.

Nel campo name, un servizio denominato *.apigateway.PROJECT_ID.cloud.goog dove PROJECT_ID è il nome dell'ID progetto Google Cloud.
Nel campo address della sezione backend.rules, sostituisci grpcs://python-grpc-bookstore-server-HASH-uc.a.run.app con l'URL effettivo del servizio Cloud Run gRPC di backend python-grpc-bookstore-server, dove HASH è il codice hash univoco generato al momento della creazione del servizio.

Nota: per utilizzare gRPC con TLS su Cloud Run, il campo address deve avere lo schema grpcs:// anziché https://.

Questo esempio presuppone che tu stia utilizzando il servizio di backend gRPC di Bookstore creato in Prima di iniziare. Se necessario, sostituisci questo valore con l'URL del tuo servizio Cloud Run.
Salva il documento di configurazione dell'API gRPC.

Crea la configurazione API:

gcloud api-gateway api-configs create CONFIG_ID \
--api=API_ID --project=PROJECT_ID \
--grpc-files=api_descriptor.pb,api_config.yaml

where:

CONFIG_ID specifica il nome della configurazione API.
API_ID specifica il nome dell'API.
PROJECT_ID specifica il nome del tuo progetto Google Cloud.

Ad esempio:

gcloud api-gateway api-configs create grpc-config \
--api=grpc-test --project=my-test-project \
--grpc-files=api_descriptor.pb,api_config.yaml

Eseguire il deployment di un API Gateway

Per eseguire il deployment della configurazione dell'API gRPC in un gateway, esegui il seguente comando:

gcloud api-gateway gateways create GATEWAY_ID \
  --api=API_ID --api-config=CONFIG_ID \
  --location=GCP_REGION --project=PROJECT_ID

dove:

GATEWAY_ID specifica il nome del gateway.
API_ID specifica il nome dell'API API Gateway associata a questo gateway.
CONFIG_ID specifica il nome della configurazione API di cui è stato eseguito il deployment nel gateway.
GCP_REGION è la regione Google Cloud per il gateway di cui è stato eseguito il deployment.
Nota:
i valori consentiti sono:
- asia-northeast1
- australia-southeast1
- europe-west1
- europe-west2
- us-east1
- us-east4
- us-central1
- us-west2
- us-west3
- us-west4
PROJECT_ID specifica il nome del tuo progetto Google Cloud.

Ad esempio:

gcloud api-gateway gateways create bookstore-grpc \
  --api=grpc-test --api-config=grpc-config \
  --location=us-central1 --project=my-project

Al termine, puoi utilizzare il seguente comando per visualizzare i dettagli del gateway:

gcloud api-gateway gateways describe GATEWAY_ID \
  --location=GCP_REGION --project=PROJECT_ID

Prendi nota del valore della proprietà defaultHostname nell'output di questo comando. Si tratta della parte del nome host dell'URL del gateway che utilizzerai per testare il deployment nel passaggio successivo.

Ad esempio:

https://my-gateway-a12bcd345e67f89g0h.uc.gateway.dev

Invio di una richiesta all'API

Per inviare richieste all'API di esempio, puoi utilizzare un client gRPC di esempio scritto in Python.

Clona il repository Git in cui è ospitato il codice client gRPC:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git

Cambia la directory di lavoro:

cd python-docs-samples/endpoints/bookstore-grpc/

Installa le dipendenze:

pip3 install virtualenv
virtualenv env
source env/bin/activate
pip3 install -r requirements.txt

Invia una richiesta all'API di esempio:

python3 bookstore_client.py --host=DEFAULT_HOSTNAME --port 443 --use_tls true

Specifica la proprietà defaultHostname del gateway in DEFAULT_HOSTNAME, senza l'identificatore del protocollo. Ad esempio:

python3 bookstore_client.py --host=my-gateway-a12bcd345e67f89g0h.uc.gateway.dev --port 443 --use_tls true

monitora l'attività dell'API

Visualizza i grafici delle attività per la tua API nella pagina API Gateway della console Google Cloud. Fai clic sull'API per visualizzare i relativi grafici delle attività nella pagina Panoramica. La visualizzazione dei dati relativi alle richieste nei grafici può richiedere alcuni minuti.
Esamina i log delle richieste per la tua API nella pagina Esplora log. Un link alla pagina Esplora log è disponibile nella pagina API Gateway della console Google Cloud.

Vai ad API Gateway

Nella pagina API Gateway:
1. Seleziona l'API da visualizzare.
2. Fai clic sulla scheda Dettagli.
3. Fai clic sul link in Log.

Hai appena eseguito il deployment e il test di un'API in API Gateway con gRPC.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questa guida rapida, puoi:

In alternativa, puoi anche eliminare il progetto Google Cloud utilizzato per questo tutorial.