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Soluzione di avvio rapido: libreria client di Cloud SDK

Last reviewed 2024-03-21 UTC

Questa guida ti aiuta a comprendere ed eseguire il deployment della soluzione libreria client di Cloud SDK.

Questa soluzione ti consente di interagire con Google Cloud utilizzando le librerie client di Google Cloud SDK per elaborare e aggregare i dati e quindi mostrare una visualizzazione radar. Utilizza questa app per identificare tendenze e osservazioni in base ai dati aggregati.

Questa soluzione ti aiuterà ad acquisire le competenze chiave per effettuare correttamente chiamate API. Questa soluzione utilizza le librerie client di Google Cloud SDK per accedere alle API Google Cloud in modo programmatico, sfruttando i servizi Google Cloud (job Cloud Run e Cloud Storage) per ridurre il codice boilerplate.

In questa soluzione, il codice analizza un set di dati di esempio (il censimento degli scoiattoli di Central Park 2018) con job Cloud Run e Cloud Storage. Tutte le richieste client di Google Cloud SDK vengono registrate in Cloud Logging utilizzando un pattern comune per consentire la risoluzione dei problemi e l'osservabilità, in modo da poter vedere quanto tempo richiedono queste richieste e dove un processo potrebbe riscontrare un errore. Questa soluzione ti guiderà anche nell'esecuzione di un job Cloud Run per elaborare e archiviare il set di dati.

Le API sono il meccanismo fondamentale utilizzato dagli sviluppatori per interagire con i prodotti e i servizi Google Cloud. Google Cloud SDK fornisce librerie client di Cloud specifiche per i vari linguaggi, che supportano otto linguaggi diversi, nonché convenzioni e stili diversi. Utilizza questa soluzione per scoprire come utilizzare le librerie client di Google Cloud SDK per elaborare i dati ed eseguire il deployment di un'applicazione frontend in cui puoi visualizzare i risultati.

Obiettivi

Questa guida alle soluzioni ti consente di:

Scopri come utilizzare una libreria client per le chiamate API Google Cloud.
Eseguire il deployment di un set di dati interattivo utilizzando i job Cloud Run e Cloud Storage.
Esplora le chiamate API Google Cloud utilizzando Cloud Logging.
Visualizzare l'applicazione Cloud Run, le configurazioni degli account di servizio, le API abilitate e il relativo utilizzo.

Architettura

Questa soluzione esegue il deployment dei dati non elaborati in un bucket in Cloud Storage, configura un job Cloud Run per elaborare i dati e archiviarli in un bucket separato in Cloud Storage ed esegue il deployment di un servizio frontend in Cloud Run in grado di visualizzare e interagire con i dati elaborati.

Il seguente diagramma mostra l'architettura della soluzione:

Architettura dell'infrastruttura richiesta per la soluzione libreria client di Cloud SDK.

La seguente sezione descrive le risorse Google Cloud mostrate nel diagramma.

Componenti e configurazione

Di seguito è riportato il flusso di elaborazione delle richieste di questa soluzione. I passaggi nel flusso sono numerati come mostrato nel precedente diagramma dell'architettura.

I dati non elaborati sono stati caricati in un bucket Cloud Storage.
Un job Cloud Run trasforma i dati non elaborati in un formato più strutturato, comprensibile dal servizio frontend. Il job Cloud Run carica i dati elaborati in un secondo bucket Cloud Storage.
Il frontend, ospitato come servizio Cloud Run, estrae i dati elaborati dal secondo bucket Cloud Storage.
L'utente può visitare l'applicazione web gestita dal servizio Cloud Run frontend.

Prodotti utilizzati

La soluzione utilizza i seguenti prodotti Google Cloud:

Cloud Storage: un servizio di livello enterprise che offre archiviazione di oggetti a basso costo e senza limiti per diversi tipi di dati. I dati sono accessibili sia dall'interno che dall'esterno di Google Cloud e vengono replicati con ridondanza geografica.
Cloud Logging: un servizio che consente di archiviare, cercare, analizzare, monitorare e creare avvisi su dati ed eventi di logging da Google Cloud e altri cloud.
Cloud Run: un servizio completamente gestito che consente di creare ed eseguire il deployment di app containerizzate serverless. Google Cloud gestisce la scalabilità e altre attività dell'infrastruttura in modo che tu possa concentrarti sulla logica di business del codice.

Costo

Per una stima del costo delle risorse Google Cloud utilizzate dalla soluzione libreria client di Cloud SDK, vedi la stima precalcolata nel Calcolatore prezzi di Google Cloud.

Utilizza questa stima come punto di partenza per calcolare il costo del deployment. Puoi modificare la stima in modo che rifletta eventuali modifiche alla configurazione che prevedi di apportare per le risorse utilizzate nella soluzione.

La stima precalcolata si basa su ipotesi per determinati fattori, tra cui:

Le località Google Cloud in cui viene eseguito il deployment delle risorse.
La quantità di tempo di utilizzo delle risorse.
Le località Google Cloud in cui viene eseguito il deployment delle risorse.
La quantità di tempo di utilizzo delle risorse.

Esegui il deployment della soluzione

Le sezioni seguenti illustrano la procedura di deployment della soluzione.

Crea o scegli un progetto Google Cloud

Quando esegui il deployment della soluzione, scegli il progetto Google Cloud in cui viene eseguito il deployment delle risorse. Puoi creare un nuovo progetto o utilizzarne uno esistente per il deployment.

Se vuoi creare un nuovo progetto, fallo prima di iniziare il deployment. L'utilizzo di un nuovo progetto consente di evitare conflitti con le risorse di cui è stato eseguito il provisioning in precedenza, ad esempio quelle utilizzate per i carichi di lavoro di produzione.

Per creare un progetto, completa i seguenti passaggi:

In the Google Cloud console, go to the project selector page.

Go to project selector
Click Create project.
Name your project. Make a note of your generated project ID.
Edit the other fields as needed.
Click Create.

Ottieni le autorizzazioni IAM richieste

Per avviare il processo di deployment, devi disporre delle autorizzazioni di Identity and Access Management (IAM) elencate nella tabella seguente.

Se hai creato un nuovo progetto per questa soluzione, hai il roles/owner ruolo di base nel progetto e disponi di tutte le autorizzazioni necessarie. Se non hai il ruolo roles/owner, chiedi all'amministratore di concederti queste autorizzazioni (o i ruoli che le includono).

Autorizzazione IAM richiesta	Ruolo predefinito che include le autorizzazioni richieste
`serviceusage.services.enable`	Amministratore Service Usage (`roles/serviceusage.serviceUsageAdmin`)
`iam.serviceAccounts.create`	Amministratore account di servizio (`roles/iam.serviceAccountAdmin`)
`resourcemanager.projects.setIamPolicy`	Amministratore IAM progetto (`roles/resourcemanager.projectIamAdmin`)
`config.deployments.create` `config.deployments.list`	Amministratore Cloud Infrastructure Manager (`roles/config.admin`)
`iam.serviceAccount.actAs`	Utente account di servizio (`roles/iam.serviceAccountUser`)

Informazioni sulle autorizzazioni temporanee degli account di servizio

Se avvii il processo di deployment tramite la console, Google crea un account di servizio per eseguire il deployment della soluzione per tuo conto (ed eliminare il deployment in un secondo momento, se vuoi). A questo account di servizio vengono assegnate determinate autorizzazioni IAM temporaneamente. Ciò significa che le autorizzazioni vengono revocate automaticamente al termine delle operazioni di deployment ed eliminazione della soluzione. Dopo aver eliminato il deployment, Google consiglia di eliminare l'account di servizio, come descritto più avanti in questa guida.

Visualizza i ruoli assegnati all'account di servizio

Questi ruoli sono elencati qui nel caso in cui un amministratore del tuo progetto o della tua organizzazione Google Cloud abbia bisogno di queste informazioni.

roles/storage.admin
roles/run.admin
roles/iam.serviceAccountAdmin
roles/iam.serviceAccountUser
roles/resourcemanager.projectIamAdmin
roles/iam.roleAdmin
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin

Scegli un metodo di deployment

Per aiutarti a eseguire il deployment di questa soluzione con il minimo sforzo, in GitHub è fornita una configurazione Terraform. La configurazione Terraform definisce tutte le risorse Google Cloud necessarie per la soluzione.

Puoi eseguire il deployment della soluzione utilizzando uno dei seguenti metodi:

Tramite la console: utilizza questo metodo se vuoi provare la soluzione con la configurazione predefinita e vedere come funziona. Cloud Build esegue il deployment di tutte le risorse necessarie per la soluzione. Quando la soluzione di cui hai eseguito il deployment non è più necessaria, puoi eliminarla tramite la console. Le risorse create dopo il deployment della soluzione potrebbero dover essere eliminate separatamente.

Per utilizzare questo metodo di deployment, segui le istruzioni in Eseguire il deployment tramite la console.
Con l'interfaccia a riga di comando di Terraform: utilizza questo metodo se vuoi personalizzare la soluzione o se vuoi automatizzare il provisioning e la gestione delle risorse con l'approccio Infrastructure as Code (IaC). Scarica la configurazione Terraform da GitHub, personalizza il codice come necessario ed esegui il deployment della soluzione utilizzando l'interfaccia a riga di comando Terraform. Dopo aver eseguito il deployment della soluzione, puoi continuare a utilizzare Terraform per gestire la soluzione.

Per utilizzare questo metodo di deployment, segui le istruzioni in Eseguire il deployment con l'interfaccia a riga di comando di Terraform.

Esegui il deployment tramite la console

Completa i seguenti passaggi per eseguire il deployment della soluzione preconfigurata.

Nel catalogo delle soluzioni di avvio rapido di Google Cloud, vai alla soluzione Libreria client di Cloud SDK.

Vai alla soluzione libreria client di Cloud SDK
Esamina le informazioni fornite nella pagina, come il costo stimato della soluzione e il tempo di deployment stimato.
Quando è tutto pronto per iniziare il deployment della soluzione, fai clic su Esegui il deployment.

Viene visualizzato un riquadro di configurazione passo passo.
Completa i passaggi nel riquadro di configurazione.

Prendi nota del nome che inserisci per il deployment. Questo nome sarà obbligatorio in seguito, quando elimini il deployment.

Quando fai clic su Esegui il deployment, viene visualizzata la pagina Deployment della soluzione. Il campo Stato in questa pagina mostra Deployment in corso.
Attendi che venga eseguito il deployment della soluzione.

Se il deployment non va a buon fine, il campo Stato mostra Non riuscito. Puoi utilizzare il log di Cloud Build per diagnosticare gli errori. Per ulteriori informazioni, consulta Errori durante il deployment tramite la console.

Al termine del deployment, il campo Stato diventa Deployment eseguito.
Per visualizzare la soluzione, torna alla pagina Deployment della soluzione nella console.
Con questa soluzione, devi eseguire il job di elaborazione dati utilizzando i job Cloud Run per trasformare e interagire con il set di dati di esempio. Per seguire indicazioni dettagliate per questa attività direttamente nella console Google Cloud, fai clic su Avvia il job di elaborazione dati.

Avviare il job di trattamento dati
Per visualizzare le risorse Google Cloud di cui è stato eseguito il deployment e la relativa configurazione, scegli un tour interattivo nel tuo linguaggio preferito (Python, Node.js o Java).

Scegliere un tour

Ora che hai elaborato il set di dati di esempio in un bucket Cloud Storage, puoi continuare a utilizzare la soluzione libreria client di Cloud SDK per approfondire l'interazione con le API Google Cloud, il modo in cui le API sono basate su Identity and Access Management e la risoluzione dei problemi relativi alle API nelle app API client Cloud.

Quando la soluzione non è più necessaria, puoi eliminare il deployment per evitare che la fatturazione delle risorse Google Cloud continui. Per maggiori informazioni, consulta Eliminare il deployment.

Esegui il deployment utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform

Questa sezione descrive come puoi personalizzare la soluzione o automatizzare il provisioning e la gestione della soluzione utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform. Le soluzioni di cui esegui il deployment utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform non vengono visualizzate nella pagina Deployment delle soluzioni della console Google Cloud.

configura il client Terraform

Puoi eseguire Terraform in Cloud Shell o sul tuo host locale. Questa guida descrive come eseguire Terraform in Cloud Shell, su cui Terraform è preinstallato e configurato per l'autenticazione con Google Cloud.

Il codice Terraform per questa soluzione è disponibile in un repository GitHub.

Clona il repository GitHub in Cloud Shell.

Viene visualizzato un prompt per confermare il download del repository GitHub in Cloud Shell.
Fai clic su Conferma.

Cloud Shell viene avviato in una scheda del browser separata e il codice Terraform viene scaricato nella directory $HOME/cloudshell_open dell'ambiente Cloud Shell.
In Cloud Shell, controlla se la directory di lavoro attuale è $HOME/cloudshell_open/terraform-cloud-client-api/infra. Questa è la directory che contiene i file di configurazione Terraform per la soluzione. Se devi passare a questa directory, esegui questo comando:
```
cd $HOME/cloudshell_open/terraform-cloud-client-api/infra
```
Inizializza Terraform eseguendo questo comando:
```
terraform init
```
Attendi finché non viene visualizzato il seguente messaggio:
```
Terraform has been successfully initialized!
```

Configura le variabili Terraform

Il codice Terraform che hai scaricato include variabili che puoi utilizzare per personalizzare il deployment in base ai tuoi requisiti. Ad esempio, puoi specificare il progetto Google Cloud e la regione in cui vuoi eseguire il deployment della soluzione.

Assicurati che la directory di lavoro attuale sia $HOME/cloudshell_open/terraform-cloud-client-api/infra. In caso contrario, vai alla directory.
Nella stessa directory, crea un file di testo denominato terraform.tfvars.
Nel file terraform.tfvars, copia il seguente snippet di codice e imposta i valori per le variabili richieste.
- Segui le istruzioni fornite come commenti nello snippet di codice.
- Questo snippet di codice include solo le variabili per le quali devi impostare i valori. La configurazione di Terraform include altre variabili che hanno valori predefiniti. Per esaminare tutte le variabili e i valori predefiniti, consulta il file variables.tf disponibile nella directory $HOME/cloudshell_open/terraform-cloud-client-api/infra.
- Assicurati che ogni valore impostato nel file terraform.tfvars corrisponda alla variabile type dichiarata nel file variables.tf. Ad esempio, se il tipo definito per una variabile nel file variables.tf è bool, devi specificare true o false come valore di quella variabile nel file terraform.tfvars.
```
# ID of the project in which you want to deploy the solution
project_id = "PROJECT_ID"

# Google Cloud region where you want to deploy the solution
# Example: us-central1
region = "REGION"

# Programming language implementation to use
# Example: python
language = "LANGUAGE"

# Version of application image to use
# Example: 0.4.0
image_version = "IMAGE_VERSION"
```

Per informazioni sui valori che puoi assegnare alle variabili richieste, consulta quanto segue:

project_id: identificazione dei progetti.
region: regioni disponibili.
language: implementazione del linguaggio di programmazione da utilizzare.
image_version: versione dell'immagine dell'applicazione da utilizzare.

Convalida e rivedi la configurazione di Terraform

Assicurati che la directory di lavoro attuale sia $HOME/cloudshell_open/terraform-cloud-client-api/infra. In caso contrario, vai alla directory.
Verifica che la configurazione Terraform non contenga errori:
```
terraform validate
```
Se il comando restituisce degli errori, apporta le correzioni necessarie nella configurazione ed esegui di nuovo il comando terraform validate. Ripeti questo passaggio finché il comando non restituisce il seguente messaggio:
```
Success! The configuration is valid.
```
Esamina le risorse definite nella configurazione:
```
terraform plan
```
Se non hai creato il file terraform.tfvars come descritto in precedenza, Terraform ti chiede di inserire valori per le variabili che non hanno valori predefiniti. Inserisci i valori richiesti.

L'output del comando terraform plan è un elenco delle risorse di cui Terraform esegue il provisioning quando applichi la configurazione.

Se vuoi apportare modifiche, modifica la configurazione ed esegui di nuovo i comandi terraform validate e terraform plan.

Esegui il provisioning delle risorse

Quando non sono necessarie ulteriori modifiche alla configurazione Terraform, esegui il deployment delle risorse.

Assicurati che la directory di lavoro attuale sia $HOME/cloudshell_open/terraform-cloud-client-api/infra. In caso contrario, vai alla directory.
Applica la configurazione Terraform:
```
terraform apply
```
Se non hai creato il file terraform.tfvars come descritto in precedenza, Terraform ti chiede di inserire valori per le variabili che non hanno valori predefiniti. Inserisci i valori richiesti.

Terraform mostra un elenco delle risorse che verranno create.
Quando ti viene chiesto di eseguire le azioni, inserisci yes.

Terraform visualizza dei messaggi che mostrano l'avanzamento del deployment.

Se il deployment non può essere completato, Terraform visualizza gli errori che hanno causato l'errore. Esamina i messaggi e aggiorna la configurazione per correggerli. Quindi esegui di nuovo il comando terraform apply. Per assistenza sulla risoluzione degli errori di Terraform, consulta Errori durante il deployment della soluzione utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform.

Dopo aver creato tutte le risorse, Terraform visualizza il seguente messaggio:
```
Apply complete!
```
Per visualizzare la soluzione, torna alla pagina Deployment della soluzione nella console.
Con questa soluzione, devi eseguire il job di elaborazione dati utilizzando i job Cloud Run per trasformare e interagire con il set di dati di esempio. Per seguire indicazioni dettagliate per questa attività direttamente nella console Google Cloud, fai clic su Avvia il job di elaborazione dati.

Avviare il job di trattamento dati
Per visualizzare le risorse Google Cloud di cui è stato eseguito il deployment e la relativa configurazione, scegli un tour interattivo nel tuo linguaggio preferito (Python, Node.js o Java).

Scegliere un tour

Ora che hai elaborato il set di dati di esempio in un bucket Cloud Storage, puoi continuare a utilizzare la soluzione libreria client di Cloud SDK per approfondire l'interazione con le API Google Cloud, il modo in cui le API sono basate su Identity and Access Management e la risoluzione dei problemi relativi alle API nelle app API client Cloud.

Elimina il deployment

Quando non hai più bisogno della soluzione, elimina tutte le risorse per evitare la fatturazione continua per le risorse che hai creato in questa soluzione.

Elimina tramite la console

Utilizza questa procedura se hai eseguito il deployment della soluzione tramite la console.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Deployment della soluzione.

Vai a Deployment di soluzioni
Seleziona il progetto che contiene il deployment da eliminare.
Individua il deployment da eliminare.
Fai clic su Azioni e seleziona Elimina.
Inserisci il nome del deployment e fai clic su Conferma.

Il campo Stato mostra la dicitura Eliminazione.

Se l'eliminazione non va a buon fine, consulta le indicazioni per la risoluzione dei problemi in Errore durante l'eliminazione di un deployment.

Quando non hai più bisogno del progetto Google Cloud che hai utilizzato per la soluzione, puoi eliminarlo. Per maggiori informazioni, consulta Facoltativo: eliminare il progetto.

Elimina utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform

Utilizza questa procedura se hai eseguito il deployment della soluzione mediante l'interfaccia a riga di comando di Terraform.

In Cloud Shell, assicurati che la directory di lavoro attuale sia $HOME/cloudshell_open/terraform-cloud-client-api/infra. In caso contrario, vai alla directory.
Rimuovi le risorse di cui Terraform ha eseguito il provisioning:
```
terraform destroy
```
Terraform visualizza un elenco delle risorse che verranno eliminate.
Quando ti viene chiesto di eseguire le azioni, inserisci yes.

In Terraform vengono visualizzati dei messaggi che mostrano l'avanzamento. Dopo aver eliminato tutte le risorse, Terraform visualizza il seguente messaggio:
```
Destroy complete!
```
Se l'eliminazione non va a buon fine, consulta le indicazioni per la risoluzione dei problemi in Errore durante l'eliminazione di un deployment.

Quando non hai più bisogno del progetto Google Cloud che hai utilizzato per la soluzione, puoi eliminarlo. Per maggiori informazioni, consulta Facoltativo: eliminare il progetto.

(Facoltativo) Elimina il progetto

Se hai eseguito il deployment della soluzione in un nuovo progetto Google Cloud e se il progetto non ti serve più, eliminalo completando i seguenti passaggi:

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.
Vai a Gestisci risorse
Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
Al prompt, digita l'ID progetto, quindi fai clic su Chiudi.

Se decidi di conservare il progetto, elimina l'account di servizio creato per questa soluzione, come descritto nella sezione successiva.

(Facoltativo) Elimina l'account di servizio

Se hai eliminato il progetto che hai utilizzato per la soluzione, salta questa sezione.

Come indicato in precedenza in questa guida, quando hai eseguito il deployment della soluzione, è stato creato un account di servizio per tuo conto. All'account di servizio sono state assegnate temporaneamente determinate autorizzazioni IAM, ovvero le autorizzazioni sono state revocate automaticamente dopo il completamento delle operazioni di deployment ed eliminazione della soluzione, ma l'account di servizio non viene eliminato. Google consiglia di eliminare questo account di servizio.

Se hai eseguito il deployment della soluzione tramite la console Google Cloud, vai alla pagina Deployment della soluzione. Se ti trovi già in questa pagina, aggiorna la pagina del browser. Viene attivato un processo in background per eliminare l'account di servizio. Non sono necessarie ulteriori azioni.
Se hai eseguito il deployment della soluzione utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform, completa questi passaggi:
1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Account di servizio.
  
  Vai ad Account di servizio
2. Seleziona il progetto che hai utilizzato per la soluzione.
3. Seleziona l'account di servizio che vuoi eliminare.
  
  L'ID email dell'account di servizio creato per la soluzione è nel seguente formato:
```
goog-sc-DEPLOYMENT_NAME-NNN@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```
  L'ID email contiene i seguenti valori:
  - DEPLOYMENT_NAME: il nome del deployment.
  - NNN: un numero casuale di 3 cifre.
  - PROJECT_ID: l'ID del progetto in cui hai eseguito il deployment della soluzione.
4. Fai clic su Elimina.

Risolvere gli errori

Le azioni che puoi intraprendere per diagnosticare e risolvere gli errori dipendono dal metodo di deployment e dalla complessità dell'errore.

Errori durante il deployment tramite la console

Se il deployment non riesce quando utilizzi la console, segui questi passaggi:

Vai alla pagina Deployment di soluzioni.

Se il deployment non è riuscito, il campo Stato mostra Non riuscito.
Visualizza i dettagli degli errori che hanno causato l'errore:
1. Fai clic su Azioni.
2. Seleziona Visualizza i log di Cloud Build.
Esamina il log di Cloud Build e intraprendi le azioni appropriate per risolvere il problema che ha causato l'errore.

Errori durante il deployment utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform

Se il deployment non riesce quando utilizzi Terraform, l'output del comando terraform apply include messaggi di errore che puoi esaminare per diagnosticare il problema.

Gli esempi nelle sezioni seguenti mostrano errori di deployment che potresti riscontrare quando utilizzi Terraform.

Errore API non abilitata

Se crei un progetto e poi provi immediatamente a eseguire il deployment della soluzione nel nuovo progetto, il deployment potrebbe non riuscire e restituire un errore come il seguente:

Error: Error creating Network: googleapi: Error 403: Compute Engine API has not
been used in project PROJECT_ID before or it is disabled. Enable it by visiting
https://console.developers.google.com/apis/api/compute.googleapis.com/overview?project=PROJECT_ID
then retry. If you enabled this API recently, wait a few minutes for the action
to propagate to our systems and retry.

Se si verifica questo errore, attendi qualche minuto ed esegui di nuovo il comando terraform apply.

Errore durante l'eliminazione di un deployment

In alcuni casi, i tentativi di eliminazione di un deployment potrebbero non riuscire:

Dopo aver eseguito il deployment di una soluzione tramite la console, se modifichi una risorsa di cui la soluzione ha eseguito il provisioning e poi provi a eliminare il deployment, l'eliminazione potrebbe non riuscire. Il campo Stato nella pagina Deployment della soluzione mostra Non riuscito e il log di Cloud Build mostra la causa dell'errore.
Dopo aver eseguito il deployment di una soluzione con l'interfaccia a riga di comando di Terraform, se modifichi una risorsa utilizzando un'interfaccia non Terraform (ad esempio, la console) e se poi provi a eliminare il deployment, l'eliminazione potrebbe non riuscire. I messaggi nell'output del comando terraform destroy mostrano la causa dell'errore.

Esamina i log e i messaggi degli errori, identifica ed elimina le risorse che hanno causato l'errore, quindi prova a eliminare nuovamente il deployment.

Se un deployment basato su console non viene eliminato e se non puoi diagnosticare l'errore utilizzando il log di Cloud Build, puoi eliminare il deployment utilizzando l'interfaccia a riga di comando Terraform, come descritto nella sezione successiva.

Elimina un deployment basato su console utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform

Questa sezione descrive come eliminare un deployment basato su console se si verificano errori quando provi a eliminarlo tramite la console. Con questo approccio, devi scaricare la configurazione Terraform per il deployment che vuoi eliminare, quindi utilizzare l'interfaccia a riga di comando Terraform per eliminare il deployment.

Identificare la regione in cui sono archiviati il codice, i log e altri dati Terraform del deployment. che potrebbe essere diversa da quella selezionata durante il deployment della soluzione.
1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Deployment della soluzione.
  
  Vai a Deployment di soluzioni
2. Seleziona il progetto che contiene il deployment da eliminare.
3. Nell'elenco dei deployment, identifica la riga del deployment che vuoi eliminare.
4. Fai clic su Visualizza tutti i contenuti della riga.
5. Nella colonna Località, prendi nota della seconda posizione, come evidenziata nell'esempio seguente:
Nella console Google Cloud, attiva Cloud Shell.

Attiva Cloud Shell

Nella parte inferiore della console Google Cloud viene avviata una sessione di Cloud Shell che mostra un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installato e con valori già impostati per il progetto attuale. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.
Crea le variabili di ambiente per l'ID progetto, la regione e il nome del deployment che vuoi eliminare:
```
export REGION="REGION"
export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
export DEPLOYMENT_NAME="DEPLOYMENT_NAME"
```
In questi comandi, sostituisci quanto segue:
- REGION: la località che hai annotato in precedenza in questa procedura.
- PROJECT_ID: l'ID del progetto in cui hai eseguito il deployment della soluzione.
- DEPLOYMENT_NAME: il nome del deployment che vuoi eliminare.

Recupera l'ID dell'ultima revisione del deployment che vuoi eliminare:

export REVISION_ID=$(curl \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
    | jq .latestRevision -r)
    echo $REVISION_ID

L'output è simile al seguente:

projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME/revisions/r-0

Ottieni il percorso Cloud Storage della configurazione Terraform per il deployment:

export CONTENT_PATH=$(curl \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/${REVISION_ID}" \
    | jq .applyResults.content -r)
    echo $CONTENT_PATH

Di seguito è riportato un esempio dell'output di questo comando:

gs://PROJECT_ID-REGION-blueprint-config/DEPLOYMENT_NAME/r-0/apply_results/content

Scarica la configurazione Terraform da Cloud Storage in Cloud Shell:
```
gsutil cp -r $CONTENT_PATH $HOME
cd $HOME/content/infra
```
Attendi finché non viene visualizzato il messaggio Operation completed, come mostrato nell'esempio seguente:
```
Operation completed over 45 objects/268.5 KiB
```
Inizializza Terraform:
```
terraform init
```
Attendi finché non viene visualizzato il seguente messaggio:
```
Terraform has been successfully initialized!
```
Rimuovi le risorse di cui è stato eseguito il deployment:
```
terraform destroy
```
Terraform visualizza un elenco delle risorse che verranno eliminate.

Se vengono visualizzati avvisi sulle variabili non dichiarate, ignorali.
Quando ti viene chiesto di eseguire le azioni, inserisci yes.

In Terraform vengono visualizzati dei messaggi che mostrano l'avanzamento. Dopo aver eliminato tutte le risorse, Terraform visualizza il seguente messaggio:
```
Destroy complete!
```

Elimina l'artefatto di deployment:

curl -X DELETE \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}?force=true&delete_policy=abandon"

Attendi alcuni secondi, quindi verifica che l'artefatto di deployment sia stato eliminato:

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
    | jq .error.message

Se l'output mostra null, attendi qualche secondo ed esegui di nuovo il comando.

Dopo l'eliminazione dell'artefatto di deployment, viene visualizzato un messaggio come mostrato nell'esempio seguente:

Resource 'projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME' was not found

Invia feedback

Le soluzioni già pronte sono solo a scopo informativo e non sono prodotti supportati ufficialmente. Google potrebbe modificare o rimuovere le soluzioni senza preavviso.

Per risolvere gli errori, esamina i log di Cloud Build e l'output di Terraform.

Per inviare un feedback:

Per la documentazione, i tutorial nella console o la soluzione, utilizza il pulsante Invia feedback nella pagina.

Per il codice Terraform non modificato, crea problemi nel repository GitHub. I problemi di GitHub vengono esaminati secondo il criterio del "best effort" e non sono destinati a domande sull'utilizzo generico.

In caso di problemi con i prodotti utilizzati nella soluzione, contatta l'assistenza clienti Google Cloud.

Passaggi successivi

Per saperne di più utilizzando la soluzione libreria client di Cloud SDK:

Scopri di più sulle API alla base di Google Cloud e su come interagire nel linguaggio di programmazione che preferisci.
Scopri come le API sono basate su Identity and Access Management su Google Cloud.
Risolvi i problemi relativi alle API nelle app dell'API Cloud Client.

Collaboratori

Autore: Kadeem Dunn | Scrittore tecnico

Altro collaboratore: Katie McLaughlin | Senior Developer Relations Engineer