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Soluzione Jump Start: 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 Librerie client di Google Cloud SDK per elaborare e aggregare i dati, quindi mostrare un la 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 (censimento degli scoiattoli di Central Park 2018) con job Cloud Run e di archiviazione ideale in Cloud Storage. Tutte le richieste del client Google Cloud SDK vengono registrate in Cloud Logging, utilizzando un pattern comune per abilitare la risoluzione dei problemi e l'osservabilità, in modo da poter vedere il tempo necessario per le richieste e dove un processo potrebbe riscontrare un errore. Questa soluzione ti guiderà anche nell'esecuzione di un job di 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 lingue diverse, nonché le relative convenzioni e stili. 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 all'API Google Cloud utilizzando Cloud Logging.
Visualizzare l'applicazione Cloud Run, le configurazioni degli account di servizio e le API abilitate e il loro utilizzo.

Architettura

Questa soluzione esegue il deployment dei dati non elaborati in un bucket in Cloud Storage, configura un un job Cloud Run per elaborare i dati e archiviarli in un bucket separato Cloud Storage ed esegue il deployment di un servizio di 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 come mostrato nel diagramma.

Componenti e configurazione

Di seguito è riportato il flusso di elaborazione delle richieste di questa soluzione. I passaggi nella sezione sono numerate 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, il servizio frontend può comprendere. Il job Cloud Run carica il file in un secondo bucket Cloud Storage.
Il frontend, ospitato come servizio Cloud Run, estrae i dati elaborati da nel secondo bucket Cloud Storage.
L'utente può visitare l'applicazione web gestita dal frontend. dal servizio Cloud Run.

Prodotti utilizzati

La soluzione utilizza i seguenti prodotti Google Cloud:

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

Costo

Per una stima del costo delle risorse Google Cloud che per gli utilizzi della libreria client di Cloud SDK, controlla la stima precalcolata nel Calcolatore prezzi di Google Cloud.

Utilizza la stima come punto di partenza per calcolare il costo del deployment. Puoi modificare la stima in base alle modifiche di configurazione che prevedi di apportare alle risorse utilizzate nella soluzione.

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

Le località Google Cloud in cui vengono implementate le risorse.
La durata dell'utilizzo delle risorse.
Le località Google Cloud in cui vengono implementate le risorse.
La quantità di tempo di utilizzo delle risorse.

Esegui il deployment della soluzione

Le sezioni seguenti illustrano la procedura di implementazione della soluzione.

Crea o scegli un progetto Google Cloud

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

Se vuoi creare un nuovo progetto, fallo prima di iniziare il deployment. L'utilizzo di un nuovo progetto può aiutare a evitare conflitti con 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 la procedura 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, disponi del roles/owner ruolo di base in quel progetto e di tutte le autorizzazioni necessarie. Se non disponi di ruolo roles/owner, poi chiedi all'amministratore di concedere queste autorizzazioni (oppure i ruoli che includono queste autorizzazioni).

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 del 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 per gli account di servizio

Se avvii il processo di deployment tramite la console, Google crea un'istanza account di servizio di eseguire il deployment della soluzione per tuo conto (ed eliminare il deployment in un secondo momento se scegli). A questo account di servizio vengono assegnate determinate autorizzazioni IAM temporaneamente, ovvero le autorizzazioni vengono revocate automaticamente al termine delle operazioni di implementazione ed eliminazione della soluzione. Google consiglia Dopo aver eliminato il deployment, elimini l'account di servizio, descritti 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 Il progetto o l'organizzazione Google Cloud richiede 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, su GitHub è disponibile una configurazione Terraform. La configurazione di Terraform definisce 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 per provare la soluzione con la configurazione predefinita e vedere come funziona. Cloud Build esegue il deployment di tutte le risorse necessarie soluzione. Quando la soluzione di cui hai eseguito il deployment non è più necessaria, puoi eliminarla tramite la console. Le risorse create dopo l'implementazione della soluzione potrebbero dover essere eliminate separatamente.

Per utilizzare questo metodo di deployment, segui le istruzioni riportate in Eseguire il deployment tramite la console.
Utilizzo dell'interfaccia a riga di comando di Terraform: utilizza questo metodo se vuoi personalizzare o se vuoi automatizzare il provisioning e la gestione risorse mediante l'approccio Infrastructure as Code (IaC). Scarica Configurazione Terraform da GitHub, facoltativamente personalizza il codice come necessario ed eseguire il deployment della soluzione usando l'interfaccia a riga di comando di Terraform. Dopo il giorno esegui il deployment della soluzione, puoi continuare a usare Terraform per gestire soluzione.

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

Esegui il deployment tramite la console

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

Nel catalogo delle soluzioni Jump Start di Google Cloud, vai alla soluzione Libreria client di Cloud SDK.

Vai alla soluzione libreria client di Cloud SDK
Controlla le informazioni fornite nella pagina, ad esempio la stima costo 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 inserito per il deployment. Questo nome è obbligatorio in un secondo momento quando elimini il deployment.

Quando fai clic su Esegui il deployment, viene visualizzata la pagina Deployment di soluzioni. 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 e usare il log di Cloud Build per diagnosticare gli errori. Per maggiori informazioni le informazioni, vedi 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 Google Cloud.
Con questa soluzione, devi eseguire il job di elaborazione dei dati utilizzando i job Cloud Run per trasformare e interagire con il set di dati di esempio. Per seguire una guida passo passo per questa attività direttamente nel Nella console Google Cloud, fai clic su Avvia il job di trattamento 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 nella tua lingua preferita (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 scoprire di più interagire con le API Google Cloud, in che modo le API si basano su Identity and Access Management, e sulla risoluzione dei problemi relativi alle API nelle app API Cloud Client.

Quando la soluzione non ti serve più, puoi eliminare il deployment per evitare e la fatturazione continua per le risorse Google Cloud. Per ulteriori informazioni, vedi Elimina il deployment.

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

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

configura il client Terraform

Puoi eseguire Terraform in Cloud Shell o sul tuo host locale. Questo descrive come eseguire Terraform in Cloud Shell, 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 messaggio per confermare il download del repository GitHub in Cloud Shell.
Fai clic su Conferma.

Cloud Shell viene avviato in una scheda separata del browser Il codice Terraform viene scaricato nella directory $HOME/cloudshell_open di dell'ambiente Cloud Shell.
In Cloud Shell, controlla se la directory di lavoro attuale è $HOME/cloudshell_open/terraform-cloud-client-api/infra. Questo è il contenente i file di configurazione Terraform per la soluzione. Se devi passare a questa directory, esegui il seguente comando:
```
cd $HOME/cloudshell_open/terraform-cloud-client-api/infra
```
Inizializza Terraform eseguendo il seguente 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 specifica il progetto Google Cloud e la regione in cui vuoi che venga utilizzata la soluzione di cui è stato eseguito il deployment.

Assicurati che la directory di lavoro corrente sia$HOME/cloudshell_open/terraform-cloud-client-api/infra. Se non è così, vai a quella directory.
Nella stessa directory, crea un file di testo denominato terraform.tfvars.
Nel file terraform.tfvars, copia il seguente snippet di codice e imposta 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 con valori predefiniti. Per esaminare tutte le variabili e i valori predefiniti, consulta il file variables.tf disponibile in Directory $HOME/cloudshell_open/terraform-cloud-client-api/infra.
- Assicurati che ogni valore impostato nel file terraform.tfvars sia corrispondente al tipo di variabile dichiarato nel file variables.tf. Ad esempio, se il tipo definita per una variabile nel file variables.tf è bool, allora deve specificare true o false come valore di quella variabile nella 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. Se non è così, vai a quella directory.
Verifica che la configurazione di Terraform non presenti errori:
```
terraform validate
```
Se il comando restituisce 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 richiede di inserire i valori per le variabili privi di 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 terraform validate e terraform plan.

Esegui il provisioning delle risorse

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

Assicurati che la directory di lavoro attuale sia $HOME/cloudshell_open/terraform-cloud-client-api/infra. Se non è così, vai a quella directory.
Applica la configurazione Terraform:
```
terraform apply
```
Se non hai creato il file terraform.tfvars come descritto in precedenza, Terraform richiede di inserire i valori per le variabili privi di 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 mostra messaggi che indicano l'avanzamento del deployment.

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

Al termine della creazione di tutte le risorse, Terraform visualizza quanto segue messaggio:
```
Apply complete!
```
Per visualizzare la soluzione, torna alla pagina Deployment delle soluzioni nella console.
Con questa soluzione, devi eseguire il job di elaborazione dei dati utilizzando i job Cloud Run per trasformare e interagire con il set di dati di esempio. Per seguire una guida passo passo per questa attività direttamente nel Nella console Google Cloud, fai clic su Avvia il job di trattamento dati.

Avvia 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 nella tua lingua preferita (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 della libreria client Cloud SDK per scoprire di più su come interagire con le API Google Cloud, su come le API sono basate su Identity and Access Management e sulla risoluzione dei problemi relativi alle API nelle app dell'API Cloud Client.

Quando la soluzione non è più necessaria, puoi eliminare il deployment per evitare la fatturazione continua delle risorse Google Cloud. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Elimina il deployment.

Elimina il deployment

Quando non hai più bisogno della soluzione, per evitare la fatturazione continua per il a quelle create in questa soluzione, elimina tutte le risorse.

Eliminazione tramite la console

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

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Deployment delle soluzioni.

Vai a Deployment di soluzioni
Seleziona il progetto che contiene il deployment da eliminare.
Individua il deployment che vuoi eliminare.
Nella riga relativa al deployment, fai clic su Azioni e poi seleziona Elimina.

Potresti dover scorrere per visualizzare Azioni nella riga.
Inserisci il nome del deployment e fai clic su Conferma.

Il campo Stato mostra la dicitura Eliminazione.

Se l'eliminazione non riesce, 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, possono eliminare il progetto. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Facoltativo: elimina il progetto.

Elimina utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform

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

In Cloud Shell, assicurati che la directory di lavoro corrente sia $HOME/cloudshell_open/terraform-cloud-client-api/infra. Se non lo è, vai a quella directory.
Rimuovi le risorse di cui Terraform ha eseguito il provisioning:
```
terraform destroy
```
Terraform mostra 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 che tutte le risorse vengono eliminati, Terraform visualizza il seguente messaggio:
```
Destroy complete!
```
Se l'eliminazione non riesce, 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 utilizzato per la soluzione, puoi eliminarlo. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Facoltativo: elimina il progetto.

(Facoltativo) Elimina il progetto

Se hai eseguito il deployment della soluzione in un nuovo progetto Google Cloud e non ne hai più bisogno, 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 e 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 utilizzato per la soluzione, salta questa sezione.

Come indicato in precedenza in questa guida, quando hai eseguito il deployment della soluzione, è stato creato per tuo conto. All'account di servizio sono state assegnate Autorizzazioni IAM temporaneamente. cioè le autorizzazioni sono state revocata automaticamente dopo che le operazioni di deployment ed eliminazione della soluzione è stata completata, ma l'account di servizio non viene eliminato. Google consiglia di elimini questo account di servizio.

Se hai eseguito il deployment della soluzione tramite la console Google Cloud, vai alla pagina Deployment di soluzioni. 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 necessari ulteriori interventi.
Se hai eseguito il deployment della soluzione utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform, completa i seguenti passaggi:
1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Account di servizio.
  
  Vai ad Account di servizio
2. Seleziona il progetto 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 di 3 cifre casuali.
  - PROJECT_ID: l'ID del progetto in cui di cui è stato 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 il metodo di deployment e la complessità dell'errore.

Errori durante il deployment tramite la console

Se il deployment non va a buon fine 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. Nella riga del deployment, fai clic su Azioni.
  
  Potresti dover scorrere per visualizzare Azioni nella riga.
2. Seleziona Visualizza i log di Cloud Build.
Esamina il log di Cloud Build e intraprendi le azioni appropriate per risolvere il problema 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 la richiesta. problema.

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

Errore relativo all'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 con un errore simile al 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 terraform apply il comando precedente.

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 è stato eseguito il provisioning dalla soluzione e poi provi a eliminare il deployment, l'eliminazione potrebbe non riuscire. Il campo Stato nella pagina Deployment di soluzioni mostra Non riuscito e il log di Cloud Build mostra la causa dell'errore.
Dopo aver eseguito il deployment di una soluzione utilizzando Terraform CLI, se modifichi una risorsa utilizzando un'interfaccia non Terraform (ad esempio la console) e poi provi a eliminare il deployment, l'eliminazione potrebbe non riuscire. I messaggi nell'output dell'terraform destroy per visualizzare la causa dell'errore.

Esamina i log e i messaggi di errore, identifica ed elimina le risorse che hanno causato l'errore, quindi riprova a eliminare il deployment.

Se un deployment basato sulla console non viene eliminato e non riesci a diagnosticare l'errore utilizzando il log di Cloud Build, puoi eliminare il deployment utilizzando Terraform CLI, 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 sulla console se si verificano errori quando provi a eliminarlo tramite la console. Nella questo approccio, scaricherai la configurazione Terraform per il deployment che vuoi eliminare, quindi usa l'interfaccia a riga di comando Terraform per eliminare il deployment.

Identifica la regione in cui sono archiviati il codice Terraform, i log e altri dati del deployment. Questa regione potrebbe essere diversa da quella selezionata durante il deployment della soluzione.
1. Nella console Google Cloud, vai a 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 evidenziato nel seguente esempio:
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Crea variabili di ambiente per l'ID, la regione e il nome del progetto il 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 da eliminare.

Ottieni l'ID dell'ultima revisione del deployment che ti interessa da 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 la posizione di 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:
```
gcloud storage cp $CONTENT_PATH $HOME --recursive
cd $HOME/content/infra
```
Attendi finché non viene visualizzato il messaggio Operation completed, come mostrato in 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 mostra un elenco delle risorse che verranno eliminate.

Se vengono visualizzati avvisi relativi a variabili non dichiarate, ignora il comando avvisi.
Quando ti viene chiesto di eseguire le azioni, inserisci yes.

Terraform mostra messaggi che indicano l'avanzamento. Dopo tutte le vengono eliminate, Terraform visualizza il seguente messaggio:
```
Destroy complete!
```

Elimina l'elemento del 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 qualche secondo, quindi verifica che l'artefatto del deployment sia stato eliminati:

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 il comando di nuovo.

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

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

Invia feedback

Le soluzioni Jump Start sono solo informative 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 come output.

Per inviare un feedback:

Per la documentazione, i tutorial nella console o la soluzione, usa sul 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 generale.

Per problemi con i prodotti utilizzati nella soluzione, contatta 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 come interagire con loro nel linguaggio di programmazione che preferisci.
Scopri come le API sono basate su Identity and Access Management su Google Cloud.
Risolvi i problemi relativi all'API nelle app API Client Cloud.

Collaboratori

Autore: Kadeem Dunn | Scrittore tecnico

Altro collaboratore: Katie McLaughlin | Senior Developer Relations Engineer