Soluzione Jump Start: piattaforma di e-commerce con serverless computing

Last reviewed 2023-08-24 UTC

Questa guida ti aiuta a comprendere, eseguire il deployment e utilizzare la soluzione piattaforma di e-commerce con serverless computing. Questa soluzione mostra come creare ed eseguire un'applicazione di e-commerce per un'organizzazione di vendita al dettaglio, con un sito web di negozio online visibile pubblicamente. Mostra come creare un'applicazione che venga scalata per gestire i picchi di utilizzo (ad esempio, durante eventi di scalabilità di picco come una vendita stagionale) e che possa gestire le richieste in base alla posizione del visitatore. Questo design aiuta il negozio online a fornire un servizio coerente ai clienti distribuiti geograficamente.

Questa soluzione è un buon punto di partenza se vuoi imparare a eseguire il deployment di app web di e-commerce scalabili con funzionalità serverless. Se vuoi un controllo operativo granulare, consulta la soluzione App web di e-commerce di cui è stato eseguito il deployment su Kubernetes.

Questo documento presuppone che tu abbia familiarità con i concetti di base del cloud, anche se non necessariamente Google Cloud. L'esperienza con Terraform è utile.

Obiettivi

Questa guida alla soluzione ti aiuta a:

  • Scopri come progettare un'architettura di sistema per un sito web di e-commerce.
  • Ottimizza un sito web di e-commerce per prestazioni, scalabilità e reattività.
  • Monitora e anticipa le limitazioni di carico.
  • Utilizza il tracciamento e la segnalazione degli errori per comprendere e gestire i problemi.

Prodotti

La soluzione utilizza i seguenti prodotti Google Cloud :

  • Cloud Run: un servizio completamente gestito che ti consente di creare ed eseguire il deployment di app containerizzate serverless. Google Cloud gestisce lo scaling e altre attività dell'infrastruttura, in modo che tu possa concentrarti sulla logica di business del tuo codice.
  • Cloud SQL: un database PostgreSQL basato sul cloud completamente gestito sull'infrastruttura Google Cloud .
  • Secret Manager: un servizio che ti consente di archiviare, gestire e accedere ai secret come blob binari o stringhe di testo. Puoi utilizzare Secret Manager per archiviare password di database, chiavi API o certificati TLS necessari a un'applicazione in fase di runtime.
  • 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 e dall'esterno di Google Cloud e vengono replicati con ridondanza geografica.
  • Firebase Hosting: un servizio di hosting completamente gestito per eseguire il deployment e gestire le tue applicazioni web e i contenuti statici.
  • Cloud Logging: un servizio che ti consente di archiviare, cercare, analizzare, monitorare e creare avvisi su dati di logging ed eventi di Google Cloud e altri cloud.
  • Cloud Trace: un sistema di tracciamento distribuito per Google Cloud che ti aiuta a capire quanto tempo impiega la tua applicazione a gestire le richieste in entrata da utenti o altre applicazioni e quanto tempo impiega a completare operazioni come le chiamate RPC eseguite durante la gestione delle richieste.
  • Error Reporting: questo servizio aggrega e mostra gli errori prodotti nei servizi cloud in esecuzione. Error Reporting raggruppa gli errori che si ritiene abbiano la stessa causa principale.

Architettura

Il seguente diagramma mostra l'architettura della soluzione:

Applicazione web di e-commerce di cui è stato eseguito il deployment con Cloud Run

Flusso di richiesta

Di seguito è riportato il flusso di elaborazione delle richieste della piattaforma di e-commerce. I passaggi del flusso sono numerati come mostrato nel diagramma dell'architettura precedente.

  1. Un frontend del client Firebase Hosting. Il frontend utilizza Lit e i componenti web per il rendering lato client dei dati API.
  2. Il client web chiama un backend API in esecuzione come servizio Cloud Run. Il server API Cloud Run è scritto in Django utilizzando il framework REST di Django.
  3. La configurazione e altri secret per l'applicazione Python sono archiviati in Secret Manager.
  4. Gli asset statici per l'applicazione sono archiviati in Cloud Storage.
  5. Un database Cloud SQL, utilizzando PostgreSQL, viene utilizzato come backend del database relazionale per l'applicazione Python.
  6. Log di archiviazione di Cloud Logging, Cloud Trace ed Error Reporting, tracce OpenTelemetry e report sugli errori inviati da altri prodotti cloud e dal server API Cloud Run. Questi dati consentono di monitorare il corretto comportamento dell'applicazione e di risolvere eventuali problemi imprevisti.

Costo

Per una stima del costo delle risorse Google Cloud utilizzate dalla soluzione di serverless computing per la piattaforma di e-commerce, consulta la stima precalcolata nel Google Cloud Calcolatore prezzi.

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

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

  • Le Google Cloud posizioni in cui vengono eseguito il deployment delle risorse.
  • Il periodo di tempo in cui vengono utilizzate le risorse.

Prima di iniziare

Per eseguire il deployment di questa soluzione, devi prima disporre di un progetto Google Cloud e di alcune autorizzazioni IAM.

Crea o scegli un Google Cloud progetto

Quando esegui il deployment della soluzione, scegli il progettoGoogle Cloud in cui vengono 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 può contribuire a evitare conflitti con le risorse di cui è stato eseguito il provisioning in precedenza, ad esempio le risorse utilizzate per i carichi di lavoro di produzione.

Per creare un progetto, completa i seguenti passaggi:

  1. Ensure that you have the Project Creator IAM role (roles/resourcemanager.projectCreator). Learn how to grant roles.

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

    Go to project selector

  3. Click Create project.

  4. Name your project. Make a note of your generated project ID.

  5. Edit the other fields as needed.

  6. Click Create.

Ottenere le autorizzazioni IAM richieste

Per avviare il processo di deployment, devi disporre delle autorizzazioni 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 hai tutte le autorizzazioni necessarie. Se non disponi del 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

 Service Usage Admin
(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)

iam.serviceAccounts.create

 Amministratore account di servizio
(roles/iam.serviceAccountAdmin)

resourcemanager.projects.setIamPolicy

 Project IAM Admin
(roles/resourcemanager.projectIamAdmin)
config.deployments.create
config.deployments.list		 Amministratore di Cloud Infrastructure Manager
(roles/config.admin)
iam.serviceAccount.actAs Utente service account
(roles/iam.serviceAccountUser)

Informazioni sulle autorizzazioni temporanee del account di servizio

Se avvii la procedura di deployment tramite la console, Google crea un service account per eseguire il deployment della soluzione per tuo conto (e per eliminare il deployment in un secondo momento, se vuoi). A questo account di servizio vengono assegnate determinate autorizzazioni IAM temporaneamente, ovvero le autorizzazioni vengono revocate automaticamente dopo il completamento delle operazioni di deployment ed eliminazione della soluzione. Google consiglia di eliminare l'account di servizio dopo aver eliminato il deployment, 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 organizzazioneGoogle Cloud abbia bisogno di queste informazioni.

Esegui il deployment della soluzione

Per aiutarti a eseguire il deployment di questa soluzione con il minimo sforzo, in GitHub è disponibile una configurazione Terraform. La configurazione Terraform definisce tutte le Google Cloud risorse 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 non hai più bisogno della soluzione di cui è stato eseguito il deployment, puoi eliminarla tramite la console. Le risorse che crei dopo il deployment della soluzione potrebbero dover essere eliminate separatamente.

    Per utilizzare questo metodo di deployment, segui le istruzioni riportate in Deployment tramite la console.

  • Utilizzo della CLI Terraform: utilizza questo metodo se vuoi personalizzare la soluzione o se vuoi automatizzare il provisioning e la gestione delle risorse utilizzando l'approccio Infrastructure as Code (IaC). Scarica la configurazione di Terraform da GitHub, personalizza facoltativamente il codice in base alle esigenze e poi esegui il deployment della soluzione utilizzando la CLI Terraform. Dopo aver eseguito il deployment della soluzione, puoi continuare a utilizzare Terraform per gestirla.

    Per utilizzare questo metodo di deployment, segui le istruzioni riportate in Esegui il deployment utilizzando 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.

  1. Nel catalogo delle soluzioni già pronte Google Cloud , vai alla soluzione Piattaforma di e-commerce con serverless computing.

    Vai alla soluzione Piattaforma di e-commerce con serverless computing

  2. Esamina le informazioni fornite nella pagina, ad esempio il costo stimato della soluzione e il tempo di deployment stimato.

  3. Quando è tutto pronto per iniziare il deployment della soluzione, fai clic su Esegui il deployment.

    Viene visualizzato un riquadro di configurazione passo passo.

  4. Completa i passaggi nel riquadro di configurazione.

    Prendi nota del nome che inserisci 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 di questa pagina mostra Deployment in corso.

  5. Attendi il deployment della soluzione.

    Se il deployment non riesce, nel campo Stato viene visualizzato Non riuscito. Puoi utilizzare il log di Cloud Build per diagnosticare gli errori. Per saperne di più, consulta Errori durante il deployment tramite la console.

    Al termine del deployment, il campo Stato cambia in Eseguito il deployment.

  6. Per visualizzare e utilizzare l'app web di e-commerce di cui è stato eseguito il deployment, segui le istruzioni riportate in Esplora il deployment di Avocano.

  7. Per visualizzare le risorse Google Cloud di cui è stato eseguito il deployment e la relativa configurazione, fai un tour interattivo.

    Inizia il tour

Quando la soluzione non è più necessaria, puoi eliminare il deployment per evitare l'addebito continuo per le risorse Google Cloud . Per saperne di più, vedi Elimina il deployment.

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

Questa sezione descrive come personalizzare la soluzione o automatizzare il provisioning e la gestione della soluzione utilizzando la CLI Terraform. Le soluzioni di cui esegui il deployment utilizzando Terraform CLI non vengono visualizzate nella pagina Deployment di soluzioni nella console Google Cloud .

Configura il client Terraform

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

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

  1. Clona il repository GitHub in Cloud Shell.

    Apri in Cloud Shell

    Viene visualizzato un prompt per confermare il download del repository GitHub in Cloud Shell.

  2. 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.

  3. In Cloud Shell, controlla se la directory di lavoro attuale è $HOME/cloudshell_open/terraform-dynamic-python-webapp/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-dynamic-python-webapp/infra

  4. 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 che venga eseguito il deployment della soluzione.

  1. Assicurati che la directory di lavoro attuale sia $HOME/cloudshell_open/terraform-dynamic-python-webapp/infra. In caso contrario, vai a quella directory.

  2. Nella stessa directory, crea un file di testo denominato terraform.tfvars.

  3. 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 Terraform include altre variabili con valori predefiniti. Per esaminare tutte le variabili e i valori predefiniti, consulta il file variables.tf disponibile nella directory $HOME/cloudshell_open/terraform-dynamic-python-webapp/infra.

    • Assicurati che ogni valore impostato nel file terraform.tfvars corrisponda al tipo di variabile dichiarato 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.

      # This is an example of the terraform.tfvars file.
# The values in this file must match the variable types declared in variables.tf.
# The values in this file override any defaults in variables.tf.

# 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"

# Google Cloud zone where you want to deploy the solution
# Example: us-central1-a
zone = "ZONE"

# Container Registry that hosts the client image
client_image_host = "hsa-public/serverless-ecommerce"

# Container Registry that hosts the server image
server_image_host = "hsa-public/serverless-ecommerce"

      Per informazioni sui valori che puoi assegnare alle variabili obbligatorie, consulta le seguenti risorse:

Convalida e rivedi la configurazione Terraform

  1. Assicurati che la directory di lavoro attuale sia $HOME/cloudshell_open/terraform-dynamic-python-webapp/infra. In caso contrario, vai a quella directory.

  2. Verifica che la configurazione di Terraform non contenga errori:

    terraform validate

    Se il comando restituisce errori, apporta le correzioni necessarie alla configurazione e poi esegui di nuovo il comando terraform validate. Ripeti questo passaggio finché il comando non restituisce il seguente messaggio:

    Success! The configuration is valid.

  3. Esamina le risorse definite nella configurazione:

    terraform plan

  4. Se non hai creato il file terraform.tfvars come descritto in precedenza, Terraform ti chiede di inserire i 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 nella configurazione Terraform, esegui il deployment delle risorse.

  1. Assicurati che la directory di lavoro attuale sia $HOME/cloudshell_open/terraform-dynamic-python-webapp/infra. In caso contrario, vai a quella directory.

  2. Applica la configurazione Terraform:

    terraform apply

  3. Se non hai creato il file terraform.tfvars come descritto in precedenza, Terraform ti chiede di inserire i valori per le variabili che non hanno valori predefiniti. Inserisci i valori richiesti.

    Terraform mostra un elenco delle risorse che verranno create.

  4. 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 l'errore. Esamina i messaggi di errore e aggiorna la configurazione per correggere gli errori. Quindi esegui di nuovo il comando terraform apply. Per assistenza con la risoluzione dei problemi relativi agli errori di Terraform, vedi Errori durante il deployment della soluzione utilizzando Terraform CLI.

    Una volta create tutte le risorse, Terraform visualizza il seguente messaggio:

    Apply complete!

  5. Per visualizzare e utilizzare l'app web di e-commerce di cui è stato eseguito il deployment, segui le istruzioni riportate in Esplora il deployment di Avocano.

  6. Per visualizzare le risorse Google Cloud di cui è stato eseguito il deployment e la relativa configurazione, fai un tour interattivo.

    Inizia il tour

Quando la soluzione non è più necessaria, puoi eliminare il deployment per evitare l'addebito continuo per le risorse Google Cloud . Per saperne di più, vedi Elimina il deployment.

Esplora il deployment di Avocano

Ora hai eseguito il deployment dell'applicazione web del sito web Avocano. Puoi visitare il sito web di Avocano e dare un'occhiata, quindi scoprire come funziona la soluzione nella console Google Cloud . Tieni presente che possono essere necessari alcuni minuti dopo il deployment dell'applicazione prima che il sito venga visualizzato all'indirizzo fornito.

Che cos'è Avocano?

Questa soluzione utilizza un'applicazione di esempio denominata Avocano per dimostrare il deployment e la gestione di un'app web con molti degli strumenti e dei prodotti utilizzati per le applicazioni serverless. Avocano è un'applicazione che imita l'implementazione reale di un'app web di e-commerce.

Il frontend di Avocano presenta una vetrina fittizia, in cui puoi aggiungere articoli al carrello e tentare di completare una procedura di pagamento, ma poi il negozio rivela di essere falso (Avoca--no!). Anche se non puoi acquistare un avocado, l'applicazione mostra la gestione dell'inventario diminuendo di uno la quantità di prodotto disponibile.

Pagina di destinazione di Avocano

Esplorare il frontend

Per avviare il frontend del deployment della soluzione:

  1. Apri la console Firebase.
  2. Seleziona il progetto esistente.
  3. Vai alla sezione Build > Hosting.
  4. Seleziona il dominio che termina con web.app. Il frontend dell'applicazione di esempio si apre in una nuova finestra del browser.

Ora puoi interagire con il sito web di Avocano proprio come lo vedono i suoi clienti, inclusi la navigazione tra i prodotti, l'aggiunta di prodotti al carrello e il pagamento come ospite.

Visualizza la configurazione della scalabilità automatica e della concorrenza

Cloud Run scala automaticamente le istanze container da zero a seconda del traffico, per fornire un tempo di avvio rapido per la tua app.

Informazioni sulle impostazioni per la scalabilità automatica e la concorrenza

È importante capire che le impostazioni di scalabilità automatica e concorrenza su Cloud Run possono influire sulle prestazioni e sui costi della tua app:

  • Istanze minime: puoi impostare l'impostazione delle istanze minime per attivare le istanze inattive per il tuo servizio. Se aumenti l'impostazione delle istanze minime in previsione di un aumento del traffico, puoi ridurre al minimo il tempo di risposta per i primi N utenti. Se il tuo servizio richiede una latenza ridotta, soprattutto quando viene scalato da zero istanze attive, puoi specificare un numero minimo di istanze di container da mantenere in uso e pronte per gestire le richieste.

  • Istanze massime: l'aumento dell'impostazione delle istanze massime in Cloud Run può aiutarti a gestire un traffico eccezionalmente elevato previsto. In questo scenario, devi anche valutare la quota attuale e prendere in considerazione la possibilità di richiedere un aumento. La riduzione dell'impostazione del numero massimo di istanze può aiutarti a evitare costi imprevisti o un utilizzo maggiore dell'infrastruttura di backend sottostante (ad esempio la capacità del database).

  • Contemporaneità: l'impostazione di contemporaneità di Cloud Run specifica il numero massimo di richieste che possono essere elaborate simultaneamente da una determinata istanza di container. L'ottimizzazione della memoria, della CPU e della concorrenza per il comportamento dell'applicazione garantisce che ogni istanza container abbia l'utilizzo migliore e riduce al minimo la necessità di scalare a nuove istanze. Per ulteriori informazioni, consulta Ottimizzare la concorrenza.

Visualizzare le impostazioni di scalabilità automatica e concorrenza

Per visualizzare le impostazioni correnti per le istanze minime e massime e per la concorrenza per il servizio Cloud Run:

  1. Vai a Cloud Run
  2. Fai clic sul servizio che ti interessa per aprire la pagina Dettagli servizio.
  3. Fai clic sulla scheda Revisioni.
  4. Nel riquadro dei dettagli a destra, le impostazioni correnti per istanze minime, istanze massime e concorrenza sono elencate nella scheda Container.

Se vuoi scoprire come modificare queste impostazioni per ottimizzare le prestazioni dell'app, consulta i suggerimenti generali per lo sviluppo nella documentazione di Cloud Run.

Visualizza log di traffico

Puoi utilizzare gli strumenti di logging in Cloud Run per monitorare il traffico verso la tua app e ricevere avvisi quando si verificano problemi.

Per visualizzare i log del servizio Cloud Run:

  1. Vai a Cloud Run
  2. Fai clic sul servizio scelto nell'elenco visualizzato.
  3. Fai clic sulla scheda Log per visualizzare i log delle richieste e dei container per tutte le revisioni di questo servizio. Puoi filtrare in base al livello di gravità del log.

Cloud Run acquisisce automaticamente i log da molte posizioni: qualsiasi voce scritta su uscita standard o errore standard, qualsiasi elemento in /var/log/ e altro ancora. Viene acquisito anche qualsiasi logging manuale effettuato con le librerie di Cloud Logging. Puoi anche visualizzare i log per questo servizio direttamente in Cloud Logging facendo clic su Visualizza in Esplora log.

Nell'app Avocano, prova le seguenti azioni utente per attivare l'output corrispondente che puoi visualizzare nei log.

Azione dell'utente Output dei log
Acquista il carrello utilizzando Ritiro come tipo di pagamento e l'importo del prodotto nel carrello non supera il conteggio dell'inventario. L'output del log mostra un log info con lo stato httpRequest 200.
Acquista il carrello utilizzando Ritiro come tipo di pagamento, ma l'importo del prodotto nel carrello supera il conteggio dell'inventario. L'output del log mostra un log Warning con lo stato httpRequest 400.
Acquista il carrello utilizzando Credito come tipo di pagamento. L'output del log mostra un log Error, con lo stato httpRequest 501.

Puoi visualizzare il codice che genera l'errore che porta alla risposta HTTP 400/501 nel file serializers.py. Cloud Run annota la risposta e genera una voce di log della richiesta corrispondente.

Puoi utilizzare gli avvisi basati su log per ricevere una notifica ogni volta che un messaggio specifico viene visualizzato nei log inclusi.

Visualizza la strumentazione di tracciamento e le tracce acquisite

Questa soluzione utilizza l'instrumentazione automatica di Open Telemetry Python per acquisire i dati di telemetria per l'applicazione Avocano.

Informazioni sull'implementazione del tracciamento

La soluzione implementa il seguente codice e le seguenti impostazioni di configurazione per generare tracce utilizzando la strumentazione automatica:

  1. Aggiungi le dipendenze per Cloud Trace nel file requirements.txt, incluso quanto segue:
    • opentelemetry-distro: installa l'API, l'SDK e gli strumenti a riga di comando OpenTelemetry.
    • opentelemetry-instrumentation: aggiunge il supporto per la strumentazione automatica di Python.
    • opentelemetry-exporter-gcp-trace: fornisce il supporto per l'esportazione delle tracce in Cloud Trace.
    • opentelemetry-resource-detector: fornisce il supporto per il rilevamento delle risorse Google Cloud .
    • opentelemetry-instrumentation-django: consente di tracciare le richieste per l'applicazione Django.
  2. Imposta l'associazione IAM nel file iam.tf per consentire al server di scrivere in Cloud Trace.
  3. Configura la variabile di ambiente OTEL_TRACES_EXPORTER nel file services.tf per utilizzare l'esportatore per Cloud Trace.
  4. In server/Procfile, configura il server per eseguire il comando opentelemetry-instrument nell'app Avocano. Questo comando rileva i pacchetti in Avocano e applica la strumentazione di tracciamento automatica, se possibile.

Per scoprire di più sulla raccolta dei dati di Cloud Trace per Python, consulta Python e OpenTelemetry.

Visualizzare i dati di latenza

Per visualizzare i dati di latenza per le richieste:

  1. Vai a Cloud Trace
  2. Nella sezione Seleziona una traccia della pagina Elenco di tracce, fai clic sul punto blu che rappresenta una traccia acquisita. La colonna Latenza mostra la latenza delle tracce acquisite.

Puoi visualizzare i dati di traccia anche utilizzando le seguenti visualizzazioni nella pagina Elenco tracce:

  • Grafico a cascata: rappresenta una richiesta completa tramite l'applicazione. Ciascun passaggio della sequenza temporale è un intervallo su cui puoi fare clic per visualizzare i dettagli. Cloud Run crea automaticamente span per le operazioni interne, come la gestione delle richieste e il bilanciamento del carico. Questi intervalli vengono visualizzati nello stesso grafico a cascata degli intervalli prodotti da Avocano, consentendoti di visualizzare l'intero ciclo di vita della richiesta.
  • Dettagli intervallo: mostra tutte le etichette o le annotazioni che hai aggiunto al codice dell'app quando hai eseguito la strumentazione per la tracciabilità.

Se vuoi aggiungere tracce personalizzate, consulta la sezione Instrumentazione manuale nella documentazione di OpenTelemetry.

Suggerimenti di progettazione

Questa sezione fornisce consigli per l'utilizzo della soluzione Piattaforma di e-commerce con serverless computing per sviluppare un'architettura che soddisfi i tuoi requisiti di sicurezza, affidabilità, costi e prestazioni.

Per visualizzare i consigli di progettazione per ogni area, fai clic sulla scheda appropriata.

Migliora la sicurezza

Focus sul design Consigli
Crittografia dei dati

Per impostazione predefinita, Cloud Run cripta i dati utilizzando un Google-owned and Google-managed encryption key. Per proteggere i tuoi container utilizzando una chiave che controlli, puoi utilizzare le chiavi di crittografia gestite dal cliente. Per maggiori informazioni, vedi Utilizzare le chiavi di crittografia gestite dal cliente.

Sicurezza della catena di fornitura del software Per garantire che venga eseguito il deployment solo delle immagini container autorizzate nei servizi Cloud Run, puoi utilizzare Autorizzazione binaria.

Migliorare l'affidabilità

Focus sul design Consigli
Scalabilità delle app I servizi Cloud Run nella soluzione sono configurati per scalare automaticamente le istanze container orizzontalmente in base al carico delle richieste. Esamina e modifica i parametri di scalabilità automatica in base ai tuoi requisiti. Per saperne di più, consulta Informazioni sulla scalabilità automatica delle istanze container.
Gestione delle richieste Per migliorare la reattività dei servizi Cloud Run che memorizzano lo stato specifico del client nelle istanze container, puoi utilizzare l'affinità di sessione. Le richieste dello stesso client vengono instradate alla stessa istanza container, secondo il criterio del "best effort". Per saperne di più, vedi Impostare l'affinità sessione (servizi).
Durabilità dei dati Per proteggere i dati da perdite, puoi utilizzare i backup automatici del database Cloud SQL. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Informazioni sui backup di Cloud SQL.
Alta disponibilità (HA) del database

Il database Cloud SQL nella soluzione viene implementato in una singola zona. Per l'alta disponibilità, puoi utilizzare una configurazione multizona. Per saperne di più, consulta Informazioni sull'alta disponibilità.

Se l'alta disponibilità del database è un requisito fondamentale, AlloyDB per PostgreSQL è un servizio Google Cloud alternativo che puoi prendere in considerazione.

Affidabilità del database

L'istanza Cloud SQL in questa soluzione utilizza il tipo di macchina db-custom-2-4096, che utilizza due CPU con 4 GB di memoria. Questo tipo di macchina è progettato per fornire risorse per un database a basso costo che potrebbe essere appropriato solo per ambienti di test e sviluppo. Se hai bisogno di un'affidabilità di livello di produzione, valuta la possibilità di utilizzare un tipo di macchina che fornisca più CPU e memoria.

Un'istanza Cloud SQL che utilizza il tipo di macchina db-g1-small non è inclusa nell'accordo sul livello del servizio (SLA) di Cloud SQL. Per ulteriori informazioni sulle configurazioni escluse dall'SLA, consulta le linee guida operative.

Quote e limiti

Il numero di risorse di Cloud Run è limitato. Se prevedi un aumento del traffico, ad esempio a causa di un evento stagionale o di vendita, devi richiedere un aumento della quota. Per ulteriori informazioni, vedi Come aumentare la quota.

Alcune richieste di quota richiedono l'approvazione manuale, quindi ti consigliamo di pianificare in anticipo. Puoi anche impostare avvisi sui tuoi progressi verso il raggiungimento della quota.

Ottimizza i costi

Focus sul design Consigli
Uso efficiente delle risorse

Cloud Run determina il numero di richieste da inviare a un'istanza di container in base all'utilizzo di CPU e memoria. Aumentando l'impostazione della concorrenza massima, puoi ridurre il numero di istanze di container che Cloud Run deve creare e quindi ridurre i costi. Per saperne di più, consulta Numero massimo di richieste in parallelo per istanza (servizi).

I servizi Cloud Run in questa soluzione sono configurati per allocare CPU solo durante l'elaborazione delle richieste. Quando un servizio Cloud Run termina la gestione di una richiesta, l'accesso dell'istanza di container alle CPU viene disattivato. Per informazioni sull'impatto sui costi e sulle prestazioni di questa configurazione, vedi Allocazione CPU (servizi).

Migliorare le prestazioni

Focus sul design Consigli
Ora di avvio dell'app Per ridurre l'impatto sulle prestazioni degli avvii a freddo, puoi configurare il numero minimo di istanze di container Cloud Run su un valore diverso da zero. Per ulteriori informazioni, consulta i suggerimenti generali per lo sviluppo per Cloud Run.
Ottimizzare la contemporaneità Questa soluzione è ottimizzata per massimizzare la velocità effettiva dei singoli container. Cloud Run regola automaticamente la concorrenza per gestire più richieste. Tuttavia, devi modificare la concorrenza massima predefinita se il container non è in grado di elaborare molte richieste simultanee o se è in grado di gestire un volume maggiore di richieste. Per ulteriori informazioni, consulta Ottimizza la concorrenza.
Prestazioni del database

Per le applicazioni sensibili alle prestazioni, puoi migliorarle di Cloud SQL utilizzando un tipo di macchina più grande e aumentando la capacità di archiviazione.

Se le prestazioni del database sono un requisito fondamentale, AlloyDB per PostgreSQL è un servizio Google Cloud alternativo che puoi prendere in considerazione.

Tieni presente quanto segue:

  • Prima di apportare modifiche al design, valuta l'impatto sui costi e considera i potenziali compromessi con altre funzionalità. Puoi valutare l'impatto sui costi delle modifiche al design utilizzando il Calcolatore prezzi diGoogle Cloud .
  • Per implementare le modifiche al design nella soluzione, devi avere competenze di programmazione Terraform e conoscenze avanzate dei servizi Google Cloud utilizzati nella soluzione.
  • Se modifichi la configurazione Terraform fornita da Google e poi riscontri errori, crea problemi in GitHub. I problemi di GitHub vengono esaminati in base al principio del best effort e non sono destinati a domande di utilizzo generale.
  • Per saperne di più sulla progettazione e la configurazione di ambienti di livello di produzione in Google Cloud, vedi Progettazione della landing zone in Google Cloud e Google Cloud Elenco di controllo della configurazione.

Elimina il deployment della soluzione

Quando il deployment della soluzione non è più necessario, per evitare l'addebito continuo dei costi per le risorse che hai creato, elimina il deployment.

Eliminare tramite la console

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

  1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Deployment di soluzioni.

    Vai a Deployment di soluzioni

  2. Seleziona il progetto che contiene il deployment da eliminare.

  3. Individua il deployment che vuoi eliminare.

  4. Nella riga del deployment, fai clic su Azioni e poi seleziona Elimina.

    Potrebbe essere necessario scorrere per visualizzare Azioni nella riga.

  5. Inserisci il nome del deployment e fai clic su Conferma.

    Il campo Stato mostra 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, puoi eliminarlo. Per saperne di più, 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 Terraform CLI.

  1. In Cloud Shell, assicurati che la directory di lavoro corrente sia $HOME/cloudshell_open/terraform-dynamic-python-webapp/infra. In caso contrario, vai a quella directory.

  2. Rimuovi le risorse di cui è stato eseguito il provisioning da Terraform:

    terraform destroy

    Terraform mostra un elenco delle risorse che verranno eliminate.

  3. Quando ti viene chiesto di eseguire le azioni, inserisci yes.

    Terraform mostra messaggi che indicano l'avanzamento. Dopo l'eliminazione di tutte le risorse, 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 che hai utilizzato per la soluzione, puoi eliminarlo. Per saperne di più, 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:

  1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Gestisci risorse.

    Vai a Gestisci risorse

  2. Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
  3. 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 il account di servizio

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

Come accennato 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 al termine 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 di soluzioni. Se ti trovi già in questa pagina, aggiorna il browser. Un processo viene attivato in background per eliminare ilaccount di serviziot. Non sono necessari ulteriori interventi.

  • Se hai eseguito il deployment della soluzione utilizzando Terraform CLI, completa i seguenti passaggi:

    1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina Service account.

      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 del 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 tre cifre.
      • PROJECT_ID: l'ID del progetto in cui hai implementato la 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 va a buon fine quando utilizzi la console, procedi nel seguente modo:

  1. Vai alla pagina Deployment di soluzioni.

    Se il deployment non è riuscito, nel campo Stato viene visualizzato Non riuscito.

  2. Visualizza i dettagli degli errori che hanno causato il problema:

    1. Nella riga del deployment, fai clic su Azioni.

      Potrebbe essere necessario scorrere per visualizzare Azioni nella riga.

    2. Seleziona Visualizza i log di Cloud Build.

  3. 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 gli errori di deployment che potresti riscontrare quando utilizzi Terraform.

Errore API non abilitata

Se crei un progetto e poi tenti immediatamente di eseguire il deployment della soluzione nel nuovo progetto, il deployment potrebbe non riuscire e restituire 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, quindi esegui di nuovo il comando terraform apply.

Errore: impossibile assegnare l'indirizzo richiesto

Quando esegui il comando terraform apply, potrebbe verificarsi un errore cannot assign requested address con un messaggio simile al seguente:

Error: Error creating service account:
 Post "https://iam.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/serviceAccounts:
 dial tcp [2001:db8:ffff:ffff::5f]:443:
 connect: cannot assign requested address

Se si verifica questo errore, esegui di nuovo il comando terraform apply.

Errore durante l'eliminazione di un deployment

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

  • Dopo aver eseguito il deployment di una soluzione tramite la console, se modifiche a qualsiasi risorsa di cui è stato eseguito il provisioning dalla soluzione e se 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 del comando terraform destroy mostrano la causa dell'errore.

Esamina i log e i messaggi di errore, identifica ed elimina le risorse che hanno causato l'errore, quindi prova di nuovo 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 la CLI Terraform, come descritto nella sezione successiva.

Elimina un deployment basato sulla console utilizzando la CLI Terraform

Questa sezione descrive come eliminare un deployment basato sulla console se si verificano errori quando tenti di eliminarlo tramite la console. In questo approccio, scarichi la configurazione Terraform per il deployment che vuoi eliminare e poi utilizzi Terraform CLI per eliminare il deployment.

  1. Identifica la regione in cui sono archiviati il codice Terraform, i log e altri dati del deployment. Questa regione potrebbe essere diversa da quella che hai selezionato durante il deployment della soluzione.

    1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Deployment di soluzioni.

      Vai a Deployment di soluzioni

    2. Seleziona il progetto che contiene il deployment da eliminare.

    3. Nell'elenco dei deployment, individua 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 località, come evidenziato nell'esempio seguente:

      Posizione del codice di deployment, dei log e di altri artefatti.

  2. 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.

  3. Crea 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 implementato la soluzione.
    • DEPLOYMENT_NAME: il nome del deployment che vuoi eliminare.

  4. 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

  5. Recupera la posizione 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 di output di questo comando:

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

  6. Scarica la configurazione Terraform da Cloud Storage a Cloud Shell:

    gcloud storage cp $CONTENT_PATH $HOME --recursive
cd $HOME/content/infra

    Attendi che venga visualizzato il messaggio Operation completed, come mostrato nell'esempio seguente:

    Operation completed over 45 objects/268.5 KiB

  7. Inizializza Terraform:

    terraform init

    Attendi finché non viene visualizzato il seguente messaggio:

    Terraform has been successfully initialized!

  8. Rimuovi le risorse di cui hai eseguito il deployment:

    terraform destroy

    Terraform mostra un elenco delle risorse che verranno eliminate.

    Se vengono visualizzati avvisi relativi a variabili non dichiarate, ignorali.

  9. Quando ti viene chiesto di eseguire le azioni, inserisci yes.

    Terraform mostra messaggi che indicano l'avanzamento. Dopo l'eliminazione di tutte le risorse, Terraform visualizza il seguente messaggio:

    Destroy complete!

  10. 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"

  11. Attendi qualche secondo e 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

    12. Invia feedback

    Le soluzioni già pronte sono solo a scopo informativo e non sono prodotti supportati ufficialmente. Google può 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 non modificato, crea problemi nel repository GitHub appropriato:

      I problemi di GitHub vengono esaminati in base al principio del best effort e non sono destinati a domande di utilizzo generale.

    Passaggi successivi

    Questa soluzione mostra come eseguire il deployment di un'applicazione web di e-commerce utilizzando Cloud Run. Per continuare a scoprire di più sui prodotti e sulle funzionalità di Google Cloud , consulta: