Soluzione già pronta: app web a tre livelli

Last reviewed 2024-10-08 UTC

Questa guida ti aiuta a comprendere ed eseguire il deployment della soluzione già pronta per app web a tre livelli, che mostra come eseguire rapidamente il deployment di uno stack di applicazioni web multilivello su Google Cloud.

La soluzione per app web a tre livelli esegue il deployment di un'app di monitoraggio delle attività in Google Cloud. L'app ha un frontend basato sul web e un livello API nel livello intermedio. Il frontend e il livello API sono app containerizzate di cui viene eseguito il deployment come servizi serverless. Il backend è un database SQL. La soluzione include anche una cache in memoria per gestire i dati a cui si accede di frequente. Ogni livello di questa soluzione è indipendente. Puoi sviluppare, aggiornare e scalare qualsiasi livello senza influire sugli altri livelli. Questa architettura consente lo sviluppo e la distribuzione efficienti delle app.

Questa guida è rivolta agli sviluppatori che hanno esperienza con il deployment di stack di app a più livelli. Presuppone che tu abbia familiarità con i concetti di base del cloud, anche se non necessariamente Google Cloud. L'esperienza con Terraform è utile.

Prodotti utilizzati

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 MySQL o PostgreSQL completamente gestito in Google Cloud.
  • Memorystore for Redis: Un servizio che fornisce la memorizzazione nella cache delle applicazioni utilizzando un servizio in memoria scalabile, sicuro e a disponibilità elevata per Redis e Memcached.
  • Rete Virtual Private Cloud (VPC): una rete virtuale globale che si estende su tutte le Google Cloud regioni e che ti consente di interconnettere le tue risorse cloud.

Per informazioni su come vengono configurati questi prodotti e su come interagiscono, consulta la sezione successiva.

Architettura

L'app di esempio di cui viene eseguito il deployment dalla soluzione per app web a tre livelli è un'app di monitoraggio delle attività per cui il codice esiste già. Il seguente diagramma mostra l'architettura dell'infrastruttura di cui viene eseguito il deployment della soluzione:

Architettura dell'infrastruttura richiesta per la soluzione per app web a tre livelli.

Le seguenti sottosezioni descrivono il flusso di richiesta e la configurazione delle risorseGoogle Cloud mostrate nel diagramma.

Flusso di richiesta

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

  1. Un frontend basato sul web riceve le richieste dai client all'app di monitoraggio delle attività. Il frontend è un servizio Cloud Run, che esegue il rendering di un client HTML nel browser dell'utente.
  2. Il frontend invia richieste a un livello API, di cui è stato eseguito il deployment anche come servizio Cloud Run.
  3. I dati letti di frequente vengono memorizzati nella cache e gestiti da un'istanza di Memorystore for Redis.
  4. Le richieste che non possono essere gestite dalla cache Redis in memoria vengono inviate dal livello API a un database Cloud SQL.

Configurazione delle risorse

Questa sezione descrive la configurazione delle risorse Cloud Run, Memorystore, Cloud SQL e di networking di cui viene eseguito il deployment della soluzione. Se hai familiarità con il linguaggio di configurazione Terraform, puoi modificare alcune di queste impostazioni, come descritto più avanti in questa guida.

Per visualizzare le impostazioni di configurazione, fai clic sulle seguenti sottosezioni:

Servizi Cloud Run

Parametro Impostazione preconfigurata
Capacità di calcolo per istanza di container 1 vCPU, 512 MiB di memoria
Intervallo di scalabilità automatica (numero di istanze di container)

Frontend: 0-8

Livello API: 0-8

Istanza Memorystore for Redis

Parametro Impostazione preconfigurata
Versione Redis Versione 6.x
Livello di servizio Base, senza alta disponibilità (HA)
Memoria 1 GB
Crittografia dei dati

A riposo: Google-owned and Google-managed encryption key

In transito: non criptato

Database Cloud SQL

Parametro Impostazione preconfigurata
Versione database PostgreSQL 14 o MySQL 8.0
Tipo di macchina db-g1-small: 1 vCPU, 1,7 GB di memoria
Disponibilità Zona singola
Archiviazione SSD da 10 GB, con scalabilità automatica abilitata

Risorse di networking

L'istanza Cloud SQL è collegata a una rete VPC creata dal cliente e ha un indirizzo IP interno.

L'accesso VPC serverless fornisce la connettività dall'istanza Cloud Run che ospita il livello API all'istanza Cloud SQL. Le richieste dal servizio Cloud Run all'istanza Cloud SQL utilizzano DNS interni e indirizzi IP interni. Anche il traffico di risposta utilizza la rete interna. In altre parole, il traffico tra l'app e il database non è esposto a internet. Inoltre, il traffico tramite l'accesso VPC serverless può avere una latenza inferiore rispetto al traffico che attraversa internet.

La connettività tra l'istanza Memorystore e il database Cloud SQL avviene tramite una connessione di peering diretto.

Costo

Per una stima del costo delle risorse Google Cloud utilizzate dalla soluzione di app web a tre livelli, 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.

  • roles/artifactregistry.admin
  • roles/cloudsql.admin
  • roles/compute.networkAdmin
  • roles/iam.serviceAccountAdmin
  • roles/iam.serviceAccountUser
  • roles/redis.admin
  • roles/resourcemanager.projectIamAdmin
  • roles/run.admin
  • roles/servicenetworking.serviceAgent
  • roles/serviceusage.serviceUsageViewer
  • roles/vpcaccess.admin

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 Google Cloud Soluzioni di avvio rapido, vai alla soluzione App web a tre livelli.

    Vai alla soluzione per app web a tre livelli

  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 di monitoraggio delle attività di cui viene eseguito il deployment con questa soluzione, fai clic su Azioni nella pagina Deployment di soluzioni e poi seleziona Visualizza app web.

    La pagina web frontend dell'app di monitoraggio delle attività viene visualizzata in una nuova scheda del browser.

  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-google-three-tier-web-app/. 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-google-three-tier-web-app/

  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-google-three-tier-web-app/. 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-google-three-tier-web-app/.
    • 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"

    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-google-three-tier-web-app/. 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-google-three-tier-web-app/. 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!

    L'output di Terraform elenca anche l'URL frontend dell'app di monitoraggio delle attività (endpoint) e il nome dell'istanza Cloud SQL (sqlservername), come mostrato nell'esempio seguente:

    endpoint = "https://three-tier-app-fe-pn4ngg7gnq-uc.a.run.app"
sqlservername = "three-tier-app-db-75c2"

  5. Per visualizzare e utilizzare l'app di monitoraggio delle attività di cui è stato eseguito il deployment della soluzione, copia l'URL endpoint del passaggio precedente e aprilo in un browser.

    La pagina web frontend dell'app di monitoraggio delle attività viene visualizzata in una nuova scheda del browser.

  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.

Personalizzare la soluzione

Questa sezione fornisce informazioni che gli sviluppatori di Terraform possono utilizzare per modificare la soluzione di app web a tre livelli al fine di soddisfare i propri requisiti tecnici e aziendali. Le indicazioni riportate in questa sezione sono pertinenti solo se esegui il deployment della soluzione utilizzando Terraform CLI.

La sezione Configurazione delle risorse (precedente in questa guida) elenca i parametri preconfigurati delle risorseGoogle Cloud di cui viene eseguito il provisioning dalla soluzione di app web a tre livelli. Puoi personalizzare la soluzione modificando alcuni parametri nel file main.tf.

Per personalizzare la soluzione, completa i seguenti passaggi in Cloud Shell:

  1. Assicurati che la directory di lavoro attuale sia $HOME/cloudshell_open/terraform-google-three-tier-web-app/. In caso contrario, vai a quella directory.

  2. Apri il file main.tf e apporta le modifiche necessarie, come mostrato negli esempi nella tabella seguente:

    Parametro Codice Terraform
    Scalabilità di Cloud Run Argomento nel file main.tf: autoscaling.knative.dev/maxScale

    Snippet di codice 

    resource "google_cloud_run_service" "api" {
...
  template {
  ...
    metadata {
      annotations = {
        "autoscaling.knative.dev/maxScale" = "COUNT"
        ...
      }
    }
  }
}
    Versione Redis Argomento nel file main.tf: redis_version

    Snippet di codice

    resource "google_redis_instance" "main" {
  ...
  redis_version = "VERSION"
  ...
}

    Attenzione: la configurazione di Terraform fornita da Google è stata convalidata per Redis versione 6.x. Se modifichi la versione, la soluzione di cui è stato eseguito il deployment potrebbe non funzionare come previsto.

    Livello Redis Argomento nel file main.tf: tier

    Snippet di codice

    resource "google_redis_instance" "main" {
  ...
  tier = "TIER"
  ...
}
    Memoria Redis Argomento nel file main.tf: memory_size_gb

    Snippet di codice

    resource "google_redis_instance" "main" {
  ...
  memory_size_gb = SIZE
  ...
}
    Versione di PostgreSQL o MySQL Argomento nel file main.tf: database_version

    Snippet di codice

    resource "google_sql_database_instance" "main" {
  ...
  database_version = "VERSION"
  ...
...
}

    Attenzione: la configurazione Terraform fornita da Google è stata convalidata per PostgreSQL versione 14 e MySQL versione 8.0. Se modifiche la versione, la soluzione di cui è stato eseguito il deployment potrebbe non funzionare come previsto.

    Tipo di macchina del database Argomento nel file main.tf: settings.tier

    Snippet di codice

    resource "google_sql_database_instance" "main" {
  ...
  settings {
    tier = "MACHINE_TYPE"
    ...
  }
...
}
    Spazio di archiviazione dei database Argomento nel file main.tf: settings.disk_size

    Snippet di codice

    resource "google_sql_database_instance" "main" {
  ...
  settings {
    ...
    ...
    disk_size = SIZE
    ...
  }
  ...
}

  3. Convalida e rivedi la configurazione di Terraform.

  4. Esegui il provisioning delle risorse.

Suggerimenti di progettazione

Questa sezione fornisce consigli per l'utilizzo della soluzione di app web a tre livelli 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.

Sicurezza di

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 chiavi di crittografia gestite dal cliente. Per maggiori informazioni, vedi Utilizzare le chiavi di crittografia gestite dal cliente .
  • Per impostazione predefinita, Memorystore utilizza Google-owned and Google-managed encryption keys per criptare i dati inattivi. Per criptare i dati utilizzando una chiave che controlli, puoi utilizzare le chiavi di crittografia gestite dal cliente. Per saperne di più, consulta Informazioni sulle chiavi di crittografia gestite dal cliente (CMEK).
  • Puoi attivare la crittografia dei dati in transito in Memorystore utilizzando il protocollo TLS (Transport Layer Security). Per saperne di più, consulta la sezione Informazioni sulla crittografia in transito.
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.
Controllo degli accessi
  • Il servizio Cloud Run che esegue il livello API consente il traffico in entrata da qualsiasi origine. Per una maggiore sicurezza, puoi limitare l'ingresso per consentire il traffico solo da origini interne. Per maggiori informazioni, consulta la sezione Limitazione del traffico in entrata per Cloud Run.
  • Per proteggere la tua applicazione da accessi non autorizzati, puoi attivare la funzionalità AUTH in Memorystore, in modo che le connessioni client in entrata vengano autenticate. Per maggiori informazioni, consulta la sezione Informazioni su Redis AUTH.

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-g1-small, che utilizza una CPU con core condivisi. 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.

HA della cache Per contribuire a garantire l'alta disponibilità per il livello di cache in memoria in questa soluzione, puoi utilizzare il livello Standard di Memorystore for Redis. Il servizio crea repliche di lettura per operazioni di lettura distribuite e fornisce il failover automatico. Per saperne di più, consulta Funzionalità dei livelli Redis.

Costo

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).

Utilizzo delle risorse

Se la tua app deve gestire le richieste a livello globale, valuta la possibilità di eseguire il deployment dei servizi Cloud Run in più regioni. Il deployment tra regioni può contribuire a ridurre il costo del traffico di trasferimento dei dati tra continenti. Google consiglia un deployment tra regioni se decidi di utilizzare un bilanciatore del carico e una CDN. Per ulteriori informazioni, vedi Gestisci il traffico da più regioni.

Prestazioni di

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.
Tempo di risposta del frontend

Se la tua app gestisce le richieste a livello globale, per garantire risposte più rapide alle richieste dei client, valuta la possibilità di eseguire il deployment dei servizi Cloud Run in più regioni. Puoi utilizzare un bilanciatore del carico globale per instradare le richieste alla regione più vicina. Per ulteriori informazioni, vedi Gestisci il traffico da più regioni.

I deployment multiregione possono anche contribuire a ridurre il volume di traffico di uscita intercontinentale e, di conseguenza, a ridurre il costo di gestione dell'app.

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.

Prestazioni della cache Per migliorare l'esperienza di rendimento per gli utenti della tua app, puoi aumentare la capacità dell'istanza Memorystore for Redis. A capacità maggiori, la velocità effettiva di rete è più elevata. Per saperne di più, consulta le best practice per la gestione della memoria.

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

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-google-three-tier-web-app/. 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 di configurazione

Se uno degli argomenti della risorsa ha valori non supportati, si verifica un errore come il seguente:

Error: Error creating Instance: googleapi: Error 400: Provided Redis version is
not supported: REDIS_5_X
│ com.google.apps.framework.request.StatusException:
  <eye3 title='INVALID_ARGUMENT'/>
  generic::INVALID_ARGUMENT: Provided Redis version is not supported: REDIS_5_X
Details:
│ [
│   {
│     "@type": "type.googleapis.com/google.rpc.BadRequest",
│     "fieldViolations": [
│       {
│         "description": "Invalid value: REDIS_5_X",
│         "field": "instance.redis_version"
│       }
│     ]
│   }
│ ]
│
│   with google_redis_instance.main,
│   on main.tf line 96, in resource "google_redis_instance" "main":
│   96: resource "google_redis_instance" "main" {

In questo caso, l'intenzione era di utilizzare Redis versione 5, ma il valore specificato per l'argomento instance.redis_version (REDIS_5_X) nel file main.tf non è valido. Il valore corretto è REDIS_5_0, come elencato nella documentazione dell'API REST Memorystore.

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/

    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 Terraform non modificato, crea problemi nel repository GitHub. I problemi di GitHub vengono esaminati in base al principio del best effort e non sono destinati a domande di utilizzo generale.

    Passaggi successivi

    Consulta la seguente documentazione per scoprire le best practice architetturali e operative per i prodotti utilizzati in questa soluzione: