快速启动解决方案：负载均衡代管式虚拟机

Last reviewed 2023-04-10 UTC

本指南可帮助您了解、部署和使用负载均衡的托管式虚拟机 (VM) 快速起步解决方案，该解决方案演示了如何创建具有负载均衡器的虚拟机集群、使虚拟机可供全球使用，以及即时管理流量。

您可以部署解决方案来帮助执行以下操作：

创建在多个虚拟机上托管的应用的冗余版本。
自动扩缩虚拟机数量以满足用户需求。
自动修复应用故障副本。
将流量分配到多个位置。
只需进行细微修改，即可将现有负载均衡的实现迁移到云端。

本文档适用于具有负载均衡器背景的开发者。本文假定您熟悉基本的云概念，但不一定熟悉 Google Cloud。拥有 Terraform 经验会很有帮助。

目标

本解决方案指南可帮助您执行以下操作：

了解负载均衡器功能和配置，包括自动扩缩和自动修复。
部署两个或更多个可能为应用提供服务的虚拟机，并使用负载均衡器管理流量。
修改部署位置和节点数。
了解负载均衡器设计注意事项。

架构

此解决方案部署了由负载均衡器管理的一组虚拟机。下图展示了 Google Cloud 资源的架构：

负载均衡虚拟机跳转启动解决方案图。

请求流程

以下是负载均衡代管式虚拟机解决方案所部署的拓扑的请求处理流程。流程中的步骤在前面的架构图中进行了编号。

用户向应用发出请求，该应用部署在 Compute Engine 上。该请求首先到达 Cloud Load Balancing。
Cloud Load Balancing 将流量分配到 Compute Engine 代管式实例组 (MIG)，以根据流量扩缩实例数量。

组件和配置

该架构包括以下组件：

组件	产品描述	此解决方案的用途
Compute Engine	安全且可自定义的计算服务，让您可以在 Google 的基础架构上创建并运行虚拟机。	MIG 中的多个虚拟机会创建预期应用的冗余版本。
Cloud Load Balancing	在 Google Cloud 上提供高性能、可伸缩负载均衡的服务。	处理传入的用户请求，并根据配置的设置分发给节点。

费用

如需估算负载均衡的代管式虚拟机解决方案使用的 Google Cloud 资源的费用，请参阅 Google Cloud 价格计算器中预先计算的估算值。

使用估算值作为起点来计算部署费用。您可以修改估算值，以反映您计划对解决方案中使用的资源进行的任何配置更改。

系统会基于某些因素（包括以下因素）做出预先计算的估算：

部署资源的 Google Cloud 位置。
资源的使用时间。

部署解决方案

本部分将引导您完成解决方案部署过程。

创建或选择 Google Cloud 项目

部署解决方案时，您需要选择部署资源的 Google Cloud 项目。您可以创建一个新项目或使用现有项目进行部署。

如果您要创建新项目，请在开始部署之前执行此操作。使用新项目有助于避免与先前预配的资源（例如用于生产工作负载的资源）发生冲突。

如需创建项目，请完成以下步骤：

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

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

获取所需的 IAM 权限

如需开始部署过程，您需要下表中列出的 Identity and Access Management (IAM) 权限。

如果您为此解决方案创建了新项目，则您在该项目中拥有 roles/owner 基本角色，并拥有所有必要的权限。如果您没有 roles/owner 角色，请让管理员授予您这些权限（或包含这些权限的角色）。

所需的 IAM 权限	包含所需权限的预定义角色
`serviceusage.services.enable`	Service Usage Admin (`roles/serviceusage.serviceUsageAdmin`)
`iam.serviceAccounts.create`	Service Account Admin (`roles/iam.serviceAccountAdmin`)
`resourcemanager.projects.setIamPolicy`	Project IAM Admin (`roles/resourcemanager.projectIamAdmin`)
`config.deployments.create` `config.deployments.list`	Cloud Infrastructure Manager Admin (`roles/config.admin`)
`iam.serviceAccount.actAs`	Service Account User (`roles/iam.serviceAccountUser`)

关于临时服务账号权限

如果您通过控制台启动部署过程，则 Google 会创建一个服务账号，用于代表您部署解决方案（以及稍后删除部署）。系统会临时为此服务账号分配某些 IAM 权限；也就是说，在解决方案部署和删除操作完成后，会自动撤消这些权限。Google 建议您在删除部署后删除服务账号，如本指南后面部分所述。

查看分配给服务账号的角色

此处列出了这些角色，以防您的管理员需要此信息。

roles/compute.instanceAdmin.v1
roles/editor
roles/iam.serviceAccountActor
roles/iam.serviceAccountUser

选择部署方法

为了减少您部署此解决方案所需的工作量，GitHub 中提供了 Terraform 配置。Terraform 配置定义了解决方案需要的所有 Google Cloud 资源。

您可以使用以下任一方法来部署解决方案：

通过控制台：如果您要试用采用默认配置的解决方案并了解其工作原理，请使用此方法。Cloud Build 会部署此解决方案需要的所有资源。如果您不再需要部署的解决方案，可以通过控制台将其删除。您在部署解决方案后创建的任何资源都可能需要单独删除。

如需使用此部署方法，请按照通过控制台进行部署中的说明操作。
使用 Terraform CLI：如果您要自定义解决方案，或者要使用基础架构即代码 (IaC) 方法自动预配和管理资源，请使用此方法。从 GitHub 下载 Terraform 配置，根据需要选择性地自定义代码，然后使用 Terraform CLI 部署解决方案。部署解决方案后，您可以继续使用 Terraform 来管理解决方案。

如需使用此部署方法，请按照使用 Terraform CLI 进行部署中的说明操作。

通过控制台进行部署

完成以下步骤以部署预配置的解决方案。

在 Google Cloud 快速起步解决方案目录中，转到负载均衡托管式虚拟机页面。
查看页面上提供的信息，例如解决方案的预计费用和预计部署时间。
准备好开始部署解决方案后，请点击部署。

此时会显示分步交互式指南。
完成交互式指南中的步骤：
1. 选择要在其中创建解决方案部署的资源的项目，然后点击继续。
2. 在部署名称字段中，输入您之前未在此项目中使用的名称。
3. （可选）向部署添加标识标签。（系统会自动添加解决方案指示器和部署名称标签。）您可以使用标签按成本中心、环境或状态等条件整理资源。
  
  如需详细了解标签，请参阅创建和管理标签
4. 从区域和可用区下拉列表中，选择所需的资源创建位置。
  
  如需详细了解区域和地区，请参阅地理位置和区域
5. 在节点数字段中，输入 MIG 中的虚拟机数下限。负载均衡器配置为根据用户流量量来扩缩虚拟机数量。对于此部署，您可以使用 2 个节点这一默认值。
  
  如需详细了解如何创建多个虚拟机，请参阅创建代管式实例组 (MIG) 的基本场景。
6. 点击继续。
指定完选项后，点击部署。

随即将显示解决方案部署页面。此页面的状态字段显示正在部署。
等待解决方案部署。

如果部署失败，状态字段将显示失败。您可以使用 Cloud Build 日志来诊断错误。如需了解详情，请参阅从控制台部署时的错误

部署完成后，状态字段将更改为已部署。
如需查看已部署的 Google Cloud 资源及其配置，请进入交互式导览。

开始导览

您部署了示例解决方案，查看了负载均衡器配置，并查看了由虚拟机提供服务的应用网站。如需了解有关满足组织独特负载均衡需求的设计建议，请参阅设计建议。

如果您不再需要该解决方案，可以将部署删除，以免继续为 Google Cloud 资源计费。如需了解详情，请参阅删除部署。

使用 Terraform CLI 进行部署

本部分介绍如何使用 Terraform CLI 自定义解决方案或自动预配和管理解决方案。使用 Terraform CLI 部署的解决方案不会显示在 Google Cloud 控制台的解决方案部署页面中。

设置 Terraform 客户端

您可以在 Cloud Shell 或本地主机上运行 Terraform。本指南介绍如何在 Cloud Shell 中运行 Terraform，其中预安装了 Terraform 并将其配置为向 Google Cloud 进行身份验证。

GitHub 代码库中提供了此解决方案的 Terraform 代码。

将 GitHub 代码库克隆到 Cloud Shell。

系统会显示一条提示，要求您确认将 GitHub 代码库下载到 Cloud Shell。
点击确认。

Cloud Shell 会在单独的浏览器标签页中启动，而 Terraform 代码会下载到 Cloud Shell 环境的 $HOME/cloudshell_open 目录中。
在 Cloud Shell 中，检查当前工作目录是否为 $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/。这是包含此解决方案的 Terraform 配置文件的目录。如果您需要切换到该目录，请运行以下命令：
```
cd $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/
```
通过运行以下命令来初始化 Terraform：
```
terraform init
```
等待系统显示以下消息：
```
Terraform has been successfully initialized!
```

配置 Terraform 变量

您下载的 Terraform 代码包含可用于根据需要自定义部署的变量。例如，您可以指定 Google Cloud 项目以及要在其中部署解决方案的区域。

确保当前工作目录为 $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/。如果不是，请转到该目录。
在同一目录中，创建一个名为 terraform.tfvars 的文本文件。

在 terraform.tfvars 文件中，复制以下代码段，并为所需的变量设置值。

按照代码段中作为注释提供的说明进行操作。
此代码段仅包含您必须为其设置值的变量。Terraform 配置包括具有默认值的其他变量。如需查看所有变量和默认值，请参阅 $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/ 目录中提供的 variables.tf 文件。
确保您在 terraform.tfvars 文件中设置的每个值都与 variables.tf 文件中声明的变量类型匹配。例如，如果为 variables.tf 文件中的变量定义的类型为 bool，则必须将 true 或 false 指定为该变量在 terraform.tfvars 文件中的值。

# This is an example of the terraform.tfvars file.
# The values that you set in this file must match the variable types, as 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"

# The number of Cloud Compute nodes you want to deploy (minimum of 2)
# Example: 2
nodes = "NODES"

# The name of this particular deployment, will get added as a prefix to most resources
# Example: load-balanced-vms
deployment_name = "DEPLOYMENT_NAME"

# The following variables have default values. You can set your own values or remove them to accept the defaults

# A set of key/value label pairs to assign to the resources that are deployed by this solution
# Example: {"team"="monitoring", "environment"="test"}
labels = {"KEY1"="VALUE1",..."KEYn"="VALUEn"}

# Whether to enable underlying APIs
# Example: true
enable_apis = "ENABLE_APIS"

# If you want to deploy to an existing network, enter your network details in the following variables:

# VPC network to deploy VMs in. A VPC will be created if not specified
network_id = "NETWORK_ID"

# Subnetwork to deploy VMs in. A Subnetwork will be created if not specified
subnet_self_link = "SUBNET_SELF_LINK"

#Shared VPC host project ID, if a Shared VPC is provided via network_id
network_project_id = "NETWORK_PROJECT_ID"

如需了解可分配给所需变量的值，请查看：

必须提供 project_id、region 和 zone。如需了解可用于这些变量的值，请参阅以下内容：
- 识别项目
- 可用区域和可用区
其他变量具有默认值。您可以更改其中一些值（例如 deployment_name 和 labels）。

验证并查看 Terraform 配置

确保当前工作目录为 $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/。如果不是，请转到该目录。
验证 Terraform 配置没有错误：
```
terraform validate
```
如果该命令返回任何错误，请在配置中进行所需的更正，然后再次运行 terraform validate 命令。重复此步骤，直到命令返回以下消息：
```
Success! The configuration is valid.
```
查看配置中定义的资源：
```
terraform plan
```
如果您未按照上文所述创建 terraform.tfvars 文件，则 Terraform 会提示您为没有默认值的变量输入值。输入必需的值。

terraform plan 命令的输出是在应用配置时 Terraform 预配的资源列表。

如果要进行任何更改，请修改配置，然后再次运行 terraform validate 和 terraform plan 命令。

预配资源

如果 Terraform 配置中不需要进一步更改，请部署资源。

确保当前工作目录为 $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/。如果不是，请转到该目录。
应用 Terraform 配置：
```
terraform apply
```
如果您未按照上文所述创建 terraform.tfvars 文件，则 Terraform 会提示您为没有默认值的变量输入值。输入必需的值。

Terraform 会显示将创建的资源列表。
当系统提示您执行操作时，请输入 yes。

Terraform 展示一些显示部署进度的消息。

如果无法完成部署，则 Terraform 会显示导致失败的错误。查看错误消息，并更新配置以修复错误。然后，再次运行 terraform apply 命令。如需有关排查 Terraform 错误的帮助，请参阅使用 Terraform CLI 部署解决方案时出错。

创建完所有资源后，Terraform 会显示以下消息：
```
Apply complete!
```
还会显示以下更多输出：
```
Outputs:
console_page_for_load_balancer = "https://console.cloud.google.com/net-services/loadbalancing/details/http/<DEPLOYMENT_NAME>-lb-url-map?project=<PROJECT_ID>"
load_balancer_endpoint = "<VALUE>"
```
如需查看已部署的 Google Cloud 资源及其配置，请进入交互式导览。

开始导览

如果您不再需要该解决方案，可以将部署删除，以免继续为 Google Cloud 资源计费。如需了解详情，请参阅删除部署。

设计建议

本部分就如何使用负载均衡代管式虚拟机解决方案来开发符合安全性、可靠性、费用和性能要求的架构提供了相关建议。

如需简要了解最佳做法，请参阅构建可扩缩且弹性佳的应用时应遵循的模式。

安全

实施以下指南中的建议，以帮助保护您的架构：

例如，您的架构可能有以下要求：

您可能需要仅在特定操作系统上使用的安全功能。如需了解详情，请参阅操作系统详细信息
建议您在自定义网络中微调子网详细信息。如需详细了解如何创建网络，请参阅创建和管理 VPC 网络

可靠性

请遵循以下准则来创建可靠的服务：

例如，您可以微调虚拟机健康检查详细信息，以确保时间安排符合组织对客户的承诺。如需详细了解如何配置健康检查，请参阅设置应用健康检查和自动修复。

性能

遵循以下最佳做法来优化性能：

例如，您部署的应用可能需要特定的硬件要求。如需详细了解如何在 Compute Engine 上配置磁盘、内存和 CPU 详细信息，请参阅机器家族资源和比较指南。

费用

请遵循以下指南中的最佳实践，优化工作流的费用：Google Cloud 架构框架：费用优化

例如，您可以根据希望为 Compute Engine 实例支付的最大费用来设置 MIG 中的节点数上限。如需详细了解如何设置自动扩缩器的目标大小，请参阅关闭或限制自动扩缩器。

请注意以下几点：

在进行任何设计更改之前，请评估费用影响并考虑与其他功能的潜在权衡。您可以使用 Google Cloud 价格计算器评估设计更改的费用影响。
要在解决方案中实现设计更改，您需要具备 Terraform 编码方面的专业知识，以及解决方案中使用的 Google Cloud 服务的高级知识。
如果您修改了 Google 提供的 Terraform 配置，然后遇到错误，请在 GitHub 中创建问题。GitHub 问题会尽量得到查看，且不适用于一般使用问题。
如需详细了解如何在 Google Cloud 中设计和设置生产级环境，请参阅 Google Cloud 中的着陆区设计和 Google Cloud 设置核对清单。

删除部署

如果不再需要该解决方案，为避免继续为您在此解决方案中创建的资源计费，请删除所有资源。

通过控制台删除

如果您通过控制台部署了解决方案，请按以下流程操作。

在 Google Cloud 控制台中，转到解决方案部署页面。

转到“解决方案部署”
选择您要删除的部署所在的项目。
找到您要删除的部署。
在部署对应的行中，点击操作，然后选择删除。

您可能需要向下滚动才能看到该行中的操作。
输入部署的名称，然后点击确认。

状态字段显示正在删除。

如果删除失败，请参阅删除部署时出错中的问题排查指南。

如果您不再需要用于此解决方案的 Google Cloud 项目，则可以删除该项目。如需了解详情，请参阅可选：删除项目。

使用 Terraform CLI 进行删除

如果您使用 Terraform CLI 部署了解决方案，请按照以下步骤操作。

在 Cloud Shell 中，确保当前工作目录为 $HOME/cloudshell_open/terraform-google-load-balanced-vms/。如果不是，请转到该目录。
移除 Terraform 预配的资源：
```
terraform destroy
```
Terraform 会显示将被销毁的资源列表。
当系统提示您执行操作时，请输入 yes。

Terraform 会显示显示进度的消息。删除所有资源后，Terraform 将显示以下消息：
```
Destroy complete!
```
如果删除失败，请参阅删除部署时出错中的问题排查指南。

如果您不再需要用于此解决方案的 Google Cloud 项目，则可以删除该项目。如需了解详情，请参阅可选：删除项目。

可选：删除项目

如果您在新的 Google Cloud 项目中部署了解决方案，但不再需要该项目，请完成以下步骤来将其删除：

在 Google Cloud 控制台中，进入管理资源页面：
打开“管理资源”
在项目列表中，选择要删除的项目，然后点击删除。
在提示符处，输入项目 ID，然后点击关停。

如果您决定保留项目，请删除为此解决方案创建的服务账号，如下一部分所述。

可选：删除服务账号

如果删除了用于解决方案的项目，请跳过此部分。

如本指南前面部分所述，当您部署解决方案时，系统代表您创建了一个服务账号。系统为服务账号临时分配了某些 IAM 权限；也就是说，在解决方案的部署和删除操作完成后，系统会自动撤消这些权限，但不会删除服务账号。Google 建议您删除此服务账号。

如果您通过 Google Cloud 控制台部署了解决方案，请进入解决方案部署页面。（如果您已进入该页面，请刷新浏览器。）系统会在后台触发进程来删除服务账号。无需进一步操作。
如果您使用 Terraform CLI 部署了解决方案，请完成以下步骤：
1. 在 Google Cloud 控制台中，转到服务账号页面。
  
  转到“服务账号”
2. 选择您用于解决方案的项目。
3. 选择要删除的服务账号。
  
  为解决方案创建的服务账号的电子邮件 ID 采用以下格式：
```
goog-sc-DEPLOYMENT_NAME-NNN@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```
  电子邮件 ID 包含以下值：
  - DEPLOYMENT_NAME：部署的名称。
  - NNN：随机 3 位数。
  - PROJECT_ID：部署了解决方案的项目的 ID。
4. 点击删除。

排查错误

可以诊断和解决错误的操作取决于部署方法和错误的复杂程度。

通过控制台进行部署时发生错误

如果您使用控制台时部署失败，请执行以下操作：

转到解决方案部署页面。

如果部署失败，状态字段将显示失败。
查看导致失败的错误的详细信息：
1. 在部署对应的行中，点击操作。
  
  您可能需要向下滚动才能看到该行中的操作。
2. 选择查看 Cloud Build 日志。
查看 Cloud Build 日志，并采取适当的措施来解决导致失败的问题。

使用 Terraform CLI 进行部署时发生错误

如果在使用 Terraform 时部署失败，terraform apply 命令的输出将包含错误消息，您可以查看这些错误消息以诊断问题。

以下部分中的示例显示了您在使用 Terraform 时可能会遇到的部署错误。

“API 未启用”错误

如果您创建了一个项目，然后立即尝试在新项目中部署此解决方案，则部署可能会失败，并显示如下错误：

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.

如果发生此错误，请等待几分钟，然后再次运行 terraform apply 命令。

“无法分配请求的地址”错误

运行 terraform apply 命令时，可能会发生 cannot assign requested address 错误，并显示如下消息：

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

如果发生此错误，请再次运行 terraform apply 命令。

删除部署时出错

在某些情况下，尝试删除部署可能会失败：

通过控制台部署解决方案后，如果您更改此解决方案预配的任何资源，然后尝试删除部署，则删除操作可能会失败。解决方案部署页面上的状态字段会显示失败，并且 Cloud Build 日志会显示错误原因。
使用 Terraform CLI 部署解决方案后，如果您使用非 Terraform 界面（例如控制台）更改任何资源，然后尝试删除部署，则删除操作可能会失败。terraform destroy 命令输出中的消息会显示错误的原因。

查看错误日志和消息，找出并删除导致错误的资源，然后再次尝试删除部署。

如果基于控制台的部署未删除，并且您无法使用 Cloud Build 日志诊断错误，则可以使用 Terraform CLI 删除该部署，如下一部分所述。

使用 Terraform CLI 删除基于控制台的部署

本部分介绍在尝试通过控制台删除基于控制台的部署出错时如何删除该部署。在此方法中，您可以下载要删除的部署的 Terraform 配置，然后使用 Terraform CLI 删除部署。

确定部署的 Terraform 代码、日志和其他数据的存储区域。此区域可能与您在部署解决方案时选择的区域不同。
1. 在 Google Cloud 控制台中，转到解决方案部署页面。
  
  转到“解决方案部署”
2. 选择您要删除的部署所在的项目。
3. 在部署列表中，找到要删除的部署所在的行。
4. 点击 查看所有行内容。
5. 在位置列中，记下第二个位置，如以下示例中突出显示部分所示：
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.
为要删除的部署的项目 ID、区域和名称创建环境变量：
```
export REGION="REGION"
export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
export DEPLOYMENT_NAME="DEPLOYMENT_NAME"
```
在这些命令中，替换以下内容：
- REGION：您先前在此过程中记下的位置。
- PROJECT_ID：您在其中部署解决方案的项目的 ID。
- DEPLOYMENT_NAME：您要删除的部署的名称。

获取您要删除的最新修订版本部署的 ID：

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

输出类似于以下内容：

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

获取该部署的 Terraform 配置的 Cloud Storage 位置：

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

以下是此命令的输出示例：

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

将 Terraform 配置从 Cloud Storage 下载到 Cloud Shell：
```
gcloud storage cp $CONTENT_PATH $HOME --recursive
cd $HOME/content/
```
等到系统显示 Operation completed 消息，如以下示例所示：
```
Operation completed over 45 objects/268.5 KiB
```

初始化 Terraform：

terraform init

等待系统显示以下消息：

Terraform has been successfully initialized!

移除已部署的资源：
```
terraform destroy
```
Terraform 会显示将被销毁的资源列表。

如果显示的警告与未声明变量有关，请忽略这些警告。
当系统提示您执行操作时，请输入 yes。

Terraform 会显示显示进度的消息。删除所有资源后，Terraform 将显示以下消息：
```
Destroy complete!
```

删除部署工件：

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"

等待几秒钟，然后验证部署工件是否已删除：

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

如果输出显示 null，请等待几秒钟，然后再次运行该命令。

删除部署工件后，系统会显示一条如以下示例所示的消息：

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

提交反馈

快速起步解决方案仅供参考，并非官方支持的产品。Google 可能会在不事先通知的情况下更改或移除解决方案。

如需排查错误，请查看 Cloud Build 日志和 Terraform 输出。

如需提交反馈，请执行以下操作：

对于文档、控制台教程或解决方案，请使用页面上的发送反馈按钮。

对于未经修改的 Terraform 代码，请在 GitHub 代码库中创建问题。 GitHub 问题会尽量得到查看，且不适用于一般使用问题。

如有关于解决方案中所使用产品的问题，请与 Cloud Customer Care 联系。

后续步骤

请查看以下文档，了解此解决方案中使用的产品的架构和运营最佳实践：