Cloud Functions verwenden

Lernziele

HTTP-Funktionen von Cloud Functions mit Zugriff auf Cloud Bigtable schreiben, bereitstellen und auslösen

Kosten

In diesem Thema werden die kostenpflichtigen Google Cloud-Komponenten „Bigtable“ und „Cloud Functions“ verwendet.

  • Informationen zu den Kosten für die Verwendung von Bigtable finden Sie unter Bigtable-Preise.

  • Informationen zu den Kosten für die Verwendung von Cloud Functions, einschließlich kostenloser Aufrufe, finden Sie unter Preise für Cloud Functions.

Hinweise

  1. In diesem Thema wird davon ausgegangen, dass Ihnen eine Bigtable-Instanz mit dem Namen test-instance und eine Tabelle mit dem Namen test-table zugeordnet sind. Sie können diese Ressourcen mithilfe der Schritte unter Testtabelle erstellen erstellen. Denken Sie daran, die Ressourcen zu löschen, wenn Sie fertig sind, um unnötige Kosten zu vermeiden.

  2. Wählen Sie die Cloud Functions API aus.

    API aktivieren

  3. Installieren und initialisieren Sie die gcloud CLI.

    Wenn Sie die gcloud CLI bereits installiert haben, aktualisieren Sie sie mit dem folgenden Befehl:

    gcloud components update

  4. Bereiten Sie Ihre Entwicklungsumgebung vor:

Anwendung vorbereiten

  1. Klonen Sie das Repository der Beispiel-App auf Ihren lokalen Computer:

    Node.js 

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git

    Sie können auch das Beispiel als ZIP-Datei herunterladen und extrahieren.

    Python 

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git

    Sie können auch das Beispiel als ZIP-Datei herunterladen und extrahieren.

    Einfach loslegen (Go) 

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples.git

    Sie können auch das Beispiel als ZIP-Datei herunterladen und extrahieren.

  2. Wechseln Sie in das Verzeichnis, das den Cloud Functions-Beispielcode für den Zugriff auf Bigtable enthält:

    Node.js 

    cd nodejs-docs-samples/functions/bigtable/

    Python 

    cd python-docs-samples/functions/bigtable/

    Einfach loslegen (Go) 

    cd golang-samples/functions/bigtable/

  3. Sehen Sie sich den Beispielcode an:

    Node.js 

    // Imports the Google Cloud client library
const {Bigtable} = require('@google-cloud/bigtable');

// Instantiates a client
const bigtable = new Bigtable();

exports.readRows = async (req, res) => {
  // Gets a reference to a Cloud Bigtable instance and database
  const instance = bigtable.instance(req.body.instanceId);
  const table = instance.table(req.body.tableId);

  // Execute the query
  try {
    const prefix = 'phone#';
    const rows = [];
    await table
      .createReadStream({
        prefix,
      })
      .on('error', err => {
        res.send(`Error querying Bigtable: ${err}`);
        res.status(500).end();
      })
      .on('data', row => {
        rows.push(
          `rowkey: ${row.id}, ` +
            `os_build: ${row.data['stats_summary']['os_build'][0].value}\n`
        );
      })
      .on('end', () => {
        rows.forEach(r => res.write(r));
        res.status(200).end();
      });
  } catch (err) {
    res.send(`Error querying Bigtable: ${err}`);
    res.status(500).end();
  }
};

    Python 

    from google.cloud import bigtable
from google.cloud.bigtable.row_set import RowSet

client = bigtable.Client()

def bigtable_read_data(request):
    instance = client.instance(request.headers.get("instance_id"))
    table = instance.table(request.headers.get("table_id"))

    prefix = "phone#"
    end_key = prefix[:-1] + chr(ord(prefix[-1]) + 1)

    outputs = []
    row_set = RowSet()
    row_set.add_row_range_from_keys(prefix.encode("utf-8"), end_key.encode("utf-8"))

    rows = table.read_rows(row_set=row_set)
    for row in rows:
        output = "Rowkey: {}, os_build: {}".format(
            row.row_key.decode("utf-8"),
            row.cells["stats_summary"][b"os_build"][0].value.decode("utf-8"),
        )
        outputs.append(output)

    return "\n".join(outputs)

    Einfach loslegen (Go) 

    
// Package bigtable contains an example of using Bigtable from a Cloud Function.
package bigtable

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"net/http"
	"sync"

	"cloud.google.com/go/bigtable"
)

// client is a global Bigtable client, to avoid initializing a new client for
// every request.
var client *bigtable.Client
var clientOnce sync.Once

// BigtableRead is an example of reading Bigtable from a Cloud Function.
func BigtableRead(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	clientOnce.Do(func() {
		// Declare a separate err variable to avoid shadowing client.
		var err error
		client, err = bigtable.NewClient(context.Background(), r.Header.Get("projectID"), r.Header.Get("instanceId"))
		if err != nil {
			http.Error(w, "Error initializing client", http.StatusInternalServerError)
			log.Printf("bigtable.NewClient: %v", err)
			return
		}
	})

	tbl := client.Open(r.Header.Get("tableID"))
	err := tbl.ReadRows(r.Context(), bigtable.PrefixRange("phone#"),
		func(row bigtable.Row) bool {
			osBuild := ""
			for _, col := range row["stats_summary"] {
				if col.Column == "stats_summary:os_build" {
					osBuild = string(col.Value)
				}
			}

			fmt.Fprintf(w, "Rowkey: %s, os_build:  %s\n", row.Key(), osBuild)
			return true
		})

	if err != nil {
		http.Error(w, "Error reading rows", http.StatusInternalServerError)
		log.Printf("tbl.ReadRows(): %v", err)
	}
}

    Die Funktion sendet eine Leseanfrage an die Tabelle, um alle stats_summary-Daten für Zeilen mit dem Zeilenschlüsselpräfix phone abzurufen. Sie wird ausgeführt, wenn Sie eine HTTP-Anfrage an den Endpunkt der Funktion stellen.

Funktion implementieren

Führen Sie zum Bereitstellen der Funktion mit einem HTTP-Trigger den folgenden Befehl im Verzeichnis bigtable aus:

Node.js 

gcloud functions deploy get \
--runtime nodejs20 --trigger-http

Verwenden Sie das Flag --runtime, um die Laufzeit-ID einer unterstützten Node.js-Version anzugeben und die Funktion auszuführen.

Python 

gcloud functions deploy bigtable_read_data \
--runtime python312 --trigger-http

Verwenden Sie das Flag --runtime, um die Laufzeit-ID einer unterstützten Python-Version anzugeben und die Funktion auszuführen.

Einfach loslegen (Go) 

gcloud functions deploy BigtableRead \
--runtime go121 --trigger-http

Verwenden Sie das Flag --runtime, um die Laufzeit-ID einer unterstützten Go-Version anzugeben und die Funktion auszuführen.

Die Bereitstellung der Funktion kann bis zu zwei Minuten dauern.

Wenn die Bereitstellung abgeschlossen ist, wird der Wert url zurückgegeben. Sie verwenden diesen Wert, wenn Sie die Funktion auslösen.

Sie können Ihre bereitgestellten Funktionen in der Google Cloud Console auf der Seite Cloud Functions ansehen. Sie können auf dieser Seite auch Funktionen erstellen und bearbeiten sowie Details und Diagnosen für Ihre Funktionen abrufen.

Funktion auslösen

Senden Sie einen HTTP-Anfrage an Ihre Funktion:

Node.js 

curl "https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/get" -H "instance_id: test-instance" -H "table_id: test-table"

Python 

curl "https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/bigtable_read_data" -H "instance_id: test-instance" -H "table_id: test-table"

Einfach loslegen (Go) 

curl "https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/BigtableRead" -H "instance_id: test-instance" -H "table_id: test-table"

REGION und PROJECT_ID stimmen dabei mit den Werten überein, die in Ihrem Terminal sichtbar sind, wenn die Bereitstellung der Funktion abgeschlossen ist. Die Ausgabe sollte die Ergebnisse der Leseanforderung enthalten.

Sie können auch die URL der Funktion im Browser aufrufen, um das Ergebnis der Leseanfrage zu sehen.

Bereinigen

So vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud-Konto für die in diesem Thema verwendeten Ressourcen für Bigtable und Cloud Functions weitere Gebühren berechnet werden:

  1. Löschen Sie die Instanz:

    gcloud bigtable instances delete test-instance

  2. Löschen Sie die von Ihnen bereitgestellte Funktion:

    Node.js 

    gcloud functions delete get

    Python 

    gcloud functions delete bigtable_read_data

    Einfach loslegen (Go) 

    gcloud functions delete BigtableRead

Nächste Schritte