Esegui il deployment di un servizio su Cloud Run in Cloud Code for IntelliJ

Ora che è tutto pronto, puoi eseguire il deployment del tuo servizio in Cloud Run e visualizzarlo in tempo reale.

Definizione della configurazione di esecuzione

Prima di eseguire il deployment del servizio, devi creare la configurazione di esecuzione:

  1. Vai al selettore di configurazioni Esegui/Debug nella barra di navigazione e fai clic su Modifica configurazioni.
  2. Nel riquadro a sinistra, fai clic su Cloud Run: Deploy.
  3. Imposta l'ID progetto Google Cloud.
  4. Scegli le preferenze per la piattaforma in Piattaforma di deployment, Cloud Run o Knative serving. Per una descrizione dettagliata di ciascuna opzione, consulta la guida alla piattaforma Cloud Run.

    • Se è selezionato Cloud Run, scegli una regione in cui eseguire il deployment.
    • Se selezioni Knative serving, configura le informazioni del cluster Kubernetes.

      Opzioni della piattaforma di deployment: completamente gestito (scelto) e Anthos su GKE con una regione specificata

  5. Se il servizio è un'API o un sito web pubblici, scegli Consenti chiamate non autenticate nella sezione Autenticazione. In caso contrario, seleziona Richiedi autenticazione.

  6. In Impostazioni di revisione, Cloud Code compila automaticamente il campo dell'URL dell'immagine container con la posizione di archiviazione dell'immagine container (dove archivia il servizio, una volta creato e containerizzato). Questo valore si basa sul nome del progetto e del servizio Google Cloud.

    Se necessario, puoi sostituire questo valore:

    • Sia per Cloud Run che per Knative serving, puoi archiviare le tue immagini in:
      • Artifact Registry, utilizzando il formato REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPO_NAME/IMAGE_PATH
        • REGION è la regione supportata dal repository
        • PROJECT_ID è l'ID del progetto Google Cloud contenente il cluster
        • REPO_NAME è il nome del repository in cui è archiviata l'immagine
        • IMAGE_PATH è il percorso dell'immagine
    • Container Registry, utilizzando il formato gcr.io/PROJECT_ID/IMAGE_NAME
      • PROJECT_ID è l'ID del tuo progetto Google Cloud
      • IMAGE_NAME si riferisce al repository di immagini container
    • Se utilizzi Knative serving, puoi archiviare le tue immagini in Docker Hub nel formato docker.io/ACCOUNT, dove ACCOUNT è il nome del tuo account Docker Hub. Assicurati di aver eseguito l'autenticazione corretta se utilizzi un repository Docker Hub privato.

      Configurazione di esecuzione/debug aperta con campi di esempio (ID progetto e regione) compilati

  7. In Impostazioni build, scegli se creare in locale o su Cloud Build.

  8. Scegli un builder e plug-in.

    Cloud Code supporta i tipi di artefatti Docker, Jib e Buildpacks.

  9. Fai clic su Ok.

(Facoltativo) Personalizzazione della configurazione

Quando esegui il deployment del tuo servizio, puoi specificare impostazioni aggiuntive come un account di servizio, le variabili di ambiente e, quando utilizzi Cloud Run, un connettore VPC e connessioni SQL. Specifica le impostazioni aggiuntive nella sezione Impostazioni di revisione avanzate quando scegli Modifica configurazioni.

Variabili di ambiente:

Le seguenti variabili di ambiente vengono aggiunte automaticamente ai container in esecuzione:

Nome Descrizione Esempio
PORT La porta su cui il server HTTP deve rimanere in ascolto. 8080
K_SERVICE Il nome del servizio Cloud Run in esecuzione. ciao-mondo
K_REVISION Il nome della revisione di Cloud Run in esecuzione. ciao-mondo.1
K_CONFIGURATION Il nome della configurazione Cloud Run che ha creato la revisione. ciao-mondo

Deployment del servizio

Per eseguire il deployment del servizio, segui questi passaggi:

  1. Scegli il target di esecuzione dalla finestra di dialogo Configurazioni Esegui/Debug nella barra delle applicazioni superiore.
  2. Fai clic su icona Esegui azione Esegui.
  3. Visualizza il servizio in esecuzione seguendo l'URL visualizzato nella finestra di output.
  4. Puoi anche visualizzare lo stato del servizio (metriche, dettagli della revisione e altro) seguendo l'URL dei log visualizzato nella finestra di output.

    Visualizzare lo stato del servizio nella console

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