Premiers pas avec Endpoints pour Compute Engine avec ESP

Cette page vous explique comment déployer un exemple de service gRPC simple avec Extensible Service Proxy (ESP) dans un conteneur Docker sur Compute Engine.

Cette page utilise la version Python de l'exemple bookstore-grpc. Consultez la section Étapes suivantes pour obtenir des exemples gRPC dans d'autres langages.

Pour obtenir une présentation de Cloud Endpoints, consultez les pages À propos de Cloud Endpoints et Présentation de l'architecture Cloud Endpoints.

Objectifs

Tout au long du tutoriel, reportez-vous au récapitulatif des étapes présenté ci-dessous. Toutes les tâches sont nécessaires pour envoyer des requêtes à l'API.

  1. Configurez un projet Google Cloud et téléchargez le logiciel requis. Consultez la section Avant de commencer.
  2. Créez une instance de VM Compute Engine. Consultez la section Créer une instance Compute Engine.
  3. Copiez et configurez les fichiers figurant dans l'exemple bookstore-grpc. Consultez la section Configurer Endpoints.
  4. Déployez la configuration Endpoints pour créer un service Endpoints. Consultez la section Déployer la configuration Endpoints.
  5. Déployez l'API et ESP sur la VM Compute Engine. Consultez la section Déployer le backend de l'API.
  6. Envoyez une requête à l'API. Consultez la section Envoyer des requêtes à l'API.
  7. Faites le nécessaire pour éviter que des frais ne soient facturés sur votre compte Google Cloud. Consultez la section Nettoyer.

Coûts

Dans ce document, vous utilisez les composants facturables suivants de Google Cloud :

Obtenez une estimation des coûts en fonction de votre utilisation prévue à l'aide du simulateur de coût. Les nouveaux utilisateurs de Google Cloud peuvent bénéficier d'un essai gratuit.

Une fois que vous avez terminé les tâches décrites dans ce document, vous pouvez éviter de continuer à payer des frais en supprimant les ressources que vous avez créées. Pour en savoir plus, consultez la section Effectuer un nettoyage.

Avant de commencer

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Notez l'ID de projet, car il sera nécessaire ultérieurement.
  7. Installez et initialisez Google Cloud CLI.
  8. Mettez à jour la gcloud CLI et installez les composants Endpoints: 
    gcloud components update
  9. Assurez-vous que la Google Cloud CLI (gcloud) est autorisée à accéder à vos données et services sur Google Cloud: 
    gcloud auth login
     Dans le nouvel onglet de navigateur qui s'ouvre, sélectionnez un compte.
  10. Définissez le projet par défaut sur votre ID de projet.
    gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

    Remplacez YOUR_PROJECT_ID par l'ID du projet. Si vous avez d'autres projets Google Cloud et que vous souhaitez les gérer à l'aide de gcloud, consultez la page Gérer les configurations de gcloud CLI.

  11. Suivez les étapes figurant sur la page gRPC Python Quickstart pour installer gRPC et les outils gRPC.

Créer une instance Compute Engine

    Pour créer une instance Compute Engine, procédez comme suit :

    1. In the Google Cloud console, go to the Create an instance page.

      Go to Create an instance

    2. Dans la section Pare-feu, sélectionnez Autoriser le trafic HTTP et Autoriser le trafic HTTPS.
    3. Pour créer la VM, cliquez sur Créer.

      4. Capture d'écran de la fenêtre de création d'instance de VM avec l'ensemble des options requises

      Patientez un court instant le temps que l'instance démarre. Une fois l'instance prête, elle est répertoriée sur la page Instances de VM avec une icône d'état verte.

    4. Assurez-vous que vous pouvez vous connecter à votre instance de machine virtuelle.
      1. In the list of virtual machine instances, click SSH in the row of the instance that you want to connect to.
      2. Vous pouvez maintenant utiliser le terminal pour exécuter des commandes Linux sur votre instance Debian.
      3. Tapez exit pour vous déconnecter de l'instance.
    5. Notez le nom, la zone et l'adresse IP externe de l'instance, car vous en aurez besoin ultérieurement.

Configurer Endpoints

Clonez l'exemple de dépôt bookstore-grpc depuis GitHub.

Pour configurer Endpoints :

  1. Créez un fichier descripteur protobuf autonome à partir de votre fichier de service .proto :
    1. Enregistrez une copie du fichier bookstore.proto à partir de l'exemple de dépôt. Ce fichier définit l'API du service Bookstore.
    2. Créez le répertoire suivant : mkdir generated_pb2.
    3. Créez le fichier descripteur api_descriptor.pb à l'aide du compilateur de tampons de protocole protoc. Exécutez la commande suivante dans le répertoire où vous avez enregistré bookstore.proto : 
      python -m grpc_tools.protoc \
    --include_imports \
    --include_source_info \
    --proto_path=. \
    --descriptor_set_out=api_descriptor.pb \
    --python_out=generated_pb2 \
    --grpc_python_out=generated_pb2 \
    bookstore.proto

      Dans la commande ci-dessus, --proto_path est défini sur le répertoire de travail actuel. Dans votre environnement de compilation gRPC, si vous utilisez un autre répertoire pour les fichiers d'entrée .proto, modifiez --proto_path pour que le compilateur recherche le répertoire dans lequel vous avez enregistré votre fichier bookstore.proto.

  2. Créez un fichier YAML de configuration d'API gRPC :
    1. Enregistrez une copie du fichier api_config.yaml. Ce fichier définit la configuration d'API gRPC pour le service Bookstore.
    2. Remplacez MY_PROJECT_ID dans votre fichier api_config.yaml par votre ID de projet Google Cloud. Exemple : 
      #
# Name of the service configuration.
#
name: bookstore.endpoints.example-project-12345.cloud.goog

      Notez que la valeur du champ apis.name dans ce fichier correspond exactement au nom d'API complet du fichier .proto. À défaut, le déploiement échouera. Le service Bookstore est défini dans bookstore.proto dans le package endpoints.examples.bookstore. Son nom d'API complet est endpoints.examples.bookstore.Bookstore, tel qu'il apparaît dans le fichier api_config.yaml

      apis:
  - name: endpoints.examples.bookstore.Bookstore

Pour en savoir plus, consultez la page Configurer Endpoints.

Déployer la configuration Endpoints

Pour déployer la configuration Endpoints, exécutez la commande gcloud endpoints services deploy. Cette commande crée un service géré à l'aide de Service Management.

  1. Vérifiez que vous êtes bien dans le répertoire contenant les fichiers api_descriptor.pb et api_config.yaml.
  2. Vérifiez que le projet par défaut actuellement utilisé par l'outil de ligne de commande gcloud est bien le projet Google Cloud vers lequel vous souhaitez déployer la configuration Endpoints. Validez l'ID de projet renvoyé par la commande suivante, afin de vous assurer que le service est créé dans le bon projet. 
    gcloud config list project

    Si vous devez modifier le projet par défaut, exécutez la commande suivante :

    gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
  3. Déployer le fichier proto descriptor et le fichier de configuration à l'aide de la commande Google Cloud CLI: 
    gcloud endpoints services deploy api_descriptor.pb api_config.yaml

    Lors de la création et de la configuration du service, Service Management envoie des informations au terminal. Une fois le déploiement terminé, un message semblable au suivant s'affiche :

    Service Configuration [CONFIG_ID] uploaded for service [bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog]

    CONFIG_ID correspond à l'ID unique de configuration du service Endpoints créé par le déploiement. Exemple :

    Service Configuration [2017-02-13r0] uploaded for service [bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog]

    Dans l'exemple précédent, 2017-02-13r0 correspond à l'ID de configuration du service et bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog au nom du service. L'ID de configuration du service se compose d'un horodatage suivi d'un numéro de révision. Si vous déployez à nouveau la configuration Endpoints le même jour, le numéro de révision est incrémenté dans l'ID de configuration du service.

Vérifier les services requis

Endpoints et ESP requièrent au minimum l'activation des services Google suivants :
Nom Titre
servicemanagement.googleapis.com API Service Management
servicecontrol.googleapis.com API Service Control

Dans la plupart des cas, la commande gcloud endpoints services deploy permet d'activer ces services requis. Toutefois, bien que la commande gcloud ait abouti, elle n'active pas les services requis dans les cas suivants :

  • Vous avez utilisé une application tierce telle que Terraform et vous n'incluez pas ces services.

  • Vous avez déployé la configuration Endpoints dans un projet Google Cloud existant dans lequel ces services étaient explicitement désactivés.

Utilisez la commande suivante pour vérifier que les services nécessaires sont activés :

gcloud services list

Si les services requis ne sont pas répertoriés, activez-les :

gcloud services enable servicemanagement.googleapis.com
gcloud services enable servicecontrol.googleapis.com

Activez également votre service Endpoints :

gcloud services enable ENDPOINTS_SERVICE_NAME

Pour déterminer la valeur de ENDPOINTS_SERVICE_NAME, vous pouvez effectuer l'une des opérations suivantes :

  • Après avoir déployé la configuration Endpoints, accédez à la page Endpoints de Cloud Console. La liste des valeurs ENDPOINTS_SERVICE_NAME possibles s'affiche dans la colonne Nom du service.

  • Pour OpenAPI, ENDPOINTS_SERVICE_NAME correspond à ce que vous avez spécifié dans le champ host de votre spécification OpenAPI. Pour gRPC, ENDPOINTS_SERVICE_NAME correspond à ce que vous avez spécifié dans le champ name de votre configuration Endpoints gRPC.

Pour en savoir plus sur les commandes gcloud, consultez la page Services gcloud.

Si vous recevez un message d'erreur, consultez la page Dépannage du déploiement de la configuration Cloud Endpoints.

Pour en savoir plus, consultez la page Déployer la configuration Endpoints.

Déployer le backend de l'API

Vous avez déployé la configuration de l'API sur Service Management, mais vous n'avez pas encore déployé le code qui diffuse le backend de l'API. Cette section vous guide tout au long de la configuration de Docker sur votre instance de VM et de l'exécution du code de backend de l'API et d'ESP dans un conteneur Docker.

Installer Docker sur l'instance de VM

Pour installer Docker sur l'instance de VM :

  1. Définissez la zone du projet en exécutant la commande suivante : 
    gcloud config set compute/zone YOUR_INSTANCE_ZONE

    Remplacez YOUR_INSTANCE_ZONE par la zone où l'instance est en cours d'exécution.

  2. Connectez-vous à l'instance à l'aide de la commande suivante : 
    gcloud compute ssh INSTANCE_NAME

    Remplacez INSTANCE_NAME par le nom de votre instance de VM.

  3. Consultez la documentation de Docker pour configurer le dépôt Docker. Veillez à suivre les étapes correspondant à la version et à l'architecture de votre instance de VM :
    • Jessie ou plus récent
    • x86_64/amd64

Exécuter l'exemple d'API et ESP dans un conteneur Docker

Pour exécuter l'exemple de service gRPC avec ESP dans un conteneur Docker afin que les clients puissent l'utiliser :

  1. Sur l'instance de VM, créez votre propre réseau de conteneurs nommé esp_net.
    sudo docker network create --driver bridge esp_net
  2. Exécutez l'exemple de serveur Bookstore qui diffuse l'exemple d'API : 
    sudo docker run \
    --detach \
    --name=bookstore \
    --net=esp_net \
    gcr.io/endpointsv2/python-grpc-bookstore-server:1
  3. Exécutez le conteneur Docker ESP pré-empaqueté. Dans les options de démarrage ESP, remplacez SERVICE_NAME par le nom du service. Il s'agit du nom que vous avez configuré dans le champ name du fichier api_config.yaml. Par exemple : bookstore.endpoints.example-project-12345.cloud.goog 
    sudo docker run \
    --detach \
    --name=esp \
    --publish=80:9000 \
    --net=esp_net \
    gcr.io/endpoints-release/endpoints-runtime:1 \
    --service=SERVICE_NAME \
    --rollout_strategy=managed \
    --http2_port=9000 \
    --backend=grpc://bookstore:8000

    L'option --rollout_strategy=managed configure ESP pour qu'il utilise la dernière configuration de service déployée. Si cette option est spécifiée, jusqu'à 5 minutes après le déploiement d'une nouvelle configuration de service, ESP détecte la modification et commence à l'utiliser automatiquement. Nous vous recommandons de spécifier cette option plutôt qu'un ID de configuration spécifique à utiliser par ESP. Pour en savoir plus sur les arguments ESP, consultez la page Options de démarrage ESP.

Si vous avez activé le transcodage, veillez à configurer un port pour le trafic SSL ou HTTP1.1.

Si vous recevez un message d'erreur, consultez la page Résoudre les problèmes liés à Cloud Endpoints sur Compute Engine.

Envoyer une requête à l'API

Si vous envoyez la requête à partir de l'instance dans laquelle les conteneurs Docker sont en cours d'exécution, vous pouvez remplacer $SERVER_IP par localhost. Sinon, remplacez $SERVER_IP par l'adresse IP externe de l'instance.

Vous pouvez trouver l'adresse IP externe en exécutant la commande suivante :

gcloud compute instances list

Pour envoyer des requêtes à l'exemple d'API, vous pouvez utiliser un exemple de client gRPC écrit en Python.

  1. Clonez le dépôt Git dans lequel le code client gRPC est hébergé :

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

  2. Modifiez votre répertoire de travail :

    cd python-docs-samples/endpoints/bookstore-grpc/

  3. Installez les dépendances : 

    pip install virtualenv
virtualenv env
source env/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt

  4. Envoyez une requête à l'exemple d'API :

    python bookstore_client.py --host SERVER_IP --port 80

Si vous ne recevez pas de réponse positive, consultez la page Résoudre des problèmes concernant les erreurs de réponse.

Vous venez de déployer et de tester une API dans Endpoints.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées lors de ce tutoriel soient facturées sur votre compte Google Cloud, supprimez le projet contenant les ressources, ou conservez le projet et supprimez les ressources individuelles.

  1. Supprimez l'API : 
    gcloud endpoints services delete SERVICE_NAME

    Remplacez SERVICE_NAME par le nom de votre service.

  2. In the Google Cloud console, go to the VM instances page.

    Go to VM instances

  3. Select the checkbox for the instance that you want to delete.
  4. To delete the instance, click More actions, click Delete, and then follow the instructions.

Étape suivante