Tutorial su Workflows

---

Nota: questi contenuti si applicano solo alle funzioni Cloud Run, precedentemente Cloud Functions (2ª gen.).

Per la versione 1ª generazione. di questo documento, consulta Tutorial sui flussi di lavoro (1ª generazione).

Questo tutorial mostra come utilizzare Workflows per collegare una serie servizi insieme. Collegando due servizi HTTP pubblici utilizzando funzioni Cloud Run, un'API REST esterna e un servizio Cloud Run privato, puoi creare un'applicazione serverless flessibile.

Obiettivi

In questo tutorial utilizzerai Google Cloud CLI per creare un singolo flusso di lavoro, collegare un servizio alla volta:

1. Eseguire il deployment di due servizi per le funzioni di Cloud Run: la prima funzione genera un numero casuale e lo passa alla seconda funzione il che la moltiplica.
2. Utilizzando Workflows, connetti le due funzioni HTTP. Eseguire il flusso di lavoro e restituire un risultato che viene poi passato a un tramite Google Cloud CLI o tramite l'API Compute Engine.
3. Utilizzando Workflows, connetti un'API HTTP esterna che restituisce log per un determinato numero. Esegui il flusso di lavoro per restituire un risultato che viene poi passato a Cloud Run completamente gestito di Google Cloud.
4. Esegui il deployment di un servizio Cloud Run che consente solo per l'accesso. Il servizio restituisce il valore math.floor per un determinato numero.
5. Utilizzando Workflows, connetti il servizio Cloud Run, esegui l'intero flusso di lavoro e restituisci un risultato finale.

Il seguente diagramma mostra una panoramica del processo e una visualizzazione del flusso di lavoro finale:

Costi

In questo documento utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

• Artifact Registry
• Cloud Build
• Cloud Run functions
• Cloud Run
• Cloud Storage
• Workflows

Per generare una stima dei costi basata sull'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Prima di iniziare

I vincoli di sicurezza definiti dalla tua organizzazione potrebbero impedirti di completare i passaggi seguenti. Per informazioni sulla risoluzione dei problemi, vedi Sviluppare applicazioni in un ambiente Google Cloud vincolato.

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. Install the Google Cloud CLI.

3. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

4. Create or select a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   • Create a Google Cloud project:

     gcloud projects create PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

   • Select the Google Cloud project that you created:

     gcloud config set project PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

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

6. Enable the Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Run functions, Cloud Run, Cloud Storage, and Workflows APIs:

   gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com cloudfunctions.googleapis.com run.googleapis.com storage.googleapis.com workflows.googleapis.com

7. Install the Google Cloud CLI.

8. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

9. Create or select a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   • Create a Google Cloud project:

     gcloud projects create PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

   • Select the Google Cloud project that you created:

     gcloud config set project PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

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

11. Enable the Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Run functions, Cloud Run, Cloud Storage, and Workflows APIs:

    gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com cloudfunctions.googleapis.com run.googleapis.com storage.googleapis.com workflows.googleapis.com

12. Aggiorna i componenti di Google Cloud CLI:

    gcloud components update

13. Se stai eseguendo comandi in Cloud Shell, hai già eseguito l'autenticazione con l'interfaccia a riga di comando gcloud. In caso contrario, accedi utilizzando il tuo account:

    gcloud auth login

14. Imposta la posizione predefinita utilizzata in questo tutorial:

    gcloud config set project PROJECT_ID
    export REGION=REGION
    gcloud config set functions/region ${REGION}
    gcloud config set run/region ${REGION}
    gcloud config set workflows/location ${REGION}

    Sostituisci REGION con la posizione di Workflows supportata che preferisci.

15. Se sei il creator del progetto, ti viene concesso il ruolo di proprietario di base (roles/owner). Per impostazione predefinita, questo ruolo IAM include le autorizzazioni necessarie per l'accesso completo alla maggior parte delle risorse Google Cloud e puoi saltare questo passaggio.

    Se non sei l'autore del progetto, devi concedere le autorizzazioni richieste per del progetto all'entità appropriata. Ad esempio, un'entità può essere un Account Google (per gli utenti finali) o un account di servizio (per applicazioni e carichi di lavoro di computing). Per ulteriori informazioni, consulta Pagina Ruoli e autorizzazioni per la destinazione del tuo evento.

    Autorizzazioni obbligatorie

    Per ottenere le autorizzazioni necessarie per completare il tutorial: chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM sul tuo progetto:

    • Editor Cloud Build (roles/cloudbuild.builds.editor)
    • Sviluppatore Cloud Functions (roles/cloudfunctions.developer)
    • Amministratore Cloud Run (roles/run.admin)
    • Crea account di servizio (roles/iam.serviceAccountCreator)
    • Amministratore IAM del progetto (roles/resourcemanager.projectIamAdmin)
    • Utente account di servizio (roles/iam.serviceAccountUser)
    • Consumer Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageConsumer)
    • Amministratore archiviazione (roles/storage.admin)
    • Editor di flussi di lavoro (roles/workflows.editor)

    Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

    Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite la ruoli o altri ruoli predefiniti ruoli.

    Nota: i ruoli di base IAM potrebbero contenere anche le autorizzazioni per completare il tutorial. Non devi concedere ruoli di base in una di produzione, ma puoi concederle in un ambiente di sviluppo o di test.

Esegui il deployment del primo servizio di funzioni Cloud Run

Dopo aver ricevuto una richiesta HTTP, questa funzione HTTP genera un numero random tra 1 e 100 e poi lo restituisce in formato JSON.

1. Crea una directory denominata randomgen e passa a quella directory:

   mkdir ~/randomgen
   cd ~/randomgen

2. Crea un file di testo con il nome file main.py contenente il seguente codice Python:

   import functions_framework
   import random
   from flask import jsonify
   
   
   @functions_framework.http
   def randomgen(request):
       randomNum = random.randint(1, 100)
       output = {"random": randomNum}
       return jsonify(output)

3. Per supportare una dipendenza da Flask per l'elaborazione HTTP, crea un file di testo per il gestore dei pacchetti pip. Assegnagli il nome file requirements.txt e aggiungi seguenti:

   flask>=1.0.2
   functions-framework==3.0.0

4. Crea un account di servizio da utilizzare per Workflows:

   export SERVICE_ACCOUNT=workflows-sa
   gcloud iam service-accounts create ${SERVICE_ACCOUNT}

5. consentire all'account di servizio di chiamare Cloud Run autenticato assegna il ruolo run.invoker a Workflows account di servizio:

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
       --member "serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT}@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
       --role "roles/run.invoker"

6. Esegui il deployment della funzione con un trigger HTTP e consenti l'accesso non autenticato:

   gcloud functions deploy randomgen-function \
       --gen2 \
       --runtime python310 \
       --entry-point=randomgen \
       --trigger-http \
       --allow-unauthenticated

   Il deployment della funzione potrebbe richiedere alcuni minuti. In alternativa, puoi Usa l'interfaccia delle funzioni di Cloud Run nella console Google Cloud per eseguire il deployment della funzione.

7. Una volta eseguita il deployment della funzione randomgen, puoi confermare la proprietà httpsTrigger.url:

   gcloud functions describe randomgen-function \
       --gen2 \
       --format="value(serviceConfig.uri)"

8. Salva l'URL. Dovrai aggiungerlo al file di origine di Workflow negli esercizi successivi.

9. Puoi provare la funzione con il seguente comando curl:

   curl $(gcloud functions describe randomgen-function \
       --gen2 \
       --format="value(serviceConfig.uri)")

   Viene generato e restituito un numero casuale.

Esegui il deployment del secondo servizio di funzioni Cloud Run

Dopo aver ricevuto una richiesta HTTP, questa funzione HTTP estrae input dal corpo JSON, lo moltiplica per 2 e restituisce il risultato in formato JSON.

1. Torna alla home directory:

   cd ~

2. Crea una directory denominata multiply e passa a quella directory:

   mkdir ~/multiply
   cd ~/multiply

3. Crea un file di testo con il nome main.py che contenga quanto segue. Codice Python:

   import functions_framework
   from flask import jsonify
   
   
   @functions_framework.http
   def multiply(request):
       request_json = request.get_json()
       output = {"multiplied": 2 * request_json['input']}
       return jsonify(output)

4. Per supportare una dipendenza da Flask per l'elaborazione HTTP, crea un file di testo per il gestore dei pacchetti pip. Assegnagli il nome file requirements.txt e aggiungi seguenti:

   flask>=1.0.2
   functions-framework==3.0.0

5. Esegui il deployment della funzione con un trigger HTTP e consenti l'accesso non autenticato:

   gcloud functions deploy multiply-function \
       --gen2 \
       --runtime python310 \
       --entry-point=multiply \
       --trigger-http \
       --allow-unauthenticated

   Il deployment della funzione potrebbe richiedere alcuni minuti.In alternativa, puoi Usa l'interfaccia delle funzioni di Cloud Run nella console Google Cloud per eseguire il deployment della funzione.

6. Una volta eseguita il deployment della funzione multiply, puoi confermare la proprietà httpsTrigger.url:

   gcloud functions describe multiply-function \
       --gen2\
       --format="value(serviceConfig.uri)"

7. Salva l'URL. Dovrai aggiungerlo al file di origine del flusso di lavoro in allenamenti successivi.

8. Puoi provare la funzione con il seguente comando curl:

   curl -X POST MULTIPLY_FUNCTION_URL \
       -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-identity-token)" \
       -H "Content-Type: application/json" \
       -d '{"input": 5}'

   Deve essere restituito il numero 10.

connetti i due servizi Cloud Run Functions in un flusso di lavoro

Un flusso di lavoro è costituito da una serie di passaggi descritti utilizzando la sintassi di Workflows, che può essere scritta in formato YAML o JSON. Questa è la definizione del flusso di lavoro. Per una spiegazione dettagliata, consulta Pagina Riferimento per la sintassi.

1. Torna alla home directory:

   cd ~

2. Crea un file di testo con il nome workflow.yaml che contenga quanto segue. contenuti:

   - randomgen_function:
       call: http.get
       args:
           url: RANDOMGEN_FUNCTION_URL
       result: randomgen_result
   - multiply_function:
       call: http.post
       args:
           url: MULTIPLY_FUNCTION_URL
           body:
               input: ${randomgen_result.body.random}
       result: multiply_result
   - return_result:
       return: ${multiply_result}
   

   • Sostituisci RANDOMGEN_FUNCTION_URL con l'URL del tuo Funzione randomgen.
   • Sostituisci MULTIPLY_FUNCTION_URL con l'URL della funzione multiply.

   Questo file di origine collega le due funzioni HTTP e restituisce un risultato finale.

   Nota: per effettuare una richiesta a una funzione Cloud Run che accetta solo chiamate autenticate, utilizza OIDC per l'autenticazione. Per saperne di più, consulta Eseguire richieste autenticate da un flusso di lavoro.

3. Dopo aver creato il flusso di lavoro, puoi eseguirne il deployment, in modo che sia pronto dell'esecuzione.

   gcloud workflows deploy WORKFLOW_NAME \
       --source=workflow.yaml

   Sostituisci WORKFLOW_NAME con un nome per il flusso di lavoro.

4. Esegui il flusso di lavoro:

   gcloud workflows run WORKFLOW_NAME

   Un'esecuzione è una singola esecuzione della logica contenuta nella definizione di un flusso di lavoro. Tutte le esecuzioni dei flussi di lavoro sono indipendenti e la scalabilità rapida dei flussi di lavoro consente un numero elevato di esecuzioni simultanee.

   Dopo aver eseguito il flusso di lavoro, l'output dovrebbe essere simile al seguente:

   result: '{"body":{"multiplied":120},"code":200,"headers":{"Alt-Svc":"h3-29=\":443\";
   ...
   startTime: '2021-05-05T14:17:39.135251700Z'
   state: SUCCEEDED
   ...
   

Collega un servizio REST pubblico nel flusso di lavoro

Aggiorna il flusso di lavoro esistente e collega un'API REST pubblica (math.js) che può valutare le espressioni matematiche. Ad esempio: curl https://api.mathjs.org/v4/?'expr=log(56)'.

Nota che, poiché hai eseguito il deployment del flusso di lavoro, puoi anche modificarlo tramite il Pagina Flussi di lavoro nella console Google Cloud.

1. Modifica il file di origine per il flusso di lavoro e sostituiscilo con quanto segue contenuti:

   - randomgen_function:
       call: http.get
       args:
           url: RANDOMGEN_FUNCTION_URL
       result: randomgen_result
   - multiply_function:
       call: http.post
       args:
           url: MULTIPLY_FUNCTION_URL
           body:
               input: ${randomgen_result.body.random}
       result: multiply_result
   - log_function:
       call: http.get
       args:
           url: https://api.mathjs.org/v4/
           query:
               expr: ${"log(" + string(multiply_result.body.multiplied) + ")"}
       result: log_result
   - return_result:
       return: ${log_result}
   

   • Sostituisci RANDOMGEN_FUNCTION_URL con l'URL della funzione randomgen.
   • Sostituisci MULTIPLY_FUNCTION_URL con l'URL del tuo Funzione multiply.

   Questo collega il servizio REST esterno ai servizi delle funzioni Cloud Run e restituisce un risultato finale.

2. Esegui il deployment del flusso di lavoro modificato:

   gcloud workflows deploy WORKFLOW_NAME \
       --source=workflow.yaml

Esegui il deployment di un servizio Cloud Run

Esegui il deployment di un servizio Cloud Run che, dopo aver ricevuto una richiesta HTTP, estrae input dal corpo JSON, ne calcola il math.floor e restituisce il risultato.

1. Crea una directory denominata floor e passa a quella directory:

   mkdir ~/floor
   cd ~/floor

2. Crea un file di testo con il nome app.py che contenga quanto segue. Codice Python:

   import json
   import logging
   import os
   import math
   
   from flask import Flask, request
   
   app = Flask(__name__)
   
   
   @app.route('/', methods=['POST'])
   def handle_post():
       content = json.loads(request.data)
       input = float(content['input'])
       return f"{math.floor(input)}", 200
   
   
   if __name__ != '__main__':
       # Redirect Flask logs to Gunicorn logs
       gunicorn_logger = logging.getLogger('gunicorn.error')
       app.logger.handlers = gunicorn_logger.handlers
       app.logger.setLevel(gunicorn_logger.level)
       app.logger.info('Service started...')
   else:
       app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=int(os.environ.get('PORT', 8080)))

3. Nella stessa directory, crea un elemento Dockerfile con i seguenti contenuti:

   # Use an official lightweight Python image.
   # https://hub.docker.com/_/python
   FROM python:3.7-slim
   
   # Install production dependencies.
   RUN pip install Flask gunicorn
   
   # Copy local code to the container image.
   WORKDIR /app
   COPY . .
   
   # Run the web service on container startup. Here we use the gunicorn
   # webserver, with one worker process and 8 threads.
   # For environments with multiple CPU cores, increase the number of workers
   # to be equal to the cores available.
   CMD exec gunicorn --bind 0.0.0.0:8080 --workers 1 --threads 8 app:app

4. Crea un repository standard di Artifact Registry in cui puoi archiviare la tua immagine container Docker:

   gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \
       --repository-format=docker \
       --location=${REGION}

   Sostituisci REPOSITORY con un nome univoco per repository Git.

5. Crea l'immagine container:

   export SERVICE_NAME=floor
   gcloud builds submit --tag ${REGION}-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}

6. Eseguire il deployment dell'immagine container in Cloud Run, assicurandosi che venga accetta chiamate autenticate:

   gcloud run deploy ${SERVICE_NAME} \
       --image ${REGION}-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}:latest \
       --no-allow-unauthenticated

Quando viene visualizzato l'URL del servizio, il deployment è completato. Dovrai specificare questo URL quando aggiorni la definizione del flusso di lavoro.

connetti il servizio Cloud Run nel flusso di lavoro

Aggiorna il flusso di lavoro esistente e specifica l'URL per Cloud Run completamente gestito di Google Cloud.

1. Modifica il file di origine per il flusso di lavoro e sostituiscilo con quanto segue contenuti:

   - randomgen_function:
       call: http.get
       args:
           url: RANDOMGEN_FUNCTION_URL
       result: randomgen_result
   - multiply_function:
       call: http.post
       args:
           url: MULTIPLY_FUNCTION_URL
           body:
               input: ${randomgen_result.body.random}
       result: multiply_result
   - log_function:
       call: http.get
       args:
           url: https://api.mathjs.org/v4/
           query:
               expr: ${"log(" + string(multiply_result.body.multiplied) + ")"}
       result: log_result
   - floor_function:
       call: http.post
       args:
           url: CLOUD_RUN_SERVICE_URL
           auth:
               type: OIDC
           body:
               input: ${log_result.body}
       result: floor_result
   - create_output_map:
       assign:
         - outputMap:
             randomResult: ${randomgen_result}
             multiplyResult: ${multiply_result}
             logResult: ${log_result}
             floorResult: ${floor_result}
   - return_output:
       return: ${outputMap}
   

   • Sostituisci RANDOMGEN_FUNCTION_URL con l'URL del tuo Funzione randomgen.
   • Sostituisci MULTIPLY_FUNCTION_URL con l'URL della funzione multiply.
   • Sostituisci CLOUD_RUN_SERVICE_URL con URL del servizio Cloud Run.

   Questa operazione connette il servizio Cloud Run nel flusso di lavoro. Tieni presente che la chiave auth garantisce che un token di autenticazione venga passato nella chiamata al servizio Cloud Run. Per saperne di più, consulta Eseguire richieste autenticate da un flusso di lavoro.

2. Esegui il deployment del flusso di lavoro modificato:

   gcloud workflows deploy WORKFLOW_NAME \
       --source=workflow.yaml

3. Esegui il flusso di lavoro finale:

   gcloud workflows run WORKFLOW_NAME

   L'output dovrebbe essere simile al seguente:

   result: '{"Floor":{"body":"4","code":200
     ...
     "Log":{"body":"4.02535169073515","code":200
     ...
     "Multiply":{"body":{"multiplied":56},"code":200
     ...
     "Random":{"body":{"random":28},"code":200
     ...
   startTime: '2023-11-13T21:22:56.782669001Z'
   state: SUCCEEDED
   

Complimenti! Hai eseguito il deployment ed eseguito un flusso di lavoro che connette una serie di servizi.

Per creare flussi di lavoro più complessi utilizzando espressioni, salti condizionali, codifica o decodifica Base64, sottoflussi e altro ancora, consulta la documentazione di riferimento sulla sintassi dei flussi di lavoro e la panoramica della libreria standard.

Esegui la pulizia

Se hai creato un nuovo progetto per questo tutorial, elimina il progetto. Se hai utilizzato un progetto esistente e vuoi conservarlo senza le modifiche aggiunte in questo tutorial, elimina le risorse create per il tutorial.

Elimina il progetto

Il modo più semplice per eliminare la fatturazione è eliminare il progetto che hai creato per il tutorial.

Per eliminare il progetto:

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Eliminare le risorse dei tutorial

• Elimina il servizio Cloud Run di cui hai eseguito il deployment in questo tutorial.

• Elimina il flusso di lavoro che hai creato in questo tutorial.

• Eliminare l'immagine container da Artifact Registry.

• Elimina il repository Artifact Registry.

• Rimuovi le configurazioni predefinite di Google Cloud CLI che hai aggiunto durante la configurazione del tutorial:

  gcloud config unset functions/region
  gcloud config unset run/region
  gcloud config unset workflows/location
  gcloud config unset project

Passaggi successivi

• Scopri di più su Workflows
• Riferimento per la sintassi di Workflows