Questo tutorial mostra come utilizzare Workflows per collegare una serie di servizi. Collegando due servizi HTTP pubblici con Cloud Functions (2nd gen), un'API REST esterna e un servizio Cloud Run privato, puoi creare un'applicazione serverless e flessibile.
Obiettivi
In questo tutorial utilizzerai Google Cloud CLI per creare un singolo flusso di lavoro, connettendo un servizio alla volta:
- Esegui il deployment di due servizi Cloud Functions: la prima funzione genera un numero casuale, quindi lo passa alla seconda funzione che lo moltiplica.
- Utilizzando Workflows, puoi connettere le due funzioni HTTP. Esegue il flusso di lavoro e restituisce un risultato che viene poi passato a un'API esterna.
- Utilizzando Workflows, connetti un'API HTTP esterna che restituisce
log
per un numero specifico. Esegui il flusso di lavoro e restituisci un risultato che viene quindi passato a un servizio Cloud Run. - Esegui il deployment di un servizio Cloud Run che consente solo l'accesso autenticato. Il servizio restituisce
math.floor
per un determinato numero. - Con Workflows, connetti il servizio Cloud Run, esegui l'intero flusso di lavoro e restituisci un risultato finale.
Il seguente diagramma mostra sia una panoramica del processo sia una visualizzazione del flusso di lavoro finale:
Costi
In questo documento utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:
Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto,
utilizza il Calcolatore prezzi.
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.
- 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.
- Install the Google Cloud CLI.
-
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
-
Create or select a Google Cloud 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.
-
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Artifact Registry, Cloud Build, Cloud 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 - Install the Google Cloud CLI.
-
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
-
Create or select a Google Cloud 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.
-
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Artifact Registry, Cloud Build, Cloud 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 - Aggiorna i componenti di Google Cloud CLI:
gcloud components update
- Se esegui comandi all'interno di Cloud Shell, hai già eseguito l'autenticazione con gcloud CLI. In caso contrario, accedi utilizzando il tuo account:
gcloud auth login
- Imposta la località 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 località supportata di Workflows scelta da te. -
Se sei l'autore del progetto, ti viene concesso il ruolo Proprietario di base (
roles/owner
). Per impostazione predefinita, questo ruolo Identity and Access Management (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, le autorizzazioni richieste devono essere concesse per il 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 la pagina Ruoli e autorizzazioni per la destinazione dell'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 progetto (
roles/resourcemanager.projectIamAdmin
) -
Utente account di servizio (
roles/iam.serviceAccountUser
) -
Service Usage Consumer (
roles/serviceusage.serviceUsageConsumer
) -
Amministratore Storage (
roles/storage.admin
) -
Workflows Editor (
roles/workflows.editor
) (Editor flussi di lavoro)
Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso.
Potresti anche essere in grado di ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.
-
Editor Cloud Build (
Esegui il deployment del primo servizio Cloud Functions
Dopo aver ricevuto una richiesta HTTP, questa funzione HTTP genera un numero casuale compreso tra 1 e 100, quindi restituisce il numero in formato JSON.
Crea una directory denominata
randomgen
e passa alla directory:mkdir ~/randomgen cd ~/randomgen
Crea un file di testo con il nome
main.py
contenente il seguente codice Python:Per supportare una dipendenza su Flask per l'elaborazione HTTP, crea un file di testo per il gestore di pacchetti pip. Assegna il nome file
requirements.txt
e aggiungi quanto segue:Crea un account di servizio per consentire a Workflows di utilizzare:
export SERVICE_ACCOUNT=workflows-sa gcloud iam service-accounts create ${SERVICE_ACCOUNT}
Per consentire all'account di servizio di chiamare i servizi Cloud Run autenticati, concedi il ruolo
run.invoker
all'account di servizio Workflows:gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \ --member "serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT}@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \ --role "roles/run.invoker"
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 utilizzare l'interfaccia Cloud Functions nella console Google Cloud per eseguire il deployment della funzione.
Dopo il deployment della funzione
randomgen
, puoi confermare la proprietàhttpsTrigger.url
:gcloud functions describe randomgen-function \ --gen2 \ --format="value(serviceConfig.uri)"
Salva l'URL. Dovrai aggiungerlo al file di origine del flusso di lavoro negli esercizi successivi.
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 in modo casuale.
Esegui il deployment del secondo servizio Cloud Functions
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.
Torna alla tua home directory:
cd ~
Crea una directory denominata
multiply
e passa alla directory:mkdir ~/multiply cd ~/multiply
Crea un file di testo con il nome
main.py
contenente il seguente codice Python:Per supportare una dipendenza su Flask per l'elaborazione HTTP, crea un file di testo per il gestore di pacchetti pip. Assegna il nome file
requirements.txt
e aggiungi quanto segue: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 utilizzare l'interfaccia di Cloud Functions nella console Google Cloud per eseguire il deployment della funzione.
Dopo il deployment della funzione
multiply
, puoi confermare la proprietàhttpsTrigger.url
:gcloud functions describe multiply-function \ --gen2\ --format="value(serviceConfig.uri)"
Salva l'URL. Dovrai aggiungerlo al file di origine del flusso di lavoro negli esercizi successivi.
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 Functions in un flusso di lavoro
Un flusso di lavoro è composto da una serie di passaggi descritti utilizzando la sintassi Workflows, che può essere scritta in formato YAML o JSON. Questa è la definizione del flusso di lavoro. Per una spiegazione dettagliata, consulta la pagina Riferimento per la sintassi.
Torna alla tua home directory:
cd ~
Crea un file di testo con il nome
workflow.yaml
che include i seguenti 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 della funzionerandomgen
. - Sostituisci
MULTIPLY_FUNCTION_URL
con l'URL della funzionemultiply
.
Questo file di origine collega le due funzioni HTTP e restituisce un risultato finale.
- Sostituisci
Dopo aver creato il flusso di lavoro, puoi eseguirne il deployment, in modo che sia pronto per l'esecuzione.
gcloud workflows deploy WORKFLOW_NAME \ --source=workflow.yaml
Sostituisci
WORKFLOW_NAME
con un nome per il flusso di lavoro.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 rapida scalabilità di Workflows consente un numero elevato di esecuzioni simultanee.
Dopo l'esecuzione del 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 ...
Connetti un servizio REST pubblico nel flusso di lavoro
Aggiorna il flusso di lavoro esistente e connetti un'API REST pubblica (math.js) in grado di valutare le espressioni matematiche. Ad esempio,
curl https://api.mathjs.org/v4/?'expr=log(56)'
.
Tieni presente che, poiché hai eseguito il deployment del flusso di lavoro, puoi modificarlo anche tramite la pagina Flussi di lavoro nella console Google Cloud.
Modifica il file di origine per il flusso di lavoro e sostituiscilo con il seguente contenuto:
- 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: ${log_result}
- Sostituisci
RANDOMGEN_FUNCTION_URL
con l'URL della funzionerandomgen
. - Sostituisci
MULTIPLY_FUNCTION_URL
con l'URL della funzionemultiply
.
Questo collega il servizio REST esterno ai servizi Cloud Functions e restituisce un risultato finale.
- Sostituisci
Esegui il deployment del flusso di lavoro modificato:
gcloud workflows deploy WORKFLOW_NAME \ --source=workflow.yaml
esegui il deployment di un servizio Cloud Run
Esegui il deployment di un servizio Cloud Run che, dopo aver ricevuto una richiesta HTTP, estrae input
dal corpo JSON, calcola il relativo valore math.floor
e restituisce il risultato.
Crea una directory denominata
floor
e passa alla directory:mkdir ~/floor cd ~/floor
Crea un file di testo con il nome
app.py
contenente il seguente codice Python:Nella stessa directory, crea un
Dockerfile
con i seguenti contenuti:Crea un repository standard Artifact Registry in cui puoi archiviare la tua immagine container Docker:
gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \ --repository-format=docker \ --location=${REGION}
Sostituisci
REPOSITORY
con un nome univoco per il repository.Crea l'immagine container:
export SERVICE_NAME=floor gcloud builds submit --tag ${REGION}-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}
Esegui il deployment dell'immagine container su Cloud Run, assicurandoti che accetti solo chiamate autenticate:
gcloud run deploy ${SERVICE_NAME} \ --image ${REGION}-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}:latest \ --no-allow-unauthenticated
Quando vedi l'URL del servizio, il deployment è completo. Dovrai specificare questo URL durante l'aggiornamento della 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 il servizio Cloud Run.
Modifica il file di origine per il flusso di lavoro e sostituiscilo con il seguente contenuto:
- 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 della funzionerandomgen
. - Sostituisci
MULTIPLY_FUNCTION_URL
con l'URL della funzionemultiply
. - Sostituisci
CLOUD_RUN_SERVICE_URL
con l'URL del tuo servizio Cloud Run.
Ciò connette il servizio Cloud Run nel flusso di lavoro. Tieni presente che la chiave
auth
assicura che venga passato un token di autenticazione nella chiamata al servizio Cloud Run. Per ulteriori informazioni, consulta Effettuare richieste autenticate da un flusso di lavoro.- Sostituisci
Esegui il deployment del flusso di lavoro modificato:
gcloud workflows deploy WORKFLOW_NAME \ --source=workflow.yaml
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 e l'esecuzione di un flusso di lavoro che connette tra loro una serie di servizi.
Per creare flussi di lavoro più complessi utilizzando espressioni, salti condizionali, codifica o decodifica Base64, flussi di lavoro secondari e altro ancora, consulta il riferimento sulla sintassi di Workflows 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:
- In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
- In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
- In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.
Elimina risorse tutorial
Elimina il servizio Cloud Run di cui hai eseguito il deployment in questo tutorial.
Elimina il flusso di lavoro creato in questo tutorial.
Elimina l'immagine container da 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