Cloud Functions は、Cloud Run functions という名称になりました。詳細については、Cloud Run functions のブログ投稿をご覧ください。

Workflows のチュートリアル

このチュートリアルでは、Workflows を使用して一連のサービスをリンクする方法について説明します。2 つのパブリック HTTP サービス（Cloud Run functions を使用）、外部 REST API、プライベート Cloud Run サービスを接続すると、柔軟でサーバーレスなアプリケーションを作成できます。

目標

このチュートリアルでは、Google Cloud CLI を使用して単一のワークフローを作成します。ここでは、一度に 1 つのサービスに接続します。

2 つの Cloud Run functions サービスをデプロイします。最初の関数で乱数を生成し、2 番目の関数で渡された数値を乗算します。
Workflows を使用して 2 つの HTTP 関数を接続します。ワークフローを実行し、結果を返して外部 API に渡します。
Workflows を使用して、指定された数値の log を返す外部 HTTP API を接続します。ワークフローを実行し、結果を返して Cloud Run サービスに渡します。
認証されたアクセスのみを許可する Cloud Run サービスをデプロイします。サービスは、指定された数値の math.floor を返します。
Workflows を使用して Cloud Run サービスに接続し、ワークフロー全体を実行して最終結果を返します。

次の図は、プロセスの概要と、最終的なワークフローを可視化したものを示しています。

費用

このドキュメントでは、Google Cloud の次の課金対象のコンポーネントを使用します。

料金計算ツールを使うと、予想使用量に基づいて費用の見積もりを生成できます。新しい Google Cloud ユーザーは無料トライアルをご利用いただける場合があります。

始める前に

組織で定義されているセキュリティの制約により、次の手順を完了できない場合があります。トラブルシューティング情報については、制約のある Google Cloud 環境でアプリケーションを開発するをご覧ください。

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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 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

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 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

Google Cloud CLI のコンポーネントを更新します。
```
gcloud components update
```

Cloud Shell 内でコマンドを実行している場合は、gcloud CLI ですでに認証されています。それ以外の場合は、ご自分のアカウントでログインします。
```
gcloud auth login
```

このチュートリアルで使用するデフォルトのロケーションを設定します。

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}

REGION は、サポートされている任意の Workflows のロケーションに置き換えます。

プロジェクト作成者には、オーナーロール（roles/owner）が付与されます。デフォルトでは、この Identity and Access Management（IAM）ロールには、ほとんどの Google Cloud リソースへの完全アクセス権に必要な権限が含まれており、この手順は省略できます。

プロジェクト作成者でない場合は、プロジェクトで適切なプリンシパルに必要な権限を付与する必要があります。プリンシパルは Google アカウント（エンドユーザーの場合）やサービスアカウント（アプリケーションとコンピューティングワークロードの場合）になることもあります。詳細については、イベントの宛先のロールと権限のページをご覧ください。
必要な権限

チュートリアルを完了するために必要な権限を取得するには、プロジェクトに対して次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。
- Cloud Build 編集者（roles/cloudbuild.builds.editor）
- Cloud Functions デベロッパー（roles/cloudfunctions.developer）
- Cloud Run 管理者（roles/run.admin）
- サービスアカウントの作成（roles/iam.serviceAccountCreator）
- プロジェクト IAM 管理者（roles/resourcemanager.projectIamAdmin）
- サービスアカウントユーザー（roles/iam.serviceAccountUser）
- Service Usage ユーザー（roles/serviceusage.serviceUsageConsumer）
- ストレージ管理者（roles/storage.admin）
- ワークフロー編集者（roles/workflows.editor）
ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセス権を管理するをご覧ください。

必要な権限は、カスタムロールや他の事前定義ロールから取得することもできます。

注: IAM の基本ロールに、チュートリアルを完了するための権限も含まれている場合があります。本番環境では基本ロールを付与すべきではありません。基本ロールは、開発環境またはテスト環境で付与してください。

最初の Cloud Run functions サービスをデプロイする

HTTP リクエストを受信すると、この HTTP 関数は 1～100 の間の乱数を生成し、その数値を JSON 形式で返します。

randomgen という名前のディレクトリを作成し、そのディレクトリに移動します。
```
mkdir ~/randomgen
cd ~/randomgen
```

次の Python コードを含むテキストファイルを main.py というファイル名で作成します。

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)

HTTP 処理用の Flask への依存関係をサポートするには、pip パッケージ管理システム用のテキストファイルを作成します。ファイル名を requirements.txt にして、以下を追加します。
```
flask>=1.0.2
functions-framework==3.0.0
```

Workflows が使用するサービスアカウントを作成します。

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

サービスアカウントが認証済みの Cloud Run サービスを呼び出すことができるようにするには、Workflows サービスアカウントに run.invoker ロールを付与します。
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member "serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT}@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role "roles/run.invoker"
```
HTTP トリガーを使用して関数をデプロイし、未認証アクセスを許可します。
```
gcloud functions deploy randomgen-function \
    --gen2 \
    --runtime python310 \
    --entry-point=randomgen \
    --trigger-http \
    --allow-unauthenticated
```
関数のデプロイには数分かかる場合があります。また、Google Cloud コンソールで Cloud Run functions のインターフェースを使用して関数をデプロイできます。

randomgen 関数がデプロイされたら、httpsTrigger.url プロパティを確認できます。

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

URL を保存します。これは、後半の演習でワークフローのソースファイルに追加する必要があります。
次の curl コマンドを使用して、この関数を試すことができます。
```
curl $(gcloud functions describe randomgen-function \
    --gen2 \
    --format="value(serviceConfig.uri)")
```
数値がランダムに生成され、返されます。

2 つ目の Cloud Run functions サービスをデプロイする

HTTP リクエストを受信すると、この HTTP 関数は JSON 本文から input を抽出し、2 を乗算して、結果を JSON 形式で返します。

ホームディレクトリに戻ります。
```
cd ~
```
multiply という名前のディレクトリを作成し、そのディレクトリに移動します。
```
mkdir ~/multiply
cd ~/multiply
```

次の Python コードを含むテキストファイルを main.py というファイル名で作成します。

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)

HTTP 処理用の Flask への依存関係をサポートするには、pip パッケージ管理システム用のテキストファイルを作成します。ファイル名を requirements.txt にして、以下を追加します。
```
flask>=1.0.2
functions-framework==3.0.0
```
HTTP トリガーを使用して関数をデプロイし、未認証アクセスを許可します。
```
gcloud functions deploy multiply-function \
    --gen2 \
    --runtime python310 \
    --entry-point=multiply \
    --trigger-http \
    --allow-unauthenticated
```
関数のデプロイには数分かかる場合があります。また、Google Cloud コンソールで Cloud Run functions のインターフェースを使用して関数をデプロイできます。

multiply 関数がデプロイされたら、httpsTrigger.url プロパティを確認できます。

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

URL を保存します。これは、後半の演習でワークフローのソースファイルに追加する必要があります。

次の curl コマンドを使用して、この関数を試すことができます。

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

数値 10 が返されます。

ワークフローで 2 つの Cloud Run functions サービスを接続する

ワークフローは、ワークフロー構文で記述された一連のステップで構成され、YAML 形式または JSON 形式のいずれでも記述できます。これがワークフローの定義です。詳細な説明については、構文リファレンスのページをご覧ください。

ホームディレクトリに戻ります。
```
cd ~
```
次の内容を含むテキストファイルを workflow.yaml という名前で作成します。
```
- 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}
```
- RANDOMGEN_FUNCTION_URL は、randomgen 関数の URL に置き換えます。
- MULTIPLY_FUNCTION_URL は、multiply 関数の URL に置き換えます。
このソースファイルにより、2 つの HTTP 関数がリンクされ、最終結果が返されます。

注: 認証された呼び出しのみを受け入れる Cloud Run functions にリクエストを行うには、OIDC を使用して認証を行います。詳細については、ワークフローから認証済みリクエストを行うをご覧ください。
ワークフローを作成したら、デプロイして実行の準備ができます。
```
gcloud workflows deploy WORKFLOW_NAME \
    --source=workflow.yaml
```
WORKFLOW_NAME は、ワークフローの名前に置き換えます。
ワークフローを実行します。
```
gcloud workflows run WORKFLOW_NAME
```
実行とは、ワークフローの定義に含まれるロジックを 1 回だけ実行することです。すべてのワークフローの実行は独立しており、Workflows の迅速なスケーリングにより、多数の同時実行が可能になります。

ワークフローの実行後、出力は次のようになります。
```
result: '{"body":{"multiplied":120},"code":200,"headers":{"Alt-Svc":"h3-29=\":443\";
...
startTime: '2021-05-05T14:17:39.135251700Z'
state: SUCCEEDED
...
```

ワークフローでパブリック REST サービスを接続する

既存のワークフローを更新し、数式を評価できるパブリック REST API（math.js）を接続します。例: curl https://api.mathjs.org/v4/?'expr=log(56)'。

ワークフローをデプロイしたため、Google Cloud コンソールの [ワークフロー] ページからワークフローを編集することもできます。

ワークフローのソースファイルを編集し、次の内容で置き換えます。

- 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}

RANDOMGEN_FUNCTION_URL は、randomgen 関数の URL に置き換えます。
MULTIPLY_FUNCTION_URL は、multiply 関数の URL に置き換えます。

これにより、外部 REST サービスが Cloud Run functions サービスにリンクされ、最終結果が返されます。

変更されたワークフローをデプロイします。

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

Cloud Run サービスをデプロイする

HTTP リクエストを受信後に JSON 本文から input を抽出してその math.floor を計算し、結果を返す Cloud Run サービスをデプロイします。

floor という名前のディレクトリを作成し、そのディレクトリに移動します。
```
mkdir ~/floor
cd ~/floor
```

次の Python コードを含むテキストファイルを app.py というファイル名で作成します。

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)))

同じディレクトリに、次の内容の Dockerfile を作成します。

# 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

Docker コンテナイメージを保存できる Artifact Registry 標準リポジトリを作成します。
```
gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \
    --repository-format=docker \
    --location=${REGION}
```
REPOSITORY は、リポジトリの一意の名前に置き換えます。

コンテナイメージをビルドします。

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

コンテナイメージを Cloud Run にデプロイし、認証された呼び出しのみが受け入れられるようにします。

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

サービス URL が表示されたら、デプロイは完了しています。ワークフロー定義を更新するときに、この URL を指定する必要があります。

ワークフローで Cloud Run サービスを接続する

既存のワークフローを更新して、Cloud Run サービスの URL を指定します。

ワークフローのソースファイルを編集し、次の内容で置き換えます。

- 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}

RANDOMGEN_FUNCTION_URL は、randomgen 関数の URL に置き換えます。
MULTIPLY_FUNCTION_URL は、multiply 関数の URL に置き換えます。
CLOUD_RUN_SERVICE_URL は、Cloud Run サービス URL に置き換えます。

これにより、ワークフローで Cloud Run サービスが接続されます。auth キーを使用すると、Cloud Run サービスの呼び出しで認証トークンが渡されます。詳細については、ワークフローから認証済みリクエストを行うをご覧ください。

変更されたワークフローをデプロイします。

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

最終ワークフローを実行します。

gcloud workflows run WORKFLOW_NAME

出力は次のようになります。

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

これで完了です。一連のサービスを接続するワークフローのデプロイと実行が完了しました。

式、条件付きジャンプ、Base64 エンコードまたはデコード、サブワークフローなどを使用して複雑なワークフローを作成するには、Workflows 構文リファレンスと標準ライブラリの概要をご覧ください。

クリーンアップ

このチュートリアル用に新規プロジェクトを作成した場合は、そのプロジェクトを削除します。既存のプロジェクトを使用し、このチュートリアルでの変更を加えずに残す場合は、チュートリアル用に作成したリソースを削除します。

プロジェクトを削除する

課金をなくす最も簡単な方法は、チュートリアル用に作成したプロジェクトを削除することです。

プロジェクトを削除するには:

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

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

チュートリアルリソースを削除する

このチュートリアルでデプロイした Cloud Run サービスを削除します。
このチュートリアルで作成したワークフローを削除します。
Artifact Registry からコンテナイメージを削除します。
Artifact Registry リポジトリを削除します。

チュートリアルを設定したときに追加した Google Cloud CLI のデフォルト構成を削除します。

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