Google Kubernetes Engine で Django を実行する

GKE で実行される Django アプリは、トラフィックに応じて動的にスケーリングされます。

このチュートリアルは、Django ウェブ開発の知識があることを前提としています。Django 開発を初めて使用する場合は、続行する前に最初の Django アプリを作成するを実施することをおすすめします。

このチュートリアルでは Django について具体的に説明しますが、このデプロイプロセスは Wagtail や Django CMS などの他の Django ベースのフレームワークでも使用できます。

また、Docker もインストールする必要があります。

目標

このチュートリアルの内容は次のとおりです。

Cloud SQL データベースを作成して接続する。
Kubernetes Secret 値を作成して使用する。
Google Kubernetes Engine に Django アプリをデプロイする。

料金

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Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

Cloud SQL, GKE and Compute Engine API を有効にします。

API を有効にする

Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

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Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

Cloud SQL, GKE and Compute Engine API を有効にします。

API を有効にする

Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

環境を準備する

サンプルアプリのクローンを作成する

Django サンプルアプリのコードは、GitHub の GoogleCloudPlatform/python-docs-samples リポジトリにあります。

ZIP ファイルとしてサンプルをダウンロードして展開するか、ローカルマシンにリポジトリのクローンを作成します。
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
```

サンプルコードのあるディレクトリに移動します。

Linux / macOS

cd python-docs-samples/kubernetes_engine/django_tutorial

Windows

cd python-docs-samples\kubernetes_engine\django_tutorial

Python の設定を確認する

このチュートリアルでは、Python を使用してサンプルアプリケーションをマシン上で実行します。サンプルコードでは依存関係もインストールする必要があります。

詳細については、Python 開発環境ガイドをご覧ください。

Python のバージョンが 3.7 以降であることを確認します。
```
 python -V
```
Python 3.7.3 以上が表示される必要があります。

注: バージョン番号が「2」で始まる場合は、python ではなく、python3 を実行する必要があります。この場合、python コマンドの実行時には、必ず選択した Python インストールを参照してください。

Python 仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。

Linux / macOS

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

Windows

python -m venv env
venv\scripts\activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

ローカルマシンから Cloud SQL Auth プロキシをダウンロードして Cloud SQL に接続する

デプロイされると、アプリは Google Kubernetes Engine 環境に組み込まれている Cloud SQL Auth プロキシを使用して Cloud SQL インスタンスと通信します。ただし、アプリをローカルでテストするには、プロキシのローカルコピーを開発環境にインストールして使用する必要があります。詳しくは、Cloud SQL Auth プロキシガイドをご覧ください。

Cloud SQL Auth プロキシは、Cloud SQL API を使用して SQL インスタンスとやり取りします。これを行うには、gcloud でアプリケーションの認証を行う必要があります。

API の認証情報を取得して認証します。
```
gcloud auth application-default login
```
Cloud SQL Auth プロキシをダウンロードしてローカルマシンにインストールします。
Linux 64 ビット
1. Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードします。
```
wget https://dl.google.com/cloudsql/cloud_sql_proxy.linux.amd64 -O cloud_sql_proxy
```
2. Cloud SQL Auth Proxy を動作可能にします。
```
chmod +x cloud_sql_proxy
```
Linux 32 ビット
1. Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードします。
```
wget https://dl.google.com/cloudsql/cloud_sql_proxy.linux.386 -O cloud_sql_proxy
```
2. wget コマンドが見つからない場合は、sudo apt-get install wget を実行してダウンロードコマンドを繰り返します。
3. Cloud SQL Auth Proxy を動作可能にします。
```
chmod +x cloud_sql_proxy
```
macOS 64 ビット
1. Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードします。
```
curl -o cloud_sql_proxy https://dl.google.com/cloudsql/cloud_sql_proxy.darwin.amd64
```
2. Cloud SQL Auth Proxy を動作可能にします。
```
chmod +x cloud_sql_proxy
```
macOS 32 ビット
1. Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードします。
```
curl -o cloud_sql_proxy https://dl.google.com/cloudsql/cloud_sql_proxy.darwin.386
```
2. Cloud SQL Auth Proxy を動作可能にします。
```
chmod +x cloud_sql_proxy
```
Mac M1
1. Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードします。
```
  curl -o cloud_sql_proxy https://dl.google.com/cloudsql/cloud_sql_proxy.darwin.arm64
  
```
2. Cloud SQL Auth Proxy を動作可能にします。
```
  chmod +x cloud_sql_proxy
  
```
Windows 64 ビット
https://dl.google.com/cloudsql/cloud_sql_proxy_x64.exe を右クリックして [名前を付けてリンク先を保存] を選択し、Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードします。ファイル名を cloud_sql_proxy.exe に変更します。

Windows 32 ビット
https://dl.google.com/cloudsql/cloud_sql_proxy_x86.exe を右クリックして [名前を付けてリンク先を保存] を選択し、Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードします。ファイル名を cloud_sql_proxy.exe に変更します。
Cloud SQL Auth Proxy Docker イメージ
便宜上、Cloud SQL Auth プロキシを含む複数のコンテナイメージは、GitHub で Cloud SQL Auth プロキシリポジトリから入手できます。次のコマンドを使用して、最新のイメージをローカルマシンに Docker で pull できます。
```
docker pull gcr.io/cloudsql-docker/gce-proxy:1.30.1
```
その他の OS
ここに記載されていないその他のオペレーティングシステムの場合は、ソースから Cloud SQL Auth Proxy をコンパイルできます。
ダウンロード先は、PATH の場所やホームディレクトリなど、一般的な場所に移動できます。これを行う場合は、チュートリアルの後半で Cloud SQL Auth プロキシを起動する際の cloud_sql_proxy コマンド使用時に、選択したロケーションを必ず参照してください。

バッキングサービスを作成する

このチュートリアルでは、さまざまな Google Cloud サービスを使用して、デプロイ済みの Django プロジェクトをサポートするデータベース、メディアストレージ、シークレットストレージを準備します。これらのサービスは、特定のリージョンにデプロイされます。サービス間の効率を高めるために、すべてのサービスを同じリージョンにデプロイすることをおすすめします。最も近いリージョンの詳細については、リージョン別に提供されるプロダクトをご覧ください。

Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスを設定する

Django は正式に複数のリレーショナルデータベースに対応していますが、PostgreSQL に最も対応しています。PostgreSQL は Cloud SQL でサポートされているため、このチュートリアルではそのようなタイプのデータベースを使用します。

次のセクションでは、アプリ用の PostgreSQL インスタンス、データベース、データベースユーザーの作成について説明します。

PostgreSQL インスタンスを作成します。
Console
1. Cloud Console で、[Cloud SQL インスタンス] ページに移動します。
  
  Cloud SQL インスタンスページに移動
2. [インスタンスを作成] をクリックします。
3. [PostgreSQL] をクリックします。
4. [インスタンス ID] フィールドに「INSTANCE_NAME」と入力します。
5. postgres ユーザーのパスワードを入力します。
6. 他のフィールドはデフォルト値を使用します。
7. [作成] をクリックします。
インスタンスの作成と使用準備が完了するまでに数分かかります。
gcloud
- PostgreSQL インスタンスを作成します。
```
gcloud sql instances create INSTANCE_NAME \
    --project PROJECT_ID \
    --database-version POSTGRES_13 \
    --tier db-f1-micro \
    --region REGION
```
以下を置き換えます。
- INSTANCE_NAME: Cloud SQL インスタンス名
- PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID
- REGION: Google Cloud リージョン
インスタンスの作成と使用準備が完了するまでに数分かかります。
作成したインスタンス内に、データベースを作成します。
Console
1. インスタンスページで、[データベース] タブに移動します。
2. [データベースを作成] をクリックします。
3. [データベース名] ダイアログで「DATABASE_NAME」と入力します。
4. [作成] をクリックします。
gcloud
- 最近作成したインスタンス内にデータベースを作成します。
```
gcloud sql databases create DATABASE_NAME \
    --instance INSTANCE_NAME
```
  DATABASE_NAME を、このインスタンス内のデータベースの名前に置き換えます。
データベースユーザーを作成するには:

注: この方法で作成したユーザーには、追加のデータベース権限が付与されます。別の方法については、データベースユーザーの権限を制限するをご覧ください。
Console
1. インスタンスページで、[ユーザー] タブに移動します。
2. [ユーザーアカウントを追加] をクリックします。
3. [ユーザーアカウントをインスタンスに追加] ダイアログの [組み込みアルゴリズム] で次の操作を行います。
4. DATABASE_USERNAME というユーザー名を入力します。
5. DATABASE_PASSWORD というパスワードを入力します。
6. [追加] をクリックします。
gcloud
- 最近作成したインスタンス内にデータベースを作成します。
```
gcloud sql users create DATABASE_USERNAME \
    --instance INSTANCE_NAME \
    --password DATABASE_PASSWORD
```
  PASSWORD を安全なパスワードに置き換えます。

サービスアカウントを作成する

プロキシには、Cloud SQL インスタンスに対する編集者の権限を持つサービスアカウントが必要です。サービスアカウントの詳細については、Google Cloud 認証の概要をご覧ください。

Compute Engine から接続する場合は、VM に Cloud SQL Admin API を使用して接続するための適切な scope があることを確認してください。

次のいずれかのアクセススコープを持つようにサービスアカウントを構成します。

https://www.googleapis.com/auth/sqlservice.admin
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

Cloud Console で [サービスアカウント] ページに移動します。
[サービスアカウント] に移動
Cloud SQL インスタンスを含むプロジェクトを選択します。
[サービスアカウントを作成] をクリックします。
[サービスアカウント名] フィールドに、サービスアカウントのわかりやすい名前を入力します。
[サービスアカウント ID] を一意のわかりやすい値に変更し、[作成して続行] をクリックします。
[ロールを選択] フィールドをクリックして、以下のいずれかのロールを選択します。
- [Cloud SQL] > [Cloud SQL クライアント]
- [Cloud SQL] > [Cloud SQL 編集者]
- [Cloud SQL] > [Cloud SQL 管理者]
[完了] をクリックして、サービスアカウントの作成を完了します。
新しいサービスアカウントの操作メニューをクリックし、[鍵を管理] を選択します。
[鍵を追加] プルダウンメニューをクリックして、[新しい鍵を作成] をクリックします。
鍵のタイプが JSON であることを確認し、[作成] をクリックします。
秘密鍵ファイルがマシンにダウンロードされます。秘密鍵ファイルは、別の場所に移動できます。安全な場所に鍵ファイルを保管してください。

データベースを構成する

データベースにアクセスするための環境変数を設定するには、次のコマンドを使用します。これらの環境変数はローカルテストに使用されます。

Linux / macOS

export DATABASE_NAME=DATABASE_NAME
export DATABASE_USER=DATABASE_USERNAME
export DATABASE_PASSWORD=DATABASE_PASSWORD

Windows

set DATABASE_USER=DATABASE_USERNAME
set DATABASE_PASSWORD=DATABASE_PASSWORD

GKE の構成を設定する

このアプリケーションは、polls という名前の単一の Kubernetes 構成で表されます。polls.yaml で、<your-project-id> を実際の Google Cloud プロジェクト ID （PROJECT_ID）に置き換えます。

次のコマンドを実行して、connectionName の値をメモします。

gcloud sql instances describe INSTANCE_NAME --format "value(connectionName)"

polls.yaml ファイルで、<your-cloudsql-connection-string> を connectionName 値に置き換えます。

ローカルコンピュータでアプリを実行する

バッキングサービスを設定したら、パソコン上でアプリを実行できます。この設定により、ローカルでの開発、スーパーユーザーの作成、データベース移行の適用が可能になります。

別のターミナルで Cloud SQL Auth プロキシを起動します。
Linux / macOS
```
./cloud_sql_proxy -instances="PROJECT_ID:REGION:INSTANCE_NAME"=tcp:5432
```
Windows
```
cloud_sql_proxy.exe -instances="PROJECT_ID:REGION:INSTANCE_NAME"=tcp:5432
```
このステップで、ローカルパソコンから Cloud SQL インスタンスへのローカルテスト用接続が確立されます。ローカルでのアプリのテストが終了するまで、Cloud SQL Auth プロキシを実行したままにしてください。このプロセスを別のターミナルで実行すると、このプロセスの実行中も作業を継続できます。
新しいターミナルで、プロジェクト ID をローカルに設定します。
Linux / macOS
```
  export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
```
Windows
```
  set GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
```

Django の移行を実行してモデルとアセットを設定します。

python manage.py makemigrations
python manage.py makemigrations polls
python manage.py migrate
python manage.py collectstatic

Django ウェブサーバーを起動します。
```
python manage.py runserver
```
ブラウザで、http://localhost:8000 にアクセスします。

「Hello, world. You're at the polls index.」というテキストを含む簡単なウェブページが表示されます。コンピュータで実行されている Django ウェブサーバーは、サンプルアプリのページを配信します。
Ctrl/Cmd+C キーを押して、ローカルウェブサーバーを停止します。

Django 管理コンソールを使用する

Django の管理コンソールにログインするには、スーパーユーザーを作成する必要があります。データベースにはローカルにアクセスできるため、管理コマンドを実行できます。

スーパーユーザーを作成します。ユーザー名、メールアドレス、パスワードの入力を求められます。
```
python manage.py createsuperuser
```
ローカルウェブサーバーを起動します。
```
python manage.py runserver
```
ブラウザで、http://localhost:8000/admin にアクセスします。
createsuperuser の実行時に使用したユーザー名とパスワードで管理サイトにログインします。

GKE にアプリをデプロイする

アプリが Google Cloud にデプロイされると、Gunicorn サーバーが使用されます。Gunicorn は静的コンテンツを処理しないため、アプリは Cloud Storage を使用して静的コンテンツを処理します。

静的リソースの収集とアップロード

Cloud Storage バケットを作成して、一般公開します。

gsutil mb gs://PROJECT_ID_MEDIA_BUCKET
gsutil defacl set public-read gs://PROJECT_ID_MEDIA_BUCKET

すべての静的コンテンツをローカルで 1 つのフォルダにまとめます。
```
python manage.py collectstatic
```
静的コンテンツを Cloud Storage にアップロードします。
```
gsutil -m rsync -r ./static gs://PROJECT_ID_MEDIA_BUCKET/static
```
mysite/settings.py で、STATIC_URL の値を次の URL に設定します。[YOUR_GCS_BUCKET] は実際のバケット名に置き換えます。
```
http://storage.googleapis.com/PROJECT_ID_MEDIA_BUCKET/static/
```

GKE の設定

GKE を初期化するには、[クラスタ] ページに移動します。

[クラスタ] ページに移動

プロジェクトで初めて GKE を使用する場合は、[Kubernetes Engine is getting ready. This may take a minute or more] というメッセージが消えるまで待ちます。
GKE クラスタを作成します。
```
gcloud container clusters create polls \
  --scopes "https://www.googleapis.com/auth/userinfo.email","cloud-platform" \
  --num-nodes 4 --zone "us-central1-a"
```
「Project [PROJECT_ID] is not fully initialized with the default service accounts.」というエラーが表示されましたか。

GKE の初期化

エラーが表示された場合は、Google Cloud Console に移動してプロジェクトの GKE を初期化します。

[クラスタ] ページに移動

[Kubernetes Engine is getting ready. This can take a minute or more」というメッセージが消えるまで待ちます。
クラスタを作成したら、gcloud と統合されている kubectl コマンドラインツールを使用して、GKE クラスタとやり取りします。gcloud と kubectl は別々のツールであるため、kubectl が適切なクラスタとやり取りするように構成されていることを確認してください。
```
gcloud container clusters get-credentials polls --zone "us-central1-a"
```

Cloud SQL の設定

GKE アプリを Cloud SQL インスタンスに接続できるようにするには、いくつかのシークレットが必要です。1 つはインスタンスレベルのアクセス（接続）に必要となり、他の 2 つはデータベースアクセスに必要となります。この 2 つのレベルのアクセス制御の詳細については、インスタンスのアクセス制御をご覧ください。
1. インスタンスレベルのアクセス用のシークレットを作成するには、サービスアカウントの作成時にダウンロードした JSON サービスアカウントキーの場所（[PATH_TO_CREDENTIAL_FILE]）を指定します（サービスアカウントの作成を参照）。
```
kubectl create secret generic cloudsql-oauth-credentials \
  --from-file=credentials.json=[PATH_TO_CREDENTIAL_FILE]
```
2. データベースアクセスのシークレットを作成するには、Cloud SQL インスタンスの初期化の手順 2 で定義した SQL データベース、ユーザー名、パスワードを使用します。
```
kubectl create secret generic cloudsql \
  --from-literal=database=DATABASE_NAME \
  --from-literal=username=DATABASE_USERNAME \
  --from-literal=password=DATABASE_PASSWORD
```
Cloud SQL プロキシのパブリック Docker イメージを取得します。
```
docker pull b.gcr.io/cloudsql-docker/gce-proxy
```
Docker イメージをビルドします。<your-project-id> は実際のプロジェクト ID に置き換えます。
```
docker build -t gcr.io/PROJECT_ID/polls .
```
認証ヘルパーとして gcloud を使用するように Docker を構成します。これにより、イメージを Container Registry に push できます。
```
gcloud auth configure-docker
```
Docker イメージを push します。<your-project-id> を実際のプロジェクト ID に置き換えます。
```
docker push gcr.io/PROJECT_ID/polls
```
注: このコマンドを使用するには、Cloud Storage への書き込みアクセス権が必要です。このチュートリアルを Compute Engine のインスタンスで実行すると、Cloud Storage へのアクセス権は読み取り専用になる可能性があります。書き込みアクセス権を取得するには、サービスアカウントを作成し、インスタンスでサービスアカウントを使用して認証します。
GKE リソースを作成します。
```
kubectl create -f polls.yaml
```
注:事前のコマンドでのシークレット作成時に別の名前（cloudsql-oauth-credentialsおよびCloud SQL ）を使用した場合は、polls.yaml ファイルを更新して、これらの新しい名前に合わせる必要があります。

GKE にアプリをデプロイする

リソースを作成すると、クラスタ上に polls ポッドが 3 つ生成されます。ポッドのステータスを確認します。

kubectl get pods

ポッドのステータスが Running と表示されるまで数分待ちます。ポッドの準備ができていない場合や再起動が発生した場合は、特定のポッドのログを取得して問題を確認できます。[YOUR-POD-ID] は、前の kubectl get pods コマンドで返された出力の一部です。

kubectl logs [YOUR_POD_ID]

Google Cloud でアプリ実行を確認する

ポッドの準備ができたら、ロードバランサのパブリック IP アドレスを取得します。

kubectl get services polls

EXTERNAL-IP アドレスをメモしてブラウザで http://[EXTERNAL-IP] に移動し、Django ポーリングランディングページを表示して管理コンソールにアクセスします。

コードを理解する

サンプルアプリケーション

Django サンプルアプリは、Django の標準ツールを使用して作成されています。次のコマンドは、プロジェクトとアンケートアプリを作成します。

django-admin startproject mysite
python manage.py startapp polls

ベースビュー、モデル、ルート構成は、最初の Django アプリを作成する（パート 1およびパート 2）からコピーされました。

データベース構成

settings.py には、SQL データベースの構成が含まれています。

kubernetes_engine/django_tutorial/mysite/settings.py

GitHub で表示

DATABASES = {
    'default': {
        # If you are using Cloud SQL for MySQL rather than PostgreSQL, set
        # 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql' instead of the following.
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql',
        'NAME': os.getenv('DATABASE_NAME'),
        'USER': os.getenv('DATABASE_USER'),
        'PASSWORD': os.getenv('DATABASE_PASSWORD'),
        'HOST': '127.0.0.1',
        'PORT': '5432',
    }
}

Kubernetes Pod の構成

polls.yaml ファイルには、2 つの Kubernetes リソースが指定されています。1 つ目はServiceで、Django ウェブアプリの一貫した名前とプライベート IP アドレスを定義します。2 つ目は、一般公開される外部 IP アドレスを持つHTTP ロードバランサです。

kubernetes_engine/django_tutorial/polls.yaml

GitHub で表示

# The polls service provides a load-balancing proxy over the polls app
# pods. By specifying the type as a 'LoadBalancer', Kubernetes Engine will
# create an external HTTP load balancer.
# For more information about Services see:
#   https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/
# For more information about external HTTP load balancing see:
#   https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/create-external-load-balancer/
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: polls
  labels:
    app: polls
spec:
  type: LoadBalancer
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  selector:
    app: polls

このサービスはネットワーク名と IP アドレスを提供し、GKE ポッドはこのサービスの背後でアプリのコードを実行します。polls.yaml ファイルは、GKE ポッドの宣言型更新を行う deployment を指定します。このサービスは、サービスのセレクタを deployment のラベルと照合し、トラフィックを deployment に送信します。この場合、セレクタ polls はラベル polls と一致します。

kubernetes_engine/django_tutorial/polls.yaml

GitHub で表示

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: polls
  labels:
    app: polls
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: polls
  template:
    metadata:
      labels:
        app: polls
    spec:
      containers:
      - name: polls-app
        # Replace  with your project ID or use `make template`
        image: gcr.io/<your-project-id>/polls
        # This setting makes nodes pull the docker image every time before
        # starting the pod. This is useful when debugging, but should be turned
        # off in production.
        imagePullPolicy: Always
        env:
            - name: DATABASE_NAME
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: cloudsql
                  key: database
            - name: DATABASE_USER
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: cloudsql
                  key: username
            - name: DATABASE_PASSWORD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: cloudsql
                  key: password
        ports:
        - containerPort: 8080

      - image: gcr.io/cloudsql-docker/gce-proxy:1.16
        name: cloudsql-proxy
        command: ["/cloud_sql_proxy", "--dir=/cloudsql",
                  "-instances=<your-cloudsql-connection-string>=tcp:5432",
                  "-credential_file=/secrets/cloudsql/credentials.json"]
        volumeMounts:
          - name: cloudsql-oauth-credentials
            mountPath: /secrets/cloudsql
            readOnly: true
          - name: ssl-certs
            mountPath: /etc/ssl/certs
          - name: cloudsql
            mountPath: /cloudsql
      volumes:
        - name: cloudsql-oauth-credentials
          secret:
            secretName: cloudsql-oauth-credentials
        - name: ssl-certs
          hostPath:
            path: /etc/ssl/certs
        - name: cloudsql
          emptyDir: {}

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

プロジェクトの削除

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。

Google Cloud コンソールで、[リソースの管理] ページに移動します。
[リソースの管理] に移動
プロジェクトリストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

個々のリソースの削除

プロジェクトを削除しない場合は、個々のリソースを削除します。

Google Kubernetes Engine クラスタを削除します。
```
gcloud container clusters delete polls
```
Container Registry に push した Docker イメージを削除します。
```
gcloud container images delete gcr.io/PROJECT_ID/polls
```
Cloud SQL インスタンスを削除します。
```
gcloud sql instances delete INSTANCE_NAME
```

次のステップ

PostgreSQL を本番環境用に構成する方法を学習する。
Google Cloud での Django について詳細を学習する。

Google Kubernetes Engine で Django を実行する

目標

料金

始める前に

環境を準備する

サンプルアプリのクローンを作成する

Linux / macOS

Windows

Python の設定を確認する

Linux / macOS

Windows

ローカルマシンから Cloud SQL Auth プロキシをダウンロードして Cloud SQL に接続する

Linux 64 ビット

Linux 32 ビット

macOS 64 ビット

macOS 32 ビット

Mac M1

Windows 64 ビット

Windows 32 ビット

Cloud SQL Auth Proxy Docker イメージ

その他の OS

バッキング サービスを作成する

Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスを設定する

Console

gcloud

Console

gcloud

Console

gcloud

サービス アカウントを作成する

データベースを構成する

Linux / macOS

Windows

GKE の構成を設定する

ローカル コンピュータでアプリを実行する

Linux / macOS

Windows

Linux / macOS

Windows

Django 管理コンソールを使用する

GKE にアプリをデプロイする

静的リソースの収集とアップロード

GKE の設定

GKE の初期化

Cloud SQL の設定

GKE にアプリをデプロイする

Google Cloud でアプリ実行を確認する

コードを理解する

サンプル アプリケーション

データベース構成

Kubernetes Pod の構成

クリーンアップ

プロジェクトの削除

個々のリソースの削除

次のステップ

バッキングサービスを作成する

サービスアカウントを作成する

ローカルコンピュータでアプリを実行する

サンプルアプリケーション