Deployment dell'app Python Bookshelf tramite Cloud Deployment Manager

Questo tutorial mostra come eseguire il deployment dell'app Python Bookshelf di esempio utilizzando Cloud Deployment Manager.

Deployment Manager consente di creare le risorse Google Cloud necessarie per un deployment in un solo passaggio, attraverso un processo dichiarativo e ripetibile. Con Deployment Manager puoi aggiornare i tuoi deployment, tracciare le modifiche nel tempo, creare modelli utilizzando Jinja o Python e parametrizzare i modelli, in modo che deployment simili abbiano un modello.

Obiettivi

  • Clona e configura l'app di esempio Bookshelf.
  • Creare configurazioni e modelli di Deployment Manager.
  • Creare deployment Deployment Manager.
  • Esegui il deployment dell'app Bookshelf di esempio utilizzando Deployment Manager.

Costi

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

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.

Una volta completate le attività descritte in questo documento, puoi evitare la fatturazione continua eliminando le risorse che hai creato. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Pulizia.

Prima di iniziare

  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. Enable the Datastore API, Cloud Storage API, Pub/Sub API APIs.

    Enable the APIs

  5. Install the Google Cloud CLI.

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

    gcloud init

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

    Go to project selector

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

  9. Enable the Datastore API, Cloud Storage API, Pub/Sub API APIs.

    Enable the APIs

  10. Install the Google Cloud CLI.

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

    gcloud init
  12. Installa Python, pip e virtualenv sul tuo sistema. Per le istruzioni, vedi Configurazione di un ambiente di sviluppo Python per Google Cloud.

Creazione di un bucket Cloud Storage

Le istruzioni seguenti descrivono come creare un bucket Cloud Storage. I bucket sono i container di base di Cloud Storage in cui vengono archiviati i dati.

  1. Nella finestra del terminale, crea un bucket Cloud Storage, dove YOUR_BUCKET_NAME rappresenta il nome del tuo bucket:

    gsutil mb gs://YOUR_BUCKET_NAME

  2. Per visualizzare le immagini caricate nell'app Bookshelf, imposta l'elenco di controllo di accesso (ACL) predefinito del bucket su public-read:

    gsutil defacl set public-read gs://YOUR_BUCKET_NAME

Clonazione dell'app di esempio

L'app di esempio è disponibile su GitHub all'indirizzo GoogleCloudPlatform/getting-started-python.

  1. Clona il repository:

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/getting-started-python.git -b steps

  2. Vai alla directory di esempio:

    cd getting-started-python/7-gce

Configurazione dell'applicazione

  1. Apri config.py per modificare.

    • Imposta il valore di PROJECT_ID sull'ID progetto.

    • Imposta il valore CLOUD_STORAGE_BUCKET sul nome del bucket Cloud Storage.

  2. Salva e chiudi config.py.

Esecuzione dell'applicazione nel computer locale

  1. Crea un ambiente Python isolato e installa le dipendenze:

    Linux/macOS

    virtualenv -p python3 env
source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

    Windows

    virtualenv -p python3 env
env\scripts\activate
pip install -r requirements.txt

  2. Esegui l'applicazione:

    python main.py

  3. Nel browser, inserisci il seguente indirizzo:

    http://localhost:8080

Per arrestare il server web locale premi CTRL+C. Se vuoi uscire dall'ambiente virtuale, inserisci deactivate.

Deployment dell'app di esempio

Esegui il push del codice in un repository

Puoi ottenere il tuo codice in un'istanza di Compute Engine in esecuzione in diversi modi. Un modo è utilizzare Cloud Source Repositories. Ogni progetto include un repository Git disponibile per le istanze di Compute Engine. Le istanze eseguono quindi il pull della versione più recente del codice della tua app durante l'avvio. Utilizzare un repository Git è pratico perché l'aggiornamento dell'app non richiede la configurazione di nuove immagini o istanze; è sufficiente riavviare un'istanza esistente o crearne una.

  1. Per la prima volta che utilizzi Git, utilizza git config --global per impostare la tua identità.

  2. In Cloud Console, crea un repository:

    Crea repository

  3. Esegui il push del codice dell'app nel repository del progetto, dove [YOUR_PROJECT_ID] è l'ID progetto e [YOUR_REPO] è il nome del repository.

    git commit -am "Updating configuration"
git config credential.helper gcloud.sh
git remote add cloud https://source.developers.google.com/p/[YOUR_PROJECT_ID]/r/[YOUR_REPO]
git push cloud master

Crea il deployment

Una volta eseguito il commit della configurazione e caricato il codice in Cloud Source Repositories, puoi utilizzare Deployment Manager per creare il deployment:

  1. Vai alla directory deployment_manager:

    cd getting-started-python/7-gce/gce/deployment_manager

  2. Crea il deployment:

    gcloud deployment-manager deployments create my-deployment --config config.yaml

  3. Visualizza un elenco di tutti i deployment:

    gcloud deployment-manager deployments list

  4. Descrivi il deployment e le risorse che ha creato:

    gcloud deployment-manager deployments describe my-deployment

Visualizza la tua app

Dopo aver creato la regola di forwarding, possono essere necessari diversi minuti prima che la configurazione si propaghi e che il traffico venga instradato alle istanze.

  1. Per verificare l'avanzamento:

    gcloud compute backend-services get-health bookshelf-my-deployment-frontend --global

  2. Quando almeno una delle tue istanze segnala HEALTHY, recupera l'indirizzo IP di inoltro per il bilanciatore del carico:

    gcloud compute forwarding-rules list --global

    L'indirizzo IP delle regole di inoltro si trova nella colonna IP_ADDRESS.

  3. Nel browser, inserisci l'indirizzo IP indicato nell'elenco.

    La tua app è ora in esecuzione su Google Cloud.

Nozioni di base sul codice

Configura il deployment

Puoi vedere come è configurato il deployment in config.yaml:

7-gce/gce/deployment_manager/config.yaml 
imports:
- name: bookshelf.jinja
  path: ./bookshelf.jinja

resources:
- name: bookshelf
  type: bookshelf.jinja
  properties:
    zone: us-central1-f
    machine-type: n1-standard-1
    machine-image: https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/debian-cloud/global/images/family/debian-9
    min-instances: 1
    max-instances: 10
    target-utilization: 0.6
    scopes:
    - https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

Il file di configurazione importa il file modello come risorsa e lo utilizza per definire una risorsa denominata bookshelf. Il modello utilizza diverse proprietà come parametri. Per ulteriori informazioni sulla creazione dei file di configurazione di Deployment Manager, consulta Creazione di una configurazione.

Configura lo schema del modello di deployment

Esamina il file di schema bookshelf.jinja.schema, che definisce e documenta i parametri che il deployment dovrebbe fornire nel file di configurazione. Per ulteriori informazioni sugli schemi di configurazione, consulta la sezione Utilizzare gli schemi.

7-gce/gce/deployment_manager/bookshelf.jinja.schema 

info:
  title: Bookshelf GCE Deploy
  author: Google Inc.
  description: Creates a GCE Deployment

imports:
- name: startup-script
  path: ../startup-script.sh

required:
- zone
- machine-type
- min-instances
- max-instances
- scopes

properties:
  zone:
    description: Zone to create the resources in.
    type: string
  machine-type:
    description: Type of machine to use
    type: string
  machine-image:
    description: The OS image to use on the machines
    type: string
  min-instances:
    description: The minimum number of VMs the autoscaler will create
    type: integer
  max-instances:
    description: The maximum number of VMs the autoscaler will create
    type: integer
  target-utilization:
    description: The target CPU usage for the autoscaler to base its scaling on
    type: number
  scopes:
    description: A list of scopes to create the VM with
    type: array
    minItems: 1
    items:
      type: string

Configura il modello di deployment

Il modello definisce diverse risorse necessarie per creare un gruppo di istanze gestite, con bilanciamento del carico e scalabilità automatica. Per una descrizione completa delle risorse create, visualizza i commenti nel modello e guarda il tutorial Libreria su Compute Engine.

Tieni presente che Deployment Manager fornisce un modo per definire in modo dichiarativo le risorse, ma la maggior parte della configurazione per una determinata risorsa è definita dalla sua API. Ad esempio, la maggior parte delle opzioni di configurazione per la risorsa modello istanza si trova nella definizione di risorsa modello istanza nella documentazione di riferimento per l'API Compute Engine.

Il modello è scritto utilizzando il linguaggio Jinja. Quando scrivi i modelli Deployment Manager, puoi utilizzare Jinja o Python. Jinja ha il vantaggio di essere più dichiarativa, che può essere più leggibile e comprensibile rispetto a Python. Per alcuni deployment complessi, l'espressività completa di Python potrebbe rendere le cose più semplici. In questo caso, Jinja è sufficiente per creare le risorse necessarie.

In un modello, alcune variabili di ambiente vengono impostate automaticamente e puoi accedervi usando il dizionario env. In questo caso, il nome del deployment è indicato come nome da riutilizzare quando si assegnano nomi alle risorse create. Per ulteriori informazioni sulle variabili di ambiente disponibili, consulta la sezione Utilizzare le variabili di ambiente nella documentazione di Deployment Manager:

7-gce/gce/deployment_manager/bookshelf.jinja 
{% set NAME = "bookshelf-" + env["deployment"] %}
{% set SERVICE = "bookshelf-" + env["deployment"] + "-frontend" %}

Il modello utilizza lo stesso script di avvio utilizzato nel tutorial di Compute Engine. I contenuti dello script vengono inseriti nel modello e l'istruzione di rientro Jinja rimuove correttamente i contenuti:

7-gce/gce/deployment_manager/bookshelf.jinja 
            value: |
{{imports['startup-script']|indent(14, true)}}

In un modello Jinja di Deployment Manager puoi anche fare riferimento alle risorse create altrove nel modello. Nell'esempio seguente, il servizio di backend utilizza il riferimento del gruppo di istanze gestite per ottenere il gruppo di istanze a cui deve reindirizzare:

7-gce/gce/deployment_manager/bookshelf.jinja 
- group: $(ref.{{ NAME }}-frontend-group.instanceGroup)
  zone: {{ properties['zone'] }}

Le proprietà specificate in config.yaml possono essere utilizzate nel modello:

7-gce/gce/deployment_manager/bookshelf.jinja 
minNumReplicas: {{ properties['min-instances'] }}
maxNumReplicas: {{ properties['max-instances'] }}
loadBalancingUtilization:
  utilizationTarget: {{ properties['target-utilization'] }}

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo Account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

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:

  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.

Elimina il deployment

Per eliminare il tuo deployment, inserisci questo comando. Questo comando elimina il bilanciatore del carico e le istanze di Compute Engine associate al deployment:

gcloud deployment-manager deployments delete my-deployment

Passaggi successivi