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ベストプラクティス: VPC Service Controls の境界でスケジュールされたジョブを実行する

このページでは、VPC Service Controls 境界を使用する場合に、プロジェクトのスケジュール設定された Cloud Run ジョブを実行するためのベストプラクティスについて説明します。 Google Cloud

Cloud Scheduler は、VPC Service Controls の境界内でジョブをトリガーできません。スケジュール設定されたジョブを設定するには、追加の手順が必要です。特に、別のコンポーネントを介してリクエストをプロキシする必要があります。プロキシとして Cloud Run サービスを使用することをおすすめします。

次の図にアーキテクチャを示します。

Cloud Run vpc sc 境界

始める前に

VPC Service Controls 用に Cloud Run を設定する。これは、後続のすべてのスケジュール設定されたジョブで使用される 1 回限りの設定です。また、後でサービスごとに設定を行う必要があります。この設定については、後述します。

スケジュールされたジョブを設定する

VPC Service Controls の境界内にスケジュールされたジョブを設定するには:

ジョブを作成し、ジョブの名前をメモします。
ジョブごとの Cloud Run 固有の VPC Service Controls の設定を完了します。ジョブを VPC ネットワークに接続し、すべてのトラフィックをそのネットワーク経由で転送する必要があります。

トリガーする既存の Cloud Run ジョブがない場合は、サンプルの Cloud Run ジョブコンテナ us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job:latest を Cloud Run にデプロイして、この機能をテストします。
プロキシとして機能する Cloud Run サービスをデプロイします。リクエストに応答して Cloud Run ジョブをトリガーするサンプルサービスについては、サンプルプロキシサービスをご覧ください。デプロイが完了すると、コンソールに「URL:」というテキストの横にサービスの URL が表示されます。
サービスごとの Cloud Run 固有の VPC Service Controls の設定を完了します。サービスを VPC ネットワークに接続し、そのネットワーク経由ですべてのトラフィックを転送する必要があります。ingress は必ず [内部] に設定してください。
Cloud Run プロキシサービスをトリガーする Cloud Scheduler cron ジョブを作成します。
1. Cloud Scheduler ジョブのコンソールページに移動
2. [ジョブを作成] をクリックします。
3. [名前]、[リージョン]、[頻度]、[タイムゾーン] の各フィールドに必要な値を入力します。詳細については、Cloud Scheduler を使用して cron ジョブを作成するをご覧ください。
4. [実行内容を構成する] をクリックします。
5. ターゲットタイプとして [HTTP] を選択します。
6. [URL] に、前の手順でメモした Cloud Run プロキシサービスの URL を入力します。
7. HTTP メソッドとして [Get] を選択します。
8. Auth ヘッダーで [OIDC トークンを追加] を選択します。
9. [サービスアカウント] で、Compute Engine のデフォルトのサービスアカウントまたは、run.routes.invoke 権限または Cloud Run Invoker ロールを持つカスタムサービスアカウントを選択します。
10. [オーディエンス] に、前の手順でメモした Cloud Run プロキシサービス URL を入力します。
11. その他のフィールドは空欄のままにします。
12. [作成] をクリックして、Cloud Scheduler cron ジョブを作成します。

サンプルプロキシサービス

次のセクションでは、リクエストをプロキシし、Cloud Run ジョブをトリガーする Python サービスのサンプルを示します。

main.py という名前のファイルを作成し、次のコードを貼り付けます。ジョブ名、リージョン、プロジェクト ID を必要な値に更新します。

import os
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

# pip install google-cloud-run
from google.cloud import run_v2

@app.route('/')
def hello():

  client = run_v2.JobsClient()

  # UPDATE TO YOUR JOB NAME, REGION, AND PROJECT ID
  job_name = 'projects/YOUR_PROJECT_ID/locations/YOUR_JOB_REGION/jobs/YOUR_JOB_NAME'

  print("Triggering job...")
  request = run_v2.RunJobRequest(name=job_name)
  operation = client.run_job(request=request)
  response = operation.result()
  print(response)
  return "Done!"

if __name__ == '__main__':
  app.run(debug=True, host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", 8080)))

requirements.txt という名前のファイルを作成し、次のコードを貼り付けます。
```
google-cloud-run
flask
```

次の内容の Dockerfile を作成します。

FROM python:3.9-slim-buster

WORKDIR /app

COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python3", "main.py"]

コンテナをビルドしてデプロイします。ソースベースのデプロイは、Cloud Build カスタムワーカーを設定する必要があり、VPC Service Controls 環境で設定するのが難しい場合があります。既存のビルドデプロイパイプラインがある場合は、そのパイプラインを使用してソースコードをコンテナにビルドし、コンテナを Cloud Run サービスとしてデプロイします。

既存のビルドとデプロイの設定がない場合は、コンテナをローカルでビルドして Artifact Registry に push します。次に例を示します。
```
PROJECT_ID=YOUR_PROJECT_ID
REGION=YOUR_REGION
AR_REPO=YOUR_AR_REPO
CLOUD_RUN_SERVICE=job-runner-service

docker build -t $CLOUD_RUN_SERVICE .

docker tag $CLOUD_RUN_SERVICE $REGION_ID-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/AR_REPO/$CLOUD_RUN_SERVICE

docker push $REGION_ID-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/AR_REPO/$CLOUD_RUN_SERVICE
```
deploy コマンドから返されたサービス URL をメモします。

次のステップ

この機能の使用後に、以下を読んで詳細を確認してください。

ベスト プラクティス: VPC Service Controls の境界でスケジュールされたジョブを実行する

始める前に

スケジュールされたジョブを設定する

サンプル プロキシ サービス

次のステップ

ベストプラクティス: VPC Service Controls の境界でスケジュールされたジョブを実行する

サンプルプロキシサービス