Tutorial sull'autenticazione degli utenti finali per Cloud Run

Questo tutorial mostra come creare un servizio di voto composto da:

  • Un client basato su browser che:

    1. Utilizza Identity Platform per recuperare un token ID.
    2. Consente agli utenti di votare per il loro animale domestico preferito.
    3. Aggiunge il token ID a una richiesta al server Cloud Run che elabora il voto.

  • Un server Cloud Run che:

    1. Verifica che l'utente finale si sia autenticato correttamente fornendo un token ID valido.
    2. Elabora il voto dell'utente finale.
    3. Utilizzando le proprie credenziali, invia il voto a Cloud SQL per l'archiviazione.

  • Un database PostgreSQL che memorizza i voti.

Per semplicità, questo tutorial utilizza Google come provider: gli utenti devono autenticarsi utilizzando un Account Google per acquisire il token ID. Tuttavia, puoi utilizzare altri fornitori o metodi di autenticazione per far accedere gli utenti.

Questo servizio riduce al minimo i rischi per la sicurezza utilizzando Secret Manager per proteggere i dati sensibili utilizzati per connettersi all'istanza Cloud SQL. Inoltre, utilizza un'identità di servizio con privilegi minimi per proteggere l'accesso al database.

Obiettivi

Scrivi, crea ed esegui il deployment di un servizio in Cloud Run che mostri come:

  • Utilizza Identity Platform per autenticare un utente finale nel backend del servizio Cloud Run.

  • Crea un'identità con privilegi minimi per il servizio in modo da concedere accesso minimo alle risorse Google Cloud.

  • Utilizza Secret Manager per gestire i dati sensibili quando colleghi il servizio Cloud Run a un database PostgreSQL.

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. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

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

    Go to project selector

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

  6. Enable the Cloud Run, Secret Manager, Cloud SQL, Artifact Registry, and Cloud Build APIs.

    Enable the APIs

Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per completare il tutorial, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Configurare i valori predefiniti di gcloud

Per configurare gcloud con i valori predefiniti per il servizio Cloud Run:

  1. Imposta il progetto predefinito:

    gcloud config set project PROJECT_ID

    Sostituisci PROJECT_ID con il nome del progetto che hai creato per questo tutorial.

  2. Configura gcloud per la regione scelta:

    gcloud config set run/region REGION

    Sostituisci REGION con la regione di Cloud Run supportata che preferisci.

Località Cloud Run

Cloud Run è un servizio a livello di regione, il che significa che l'infrastruttura che gestisce i tuoi servizi Cloud Run si trova in una regione specifica ed è gestita da Google in modo da essere disponibile in modo ridondante in tutte le zone all'interno della regione.

Soddisfare i requisiti di latenza, disponibilità o durabilità è uno dei fattori principali per selezionare la regione in cui vengono eseguiti i servizi Cloud Run. In genere puoi selezionare la regione più vicina ai tuoi utenti, ma devi prendere in considerazione la posizione degli altri prodotti Google Cloud utilizzati dal servizio Cloud Run. L'utilizzo combinato dei prodotti Google Cloud in più località può influire sulla latenza e sul costo del servizio.

Cloud Run è disponibile nelle seguenti regioni:

Soggetto ai prezzi di Livello 1

Soggetto ai prezzi di Livello 2

  • africa-south1 (Johannesburg)
  • asia-east2 (Hong Kong)
  • asia-northeast3 (Seul, Corea del Sud)
  • asia-southeast1 (Singapore)
  • asia-southeast2 (Giacarta)
  • asia-south2 (Delhi, India)
  • australia-southeast1 (Sydney)
  • australia-southeast2 (Melbourne)
  • europe-central2 (Varsavia, Polonia)
  • europe-west10 (Berlino) icona foglia Bassi livelli di CO2
  • europe-west12 (Torino)
  • europe-west2 (Londra, Regno Unito) icona foglia Bassi livelli di CO2
  • europe-west3 (Francoforte, Germania) icona foglia Bassi livelli di CO2
  • europe-west6 (Zurigo, Svizzera) icona foglia Bassi livelli di CO2
  • me-central1 (Doha)
  • me-central2 (Dammam)
  • northamerica-northeast1 (Montreal) icona foglia Bassi livelli di CO2
  • northamerica-northeast2 (Toronto) icona foglia Bassi livelli di CO2
  • southamerica-east1 (San Paolo, Brasile) icona foglia Bassi livelli di CO2
  • southamerica-west1 (Santiago, Cile) icona foglia Bassi livelli di CO2
  • us-west2 (Los Angeles)
  • us-west3 (Salt Lake City)
  • us-west4 (Las Vegas)

Se hai già creato un servizio Cloud Run, puoi visualizzare la regione nella dashboard di Cloud Run nella console Google Cloud.

Recupero dell'esempio di codice

Per recuperare l'esempio di codice da utilizzare:

  1. Clona il repository dell'app di esempio sulla tua macchina locale:

    Node.js 

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git

    In alternativa, puoi scaricare l'esempio come file ZIP ed estrarlo.

    Python 

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git

    In alternativa, puoi scaricare l'esempio come file ZIP ed estrarlo.

    Java 

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git

    In alternativa, puoi scaricare l'esempio come file ZIP ed estrarlo.

  2. Passa alla directory che contiene il codice di esempio di Cloud Run:

    Node.js 

    cd nodejs-docs-samples/run/idp-sql/

    Python 

    cd python-docs-samples/run/idp-sql/

    Java 

    cd java-docs-samples/run/idp-sql/

Visualizzazione dell'architettura

Diagramma dell'architettura
Il diagramma mostra un utente finale che accede tramite una finestra di dialogo di accesso Google fornito da Identity Platform e poi viene reindirizzato a Cloud Run con l'identità dell'utente.

  1. Un utente finale invia la prima richiesta al server Cloud Run.

  2. Il client viene caricato nel browser.

  3. L'utente fornisce le credenziali di accesso tramite la finestra di dialogo di accesso di Google da Identity Platform. Un avviso accoglie l'utente che ha eseguito l'accesso.

  4. Il controllo viene reindirizzato al server. L'utente finale vota utilizzando il client, che recupera un token ID da Identity Platform e lo aggiunge all'intestazione della richiesta di voto.

  5. Quando il server riceve la richiesta, verifica il token ID di Identity Platform, confermando che l'utente finale è autenticato correttamente. Il server invia quindi il voto a Cloud SQL utilizzando le proprie credenziali.

Informazioni sul codice di base

Il sample è implementato come client e server, come descritto di seguito.

Integrazione con Identity Platform: codice lato client

Questo esempio utilizza gli SDK Firebase per integrarsi con Identity Platform al fine di accedere e gestire gli utenti. Per connettersi a Identity Platform, il codice JavaScript lato client contiene il riferimento alle credenziali del progetto come oggetto di configurazione e importa gli SDK Firebase JavaScript necessari:

const config = {
  apiKey: 'API_KEY',
  authDomain: 'PROJECT_ID.firebaseapp.com',
};
 
<!-- Firebase App (the core Firebase SDK) is always required and must be listed first-->
<script src="https://www.gstatic.com/firebasejs/7.18/firebase-app.js"></script>
<!-- Add Firebase Auth service-->
<script src="https://www.gstatic.com/firebasejs/7.18/firebase-auth.js"></script>

L'SDK Firebase JavaScript gestisce il flusso di accesso chiedendo all'utente finale di accedere al proprio Account Google tramite una finestra popup. e poi li reindirizza nuovamente al servizio.

function signIn() {
  const provider = new firebase.auth.GoogleAuthProvider();
  provider.addScope('https://www.googleapis.com/auth/userinfo.email');
  firebase
    .auth()
    .signInWithPopup(provider)
    .then(result => {
      // Returns the signed in user along with the provider's credential
      console.log(`${result.user.displayName} logged in.`);
      window.alert(`Welcome ${result.user.displayName}!`);
    })
    .catch(err => {
      console.log(`Error during sign in: ${err.message}`);
      window.alert('Sign in failed. Retry or check your browser logs.');
    });
}

Quando un utente accede correttamente, il client utilizza i metodi Firebase per emettere un token ID. Il client aggiunge il token ID all'intestazione Authorization della richiesta al server.

async function vote(team) {
  if (firebase.auth().currentUser) {
    // Retrieve JWT to identify the user to the Identity Platform service.
    // Returns the current token if it has not expired. Otherwise, this will
    // refresh the token and return a new one.
    try {
      const token = await firebase.auth().currentUser.getIdToken();
      const response = await fetch('/', {
        method: 'POST',
        headers: {
          'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
          Authorization: `Bearer ${token}`,
        },
        body: 'team=' + team, // send application data (vote)
      });
      if (response.ok) {
        const text = await response.text();
        window.alert(text);
        window.location.reload();
      }
    } catch (err) {
      console.log(`Error when submitting vote: ${err}`);
      window.alert('Something went wrong... Please try again!');
    }
  } else {
    window.alert('User not signed in.');
  }
}

Integrazione con Identity Platform: codice lato server

Il server utilizza l'SDK Firebase Admin per verificare il token ID utente inviato dal client. Se il token ID fornito ha il formato corretto, non è scaduto ed è firmato correttamente, il metodo restituisce il token ID decodificato. Il server estrae il token uid Identity Platform per l'utente.

Node.js 

const firebase = require('firebase-admin');
// Initialize Firebase Admin SDK
firebase.initializeApp();

// Extract and verify Id Token from header
const authenticateJWT = (req, res, next) => {
  const authHeader = req.headers.authorization;
  if (authHeader) {
    const token = authHeader.split(' ')[1];
    // If the provided ID token has the correct format, is not expired, and is
    // properly signed, the method returns the decoded ID token
    firebase
      .auth()
      .verifyIdToken(token)
      .then(decodedToken => {
        const uid = decodedToken.uid;
        req.uid = uid;
        next();
      })
      .catch(err => {
        req.logger.error(`Error with authentication: ${err}`);
        return res.sendStatus(403);
      });
  } else {
    return res.sendStatus(401);
  }
};

Python 

def jwt_authenticated(func: Callable[..., int]) -> Callable[..., int]:
    """Use the Firebase Admin SDK to parse Authorization header to verify the
    user ID token.

    The server extracts the Identity Platform uid for that user.
    """

    @wraps(func)
    def decorated_function(*args: a, **kwargs: a) -> a:
        header = request.headers.get("Authorization", None)
        if header:
            token = header.split(" ")[1]
            try:
                decoded_token = firebase_admin.auth.verify_id_token(token)
            except Exception as e:
                logger.exception(e)
                return Response(status=403, response=f"Error with authentication: {e}")
        else:
            return Response(status=401)

        request.uid = decoded_token["uid"]
        return func(*args, **kwargs)

    return decorated_function

Java 

/** Extract and verify Id Token from header */
private String authenticateJwt(Map<String, String> headers) {
  String authHeader =
      (headers.get("authorization") != null)
          ? headers.get("authorization")
          : headers.get("Authorization");
  if (authHeader != null) {
    String idToken = authHeader.split(" ")[1];
    // If the provided ID token has the correct format, is not expired, and is
    // properly signed, the method returns the decoded ID token
    try {
      FirebaseToken decodedToken = FirebaseAuth.getInstance().verifyIdToken(idToken);
      String uid = decodedToken.getUid();
      return uid;
    } catch (FirebaseAuthException e) {
      logger.error("Error with authentication: " + e.toString());
      throw new ResponseStatusException(HttpStatus.FORBIDDEN, "", e);
    }
  } else {
    logger.error("Error no authorization header");
    throw new ResponseStatusException(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
  }
}

Connessione del server a Cloud SQL

Il server si connette al socket di dominio Unix dell'istanza Cloud SQL utilizzando il formato: /cloudsql/CLOUD_SQL_CONNECTION_NAME.

Node.js 

/**
 * Connect to the Cloud SQL instance through UNIX Sockets
 *
 * @param {object} credConfig The Cloud SQL connection configuration from Secret Manager
 * @returns {object} Knex's PostgreSQL client
 */
const connectWithUnixSockets = async credConfig => {
  const dbSocketPath = process.env.DB_SOCKET_PATH || '/cloudsql';
  // Establish a connection to the database
  return Knex({
    client: 'pg',
    connection: {
      user: credConfig.DB_USER, // e.g. 'my-user'
      password: credConfig.DB_PASSWORD, // e.g. 'my-user-password'
      database: credConfig.DB_NAME, // e.g. 'my-database'
      host: `${dbSocketPath}/${credConfig.CLOUD_SQL_CONNECTION_NAME}`,
    },
    ...config,
  });
};

Python 

def init_unix_connection_engine(
    db_config: dict[str, int]
) -> sqlalchemy.engine.base.Engine:
    """Initializes a Unix socket connection pool for a Cloud SQL instance of PostgreSQL.

    Args:
        db_config: a dictionary with connection pool config

    Returns:
        A SQLAlchemy Engine instance.
    """
    creds = credentials.get_cred_config()
    db_user = creds["DB_USER"]
    db_pass = creds["DB_PASSWORD"]
    db_name = creds["DB_NAME"]
    db_socket_dir = creds.get("DB_SOCKET_DIR", "/cloudsql")
    cloud_sql_connection_name = creds["CLOUD_SQL_CONNECTION_NAME"]

    pool = sqlalchemy.create_engine(
        # Equivalent URL:
        # postgres+pg8000://<db_user>:<db_pass>@/<db_name>
        #                         ?unix_sock=<socket_path>/<cloud_sql_instance_name>/.s.PGSQL.5432
        sqlalchemy.engine.url.URL.create(
            drivername="postgresql+pg8000",
            username=db_user,  # e.g. "my-database-user"
            password=db_pass,  # e.g. "my-database-password"
            database=db_name,  # e.g. "my-database-name"
            query={
                "unix_sock": f"{db_socket_dir}/{cloud_sql_connection_name}/.s.PGSQL.5432"
                # e.g. "/cloudsql", "<PROJECT-NAME>:<INSTANCE-REGION>:<INSTANCE-NAME>"
            },
        ),
        **db_config,
    )
    pool.dialect.description_encoding = None
    logger.info("Database engine initialized from unix connection")

    return pool

Java

Utilizza l'integrazione di Spring Cloud Google Cloud PostgreSQL starter per interagire con i database PostgreSQL in Cloud SQL utilizzando le librerie JDBC di Spring. Imposta la configurazione di Cloud SQL per MySQL in modo da configurare automaticamente un bean DataSource che, insieme a Spring JDBC, fornisce un bean oggetto JdbcTemplate che consente operazioni come query e modifica di un database.

# Uncomment and add env vars for local development
# spring.datasource.username=${DB_USER}
# spring.datasource.password=${DB_PASSWORD}
# spring.cloud.gcp.sql.database-name=${DB_NAME}
# spring.cloud.gcp.sql.instance-connection-name=${CLOUD_SQL_CONNECTION_NAME}  
private final JdbcTemplate jdbcTemplate;

public VoteController(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
  this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
}

Gestione della configurazione sensibile con Secret Manager

Secret Manager fornisce l'archiviazione centralizzata e sicura di dati sensibili come la configurazione di Cloud SQL. Il server inserisce le credenziali Cloud SQL da Secret Manager in fase di esecuzione tramite una variabile di ambiente. Scopri di più sull'utilizzo dei secret con Cloud Run.

Node.js 

// CLOUD_SQL_CREDENTIALS_SECRET is the resource ID of the secret, passed in by environment variable.
// Format: projects/PROJECT_ID/secrets/SECRET_ID/versions/VERSION
const {CLOUD_SQL_CREDENTIALS_SECRET} = process.env;
if (CLOUD_SQL_CREDENTIALS_SECRET) {
  try {
    // Parse the secret that has been added as a JSON string
    // to retrieve database credentials
    return JSON.parse(CLOUD_SQL_CREDENTIALS_SECRET.toString('utf8'));
  } catch (err) {
    throw Error(
      `Unable to parse secret from Secret Manager. Make sure that the secret is JSON formatted: ${err}`
    );
  }
}

Python 

def get_cred_config() -> dict[str, str]:
    """Retrieve Cloud SQL credentials stored in Secret Manager
    or default to environment variables.

    Returns:
        A dictionary with Cloud SQL credential values
    """
    secret = os.environ.get("CLOUD_SQL_CREDENTIALS_SECRET")
    if secret:
        return json.loads(secret)

Java 

/** Retrieve config from Secret Manager */
public static HashMap<String, Object> getConfig() {
  String secret = System.getenv("CLOUD_SQL_CREDENTIALS_SECRET");
  if (secret == null) {
    throw new IllegalStateException("\"CLOUD_SQL_CREDENTIALS_SECRET\" is required.");
  }
  try {
    HashMap<String, Object> config = new Gson().fromJson(secret, HashMap.class);
    return config;
  } catch (JsonSyntaxException e) {
    logger.error(
        "Unable to parse secret from Secret Manager. Make sure that it is JSON formatted: "
            + e);
    throw new RuntimeException(
        "Unable to parse secret from Secret Manager. Make sure that it is JSON formatted.");
  }
}

Configurare Identity Platform

Identity Platform richiede la configurazione manuale nella console Google Cloud.

  1. Vai alla pagina Marketplace di Identity Platform nella console Google Cloud.

    Vai alla pagina del marketplace di Identity Platform

  2. Fai clic su Abilita Identity Platform.

  3. Crea la schermata per il consenso OAuth:

    1. In una nuova finestra, vai alla pagina API e servizi > Credenziali

      Vai alla pagina API e servizi > Credenziali

    2. Seleziona la pagina Schermata per il consenso OAuth.

    3. Per scopi di test, seleziona Esterno.

    4. Fai clic su Crea.

    5. Nella finestra di dialogo Informazioni sull'app,

      1. Fornisci il nome dell'applicazione.
      2. Seleziona una delle email di assistenza utente visualizzate.
      3. Inserisci l'indirizzo email che vuoi utilizzare per il contatto con lo sviluppatore.

    6. Fai clic su Salva e continua.

    7. Nella finestra di dialogo Ambiti, fai clic su Salva e continua.

    8. Nella finestra di dialogo Utenti di test, fai clic su Salva e continua.

    9. Nella finestra di dialogo Riepilogo, fai clic su Torna alla dashboard.

    10. In Stato di pubblicazione, fai clic su Pubblica app.

    11. Fai clic su Conferma.

  4. Crea e ottieni l'ID client e il segreto OAuth:

    1. Vai alla pagina API e servizi > Credenziali

    2. Nella parte superiore della pagina, fai clic su Crea credenziali e seleziona OAuth client ID.

    3. In Tipo di applicazione, seleziona Applicazione web e fornisci il nome.

    4. Fai clic su Crea

    5. Prendi nota di client_id e client_secret per utilizzarli in un secondo momento in questa procedura.

  5. Configura Google come fornitore:

    1. Vai alla pagina Identity Provider nella console Cloud.

      Vai alla pagina Provider di identità

    2. Fai clic su Aggiungi un provider.

    3. Seleziona Google dall'elenco.

    4. Nelle impostazioni di configurazione dell'SDK web, inserisci i valori client_id e client_secret dei passaggi precedenti.

    5. In Configura l'applicazione, fai clic su Dettagli di configurazione.

    6. Copia i valori apiKey e authDomain in static/config.js del Sample per inizializzare l'SDK client di Identity Platform.

    7. Fai clic su Salva.

Deployment del servizio

Segui i passaggi riportati di seguito per completare il provisioning e il deployment dell'infrastruttura o automatizza la procedura in Cloud Shell facendo clic su "Esegui su Google Cloud":

Esegui su Google Cloud

  1. Crea un'istanza Cloud SQL con database PostgreSQL utilizzando la console o l'interfaccia a riga di comando:

    gcloud sql instances create CLOUD_SQL_INSTANCE_NAME \
    --database-version=POSTGRES_12 \
    --region=CLOUD_SQL_REGION \
    --cpu=2 \
    --memory=7680MB \
    --root-password=DB_PASSWORD

  2. Aggiungi i valori delle credenziali Cloud SQL a postgres-secrets.json:

    Node.js 

    {
  "CLOUD_SQL_CONNECTION_NAME": "PROJECT_ID:REGION:INSTANCE",
  "DB_NAME": "postgres",
  "DB_USER": "postgres",
  "DB_PASSWORD": "PASSWORD_SECRET"
}

    Python 

    {
  "CLOUD_SQL_CONNECTION_NAME": "PROJECT_ID:REGION:INSTANCE",
  "DB_NAME": "postgres",
  "DB_USER": "postgres",
  "DB_PASSWORD": "PASSWORD_SECRET"
}

    Java 

    {
  "spring.cloud.gcp.sql.instance-connection-name": "PROJECT_ID:REGION:INSTANCE",
  "spring.cloud.gcp.sql.database-name": "postgres",
  "spring.datasource.username": "postgres",
  "spring.datasource.password": "PASSWORD_SECRET"
}

  3. Crea un segreto con versione utilizzando la console o l'interfaccia a riga di comando:

    gcloud secrets create idp-sql-secrets \
    --replication-policy="automatic" \
    --data-file=postgres-secrets.json

  4. Crea un account di servizio per il server utilizzando la console o l'interfaccia a riga di comando:

    gcloud iam service-accounts create idp-sql-identity

  5. Concedi i ruoli per l'accesso a Secret Manager e Cloud SQL utilizzando la console o l'interfaccia a riga di comando:

    1. Consenti all'account di servizio associato al server di accedere al secret creato:

      gcloud secrets add-iam-policy-binding idp-sql-secrets \
  --member serviceAccount:idp-sql-identity@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
  --role roles/secretmanager.secretAccessor

    2. Consenti all'account di servizio associato al server di accedere a Cloud SQL:

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
  --member serviceAccount:idp-sql-identity@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
  --role roles/cloudsql.client

  6. Crea un Artifact Registry:

    gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \
    --repository-format docker \
    --location REGION
    • REPOSITORY è il nome del repository. Per ogni posizione del repository in un progetto, i nomi dei repository devono essere univoci.

  7. Crea l'immagine del contenitore utilizzando Cloud Build:

    Node.js 

    gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/idp-sql

    Python 

    gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/idp-sql

    Java

    Questo esempio utilizza Jib per creare immagini Docker utilizzando strumenti Java comuni. Jib ottimizza le build dei container senza dover disporre di un Dockerfile o di Docker. Scopri di più sulla creazione di container Java con Jib.

    1. Utilizza l'assistente per le credenziali gcloud per autorizzare Docker a eseguire il push nel tuo Artifact Registry. 

      gcloud auth configure-docker

    2. Utilizza il plug-in Maven Jib per compilare e eseguire il push del contenitore in Artifact Registry. 

      mvn compile jib:build -Dimage=REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/idp-sql

  8. Esegui il deployment dell'immagine container in Cloud Run utilizzando la console o l'interfaccia a riga di comando. Tieni presente che il server viene disegnato per consentire l'accesso non autenticato. In questo modo, l'utente può caricare il client e iniziare la procedura. Il server verifica manualmente il token ID aggiunto alla richiesta di voto, autenticando l'utente finale.

    gcloud run deploy idp-sql \
    --image REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/idp-sql \
    --allow-unauthenticated \
    --service-account idp-sql-identity@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --add-cloudsql-instances PROJECT_ID:REGION:CLOUD_SQL_INSTANCE_NAME \
    --update-secrets CLOUD_SQL_CREDENTIALS_SECRET=idp-sql-secrets:latest

    Tieni presente anche i flag --service-account, --add-cloudsql-instances e --update-secrets, che specificano rispettivamente l'identità del servizio, la connessione dell'istanza Cloud SQL e il nome della secret con la versione come variabile di ambiente.

Ultimi ritocchi

Identity Platform richiede di autorizzare l'URL del servizio Cloud Run come reindirizzamento consentito dopo l'accesso dell'utente:

  1. Modifica il provider Google facendo clic sull'icona a forma di matita nella pagina Provider di identità.

  2. Fai clic su Aggiungi dominio in Domini autorizzati nel riquadro a destra e inserisci l'URL del servizio Cloud Run.

    Puoi trovare l'URL del servizio nei log dopo la compilazione o il deployment oppure puoi trovarlo in qualsiasi momento utilizzando:

    gcloud run services describe idp-sql --format 'value(status.url)'

  3. Vai alla pagina API e servizi > Credenziali

    1. Fai clic sull'icona a forma di matita accanto al tuo ID client OAuth per modificarlo e sotto il pulsante Authorized redirect URIs click the Aggiungi URI.

    2. Nel campo, copia e incolla il seguente URL e fai clic sul pulsante Salva in fondo alla pagina.

    https://PROJECT_ID.firebaseapp.com/__/auth/handler

Prova

Per provare il servizio completo:

  1. Apri il browser e vai all'URL fornito nel passaggio di implementazione precedente.

  2. Fai clic sul pulsante Accedi con Google e segui il flusso di autenticazione.

  3. Aggiungi il tuo voto.

    Dovrebbe avere il seguente aspetto:

    Lo screenshot dell&#39;interfaccia utente mostra il conteggio dei voti per ogni team e un elenco dei voti.

Se scegli di continuare a sviluppare questi servizi, tieni presente che hanno accesso IAM limitato al resto di Google Cloud e dovranno essere assegnati ruoli IAM aggiuntivi per accedere a molti altri servizi.

Esegui la pulizia

Se hai creato un nuovo progetto per questo tutorial, eliminalo. 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:

  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.

Eliminazione delle risorse dei tutorial

  1. Elimina il servizio Cloud Run di cui hai eseguito il deployment in questo tutorial:

    gcloud run services delete SERVICE-NAME

    dove SERVICE-NAME è il nome del servizio scelto.

    Puoi anche eliminare i servizi Cloud Run dalla console Google Cloud.

  2. Rimuovi la configurazione della regione predefinita di gcloud che hai aggiunto durante la configurazione del tutorial:

     gcloud config unset run/region

  3. Rimuovi la configurazione del progetto:

     gcloud config unset project

  4. Elimina le altre risorse Google Cloud create in questo tutorial:

Passaggi successivi