Tutorial sulla protezione dei servizi Cloud Run

Questo tutorial illustra come creare un'applicazione a due servizi sicura in esecuzione su Cloud Run. Questa applicazione è un editor di Markdown che include un servizio di "frontend" pubblico utilizzabile da chiunque per scrivere testo di markdown e un servizio di "backend" privato che esegue il rendering del testo Markdown in HTML.

Diagramma che mostra il flusso di richieste dall'editor del frontend al renderingr del backend.
Il backend "Renderer" è un servizio privato. Ciò consente di garantire uno standard di trasformazione del testo in un'organizzazione senza monitorare le modifiche nelle librerie in più linguaggi.

Il servizio di backend è privato utilizzando la funzionalità integrata di autenticazione da servizio a servizio basata su IAM, che limita gli utenti che possono chiamare il servizio. Entrambi i servizi si basano sul principio del privilegio minimo, che non consente l'accesso al resto di Google Cloud eccetto dove necessario.

Limitazioni o non obiettivi di questo tutorial

Obiettivi

  • Crea un account di servizio dedicato con autorizzazioni minime per l'autenticazione da servizio a servizio e l'accesso ai servizi al resto di Google Cloud.
  • Scrivi, crea ed esegui il deployment in Cloud Run di due servizi che interagiscono tra loro.
  • Effettuare richieste tra un servizio Cloud Run pubblico e privato.

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. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

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

    Go to project selector

  3. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

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

    Go to project selector

  5. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  6. Attiva l'API Cloud Run.

    Abilita l'API

  7. Installa e inizializza gcloud CLI.
  8. Installa curl per provare il servizio

Ruoli obbligatori

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

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso.

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

Configurazione dei valori predefiniti di gcloud

Per configurare gcloud con i valori predefiniti per il tuo 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 Cloud Run supportata che preferisci.

Località Cloud Run

Cloud Run è regionale, il che significa che l'infrastruttura che esegue i tuoi servizi Cloud Run si trova in una regione specifica ed è gestita da Google per essere disponibile in modo ridondante in tutte le zone all'interno della regione.

Soddisfare i requisiti di latenza, disponibilità o durabilità sono fattori principali per la selezione della regione in cui vengono eseguiti i servizi Cloud Run. In genere puoi selezionare la regione più vicina ai tuoi utenti, ma devi considerare la località degli altri prodotti Google Cloud utilizzati dal tuo servizio Cloud Run. L'utilizzo combinato di prodotti Google Cloud in più località può influire sulla latenza e sui costi del tuo servizio.

Cloud Run è disponibile nelle regioni seguenti:

Soggetto ai prezzi di Livello 1

Soggetto ai prezzi di Livello 2

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

Recupero dell'esempio di codice in corso

Per recuperare l'esempio di codice da utilizzare:

  1. Clona il repository dell'app di esempio in Cloud Shell o nella 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.

    Go 

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-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.

    C# 

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/dotnet-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/markdown-preview/

    Python 

    cd python-docs-samples/run/markdown-preview/

    Go 

    cd golang-samples/run/markdown-preview/

    Java 

    cd java-docs-samples/run/markdown-preview/

    C# 

    cd dotnet-docs-samples/run/markdown-preview/

Revisione del servizio di rendering Markdown privato

Dal punto di vista del frontend, esiste una semplice specifica API per il servizio Markdown:

  • Un endpoint in /
  • Prevede richieste POST
  • Il corpo della richiesta POST è testo Markdown

Ti consigliamo di rivedere tutto il codice per individuare eventuali problemi di sicurezza o semplicemente di scoprire di più al riguardo esplorando la directory ./renderer/. Tieni presente che il tutorial non spiega il codice di trasformazione Markdown.

Spedizione del servizio di rendering Markdown privato

Per distribuire il codice, crea con Cloud Build, caricalo su Artifact Registry ed esegui il deployment su Cloud Run:

  1. Passa alla directory renderer:

    Node.js 

    cd renderer/

    Python 

    cd renderer/

    Go 

    cd renderer/

    Java 

    cd renderer/

    C# 

    cd Samples.Run.MarkdownPreview.Renderer/

  2. Crea un Artifact Registry:

    gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \
    --repository-format docker \
    --location REGION

    Sostituisci:

    • REPOSITORY con un nome univoco per il repository. Per ogni località del repository in un progetto, i nomi dei repository devono essere univoci.
    • REGION con la regione Google Cloud da utilizzare per il repository Artifact Registry.

  3. Esegui questo comando per creare il container e pubblicarlo su Artifact Registry.

    Node.js 

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

    dove PROJECT_ID è l'ID progetto Google Cloud e renderer è il nome che vuoi assegnare al servizio.

    Se l'operazione riesce, vedrai un messaggio SUCCESS contenente l'ID, l'ora di creazione e il nome dell'immagine. L'immagine è archiviata in Artifact Registry e, se lo desideri, può essere riutilizzata.

    Python 

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

    dove PROJECT_ID è l'ID progetto Google Cloud e renderer è il nome che vuoi assegnare al servizio.

    Se l'operazione riesce, vedrai un messaggio SUCCESS contenente l'ID, l'ora di creazione e il nome dell'immagine. L'immagine è archiviata in Artifact Registry e, se lo desideri, può essere riutilizzata.

    Go 

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

    dove PROJECT_ID è l'ID progetto Google Cloud e renderer è il nome che vuoi assegnare al servizio.

    Se l'operazione riesce, vedrai un messaggio SUCCESS contenente l'ID, l'ora di creazione e il nome dell'immagine. L'immagine è archiviata in Artifact Registry e, se lo desideri, può essere riutilizzata.

    Java

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

    1. Utilizza gcloud credential helper per autorizzare Docker a eseguire il push al tuo Artifact Registry. 

      gcloud auth configure-docker

    2. Utilizza il plug-in Jib Maven per creare il container ed eseguirne il push su Artifact Registry. 

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

    dove PROJECT_ID è l'ID progetto Google Cloud e renderer è il nome che vuoi assegnare al servizio.

    Se l'operazione riesce, verrà visualizzato un messaggio BUILD SUCCESS. L'immagine è archiviata in Artifact Registry e può essere riutilizzata, se lo desideri.

    C# 

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

    dove PROJECT_ID è l'ID progetto Google Cloud e renderer è il nome che vuoi assegnare al servizio.

    Se l'operazione riesce, vedrai un messaggio SUCCESS contenente l'ID, l'ora di creazione e il nome dell'immagine. L'immagine è archiviata in Artifact Registry e, se lo desideri, può essere riutilizzata.

  4. Esegui il deployment come servizio privato con accesso limitato.

    Cloud Run fornisce funzionalità pronte all'uso di controllo dell'accesso e identità dei servizi. Il controllo dell'accesso fornisce un livello di autenticazione che impedisce agli utenti e ad altri servizi di richiamare il servizio. L'identità del servizio consente di limitare l'accesso del servizio ad altre risorse Google Cloud creando un account di servizio dedicato con autorizzazioni limitate.

    1. Creare un account di servizio da utilizzare come "identità di computing" per il servizio di rendering. Per impostazione predefinita, non ha privilegi diversi dall'appartenenza al progetto.

      Riga di comando

      gcloud iam service-accounts create renderer-identity

      Terraform

      Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, vedi Comandi Terraform di base.

      resource "google_service_account" "renderer" {
  provider     = google-beta
  account_id   = "renderer-identity"
  display_name = "Service identity of the Renderer (Backend) service."
}

      Il servizio di rendering Markdown non si integra direttamente con nessun altro elemento in Google Cloud. Non sono necessarie ulteriori autorizzazioni.

    2. Esegui il deployment con l'account di servizio renderer-identity e nega l'accesso non autenticato.

      Riga di comando

      gcloud run deploy renderer \
--image REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/renderer \
--service-account renderer-identity \
--no-allow-unauthenticated

      Cloud Run può utilizzare il nome dell'account di servizio in formato breve anziché l'indirizzo email completo se l'account di servizio fa parte dello stesso progetto.

      Terraform

      Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, vedi Comandi Terraform di base.

      resource "google_cloud_run_v2_service" "renderer" {
  provider = google-beta
  name     = "renderer"
  location = "us-central1"
  template {
    containers {
      # Replace with the URL of your Secure Services > Renderer image.
      #   gcr.io/<PROJECT_ID>/renderer
      image = "us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello"
    }
    service_account = google_service_account.renderer.email
  }
}

Prova del servizio di rendering privato di Markdown

I servizi privati non possono essere caricati direttamente da un browser web. Utilizza invece curl o uno strumento dell'interfaccia a riga di comando di richiesta HTTP simile che consenta di inserire un'intestazione Authorization.

Per inviare del testo in grassetto al servizio e vedere che converte gli asterischi markdown in tag <strong> HTML:

  1. Recupera l'URL dall'output del deployment.

  2. Usa gcloud per ricavare uno speciale token di identità solo per lo sviluppo per l'autenticazione:

    TOKEN=$(gcloud auth print-identity-token)

  3. Crea una richiesta curl che passa il testo Markdown non elaborato come parametro della stringa di query con escape URL:

    curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
   -H 'Content-Type: text/plain' \
   -d '**Hello Bold Text**' \
   SERVICE_URL

    Sostituisci SERVICE_URL con l'URL fornito dopo il deployment del servizio di rendering Markdown.

  4. La risposta deve essere uno snippet HTML:

     <strong>Hello Bold Text</strong>

Revisione dell'integrazione tra i servizi di editor e rendering

Il servizio di modifica fornisce una semplice UI per l'inserimento di testo e uno spazio per visualizzare l'anteprima HTML. Prima di continuare, controlla il codice recuperato in precedenza aprendo la directory ./editor/.

Quindi, esplora le seguenti sezioni di codice che integrano in modo sicuro i due servizi.

Node.js

Il modulo render.js crea richieste autenticate al servizio di renderer privato. Utilizza il server di metadati Google Cloud nell'ambiente Cloud Run per creare un token di identità e aggiungerlo alla richiesta HTTP come parte di un'intestazione Authorization.

In altri ambienti, render.js utilizza le credenziali predefinite dell'applicazione per richiedere un token ai server di Google.

const {GoogleAuth} = require('google-auth-library');
const got = require('got');
const auth = new GoogleAuth();

let client, serviceUrl;

// renderRequest creates a new HTTP request with IAM ID Token credential.
// This token is automatically handled by private Cloud Run (fully managed) and Cloud Functions.
const renderRequest = async markdown => {
  if (!process.env.EDITOR_UPSTREAM_RENDER_URL)
    throw Error('EDITOR_UPSTREAM_RENDER_URL needs to be set.');
  serviceUrl = process.env.EDITOR_UPSTREAM_RENDER_URL;

  // Build the request to the Renderer receiving service.
  const serviceRequestOptions = {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'text/plain',
    },
    body: markdown,
    timeout: 3000,
  };

  try {
    // Create a Google Auth client with the Renderer service url as the target audience.
    if (!client) client = await auth.getIdTokenClient(serviceUrl);
    // Fetch the client request headers and add them to the service request headers.
    // The client request headers include an ID token that authenticates the request.
    const clientHeaders = await client.getRequestHeaders();
    serviceRequestOptions.headers['Authorization'] =
      clientHeaders['Authorization'];
  } catch (err) {
    throw Error('could not create an identity token: ' + err.message);
  }

  try {
    // serviceResponse converts the Markdown plaintext to HTML.
    const serviceResponse = await got(serviceUrl, serviceRequestOptions);
    return serviceResponse.body;
  } catch (err) {
    throw Error('request to rendering service failed: ' + err.message);
  }
};

Analizza il markdown da JSON e invialo al servizio Renderer per trasformarlo in HTML.

app.post('/render', async (req, res) => {
  try {
    const markdown = req.body.data;
    const response = await renderRequest(markdown);
    res.status(200).send(response);
  } catch (err) {
    console.error('Error rendering markdown:', err);
    res.status(500).send(err);
  }
});

Python

Il metodo new_request crea richieste autenticate ai servizi privati. Utilizza il server di metadati Google Cloud nell'ambiente Cloud Run per creare un token di identità e aggiungerlo alla richiesta HTTP come parte di un'intestazione Authorization.

In altri ambienti, new_request richiede un token di identità ai server di Google mediante l'autenticazione con Credenziali predefinite dell'applicazione.

import os
import urllib

import google.auth.transport.requests
import google.oauth2.id_token


def new_request(data):
    """Creates a new HTTP request with IAM ID Token credential.

    This token is automatically handled by private Cloud Run and Cloud Functions.

    Args:
        data: data for the authenticated request

    Returns:
        The response from the HTTP request
    """
    url = os.environ.get("EDITOR_UPSTREAM_RENDER_URL")
    if not url:
        raise Exception("EDITOR_UPSTREAM_RENDER_URL missing")

    req = urllib.request.Request(url, data=data.encode())
    auth_req = google.auth.transport.requests.Request()
    target_audience = url

    id_token = google.oauth2.id_token.fetch_id_token(auth_req, target_audience)
    req.add_header("Authorization", f"Bearer {id_token}")

    response = urllib.request.urlopen(req)
    return response.read()

Analizza il markdown da JSON e invialo al servizio Renderer per trasformarlo in HTML.

@app.route("/render", methods=["POST"])
def render_handler():
    """Parse the markdown from JSON and send it to the Renderer service to be
    transformed into HTML.
    """
    body = request.get_json(silent=True)
    if not body:
        return "Error rendering markdown: Invalid JSON", 400

    data = body["data"]
    try:
        parsed_markdown = render.new_request(data)
        return parsed_markdown, 200
    except Exception as err:
        return f"Error rendering markdown: {err}", 500

Go

RenderService crea richieste autenticate ai servizi privati. Utilizza il server di metadati di Google Cloud nell'ambiente Cloud Run per creare un token di identità e aggiungerlo alla richiesta HTTP come parte di un'intestazione Authorization.

In altri ambienti, RenderService richiede un token di identità ai server di Google mediante l'autenticazione con Credenziali predefinite dell'applicazione.

import (
	"bytes"
	"context"
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"net/http"
	"time"

	"golang.org/x/oauth2"
	"google.golang.org/api/idtoken"
)

// RenderService represents our upstream render service.
type RenderService struct {
	// URL is the render service address.
	URL string
	// tokenSource provides an identity token for requests to the Render Service.
	tokenSource oauth2.TokenSource
}

// NewRequest creates a new HTTP request to the Render service.
// If authentication is enabled, an Identity Token is created and added.
func (s *RenderService) NewRequest(method string) (*http.Request, error) {
	req, err := http.NewRequest(method, s.URL, nil)
	if err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("http.NewRequest: %w", err)
	}

	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 30*time.Second)
	defer cancel()

	// Create a TokenSource if none exists.
	if s.tokenSource == nil {
		s.tokenSource, err = idtoken.NewTokenSource(ctx, s.URL)
		if err != nil {
			return nil, fmt.Errorf("idtoken.NewTokenSource: %w", err)
		}
	}

	// Retrieve an identity token. Will reuse tokens until refresh needed.
	token, err := s.tokenSource.Token()
	if err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("TokenSource.Token: %w", err)
	}
	token.SetAuthHeader(req)

	return req, nil
}

La richiesta viene inviata al servizio di rendering dopo aver aggiunto il testo markdown da trasformare in HTML. Gli errori di risposta vengono gestiti in modo da distinguere i problemi di comunicazione dalla funzionalità di rendering.


var renderClient = &http.Client{Timeout: 30 * time.Second}

// Render converts the Markdown plaintext to HTML.
func (s *RenderService) Render(in []byte) ([]byte, error) {
	req, err := s.NewRequest(http.MethodPost)
	if err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("RenderService.NewRequest: %w", err)
	}
	req.Body = ioutil.NopCloser(bytes.NewReader(in))
	defer req.Body.Close()

	resp, err := renderClient.Do(req)
	if err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("http.Client.Do: %w", err)
	}

	out, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
	if err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("ioutil.ReadAll: %w", err)
	}

	if resp.StatusCode != http.StatusOK {
		return out, fmt.Errorf("http.Client.Do: %s (%d): request not OK", http.StatusText(resp.StatusCode), resp.StatusCode)
	}

	return out, nil
}

Java

makeAuthenticatedRequest crea richieste autenticate ai servizi privati. Utilizza il server di metadati Google Cloud nell'ambiente Cloud Run per creare un token di identità e aggiungerlo alla richiesta HTTP come parte di un'intestazione Authorization.

In altri ambienti, makeAuthenticatedRequest richiede un token di identità ai server di Google mediante l'autenticazione con Credenziali predefinite dell'applicazione.

// makeAuthenticatedRequest creates a new HTTP request authenticated by a JSON Web Tokens (JWT)
// retrievd from Application Default Credentials.
public String makeAuthenticatedRequest(String url, String markdown) {
  String html = "";
  try {
    // Retrieve Application Default Credentials
    GoogleCredentials credentials = GoogleCredentials.getApplicationDefault();
    IdTokenCredentials tokenCredentials =
        IdTokenCredentials.newBuilder()
            .setIdTokenProvider((IdTokenProvider) credentials)
            .setTargetAudience(url)
            .build();

    // Create an ID token
    String token = tokenCredentials.refreshAccessToken().getTokenValue();
    // Instantiate HTTP request
    MediaType contentType = MediaType.get("text/plain; charset=utf-8");
    okhttp3.RequestBody body = okhttp3.RequestBody.create(markdown, contentType);
    Request request =
        new Request.Builder()
            .url(url)
            .addHeader("Authorization", "Bearer " + token)
            .post(body)
            .build();

    Response response = ok.newCall(request).execute();
    html = response.body().string();
  } catch (IOException e) {
    logger.error("Unable to get rendered data", e);
  }
  return html;
}

Analizza il markdown da JSON e invialo al servizio Renderer per trasformarlo in HTML.

// '/render' expects a JSON body payload with a 'data' property holding plain text
// for rendering.
@PostMapping(value = "/render", consumes = "application/json")
public String render(@RequestBody Data data) {
  String markdown = data.getData();

  String url = System.getenv("EDITOR_UPSTREAM_RENDER_URL");
  if (url == null) {
    String msg =
        "No configuration for upstream render service: "
            + "add EDITOR_UPSTREAM_RENDER_URL environment variable";
    logger.error(msg);
    throw new IllegalStateException(msg);
  }

  String html = makeAuthenticatedRequest(url, markdown);
  return html;
}

C#

GetAuthenticatedPostResponse crea richieste autenticate ai servizi privati. Utilizza il server di metadati Google Cloud nell'ambiente Cloud Run per creare un token di identità e aggiungerlo alla richiesta HTTP come parte di un'intestazione Authorization.

In altri ambienti, GetAuthenticatedPostResponse richiede un token di identità ai server di Google mediante l'autenticazione con Credenziali predefinite dell'applicazione.

private async Task<string> GetAuthenticatedPostResponse(string url, string postBody)
{
    // Get the OIDC access token from the service account via Application Default Credentials
    GoogleCredential credential = await GoogleCredential.GetApplicationDefaultAsync();  
    OidcToken token = await credential.GetOidcTokenAsync(OidcTokenOptions.FromTargetAudience(url));
    string accessToken = await token.GetAccessTokenAsync();

    // Create request to the upstream service with the generated OAuth access token in the Authorization header
    var upstreamRequest = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, url);
    upstreamRequest.Headers.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", accessToken);
    upstreamRequest.Content = new StringContent(postBody);

    var upstreamResponse = await _httpClient.SendAsync(upstreamRequest);
    upstreamResponse.EnsureSuccessStatusCode();

    return await upstreamResponse.Content.ReadAsStringAsync();
}

Analizza il markdown da JSON e invialo al servizio Renderer per trasformarlo in HTML.

public async Task<IActionResult> Index([FromBody] RenderModel model)
{
    var markdown = model.Data ?? string.Empty;
    var renderedHtml = await GetAuthenticatedPostResponse(_editorUpstreamRenderUrl, markdown);
    return Content(renderedHtml);
}

Invio del servizio editor pubblico

Per creare ed eseguire il deployment del codice:

  1. Passa alla directory editor:

    Node.js 

    cd ../editor

    Python 

    cd ../editor

    Go 

    cd ../editor

    Java 

    cd ../editor

    C# 

    cd ../Samples.Run.MarkdownPreview.Editor/

  2. Esegui questo comando per creare il container e pubblicarlo su Artifact Registry.

    Node.js 

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

    dove PROJECT_ID è l'ID progetto Google Cloud e editor è il nome che vuoi assegnare al servizio.

    Se l'operazione riesce, vedrai un messaggio SUCCESS contenente l'ID, l'ora di creazione e il nome dell'immagine. L'immagine è archiviata in Container Registry e può essere riutilizzata, se necessario.

    Python 

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

    dove PROJECT_ID è l'ID progetto Google Cloud e editor è il nome che vuoi assegnare al servizio.

    Se l'operazione riesce, vedrai un messaggio SUCCESS contenente l'ID, l'ora di creazione e il nome dell'immagine. L'immagine è archiviata in Artifact Registry e, se lo desideri, può essere riutilizzata.

    Go 

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

    dove PROJECT_ID è l'ID progetto Google Cloud e editor è il nome che vuoi assegnare al servizio.

    Se l'operazione riesce, vedrai un messaggio SUCCESS contenente l'ID, l'ora di creazione e il nome dell'immagine. L'immagine è archiviata in Artifact Registry e, se lo desideri, può essere riutilizzata.

    Java

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

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

    dove PROJECT_ID è l'ID progetto Google Cloud e editor è il nome che vuoi assegnare al servizio.

    Se l'operazione riesce, verrà visualizzato un messaggio BUILD SUCCESS. L'immagine è archiviata in Artifact Registry e può essere riutilizzata, se lo desideri.

    C# 

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

    dove PROJECT_ID è l'ID progetto Google Cloud e editor è il nome che vuoi assegnare al servizio.

    Se l'operazione riesce, vedrai un messaggio SUCCESS contenente l'ID, l'ora di creazione e il nome dell'immagine. L'immagine è archiviata in Artifact Registry e, se lo desideri, può essere riutilizzata.

  3. Esegui il deployment come servizio privato con accesso speciale al servizio di rendering.

    1. Creare un account di servizio da utilizzare come "identità di computing" del servizio privato. Per impostazione predefinita, non ha privilegi diversi dall'appartenenza al progetto.

      Riga di comando

      gcloud iam service-accounts create editor-identity

      Terraform

      Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, vedi Comandi Terraform di base.

      resource "google_service_account" "editor" {
  provider     = google-beta
  account_id   = "editor-identity"
  display_name = "Service identity of the Editor (Frontend) service."
}

      Il servizio Editor non deve interagire con altri elementi in Google Cloud diversi dal servizio di rendering Markdown.

    2. Concedi l'accesso all'identità Compute editor-identity per richiamare il servizio di rendering Markdown. Qualsiasi servizio che la utilizza come identità di computing avrà questo privilegio.

      Riga di comando

      gcloud run services add-iam-policy-binding renderer \
--member serviceAccount:editor-identity@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
--role roles/run.invoker

      Terraform

      Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, vedi Comandi Terraform di base.

      resource "google_cloud_run_service_iam_member" "editor_invokes_renderer" {
  provider = google-beta
  location = google_cloud_run_v2_service.renderer.location
  service  = google_cloud_run_v2_service.renderer.name
  role     = "roles/run.invoker"
  member   = "serviceAccount:${google_service_account.editor.email}"
}

      Poiché a questo viene assegnato il ruolo richiamar nel contesto del servizio di rendering, quest'ultimo è l'unico servizio Cloud Run privato che l'editor può richiamare.

    3. Esegui il deployment con l'account di servizio editor-identity e consenti l'accesso pubblico e non autenticato.

      Riga di comando

      gcloud run deploy editor --image REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/editor \
--service-account editor-identity \
--set-env-vars EDITOR_UPSTREAM_RENDER_URL=SERVICE_URL \
--allow-unauthenticated

      Sostituisci:

      • PROJECT_ID con il tuo ID progetto
      • SERVICE_URL con l'URL fornito dopo il deployment del servizio di rendering Markdown.

      Terraform

      Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, vedi Comandi Terraform di base.

      Esegui il deployment del servizio di modifica:

      resource "google_cloud_run_v2_service" "editor" {
  provider = google-beta
  name     = "editor"
  location = "us-central1"
  template {
    containers {
      # Replace with the URL of your Secure Services > Editor image.
      #   gcr.io/<PROJECT_ID>/editor
      image = "us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello"
      env {
        name  = "EDITOR_UPSTREAM_RENDER_URL"
        value = google_cloud_run_v2_service.renderer.uri
      }
    }
    service_account = google_service_account.editor.email

  }
}

      Concedi a allUsers l'autorizzazione per richiamare il servizio:

      data "google_iam_policy" "noauth" {
  provider = google-beta
  binding {
    role = "roles/run.invoker"
    members = [
      "allUsers",
    ]
  }
}

resource "google_cloud_run_service_iam_policy" "noauth" {
  provider = google-beta
  location = google_cloud_run_v2_service.editor.location
  project  = google_cloud_run_v2_service.editor.project
  service  = google_cloud_run_v2_service.editor.name

  policy_data = data.google_iam_policy.noauth.policy_data
}

Informazioni sul traffico HTTPS

Sono tre le richieste HTTP coinvolte nel rendering markdown utilizzando questi servizi.

Diagramma che mostra il flusso di richieste dall&#39;utente all&#39;editor, editor per ottenere un token dal server metadati, editor per effettuare la richiesta di rendering del servizio, rendering del servizio per restituire l&#39;HTML all&#39;editor.
Il servizio di frontend con editor-identity richiama il servizio di rendering. Sia editor-identity che renderer-identity hanno autorizzazioni limitate, perciò qualsiasi exploit per la sicurezza o iniezione di codice ha accesso limitato ad altre risorse Google Cloud.

Prova

Per provare l'applicazione completa per due servizi:

  1. Passa nel browser all'URL fornito nel passaggio di deployment riportato sopra.

  2. Prova a modificare il testo Markdown a sinistra e fai clic sul pulsante per visualizzarne l'anteprima a destra.

    Dovrebbe avere il seguente aspetto:

    Screenshot dell&#39;interfaccia utente dell&#39;editor Markdown

Se scegli di continuare a sviluppare questi servizi, ricorda che i servizi hanno accesso limitato a Identity and Access Management (IAM) 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, elimina il progetto. 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 quello di eliminare il progetto che hai creato per il tutorial.

Per eliminare il progetto:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.

    Vai a Gestisci risorse

  2. Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
  3. Nella finestra di dialogo, digita l'ID del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

Eliminazione delle risorse del tutorial in corso...

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

    gcloud 

    gcloud run services delete editor
gcloud run services delete renderer

    I servizi Cloud Run possono essere eliminati anche dalla console Google Cloud.

  2. Rimuovi le configurazioni predefinite 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 altre risorse Google Cloud create in questo tutorial:

Passaggi successivi