Saat bersiap men-deploy backend Node.js, memilih lingkungan komputasi yang tepat akan berdampak langsung pada beban pemeliharaan, kecepatan penskalaan, dan efisiensi biaya.

Mengembangkan aplikasi Node.js yang siap produksi memerlukan penanganan pola arsitektur yang mencegah bottleneck dan memastikan waktu operasional:

• Status aplikasi stateless: Platform serverless modern meningkatkan dan menurunkan instance container secara dinamis sebagai respons terhadap traffic yang masuk. Hindari menyimpan status sesi pengguna, file media yang diupload, atau antrean latar belakang di memori container lokal atau jalur disk lokal, karena file yang ditulis ke disk container sementara akan hilang saat di-deploy ulang atau diperkecil skalanya. Gunakan layanan terkelola khusus seperti Cloud Firestore, Cloud SQL untuk PostgreSQL, atau Cloud Storage untuk status persisten.
• Isolasi secret dan variabel lingkungan: Melakukan hardcode kunci API, kredensial database, atau kunci secret ke dalam kontrol sumber akan menciptakan kerentanan keamanan yang kritis. Selalu isolasi konfigurasi runtime ke dalam variabel lingkungan (process.env) dan masukkan dengan aman di tingkat runtime container.
• Binding port dan pemeriksaan kondisi: Lingkungan container serverless merutekan traffic HTTP dengan menginjeksikan port target default seperti variabel lingkungan PORT (biasanya port 8080). Server Node.js Anda harus memproses process.env.PORT || 8080 secara dinamis untuk lulus health check dan pemeriksaan kesiapan.
• Penghentian normal & penangkapan sinyal: Aplikasi Node.js harus menangkap sinyal sistem operasi SIGTERM dan SIGINT. Saat autoscaler infrastruktur memulai penurunan skala, penanganan sinyal ini memastikan permintaan HTTP yang ada selesai diproses sebelum koneksi database ditutup dan container dihentikan.

Anda dapat membuat dan men-deploy aplikasi Node.js menggunakan dua alur kerja utama: Pembuatan Prototipe Cepat dengan Bantuan AI (tidak memerlukan penyiapan lokal) atau Deployment Berbasis Container Standar (untuk codebase yang ada).

Untuk pembuatan prototipe cepat dan aplikasi AI, mode build Google AI Studio memungkinkan developer mendeskripsikan arsitektur Node.js lengkap dalam bahasa alami dan men-deploy-nya ke Cloud Run tanpa alat command line lokal atau konfigurasi penagihan wajib.

Langkah 1: Melakukan inisialisasi aplikasi dalam mode build

1. Buka Google AI Studio dan beralih ke mode build.
2. Masukkan perintah aplikasi yang menjelaskan logika bisnis dan antarmuka frontend yang Anda perlukan (misalnya, "Buat dasbor pelacakan inventaris dengan backend Node.js dan pengelolaan tugas persisten").
3. Agen terintegrasi akan membuat file aplikasi, mengonfigurasi rute server, menginstal dependensi npm yang relevan, dan meluncurkan pratinjau interaktif.

Langkah 2: Mengonfigurasi data dan autentikasi bawaan

• Untuk penyimpanan persisten: Jika perintah Anda memerlukan penyimpanan data, aktifkan Cloud Firestore atau Cloud SQL untuk PostgreSQL (Edisi Developer). AI Studio otomatis membuat draf skema, model, dan file koneksi klien Anda.
• Untuk Identitas Pengguna: Aktifkan Firebase Authentication untuk mengaktifkan alur Login dengan Google yang telah dikonfigurasi sebelumnya tanpa perlu menyiapkan handler pengalihan OAuth secara manual.

Langkah 3: Memublikasikan ke Cloud Run terkelola

1. Klik Publish > Get Started > Publish App di bagian atas antarmuka.
2. Pilih region deployment yang Anda inginkan.
3. Berikan URL Kustom <user-defined>.ai.studio untuk aplikasi Anda dan publikasikan.
4. Platform ini mengemas container Anda, menyediakan komputasi yang mendasarinya, dan menghasilkan URL produksi HTTPS <user-defined>.ai.studio aktif dalam hitungan detik.

Untuk codebase yang sudah ada dan microservice kustom, kemas aplikasi Node.js Anda ke dalam container yang mematuhi OCI dan deploy langsung ke Cloud Run.

Langkah 1: Buat struktur kode server Node.js

Buat server HTTP minimal menggunakan Express, Fastify, atau library Node.js standar (index.js):

 Catatan: Cloud Run memasukkan variabel lingkungan PORT secara otomatis saat runtime. Pengganti || 8080 dalam kode di atas terutama disertakan untuk memfasilitasi pengujian lokal yang mudah di komputer Anda sebelum deployment.

Langkah 2: Membuat Dockerfile multi-level yang aman

Kemas aplikasi Anda menggunakan build multi-level untuk memastikan image produksi yang minimal dan aman.

Praktik terbaik: Buat file .dockerignore di direktori root Anda, lalu tambahkan node_modules dan .env ke dalamnya. Tindakan ini memastikan file pengembangan lokal tidak dikemas secara tidak sengaja ke dalam image container Anda, sehingga tetap bersih dan aman.

Buat file bernama Dockerfile di direktori root Anda:

Langkah 3: Men-deploy ke Cloud Run

Jalankan deployment menggunakan Google Cloud CLI dari folder root lokal Anda. Anda juga dapat membuat URL Kustom dengan format <user-defined>.cloud.run untuk aplikasi Anda:

Memahami cara kerja alokasi gratis memastikan Anda dapat membuat prototipe dan menskalakan aplikasi Node.js dengan cara yang dapat diprediksi: