本教程介绍如何将生成式 AI 应用部署到 Cloud Run 并使用 Identity-Aware Proxy (IAP) 对其进行保护。IAP 为部署到 Cloud Run 的 HTTPS 应用提供中央授权层。您可以使用 IAP 来采用应用级或组织级访问权限控制政策，而不是使用网络级防火墙。
请注意，虽然也可以使用手动或第三方身份验证来保护部署到 Cloud Run 的应用，但我们建议为大量或多区域流量使用 IAP，以避免应用服务中断。
在本教程中，您将部署一个调用 Gemini API 的应用。该应用基于 Streamlit 框架。
前提条件
本教程假定您能够使用以下工具和框架：
Streamlit：Streamlit 是一个开源应用框架，可让您创建和部署数据应用。它使用 Python 将数据脚本转换为 Web 应用。
Git：在本教程中，您将使用 Git 代码库来管理应用的源代码。如需详细了解如何使用 Git，请参阅 Git 文档。
Google Cloud 服务
您必须对以下 Google Cloud 服务有基本的了解：
Vertex AI 上的生成式 AI：可让您访问 Google 的 LLM，以便对其进行测试、调优和部署，从而在应用中进行使用。详细了解 Vertex AI 上的生成式 AI。
Cloud Run：一个托管式计算平台，可让您部署和运行容器映像。您需要创建一个 Cloud Run 服务来部署应用。详细了解 Cloud Run。
Cloud Build：在 Google Cloud 上执行构建。在本教程中，您将设置一个自动 Cloud Build 触发器，以便在您每次将提交推送到 Git 代码库时，自动构建应用并将其部署到 Cloud Run。详细了解 Cloud Build。
Cloud Load Balancing：有助于在应用的多个实例之间分配流量，以实现可伸缩性。您可以创建一个应用负载均衡器，以将流量分配到 Cloud Run 上托管的应用后端实例。Cloud Load Balancing 也是 IAP 的前提条件。详细了解 Cloud Load Balancing。
Identity-Aware Proxy (IAP)：您可以使用 IAP 创建一个中央授权层来保护应用。IAP 会进行身份验证和授权检查，这些检查会扩展到关联的 Google Cloud 服务。IAP 还支持 Cloud Load Balancing 并与其无缝集成，这使其成为适用于本教程的最高效的安全管理选项。
如需详细了解 IAP，请参阅 Identity-Aware Proxy 概览。
如需了解 IAP 如何与 Cloud Run 搭配使用，请参阅“IAP 的工作原理”中的 Cloud Run 部分。
有效的域名
此外，您必须拥有有效的域名来预配证书，因为配置负载均衡器需要证书。
教程页面
本教程包含以下页面：
每个页面均假定您已经按照本教程中之前页面的说明操作。