Neuaufbau von Container-Images automatisieren, um Basis-Image-Updates zu synchronisieren

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Mit Cloud Workstations können Sie benutzerdefinierte Images für Ihre Workstations erstellen und verwenden. Nachdem ein benutzerdefiniertes Image verwendet wird, ist es sinnvoll, einen Neuaufbau des benutzerdefinierten Images zu automatisieren, um Fehlerkorrekturen und Updates einzubinden, die in den Basis-Images verfügbar sind.

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie eine automatisierte Pipeline erstellen, um Sicherheitsupdates und Patches in Ihre benutzerdefinierten Workstation-Images aufzunehmen.

Lernziele

In dieser Anleitung erstellen Sie eine automatisierte Pipeline für Ihr Basis-Image:

1. Erstellen Sie ein Artifact Registry-Repository, um Ihr benutzerdefiniertes Image zu speichern und zu scannen.
2. Konfigurieren Sie GitHub mit Google Cloud, um Ihre Imagekonfigurationen zu speichern.
3. Erstellen Sie einen Cloud Build-Trigger, um die Erstellung und Bereitstellung benutzerdefinierter Images in Artifact Registry zu automatisieren.
4. Cloud Scheduler so konfigurieren, dass Builds regelmäßig gestartet werden
5. Prüfen Sie die Ergebnisse der automatisierten Prozesse.

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:

• Cloud Build
• Cloud Scheduler
• Container Scanning
• Artifact Registry

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen. Neuen Google Cloud-Nutzern steht möglicherweise eine kostenlose Testversion zur Verfügung.

Nach Abschluss der in diesem Dokument beschriebenen Aufgaben können Sie weitere Kosten vermeiden, indem Sie die erstellten Ressourcen löschen. Weitere Informationen finden Sie unter Bereinigen.

Vorbereitung

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.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

4. Enable the Artifact Registry, Container Scanning API, Cloud Build, and Cloud Scheduler APIs.

   Enable the APIs

5. Install the Google Cloud CLI.

6. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

9. Enable the Artifact Registry, Container Scanning API, Cloud Build, and Cloud Scheduler APIs.

   Enable the APIs

10. Install the Google Cloud CLI.

11. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init

Umgebung vorbereiten

Bevor Sie fortfahren, müssen Sie die folgenden Umgebungsvariablen festlegen.

1. Legen Sie die Projekt-ID für das Cloud-Projekt fest, das Sie verwenden möchten:

   PROJECT_ID=$PROJECT_ID
   

2. Legen Sie den GitHub-Nutzernamen fest, unter dem Sie Ihr Repository speichern möchten:

   GITHUB_USER=$GITHUB_ID
   

3. Legen Sie die Variablen PROJECT_NUMBER und REGION fest, die während des Prozesses verwendet werden sollen:

   PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID \
       --format='value(projectNumber)')
   
   REGION=$REGION
   

   Ersetzen Sie im vorherigen Beispiel $REGION durch den Namen der Region, die Sie verwenden möchten, z. B. us-central1.

   Weitere Informationen zu verfügbaren Regionen finden Sie unter Standorte von Cloud Workstations.

Artifact Registry-Repository erstellen

In dieser Anleitung verwenden Sie Artifact Registry, um Ihre Bilder zu speichern und zu scannen.

1. Erstellen Sie mit dem folgenden Befehl ein Repository:

   gcloud artifacts repositories create custom-images \
         --repository-format=docker \
         --location=$REGION \
         --description="Docker repository"
   

   Ersetzen Sie $REGION durch den Namen der Region, die Sie verwenden möchten.

2. Konfigurieren Sie Docker so, dass Ihre gcloud-CLI-Anmeldedaten für den Zugriff auf Artifact Registry verwendet werden.

   gcloud auth configure-docker $REGION-docker.pkg.dev
   

   Hinweis :Mit dieser Konfiguration wird auch das automatische Container-Scannen aktiviert. Dabei werden Sicherheitslücken erkannt, es fällt jedoch ein zusätzlicher Preis pro gescanntem Image an. Weitere Informationen finden Sie unter Preisangaben.

   Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Artefaktanalyse zu deaktivieren:

   gcloud services disable containerscanning.googleapis.com
   

GitHub-Repository konfigurieren

In der Praxis speichern Sie die Dockerfile für Ihre benutzerdefinierten Images in einem Git-Repository. Der automatisierte Prozess greift während des Build-Prozesses auf dieses Repository zu, um die relevanten Konfigurationen und das Dockerfile abzurufen.

Beispiel-Repository verzweigen

So forken Sie ein Beispiel-Repository mit Containerdefinitionen:

1. Klicken Sie auf diesen Link, um eine neue Fork des software-delivery-workshop-Repositories zu erstellen.
2. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, melden Sie sich bei GitHub an.
3. Wählen Sie Ihren GitHub-Nutzernamen als Inhaber aus. Der Repository-Name wird als software-delivery-workshop angezeigt.
4. Klicken Sie auf Fork erstellen und warten Sie einige Sekunden, bis der Vorgang abgeschlossen ist.

Cloud Build mit GitHub verbinden

Verbinden Sie das Repository anschließend über die integrierte GitHub-Verbindungsfunktion mit Cloud Build. Klicken Sie auf den Link zum GitHub-Repository und folgen Sie der Anleitung. Sie müssen den Trigger im letzten Schritt des Assistenten nicht erstellen und können die letzten Schritte überspringen, da Sie dies später über die Befehlszeile tun können.

• Cloud Build mit dem GitHub-Repository verbinden

Wenn Sie eine andere Git-Repository-Lösung verwenden, können Sie auch der Anleitung zum Verbinden von Cloud Build mit GitLab oder Bitbucket folgen.

Cloud Build-Trigger erstellen

Das Beispiel-Repository enthält eine Containerdefinition und eine Cloud Build-Konfiguration, mit der das Container-Image erstellt wird. In diesem Schritt erstellen Sie einen Cloud Build-Trigger, der die Anweisungen in der Datei cloudbuild.yaml ausführt, die sich im Ordner labs/cloudbuild-scheduled-jobs/code-oss-java befindet.

gcloud builds triggers create manual \
    --name=custom-image-trigger \
    --repo=$GITHUB_USER/software-delivery-workshop \
    --repo-type=GITHUB \
    --branch=main \
    --build-config=labs/cloudbuild-scheduled-jobs/code-oss-java/cloudbuild.yaml \
    --substitutions=_REGION=$REGION,_AR_REPO_NAME=custom-images,_AR_IMAGE_NAME=code-oss-java,_IMAGE_DIR=labs/cloudbuild-scheduled-jobs/code-oss-java

TRIGGER_ID=$(gcloud builds triggers list \
    --filter=name="custom-image-trigger" --format="value(id)")

In diesem Beispiel wird Folgendes konfiguriert:

• Mit dem Befehl gcloud wird in Cloud Build ein manueller Trigger mit dem Namen custom-image-trigger erstellt, wie das Flag name in der zweiten Zeile zeigt.
• Die nächsten drei Zeilen enthalten Flags, die sich auf das Quell-GitHub-Repository beziehen:
  • Pfad zum Repository
  • Typ des Repositorys
  • Zu erstellender Git-Zweig
• Das Flag build-config gibt den Pfad zur Cloud Build-Datei im Git-Repository an.

• Verwenden Sie das Flag substitutions, um den Job dynamisch zu gestalten. Für diesen Job werden die folgenden Variablen übergeben:

  • Region, $_REGION
  • Name des Artifact Registry-Repositories, $_AR_REPO_NAME
  • Name des Container-Images, $_AR_IMAGE_NAME
  • Speicherort des zu erstellenden Dockerfiles, $_IMAGE_DIR

  In der Datei cloudbuild.yaml sehen Sie, wie diese Variablen im Prozess verwendet werden.

• Nach dem Erstellen des Triggers wird der eindeutige Name des Triggers abgerufen und zur späteren Verwendung in der Umgebungsvariablen $TRIGGER_ID gespeichert.

Cloud Scheduler konfigurieren

Damit Ihre Images immer auf dem neuesten Stand sind, können Sie mit Cloud Scheduler den Cloud Build-Trigger in einem festgelegten Intervall ausführen. In dieser Anleitung wird der Job täglich ausgeführt. Legen Sie in der Praxis eine Häufigkeit fest, die Ihren organisatorischen Anforderungen entspricht, damit immer die neuesten Updates enthalten sind.

1. Weisen Sie dem Standarddienstkonto eine erforderliche Rolle zu, um den Cloud Build-Trigger aufzurufen:

   gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
       --member="serviceAccount:$[e-mail]" \
       --role="roles/cloudbuild.builds.editor"
   

2. Weisen Sie dem Cloud Build-Dienstkonto eine erforderliche Rolle zu, um Images in Artifact Registry hochzuladen:

   gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
       --member=serviceAccount:$[e-mail] \
       --role="roles/artifactregistry.admin"
   

3. Erstellen Sie den Cloud Scheduler-Job mit dem folgenden Befehl:

   gcloud scheduler jobs create http run-build \
       --schedule='0 1 * * *' \
       --uri=https://cloudbuild.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_ID/locations/global/triggers/$TRIGGER_ID:run \
       --location=us-central1 \
       --oauth-service-account-email=$[e-mail] \
       --oauth-token-scope=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
   

4. Der Job ist so konfiguriert, dass er einmal täglich ausgeführt wird. Wenn Sie die Funktion sofort testen möchten, führen Sie den Job manuell über Cloud Scheduler aus:

   Zu Cloud Scheduler

   1. Suchen Sie auf der Cloud Scheduler-Seite nach dem Eintrag run-build, den Sie gerade erstellt haben.
   2. Klicken Sie in der Spalte „Aktionen“ auf das Dreipunkt-Menü more_vertMehr für diese Zeile.
   3. Klicken Sie auf Jobausführung erzwingen, um das System manuell zu testen.

   4. Nachdem der Befehl erfolgreich ausgeführt wurde, rufen Sie die Seite „Cloud Build-Verlauf“ auf, um den Fortschritt zu überprüfen:

      Zum Cloud Build-Verlauf

Ergebnisse überprüfen

Da Sie die Container Scanning API im Rahmen der Einrichtung aktiviert haben, werden die Images in Artifact Registry automatisch auf Sicherheitslücken geprüft.

So prüfen Sie die Sicherheitslücken:

1. Öffnen Sie die Seite „Artifact Registry-Repositories“:

   Zu Artifact Registry-Repositories

2. Klicken Sie in der Liste der Repositories auf ein Repository.

3. Klicken Sie auf einen Image-Namen. Die Gesamtzahl der Sicherheitslücken für jeden Image-Digest wird in der Spalte Sicherheitslücken angezeigt.

   

4. Wenn Sie die Liste der Sicherheitslücken für ein Image aufrufen möchten, klicken Sie auf den Link in der Spalte Vulnerabilities (Sicherheitslücken). Die Liste mit den Sicherheitslücken umfasst den Schweregrad, die Verfügbarkeit einer entsprechenden Lösung und den Namen des Pakets, das die Sicherheitslücke enthält.

   

Bereinigen

Damit Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden, löschen Sie entweder das Projekt, das die Ressourcen enthält, oder Sie behalten das Projekt und löschen die einzelnen Ressourcen.

Damit Ihrem Google Cloud-Konto die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden, löschen Sie Ressourcen, die Sie nicht mehr benötigen.

So löschen Sie ein Google Cloud-Projekt über die Google Cloud Console oder die gcloud CLI:

Console

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

• Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
• Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

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.

gcloud

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

• Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
• Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

Delete a Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Weitere Informationen zum Löschen anderer Ressourcen wie Workstation-Cluster, Workstation-Konfigurationen und Workstations finden Sie unter Ressourcen löschen.

Nächste Schritte

• Liste der verfügbaren vorkonfigurierten Basis-Images
• Container-Images anpassen
• Verfügbare Maschinentypen ansehen
• Best Practices für die Sicherheit einrichten
• Referenzarchitekturen, Diagramme und Best Practices zu Google Cloud kennenlernen. Weitere Informationen zu Cloud Architecture Center