Automatizza la ricostruzione delle immagini container per sincronizzare gli aggiornamenti delle immagini di base


Cloud Workstations ti consente di creare e utilizzare immagini personalizzate per le tue workstation. Una volta utilizzata un'immagine personalizzata, è utile automatizzare la ricompilazione dell'immagine personalizzata per incorporare le correzioni e gli aggiornamenti disponibili nelle immagini di base.

In questo tutorial imparerai a creare una pipeline automatizzata per assicurarti di includere aggiornamenti e patch di sicurezza nelle immagini delle workstation personalizzate.

Obiettivi

Seguendo questo tutorial, creerai una pipeline automatica per l'immagine di base con questi passaggi:

  1. Crea un repository Artifact Registry per archiviare ed eseguire la scansione dell'immagine personalizzata.
  2. Configura GitHub con Google Cloud per archiviare le configurazioni delle immagini.
  3. Crea un trigger di Cloud Build per automatizzare la creazione e il deployment di immagini personalizzate in Artifact Registry.
  4. Configura Cloud Scheduler per avviare le build regolarmente.
  5. Esamina i risultati dei processi automatizzati.

Costi

In questo documento vengono utilizzati 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 avere diritto a una prova senza costi.

Al termine delle attività descritte in questo documento, puoi evitare l'addebito di ulteriori costi eliminando le risorse che hai creato. Per ulteriori informazioni, vedi Pulizia.

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. Verify 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. Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere alla CLI gcloud con la tua identità federata.

  7. Per inizializzare la CLI gcloud, esegui questo comando:

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

    Go to project selector

  9. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

    Enable the APIs

  11. Install the Google Cloud CLI.

  12. Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere alla CLI gcloud con la tua identità federata.

  13. Per inizializzare la CLI gcloud, esegui questo comando:

    gcloud init
  14. Prepara l'ambiente

    Prima di procedere, assicurati di impostare le seguenti variabili di ambiente.

    1. Imposta l'ID progetto per il progetto cloud che prevedi di utilizzare:

      PROJECT_ID=$PROJECT_ID
      
    2. Imposta il nome utente GitHub in cui prevedi di archiviare il repository:

      GITHUB_USER=$GITHUB_ID
      
    3. Imposta le variabili PROJECT_NUMBER e REGION da utilizzare durante la procedura:

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

      Nell'esempio precedente, sostituisci $REGION con il nome della regione che prevedi di utilizzare, ad esempio us-central1.

      Per ulteriori informazioni sulle regioni disponibili, vedi Località di Cloud Workstations.

    Crea un repository Artifact Registry

    In questo tutorial utilizzi Artifact Registry per archiviare e scansionare le immagini.

    1. Crea un repository con il seguente comando:

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

      Sostituisci $REGION con il nome della regione che prevedi di utilizzare.

    2. Configura Docker in modo che utilizzi le credenziali della CLI gcloud quando accedi ad Artifact Registry.

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

      Per disattivare l'Artifact Analysis, esegui questo comando:

      gcloud services disable containerscanning.googleapis.com
      

    Configura il repository GitHub

    In pratica, mantieni il Dockerfile per le tue immagini personalizzate in un repository Git. Il processo automatizzato accede a questo repository durante il processo di compilazione per estrarre le configurazioni e il Dockerfile pertinenti.

    Crea un fork del repository di esempio

    Per creare un fork di un repository di esempio che fornisce definizioni di container, segui questi passaggi:

    1. Fai clic su questo link per creare un nuovo fork del repository software-delivery-workshop.
    2. Se richiesto, accedi a GitHub.
    3. Seleziona il tuo nome utente GitHub come proprietario. Il nome del repository viene visualizzato come software-delivery-workshop.
    4. Fai clic su Crea fork e attendi qualche secondo il completamento della procedura.

    Connetti Cloud Build a GitHub

    Poi, connetti il repository a Cloud Build utilizzando la funzionalità di connessione GitHub integrata. Fai clic sul link al repository GitHub e segui le istruzioni per completare la procedura. Non è necessario creare il trigger nell'ultimo passaggio della procedura guidata e puoi saltare gli ultimi passaggi perché puoi farlo in un secondo momento dalla riga di comando.

    Se utilizzi una soluzione di repository Git diversa, puoi anche seguire le istruzioni per connettere Cloud Build a GitLab o Bitbucket.

    Crea un trigger di Cloud Build

    Il repository di esempio contiene una definizione di container e una configurazione di Cloud Build utilizzata per creare l'immagine container. In questo passaggio crei un trigger Cloud Build che esegue le istruzioni nel file cloudbuild.yaml che puoi trovare nella cartella labs/cloudbuild-scheduled-jobs/code-oss-java.

    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)")
    
    

    Questo esempio configura quanto segue:

    • Il comando CLI gcloud crea un trigger manuale in Cloud Build denominato custom-image-trigger, come indicato dal flag name nella seconda riga.
    • Le tre righe successive contengono flag relativi al repository GitHub di origine:
    • Il flag build-config indica il percorso del file Cloud Build nel repository Git.
    • Per rendere dinamico il job, utilizza il flag substitutions. Per questo job, il comando passa le seguenti variabili:

      • Regione, $_REGION
      • Nome del repository Artifact Registry, $_AR_REPO_NAME
      • Nome dell'immagine container, $_AR_IMAGE_NAME
      • Posizione del Dockerfile da creare, $_IMAGE_DIR

      Visualizza il file cloudbuild.yaml per vedere come vengono utilizzate queste variabili nel processo.

    • Dopo la creazione del trigger, viene recuperato il nome univoco del trigger e archiviato nella variabile di ambiente $TRIGGER_ID per un utilizzo successivo.

    Configura Cloud Scheduler

    Per assicurarti che le tue immagini siano aggiornate con gli aggiornamenti e le patch più recenti, utilizza Cloud Scheduler per eseguire il trigger Cloud Build con una frequenza impostata. Per questo tutorial, il job viene eseguito ogni giorno. In pratica, imposta questa opzione su una frequenza in linea con le esigenze della tua organizzazione per assicurarti che siano sempre inclusi gli aggiornamenti più recenti.

    1. Concedi un ruolo richiesto al account di servizio predefinito per richiamare il trigger Cloud Build:

      gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
          --member="serviceAccount:$PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com" \
          --role="roles/cloudbuild.builds.editor"
      
    2. Concedi un ruolo richiesto al account di servizio Cloud Build per caricare le immagini in Artifact Registry:

      gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
          --member=serviceAccount:$PROJECT_NUMBER@cloudbuild.gserviceaccount.com \
          --role="roles/artifactregistry.admin"
      
    3. Crea il job Cloud Scheduler con il seguente comando:

      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=$PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com \
          --oauth-token-scope=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
      
    4. Il job è impostato per essere eseguito una volta al giorno. Tuttavia, per testare la funzionalità immediatamente, esegui il job manualmente da Cloud Scheduler:

      Vai a Cloud Scheduler

      1. Nella pagina Cloud Scheduler, trova la voce appena creata denominata run-build.
      2. Nella colonna Azioni, fai clic sul menu delle opzioni more_vertAltro per quella riga.
      3. Fai clic su Forza esecuzione job per testare il sistema manualmente.
      4. Una volta eseguito correttamente il comando, passa alla pagina della cronologia di Cloud Build per esaminare l'avanzamento:

        Vai alla cronologia di Cloud Build

    Esamina i risultati

    Poiché hai abilitato l'API Container Scanning nell'ambito della procedura di configurazione, Artifact Registry analizza automaticamente le immagini per rilevare vulnerabilità di sicurezza.

    Per esaminare le vulnerabilità:

    1. Apri la pagina Repository Artifact Registry:

      Vai ai repository di Artifact Registry

    2. Nell'elenco dei repository, fai clic su un repository.

    3. Fai clic sul nome di un'immagine. I totali delle vulnerabilità per ogni digest dell'immagine vengono visualizzati nella colonna Vulnerabilità.

      Pagina Repository Artifact Registry che mostra un nome di immagine di esempio

    4. Per visualizzare l'elenco delle vulnerabilità di un'immagine, fai clic sul link nella colonna Vulnerabilità. L'elenco delle vulnerabilità mostra la gravità, la disponibilità di una correzione e il nome del pacchetto che contiene la vulnerabilità.

      Pagina Vulnerabilità di Artifact Registry che mostra un elenco di esempio di vulnerabilità

    Esegui la pulizia

    Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

    Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questa pagina, assicurati di eliminare le risorse di cui non hai più bisogno.

    Per eliminare un progetto Google Cloud dalla console Google Cloud o dalla CLIgcloud:

    Console

    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

    • In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

      Go to Manage resources

    • In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
    • In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

    Per ulteriori informazioni sull'eliminazione di altre risorse, come cluster di workstation, configurazioni di workstation e workstation, vedi Eliminare le risorse.

    Passaggi successivi