Programa operaciones de Workstation con Cloud Scheduler y Cloud Run

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En este instructivo, se muestra cómo usar Cloud Scheduler y Cloud Run para realizar automáticamente operaciones como las siguientes:

• Programación automática del tamaño del grupo de inicio rápido que aumenta y disminuye.
• Iniciar estaciones de trabajo automáticamente en un programa regular

En este instructivo, se explica cómo aumentar y disminuir el tamaño del grupo de inicio rápido para que coincida con el horario de atención habitual.

Objetivos

1. Escribir e implementar un servicio de Cloud Run que actualice el tamaño del grupo de inicio rápido para una configuración de estación de trabajo
2. Configura un trabajo de Cloud Scheduler que programe el servicio creado en el paso 1 para que se ejecute de 9:00 a.m. a 5:00 p.m., de lunes a viernes, para que coincida con el horario comercial de PST.

Costos

En este documento, usarás los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

• Cloud Scheduler
• Cloud Run

Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios. Es posible que los usuarios nuevos de Google Cloud califiquen para obtener una prueba gratuita.

Cuando finalices las tareas que se describen en este documento, puedes borrar los recursos que creaste para evitar que continúe la facturación. Para obtener más información, consulta Cómo realizar una limpieza.

Antes de comenzar

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 Cloud Run, Cloud Scheduler, Cloud Workstations 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 Cloud Run, Cloud Scheduler, Cloud Workstations APIs.

   Enable the APIs

10. Install the Google Cloud CLI.

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

    gcloud init

Prepare el entorno

Configura las siguientes variables de entorno, que usan las secuencias de comandos automatizadas que crearás más adelante.

1. Establece las variables PROJECT_ID y REGION que planeas usar:

   PROJECT_ID=$PROJECT_ID
   REGION=$REGION
   

   Reemplaza $REGION por el nombre de la región que planeas usar, por ejemplo, us-central1.

   Para obtener más información sobre las regiones disponibles, consulta Ubicaciones de Cloud Workstations.

Arquitectura de aplicaciones

Esta solución incluye los siguientes componentes de Google Cloud:

• Cloud Run para actualizar el tamaño del grupo de inicio rápido de WorkstationConfig.
• Trabajos de Cloud Scheduler para realizar llamadas en un programa establecido y actualizar el WorkstationConfig

Crear un servicio de Cloud Run

El primer paso es configurar un servidor web simple para escuchar las solicitudes HTTP que recibes en el puerto 8080. Como la aplicación está alojada en contenedores, puedes escribir tu servidor en cualquier lenguaje.

Para escribir la aplicación del objeto de escucha del servidor web en Python, haz lo siguiente:

1. Crea un directorio nuevo llamado workstation-config-updater y usa el comando de cambio de directorio en él:

   mkdir workstation-config-updater
   cd workstation-config-updater
   

2. Crea un archivo llamado app.py y pega el código siguiente en él:

   import os, subprocess
   from flask import Flask, request, abort
   
   app = Flask(__name__)
   
   @app.route("/", methods=["POST"])
   def update():
       app.logger.info("Update request received.")
       data = request.json
       cluster = data["cluster"]
       region = data["region"]
       pool_size = data["pool-size"]
   
       path = os.path.join(app.root_path, "update_config.sh")
       o = subprocess.run(
           [path, cluster, region, pool_size],
           stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT, text=True
       )
       app.logger.info("Sending response:", o.stdout)
       return o.stdout
   
   if __name__ == "__main__":
       app.run(host="0.0.0.0", port=8080, debug=True)
   

   Con este código, se crea un servidor web básico que escucha en el puerto definido por la variable de entorno PORT y ejecuta la secuencia de comandos update_config.sh.

3. Crea un archivo llamado update_config.sh y pega el código siguiente en él:

   #!/bin/bash
   
   set -e
   
   if [ $# -ne 3 ]
   then
      echo "Usage: update_config.sh CLUSTER REGION POOL_SIZE"
      exit 1
   fi
   
   CLUSTER=$1
   REGION=$2
   POOL_SIZE=$3
   
   # list workstation configs
   echo "Attempting to list workstation configs in cluster $CLUSTER and region $REGION ..."
   for CONFIG in $(gcloud  workstations configs list --cluster $CLUSTER --region $REGION --format="value(NAME)"); do
       echo "Attempting to update Quick Pool Size to $POOL_SIZE for config $CONFIG ..."
       # update the workstation config pool-size
       RET=$(gcloud workstations configs update $CONFIG --cluster $CLUSTER  --region $REGION --pool-size=$POOL_SIZE)
       if [[ $RET -eq 0 ]]; then
           echo "Workstation config $CONFIG updated."
       else
           echo "Workstation config $CONFIG update failed."
       fi
   done
   
   

   Esta secuencia de comandos usa comandos gcloud para enumerar todos los WorkstationConfig en un clúster determinado y actualizar su tamaño de grupo de inicio rápido a POOL_SIZE.

4. Crea un archivo llamado Dockerfile y pega el código siguiente en él:

   FROM google/cloud-sdk
   
   RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip python3
   
   # Copy local code to the container image.
   ENV APP_HOME /app
   WORKDIR $APP_HOME
   COPY . ./
   
   RUN /bin/bash -c 'ls -la; chmod +x ./update_config.sh'
   
   # Install production dependencies.
   RUN pip3 install Flask gunicorn
   
   # Run the web service on container startup
   CMD exec gunicorn --bind :8080 --workers 1 --threads 8 app:app
   

   Este código aloja la aplicación en contenedores para que esté lista para implementarse en Cloud Run.

Implementa en Cloud Run

Para implementar en Cloud Run, ejecuta el siguiente comando:

gcloud run deploy --source . --project $PROJECT_ID --region $REGION

1. Cuando se te solicite el nombre del servicio, presiona Intro para aceptar el nombre predeterminado workstation-config-updater.

2. Si se te solicita que habilites la API de Artifact Registry o que permitas la creación del repositorio de Artifact Registry, presiona y.

3. Cuando se te solicite permitir invocaciones no autenticadas, presiona n.

4. Espera hasta que se complete la implementación.

5. Cuando la URL del servicio se muestre en el siguiente formato, cópiala:

SERVICE_URL=$SERVICE_URL

Configura la cuenta de servicio para invocar Cloud Run

El servicio workstation-config-updater que implementaste no permite invocaciones no autenticadas.

Cloud Scheduler requiere una cuenta de servicio que tenga las credenciales adecuadas para llamar al servicio workstation-config-updater.

Configura la cuenta de servicio

1. Si aún no tienes una cuenta de servicio que quieras usar para los trabajos de Cloud Scheduler, crea una cuenta de servicio nueva.

   gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT_NAME \
       --description="$DESCRIPTION" \
       --display-name="$DISPLAY_NAME"

2. Agrega la vinculación de roles de IAM necesaria para permitir que tu cuenta de servicio invoque Cloud Run.

   gcloud run services add-iam-policy-binding workstation-config-updater \
       --member=serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
       --region $REGION \
       --role=roles/run.invoker

Crea una configuración de Cloud Scheduler con autenticación

1. Crea un trabajo y especifica el URL que copiaste de Implementa en Cloud Run:

   gcloud scheduler jobs create http workstation-pool-increaser-cron \
       --http-method=POST \
       --location=us-central1 \
       --schedule="0 9 * * 1-5" \
       --time-zone="America/Los_Angeles" \
       --headers "Content-Type=application/json" \
       --message-body='{"cluster":"$CLUSTER", "region":"$REGION", "pool-size": "2"}' \
       --uri=$SERVICE_URL \
       --oidc-service-account-email=$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

   Este comando programa una tarea para aumentar el tamaño del grupo de inicio rápido de todos los WorkstationConfigs en WorkstationCluster $CLUSTER a 2 a las 9 a.m. (PST) de lunes a viernes.

   Para obtener más información, consulta Configura programas de trabajo.

2. Del mismo modo, para reducir el tamaño del grupo de la configuración de tu estación de trabajo a 0 al final de un día de trabajo, ejecuta lo siguiente:

   gcloud scheduler jobs create http workstation-pool-decreaser-cron \
       --http-method=POST \
       --location=$REGION \
       --schedule="0 17 * * 1-5" \
       --time-zone="America/Los_Angeles" \
       --headers "Content-Type=application/json" \
       --message-body='{"cluster":"$CLUSTER", "region":"$REGION", "pool-size": "0"}' \
       --uri=$SERVICE_URL \
       --oidc-service-account-email=$SERVICE-ACCOUNT@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Opcional: Verifica los trabajos

Para asegurarte de que tus trabajos funcionen según lo previsto, puedes verificarlos.

1. Ve a la página de Cloud Scheduler en la consola de Google Cloud.

   Ir a Cloud Scheduler

   workstation-pool-increaser-cron debería aparecer en la lista de trabajos.

2. En la fila del trabajo workstation-pool-increaser-cron, haz clic en Acciones > Forzar una ejecución de trabajo.

   El primer trabajo creado en un proyecto puede tardar unos minutos en ejecutarse.

3. En la columna Estado de la última ejecución, el estado Success indica que ejecutaste tu trabajo de forma correcta.

Para verificar que las configuraciones de Workstation estén actualizadas, haz lo siguiente:

1. Ve a la página Configuraciones de estaciones de trabajo en la consola de Google Cloud.

   Ir a Parámetros de configuración de las estaciones de trabajo

2. Verifica que el tamaño del grupo de inicio rápido sea 2.

3. Consulta los registros de tu servicio de Cloud Run.

Libera espacio

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos usados en este instructivo, borra el proyecto que contiene los recursos o conserva el proyecto y borra los recursos individuales.

Quita el proyecto de prueba

Si bien Cloud Run no cobra cuando el servicio no se usa, es posible que se te cobre por el almacenamiento de la imagen de contenedor en Artifact Registry. Puedes borrar la imagen de contenedor o borrar el proyecto de Google Cloud para evitar que se apliquen cargos. Si borras tu proyecto de Google Cloud, se dejan de facturar todos los recursos que usaste en ese proyecto.

Precaución: Borrar un proyecto tiene las siguientes consecuencias:
• Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.
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.

Borra trabajos de Cloud Scheduler

Para borrar recursos individuales de Cloud Scheduler, haz lo siguiente:

1. Ve a la página de Cloud Scheduler en la consola de Google Cloud.

   Ir a Cloud Scheduler

2. Haz clic en las casillas de verificación junto a tus trabajos.

3. Haz clic en el botón Borrar en la parte superior de la página y confirma la eliminación.

¿Qué sigue?

• Explora arquitecturas de referencia, diagramas y prácticas recomendadas sobre Google Cloud. Consulta nuestro Cloud Architecture Center.