Pianifica le operazioni della workstation utilizzando Cloud Scheduler e Cloud Run

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Questo tutorial mostra come utilizzare Cloud Scheduler e Cloud Run per eseguire automaticamente operazioni come

• La dimensione del pool di avvio rapido aumenta e diminuisce in base alla pianificazione automatica.
• Avvio automatico delle stazioni di lavoro secondo una pianificazione regolare.

Questo tutorial ti aiuta ad aumentare e diminuire la dimensione del pool di avvio rapido in modo da adattarla agli orari di apertura tipici.

Obiettivi

1. Scrivi ed esegui il deployment di un servizio Cloud Run che aggiorna la dimensione del pool di avvio rapido per una configurazione della workstation.
2. Configura un job Cloud Scheduler che pianifichi l'esecuzione del servizio creato nel passaggio 1 dalle 09:00 alle 17:00, dal lunedì al venerdì, in modo che corrisponda all'orario di apertura PST.

Costi

In questo documento utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

• Cloud Scheduler
• Cloud Run

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Al termine delle attività descritte in questo documento, puoi evitare la fatturazione continua eliminando le risorse che hai creato. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione 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.

   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

Prepara l'ambiente

Imposta le seguenti variabili di ambiente, che vengono utilizzate dagli script automatici che crei in un secondo momento.

1. Imposta le variabili PROJECT_ID e REGION che prevedi di utilizzare:

   PROJECT_ID=$PROJECT_ID
   REGION=$REGION
   

   Sostituisci $REGION con il nome della regione che prevedi di utilizzare, ad esempio us-central1.

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

Architettura dell'applicazione

Questa soluzione include i seguenti componenti Google Cloud:

• Cloud Run per aggiornare le dimensioni del pool di avvio rapido del WorkstationConfig.
• Job Cloud Scheduler per effettuare chiamate in base a una pianificazione impostata per aggiornare WorkstationConfig.

Crea un servizio Cloud Run

Il primo passaggio consiste nel configurare un semplice server web per ascoltare le richieste HTTP che ricevi sulla porta 8080. Poiché l'applicazione è containerizzata, puoi scrivere il server in qualsiasi linguaggio.

Per scrivere l'applicazione di ascolto del server web in Python, svolgi i seguenti passaggi:

1. Crea una nuova directory denominata workstation-config-updater e cambia directory al suo interno:

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

2. Crea un file denominato app.py e incolla il seguente codice:

   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)
   

   Questo codice crea un server web di base in ascolto sulla porta definita dalla variabile di ambiente PORT ed esegue lo script update_config.sh.

3. Crea un file denominato update_config.sh e incolla il seguente codice:

   #!/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
   
   

   Questo script utilizza i comandi gcloud per elencare tutti i WorkstationConfig in un determinato cluster e aggiornare la dimensione del pool di avvio rapido su POOL_SIZE.

4. Crea un file denominato Dockerfile e incolla il seguente codice:

   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
   

   Questo codice containerizza l'applicazione per renderla pronta per il deployment su Cloud Run.

Esegui il deployment in Cloud Run

Per eseguire il deployment in Cloud Run, esegui il seguente comando:

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

1. Quando ti viene chiesto il nome del servizio, premi Invio per accettare il nome predefinito workstation-config-updater.

2. Se ti viene chiesto di attivare l'API Artifact Registry o di consentire la creazione del repository Artifact Registry, premi y.

3. Quando ti viene chiesto di consentire chiamate non autenticate, premi n.

4. Attendi il completamento del deployment.

5. Quando l'URL del servizio viene visualizzato nel seguente formato, copialo:

SERVICE_URL=$SERVICE_URL

Configura l'account di servizio per richiamare Cloud Run

Il servizio workstation-config-updater di cui hai eseguito il deployment non consente invocazioni non autenticate.

Cloud Scheduler richiede un account di servizio con le credenziali appropriate per chiamare il servizio workstation-config-updater.

Configura l'account di servizio

1. Se non hai già un account di servizio da utilizzare per i job Cloud Scheduler, crea un nuovo account di servizio.

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

2. Aggiungi l'associazione del ruolo IAM richiesta per consentire all'account di servizio di richiamare 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

Creare una configurazione di Cloud Scheduler con autenticazione

1. Crea un job e specifica il file URL che hai copiato da Esegui il deployment in 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

   Questo comando pianifica un job per aumentare la dimensione del pool di Quick Start per tutti i WorkstationConfigs in WorkstationCluster $CLUSTER a 2 alle 9:00 PST dal lunedì al venerdì.

   Per ulteriori informazioni, consulta Configurare le pianificazioni dei job.

2. Analogamente, per ridurre le dimensioni del pool per la configurazione della workstation a 0 alla fine di una giornata di lavoro, esegui quanto segue

   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

(Facoltativo) Verifica i job

Per assicurarti che i job funzionino come previsto, puoi verificarli.

1. Vai alla pagina Cloud Scheduler nella console Google Cloud.

   Vai a Cloud Scheduler

   workstation-pool-increaser-cron dovrebbe essere presente nell'elenco dei job.

2. Nella riga del job workstation-pool-increaser-cron, fai clic su Azioni > Forza esecuzione di un job.

   L'esecuzione del primo job creato in un progetto può richiedere alcuni minuti.

3. Nella colonna Stato dell'ultima esecuzione, lo stato Success indica che il job è stato eseguito correttamente.

Per verificare che le configurazioni della workstation siano aggiornate:

1. Vai alla pagina Configurazioni workstation nella console Google Cloud.

   Vai a Configurazioni delle workstation

2. Verifica che la dimensione del pool di avvio rapido sia 2.

3. Visualizza i log per il tuo servizio Cloud Run.

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.

Rimuovere il progetto di test

Sebbene non siano previsti addebiti per Cloud Run quando il servizio non è in uso, ti potrebbero comunque essere addebitati i costi di archiviazione dell'immagine container in Artifact Registry. Per evitare addebiti, puoi eliminare l'immagine del contenitore o il progetto Google Cloud. L'eliminazione del progetto Google Cloud interrompe la fatturazione per tutte le risorse utilizzate all'interno del progetto.

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:
• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.
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.

Eliminare i job Cloud Scheduler

Per eliminare singole risorse Cloud Scheduler:

1. Vai alla pagina Cloud Scheduler nella console Google Cloud.

   Vai a Cloud Scheduler

2. Fai clic sulle caselle di controllo accanto ai tuoi job.

3. Fai clic sul pulsante Elimina nella parte superiore della pagina e conferma l'eliminazione.

Passaggi successivi

• Esplora architetture di riferimento, diagrammi e best practice su Google Cloud. Consulta il nostro Cloud Architecture Center.