Pianifica le operazioni delle workstation utilizzando Cloud Scheduler e Cloud Run


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

  • La pianificazione automatica delle dimensioni del pool di avvio rapido aumenta e diminuisce.
  • Avvio automatico delle workstation in base a una pianificazione regolare.

Questo tutorial ti aiuta ad aumentare e diminuire le dimensioni del pool di avvio rapido per devono corrispondere all'orario di apertura standard.

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 pianifica il servizio creato nel passaggio 1 in modo che venga eseguito dalle 09:00 alle 17:00, dal lunedì al venerdì, in base all'orario lavorativo PST.

Costi

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

  • Cloud Scheduler
  • Cloud Run

Per generare una stima dei costi basata sull'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.

    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.

    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 di 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 prestabilita per aggiornare WorkstationConfig.

Diagramma dell'architettura di sistema che mostra la pianificazione delle operazioni delle workstation utilizzando Cloud Scheduler e Cloud Run

crea un servizio Cloud Run

Questo primo passaggio consiste nel configurare un semplice server web per ascoltare le richieste HTTP ricevute 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 incollaci il codice seguente:

    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 incollaci il codice seguente:

    #!/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 di un determinato cluster e aggiornare le relative dimensioni del pool di avvio rapido in 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 questo comando:

gcloud run deploy --source . --project $PROJECT_ID --region $REGION
  1. Quando ti viene richiesto il nome del servizio, premi Invio per accettare nome predefinito workstation-config-updater.

  2. Se ti viene richiesto di abilitare l'API Artifact Registry o di consentire la creazione di un 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 ancora un account di servizio che vuoi utilizzare per i job Cloud Scheduler, creane uno nuovo.

    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

Crea 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 Configurazione delle pianificazioni dei job.

  2. Analogamente, per ridurre le dimensioni del pool per la configurazione della workstation a 0 al termine di una giornata lavorativa, esegui questo comando

    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 relativa a workstation-pool-increaser-cron job, fai clic su Azioni > Forza l'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 sono presenti di eseguire correttamente il job.

Per verificare che le configurazioni della workstation siano aggiornate:

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

    Vai a Configurazioni 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 Cloud Run non effettui addebiti quando il servizio non è in uso, potrebbe essere ancora addebitato per l'archiviazione dell'immagine container in Artifact Registry. Puoi eliminare l'immagine container o eliminare il tuo progetto Google Cloud per evitare addebiti. L'eliminazione del progetto Google Cloud interrompe la fatturazione per tutte le risorse utilizzate all'interno del 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 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.