Workstation-Vorgänge mit Cloud Scheduler und Cloud Run planen


In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie mit Cloud Scheduler und Cloud Run Vorgänge wie

  • Automatische Erhöhung und Verringerung der Größe des Schnellstartpools planen
  • Workstations nach einem regelmäßigen Zeitplan automatisch starten.

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie die Größe des Schnellstartpools auf die mit den üblichen Öffnungszeiten übereinstimmen.

Lernziele

  1. Einen Cloud Run-Dienst schreiben und bereitstellen, der die Größe des Quickstart-Pools für eine Workstationkonfiguration aktualisiert
  2. Konfigurieren Sie einen Cloud Scheduler-Job, der den in Schritt 1 erstellten Dienst so plant, dass er montags bis freitags von 09:00 bis 17:00 Uhr (PST) ausgeführt wird, was den Geschäftszeiten in PST entspricht.

Kosten

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

  • Cloud Scheduler
  • Cloud Run

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.

    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

Umgebung vorbereiten

Legen Sie die folgenden Umgebungsvariablen fest, die von den automatisierten Scripts verwendet werden, die Sie später erstellen.

  1. Legen Sie die Variablen PROJECT_ID und REGION fest, die Sie verwenden möchten:

    PROJECT_ID=$PROJECT_ID
    REGION=$REGION
    

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

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

Anwendungsarchitektur

Diese Lösung umfasst die folgenden Google Cloud-Komponenten:

  • Cloud Run, um die Größe des Schnellstartpools der WorkstationConfig zu aktualisieren.
  • Cloud Scheduler-Jobs , um nach einem festgelegten Zeitplan Anrufe zu tätigen und die WorkstationConfig zu aktualisieren.

Diagramm der Systemarchitektur, das das Planen von Workstationvorgängen mit Cloud Scheduler und Cloud Run zeigt

Cloud Run-Dienst erstellen

Als Erstes richten Sie einen einfachen Webserver ein, der die HTTP-Anfragen empfängt, die Sie an Port 8080 erhalten. Da die Anwendung containerisiert ist, können Sie Ihren Server in einer beliebigen Sprache schreiben.

So schreiben Sie die Webserver-Listeneranwendung in Python:

  1. Erstellen Sie ein neues Verzeichnis mit dem Namen workstation-config-updater und ersetzen Sie das aktuelle Verzeichnis durch dieses Verzeichnis:

    mkdir workstation-config-updater
    cd workstation-config-updater
    
  2. Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen app.py und fügen Sie den folgenden Code in diese ein:

    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)
    

    Mit diesem Code wird ein einfacher Webserver erstellt, der den von der Umgebungsvariable PORT definierten Port überwacht und das Script update_config.sh ausführt.

  3. Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen update_config.sh und fügen Sie den folgenden Code in diese ein:

    #!/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
    
    

    Dieses Skript verwendet gcloud-Befehle, um alle WorkstationConfig in einem bestimmten Cluster aufzulisten und die Schnellstart-Poolgröße auf POOL_SIZE zu aktualisieren.

  4. Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen Dockerfile und fügen Sie den folgenden Code in diese ein:

    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
    

    Mit diesem Code wird die Anwendung containerisiert, damit sie in Cloud Run bereitgestellt werden kann.

In Cloud Run bereitstellen

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Bereitstellung in Cloud Run vorzunehmen:

gcloud run deploy --source . --project $PROJECT_ID --region $REGION
  1. Wenn Sie zur Eingabe des Dienstnamens aufgefordert werden, drücken Sie die Eingabetaste, um den Standardnamen workstation-config-updater zu akzeptieren.

  2. Wenn Sie aufgefordert werden, die Artifact Registry API zu aktivieren oder das Erstellen eines Artifact Registry-Repositorys zuzulassen, drücken Sie Y.

  3. Wenn Sie aufgefordert werden, nicht authentifizierte Aufrufe zuzulassen, drücken Sie n.

  4. Warten Sie, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist.

  5. Wenn die Dienst-URL im folgenden Format angezeigt wird, kopieren Sie sie:

SERVICE_URL=$SERVICE_URL

Dienstkonto zum Aufrufen von Cloud Run konfigurieren

Der von Ihnen bereitgestellte Dienst „workstation-config-updater“ erlaubt keine nicht authentifizierten Aufrufe.

Cloud Scheduler benötigt ein Dienstkonto mit den entsprechenden Anmeldedaten, um den Dienst „workstation-config-updater“ aufzurufen.

Dienstkonto einrichten

  1. Wenn Sie noch kein Dienstkonto haben, das Sie für Cloud Scheduler-Jobs verwenden möchten, erstellen Sie ein neues Dienstkonto.

    gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT_NAME \
        --description="$DESCRIPTION" \
        --display-name="$DISPLAY_NAME"
  2. Fügen Sie die erforderliche IAM-Rollenbindung hinzu, damit Ihr Dienstkonto Cloud Run aufrufen kann.

    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

Cloud Scheduler-Konfiguration mit Authentifizierung erstellen

  1. Erstellen Sie einen Job und geben Sie die URL an, die Sie aus In Cloud Run bereitstellen kopiert haben:

    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

    Mit diesem Befehl wird ein Job geplant, um die Größe des Quickstart-Pools für alle WorkstationConfigs in WorkstationCluster $CLUSTER bis 2 von Montag bis Freitag um 9:00 Uhr (PST) zu erhöhen.

    Weitere Informationen finden Sie unter Jobzeitpläne konfigurieren.

  2. Wenn Sie die Poolgröße für Ihre Workstation-Konfiguration am Ende eines Arbeitstags auf 0 reduzieren möchten, führen Sie Folgendes aus:

    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

Optional: Jobs prüfen

Sie können die Jobs prüfen, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktionieren.

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cloud Scheduler auf.

    Zu Cloud Scheduler

    workstation-pool-increaser-cron sollte in der Liste der Jobs angezeigt werden.

  2. Klicken Sie in der Zeile für den Job workstation-pool-increaser-cron auf . Aktionen > Jobausführung erzwingen:

    Die Ausführung des ersten in einem Projekt erstellten Jobs kann einige Minuten dauern.

  3. In der Spalte Status der letzten Ausführung zeigt der Status Success an, dass Ihr Job erfolgreich ausgeführt wurde.

So prüfen Sie, ob die Workstation-Konfigurationen aktualisiert wurden:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Workstation-Konfigurationen auf.

    Zur Workstationkonfigurationen

  2. Prüfen Sie, ob die Größe des Schnellstartpools 2 beträgt.

  3. Rufen Sie die Protokolle für Ihren Cloud Run-Dienst auf.

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.

Testprojekt entfernen

Während für Cloud Run keine Kosten anfallen, wenn der Dienst nicht verwendet wird, wird Ihnen dennoch das Speichern des Container-Images in Artifact Registry möglicherweise in Rechnung gestellt. Sie können das Container-Image löschen oder Ihr Google Cloud-Projekt löschen, um Kosten zu vermeiden. Wenn Sie Ihr Google Cloud-Projekt löschen, wird die Abrechnung für alle in diesem Projekt verwendeten Ressourcen beendet.

  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.

Cloud Scheduler-Jobs löschen

So löschen Sie einzelne Cloud Scheduler-Ressourcen:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cloud Scheduler auf.

    Zu Cloud Scheduler

  2. Klicken Sie die Kästchen neben Ihren Jobs an.

  3. Klicken Sie oben auf der Seite auf Löschen und bestätigen Sie den Löschvorgang.

Nächste Schritte

  • Referenzarchitekturen, Diagramme und Best Practices zu Google Cloud kennenlernen. Weitere Informationen zu Cloud Architecture Center