Menjadwalkan operasi Workstation menggunakan Cloud Scheduler dan Cloud Run

---

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Cloud Scheduler dan Cloud Run untuk melakukan operasi secara otomatis seperti

• Menjadwalkan peningkatan dan penurunan Ukuran kumpulan mulai cepat otomatis.
• Memulai workstation secara otomatis sesuai jadwal rutin.

Tutorial ini membantu Anda menambah dan mengurangi Ukuran pool mulai cepat agar sesuai dengan jam buka bisnis pada umumnya.

Tujuan

1. Tulis dan deploy Layanan Cloud Run yang memperbarui Ukuran pool mulai cepat untuk konfigurasi workstation.
2. Konfigurasi tugas Cloud Scheduler yang menjadwalkan layanan yang dibuat pada Langkah 1 untuk berjalan pukul 09.00-17.00, Senin-Jumat agar sesuai dengan jam kerja PST.

Biaya

Dalam dokumen ini, Anda akan menggunakan komponen Google Cloudyang dapat ditagih berikut:

• Cloud Scheduler
• Cloud Run

Untuk membuat perkiraan biaya berdasarkan proyeksi penggunaan Anda, gunakan kalkulator harga.

Pengguna Google Cloud baru mungkin memenuhi syarat untuk mendapatkan uji coba gratis.

Setelah menyelesaikan tugas yang dijelaskan dalam dokumen ini, Anda dapat menghindari penagihan berkelanjutan dengan menghapus resource yang Anda buat. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Pembersihan.

Sebelum memulai

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.

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Cloud Run, Cloud Scheduler, Cloud Workstations APIs.

Enable the APIs

Install the Google Cloud CLI.

Jika Anda menggunakan penyedia identitas (IdP) eksternal, Anda harus login ke CLI gcloud dengan identitas gabungan Anda terlebih dahulu.

Untuk melakukan inisialisasi gcloud CLI, jalankan perintah berikut:

gcloud init

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Cloud Run, Cloud Scheduler, Cloud Workstations APIs.

Enable the APIs

Install the Google Cloud CLI.

Jika Anda menggunakan penyedia identitas (IdP) eksternal, Anda harus login ke CLI gcloud dengan identitas gabungan Anda terlebih dahulu.

Untuk melakukan inisialisasi gcloud CLI, jalankan perintah berikut:

gcloud init

Menyiapkan lingkungan

Tetapkan variabel lingkungan berikut, yang digunakan oleh skrip otomatis yang Anda buat nanti.

1. Tetapkan variabel PROJECT_ID dan REGION yang ingin Anda gunakan:

   PROJECT_ID=$PROJECT_ID
   REGION=$REGION
   

   Ganti $REGION dengan nama region yang akan Anda gunakan—misalnya, us-central1.

   Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang region yang tersedia, lihat Lokasi Cloud Workstations.

Arsitektur aplikasi

Solusi ini mencakup komponen Google Cloud berikut:

• Cloud Run untuk memperbarui Ukuran pool mulai cepat WorkstationConfig.
• Tugas Cloud Scheduler untuk melakukan panggilan pada jadwal yang ditetapkan untuk memperbarui WorkstationConfig.



Membuat layanan Cloud Run

Langkah pertama adalah menyiapkan server web sederhana untuk memproses permintaan HTTP yang Anda terima di port 8080. Karena aplikasi di-container, Anda dapat menulis server dalam bahasa apa pun.

Untuk menulis aplikasi pemroses server web di Python, lakukan hal berikut:

1. Buat sebuah direktori baru bernama workstation-config-updater dan ubah ke direktori tersebut:

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

2. Buat file bernama app.py lalu tempelkan kode berikut ke dalamnya:

   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)
   

   Kode ini menghasilkan server web dasar yang memantau port yang ditentukan oleh PORT variabel lingkungan dan menjalankan skrip update_config.sh.

3. Buat file bernama update_config.sh lalu tempelkan kode berikut ke dalamnya:

   #!/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
   
   

   Skrip ini menggunakan perintah gcloud untuk mencantumkan semua WorkstationConfig dalam cluster tertentu dan memperbarui Ukuran Kumpulan Mulai Cepat-nya menjadi POOL_SIZE.

4. Buat file bernama Dockerfile lalu tempelkan kode berikut ke dalamnya:

   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
   

   Kode ini mem-build aplikasi dalam container agar siap di-deploy di Cloud Run.

Men-deploy ke Cloud Run

Untuk men-deploy ke Cloud Run, jalankan perintah berikut:

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

1. Saat diminta memasukkan nama layanan, tekan Enter untuk menerima nama default workstation-config-updater.

2. Jika Anda diminta untuk mengaktifkan Artifact Registry API atau mengizinkan pembuatan repositori Artifact Registry, tekan y.

3. Saat Anda diminta untuk mengizinkan pemanggilan yang tidak diautentikasi, tekan n.

4. Tunggu hingga deployment selesai.

5. Saat URL layanan ditampilkan dalam format berikut, salin URL tersebut:

SERVICE_URL=$SERVICE_URL

Mengonfigurasi akun layanan untuk memanggil Cloud Run

Layanan workstation-config-updater yang Anda deploy tidak mengizinkan pemanggilan yang tidak diautentikasi.

Cloud Scheduler memerlukan akun layanan yang memiliki kredensial yang sesuai untuk memanggil layanan workstation-config-updater.

Menyiapkan akun layanan

1. Jika Anda belum memiliki akun layanan yang ingin digunakan untuk tugas Cloud Scheduler, buat akun layanan baru.

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

2. Tambahkan binding peran IAM yang diperlukan untuk mengizinkan akun layanan Anda memanggil Cloud Run.

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

Membuat konfigurasi Cloud Scheduler dengan autentikasi

1. Buat tugas dan tentukan URL yang Anda salin dari Deploy ke 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.

   Perintah ini menjadwalkan tugas untuk meningkatkan ukuran kumpulan Mulai cepat untuk semua WorkstationConfigs di WorkstationCluster $CLUSTER menjadi 2 pada pukul 09.00 PST dari Senin hingga Jumat.

   Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengonfigurasi Jadwal Tugas.

2. Demikian pula, untuk mengurangi ukuran pool konfigurasi workstation Anda menjadi 0 di akhir hari kerja, jalankan perintah berikut

   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.

Opsional: Verifikasi tugas

Untuk memastikan bahwa tugas Anda berfungsi seperti yang diharapkan, Anda dapat memverifikasi tugas.

1. Buka halaman Cloud Scheduler di konsol Google Cloud .

   Buka Cloud Scheduler

   workstation-pool-increaser-cron akan muncul dalam daftar tugas.

2. Di baris untuk tugas workstation-pool-increaser-cron, klik Tindakan > Jalankan tugas secara paksa.

   Tugas pertama yang dibuat dalam project dapat memerlukan waktu beberapa menit untuk dijalankan.

3. Di kolom Status eksekusi terakhir, status Success menunjukkan bahwa Anda telah berhasil menjalankan tugas.

Untuk memverifikasi bahwa konfigurasi Workstation telah diperbarui, lakukan hal berikut:

1. Buka halaman Workstation Configurations di konsol Google Cloud .

   Buka Konfigurasi Workstation

2. Pastikan Ukuran kumpulan mulai cepat adalah 2.

3. Melihat log untuk layanan Cloud Run Anda.

Pembersihan

Agar tidak perlu membayar biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam tutorial ini, hapus project yang berisi resource tersebut, atau simpan project dan hapus setiap resource.

Menghapus project pengujian Anda

Untuk menghindari biaya tambahan pada akun Google Cloud Anda, hapus semua resource yang Anda deploy dengan panduan memulai ini.

Menghapus repositori Anda

Cloud Run tidak mengenakan biaya saat layanan yang di-deploy tidak digunakan. Namun, Anda mungkin tetap dikenai biaya atas penyimpanan image container di Artifact Registry. Untuk menghapus repositori Artifact Registry, ikuti langkah-langkah di Menghapus repositori dalam dokumentasi Artifact Registry.

Menghapus layanan Anda

Layanan Cloud Run tidak menimbulkan biaya hingga menerima permintaan. Untuk menghapus layanan Cloud Run, ikuti salah satu langkah berikut:

Konsol

Untuk menghapus layanan:

1. Di konsol Google Cloud , buka Cloud Run:

   Buka Cloud Run

2. Temukan layanan yang ingin Anda hapus dalam daftar layanan, lalu klik kotak centang layanan tersebut untuk memilihnya.

3. Klik Hapus. Tindakan ini akan menghapus semua revisi layanan.

gcloud

Untuk menghapus layanan, jalankan perintah berikut:

gcloud run services delete SERVICE --region REGION

Ganti kode berikut:

• SERVICE: nama layanan Anda.
• REGION: Google Cloud region layanan.

Menghapus project pengujian Anda

Menghapus project Google Cloud akan menghentikan penagihan untuk semua resource dalam project tersebut. Untuk melepaskan semua Google Cloud resource di project Anda, ikuti langkah-langkah berikut:

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:
• Semua hal dalam project akan dihapus. Jika menggunakan project yang sudah ada untuk tugas dalam dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain yang telah Anda lakukan dalam project tersebut juga akan terhapus.
• Project ID kustom hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin telah membuat project ID kustom yang ingin digunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.
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.

Menghapus tugas Cloud Scheduler

Untuk menghapus resource Cloud Scheduler satu per satu,

1. Buka halaman Cloud Scheduler di konsol Google Cloud .

   Buka Cloud Scheduler

2. Klik kotak centang di samping tugas Anda.

3. Klik tombol Hapus di bagian atas halaman, lalu konfirmasi penghapusan.

Langkah berikutnya

• Pelajari arsitektur referensi, diagram, dan praktik terbaik tentang Google Cloud. Lihat Cloud Architecture Center kami.