Cloud Scheduler と Cloud Run を使用してワークステーションオペレーションをスケジュールする

このチュートリアルでは、Cloud Scheduler と Cloud Run を使用して次のようなオペレーションを自動的に実行する方法を説明します。

自動クイックスタートプールのサイズの増減をスケジューリングします。
定期的なスケジュールでワークステーションを自動的に起動します。

このチュートリアルは、通常の営業時間に合わせてクイックスタートプールのサイズを増減するのに役立ちます。

目標

ワークステーション構成のクイックスタートプールのサイズを更新する Cloud Run サービスを作成してデプロイします。
ステップ 1 で作成したサービスを、PST の営業時間に合わせて月曜日から金曜日の 09:00 ～ 17:00 に実行するようにスケジュールする Cloud Scheduler ジョブを構成します。

費用

このドキュメントでは、Google Cloud の次の課金対象のコンポーネントを使用します。

Cloud Scheduler
Cloud Run

料金計算ツールを使うと、予想使用量に基づいて費用の見積もりを生成できます。新しい Google Cloud ユーザーは無料トライアルをご利用いただける場合があります。

このドキュメントに記載されているタスクの完了後、作成したリソースを削除すると、それ以上の請求は発生しません。詳細については、クリーンアップをご覧ください。

始める前に

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Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

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Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

Cloud Run, Cloud Scheduler, Cloud Workstations API を有効にします。

API を有効にする

Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

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Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

Cloud Run, Cloud Scheduler, Cloud Workstations API を有効にします。

API を有効にする

Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

環境を準備する

次の環境変数を設定します。この環境変数は、後で作成する自動スクリプトで使用されます。

使用する予定の PROJECT_ID 変数と REGION 変数を設定します。
```
PROJECT_ID=$PROJECT_ID
REGION=$REGION
```
$REGION は、使用する予定のリージョン名（us-central1 など）に置き換えます。

使用可能なリージョンの詳細については、Cloud Workstations のロケーションをご覧ください。

アプリケーションアーキテクチャ

このソリューションでは、次の Google Cloud コンポーネントを使用します。

WorkstationConfig のクイックスタートプールのサイズを更新する Cloud Run。
設定したスケジュールで呼び出し、WorkstationConfig を更新する Cloud Scheduler ジョブ。

Cloud Scheduler と Cloud Run を使用したワークステーションオペレーションのスケジュール設定を示すシステムアーキテクチャ図

Cloud Run サービスを作成する。

最初のステップでは、ポート 8080 で受信する HTTP リクエストをリッスンするように、シンプルなウェブサーバーを設定します。アプリケーションはコンテナ化されているため、任意の言語でサーバーを作成できます。

Python でウェブサーバーのリスナーアプリケーションを作成するには、次のようにします。

workstation-config-updater という名前の新しいディレクトリを作成し、そのディレクトリに移動します。
```
mkdir workstation-config-updater
cd workstation-config-updater
```

app.py という名前のファイルを作成し、次のコードを貼り付けます。

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)

このコードは、PORT 環境変数で定義されたポートをリッスンし、スクリプト update_config.sh を実行する基本的なウェブサーバーを作成します。

update_config.sh という名前のファイルを作成し、次のコードを貼り付けます。

#!/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

このスクリプトは、gcloud コマンドを使用して特定のクラスタ内のすべての WorkstationConfig を一覧表示し、そのクイックスタートプールのサイズを POOL_SIZE に更新します。

Dockerfile という名前のファイルを作成し、次のコードを貼り付けます。

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

このコードはアプリケーションをコンテナ化し、Cloud Run にデプロイできるようにします。

Cloud Run へのデプロイ

Cloud Run にデプロイするには、次のコマンドを実行します。

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

サービス名の入力を求められたら、Enter キーを押して、デフォルトの名前（workstation-config-updater）を受け入れます。
Artifact Registry API を有効にするか、Artifact Registry リポジトリの作成を許可するように求められたら、y キーを押します。
未認証の呼び出しの許可を求められたら、n キーを押します。
デプロイが完了するまで待ちます。
サービス URL が次の形式で表示されたら、コピーします。

SERVICE_URL=$SERVICE_URL

サービスアカウントを構成して Cloud Run を呼び出す

デプロイした Workstation-config-updater サービスでは、未認証の呼び出しは許可されません。

Cloud Scheduler には、Workstation-config-updater サービスを呼び出すための適切な認証情報を持つサービスアカウントが必要です。

サービスアカウントを設定する

Cloud Scheduler ジョブに使用するサービスアカウントがまだない場合は、新しいサービスアカウントを作成します。
```
gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT_NAME \
    --description="$DESCRIPTION" \
    --display-name="$DISPLAY_NAME"
```

必要な IAM ロールバインディングを追加して、サービスアカウントで Cloud Run を呼び出せるようにします。

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

認証を使用する Cloud Scheduler の構成を作成する

ジョブを作成し、Cloud Run へのデプロイからコピーした URL を指定します。
```
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
```
このコマンドは、WorkstationCluster $CLUSTER 内のすべての WorkstationConfigs のクイックスタートプールのサイズを、月曜日から金曜日の午前 9 時（PST）に 2 に増加させるようにジョブをスケジュールします。

詳細については、ジョブスケジュールの構成をご覧ください。

同様に、営業日の終わりにワークステーション構成のプールサイズを 0 に減らすには、次のコマンドを実行します。

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

省略可: ジョブを確認する

ジョブが想定どおりに機能していることを確認するには、ジョブを検証します。

Google Cloud コンソールの [Cloud Scheduler] ページに移動します。
Cloud Scheduler に移動

ジョブのリストに workstation-pool-increaser-cron が表示されます。
workstation-pool-increaser-cron ジョブの行で、[ アクション] > [ジョブ実行を強制] をクリックします。

プロジェクトに作成された最初のジョブの実行には数分かかることがあります。
[最後の実行のステータス] 列の Success ステータスに、あなたのジョブが正常に実行されたことが表示されます。

ワークステーション構成が更新されていることを確認するには、次のようにします。

Google Cloud コンソールで、[ワークステーションの構成] ページに移動します。
[ワークステーションの構成] に移動
[クイックスタートプールのサイズ] が 2 であることを確認します。
Cloud Run サービスのログを表示します。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

テストプロジェクトを削除する

サービスが使用されていない場合、Cloud Run の料金は発生しませんが、コンテナイメージを Artifact Registry に保存すると課金される場合があります。コンテナイメージを削除するか、Google Cloud プロジェクトを削除してこのような料金が発生しないようにできます。Google Cloud プロジェクトを削除すると、そのプロジェクト内で使用されているすべてのリソースに対する課金が停止します。

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Cloud Scheduler ジョブを削除する

Cloud Scheduler リソースを個別に削除するには、

Google Cloud コンソールの [Cloud Scheduler] ページに移動します。

Cloud Scheduler に移動
ジョブの横にあるチェックボックスをクリックします。
ページの上部にある [削除] ボタンをクリックして、削除操作を確定します。

次のステップ

Google Cloud に関するリファレンスアーキテクチャ、図、ベストプラクティスを確認する。Cloud アーキテクチャセンターをご覧ください。

Cloud Scheduler と Cloud Run を使用してワークステーション オペレーションをスケジュールする

目標

費用

始める前に

環境を準備する

アプリケーション アーキテクチャ

Cloud Run サービスを作成する。

Cloud Run へのデプロイ

サービス アカウントを構成して Cloud Run を呼び出す

サービス アカウントを設定する

認証を使用する Cloud Scheduler の構成を作成する

省略可: ジョブを確認する

クリーンアップ

テスト プロジェクトを削除する

Cloud Scheduler ジョブを削除する

次のステップ

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アプリケーションアーキテクチャ

サービスアカウントを構成して Cloud Run を呼び出す

サービスアカウントを設定する

テストプロジェクトを削除する