App Engine VS Cloud Run
Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a
GAE 2nd-gen でのサービス間認証
TL;DRGAE 2nd-gen では X-Appengine-Inbound-Appid ヘッダの代わりに、ID Token + Identity-Aware Proxy を使った方式をサービス間認証に使えます。 はじめにGAE でマイクロサービスを構成する場合、各サービス同士を呼び合うときに同一 GAE アプリからのリクエストであるかを確認したい場面があります。シンプルな例だと、サービスがフロントエンドとバックエンドに別れていて、バックエンドはフロントエンドからしか呼び出せないようにしたい場合です。 GAE 1st-gen では X-Appengine-Inbound-Appid ヘッダという魔法のヘッダがありました。このヘッダは URLFetch を使用して別の GAE サービスにアクセスする時に、GCP が自動で呼び出し元の Project ID を入れてくれるヘッダです。そのため
CloudBuildを利用してGAEへのデプロイを自動化 - Qiita
普段、GitLabを利用してソースの管理をすることが多いので、今まではGitLabCIを利用して色々CI/CD周りを作ることが多かったのですが、最近、GCPをメインで使っているので、CloudBuildで出来ないかなと言う事で実験して見ました。 今回、作成した構成は、以下の通りです。自分の為のメモ書きです。 構成図 GitLab->CloudSourceRepositories間の連携 下記記事を参考に設定しました。 https://qiita.com/tarosaiba/items/850042d6383ac5b7ef47 CloudBuildの設定 ここに関しては、UIに表示された通りに選択する事で基本的に詰まる事はありませんでした。 リポジトリの直下に専用のフォルダ(hogehoge)を作成してあったので、各コマンド実行時にcd してから実行しています。 gaeの古いバージョンを定期
GAE Go 1.11 ランタイムが公式には 2nd gen ではなくなった件について - Qiita
Google Cloud Platform(以下 GCP) におけるサーバーレスは Google Cloud Next '19 会期中の 2019年4月10日に Cloud Run が発表されたことで新たな局面を迎えました。その裏で、歴史ある App Engine の Go 1.11 ランタイムの説明が Google の公式な説明がないまま変化したことが GCP コミュニティを騒がせそうなので、経緯と共に私の理解を書いておきます。 なおこの記事では Flexible Environment と明記している部分を除き Standard Environment について書いています。また、 Java 8 ランタイムについても同様のことが起こっていますが、今回は Go ランタイムについて言及します。 TL;DR second generation(以下 2nd gen) ランタイムとしてリリース
GAE のログに憧れて – google-cloud-jp – Medium
Google App Engine (GAE) は GCP の他のサービスとの連携が豊富で非常に便利なのですが、その中でも個人的に好きな機能の一つに、Stackdriver Logging に出力されるログの見やすさがあります。 Logging from Google App EngineGAE のログは、上記画像のようにアクセスログとアプリケーションログを一箇所にグルーピングして表示してくれるので、両者のログを行ったり来たりする必要がありません。これは日々の開発や運用で非常に役に立ちます。 今回はこの GAE のようなログ表示に憧れて、他の GCP サービス(特に GKE)でも似たようなことを行えないか模索してみた結果をお話ししたいと思います。 TL;DR条件付きですが、GKE でも以下のようにログをグルーピングして表示することができました。 Logging from Google Ku
GAEのファイアウォール設定&検証まとめ
前回はGAE/ファイアウォール ルールをクラウドコンソールから非常に簡易に設定できることを確認しました。 しかし、実際の運用では検証環境で動作確認をしてから、本番環境にも適用したいですよね！ というわけで今回は gcloud コマンドを使用してコマンドラインからの操作を行います。 gcloud コマンドであればスクリプト化することで検証環境で動作確認したファイルをコピー、設定周りを少し編集するだけで簡単に流用することができ、バッチ化も容易に行えます。 また、今回の検証では下図のように GCE インスタンス2台(AとB)を作成し、GAE アプリケーションのインスタンスの挙動や Stackdriver Logging から結果を確認していきます！！ 検証1: default を許可、A の IP アドレスを拒否 検証2: default を拒否、A の IP アドレスを許可 事前準備 Clou
Google App EngineでGoを動かすときに知っておくべきこと（ソースコード・ビルド編） - 詩と創作・思索のひろば
Google App Engine（GAE）で Go 製のウェブアプリを動かしたかった話。いっぺん動かしてみると GAE/Go はウェブアプリを動かす環境としてはとてもいい。ただ、中途半端な知識だけで始めると開発者としてはつまずくことが多かったので、分かりにくい点をまとめておく。 Google App Engine Go Standard Environment について goapp は $GOPATH 以下もアプリケーションのソースとしてアップロード／コンパイルする goapp はプロジェクトルート以下のソースコードをすべてコンパイルしようとする go-app-builder: Failed parsing input: parser: bad import "syscall" in ... go-app-builder: Failed parsing input: app file x
Go+GAE+Cloud Datastoreで簡単なREST APIを構築 - Qiita
前回と同じ手順で、Eclipseのプロジェクトとして「hello_datastore」を作成。 コーディング開始 param.go まずはURLとして渡された文字列をパラメタに分解するパーサーを用意します。 3． http://localhost:8080/api/{種別}/{項目名}/{金額} でアクセスするとREST APIが使える 汎用的なものではなく、今回の目的である上記を満たすことに取ったしたパーサーを用意しました。 「特定のKeyを持つか」や「特定のValueを持つか」という用途はなかったので、KeyやValueそのものが存在するかのHas系メソッドだけ用意。 package hello_datastore import ( "net/url" "strings" ) // 今回のサンプルに特化した構造体。 // URLをパースし、必要な値を保持。 // ※handler系から
私たちがAmazon Web ServicesからGoogle Cloud Platformに乗り換えた理由 | POSTD
https://flic.kr/p/os8Taq 要約：AWSは素晴らしいが、Googleはその グーゴル 倍素晴らしい。 AWS re:Invent （参加料は1,600ドル）に参加したり、チーフ･エバンジェリストの Jeff Barr をフォローしたりすれば、あなたはたちまち、Amazon Web Servicesのとりこになるでしょう。 毎年何百もの新機能が登場しており、食べ放題・融通が利く・運用担当者不要の、オンデマンドサービスのビュッフェのようです。まあ、実際に食べてみるまでは、の話ですが…。 Amazonは素晴らしいです。しかし、Google Cloudは「開発者によって、開発者のために構築された」ものであり、それが一目で分かるのです。 移行した理由 App Engine GAE はきちんと機能し、オートスケーリング機能も持ち、ロードバランサや無料のmemcacheも備えていま
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Google App Engine を利用した、新規 Web サービスの立ち上げ方
App engine admin apiを利用したgae%2 f go環境へのデプロイとgcp東京リージョンの性能評価