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G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud (旧称 GCP) のサーバーレスなコンテナサービスである Cloud Run を解説します。 Cloud Run とは Cloud Run の基本 2 つの利用方法 Cloud Run サービス (services) Cloud Run ジョブ (jobs) 動的スケーリング サービスの冗長性 デプロイ デプロイ元のコンテナイメージ コンテナの要件 トラフィック移行とロールバック 構成 エンドポイント コンテナインスタンスの最大・最小数 Startup CPU boost CPU・メモリ リクエストのタイムアウト コンテナインスタンスあたりの同時リクエスト最大数 CPU を常に割り当てる Cloud Run サービス コンテナ実行環境 (世代) サービス連携 (トリガー) ネットワークアクセスの制限 Cloud Run サービ
安いRDBといえばPlanetScaleのHobbyプランだったり、D1だったり、古き良きVPSでセルフマネージなんて選択肢もあるが、GCPで完結すると嬉しいだとかホストマシンの面倒を見たく無いだとか、そういう場合もあると思う。 なお今回の構成で本当に激安になるかどうか無料枠で収まるかどうか、などはインスタンス設定やワークロード次第の部分もあるので試算したり予算アラートを設定した方がいい。 また個人でのホビー用途など、データが欠損してもごめんごめんで許される用途での利用に留めておいた方が無難だとは思う。ごめんごめんで許されない場合にはCloud SQLとかへ移行するなり、最初からCloud SQLとかを採用するなりしたほうがいい。 完成品のサンプルコード これはeslint設定やらローカル環境向けのdocker-compose.ymlやらも一式入った、開発環境スターターキットになっている。
https://zenn.dev/voluntas/scraps/f4939cbe92525c を見て、Cloud Run でもホストできると個人的にはうれしいかもなーと思って実験してみた コツとしては、 第二世代の実行環境 で動作させる コンテナ起動時にrestoreしてGCSからデータをロードするようにする 最大インスタンス数を1にする LitestreamのGCS対応はCloud Runの実行環境のサービスアカウントでは実行されないので、サービスアカウントを作り、SecretManager経由で鍵情報をファイルとしてマウントし、GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS としてパスで与える。 といったところだった。 litestream replicate -exec が実行している内容を考えると、定期的にGCSへ更新する処理が走るので、Always on CPU
はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部 WEAR部 SREの笹沢(@sasamuku)です。 FAANSはショップスタッフの効率的な販売をサポートするスタッフ専用ツールです。FAANSの一部機能は既にリリースされており全国の店舗で利用いただいております。正式リリースに向け、WEARと連携したコーディネート投稿機能やその成果をチェックできる機能などを開発中です。 FAANSのコンテナ基盤にはCloud Runを採用しており、昨年にSREとしての取り組みをテックブログでご紹介しました。しかし、運用していく中で機能需要や技術戦略の変遷があり、Cloud RunからGKE Autopilotへリプレイスすることを決めました。本記事ではリプレイスの背景と、複数サービスが稼働している状況下でのリプレイス方法についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 リプレイスの背景 なぜCloud R
TL; DRCloud Run の Always on CPU を使うと、Cloud Pub/Sub から Pull する Worker を Cloud Run で実行出来ます。ただし、スケーリング等にいくつか諸注意があります。 はじめにCloud Run の Always on CPU が Preview でリリースされて、バックグラウンド タスクや非同期処理で使えると Twitter で宣伝したところ、私の tweet 史上、一番の反響を頂きました。ありがとうございます。また同僚の Shingo-san が素敵な解説記事を書いてくれたり、同じく同僚の Pottava-san も素敵なサンプルコードを書いてくれてたり。「tweet してるだけでいいのかい?本当に?」という私のエンジニアとしての良心の呵責があったため、私もこうして記事を書いています。 試したこと以前、お客様から Cloud
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
概要 私はGCPを積極的に利用していますが、安く簡単にサービスを作ろうと思うと、Cloud run+Firebaseが良いのかなと思い、まとめました。メンテナンス性についても、Cloud runとCloud Functionsを比べると、Cloud runの方が良いと思います。 開発環境一覧 Source Repositry Cloud build Cloud run Firebase(hosting) はじめに 始めに上記の環境においてはサービスを有効状態にしてください。 また、gcloudでは最低限必要なIAMは以下の通り。 Firebase 管理者 Cloud run 管理者 今回はCloud buildを使用するため、IAMにおける「~~@cloudbuild.gserviceaccount.com」に以下の権限を付与する。 Cloud Run 管理者 Cloud Run サービス
この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 7日目の記事です。 本記事で触れるのは Fully managed 版の Cloud Run のみです 🙇 みなさん、こんにちは。Google Cloud の Kazuu( かずー ) です。2019 年 4 月 9 日に Fully managed 版の Cloud Run が Beta としてリリースされてから半年以上経ち、去る 2019 年 11 月 14 日にとうとう GA となりました㊗️ 本記事では GA に至るまでにどんな機能が主に追加されてきたのかリリースノートの時系列で見ていきたいと思います。 Cloud Run の基本的なところを知りたいという方は Next Tokyo の動画や Cloud OnAir も併せてご覧ください。Cloud
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