Go サービスを GCP Cloud Run にデプロイするには、Dockerfile のセットアップや環境変数の構成など、いくつかの手順が必要です。
このガイドでは、プロセスを順を追って説明します。
GCP プロジェクトを設定する
まだアカウントを作成していない場合は、GCP アカウントの作成に移動して始めます。
- GCP プロジェクトを作成します。
GCP コンソールに移動し、新しいプロジェクトを作成します。
デプロイメント用のプロジェクト ID をメモします。
- 必要な API を有効にします。
- Cloud Run API と Container Registry API を有効にします。
- Google Cloud SDK をインストールします
- gcloud init を使用してリポジトリを初期化します。
Go サービスを作成する
Go アプリがローカルで実行できることを確認し、Dockerfile をセットアップします。
cmd/main.go
// cmd/main.go func main() { flag.Parse() a := app.Application{} if err := a.LoadConfigurations(); err != nil { log.Fatalf("Failed to load configurations: %v", err) } if err := runtime.Start(&a); err != nil { log.Fatalf("Failed to start the application: %v", err) } }
runtime/base.go
func Start(a *app.Application) error { router := gin.New() router.Use(cors.New(md.CORSMiddleware())) api.SetCache(router, a.RedisClient) api.SetRoutes(router, a.FireClient, a.FireAuth, a.RedisClient) err := router.Run(":" + a.ListenPort) log.Printf("Starting server on port: %s", a.ListenPort) if err != nil { return err } return nil }
Dockerfile を作成する
# Use the official Go image as the base image FROM golang:1.18 WORKDIR /app # Copy the Go module files COPY go.mod go.sum ./ RUN go mod download # Copy the rest of the application code COPY . . RUN go build -o main ./cmd/main.go CMD ["./main"]
環境変数を設定する
シェル スクリプトを使用して GCP の環境変数の設定を自動化します
として env-variables.sh.
// env-variables.sh #!/bin/bash # Environment variables export PROJECT_ID=recepies-6e7c0 export REGION=europe-west1 export REDIS_URL="rediss://default:AVrvA....-lemur-23279.u....:6379" export FIREBASE_ACCOUNT_KEY="/app/config/account_key.json" export CLIENT_URL="https://.....vercel.app/"
deploy-with-yaml.sh としてのデプロイメント スクリプト。
#!/bin/bash source env-variables.sh #Comment if correctly deployed docker build -t gcr.io/$PROJECT_ID/recipe-server:latest . docker push gcr.io/$PROJECT_ID/recipe-server:latest #Uncomment if json needs to be added to GCP # gcloud secrets create firebase-account-key --data-file=/mnt/c/own_dev/RecipesApp/server/config/account_key.json --project=recepies-6e7c0 #Add permission IAM gcloud projects add-iam-policy-binding recepies-6e7c0 \ --member="serviceAccount:service-988443547488@serverless-robot-prod.iam.gserviceaccount.com" \ --role="roles/artifactregistry.reader" gcloud run deploy recipe-service \ --image gcr.io/$PROJECT_ID/recipe-server:latest \ --region $REGION \ --platform managed \ --set-env-vars REDIS_URL=$REDIS_URL,CLIENT_URL=$CLIENT_URL,FIREBASE_ACCOUNT_KEY=$FIREBASE_ACCOUNT_KEY
GCP Cloud Run へのデプロイ
展開スクリプトを実行します
環境変数.sh
一般的な問題とトラブルシューティング
- 権限の問題: Cloud Run サービス エージェントにイメージを読み取る権限があることを確認してください。
- 環境変数: 必要な環境変数がすべて正しく設定されていることを確認します。
- ポート構成: PORT 環境変数が正しく設定されていることを確認します。
必要に応じてすべての設定が完了すると、イメージがビルドされ、GCP プロジェクトの Artifact Registry にプッシュされていることがわかります。結局、これを手に入れました。
a9099c3159f5: Layer already exists latest: digest: sha256:8c98063cd5b383df0b444c5747bb729ffd17014d42b049526b8760a4b09e5df1 size: 2846 Deploying container to Cloud Run service [recipe-service] in project [recepies-6e7c0] region [europe-west1] ✓ Deploying... Done. ✓ Creating Revision... ✓ Routing traffic... Done. Service [recipe-service] revision [recipe-service-00024-5mh] has been deployed and is serving 100 percent of traffic. Service URL: https://recipe-service-819621241045.europe-west1.run.app
何度も遭遇した標準エラーがありますか?
Deploying container to Cloud Run service [recipe-service] in project [recepies-6e7c0] region [europe-west1] X Deploying… - Creating Revision… . Routing traffic… Deployment failed ERROR: (gcloud.run.deploy) Revision 'recipe-service-00005-b6h' is not ready and cannot serve traffic. Google Cloud Run Service Agent service-819621241045@serverless-robot-prod.iam.gserviceaccount.com must have permission to read the image, gcr.io/loyal-venture-436807-p7/recipe-server:latest. Ensure that the provided container image URL is correct and that the above account has permission to access the image. If you just enabled the Cloud Run API, the permissions might take a few minutes to propagate. Note that the image is from project [loyal-venture-436807-p7], which is not the same as this project [recepies-6e7c0]. Permission must be granted to the Google Cloud Run Service Agent service-819621241045@serverless-robot-prod.iam.gserviceaccount.com from this project. See https://cloud.google.com/run/docs/deploying#other-projects
多くの場合、PORT=8080 を設定できなかったと表示されますが、主な問題は、環境変数が設定されていない、または私の場合は firebase account_key.json がデプロイ用に誤って設定されているなど、別の何かです。
すべてが設定されたら、接続をテストしてリクエストを実行できます。
Vercel にフロントエンドをデプロイしました。以下に Cloud Run ログが表示されます
Go サービスの GCP Cloud Run へのデプロイは、いくつかの主要な構成と自動スクリプトを使用して効率化できます。
権限の問題や環境変数の誤りなど、一般的なエラーが発生する可能性がありますが、Cloud Run ログを使用してエラーをトラブルシューティングする方法を理解することで、スムーズなデプロイが保証されます。
私のリポジトリはここにあります。
以上がGo サービスを GCP Cloud Run にデプロイする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

GolangとPythonの主な違いは、並行性モデル、タイプシステム、パフォーマンス、実行速度です。 1. GolangはCSPモデルを使用します。これは、同時タスクの高いタスクに適しています。 Pythonは、I/O集約型タスクに適したマルチスレッドとGILに依存しています。 2。Golangは静的なタイプで、Pythonは動的なタイプです。 3.ゴーランコンパイルされた言語実行速度は高速であり、Python解釈言語開発は高速です。

Golangは通常Cよりも遅くなりますが、Golangはプログラミングと開発効率の同時により多くの利点があります。1)Golangのゴミ収集と並行性モデルにより、同時性の高いシナリオではうまく機能します。 2)Cは、手動のメモリ管理とハードウェアの最適化により、より高いパフォーマンスを取得しますが、開発の複雑さが高くなります。

GolangはクラウドコンピューティングとDevOpsで広く使用されており、その利点はシンプルさ、効率性、および同時プログラミング機能にあります。 1)クラウドコンピューティングでは、GolangはGoroutineおよびチャネルメカニズムを介して同時リクエストを効率的に処理します。 2)DevOpsでは、Golangの高速コンピレーションとクロスプラットフォーム機能により、自動化ツールの最初の選択肢になります。

GolangとCにはそれぞれ、パフォーマンス効率に独自の利点があります。 1)GolangはGoroutineおよびGarbage Collectionを通じて効率を向上させますが、一時停止時間を導入する場合があります。 2)Cは、手動のメモリ管理と最適化を通じて高性能を実現しますが、開発者はメモリリークやその他の問題に対処する必要があります。選択するときは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックを考慮する必要があります。

Golangは高い並行性タスクにより適していますが、Pythonには柔軟性がより多くの利点があります。 1.Golangは、GoroutineとChannelを介して並行性を効率的に処理します。 2。Pythonは、GILの影響を受けるが、複数の並行性メソッドを提供するスレッドとAsyncioに依存しています。選択は、特定のニーズに基づいている必要があります。

GolangとCのパフォーマンスの違いは、主にメモリ管理、コンピレーションの最適化、ランタイム効率に反映されています。 1)Golangのゴミ収集メカニズムは便利ですが、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

seetgolangforhighperformance andconcurrency、ithyforbackendservicesandnetworkプログラミング、selectthonforrapiddevelopment、datascience、andmachinelearningduetoistsversitydextentextensextensentensiveLibraries。

GolangとPythonにはそれぞれ独自の利点があります。Golangは高性能と同時プログラミングに適していますが、PythonはデータサイエンスとWeb開発に適しています。 Golangは同時性モデルと効率的なパフォーマンスで知られていますが、Pythonは簡潔な構文とリッチライブラリエコシステムで知られています。


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