Når du udvikler services til en fuldt administreret containerplatform , vil du sandsynligvis hurtigt blive træt af konstant at skifte mellem kodeeditor, terminal og Google Cloud Console. Derudover skal du flere gange ved hver deployment udføre de samme kommandoer. – er et værktøjssæt, der indeholder alt, hvad du har brug for til at skrive, debugge og implementere cloud-applikationer. Det øger udviklingseffektiviteten i Google Cloud ved at benytte plugins til populære udviklingsmiljøer som VS Code og IntelliJ. Med det kan du nemt arbejde med udviklingen i Cloud Run. Læs mere under.
Integrationen af Cloud Run og Cloud Code gør det nemmere at oprette nye Cloud Run-services i dit kendte udviklingsmiljø. Du kan køre services lokalt, hurtigt iterere og debugge dem, og derefter implementere dem i Cloud Run, nemt administrere og opdatere dem.
Bemærkning fra forfatteren. På den virtuelle konference Google Cloud Next 2020 OnAir annoncerede vi flere nye funktioner og services designet til , samt (Cloud Application Modernization Platform eller CAMP).
Oprettelse af nye Cloud Run-services
Ved første øjekast kan containerisering og serverløse services virke for komplekse. Hvis du lige er begyndt at lære Cloud Run at kende, skal du tage et kig på den opdaterede liste over Cloud Run-eksempler i Cloud Code. Eksemplerne er tilgængelige på Java, NodeJS, Python, Go og .NET. Ved at basere dig på dem kan du straks begynde at skrive din egen kode med alle anbefalingerne i mente.
Alle eksempler inkluderer en Dockerfile, så du ikke skal bruge tid på at finde ud af containerkonfigurationer. Hvis du flytter en eksisterende service til Cloud Run, har du måske ikke arbejdet med Dockerfiles før. Det er ikke noget problem! Cloud Code har støtte for , som gør det muligt at containerisere service direkte i koden. En Dockerfile er ikke nødvendig. Cloud Code indeholder alt, hvad du behøver for at implementere din service i Cloud Run.
Udvikling og debugging af Cloud Run-services i et lokalt miljø
Inden du implementerer en service i Google Cloud, vil du sandsynligvis gerne teste den på din computer for at se, hvordan den fungerer, foretage de nødvendige justeringer og fejlfinde. Når du udvikler Cloud Run-tjenester, er det nødvendigt konstant at bygge og implementere i skyen for at teste ændringer i et repræsentativt Cloud Run-miljø. Du kan også fejlfinde koden lokalt ved at forbinde en debugger, men da dette ikke sker på niveauet for hele containeren, skal du installere værktøjer lokalt. Du kan køre containeren i et lokalt miljø med Docker, men kommandoen, der kræves for dette, er alt for lang og afspejler ikke kendetegnene ved produktionsmiljøet.
Cloud Code har en Cloud Run-emulator, der gør det muligt at udvikle og fejlfinde Cloud Run-tjenester lokalt. Ifølge , viste forskning og vurdering fra DevOps (DORA), at teams med høj effektivity i softwarelevering havde fejl ved ændringer syv gange sjældnere end mindre effektive teams. Takket være muligheden for hurtigt at iterere over koden lokalt og fejlfinde i et repræsentativt miljø, kan du hurtigt finde fejl tidligt i udviklingsfasen, i stedet for under kontinuerlig integration eller, endnu værre, i produktionen.
Når du kører koden i Cloud Run-emulatoren, kan du aktivere visningstilstand. Hver gang du gemmer filer, vil din service blive genimplementeret i emulatoren til kontinuerlig udvikling.
Første opstart af Cloud Run Emulator:
Fejlfinde Cloud Run-tjenester med Cloud Code foregår på samme måde som i dit kendte udviklingsmiljø. Udfør kommandoen "Debug on Cloud Run Emulator" i VS Code (eller vælg konfigurationen "Cloud Run: Run Locally" og udfør kommandoen "Debug" i IntelliJ) og sæt blot dine breakpoint i koden. Så snart breakpointet er aktiveret i din container, kan du skifte mellem kommandoer, føre musen hen over variablernes egenskaber og tjekke loggene fra containeren.
Fejlfinde Cloud Run-tjenesten med Cloud Code i VS Code og IntelliJ IDEA:
Implementering af service i Cloud Run
Når du har testet alle ændringer i koden til Cloud Run-tjenesten i det lokale miljø, er det tid til at oprette en container og implementere den i Cloud Run.
At deploy service from the development environment will be no trouble at all. We have added all the parameters necessary to configure the service before deployment. When you click "Deploy", Cloud Code will execute all required commands to create a container image, deploy it to Cloud Run, and transfer the URL to the service.
Deploying a service in Cloud Run:
Managing Cloud Run services
Thanks to Cloud Code in VS Code, you can view logs of versions and services with a single click. This feature has been moved from the Cloud Console to the development environment so you don't have to switch constantly. The viewing page displays exactly those logs that are relevant to the versions and services selected in the Cloud Run explorer.
Furthermore, in the Cloud Run explorer, you can quickly find and view details about all managed Cloud Run services and Cloud Run for Anthos services in the relevant project. You can also easily find out what percentage of traffic is redirected and how much CPU resources are allocated.
Cloud Run explorer in VS Code and IntelliJ
By right-clicking on the version, you can view the service URL. In the Cloud Console, you can check traffic or set up its redirection between services.
Getting Started
We invite you to work with Cloud Code in Cloud Run to optimize the service deployment and logging processes. You can find more information in the Cloud Run documentation for development environments og . If you haven't worked with these environments yet, start by installing eller .
Join Google Cloud Next OnAir
We would also like to remind our readers that an online conference is currently taking place for which we have prepared content for both developers and solution architects and managers.
You can learn more about the sessions, speakers, and gain access to the content by registering for free on the . Along with the unique content that will be presented for Next OnAir EMEA, you will also gain full access to over 250 sessions from the global part of Google Cloud Next '20: OnAir.
Kilde: habr.com
