Al desarrollar servicios para una plataforma de contenedores totalmente gestionada , es probable que te canses rápidamente de alternar entre el editor de código, la terminal y Google Cloud Console. Además, tendrás que ejecutar múltiples veces, cada vez que implementes, los mismos comandos. es un conjunto de herramientas que incluye todo lo necesario para escribir, depurar e implementar aplicaciones en la nube. Mejora la eficiencia del desarrollo en Google Cloud mediante el uso de complementos para entornos de desarrollo populares como VS Code e IntelliJ. Con él, podrás desarrollar fácilmente en Cloud Run. Más detalles a continuación.
La integración de Cloud Run y Cloud Code simplifica la creación de nuevos servicios de Cloud Run en tu entorno de desarrollo habitual. Podrás ejecutar servicios en tu computadora local, iterar y depurar rápidamente, y luego implementarlos en Cloud Run, gestionándolos y actualizándolos con facilidad.
Nota del autor. En la conferencia virtual Google Cloud Next 2020 OnAir, anunciamos varias nuevas funciones y servicios destinados a , así como (Cloud Application Modernization Platform o CAMP).
Creación de nuevos servicios de Cloud Run
A primera vista, la contenerización y los servicios sin servidor pueden parecer excesivamente complejos. Si recién estás comenzando a familiarizarte con Cloud Run, revisa la lista actualizada de ejemplos de Cloud Run en Cloud Code. Los ejemplos están disponibles en lenguajes como Java, NodeJS, Python, Go y .NET. Con base en ellos, podrás comenzar a escribir tu propio código siguiendo todas las recomendaciones.
Todos los ejemplos incluyen un archivo Dockerfile, para que no pierdas tiempo entendiendo las configuraciones de los contenedores. Si estás migrando un servicio existente a Cloud Run, es posible que no hayas trabajado con archivos Dockerfile. ¡No hay problema! En el servicio Cloud Code hay soporte para , que permiten contenerizar el servicio directamente en el código. No se requiere un archivo Dockerfile. Cloud Code contiene todo lo necesario para desplegar tu servicio en Cloud Run.
Desarrollo y depuración de servicios de Cloud Run en un entorno local
Antes de desplegar el servicio en Google Cloud, es probable que desee probarlo en su computadora para ver cómo funciona, hacer los ajustes necesarios y depurar errores. Al desarrollar servicios de Cloud Run, es necesario integrar y desplegar continuamente en la nube para probar los cambios en un entorno representativo de Cloud Run. También puede depurar el código localmente conectando un depurador; sin embargo, dado que esto no se realiza a nivel de todo el contenedor, tendrá que instalar las herramientas localmente. Puede ejecutar un contenedor en el entorno local usando Docker, pero el comando necesario es demasiado largo y no refleja las características del entorno de producción.
Cloud Code cuenta con un emulador de Cloud Run que permite desarrollar y depurar servicios de Cloud Run localmente. Según , el estudio realizado por DevOps Research and Assessment (DORA) muestra que los equipos de alto rendimiento en entrega de software experimentan fallos al implementar cambios 7 veces menos que los equipos menos efectivos. Gracias a la capacidad de iterar rápidamente el código localmente y depurarlo en un entorno representativo, puede detectar errores en las primeras etapas del desarrollo, en lugar de durante la integración continua o, peor aún, en producción.
Al ejecutar el código en el emulador de Cloud Run, se puede activar el modo de vista previa. Cada vez que se guarden archivos, su servicio se volverá a desplegar en el emulador para un desarrollo continuo.
Primer lanzamiento del emulador de Cloud Run:
La depuración de servicios de Cloud Run con Cloud Code se realiza de la misma manera que en su entorno de desarrollo habitual. Ejecute el comando "Debug on Cloud Run Emulator" en el entorno de VS Code (o seleccione la configuración "Cloud Run: Run Locally" y ejecute el comando "Debug" en el entorno de IntelliJ) y simplemente establezca puntos de interrupción en el código. Una vez que un punto de interrupción esté habilitado en su contenedor, podrá alternar entre comandos, pasar el cursor sobre las propiedades de las variables y revisar los registros desde el contenedor.
Depuración de servicios de Cloud Run con Cloud Code en VS Code e IntelliJ IDEA:
Despliegue de un servicio en Cloud Run
Una vez que haya probado en el entorno local todos los cambios realizados en el código para el servicio de Cloud Run, solo queda crear el contenedor y desplegarlo en Cloud Run.
Desplegar un servicio desde el entorno de desarrollo no será un problema. Hemos agregado todos los parámetros necesarios para configurar el servicio antes del despliegue. Cuando haga clic en "Desplegar", Cloud Code ejecutará todos los comandos necesarios para crear la imagen del contenedor, desplegarla en Cloud Run y entregar la URL al servicio.
Despliegue de servicios en Cloud Run:
Gestión de servicios de Cloud Run
Gracias a Cloud Code en VS Code, se pueden ver los registros de versiones y servicios con un solo clic. Esta función se ha trasladado de la consola de Cloud al entorno de desarrollo, para que no tenga que estar cambiando constantemente. En la página de visualización se mostrarán exactamente los registros que están relacionados con las versiones y servicios seleccionados en el explorador de Cloud Run.
Además, en el explorador de Cloud Run se puede encontrar y ver rápidamente información sobre todos los servicios gestionados de Cloud Run y los servicios de Cloud Run para Anthos en el proyecto correspondiente. También puede ver fácilmente qué porcentaje de tráfico se redirige y cuántos recursos de CPU se han asignado.
Explorador de Cloud Run en VS Code e IntelliJ
Al hacer clic derecho en la versión, puede ver la URL del servicio. En la consola de Cloud se puede verificar el tráfico o configurar su redirección entre servicios.
Inicio
Le invitamos a trabajar con Cloud Code en Cloud Run para optimizar los procesos de despliegue de servicios y gestión de registros. Puede encontrar más información en la documentación de Cloud Run para entornos de desarrollo. y . Si aún no ha trabajado con estos entornos, comience instalando o .
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Fuente: habr.com
