Quando si sviluppano servizi per una piattaforma container completamente gestita , probabilmente ti stancherai presto di passare continuamente dall'editor di codice al terminale a Google Cloud Console. Inoltre, dovrai eseguire gli stessi comandi più volte durante ogni distribuzione. è un insieme di strumenti che include tutto il necessario per scrivere, eseguire il debug e distribuire applicazioni cloud. Rende lo sviluppo di Google Cloud più efficiente sfruttando i plug-in per ambienti di sviluppo popolari come VS Code e IntelliJ. Con il suo aiuto, puoi facilmente sviluppare in Cloud Run. Maggiori dettagli sotto il taglio.
L'integrazione di Cloud Run e Cloud Code semplifica la creazione di nuovi servizi Cloud Run nel tuo ambiente di sviluppo familiare. Puoi eseguire servizi localmente, eseguirne rapidamente l'iterazione e il debug, quindi distribuirli su Cloud Run e gestirli e aggiornarli facilmente.
Nota dell'autore. Alla conferenza virtuale OnAir di Google Cloud Next 2020, abbiamo annunciato diverse nuove funzionalità e servizi progettati per e (Piattaforma di modernizzazione delle applicazioni cloud o CAMP).
Creazione di nuovi servizi Cloud Run
A prima vista, la containerizzazione e i servizi serverless possono sembrare eccessivamente complessi. Se hai appena iniziato a utilizzare Cloud Run, consulta l'elenco aggiornato degli esempi di Cloud Run in Cloud Code. Gli esempi sono disponibili in Java, NodeJS, Python, Go e .NET. Sulla base di essi, puoi immediatamente iniziare a scrivere il tuo codice, tenendo conto di tutti i consigli.
Tutti gli esempi includono un Dockerfile in modo da non dover perdere tempo a capire le configurazioni del contenitore. Se stai eseguendo la migrazione di un servizio esistente a Cloud Run, potresti non aver mai lavorato con Dockerfiles prima. Va bene! Il servizio Cloud Code dispone del supporto , consentendoti di containerizzare il servizio direttamente nel codice. Non è richiesto un Dockerfile. Cloud Code contiene tutto ciò di cui hai bisogno per distribuire il tuo servizio su Cloud Run.
Sviluppo e debug dei servizi Cloud Run in un ambiente locale
Prima di distribuire un servizio su Google Cloud, probabilmente vorrai provarlo sul tuo computer per vedere come funziona, apportare le modifiche necessarie ed eseguire il debug di eventuali errori. Durante lo sviluppo, i servizi Cloud Run devono essere continuamente raccolti e distribuiti nel cloud per testare le modifiche a un ambiente Cloud Run rappresentativo. Puoi eseguire il debug del tuo codice localmente collegando un debugger, tuttavia, poiché ciò non avviene a livello dell'intero contenitore, dovrai installare gli strumenti localmente. È possibile eseguire un container localmente utilizzando Docker, ma il comando richiesto per farlo è troppo lungo e non riflette le specifiche di un ambiente di produzione.
Cloud Code include un emulatore Cloud Run che ti consente di sviluppare ed eseguire il debug dei servizi Cloud Run localmente. Secondo Secondo uno studio condotto da DevOps Research and Assessment (DORA), i team che hanno dimostrato un’elevata efficienza nella distribuzione del software hanno riscontrato errori di modifica 7 volte meno frequentemente rispetto ai team meno efficienti. Grazie alla possibilità di eseguire rapidamente l'iterazione del codice localmente e di eseguirne il debug in un ambiente rappresentativo, puoi individuare rapidamente i bug nelle prime fasi dello sviluppo anziché durante l'integrazione continua o, peggio, nella produzione.
Quando esegui il codice nell'emulatore Cloud Run, puoi abilitare la modalità di visualizzazione. Ogni volta che salvi i file, il tuo servizio verrà ridistribuito all'emulatore per lo sviluppo continuo.
Primo lancio dell'emulatore Cloud Run:
Il debug dei servizi Cloud Run utilizzando Cloud Code è identico a quello del normale ambiente di sviluppo. Esegui il comando "Debug sull'emulatore Cloud Run" in VS Code (o seleziona la configurazione "Cloud Run: Esegui localmente" ed esegui il comando "Debug" nell'ambiente IntelliJ) e imposta semplicemente i punti di interruzione del codice. Una volta attivato un punto di interruzione nel contenitore, puoi passare da un comando all'altro, passare il mouse sulle proprietà della variabile e controllare i log dal contenitore.
Debug del servizio Cloud Run utilizzando Cloud Code in VS Code e IntelliJ idea:
Distribuzione di un servizio in Cloud Run
Dopo aver testato localmente tutte le modifiche apportate al codice per il servizio Cloud Run, tutto ciò che resta da fare è creare un contenitore e distribuirlo su Cloud Run.
La distribuzione del servizio dall'ambiente di sviluppo non è difficile. Abbiamo aggiunto tutti i parametri necessari per configurare il servizio prima della distribuzione. Quando fai clic su Distribuisci, Cloud Code eseguirà tutti i comandi necessari per creare l'immagine del contenitore, distribuirla su Cloud Run e passare l'URL al servizio.
Distribuzione di un servizio in Cloud Run:
Gestione dei servizi Cloud Run
Con Cloud Code in VS Code, puoi visualizzare la cronologia delle versioni e dei servizi con un clic. Questa funzionalità è stata spostata da Cloud Console all'ambiente di sviluppo, quindi non è necessario continuare a cambiare. La pagina di visualizzazione mostra esattamente i log rilevanti per le versioni e i servizi selezionati in Cloud Run Explorer.
Puoi anche trovare e visualizzare rapidamente le informazioni su tutti i servizi Cloud Run gestiti e sui servizi Cloud Run per Anthos nel tuo progetto in Cloud Run Explorer. Lì puoi facilmente scoprire quale percentuale di traffico viene reindirizzata e quante risorse della CPU vengono allocate.
Esploratore Cloud Run in VS Code e IntelliJ
Facendo clic con il pulsante destro del mouse su una versione, è possibile visualizzare l'URL del servizio. Nella console Cloud puoi controllare il traffico o configurarne il reindirizzamento tra i servizi.
Guida introduttiva
Ti invitiamo a lavorare con Cloud Code in Cloud Run per semplificare la distribuzione del servizio e i processi di registrazione. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione per Cloud Run for Development Environments и . Se non hai ancora lavorato con questi ambienti, installa prima o .
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Fonte: habr.com