-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Expand file tree
/
Copy pathprompts.txt
More file actions
174 lines (138 loc) · 6.31 KB
/
Copy pathprompts.txt
File metadata and controls
174 lines (138 loc) · 6.31 KB
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
# Cloud Run Deployment Process
## Overview
This document captures the complete process for deploying a backend application to Google Cloud Run. The deployment is done directly from source code, which automatically builds and deploys a Docker container without manual intervention.
## Step 1: Setting up the Python Environment for Google Cloud SDK
```
$env:CLOUDSDK_PYTHON = "C:\python313\python.exe"
```
This command sets the environment variable to specify which Python interpreter the Google Cloud SDK should use. This is necessary on Windows to ensure the Google Cloud SDK works correctly with the installed Python version.
## Step 2: Deploying to Cloud Run directly from source code
```
gcloud run deploy backend-express --source . --region us-central1 --allow-unauthenticated
```
This command initiates the deployment process with the following parameters:
- `backend-express`: The name of the service to be created or updated in Cloud Run
- `--source .`: Deploys using the source code in the current directory (builds container image from source)
- `--region us-central1`: Specifies the Google Cloud region where the service will be deployed
- `--allow-unauthenticated`: Configures the service to be publicly accessible without authentication
## Step 3: Confirming Artifact Registry Creation
During the deployment process, you'll see this prompt:
```
Deploying from source requires an Artifact Registry Docker repository to store built containers. A
repository named [cloud-run-source-deploy] in region [us-central1] will be created.
Do you want to continue (Y/n)?
```
You need to respond with `Y` to create the Artifact Registry repository and continue the deployment.
## What happens behind the scenes
1. Cloud Build service builds a container image from your source code using the Dockerfile in your project
2. The built image is stored in the Artifact Registry repository
3. Cloud Run service is created or updated with the new image
4. Traffic is automatically routed to the new version of the service
## Important files
- `Dockerfile`: Defines how the container is built
- `.dockerignore`: Specifies which files should be excluded from the container
- `package.json`: Contains dependencies and scripts for the Node.js application
## Common issues and troubleshooting
- If deployment fails with permission errors, ensure you have the necessary IAM roles
- If the application doesn't work as expected, check the Cloud Run logs in the Google Cloud Console
- For local testing before deployment, you can use: `npm start` or test the Docker container locally
## After Deployment
Once deployment is successful, you'll receive a URL where your service is accessible. The service will automatically scale based on traffic, including scaling to zero when not in use.
# Cloud Run Deployment - Complete Command History
## 1. Environment Setup Commands
### Setting Python Environment for Google Cloud SDK
```
$env:CLOUDSDK_PYTHON = "C:\python313\python.exe"
```
Windows sisteminde Google Cloud SDK'nın doğru Python sürümünü kullanabilmesi için gerekli ortam değişkenini ayarlar.
## 2. Docker ve Deployment Hazırlıkları
### Dockerfile İçeriği
```
FROM node:18
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm install
COPY . .
EXPOSE 8080
CMD [ "npm", "start" ]
```
Node.js uygulaması için Docker container yapılandırması.
### .dockerignore İçeriği
```
node_modules
npm-debug.log
.git
.env
*.md
.gitignore
```
Docker build sürecinde hariç tutulacak dosyaları belirtir.
## 3. Cloud Run Deployment Komutları
### Ana Deployment Komutu
```
gcloud run deploy backend-express --source . --region us-central1 --allow-unauthenticated
```
Bu komut şunları yapar:
- `backend-express`: Cloud Run servis adı
- `--source .`: Mevcut dizindeki kaynak koddan deployment
- `--region us-central1`: Deployment bölgesi
- `--allow-unauthenticated`: Herkese açık erişim izni
### Artifact Registry Onayı
Deployment sırasında şu prompt görünür:
```
Deploying from source requires an Artifact Registry Docker repository to store built containers. A
repository named [cloud-run-source-deploy] in region [us-central1] will be created.
Do you want to continue (Y/n)?
```
'Y' ile onaylanması gerekir.
## 4. Deployment Sonrası Kontroller
### Servis Durumu Kontrolü
```
gcloud run services describe backend-express --region us-central1
```
Deployed servisin durumunu ve URL'ini gösterir.
### Log İzleme
```
gcloud logs tail --project=[PROJECT_ID] --format='table(timestamp,severity,message)'
```
Canlı log takibi için kullanılır.
## 5. Önemli Notlar ve Best Practices
### Deployment Öncesi Kontrol Listesi
1. Dockerfile'ın doğru yapılandırıldığından emin olun
2. .dockerignore dosyasının güncel olduğunu kontrol edin
3. package.json'da tüm bağımlılıkların listelendiğinden emin olun
4. Gerekli environment variable'ların tanımlandığından emin olun
### Güvenlik Kontrolleri
- IAM rollerinin doğru yapılandırıldığından emin olun
- Hassas bilgilerin .env dosyasında ve Cloud Run secrets'da saklandığından emin olun
- Authentication gerektiren endpointler için gerekli güvenlik önlemlerinin alındığından emin olun
### Performance Optimizasyonu
- Docker image boyutunu minimize edin
- Cold start süresini azaltmak için gereksiz bağımlılıkları kaldırın
- Auto-scaling ayarlarını iş yüküne göre optimize edin
## 6. Troubleshooting
### Sık Karşılaşılan Hatalar ve Çözümleri
1. Permission Hataları
- IAM rollerini kontrol edin
- Service account yetkilerini doğrulayın
2. Build Hataları
- Dockerfile syntax'ını kontrol edin
- Bağımlılıkların uyumluluğunu kontrol edin
3. Runtime Hataları
- Container logs'ları inceleyin
- Environment variable'ları kontrol edin
### Monitoring ve Logging
- Cloud Run console'dan metrics'leri takip edin
- Error rate ve latency değerlerini izleyin
- Resource kullanımını optimize edin
## 7. Deployment Sonrası
### Başarılı Deployment Göstergeleri
- Servis URL'i erişilebilir durumda
- Health check endpoint'leri başarılı
- Loglar normal akışı gösteriyor
- Metrics normal seviyelerde
### Maintenance
- Düzenli security updates
- Dependency güncellemeleri
- Performance monitoring
- Cost optimization