Cloud Run 使ってみた - エニグモ開発者ブログ

こんにちは。サーバーサイドエンジニアの平井です。

今年もあと1ヶ月ですね。リモートワーク中心の生活スタイルに変わり、より一層時が過ぎるのを速く感じています。

もう年末ということで、弊社では今年もAdvent Calendarを開催します!!

題して、Enigmo Advent Calendar 2020です!!

記念すべき1日目は、私、平井の「Cloud Run 使ってみた」になります。プロジェクトで簡単なAPIをCloud Run(フルマネージド)上に実装したので、それについて話したいと思います。

構成
Cloud Run(フルマネージド)について
準備
- Dockerfile
- cloudbuild yaml
その他
- ドメイン
- 他GCPサービスとの連携
感想
最後に

構成

会員毎にパーソナライズされたコンテンツ情報を返すAPIをCloud Runを使って実装しました。とてもシンプルですが、構成図は以下のようになります。

f:id:enigmo7:20201124163920p:plain Cloud Run上にRuby on RailsでAPIを実装し、Datastoreに格納されている情報を取得します。 Datastoreには、会員毎のコンテンツ情報が格納されていて、この情報はBigquery上に格納されている機械学習のデータを元に生成されています。そして、クライアントからAPIにアクセスして情報を表示させています。

Cloud Run(フルマネージド)について

Knativeを基盤として構築されたGCPのサーバーレスサービスの一つで、コンテナをサーバーレスで実行してくれます。スケーリングなども自動で行われるため、開発者はアプリケーションの開発に専念することができます。

Cloud Runには二種類あり、Googleが管理するKubernetes環境で動作するCloud Runと自身の管理するGKEで動作するCloud Run for Anthosがあります。今回は、より簡単に利用できるCloud Runを使いました。

準備

Dockerfile

Cloud Run上で動かすコンテナを用意する必要があるので、 Dockerfileを用意します。

cloudbuild yaml

Cloud Runへのデプロイ関連のタスクはcloudbuild.yamlで管理しました。公式ドキュメントにも記載されているやり方と同じです。ファイルの中身は、コンテナイメージのbuildとCloud Runへのデプロイなどのタスクが記載されていて、実際の内容とは違いますが、以下のような感じになります。

steps:
# コンテナイメージのビルド
- name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
  args: ['build', '-t', 'gcr.io/PROJECT_ID/IMAGE', '.']
# コンテナレジストリーにpush
- name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
  args: ['push', 'gcr.io/PROJECT_ID/IMAGE']
# コンテナレジストリー上のイメージを使って、Cloud Runにコンテナをデプロイ。
- name: 'gcr.io/google.com/cloudsdktool/cloud-sdk'
  entrypoint: gcloud
  args: ['run', 'deploy', 'SERVICE-NAME', '--image', 'gcr.io/PROJECT_ID/IMAGE', '--region', 'REGION', '--platform', 'managed']
images:
- gcr.io/PROJECT_ID/IMAGE

cloudbuild.yamlを作成したディレクトリによりますが、

gcloud builds submit

を実行するとファイルに書かれたタスクが実行され、Cloud Run上にサービスがデプロイされます。

基本的には、Cloud Run上でコンテナを起動するために必要な準備は以上になります。

その他

ドメイン

Cloud Runでサービスを作成すると自動でデフォルトのドメインが発行されます。ただ、実際のサービスで利用する際にはカスタムのドメインを設定したくなると思います。 Cloud Runにはカスタムドメインのマッピング機能が実装されているので、使いたいドメインをマッピングすることができます。実際にカスタムドメインを設定してみましたが、ドキュメントを読んで簡単に設定することができました。