使用指標分析應用程式

本快速入門導覽課程說明如何使用 Cloud Deploy，根據 Google Cloud Observability 的指標分析已部署的 Cloud Run 服務，確保應用程式運作正常。

在本快速入門導覽課程中，您將執行下列操作：

建立及部署一項 Cloud Run 服務。

在這種情況下，您不會使用 Cloud Deploy 部署。
在 Google Cloud Observability 中建立運作時間檢查。

這項檢查會監控 Cloud Run 服務，確保服務正常運作。
在 Cloud Monitoring 中建立快訊政策。

根據預設，Cloud Deploy 分析可以從 Google Cloud Observability 使用許多類型的指標。如果運作時間檢查指出問題，這項政策就會建立快訊。
建立 Skaffold 設定，以識別 Cloud Run 服務。
定義 Cloud Deploy 推送管道和目標。

這個管道只包含一個階段和一個目標，並包含分析工作的定義。
建立版本，系統會自動部署至目標。

應用程式部署完成後，分析會以工作形式在推出作業中執行。

服務應會成功部署至目標，但由於警告政策會產生警告，因此推出作業應會失敗。
變更 Cloud Run 服務定義，增加服務的執行個體數量，然後建立新版本。

這次服務會成功部署，階段推出作業也會順利完成。

事前準備

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若您採用的是外部識別資訊提供者 (IdP)，請先使用聯合身分登入 gcloud CLI。

執行下列指令，初始化 gcloud CLI：

gcloud init

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必要的角色

為確保 Cloud Deploy 服務帳戶具備執行 Cloud Deploy 作業及部署至 Cloud Run 的必要權限，請管理員在專案中將下列 IAM 角色授予 Cloud Deploy 服務帳戶：

Cloud Run 開發人員 (roles/run.developer)
Cloud Deploy Runner (roles/clouddeploy.jobRunner)
IAM 服務帳戶使用者 (roles/iam.serviceAccountUser)
監控警告檢視者 (roles/monitoring.alertViewer)
服務使用情形消費者 (roles/serviceusage.serviceUsageConsumer)

如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和組織的存取權」。

管理員或許也能透過自訂角色或其他預先定義的角色，授予 Cloud Deploy 服務帳戶必要權限。

進一步瞭解 Cloud Deploy 服務帳戶。

部署 Cloud Run 服務

本快速入門導覽課程使用的快訊政策需要 Cloud Run 服務。因此我們會在這邊部署一個，並在稍後的章節中，使用相同的服務名稱定義 service.yaml。

執行下列指令，建立初始服務：

gcloud run deploy my-analysis-run-service \
  --image=us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello@sha256:95ade4b17adcd07623b0a0c68359e344fe54e65d0cb01b989e24c39f2fcd296a \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=us-central1 \
  --allow-unauthenticated

將 PROJECT_ID 替換為專案 ID。

建立 Google Cloud Observability 運作時間檢查

這項運作時間檢查會監控執行中的服務，確認服務是否正常運作。在後續章節中，您會建立 Google Cloud Observability 警報政策，如果服務沒有至少一個可用的執行個體，就會產生警報。

如要建立運作時間檢查，請執行下列指令：

gcloud monitoring uptime create my-analysis-run-service-cloud-run-uptime-check \
  --resource-type=cloud-run-revision \
  --resource-labels="project_id=PROJECT_ID,location=us-central1,service_name=my-analysis-run-service" \
  --project=PROJECT_ID \
  --protocol=https \
  --path="/" \
  --port=443 \
  --period=1 \
  --timeout=10 \
  --service-agent-auth="oidc-token" \
  --status-classes="2xx"

複製運作時間檢查 ID。

您剛執行的指令輸出內容會包含 ID。

準備 Skaffold 設定和服務定義

在本快速入門導覽課程中，您會建立 skaffold.yaml 檔案，識別用於部署範例 Cloud Run 服務的資訊清單，並定義 service.yaml 檔案，其中定義了 Cloud Run 本身。

開啟終端機視窗。
建立新目錄並前往該目錄。

mkdir deploy-analysis-run-quickstart
cd deploy-analysis-run-quickstart

建立名為 skaffold.yaml 的檔案，並在當中加入下列內容：

apiVersion: skaffold/v4beta7
kind: Config
manifests:
  rawYaml:
  - service.yaml
deploy:
  cloudrun: {}

如要進一步瞭解這個設定檔，請參閱 skaffold.yaml 參考資料。

建立名為 service.yaml 的檔案，並在當中加入下列內容：

apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
  name: my-analysis-run-service
  annotations:
    run.googleapis.com/scalingMode: manual
    run.googleapis.com/manualInstanceCount: 0
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - image: my-app-image

這個檔案是 Cloud Run 服務定義，用於部署應用程式。要部署的容器映像檔會在此設為預留位置 my-app-image，當您建立版本時，系統會將其替換為特定映像檔。

請注意，我們已將資源調度模式設為手動，並將執行個體數量設為 0。也就是說，部署的服務無法接收流量，也不會有任何執行中的執行個體，因此會觸發警報。接下來，您將設定該快訊。

建立快訊政策

本快速入門導覽課程會使用 Google Cloud Observability 快訊政策。如果 Cloud Run 服務未通過您先前建立的運作時間檢查，這項快訊政策就會產生快訊。

在 deploy-analysis-run-quickstart 目錄中建立名為 policy.yaml 的檔案，並加入以下內容：

displayName: Cloud Run service uptime check
userLabels:
  policy-for: analysis-run-pipeline
combiner: OR
conditions:
- displayName: Failure of uptime check UPTIME_ID
  conditionThreshold:
    filter: metric.type="monitoring.googleapis.com/uptime_check/check_passed" AND metric.label.check_id="UPTIME_ID" AND resource.type="cloud_run_revision"
    aggregations:
    - alignmentPeriod: 60s
      crossSeriesReducer: REDUCE_COUNT_FALSE
      groupByFields:
      - resource.label.*
      perSeriesAligner: ALIGN_NEXT_OLDER
    comparison: COMPARISON_GT
    duration: 60s
    thresholdValue: 1.0

將 UPTIME_ID 替換為您先前建立的正常運作時間檢查 ID。

執行下列指令來建立政策：

gcloud monitoring policies create \
  --policy-from-file=policy.yaml\
  --project=PROJECT_ID

將 PROJECT_ID 替換為專案 ID。

從您剛執行的指令輸出內容中複製政策 ID。

這次請複製整個資源 ID，包括路徑。您將在下一節的傳送管道分析設定中使用這個 ID。

建立推送管道和目標

這個推送管道有一個階段，適用於一個目標：analysis-staging。

在 deploy-analysis-run-quickstart 目錄中建立新檔案 clouddeploy.yaml，並在當中加入下列內容：

apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: DeliveryPipeline
metadata:
  name: deploy-analysis-demo-app-run
description: main application pipeline
serialPipeline:
  stages:
  - targetId: analysis-staging
    profiles: []
    strategy:
      standard:
        analysis:
          duration: 300s
          googleCloud:
            alertPolicyChecks:
            - id: check-1
              alertPolicies:
              - ALERT_POLICY_ID
---

apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: Target
metadata:
  name: analysis-staging
description: staging Run service
run:
  location: projects/PROJECT_ID/locations/us-central1

在這個 YAML 中，請將 ALERT_POLICY_ID 替換為您先前執行的 gcloud monitoring policies list 指令輸出內容，並將 PROJECT_ID 替換為您使用的專案 ID。

向 Cloud Deploy 服務註冊管道和目標：
```
gcloud deploy apply --file=clouddeploy.yaml --region=us-central1 --project=PROJECT_ID
```
您現在有一個推送管道和一個目標，可以開始部署應用程式。
確認管道和目標：

在 Google Cloud 控制台中，前往 Cloud Deploy 的「Delivery pipelines」(推送管道) 頁面，查看可用推送管道的清單。

開啟「推送管道」頁面

您剛建立的推送管道會顯示在「目標」欄中，並列出一個目標。

建立發布版本

版本是代表部署變更的中央 Cloud Deploy 資源。推送管道會定義該版本的生命週期。如要進一步瞭解該生命週期，請參閱「Cloud Deploy 服務架構」。

從 deploy-analysis-run-quickstart 目錄執行下列指令，建立代表要部署容器映像檔的 release 資源：

gcloud deploy releases create test-release-001 \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=us-central1 \
  --delivery-pipeline=deploy-analysis-demo-app-run \
  --images=my-app-image=us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello@sha256:95ade4b17adcd07623b0a0c68359e344fe54e65d0cb01b989e24c39f2fcd296a

請注意 --images= 標記，您可以使用這個標記，將服務定義中的預留位置 (my-app-image) 替換為符合 SHA 資格的特定圖片。Google 建議您以這種方式將服務定義範本化，並在建立發布版本時使用 SHA 合格的圖片名稱。

與所有版本一樣 (除非包含 --disable-initial-rollout)，Cloud Deploy 也會自動建立推出資源。應用程式會自動部署到為這個發布管道設定的目標。

在 Google Cloud 控制台中查看結果

幾分鐘後，版本就會部署至目標執行階段。你可以查看。

在 Google Cloud 控制台中，前往 Cloud Deploy 的「Delivery pipelines」(推送管道) 頁面，查看您的推送管道 (「deploy-analysis-demo-app-run」)。

開啟「推送管道」頁面
點選推送管道名稱 (「deploy-analysis-demo-app-run」)。

管道圖表會顯示應用程式的部署狀態。由於管道中只有一個階段，因此視覺化內容只會顯示一個節點。

發行內容會列在「推送 pipeline 詳細資料」下方的「發行內容」分頁中。
按一下「廣告放送管道詳細資料」下方的「推出」分頁標籤。
按一下推出名稱，即可查看推出詳細資料。

「分析」會列為工作。

分析失敗

在應用程式部署完成後，我們在推送管道設定中指定的分析工作，會做為這項推出作業的一部分執行。這項分析應該會失敗，因為警報政策會觸發警報。由於這項分析失敗，因此推出作業會失敗。

我們會進行變更，然後建立另一個版本，這次應該就能成功。

變更服務定義並建立新版本

現在，我們變更服務定義中的執行個體計數，讓服務執行個體能夠執行，且不會觸發快訊。

編輯 Cloud Run 定義檔案 service.yaml，將 run.googleapis.com/manualInstanceCount 的值從 0 變更為 1。

從相同的 deploy-analysis-run-quickstart 目錄執行下列指令，建立另一個 release：

gcloud deploy releases create test-release-002 \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=us-central1 \
  --delivery-pipeline=deploy-analysis-demo-app-run \
  --images=my-app-image=us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello@sha256:95ade4b17adcd07623b0a0c68359e344fe54e65d0cb01b989e24c39f2fcd296a

這次階段推出應該會成功。這是因為您的 Cloud Run 服務現在有一個執行中的執行個體，因此正常運作時間檢查不會從快訊政策叫用快訊。

清除所用資源

為了避免系統向您的 Google Cloud 帳戶收取本頁面所用資源的費用，請按照下列步驟操作。

刪除 Cloud Run 服務：

gcloud run services delete my-analysis-run-service \
--region=us-central1 \
--project=PROJECT_ID

如要刪除推送管道、目標、版本和推出作業，請從包含推送管道定義的目錄中執行下列指令：
```
gcloud deploy delete --file=clouddeploy.yaml \
--force \
--region=us-central1 \
--project=PROJECT_ID
```

刪除 Google Cloud Observability 快訊政策：

gcloud monitoring policies delete  ALERT_POLICY_ID

刪除 Cloud Deploy 建立的 Cloud Storage bucket。

一個結尾是 _clouddeploy，另一個是 [region].deploy-artifacts.[project].appspot.com。

開啟 Cloud Storage 瀏覽器頁面

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