Empezar a usar Endpoints para Compute Engine con ESP

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En esta página se muestra cómo desplegar un servicio gRPC sencillo de ejemplo con el Extensible Service Proxy (ESP) en un contenedor Docker de Compute Engine.

En esta página se usa la versión de Python del ejemplo de bookstore-grpc. Consulta la sección Pasos siguientes para ver ejemplos de gRPC en otros idiomas.

Para obtener una descripción general de Cloud Endpoints, consulta Acerca de Endpoints y Arquitectura de Endpoints.

Crear una instancia de Compute Engine

Para crear una instancia de Compute Engine, sigue estos pasos:

1. In the Google Cloud console, go to the Create an instance page.

   Go to Create an instance

2. En la sección Cortafuegos, selecciona Permitir el tráfico HTTP y Permitir el tráfico HTTPS.
3. Para crear la VM, haz clic en Crear.



Espera un poco para que la instancia se inicie. Cuando esté lista, aparecerá en la página Instancias de VM con un icono de estado verde.

4. Asegúrate de que puedes conectarte a tu instancia de VM.
   1. In the list of virtual machine instances, click SSH in the row of the instance that you want to connect to.
   2. Ahora puedes usar el terminal para ejecutar comandos de Linux en tu instancia de Debian.
   3. Escribe exit para desconectarte de la instancia.
5. Anota el nombre de la instancia, la zona y la dirección IP externa, ya que los necesitarás más adelante.

Configurar Endpoints

Clona el repositorio de ejemplo bookstore-grpc de GitHub.

Para configurar Endpoints, haz lo siguiente:

1. Create a self-contained protobuf descriptor file from your service .proto file:
   1. Save a copy of bookstore.proto from the example repository. This file defines the Bookstore service's API.
   2. Create the following directory: mkdir generated_pb2
   3. Create the descriptor file, api_descriptor.pb, by using the protoc protocol buffers compiler. Run the following command in the directory where you saved bookstore.proto:

      python -m grpc_tools.protoc \
          --include_imports \
          --include_source_info \
          --proto_path=. \
          --descriptor_set_out=api_descriptor.pb \
          --python_out=generated_pb2 \
          --grpc_python_out=generated_pb2 \
          bookstore.proto

      In the preceding command, --proto_path is set to the current working directory. In your gRPC build environment, if you use a different directory for .proto input files, change --proto_path so the compiler searches the directory where you saved bookstore.proto.

2. Create a gRPC API configuration YAML file:
   1. Save a copy of the api_config.yamlfile. This file defines the gRPC API configuration for the Bookstore service.
   2. Replace MY_PROJECT_ID in your api_config.yaml file with your Google Cloud project ID. For example:

      #
      # Name of the service configuration.
      #
      name: bookstore.endpoints.example-project-12345.cloud.goog
      

      Note that the apis.name field value in this file exactly matches the fully-qualified API name from the .proto file; otherwise deployment won't work. The Bookstore service is defined in bookstore.proto inside package endpoints.examples.bookstore. Its fully-qualified API name is endpoints.examples.bookstore.Bookstore, just as it appears in the api_config.yaml file.

      apis:
        - name: endpoints.examples.bookstore.Bookstore

Para obtener más información, consulta Configurar endpoints.

Desplegar la configuración de Endpoints

Para desplegar la configuración de Endpoints, usa el comando gcloud endpoints services deploy. Este comando usa Gestión de servicios para crear un servicio gestionado.

1. Make sure you are in the directory where the api_descriptor.pb and api_config.yaml files are located.
2. Confirm that the default project that the gcloud command-line tool is currently using is the Google Cloud project that you want to deploy the Endpoints configuration to. Validate the project ID returned from the following command to make sure that the service doesn't get created in the wrong project.

   gcloud config list project
   

   If you need to change the default project, run the following command:

   gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
   

3. Deploy the proto descriptor file and the configuration file by using the Google Cloud CLI:

   gcloud endpoints services deploy api_descriptor.pb api_config.yaml
   

   As it is creating and configuring the service, Service Management outputs information to the terminal. When the deployment completes, a message similar to the following is displayed:

   Service Configuration [CONFIG_ID] uploaded for service [bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog]

   CONFIG_ID is the unique Endpoints service configuration ID created by the deployment. For example:

   Service Configuration [2017-02-13r0] uploaded for service [bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog]
   

   In the previous example, 2017-02-13r0 is the service configuration ID and bookstore.endpoints.example-project.cloud.goog is the service name. The service configuration ID consists of a date stamp followed by a revision number. If you deploy the Endpoints configuration again on the same day, the revision number is incremented in the service configuration ID.

Comprobando los servicios necesarios

Como mínimo, Endpoints y ESP requieren que los siguientes servicios de Google estén habilitados:

Nombre	Título
servicemanagement.googleapis.com	API Service Management
servicecontrol.googleapis.com	API Service Control

En la mayoría de los casos, el comando gcloud endpoints services deploy habilita estos servicios obligatorios. Sin embargo, el comando gcloud se completa correctamente, pero no habilita los servicios necesarios en las siguientes circunstancias:

• Si has usado una aplicación de terceros, como Terraform, y no incluyes estos servicios.

• Has desplegado la configuración de Endpoints en unGoogle Cloud proyecto en el que estos servicios se han inhabilitado explícitamente.

Usa el siguiente comando para confirmar que los servicios necesarios están habilitados:

gcloud services list

Si no ves los servicios necesarios, habilítalos:

gcloud services enable servicemanagement.googleapis.com
gcloud services enable servicecontrol.googleapis.com

También debes habilitar el servicio Endpoints:

gcloud services enable ENDPOINTS_SERVICE_NAME

Para determinar el ENDPOINTS_SERVICE_NAME, puedes hacer lo siguiente:

• Después de desplegar la configuración de Endpoints, ve a la página Endpoints de la consola de Cloud. La lista de posibles ENDPOINTS_SERVICE_NAME se muestra en la columna Nombre del servicio.

• En OpenAPI, ENDPOINTS_SERVICE_NAME es el valor que has especificado en el campo host de tu especificación de OpenAPI. En gRPC, ENDPOINTS_SERVICE_NAME es el valor que has especificado en el campo name de tu configuración de endpoints de gRPC.

Para obtener más información sobre los comandos de gcloud, consulta los servicios de gcloud.

Si aparece un mensaje de error, consulta Solucionar problemas de despliegue de la configuración de Endpoints.

Para obtener más información, consulta el artículo sobre cómo desplegar la configuración de Endpoints.

Desplegar el backend de la API

Hasta ahora, has desplegado la configuración de la API en Service Management, pero aún no has desplegado el código que proporciona el backend de la API. En esta sección se explica cómo configurar Docker en tu instancia de VM y ejecutar el código del backend de la API y el ESP en un contenedor Docker.

Instalar Docker en la instancia de máquina virtual

Para instalar Docker en la instancia de VM, sigue estos pasos:

1. Define la zona de tu proyecto ejecutando el siguiente comando:

   gcloud config set compute/zone YOUR_INSTANCE_ZONE
   

   Sustituye YOUR_INSTANCE_ZONE por la zona en la que se ejecuta tu instancia.

2. Conéctate a tu instancia con el siguiente comando:

   gcloud compute ssh INSTANCE_NAME
   

   Sustituye INSTANCE_NAME por el nombre de tu instancia de VM.

3. Consulta la documentación de Docker para configurar el repositorio de Docker. Sigue los pasos que correspondan a la versión y la arquitectura de tu instancia de VM:
   • Jessie o una versión posterior
   • x86_64 / amd64

Ejecutar la API de muestra y ESP en un contenedor Docker

Para ejecutar el servicio gRPC de muestra con ESP en un contenedor de Docker para que los clientes puedan usarlo, sigue estos pasos:

1. En la instancia de VM, crea tu propia red de contenedores llamada esp_net.

   sudo docker network create --driver bridge esp_net
   

2. Ejecuta el servidor de Bookstore de ejemplo que sirve la API de ejemplo:

   sudo docker run \
       --detach \
       --name=bookstore \
       --net=esp_net \
       gcr.io/endpointsv2/python-grpc-bookstore-server:1
   

3. Ejecuta el contenedor Docker de ESP preempaquetado. En las opciones de inicio de ESP, sustituye SERVICE_NAME por el nombre de tu servicio. Es el mismo nombre que configuraste en el campo name del archivo api_config.yaml. Por ejemplo: bookstore.endpoints.example-project-12345.cloud.goog

   sudo docker run \
       --detach \
       --name=esp \
       --publish=80:9000 \
       --net=esp_net \
       gcr.io/endpoints-release/endpoints-runtime:1 \
       --service=SERVICE_NAME \
       --rollout_strategy=managed \
       --http2_port=9000 \
       --backend=grpc://bookstore:8000
   

   La opción --rollout_strategy=managed configura ESP para que use la última configuración de servicio implementada. Si especifica esta opción, el ESP detectará el cambio y empezará a usarlo automáticamente en un plazo de 5 minutos después de que implemente una nueva configuración de servicio. Te recomendamos que especifiques esta opción en lugar de un ID de configuración específico para que lo use ESP. Para obtener más información sobre los argumentos de ESP, consulta las opciones de inicio de ESP.

Si tienes habilitada la transcodificación, asegúrate de configurar un puerto para el tráfico HTTP 1.1 o SSL.

Si aparece un mensaje de error, consulta Solucionar problemas de Endpoints en Compute Engine.

Enviar una solicitud a la API

Si envías la solicitud desde la misma instancia en la que se ejecutan los contenedores Docker, puedes sustituir $SERVER_IP por localhost. De lo contrario, sustituye $SERVER_IP por la IP externa de la instancia.

Para encontrar la dirección IP externa, ejecuta el siguiente comando:

gcloud compute instances list

To send requests to the sample API, you can use a sample gRPC client written in Python.

1. Clone the git repo where the gRPC client code is hosted:

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
      

2. Change your working directory:

   cd python-docs-samples/endpoints/bookstore-grpc/
     

3. Install dependencies:

   pip install virtualenv
   virtualenv env
   source env/bin/activate
   python -m pip install -r requirements.txt

4. Send a request to the sample API:

   python bookstore_client.py --host SERVER_IP --port 80
   

   • Look at the activity graphs for your API in the Endpoints > Services page.
     

     Go to the Endpoints Services page

     It may take a few moments for the request to be reflected in the graphs.

   • Look at the request logs for your API in the Logs Explorer page.
     

     Go to the Logs Explorer page

Si no recibes una respuesta correcta, consulta el artículo Solucionar errores de respuesta.

Acabas de desplegar y probar una API en Endpoints.

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