Google Kubernetes Engine で Django を実行する

GKE で実行される Django アプリは、トラフィックに応じて動的にスケーリングされます。

このチュートリアルは、Django ウェブ開発の知識があることを前提としています。Django 開発を初めて使用する場合は、続行する前に最初の Django アプリを作成するを実施することをおすすめします。

このチュートリアルでは Django について具体的に説明しますが、このデプロイ プロセスは Wagtail や Django CMS などの他の Django ベースのフレームワークでも使用できます。

このチュートリアルでは Django 5 を使用します。Django 5 には Python 3.10 以降が必要です。

また、Docker もインストールする必要があります。

目標

このチュートリアルの内容は次のとおりです。

• Cloud SQL データベースを作成して接続する。
• Kubernetes Secret 値を作成して使用する。
• Google Kubernetes Engine に Django アプリをデプロイする。

費用

このドキュメントでは、課金対象である次の Google Cloudコンポーネントを使用します。

• GKE
• Cloud SQL

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.
Go to project selector
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the Cloud SQL, GKE and Compute Engine APIs.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.
Enable the APIs
gcloud CLI をインストールします。
外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。
gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します。
gcloud init
注: gcloud CLI をインストールせずに、 Google Cloud コンソールで gcloud CLI を実行できます。 Google Cloud コンソールで gcloud CLI を実行するには、Cloud Shell を使用します。

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Enable the Cloud SQL, GKE and Compute Engine APIs.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

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gcloud CLI をインストールします。

外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します。

gcloud init

注: gcloud CLI をインストールせずに、 Google Cloud コンソールで gcloud CLI を実行できます。 Google Cloud コンソールで gcloud CLI を実行するには、Cloud Shell を使用します。

環境を準備する

サンプルアプリのクローンを作成する

Django サンプルアプリのコードは、GitHub の GoogleCloudPlatform/python-docs-samples リポジトリにあります。

1. ZIP ファイルとしてサンプルをダウンロードして展開するか、ローカルマシンにリポジトリのクローンを作成します。

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

2. サンプルコードのあるディレクトリに移動します。

   Linux / macOS

   cd python-docs-samples/kubernetes_engine/django_tutorial
   

   Windows

   cd python-docs-samples\kubernetes_engine\django_tutorial
   

Python の設定を確認する

このチュートリアルでは、Python を使用してサンプル アプリケーションをマシン上で実行します。サンプルコードでは依存関係もインストールする必要があります。

詳細については、Python 開発環境ガイドをご覧ください。

1. Python のバージョンが 3.10 以降であることを確認します。

    python -V
   

   Python 3.10.0 以上が表示される必要があります。

   注: バージョン番号が「2」で始まる場合は、python ではなく、python3 を実行する必要があります。この場合、python コマンドの実行時には、必ず選択した Python インストールを参照してください。

2. Python 仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。

   Linux / macOS

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate
   pip install --upgrade pip
   pip install -r requirements.txt
   

   Windows

   python -m venv venv
   venv\scripts\activate
   pip install --upgrade pip
   pip install -r requirements.txt
   

ローカルマシンから Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードして Cloud SQL に接続する

注: このチュートリアルを Cloud Shell から完了している場合、このセクションは必要ありません。

デプロイされると、アプリは Google Kubernetes Engine 環境に組み込まれている Cloud SQL Auth Proxy を使用して Cloud SQL インスタンスと通信します。ただし、アプリをローカルでテストするには、プロキシのローカルコピーを開発環境にインストールして使用する必要があります。詳しくは、Cloud SQL Auth Proxy ガイドをご覧ください。

Cloud SQL Auth Proxy は、Cloud SQL API を使用して SQL インスタンスとやり取りします。これを行うには、gcloud CLI でアプリケーションの認証を行う必要があります。

1. API の認証情報を取得して認証します。

   gcloud auth application-default login
   

2. Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードしてローカルマシンにインストールします。

   Linux 64 ビット

   1. Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードします。

      curl -o cloud-sql-proxy https://storage.googleapis.com/cloud-sql-connectors/cloud-sql-proxy/v2.21.1/cloud-sql-proxy.linux.amd64

   2. Cloud SQL Auth Proxy を動作可能にします。

      chmod +x cloud-sql-proxy

   Linux 32 ビット

   1. Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードします。

      curl -o cloud-sql-proxy https://storage.googleapis.com/cloud-sql-connectors/cloud-sql-proxy/v2.21.1/cloud-sql-proxy.linux.386

   2. curl コマンドが見つからない場合は、sudo apt install curl を実行してダウンロード コマンドを繰り返します。
   3. Cloud SQL Auth Proxy を動作可能にします。

      chmod +x cloud-sql-proxy

   macOS 64 ビット

   1. Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードします。

      curl -o cloud-sql-proxy https://storage.googleapis.com/cloud-sql-connectors/cloud-sql-proxy/v2.21.1/cloud-sql-proxy.darwin.amd64

   2. Cloud SQL Auth Proxy を動作可能にします。

      chmod +x cloud-sql-proxy

   Mac M1

   1. Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードします。

        curl -o cloud-sql-proxy https://storage.googleapis.com/cloud-sql-connectors/cloud-sql-proxy/v2.21.1/cloud-sql-proxy.darwin.arm64
        

   2. Cloud SQL Auth Proxy を動作可能にします。

        chmod +x cloud-sql-proxy
        

   Windows 64 ビット

   https://storage.googleapis.com/cloud-sql-connectors/cloud-sql-proxy/v2.21.1/cloud-sql-proxy.x64.exe を右クリックして [名前を付けてリンク先を保存] を選択し、Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードします。ファイル名を cloud-sql-proxy.exe に変更します。

   Windows 32 ビット

   https://storage.googleapis.com/cloud-sql-connectors/cloud-sql-proxy/v2.21.1/cloud-sql-proxy.x86.exe を右クリックして [名前を付けてリンク先を保存] を選択し、Cloud SQL Auth Proxy をダウンロードします。ファイル名を cloud-sql-proxy.exe に変更します。

   Cloud SQL Auth Proxy Docker イメージ

   Cloud SQL Auth Proxy には、distroless、alpine、buster など、さまざまなコンテナ イメージがあります。デフォルトの Cloud SQL Auth Proxy コンテナ イメージでは、シェルを含まない distroless を使用します。シェルまたは関連ツールが必要な場合は、alpine または buster を基盤とするイメージをダウンロードします。詳細については、Cloud SQL Auth Proxy コンテナ イメージをご覧ください。

   次のコマンドを使用して、ローカルマシンに最新のイメージを Docker で pull できます。

   docker pull gcr.io/cloud-sql-connectors/cloud-sql-proxy:2.21.1
   

   注: Cloud SQL Auth Proxy は、gcr.io ドメインをサポートする一方で Artifact Registry からイメージを提供するリポジトリを使用します。詳細については、Container Registry からの移行をご覧ください。

   その他の OS

   ここに記載されていないその他のオペレーティング システムの場合は、ソースから Cloud SQL Auth Proxy をコンパイルできます。

   ダウンロード先は、PATH の場所やホーム ディレクトリなど、一般的な場所に移動できます。これを行う場合は、チュートリアルの後半で Cloud SQL Auth Proxy を起動する際の cloud-sql-proxy コマンド使用時に、選択したロケーションを必ず参照してください。

バッキング サービスを作成する

このチュートリアルでは、さまざまな Google Cloud サービスを使用して、デプロイ済みの Django プロジェクトをサポートするデータベース、メディア ストレージ、シークレット ストレージを準備します。これらのサービスは、特定のリージョンにデプロイされます。サービス間の効率を高めるために、すべてのサービスを同じリージョンにデプロイすることをおすすめします。最も近いリージョンの詳細については、リージョン別に提供されるプロダクトをご覧ください。

Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスを設定する

Django は正式に複数のリレーショナル データベースに対応していますが、PostgreSQL に最も対応しています。PostgreSQL は Cloud SQL でサポートされているため、このチュートリアルではそのようなタイプのデータベースを使用します。

次のセクションでは、アプリ用の PostgreSQL インスタンス、データベース、データベース ユーザーの作成について説明します。

1. PostgreSQL インスタンスを作成します。

   コンソール

   1. Google Cloud コンソールで、[Cloud SQL インスタンス] ページに移動します。

      Cloud SQL インスタンス ページに移動

   2. [インスタンスを作成] をクリックします。

   3. [PostgreSQL を選択] をクリックします。

   4. [SQL Edition] で、[Enterprise] を選択します。

   5. [エディションのプリセット] で、[サンドボックス] を選択します。

   6. [インスタンス ID] フィールドに「INSTANCE_NAME」と入力します。

   7. postgres ユーザーのパスワードを入力します。

   8. 他のフィールドはデフォルト値を使用します。

   9. [インスタンスを作成] をクリックします。

   インスタンスを使用できるようになるまで数分かかります。

   gcloud

   • PostgreSQL インスタンスを作成します。

     gcloud sql instances create INSTANCE_NAME \
         --project PROJECT_ID \
         --database-version POSTGRES_16 \
         --tier db-n1-standard-2 \
         --region REGION
     

   以下を置き換えます。

   • INSTANCE_NAME: Cloud SQL インスタンス名
   • PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID
   • REGION: Google Cloud リージョン

   インスタンスの作成と使用準備が完了するまでに数分かかります。

2. 作成したインスタンス内に、データベースを作成します。

   Console

   1. インスタンス ページで、[データベース] タブに移動します。
   2. [データベースを作成] をクリックします。
   3. [データベース名] ダイアログで「DATABASE_NAME」と入力します。
   4. [作成] をクリックします。

   gcloud

   • 最近作成したインスタンス内にデータベースを作成します。

     gcloud sql databases create DATABASE_NAME \
         --instance INSTANCE_NAME
     

     DATABASE_NAME を、このインスタンス内のデータベースの名前に置き換えます。

3. データベース ユーザーを作成するには:

   注: この方法で作成したユーザーには、追加のデータベース権限が付与されます。別の方法については、データベース ユーザーの権限を制限するをご覧ください。

   Console

   1. インスタンス ページで、[ユーザー] タブに移動します。
   2. [ユーザー アカウントを追加] をクリックします。
   3. [組み込み認証] の [認証方法を選択してください] ダイアログで、次の操作を行います。
   4. DATABASE_USERNAME というユーザー名を入力します。
   5. DATABASE_PASSWORD というパスワードを入力します。
   6. [追加] をクリックします。

   gcloud

   • 最近作成したインスタンス内にデータベース ユーザーを作成します。

     gcloud sql users create DATABASE_USERNAME \
         --instance INSTANCE_NAME \
         --password DATABASE_PASSWORD
     

     PASSWORD を安全なパスワードに置き換えます。

サービス アカウントを作成する

プロキシには、Cloud SQL インスタンスに対する編集者の権限を持つサービス アカウントが必要です。サービス アカウントの詳細については、Google Cloud 認証の概要をご覧ください。

Compute Engine から接続する場合は、VM に Cloud SQL Admin API を使用して接続するための適切な scope があることを確認してください。

次のいずれかのアクセス スコープを持つようにサービス アカウントを構成します。

• https://www.googleapis.com/auth/sqlservice.admin
• https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

1. Google Cloud コンソールで、[サービス アカウント] ページに移動します。

   [サービス アカウント] に移動

2. Cloud SQL インスタンスを含むプロジェクトを選択します。
3. [サービス アカウントを作成] をクリックします。
4. [サービス アカウント名] フィールドに、サービス アカウントのわかりやすい名前を入力します。
5. [サービス アカウント ID] を一意のわかりやすい値に変更し、[作成して続行] をクリックします。
6. [ロールを選択] フィールドをクリックして、以下のいずれかのロールを選択します。
   • [Cloud SQL] > [Cloud SQL クライアント]
   • [Cloud SQL] > [Cloud SQL 編集者]
   • [Cloud SQL] > [Cloud SQL 管理者]
   注: 必要な権限を持ったサービス アカウントを作成するには、resourcemanager.projects.setIamPolicy 権限が必要です。この権限は、プロジェクト オーナー、プロジェクト IAM 管理者、組織管理者のロールに含まれています。
   また、Cloud SQL Admin API も有効にしている必要があります。以前のプロジェクトのロール（閲覧者、編集者、オーナー）を使用する場合、サービス アカウントには少なくとも編集者のロールが付与されている必要があります。
7. [完了] をクリックして、サービス アカウントの作成を完了します。
8. 新しいサービス アカウントの操作メニューをクリックし、[鍵を管理] を選択します。
9. [鍵を追加] プルダウン メニューをクリックして、[新しい鍵を作成] をクリックします。
10. 鍵のタイプが JSON であることを確認し、[作成] をクリックします。

    秘密鍵ファイルがマシンにダウンロードされます。秘密鍵ファイルは、別の場所に移動できます。安全な場所に鍵ファイルを保管してください。

データベースを構成する

データベースにアクセスするための環境変数を設定するには、次のコマンドを使用します。 これらの環境変数はローカルテストに使用されます。

Linux / macOS

export DATABASE_NAME=DATABASE_NAME
export DATABASE_USER=DATABASE_USERNAME
export DATABASE_PASSWORD=DATABASE_PASSWORD

Windows

set DATABASE_USER=DATABASE_USERNAME
set DATABASE_PASSWORD=DATABASE_PASSWORD

GKE の構成を設定する

1. このアプリケーションは、polls という名前の単一の Kubernetes 構成で表されます。polls.yaml で、<your-project-id> を実際のGoogle Cloud プロジェクト ID（PROJECT_ID）に置き換えます。

2. 次のコマンドを実行して、connectionName の値をメモします。

   gcloud sql instances describe INSTANCE_NAME --format "value(connectionName)"
   

3. polls.yaml ファイルで、<your-cloudsql-connection-string> を connectionName 値に置き換えます。

ローカル コンピュータでアプリを実行する

バッキング サービスを設定したら、パソコン上でアプリを実行できます。この設定により、ローカルでの開発、スーパーユーザーの作成、データベース移行の適用が可能になります。

1. 別のターミナルで Cloud SQL Auth Proxy を起動します。

   Linux / macOS

   ./cloud-sql-proxy PROJECT_ID:REGION:INSTANCE_NAME
   

   Windows

   cloud-sql-proxy.exe PROJECT_ID:REGION:INSTANCE_NAME
   

   このステップで、ローカル パソコンから Cloud SQL インスタンスへのローカルテスト用接続が確立されます。ローカルでのアプリのテストが終了するまで、Cloud SQL Auth Proxy を実行したままにしてください。このプロセスを別のターミナルで実行すると、このプロセスの実行中も作業を継続できます。

2. 元のターミナルで、プロジェクト ID をローカルに設定します。

   Linux / macOS

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
   

   Windows

   set GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
   

3. Django の移行を実行してモデルとアセットを設定します。

   python manage.py makemigrations
   python manage.py makemigrations polls
   python manage.py migrate
   python manage.py collectstatic
   

4. Django ウェブサーバーを起動します。

   python manage.py runserver 8080
   

5. ブラウザで、http://localhost:8080 にアクセスします。

   Cloud Shell を使用している場合は、[ウェブでプレビュー] ボタンをクリックし、[ポート 8080 でプレビュー] を選択します。

   「Hello, world. You're at the polls index.」というテキストを含む簡単なウェブページが表示されます。コンピュータで実行されている Django ウェブサーバーは、サンプルアプリのページを配信します。

6. Ctrl/Cmd+C キーを押して、ローカル ウェブサーバーを停止します。

Django 管理コンソールを使用する

Django の管理コンソールにログインするには、スーパー ユーザーを作成する必要があります。データベースにはローカルにアクセスできるため、管理コマンドを実行できます。

1. スーパーユーザーを作成します。ユーザー名、メールアドレス、パスワードの入力を求められます。

   python manage.py createsuperuser
   

2. ローカル ウェブサーバーを起動します。

   python manage.py runserver
   

3. ブラウザで、http://localhost:8000/admin にアクセスします。

4. createsuperuser の実行時に使用したユーザー名とパスワードで管理サイトにログインします。

注: Cloud SQL データベースに接続しているため、デプロイした Django アプリケーションに同じ認証情報でログインします。

アプリを GKE にデプロイします。

アプリが Google Cloudにデプロイされると、Gunicorn サーバーが使用されます。Gunicorn は静的コンテンツを処理しないため、アプリは Cloud Storage を使用して静的コンテンツを処理します。

静的リソースの収集とアップロード

1. Cloud Storage バケットを作成して、一般公開します。

   gcloud storage buckets create gs://PROJECT_ID_MEDIA_BUCKET
   gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://PROJECT_ID_MEDIA_BUCKET --member=allUsers role=roles/storage.legacyObjectReader
   

2. すべての静的コンテンツをローカルで 1 つのフォルダにまとめます。

   python manage.py collectstatic
   

3. 静的コンテンツを Cloud Storage にアップロードします。

   gcloud storage rsync ./static gs://PROJECT_ID_MEDIA_BUCKET/static --recursive
   

4. mysite/settings.py で、STATIC_URL の値を次の URL に設定します。[YOUR_GCS_BUCKET] は実際のバケット名に置き換えます。

   http://storage.googleapis.com/PROJECT_ID_MEDIA_BUCKET/static/
   

GKE の設定

1. GKE を初期化するには、[クラスタ] ページに移動します。

   [クラスタ] ページに移動

   プロジェクトで初めて GKE を使用する場合は、[Kubernetes Engine is getting ready. This may take a minute or more] というメッセージが消えるまで待ちます。

2. GKE クラスタを作成します。

   gcloud container clusters create polls \
     --scopes "https://www.googleapis.com/auth/userinfo.email","cloud-platform" \
     --num-nodes 4 --zone "us-central1-a"
   

   Project is not fully initialized with the default service accounts のようなエラー メッセージが表示された場合は、Google Kubernetes Engine を初期化する必要があります。

   GKE の初期化

   エラーが表示された場合は、 Google Cloud コンソールに移動してプロジェクトの GKE を初期化します。

   [クラスタ] ページに移動

   [Kubernetes Engine is getting ready. This can take a minute or more」というメッセージが消えるまで待ちます。

   OK

3. クラスタを作成したら、gcloud CLI と統合されている kubectl コマンドライン ツールを使用して、GKE クラスタとやり取りします。gcloud と kubectl は別々のツールであるため、kubectl が適切なクラスタとやり取りするように構成されていることを確認してください。

   gcloud container clusters get-credentials polls --zone "us-central1-a"
   

Cloud SQL の設定

1. GKE アプリを Cloud SQL インスタンスに接続できるようにするには、いくつかのシークレットが必要です。1 つはインスタンスレベルのアクセス（接続）に必要となり、他の 2 つはデータベース アクセスに必要となります。この 2 つのレベルのアクセス制御の詳細については、インスタンスのアクセス制御をご覧ください。

   1. インスタンス レベルのアクセス用のシークレットを作成するには、サービス アカウントの作成時にダウンロードした JSON サービス アカウント キーの場所 PATH_TO_CREDENTIAL_FILE を指定します（サービス アカウントの作成を参照）。

      kubectl create secret generic cloudsql-oauth-credentials \
        --from-file=credentials.json=PATH_TO_CREDENTIAL_FILE
      

   2. データベース アクセスのシークレットを作成するには、バッキング サービスの作成時に定義した SQL データベース、ユーザー名、パスワードを使用します。Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスを設定するをご覧ください。

      kubectl create secret generic cloudsql \
        --from-literal=database=DATABASE_NAME \
        --from-literal=username=DATABASE_USERNAME \
        --from-literal=password=DATABASE_PASSWORD
      

2. Cloud SQL プロキシのパブリック Docker イメージを取得します。

   docker pull b.gcr.io/cloudsql-docker/gce-proxy
   

3. Docker イメージをビルドします。<your-project-id> は実際のプロジェクト ID に置き換えます。

   docker build -t gcr.io/PROJECT_ID/polls .
   

4. 認証ヘルパーとして gcloud を使用するように Docker を構成します。これにより、イメージを Container Registry に push できます。

   gcloud auth configure-docker
   

5. Docker イメージを push します。<your-project-id> を実際のプロジェクト ID に置き換えます。

   docker push gcr.io/PROJECT_ID/polls
   

   注: このコマンドを使用するには、Cloud Storage への書き込みアクセス権が必要です。このチュートリアルを Compute Engine のインスタンスで実行すると、Cloud Storage へのアクセス権は読み取り専用になる可能性があります。書き込みアクセス権を取得するには、サービス アカウントを作成し、インスタンスでサービス アカウントを使用して認証します。

6. GKE リソースを作成します。

   kubectl create -f polls.yaml
   

   注: 前のコマンドでの Secret 作成時に別の名前（cloudsql-oauth-credentials および cloudsql 以外）を使用した場合は、polls.yaml ファイルを更新して、これらの新しい名前に合わせる必要があります。

GKE にアプリをデプロイする

リソースを作成すると、クラスタ上に polls ポッドが 3 つ生成されます。ポッドのステータスを確認します。

kubectl get pods

ポッドのステータスが Running と表示されるまで数分待ちます。ポッドの準備ができていない場合や再起動が発生した場合は、特定のポッドのログを取得して問題を確認できます。[YOUR-POD-ID] は、前の kubectl get pods コマンドで返された出力の一部です。

kubectl logs [YOUR_POD_ID]

Google Cloudでアプリが実行されていることを確認する

Pod の準備ができたら、ロードバランサの外部 IP アドレスを取得します。

kubectl get services polls

EXTERNAL-IP アドレスをメモしてブラウザで http://[EXTERNAL-IP] に移動し、Django ポーリング ランディング ページを表示して管理者コンソールにアクセスします。

コードを理解する

サンプル アプリケーション

Django サンプルアプリは、Django の標準ツールを使用して作成されています。次のコマンドは、プロジェクトとアンケート アプリを作成します。

django-admin startproject mysite
python manage.py startapp polls

ベースビュー、モデル、ルート構成は、最初の Django アプリを作成する（パート 1およびパート 2）からコピーされました。

データベース構成

settings.py には、SQL データベースの構成が含まれています。

DATABASES = {
    "default": {
        # If you are using Cloud SQL for MySQL rather than PostgreSQL, set
        # 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql' instead of the following.
        "ENGINE": "django.db.backends.postgresql",
        "NAME": os.getenv("DATABASE_NAME"),
        "USER": os.getenv("DATABASE_USER"),
        "PASSWORD": os.getenv("DATABASE_PASSWORD"),
        "HOST": "127.0.0.1",
        "PORT": "5432",
    }
}

Kubernetes Pod の構成

polls.yaml ファイルには、2 つの Kubernetes リソースが指定されています。1 つ目はServiceで、Django ウェブアプリの一貫した名前と内部 IP アドレスを定義します。2 つ目は、一般公開される外部 IP アドレスを持つ HTTP ロードバランサです。

# The polls service provides a load-balancing proxy over the polls app
# pods. By specifying the type as a 'LoadBalancer', Kubernetes Engine will
# create an external HTTP load balancer.
# For more information about Services see:
#   https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/
# For more information about external HTTP load balancing see:
#   https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/create-external-load-balancer/
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: polls
  labels:
    app: polls
spec:
  type: LoadBalancer
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  selector:
    app: polls

このサービスはネットワーク名と IP アドレスを提供し、GKE ポッドはこのサービスの背後でアプリのコードを実行します。polls.yaml ファイルは、GKE Pod の宣言型更新を行う deployment を指定します。このサービスは、サービスのセレクタを deployment のラベルと照合し、トラフィックを deployment に送信します。この場合、セレクタ polls はラベル polls と一致します。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: polls
  labels:
    app: polls
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: polls
  template:
    metadata:
      labels:
        app: polls
    spec:
      containers:
      - name: polls-app
        # Replace  with your project ID or use `make template`
        image: gcr.io/<your-project-id>/polls
        # This setting makes nodes pull the docker image every time before
        # starting the pod. This is useful when debugging, but should be turned
        # off in production.
        imagePullPolicy: Always
        env:
            - name: DATABASE_NAME
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: cloudsql
                  key: database
            - name: DATABASE_USER
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: cloudsql
                  key: username
            - name: DATABASE_PASSWORD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: cloudsql
                  key: password
        ports:
        - containerPort: 8080

      - image: gcr.io/cloudsql-docker/gce-proxy:1.16
        name: cloudsql-proxy
        command: ["/cloud_sql_proxy", "--dir=/cloudsql",
                  "-instances=<your-cloudsql-connection-string>=tcp:5432",
                  "-credential_file=/secrets/cloudsql/credentials.json"]
        volumeMounts:
          - name: cloudsql-oauth-credentials
            mountPath: /secrets/cloudsql
            readOnly: true
          - name: ssl-certs
            mountPath: /etc/ssl/certs
          - name: cloudsql
            mountPath: /cloudsql
      volumes:
        - name: cloudsql-oauth-credentials
          secret:
            secretName: cloudsql-oauth-credentials
        - name: ssl-certs
          hostPath:
            path: /etc/ssl/certs
        - name: cloudsql
          emptyDir: {}

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

プロジェクトを削除する

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

• プロジェクト内のすべてのものが削除されます。既存のプロジェクトを使用してこのドキュメントのタスクを行った場合、そのプロジェクトを削除すると、プロジェクト内で行った他の作業もすべて削除されます。
• カスタム プロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタム プロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（例: appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなく、プロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

1. Google Cloud コンソールで [リソースの管理] ページに移動します。

   [リソースの管理] に移動

2. プロジェクト リストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
3. ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

個々のリソースの削除

プロジェクトを削除しない場合は、個々のリソースを削除します。

1. Google Kubernetes Engine クラスタを削除します。

   gcloud container clusters delete polls
   

2. Container Registry に push した Docker イメージを削除します。

   gcloud container images delete gcr.io/PROJECT_ID/polls
   

3. Cloud SQL インスタンスを削除します。

   gcloud sql instances delete INSTANCE_NAME
   

次のステップ

• PostgreSQL を本番環境用に構成する方法を学習する。
• Google Cloudでの Django について詳細を学習する。