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Utilizzare Workflows per collegare i servizi

Questo tutorial mostra come utilizzare Workflows per collegare una serie di servizi. Se colleghi due servizi HTTP pubblici utilizzando le funzioni Cloud Run, un'API REST esterna e un servizio Cloud Run privato, puoi creare un'applicazione serverless flessibile.

Obiettivi

In questo tutorial utilizzi Google Cloud CLI per creare un singolo flusso di lavoro, collegando un servizio alla volta:

Esegui il deployment di due funzioni Cloud Run: la prima funzione genera un numero casuale e lo passa alla seconda funzione che lo moltiplica.
Utilizza Workflows per connettere le due funzioni HTTP. Esegui il workflow e restituisci un risultato che viene poi passato a un'API esterna.
Utilizzando Workflows, connetti un'API HTTP esterna che restituisce il log per un determinato numero. Esegui il flusso di lavoro e restituisci un risultato che viene poi passato a un servizio Cloud Run.
Esegui il deployment di un servizio Cloud Run che consente solo l'accesso autenticato. Il servizio restituisce il math.floor per un numero specificato.
Utilizzando Workflows, connetti il servizio Cloud Run, esegui l'intero workflow e restituisci un risultato finale.

Il seguente diagramma mostra sia una panoramica della procedura sia una visualizzazione del flusso di lavoro finale:

Costi

In questo documento vengono utilizzati i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi.

I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero avere diritto a una prova gratuita.

Prima di iniziare

I vincoli di sicurezza definiti dalla tua organizzazione potrebbero impedirti di completare i passaggi seguenti. Per informazioni sulla risoluzione dei problemi, vedi Sviluppare applicazioni in un ambiente Google Cloud vincolato.

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Install the Google Cloud CLI.

Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.

Per inizializzare gcloud CLI, esegui questo comando:

gcloud init

Create or select 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.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Run, Cloud Run functions, Cloud Storage, and Workflows 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.

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com run.googleapis.com cloudfunctions.googleapis.com storage.googleapis.com workflows.googleapis.com

Install the Google Cloud CLI.

Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.

Per inizializzare gcloud CLI, esegui questo comando:

gcloud init

Create or select 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.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Run, Cloud Run functions, Cloud Storage, and Workflows 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.

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com run.googleapis.com cloudfunctions.googleapis.com storage.googleapis.com workflows.googleapis.com

Aggiorna i componenti di Google Cloud CLI:
```
gcloud components update
```

Se esegui i comandi all'interno di Cloud Shell, l'autenticazione con gcloud CLI è già stata eseguita. In caso contrario, accedi utilizzando il tuo account:
```
gcloud auth login
```

Imposta la posizione predefinita utilizzata in questo tutorial:

gcloud config set project PROJECT_ID
export REGION=REGION
gcloud config set functions/region ${REGION}
gcloud config set run/region ${REGION}
gcloud config set workflows/location ${REGION}

Sostituisci REGION con la posizione di Workflows supportata che preferisci.

Se hai creato il progetto, ti viene assegnato il ruolo di base Proprietario (roles/owner). Per impostazione predefinita, questo ruolo IAM include le autorizzazioni necessarie per l'accesso completo alla maggior parte delle risorse Google Cloud e puoi saltare questo passaggio.

Se non sei il creatore del progetto, le autorizzazioni richieste devono essere concesse al principal appropriato. Ad esempio, un'entità può essere un Account Google (per gli utenti finali) o unaccount di serviziot (per le applicazioni e i carichi di lavoro di calcolo). Per saperne di più, consulta la pagina Ruoli e autorizzazioni per la destinazione eventi.
Autorizzazioni obbligatorie

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per completare il tutorial, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto:
- Editor Cloud Build (roles/cloudbuild.builds.editor)
- Cloud Functions Developer (roles/cloudfunctions.developer)
- Cloud Run Admin (roles/run.admin)
- Crea service account (roles/iam.serviceAccountCreator)
- Project IAM Admin (roles/resourcemanager.projectIamAdmin)
- Utente Service Account (roles/iam.serviceAccountUser)
- Consumer Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageConsumer)
- Storage Admin (roles/storage.admin)
- Editor di workflow (roles/workflows.editor)
Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Nota:i ruoli di base IAM potrebbero contenere anche autorizzazioni per completare il tutorial. Non devi concedere ruoli di base in un ambiente di produzione, ma puoi concederli in un ambiente di sviluppo o test.

Quando esegui il deployment del flusso di lavoro, lo associ a un account di servizio specificato. Crea un account di servizio da utilizzare per Workflows:
```
export SERVICE_ACCOUNT=workflows-sa
gcloud iam service-accounts create ${SERVICE_ACCOUNT}
```

Per impostazione predefinita, tutti i servizi Cloud Run vengono implementati privatamente e possono essere chiamati solo da proprietari del progetto, editor del progetto, amministratori Cloud Run e chiamanti Cloud Run. Per consentire al account di servizio di chiamare un servizio Cloud Run autenticato, concedi il ruolo run.invoker al account di servizio Workflows:
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member "serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT}@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role "roles/run.invoker"
```

Esegui il deployment della prima funzione Cloud Run

Dopo aver ricevuto una richiesta HTTP, questa funzione HTTP genera un numero casuale compreso tra 1 e 100, quindi restituisce il numero in formato JSON.

Crea una directory denominata randomgen e passa a questa directory:
```
mkdir ~/randomgen
cd ~/randomgen
```

Crea un file di testo con il nome file main.py contenente il seguente codice Python:

import functions_framework
import random
from flask import jsonify


@functions_framework.http
def randomgen(request):
    randomNum = random.randint(1, 100)
    output = {"random": randomNum}
    return jsonify(output)

Per supportare una dipendenza da Flask per l'elaborazione HTTP, crea un file di testo per il gestore di pacchetti pip. Assegna il nome requirements.txt e aggiungi quanto segue:
```
flask>=1.0.2
functions-framework==3.0.0
```
Esegui il deployment della funzione con un trigger HTTP e consenti l'accesso non autenticato:
```
gcloud functions deploy randomgen-function \
    --gen2 \
    --runtime python310 \
    --entry-point=randomgen \
    --trigger-http \
    --allow-unauthenticated
```
Il deployment della funzione potrebbe richiedere alcuni minuti. In alternativa, puoi utilizzare l'interfaccia Cloud Run Functions nella console Google Cloud per eseguire il deployment della funzione.

Una volta eseguito il deployment della funzione randomgen, puoi confermare la proprietà httpsTrigger.url:

gcloud functions describe randomgen-function \
    --gen2 \
    --format="value(serviceConfig.uri)"

Salva l'URL. Dovrai aggiungerlo al file di origine del flusso di lavoro negli esercizi successivi.

Puoi provare la funzione con il seguente comando curl:

curl $(gcloud functions describe randomgen-function \
    --gen2 \
    --format="value(serviceConfig.uri)")

Viene generato e restituito un numero casuale.

Esegui il deployment della seconda funzione Cloud Run

Dopo aver ricevuto una richiesta HTTP, questa funzione HTTP estrae input dal corpo JSON, lo moltiplica per 2 e restituisce il risultato in formato JSON.

Torna alla tua home directory:
```
cd ~
```
Crea una directory denominata multiply e passa a questa directory:
```
mkdir ~/multiply
cd ~/multiply
```

Crea un file di testo con il nome file main.py contenente il seguente codice Python:

import functions_framework
from flask import jsonify


@functions_framework.http
def multiply(request):
    request_json = request.get_json()
    output = {"multiplied": 2 * request_json['input']}
    return jsonify(output)

Per supportare una dipendenza da Flask per l'elaborazione HTTP, crea un file di testo per il gestore di pacchetti pip. Assegna il nome requirements.txt e aggiungi quanto segue:
```
flask>=1.0.2
functions-framework==3.0.0
```
Esegui il deployment della funzione con un trigger HTTP e consenti l'accesso non autenticato:
```
gcloud functions deploy multiply-function \
    --gen2 \
    --runtime python310 \
    --entry-point=multiply \
    --trigger-http \
    --allow-unauthenticated
```
Il deployment della funzione potrebbe richiedere alcuni minuti. In alternativa, puoi utilizzare l'interfaccia Cloud Run Functions nella console Google Cloud per eseguire il deployment della funzione.

Una volta eseguito il deployment della funzione multiply, puoi confermare la proprietà httpsTrigger.url:

gcloud functions describe multiply-function \
    --gen2\
    --format="value(serviceConfig.uri)"

Salva l'URL. Dovrai aggiungerlo al file di origine del flusso di lavoro negli esercizi successivi.

Puoi provare la funzione con il seguente comando curl:

curl -X POST MULTIPLY_FUNCTION_URL \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-identity-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"input": 5}'

Deve essere restituito il numero 10.

Connetti le due funzioni Cloud Run in un workflow

Un flusso di lavoro è costituito da una serie di passaggi descritti utilizzando la sintassi di Workflows, che può essere scritta in formato YAML o JSON. Questa è la definizione del flusso di lavoro. Per una spiegazione dettagliata, consulta la pagina Riferimento alla sintassi.

Torna alla tua home directory:
```
cd ~
```
Crea un file di testo con il nome file workflow.yaml contenente il seguente contenuto:
```
- randomgen_function:
    call: http.get
    args:
        url: RANDOMGEN_FUNCTION_URL
    result: randomgen_result
- multiply_function:
    call: http.post
    args:
        url: MULTIPLY_FUNCTION_URL
        body:
            input: ${randomgen_result.body.random}
    result: multiply_result
- return_result:
    return: ${multiply_result}
```
- Sostituisci RANDOMGEN_FUNCTION_URL con l'URL della tua funzione randomgen.
- Sostituisci MULTIPLY_FUNCTION_URL con l'URL della tua funzione multiply.
Questo file di origine collega le due funzioni HTTP e restituisce un risultato finale.

Nota: per effettuare una richiesta a una funzione Cloud Run che accetta solo chiamate autenticate, utilizza OIDC per l'autenticazione. Per saperne di più, vedi Effettuare richieste autenticate da un flusso di lavoro.
Dopo aver creato il flusso di lavoro, puoi eseguirne il deployment, rendendolo pronto per l'esecuzione.
```
gcloud workflows deploy WORKFLOW_NAME \
    --source=workflow.yaml \
    --service-account=${SERVICE_ACCOUNT}@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```
Sostituisci WORKFLOW_NAME con un nome per il flusso di lavoro.
Esegui il workflow:
```
gcloud workflows run WORKFLOW_NAME
```
Un'esecuzione è una singola esecuzione della logica contenuta nella definizione di un workflow. Tutte le esecuzioni del flusso di lavoro sono indipendenti e la scalabilità rapida di Workflows consente un numero elevato di esecuzioni simultanee.

Dopo l'esecuzione del flusso di lavoro, l'output dovrebbe essere simile al seguente:
```
result: '{"body":{"multiplied":120},"code":200,"headers":{"Alt-Svc":"h3-29=\":443\";
...
startTime: '2021-05-05T14:17:39.135251700Z'
state: SUCCEEDED
...
```

Connetti un servizio REST pubblico nel workflow

Aggiorna il workflow esistente e connetti un'API REST pubblica (math.js) che può valutare espressioni matematiche. Ad esempio, curl https://api.mathjs.org/v4/?'expr=log(56)'.

Tieni presente che, dopo aver eseguito il deployment del workflow, puoi modificarlo anche tramite la pagina Workflows della Google Cloud console.

Modifica il file di origine del workflow e sostituiscilo con i seguenti contenuti:

- randomgen_function:
    call: http.get
    args:
        url: RANDOMGEN_FUNCTION_URL
    result: randomgen_result
- multiply_function:
    call: http.post
    args:
        url: MULTIPLY_FUNCTION_URL
        body:
            input: ${randomgen_result.body.random}
    result: multiply_result
- log_function:
    call: http.get
    args:
        url: https://api.mathjs.org/v4/
        query:
            expr: ${"log(" + string(multiply_result.body.multiplied) + ")"}
    result: log_result
- return_result:
    return: ${log_result}

Sostituisci RANDOMGEN_FUNCTION_URL con l'URL della tua funzione randomgen.
Sostituisci MULTIPLY_FUNCTION_URL con l'URL della tua funzione multiply.

Collega il servizio REST esterno alle funzioni Cloud Run e restituisce un risultato finale.

Esegui il deployment del workflow modificato:

gcloud workflows deploy WORKFLOW_NAME \
    --source=workflow.yaml \
    --service-account=${SERVICE_ACCOUNT}@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Esegui il deployment di un servizio Cloud Run

Esegui il deployment di un servizio Cloud Run che, dopo aver ricevuto una richiesta HTTP, estrae input dal corpo JSON, ne calcola math.floor e restituisce il risultato.

Crea una directory denominata floor e passa a questa directory:
```
mkdir ~/floor
cd ~/floor
```

Crea un file di testo con il nome file app.py contenente il seguente codice Python:

import json
import logging
import os
import math

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)


@app.route('/', methods=['POST'])
def handle_post():
    content = json.loads(request.data)
    input = float(content['input'])
    return f"{math.floor(input)}", 200


if __name__ != '__main__':
    # Redirect Flask logs to Gunicorn logs
    gunicorn_logger = logging.getLogger('gunicorn.error')
    app.logger.handlers = gunicorn_logger.handlers
    app.logger.setLevel(gunicorn_logger.level)
    app.logger.info('Service started...')
else:
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=int(os.environ.get('PORT', 8080)))

Nella stessa directory, crea un file Dockerfile con il seguente contenuto:

# Use an official lightweight Python image.
# https://hub.docker.com/_/python
FROM python:3.7-slim

# Install production dependencies.
RUN pip install Flask gunicorn

# Copy local code to the container image.
WORKDIR /app
COPY . .

# Run the web service on container startup. Here we use the gunicorn
# webserver, with one worker process and 8 threads.
# For environments with multiple CPU cores, increase the number of workers
# to be equal to the cores available.
CMD exec gunicorn --bind 0.0.0.0:8080 --workers 1 --threads 8 app:app

Crea un repository standard di Artifact Registry in cui puoi archiviare l'immagine container Docker:
```
gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \
    --repository-format=docker \
    --location=${REGION}
```
Sostituisci REPOSITORY con un nome univoco per il repository.

Crea l'immagine container:

export SERVICE_NAME=floor
gcloud builds submit --tag ${REGION}-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}

Esegui il deployment dell'immagine container in Cloud Run, assicurandoti che accetti solo chiamate autenticate:

gcloud run deploy ${SERVICE_NAME} \
    --image ${REGION}-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}:latest \
    --no-allow-unauthenticated

Quando vedi l'URL del servizio, il deployment è completato. Dovrai specificare questo URL quando aggiorni la definizione del workflow.

Connetti il servizio Cloud Run nel workflow

Aggiorna il flusso di lavoro esistente e specifica l'URL del servizio Cloud Run.

Torna alla tua home directory:
```
cd ~
```

Modifica il file di origine del workflow e sostituiscilo con i seguenti contenuti:

- randomgen_function:
    call: http.get
    args:
        url: RANDOMGEN_FUNCTION_URL
    result: randomgen_result
- multiply_function:
    call: http.post
    args:
        url: MULTIPLY_FUNCTION_URL
        body:
            input: ${randomgen_result.body.random}
    result: multiply_result
- log_function:
    call: http.get
    args:
        url: https://api.mathjs.org/v4/
        query:
            expr: ${"log(" + string(multiply_result.body.multiplied) + ")"}
    result: log_result
- floor_function:
    call: http.post
    args:
        url: CLOUD_RUN_SERVICE_URL
        auth:
            type: OIDC
        body:
            input: ${log_result.body}
    result: floor_result
- create_output_map:
    assign:
      - outputMap:
          randomResult: ${randomgen_result}
          multiplyResult: ${multiply_result}
          logResult: ${log_result}
          floorResult: ${floor_result}
- return_output:
    return: ${outputMap}

Sostituisci RANDOMGEN_FUNCTION_URL con l'URL della tua funzione randomgen.
Sostituisci MULTIPLY_FUNCTION_URL con l'URL della tua funzione multiply.
Sostituisci CLOUD_RUN_SERVICE_URL con l'URL del servizio Cloud Run.

In questo modo il servizio Cloud Run viene connesso nel workflow. Tieni presente che la chiave auth garantisce che un token di autenticazione venga trasmesso nella chiamata al servizio Cloud Run. Per saperne di più, consulta Effettuare richieste autenticate da un flusso di lavoro.

Esegui il deployment del workflow modificato:

gcloud workflows deploy WORKFLOW_NAME \
    --source=workflow.yaml \
    --service-account=${SERVICE_ACCOUNT}@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Esegui il workflow finale:

gcloud workflows run WORKFLOW_NAME

L'output dovrebbe essere simile al seguente:

result: '{"floorResult":{"body":"4","code":200
  ...
  "logResult":{"body":"4.02535169073515","code":200
  ...
  "multiplyResult":{"body":{"multiplied":56},"code":200
  ...
  "randomResult":{"body":{"random":28},"code":200
  ...
startTime: '2023-11-13T21:22:56.782669001Z'
state: SUCCEEDED

Complimenti! Hai eseguito il deployment e l'esecuzione di un flusso di lavoro che connette una serie di servizi.

Per creare workflow più complessi utilizzando espressioni, salti condizionali, codifica o decodifica Base64, subworkflow e altro ancora, consulta i riferimenti alla sintassi di Workflows e la panoramica della libreria standard.

Esegui la pulizia

Se hai creato un nuovo progetto per questo tutorial, elimina il progetto. Se hai utilizzato un progetto esistente e vuoi conservarlo senza le modifiche aggiunte in questo tutorial, elimina le risorse create per il tutorial.

Elimina il progetto

Il modo più semplice per eliminare la fatturazione è eliminare il progetto creato per il tutorial.

Per eliminare il progetto:

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, eliminerai anche tutto il lavoro che hai svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Elimina le risorse del tutorial

Elimina il servizio Cloud Run di cui hai eseguito il deployment in questo tutorial.
Elimina il flusso di lavoro che hai creato in questo tutorial.
Elimina l'immagine container da Artifact Registry.
Elimina il repository Artifact Registry.

Rimuovi le configurazioni predefinite di Google Cloud CLI che hai aggiunto durante la configurazione del tutorial:

gcloud config unset functions/region
gcloud config unset run/region
gcloud config unset workflows/location
gcloud config unset project