Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Menjadwalkan operasi Workstation menggunakan Cloud Scheduler dan Cloud Run

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Cloud Scheduler dan Cloud Run untuk melakukan operasi secara otomatis seperti

Menjadwalkan peningkatan dan penurunan Ukuran kumpulan mulai cepat otomatis.
Memulai workstation secara otomatis sesuai jadwal rutin.

Tutorial ini membantu Anda menambah dan mengurangi Ukuran pool mulai cepat agar sesuai dengan jam buka bisnis pada umumnya.

Menyiapkan lingkungan

Tetapkan variabel lingkungan berikut, yang digunakan oleh skrip otomatis yang Anda buat nanti.

Tetapkan variabel PROJECT_ID dan REGION yang ingin Anda gunakan:
```
PROJECT_ID=$PROJECT_ID
REGION=$REGION
```
Ganti $REGION dengan nama region yang akan Anda gunakan—misalnya, us-central1.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang region yang tersedia, lihat Lokasi Cloud Workstations.

Arsitektur aplikasi

Solusi ini mencakup komponen Google Cloud berikut:

Cloud Run untuk memperbarui Ukuran pool mulai cepat WorkstationConfig.
Tugas Cloud Scheduler untuk melakukan panggilan pada jadwal yang ditetapkan untuk memperbarui WorkstationConfig.

Diagram arsitektur sistem yang menunjukkan penjadwalan operasi Workstation menggunakan Cloud Scheduler dan Cloud Run

Membuat layanan Cloud Run

Langkah pertama adalah menyiapkan server web sederhana untuk memproses permintaan HTTP yang Anda terima di port 8080. Karena aplikasi di-container, Anda dapat menulis server dalam bahasa apa pun.

Untuk menulis aplikasi pemroses server web di Python, lakukan hal berikut:

Buat sebuah direktori baru bernama workstation-config-updater dan ubah ke direktori tersebut:
```
mkdir workstation-config-updater
cd workstation-config-updater
```

Buat file bernama app.py lalu tempelkan kode berikut ke dalamnya:

import os, subprocess
from flask import Flask, request, abort

app = Flask(__name__)

@app.route("/", methods=["POST"])
def update():
    app.logger.info("Update request received.")
    data = request.json
    cluster = data["cluster"]
    region = data["region"]
    pool_size = data["pool-size"]

    path = os.path.join(app.root_path, "update_config.sh")
    o = subprocess.run(
        [path, cluster, region, pool_size],
        stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT, text=True
    )
    app.logger.info("Sending response:", o.stdout)
    return o.stdout

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080, debug=True)

Kode ini menghasilkan server web dasar yang memantau port yang ditentukan oleh PORT variabel lingkungan dan menjalankan skrip update_config.sh.

Buat file bernama update_config.sh lalu tempelkan kode berikut ke dalamnya:

#!/bin/bash

set -e

if [ $# -ne 3 ]
then
   echo "Usage: update_config.sh CLUSTER REGION POOL_SIZE"
   exit 1
fi

CLUSTER=$1
REGION=$2
POOL_SIZE=$3

# list workstation configs
echo "Attempting to list workstation configs in cluster $CLUSTER and region $REGION ..."
for CONFIG in $(gcloud  workstations configs list --cluster $CLUSTER --region $REGION --format="value(NAME)"); do
    echo "Attempting to update Quick Pool Size to $POOL_SIZE for config $CONFIG ..."
    # update the workstation config pool-size
    RET=$(gcloud workstations configs update $CONFIG --cluster $CLUSTER  --region $REGION --pool-size=$POOL_SIZE)
    if [[ $RET -eq 0 ]]; then
        echo "Workstation config $CONFIG updated."
    else
        echo "Workstation config $CONFIG update failed."
    fi
done

Skrip ini menggunakan perintah gcloud untuk mencantumkan semua WorkstationConfig dalam cluster tertentu dan memperbarui Ukuran Kumpulan Mulai Cepat-nya menjadi POOL_SIZE.

Buat file bernama Dockerfile lalu tempelkan kode berikut ke dalamnya:

FROM google/cloud-sdk

RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip python3

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

RUN /bin/bash -c 'ls -la; chmod +x ./update_config.sh'

# Install production dependencies.
RUN pip3 install Flask gunicorn

# Run the web service on container startup
CMD exec gunicorn --bind :8080 --workers 1 --threads 8 app:app

Kode ini mem-build aplikasi dalam container agar siap di-deploy di Cloud Run.

Men-deploy ke Cloud Run

Untuk men-deploy ke Cloud Run, jalankan perintah berikut:

gcloud run deploy --source . --project $PROJECT_ID --region $REGION

Saat diminta memasukkan nama layanan, tekan Enter untuk menerima nama default workstation-config-updater.
Jika Anda diminta untuk mengaktifkan Artifact Registry API atau mengizinkan pembuatan repositori Artifact Registry, tekan y.
Saat Anda diminta untuk mengizinkan pemanggilan yang tidak diautentikasi, tekan n.
Tunggu hingga deployment selesai.
Saat URL layanan ditampilkan dalam format berikut, salin URL tersebut:

SERVICE_URL=$SERVICE_URL

Mengonfigurasi akun layanan untuk memanggil Cloud Run

Layanan workstation-config-updater yang Anda deploy tidak mengizinkan pemanggilan yang tidak diautentikasi.

Cloud Scheduler memerlukan akun layanan yang memiliki kredensial yang sesuai untuk memanggil layanan workstation-config-updater.

Menyiapkan akun layanan

Jika Anda belum memiliki akun layanan yang ingin digunakan untuk tugas Cloud Scheduler, buat akun layanan baru.

gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT_NAME \
    --description="$DESCRIPTION" \
    --display-name="$DISPLAY_NAME"

Tambahkan binding peran IAM yang diperlukan untuk mengizinkan akun layanan Anda memanggil Cloud Run.

gcloud run services add-iam-policy-binding workstation-config-updater \
    --member=serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --region $REGION \
    --role=roles/run.invoker

Membuat konfigurasi Cloud Scheduler dengan autentikasi

Buat tugas dan tentukan URL yang Anda salin dari Deploy ke Cloud Run:

gcloud scheduler jobs create http workstation-pool-increaser-cron \
    --http-method=POST \
    --location=us-central1 \
    --schedule="0 9 * * 1-5" \
    --time-zone="America/Los_Angeles" \
    --headers "Content-Type=application/json" \
    --message-body='{"cluster":"$CLUSTER", "region":"$REGION", "pool-size": "2"}' \
    --uri=$SERVICE_URL \
    --oidc-service-account-email=$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Perintah ini menjadwalkan tugas untuk meningkatkan ukuran kumpulan Mulai cepat untuk semua WorkstationConfigs di WorkstationCluster $CLUSTER menjadi 2 pada pukul 09.00 PST dari Senin hingga Jumat.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengonfigurasi Jadwal Tugas.

Demikian pula, untuk mengurangi ukuran pool konfigurasi workstation Anda menjadi 0 di akhir hari kerja, jalankan perintah berikut

gcloud scheduler jobs create http workstation-pool-decreaser-cron \
    --http-method=POST \
    --location=$REGION \
    --schedule="0 17 * * 1-5" \
    --time-zone="America/Los_Angeles" \
    --headers "Content-Type=application/json" \
    --message-body='{"cluster":"$CLUSTER", "region":"$REGION", "pool-size": "0"}' \
    --uri=$SERVICE_URL \
    --oidc-service-account-email=$SERVICE-ACCOUNT@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Opsional: Verifikasi tugas

Untuk memastikan bahwa tugas Anda berfungsi seperti yang diharapkan, Anda dapat memverifikasi tugas.

Buka halaman Cloud Scheduler di konsol Google Cloud .
Buka Cloud Scheduler

workstation-pool-increaser-cron akan muncul dalam daftar tugas.
Di baris untuk tugas workstation-pool-increaser-cron, klik Tindakan > Jalankan tugas secara paksa.

Tugas pertama yang dibuat dalam project dapat memerlukan waktu beberapa menit untuk dijalankan.
Di kolom Status eksekusi terakhir, status Success menunjukkan bahwa Anda telah berhasil menjalankan tugas.

Untuk memverifikasi bahwa konfigurasi Workstation telah diperbarui, lakukan hal berikut:

Buka halaman Workstation Configurations di konsol Google Cloud .
Buka Konfigurasi Workstation
Pastikan Ukuran kumpulan mulai cepat adalah 2.
Melihat log untuk layanan Cloud Run Anda.

Menjadwalkan operasi Workstation menggunakan Cloud Scheduler dan Cloud Run Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.