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Übersicht

Cloud Run Functions ist das FaaS-Angebot (Functions-as‑a‑Service) von Google Cloud. Es ist mit einem erweiterten Feature-Set ausgestattet und basiert auf Cloud Run und Eventarc. So haben Sie mehr Kontrolle über Leistung und Skalierbarkeit sowie über die Laufzeit und Trigger der Funktionen aus über 90 Ereignisquellen.

In diesem Lab erstellen Sie Cloud Run Functions, die auf HTTP-Aufrufe reagieren und durch Cloud Storage-Ereignisse und Cloud-Audit-Logs getriggert werden. Sie stellen auch mehrere Versionen einer Cloud Run-Funktion bereit und testen neue Einstellungen.

Das ist neu

Diese neue Version von Cloud Run Functions bietet eine verbesserte FaaS-Funktion, die auf Cloud Run, Cloud Build, Artifact Registry und Eventarc basiert.

Erweiterte Infrastruktur

• Längere Verarbeitung von Anfragen: Führen Sie Ihre Cloud Run Functions länger als die standardmäßigen 5 Minuten aus. So können Sie leichter zeitaufwendigere Arbeitslasten ausführen, beispielsweise bei der Verarbeitung großer Datenströme aus Cloud Storage oder BigQuery. Bei HTTP-Funktionen sind das bis zu 60 Minuten. Bei ereignisgesteuerten Funktionen beträgt die Dauer derzeit bis zu 10 Minuten.
• Größere Instanzen: Nutzen Sie bis zu 16 GB RAM und 4 vCPUs mit Cloud Run Functions, wodurch größere speicherinterne, rechenintensive und parallele Arbeitslasten möglich sind.
• Nebenläufigkeit: Verarbeiten Sie bis zu 1.000 gleichzeitige Anfragen mit einer einzelnen Funktionsinstanz. So werden Kaltstarts minimiert und die Latenz beim Skalieren verbessert.
• Mindestinstanzen: Stellen Sie vorbereitete Instanzen bereit, um Kaltstarts zu minimieren und dafür zu sorgen, dass die Bootstrap-Zeit Ihrer Anwendung nicht die Anwendungsleistung beeinträchtigt.
• Aufteilung des Traffics: Unterstützen Sie mehrere Versionen Ihrer Funktionen, teilen Sie den Traffic auf verschiedene Versionen auf und setzen Sie Ihre Funktion auf eine frühere Version zurück.

Umfassendere Ereignisabdeckung und CloudEvents-Unterstützung

• Integration von Eventarc: Cloud Run Functions bietet jetzt native Unterstützung für Eventarc, wodurch über 125 Ereignisquellen mit Cloud-Audit-Logs (BigQuery, Cloud SQL, Cloud Storage usw.) verfügbar sind. Natürlich werden in Cloud Run Functions weiterhin Ereignisse aus benutzerdefinierten Quellen unterstützt, indem direkt in Cloud Pub/Sub veröffentlicht wird.
• CloudEvent-Format: Alle ereignisgesteuerten Funktionen entsprechen unabhängig von der Quelle dem Branchenstandard CloudEvents (cloudevents.io), um eine konsistente Entwicklerumgebung zu gewährleisten. Die Nutzlasten werden über ein strukturiertes CloudEvent mit einer cloudevent.data-Nutzlast gesendet und entsprechen dem CloudEvent-Standard.

Ziele

Aufgaben in diesem Lab:

• Funktion schreiben, die auf HTTP-Aufrufe reagiert
• Funktion schreiben, die auf Cloud Storage-Ereignisse reagiert
• Funktion schreiben, die auf Cloud-Audit-Logs reagiert
• Mehrere Versionen einer Cloud Run-Funktion bereitstellen
• Kaltstarts mit Mindestanzahl von Instanzen vermeiden
• Nebenläufigkeit einrichten

Einrichtung und Anforderungen

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.

Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden

1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der rechten Seite befindet sich der Bereich Lab-Einrichtung und ‑Zugriff:

   • Button Google Cloud Console öffnen
   • Die temporären Anmeldedaten (Nutzername und Passwort), die Sie für dieses Lab verwenden müssen
   • Gegebenenfalls weitere Informationen für dieses Lab

   Der Lab-Timer befindet sich oben auf der Seite und zeigt die verbleibende Zeit an.

2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen. Wenn Sie Chrome verwenden, können Sie auch rechtsklicken und Link in Inkognitofenster öffnen auswählen.

   Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite „Anmelden“ geöffnet.

   Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.

   Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.

3. Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich Lab-Einrichtung und ‑Zugriff.

4. Klicken Sie auf Weiter.

5. Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Sie finden das Passwort auch im Bereich Lab-Einrichtung und ‑Zugriff.

6. Klicken Sie auf Weiter.

   Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos. Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.

7. Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:

   • Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
   • Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder 2-Faktor-Authentifizierung hinzu, da dies nur ein temporäres Konto ist.
   • Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.

Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.

Hinweis: Wenn Sie auf Google Cloud-Produkte und ‑Dienste zugreifen möchten, klicken Sie auf das Navigationsmenü oder geben Sie den Namen des Produkts oder Dienstes in das Feld Suchen ein.

Cloud Shell aktivieren

Cloud Shell ist eine virtuelle Maschine, auf der Entwicklertools installiert sind. Sie bietet ein Basisverzeichnis mit 5 GB nichtflüchtigem Speicher und läuft auf Google Cloud. Mit Cloud Shell erhalten Sie Befehlszeilenzugriff auf Ihre Google Cloud-Ressourcen.

1. Klicken Sie oben in der Google Cloud Console auf Cloud Shell aktivieren .

2. Klicken Sie sich durch die folgenden Fenster:

   • Fahren Sie mit dem Informationsfenster zu Cloud Shell fort.
   • Autorisieren Sie Cloud Shell, Ihre Anmeldedaten für Google Cloud API-Aufrufe zu verwenden.

Wenn eine Verbindung besteht, sind Sie bereits authentifiziert und das Projekt ist auf Project_ID, eingestellt. Die Ausgabe enthält eine Zeile, in der die Project_ID für diese Sitzung angegeben ist:

Ihr Cloud-Projekt in dieser Sitzung ist festgelegt als {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud ist das Befehlszeilentool für Google Cloud. Das Tool ist in Cloud Shell vorinstalliert und unterstützt die Tab-Vervollständigung.

3. (Optional) Sie können den aktiven Kontonamen mit diesem Befehl auflisten:

gcloud auth list

4. Klicken Sie auf Autorisieren.

Ausgabe:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} Um das aktive Konto festzulegen, führen Sie diesen Befehl aus: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Optional) Sie können die Projekt-ID mit diesem Befehl auflisten:

gcloud config list project

Ausgabe:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Hinweis: Die vollständige Dokumentation für gcloud finden Sie in Google Cloud in der Übersicht zur gcloud CLI.

Aufgabe 1: APIs aktivieren

Bevor Sie die Cloud Run-Funktionen erstellen, müssen Sie die nötigen APIs aktivieren.

• Führen Sie zur Aktivierung aller erforderlichen Dienste den folgenden Befehl aus.

gcloud services enable \ artifactregistry.googleapis.com \ cloudfunctions.googleapis.com \ cloudbuild.googleapis.com \ eventarc.googleapis.com \ run.googleapis.com \ logging.googleapis.com \ pubsub.googleapis.com \ cloudquotas.googleapis.com \ monitoring.googleapis.com

Aufgabe 2: HTTP-Funktion erstellen

Für die erste Funktion erstellen Sie eine authentifizierte Node.js-Funktion, die auf HTTP-Anfragen reagiert. Verwenden Sie ein Zeitlimit von 10 Minuten, um zu zeigen, wie eine Funktion mehr Zeit für die Reaktion auf HTTP-Anfragen erhalten kann.

Erstellen

1. Führen Sie im Cloud Shell-Terminal den folgenden Befehl aus, um den Ordner und die Dateien für die App zu erstellen und den Ordner zu öffnen:

mkdir ~/hello-http && cd $_ touch index.js && touch package.json

2. Klicken Sie in der Symbolleiste von Cloud Shell auf den Button Editor öffnen.

3. Fügen Sie in der Datei hello-http/index.js den folgenden Code hinzu, der einfach auf HTTP-Anfragen reagiert:

const functions = require('@google-cloud/functions-framework'); functions.http('helloWorld', (req, res) => { res.status(200).send('HTTP with Node.js in GCF 2nd gen!'); });

4. Fügen Sie in der Datei hello-http/package.json den folgenden Inhalt hinzu, um die Abhängigkeiten anzugeben:

{ "name": "nodejs-functions-gen2-codelab", "version": "0.0.1", "main": "index.js", "dependencies": { "@google-cloud/functions-framework": "^2.0.0" } }

Bereitstellen

1. Führen Sie im Cloud Shell-Terminal den folgenden Befehl aus, um die Funktion bereitzustellen:

gcloud run deploy nodejs-http-function \ --source . \ --function helloWorld \ --base-image {{{project_0.startup_script.node_gcp_runtime | node_gcp_runtime}}} \ --region {{{project_0.default_region|Region}}} \ --timeout 600s \ --max-instances 1 \ --no-allow-unauthenticated Hinweis: Wenn ein Berechtigungsfehler ausgegeben wird, warten Sie ein paar Minuten und versuchen Sie es dann noch einmal. Es dauert einige Minuten, bis die APIs aktiviert werden.

Die in diesem Befehl verwendeten Flags sind:

• --source .: weist Cloud Run an, die Funktion mithilfe von Buildpacks in ein Container-Image zu erstellen.
• --function helloWorld: Legt den aufzurufenden Funktionseinstiegspunkt fest.
• --base-image {{{project_0.startup_script.node_gcp_runtime | node_gcp_runtime}}}: Gibt das Laufzeit-Basis-Image an und aktiviert automatische Basis-Image-Updates für Sicherheitskorrekturen.
• --timeout 600s: So kann die Funktion länger (600 Sekunden) auf HTTP-Anfragen reagieren.
• --max-instances 1: Legt die maximale Anzahl von Instanzen auf 1 fest.
• --no-allow-unauthenticated: Sorgt dafür, dass die Funktion eine Authentifizierung erfordert.

2. Sobald die Funktion bereitgestellt wurde, rufen Sie im Navigationsmenü der Google Cloud Console Cloud Run auf und prüfen Sie, ob nodejs-http-function aufgeführt ist.

Test

1. Rufen Sie in Cloud Shell die Dienst-URL Ihrer Funktion ab und speichern Sie sie in einer Umgebungsvariablen:

SERVICE_URL="$(gcloud run services describe nodejs-http-function --region {{{project_0.default_region|Region}}} --format 'value(status.url)')"

2. Testen Sie die authentifizierte HTTP-Funktion, indem Sie Ihr Identitätstoken im Autorisierungsheader übergeben:

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-identity-token)" $SERVICE_URL

Sie sollten als Antwort die folgende Mitteilung sehen:

HTTP with Node.js in GCF 2nd gen!

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. HTTP-Funktion erstellen

Aufgabe 3: Cloud Storage-Funktion erstellen

In diesem Abschnitt erstellen Sie eine Node.js-Funktion, die mithilfe eines Eventarc-Triggers auf Ereignisse aus einem Cloud Storage-Bucket reagiert.

Einrichten

• Führen Sie die folgenden Befehle aus, um den Dienstkonten von Cloud Storage und Compute Engine die erforderlichen IAM-Rollen zuzuweisen:

PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects list --filter="project_id:{{{ project_0.project_id | PROJECT_ID }}}" --format='value(project_number)') SERVICE_ACCOUNT=$(gcloud storage service-agent --project="$PROJECT_NUMBER" | xargs) gcloud projects add-iam-policy-binding {{{ project_0.project_id | PROJECT_ID }}} \ --member serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT \ --role roles/pubsub.publisher gcloud projects add-iam-policy-binding {{{ project_0.project_id | PROJECT_ID }}} \ --member serviceAccount:$PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com \ --role roles/eventarc.eventReceiver

Erstellen

1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Ordner und die Dateien für die App zu erstellen und den Ordner zu öffnen:

mkdir ~/hello-storage && cd $_ touch index.js && touch package.json

2. Klicken Sie in der Symbolleiste von Cloud Shell auf den Button Editor öffnen.

3. Fügen Sie in der Datei hello-storage/index.js den folgenden Code hinzu, der einfach auf Cloud Storage-Ereignisse reagiert:

const functions = require('@google-cloud/functions-framework'); functions.cloudEvent('helloStorage', (cloudevent) => { console.log('Cloud Storage event with Node.js in GCF 2nd gen!'); console.log(cloudevent); });

4. Fügen Sie in der Datei hello-storage/package.json den folgenden Inhalt hinzu, um die Abhängigkeiten anzugeben:

{ "name": "nodejs-functions-gen2-codelab", "version": "0.0.1", "main": "index.js", "dependencies": { "@google-cloud/functions-framework": "^2.0.0" } }

Bereitstellen

1. Generieren Sie zuerst mit dem folgenden Befehl einen Cloud Storage-Bucket für Ereignisse:

export BUCKET_NAME="gcf-gen2-storage-{{{ project_0.project_id | PROJECT_ID }}}" gcloud storage buckets create gs://$BUCKET_NAME --location={{{project_0.default_region|Region}}}

2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Cloud Run-Funktion bereitzustellen:

gcloud run deploy nodejs-storage-function \ --source . \ --function helloStorage \ --base-image {{{project_0.startup_script.node_gcp_runtime | node_gcp_runtime}}} \ --region {{{project_0.default_region|Region}}} \ --max-instances 1 \ --no-allow-unauthenticated Hinweis: Wenn ein Berechtigungsfehler ausgegeben wird, warten Sie ein paar Minuten und versuchen Sie es dann noch einmal. Es kann einige Minuten dauern, bis die APIs aktiviert werden.

3. Erstellen Sie nun den Eventarc-Trigger, um Ereignisse zur Erstellung von Cloud Storage-Objekten an die bereitgestellte Funktion weiterzuleiten:

gcloud eventarc triggers create nodejs-storage-function-trigger \ --location={{{project_0.default_region|Region}}} \ --destination-run-service=nodejs-storage-function \ --destination-run-region={{{project_0.default_region|Region}}} \ --event-filters="type=google.cloud.storage.object.v1.finalized" \ --event-filters="bucket=$BUCKET_NAME" \ --service-account=$PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com

4. Sobald die Funktion und der Trigger bereitgestellt wurden, überprüfen Sie, ob nodejs-storage-function in der Cloud Run-Konsole angezeigt wird.

Test

1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine Datei in den Bucket hochzuladen und die Funktion zu testen:

echo "Hello World" > random.txt gcloud storage cp random.txt gs://$BUCKET_NAME/random.txt

2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Dienstlogs zu lesen. Das empfangene CloudEvent sollte in den Logs angezeigt werden:

gcloud run services logs read nodejs-storage-function \ --region {{{project_0.default_region|Region}}} --limit=100 Hinweis: Es kann eine Minute dauern, bis Logs generiert werden.

Die Ausgabe sieht in etwa so aus:

Ausgabe:

} traceparent: '00-c74cb472d1e78f7225b6f617a31d9c08-96f0380bb62be2c1-01' }, etag: 'CKOx1L3wofoCEAE=' crc32c: 'R1jUOQ==', mediaLink: 'https://storage.googleapis.com/download/storage/v1/b/gcf-gen2-storage-qwiklabs-gcp-00-101b4b9ca9bb/o/random.txt?generation=1663625646643363&alt=media', md5Hash: '5Z/5eUEET4XfUpfhwwLSYA==', size: '12', timeStorageClassUpdated: '2022-09-19T22:14:06.657Z', storageClass: 'STANDARD', updated: '2022-09-19T22:14:06.657Z', timeCreated: '2022-09-19T22:14:06.657Z', contentType: 'text/plain', metageneration: '1', generation: '1663625646643363', bucket: 'gcf-gen2-storage-qwiklabs-gcp-00-101b4b9ca9bb', name: 'random.txt', selfLink: 'https://www.googleapis.com/storage/v1/b/gcf-gen2-storage-qwiklabs-gcp-00-101b4b9ca9bb/o/random.txt', id: 'gcf-gen2-storage-qwiklabs-gcp-00-101b4b9ca9bb/random.txt/1663625646643363', kind: 'storage#object', data: { bucket: 'gcf-gen2-storage-qwiklabs-gcp-00-101b4b9ca9bb', time: '2022-09-19T22:14:06.657124Z', subject: 'objects/random.txt', type: 'google.cloud.storage.object.v1.finalized', specversion: '1.0', source: '//storage.googleapis.com/projects/_/buckets/gcf-gen2-storage-qwiklabs-gcp-00-101b4b9ca9bb', id: '5693030851428996', { Cloud Storage event with Node.js in GCF 2nd gen!

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Cloud Storage-Funktion erstellen

Aufgabe 4: Cloud-Audit-Logs-Funktion erstellen

In diesem Abschnitt erstellen Sie eine Node.js-Funktion, die beim Erstellen einer Compute Engine-VM-Instanz ein Cloud-Audit-Log-Ereignis empfängt. Als Reaktion darauf wird der neu erstellten VM ein Label hinzugefügt, das den Ersteller der VM angibt.

Neu erstellte Compute Engine-VMs überprüfen

Compute Engine gibt beim Erstellen einer VM 2 Audit-Logs aus.

Das erste wird zu Beginn der VM-Erstellung ausgegeben und sieht so aus:

Das zweite wird nach der VM-Erstellung ausgegeben und sieht so aus:

Sie sehen das Vorgangsfeld mit den Werten first: true und last: true. Das zweite Audit-Log enthält alle Informationen, die Sie benötigen, um einer Instanz ein Label hinzuzufügen. Verwenden Sie das Flag last: true, um es in Cloud Run-Funktionen zu erkennen.

Einrichten

Wenn Sie Cloud-Audit-Log-Funktionen verwenden möchten, müssen Sie für Eventarc Audit-Logs aktivieren. Darüber hinaus müssen Sie ein Dienstkonto mit der Rolle eventarc.eventReceiver verwenden.

1. Klicken Sie im Navigationsmenü auf IAM und Verwaltung > Audit-Logs.

Hinweis: Sie können die Warnung zur fehlenden Berechtigung resourcemanager.folders.getIamPolicy ignorieren.

2. Suchen Sie nach der Compute Engine API und klicken Sie auf das Kästchen daneben. Wenn Sie die API nicht finden, suchen Sie auf der nächsten Seite weiter.

3. Aktivieren Sie im Infobereich rechts die Kästchen für die Log-Typen Lesen durch Administrator, Daten lesen und Daten schreiben. Klicken Sie dann auf Speichern.

4. Weisen Sie dem Compute Engine-Standarddienstkonto die IAM-Rolle eventarc.eventReceiver zu:

gcloud projects add-iam-policy-binding {{{ project_0.project_id | PROJECT_ID }}} \ --member serviceAccount:$PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com \ --role roles/eventarc.eventReceiver

Code abrufen

1. Führen Sie den folgenden Code aus, um das Repository mit der Anwendung zu klonen:

cd ~ git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/eventarc-samples.git

2. Klicken Sie in der Symbolleiste von Cloud Shell auf den Button Editor öffnen.

3. Gehen Sie im Datei-Explorer zu eventarc-samples > gce-vm-labeler > gcf > nodejs und öffnen Sie index.js.

Die Datei index.js enthält den Anwendungscode, der das in ein CloudEvent verpackte Audit-Log empfängt. Anschließend werden die Details der Compute Engine-VM-Instanz extrahiert und ein Label für die VM-Instanz festgelegt. Sie können sich die Datei index.js gern genauer ansehen.

Bereitstellen

1. Führen Sie im Cloud Shell-Terminal den folgenden Befehl aus, um das App-Verzeichnis zu öffnen:

cd ~/eventarc-samples/gce-vm-labeler/gcf/nodejs

2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Cloud Run-Funktion bereitzustellen:

gcloud run deploy gce-vm-labeler \ --source . \ --function labelVmCreation \ --base-image {{{project_0.startup_script.node_gcp_runtime | node_gcp_runtime}}} \ --region {{{project_0.default_region|Region}}} \ --max-instances 1 \ --no-allow-unauthenticated

3. Erstellen Sie den Eventarc-Trigger, um nach Audit-Logs für Compute Engine-Instanzeinfügungen zu filtern:

gcloud eventarc triggers create gce-vm-labeler-trigger \ --location={{{project_0.default_region|Region}}} \ --destination-run-service=gce-vm-labeler \ --destination-run-region={{{project_0.default_region|Region}}} \ --event-filters="type=google.cloud.audit.log.v1.written" \ --event-filters="serviceName=compute.googleapis.com" \ --event-filters="methodName=beta.compute.instances.insert" \ --service-account=$PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com Hinweis: Obwohl der Trigger der Audit-Log-Funktion sofort erstellt wird, kann es bis zu 10 Minuten dauern, bis Trigger vollständig funktionieren.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Cloud-Audit-Logs-Funktion erstellen

Test

Um Ihre Audit-Log-Funktion zu testen, müssen Sie in der Cloud Console eine Compute Engine-VM erstellen. (Sie können VMs auch mit gcloud erstellen. Es scheinen dadurch jedoch keine Audit-Logs generiert zu werden.)

1. Gehen Sie im Navigationsmenü zu Compute Engine > VM-Instanzen.

2. Klicken Sie auf Instanz erstellen, legen Sie den Namen der Instanz als instance-1 und die Zone als fest.

3. Übernehmen Sie für alle anderen Felder die Standardeinstellungen und klicken Sie auf Erstellen.

Sobald die VM erstellt wurde, sollte für die VM in der Cloud Console im Bereich Allgemeine Informationen das hinzugefügte Label creator angezeigt werden.

4. Überprüfen Sie das Label mit dem folgenden Befehl:

gcloud compute instances describe instance-1 --zone {{{project_0.default_zone | "Zone"}}}

Sie sollten in der Ausgabe das Label wie im folgenden Beispiel sehen.

Ausgabebeispiel:

... labelFingerprint: ULU6pAy2C7s= labels: creator: student-02-19b599a0f901 ...

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. VM-Instanz erstellen

5. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die VM zu löschen. Geben Sie bei Aufforderung Y zur Bestätigung ein.

gcloud compute instances delete instance-1 --zone {{{project_0.default_zone | "Zone"}}}

Aufgabe 5: Verschiedene Versionen bereitstellen

Cloud Run Functions unterstützt mehrere Versionen Ihrer Funktionen. So können Sie Traffic auf verschiedene Versionen aufteilen und Ihre Funktion auf eine frühere Version zurücksetzen. In diesem Abschnitt stellen Sie zwei Versionen Ihrer Cloud Run-Funktion bereit.

Erstellen

1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Ordner und die Dateien für die App zu erstellen und den Ordner zu öffnen:

mkdir ~/hello-world-colored && cd $_ touch main.py touch requirements.txt

2. Fügen Sie in der Datei hello-world-colored/main.py den folgenden Code mit einer Python-Funktion ein. Die Funktion liest eine Umgebungsvariable für die Farbe aus und gibt Hello World in dieser Hintergrundfarbe zurück.

import os color = os.environ.get('COLOR') def hello_world(request): return f'<body style="background-color:{color}"><h1>Hello World!</h1></body>'

Bereitstellen

1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die erste Version der Funktion mit einem orangefarbenen Hintergrund bereitzustellen:

COLOR=orange gcloud run deploy hello-world-colored \ --source . \ --function hello_world \ --base-image python311 \ --region {{{project_0.default_region|Region}}} \ --allow-unauthenticated \ --update-env-vars COLOR=$COLOR \ --max-instances 1

Wenn Sie die Funktion jetzt durch Öffnen der Dienst-URL (die URI-Ausgabe des zuvor ausgeführten Bereitstellungsbefehls) in Ihrem Browser testen, sollte Hello World mit einem orangefarbenen Hintergrund angezeigt werden:

2. Rufen Sie in der Console die Seite Cloud Run auf und klicken Sie auf den Dienst hello-world-colored.

3. Klicken Sie auf Neue Überarbeitung bearbeiten und bereitstellen.

4. Lassen Sie alle Standardeinstellungen unverändert, scrollen Sie nach unten und wählen Sie den Tab Variablen und Secrets aus. Aktualisieren Sie im Bereich Umgebungsvariablen die Umgebungsvariable COLOR auf yellow.

5. Klicken Sie auf Bereitstellen.

Da dies die neueste Version ist, sollten Sie beim Testen der Funktion durch Öffnen der Dienst-URL in Ihrem Browser Hello World mit einem gelben Hintergrund sehen:

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Verschiedene Versionen bereitstellen

Aufgabe 6: Mindestanzahl von Instanzen einrichten

In Cloud Run Functions können Sie eine Mindestanzahl von Funktionsinstanzen festlegen, die einsatzbereit sind und Anfragen verarbeiten können. Dies ist nützlich, um die Anzahl der Kaltstarts zu begrenzen. In diesem Abschnitt stellen Sie eine Funktion mit langsamer Initialisierung bereit. Sie beobachten ein Kaltstartproblem. Sie stellen dann die Funktion mit dem Mindestinstanzwert 1 bereit, um den Kaltstart zu vermeiden.

Erstellen

1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Ordner und die Dateien für die App zu erstellen und den Ordner zu öffnen:

mkdir ~/min-instances && cd $_ touch main.go touch go.mod

2. Fügen Sie in der Datei min-instances/main.go den folgenden Code hinzu. Dieser Go-Dienst hat eine init-Funktion, die 10 Sekunden lang in den Ruhemodus wechselt, um eine lange Initialisierung zu simulieren. Er verfügt auch über eine HelloWorld-Funktion, die auf HTTP-Aufrufe reagiert:

package p import ( "fmt" "net/http" "time" ) func init() { time.Sleep(10 * time.Second) } func HelloWorld(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { fmt.Fprint(w, "Slow HTTP Go in GCF 2nd gen!") }

3. Fügen Sie in der Datei min-instances/go.mod den folgenden Code hinzu. Damit werden der Modulpfad und die Go-Sprachversion festgelegt:

module example.com/mod go 1.26

Bereitstellen

1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die erste Version der Funktion mit dem Standardwert für die Mindestanzahl von Instanzen (0) bereitzustellen:

gcloud run deploy slow-function \ --source . \ --function HelloWorld \ --base-image go126 \ --region {{{project_0.default_region|Region}}} \ --allow-unauthenticated \ --max-instances 4

2. Testen Sie die Funktion mit diesen Befehlen:

SLOW_URL="$(gcloud run services describe slow-function --region {{{project_0.default_region|Region}}} --format 'value(status.url)')" curl $SLOW_URL

Beim ersten Aufruf sollte es zu einer Verzögerung von 10 Sekunden (Kaltstart) kommen, bevor die Meldung angezeigt wird. Weitere Aufrufe sollten sofort zurückgegeben werden:

Slow HTTP Go in GCF 2nd gen!

Mindestinstanzen festlegen

Um den Kaltstart bei der ersten Anfrage zu vermeiden, stellen Sie die Funktion mit dem Flag --min-instances, festgelegt auf den Wert 1, noch einmal bereit:

1. Rufen Sie in der Console die Seite Cloud Run auf und klicken Sie auf den Dienst slow-function.

2. Klicken Sie auf Neue Überarbeitung bearbeiten und bereitstellen.

3. Legen Sie im Bereich Versionsskalierung für Mindestanzahl von Instanzen den Wert 1 und für Maximale Anzahl von Instanzen den Wert 4 fest.

4. Übernehmen Sie für alle anderen Felder die Standardeinstellungen und klicken Sie auf Bereitstellen.

Test

• Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Funktion noch einmal zu testen:

curl $SLOW_URL

Bei der ersten Anfrage sollte es nicht mehr zu einer Verzögerung von 10 Sekunden kommen. Das Kaltstartproblem für den ersten Aufruf (nach langer Zeit ohne Aufrufe) wurde dank der Mindestanzahl von Instanzen behoben! Weitere Informationen finden Sie unter Mindestanzahl von Instanzen für Dienste festlegen.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Mindestanzahl von Instanzen einrichten

Aufgabe 7: Funktion mit Nebenläufigkeit erstellen

In Cloud Run Functions verarbeitet eine Funktionsinstanz standardmäßig nur eine Anfrage auf einmal. Sie können jedoch festlegen, wie viele gleichzeitige Anfragen eine Instanz parallel verarbeiten darf. Dies kann auch nützlich sein, um Kaltstarts zu vermeiden, da für jede parallele Anfrage keine neue Funktionsinstanz erstellt werden muss.

In diesem Abschnitt verwenden Sie die Funktion mit langsamer Initialisierung aus dem vorherigen Schritt. Sie senden 10 Anfragen und beobachten wieder ein Kaltstartproblem, da zur Verarbeitung der Anfragen neue Funktionsinstanzen erstellt werden müssen.

Um das Kaltstartproblem zu beheben, stellen Sie eine weitere Funktion mit einem Nebenläufigkeitswert von 100 bereit. Sie stellen fest, dass die 10 Anfragen jetzt nicht mehr zu Kaltstarts führen und eine einzelne Funktionsinstanz alle Anfragen verarbeiten kann.

Ohne Nebenläufigkeit testen

1. Installieren Sie hey mit dem folgenden Befehl in Cloud Shell:

sudo apt install hey

2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die URL der Funktion abzurufen und als Umgebungsvariable zu speichern:

SLOW_URL=$(gcloud run services describe slow-function --region {{{project_0.default_region|Region}}} --format="value(status.url)")

3. Verwenden Sie das Open-Source-Benchmarking-Tool hey, um 10 gleichzeitige Anfragen an die langsame Funktion zu senden:

hey -n 10 -c 10 $SLOW_URL

In der Ausgabe von hey sollten Sie sehen, dass einige Anfragen lange dauern.

Ausgabe:

Summary: Total: 10.9053 secs Slowest: 10.9048 secs Fastest: 0.4439 secs Average: 9.7930 secs Requests/sec: 0.9170 Total data: 310 bytes Size/request: 31 bytes Response time histogram: 0.444 [1] |■■■■ 1.490 [0] | 2.536 [0] | 3.582 [0] | 4.628 [0] | 5.674 [0] | 6.720 [0] | 7.767 [0] | 8.813 [0] | 9.859 [0] | 10.905 [9] |■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■

Das liegt daran, dass mehr Funktionsinstanzen erstellt werden, um die Anfragen zu verarbeiten. Wenn Sie die Anzahl der aktiven Instanzen für die Funktion prüfen, sollten Sie auch sehen, dass zu einem bestimmten Zeitpunkt mehr als eine Instanz erstellt wurde, was das Kaltstartproblem verursacht.

4. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Funktion zu löschen. Geben Sie bei Aufforderung Y zur Bestätigung ein:

gcloud run services delete slow-function --region {{{project_0.default_region | "Region"}}}

Bereitstellen

• Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine neue Funktion bereitzustellen, die mit der vorherigen Funktion identisch ist. Nach der Bereitstellung können Sie die Nebenläufigkeit erhöhen:

gcloud run deploy slow-concurrent-function \ --source . \ --function HelloWorld \ --base-image go126 \ --region {{{project_0.default_region|Region}}} \ --allow-unauthenticated \ --min-instances 1 \ --max-instances 4

Nebenläufigkeit festlegen

Legen Sie nun die Nebenläufigkeit des zugrunde liegenden Cloud Run-Dienstes für die Funktion auf 100 fest (maximal 1.000). So wird dafür gesorgt, dass von einer einzelnen Funktionsinstanz mindestens 100 Anfragen verarbeitet werden können.

1. Rufen Sie im Navigationsmenü Cloud Run auf.

2. Klicken Sie auf den Dienst slow-concurrent-function.

3. Klicken Sie auf Neue Überarbeitung bearbeiten und bereitstellen.

4. Legen Sie im Bereich Ressourcen für CPU den Wert 1 fest.

5. Legen Sie unter Anfragen für Maximale Anzahl gleichzeitiger Anfragen pro Instanz den Wert 100 fest.

6. Legen Sie unter Versionsskalierung für Maximale Anzahl von Instanzen den Wert 4 fest.

7. Übernehmen Sie für alle anderen Felder die Standardeinstellungen und klicken Sie auf Bereitstellen.

Mit Nebenläufigkeit testen

1. Nachdem Ihre Funktion bereitgestellt wurde, führen Sie den folgenden Befehl aus, um die URL der neuen Funktion abzurufen und als Umgebungsvariable zu speichern:

SLOW_CONCURRENT_URL=$(gcloud run services describe slow-concurrent-function --region {{{project_0.default_region|Region}}} --format="value(status.url)")

2. Verwenden Sie jetzt hey, um 10 gleichzeitige Anfragen zu senden:

hey -n 10 -c 10 $SLOW_CONCURRENT_URL

In der Ausgabe von hey sollten Sie sehen, dass alle Anfragen schnell verarbeitet werden.

Ausgabe:

Summary: Total: 0.0652 secs Slowest: 0.0651 secs Fastest: 0.0619 secs Average: 0.0636 secs Requests/sec: 153.3751 Total data: 280 bytes Size/request: 28 bytes Response time histogram: 0.062 [1] |■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 0.062 [1] |■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 0.063 [0] | 0.063 [0] | 0.063 [0] | 0.063 [1] |■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 0.064 [2] |■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 0.064 [2] |■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 0.064 [2] |■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 0.065 [0] | 0.065 [1] |■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■

Eine einzelne Funktionsinstanz konnte alle Anfragen verarbeiten und das Kaltstartproblem wurde dank der erhöhten Nebenläufigkeit behoben. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Nebenläufigkeit.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Funktion mit Nebenläufigkeit erstellen

Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen.

In diesem Lab haben Sie mehrere Cloud Run Functions bereitgestellt, die auf HTTP-Aufrufe, Cloud Storage-Ereignisse und Cloud-Audit-Logs reagiert haben. Anschließend haben Sie mehrere Versionen der Cloud Run-Dienste bereitgestellt, in denen die Funktionen ausgeführt werden, und Nebenläufigkeitswerte festgelegt. Außerdem haben Sie durch die Mindestanzahl an Instanzen Kaltstarts vermieden.

Weitere Informationen

Weitere Informationen zu Cloud Run Functions finden Sie hier:

• Cloud Run Functions – Übersicht
• Codelab „Erste Schritte mit Cloud Run Functions“

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Anleitung zuletzt am 19. August 2026 aktualisiert

Lab zuletzt am 19. August 2026 getestet

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