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Auf dieser Seite werden einige Punkte erläutert, die Sie für die ersten Schritte bei der Entwicklung eines Dienstes für Cloud Run wissen müssen.
Codeanforderungen
Der Dienst, den Sie entwickeln, muss folgende Anforderungen erfüllen:
Der Dienst muss Anfragen überwachen.
Sie können den Port konfigurieren, an den Anfragen gesendet werden.
In Cloud Run-Instanzen entspricht der Wert der Umgebungsvariablen PORT immer dem Port, an den Anfragen gesendet werden.
Ihr Code sollte prüfen, ob die Umgebungsvariable PORT vorhanden ist. Ist dies der Fall, sollte sie überwacht werden, um die Übertragbarkeit zu optimieren.
Er muss zustandslos sein. Der Dienst darf nicht von einem nichtflüchtigen lokalen Zustand abhängig sein.
Wenn der Dienst Hintergrundaktivitäten ausführt, die außerhalb der Bearbeitung von Anfragen liegen, muss die Einstellung instanzbasierte Abrechnung verwendet werden, damit CPU außerhalb des Standardanfragezyklus zugewiesen wird.
Die Quellcodebereitstellung in Cloud Run unterstützt mehrere Sprachlaufzeiten, die jeweils über Container-Basis-Images verfügbar sind, die von Buildpacks von Google Cloud bereitgestellt werden. Sie können auch andere Programmiersprachen oder Frameworks verwenden, sofern sich der Quellcode in einem OCI-kompatiblen Image befindet.
Sie können einen Webserver verwenden, um den erforderlichen Port zu überwachen und eingehende Anfragen zu verarbeiten und weiterzuleiten. Node.js-Entwickler können beispielsweise Express.js verwenden, Python-Entwickler Flask, Ruby-Entwickler Sinatra usw.
Cloud Run-Anwendungen mit Unterstützung durch Gemini entwerfen
Sie können sich von Gemini Cloud Assist per Chat KI-basierte Unterstützung holen, um Anwendungen optimal zu entwickeln. Mit Gemini Cloud Assist können Sie die am besten geeigneten Konfigurationen und Strategien für die Bereitstellung Ihrer Anwendungen in Cloud Run ermitteln, um eine effiziente Ressourcennutzung und einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.
So verwenden Sie Gemini Cloud Assist über die Google Cloud Console:
Wählen Sie in der Symbolleiste der Console ein Google Cloud -Projekt aus. Verwenden Sie ein Projekt, das einer Projekt-ID zugeordnet ist, die Sie nach der Gewährung des Zugriffs auf Gemini Cloud Assist eingereicht haben.
Klicken Sie auf sparkGemini-KI-Chat öffnen oder schließen.
Das Gemini-Steuerfeld wird geöffnet.
Klicken Sie bei Bedarf auf Akzeptieren, wenn Sie den Nutzungsbedingungen zustimmen.
Wenn Sie eine Frage zu einer bestimmten Anwendung haben, geben Sie Kontext an, indem Sie vor dem Stellen der Frage die Seite aufrufen, auf der Ihre Ressource angezeigt wird. Beim Generieren einer Antwort berücksichtigt Gemini Informationen zur aktuellen Konsolenseite und zum Projekt.
Geben Sie einen Prompt im Bereich Gemini ein.
Die folgende Tabelle enthält einige Beispielprompts für die Verwendung von Gemini Cloud Assist mit Cloud Run.
Eingabeaufforderung
Art der Antwort
„Ich möchte eine Node.js-App in Cloud Run entwickeln. Was ist der empfohlene Ansatz und was muss ich beachten?“
Zusammenfassung der Containerisierung Ihrer App, der Strukturierung Ihrer Node.js-App und des Bereitstellungsprozesses.
„Welche Berechtigung benötige ich, um eine Cloud Run-App bereitzustellen?“
Liste der erforderlichen Berechtigungen und Rollen.
„Ich möchte eine dreistufige Webanwendung mit Cloud Run bereitstellen“
Allgemeiner Überblick über die Schritte zum Entwerfen einer dreistufigen Webanwendung.
„Wie migriere ich meine App Engine-Anwendung zu Cloud Run?“
Allgemeine Übersicht über die wichtigsten Schritte zur Vorbereitung Ihrer Cloud Run-Entwicklungsumgebung und einige wichtige Unterschiede zwischen den beiden Produkten. Links zu einem Beispiel-Tutorial, mit dem Sie die Lösung an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen können.
„Wie lautet der gcloud CLI-Befehl zum Aktualisieren der Einstellung für die Mindestanzahl von Instanzen auf 2 für meinen Cloud Run-Dienst ‚example-service‘?“
Vorgeschlagener gcloud CLI-Befehl zum Aktualisieren der Einstellung für die Mindestanzahl von Instanzen.
„Wie aktualisiere ich mein Dienstkonto für meinen Cloud Run-Dienst hello-world?“
Vorgeschlagener gcloud CLI-Befehl zum Aktualisieren des Dienstkontos.
„Zeig mir ein Beispiel dafür, wie man eine generative KI-App in Cloud Run mit LangChain erstellt.“
Schritte zum Erstellen einer Beispiel-App mit Cloud Run und LangChain.
„Generiere eine Terraform-Konfiguration mit der google_cloud_run_v2_service-Ressource für einen Cloud Run-Dienst, in dem die Abrechnungseinstellung auf instanzbasierte Abrechnung festgelegt ist.“
Vorgeschlagene Terraform-Konfiguration zum Aktualisieren der Abrechnungseinstellung.
Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-21 (UTC)."],[],[],null,["# Developing your service\n\nThis page describes a few things you need to know to get started in developing\na service for Cloud Run.\n\nCode requirements\n-----------------\n\nYou must meet the following requirements when you develop a service:\n\n- The service must listen for requests. You can [configure the port](/run/docs/configuring/services/containers#configure-port) on which requests are sent. Inside Cloud Run instances, the value of the `PORT` environment variable always reflects the port to which requests are sent. Your code should check for the existence of this `PORT` environment variable and if it is present, should listen on it to maximize portability.\n- The service must be *stateless* . It cannot rely on a persistent **local** state.\n- If the service performs background activities outside the scope of request handling it must use the [instance-based billing](/run/docs/configuring/billing-settings#choosing-background-execution) setting in order to have CPU allocated outside of the standard request cycle.\n- If your service uses NFS, it must use the [second generation execution environment](/run/docs/about-execution-environments).\n\nYou can find more details about these constraints in the [Container runtime contract](/run/docs/reference/container-contract).\n\nProgramming language support\n----------------------------\n\nCloud Run source deployment conveniently supports multiple\n[language runtimes](/run/docs/configuring/services/runtime-base-images), each of\nwhich is available through container base images provided by\nGoogle Cloud's buildpacks. You can also use other programming languages or\nframeworks, as long as the source code is in an OCI-compliant image.\n\nThe [build and deploy quickstarts](/run/docs/quickstarts#build-and-deploy-a-web-service)\nprovides samples in many popular languages.\n\nUsing a web server\n------------------\n\nYou can use a web server to listen on the required port, and to process and\nroute incoming requests. For example, Node.js developers can use\n[Express.js](https://expressjs.com/), Python developers can use\n[Flask](http://flask.pocoo.org/), Ruby developers can use\n[Sinatra](http://sinatrarb.com/), and so forth.\n\nContainerizing your code\n------------------------\n\nSee [Containerize your code](/run/docs/building/containerize-your-code) for\ndetails.\n\nDesign Cloud Run apps with Gemini assistance\n--------------------------------------------\n\n\u003cbr /\u003e\n\n|\n| **Preview**\n|\n|\n| This product or feature is subject to the \"Pre-GA Offerings Terms\" in the General Service Terms section\n| of the [Service Specific Terms](/terms/service-terms#1).\n|\n| Pre-GA products and features are available \"as is\" and might have limited support.\n|\n| For more information, see the\n| [launch stage descriptions](/products#product-launch-stages).\n\nYou can get AI-powered help from\n[Gemini Cloud Assist](/gemini/docs/cloud-assist/overview) chat to\ndesign applications optimally. With Gemini Cloud Assist, you can\ndiscover the most suitable configurations and strategies for deploying your\napplications on Cloud Run, ensuring efficient resource\nutilization and seamless operation.\n\nTo use Gemini Cloud Assist from the Google Cloud console, do\nthe following:\n\n1. [Ensure that Gemini Cloud Assist is set up for your Google Cloud user account and project](/gemini/docs/cloud-assist/set-up-gemini).\n\n2. [Set up your Cloud Run development environment](/run/docs/setup)\n in your Google Cloud project and ensure you have the appropriate\n [deployment permissions](/run/docs/reference/iam/roles#additional-configuration).\n\n3. Go to the Cloud Run page in the Google Cloud console.\n\n [Go to Cloud Run](https://console.cloud.google.com/run)\n4. In the console toolbar, select a Google Cloud project. Use a project\n associated with a project ID you submitted after you were granted access to\n Gemini Cloud Assist.\n\n5. Click spark\n **Open or close Gemini AI chat**.\n\n The Gemini panel opens.\n6. If necessary, click **Accept** if you agree to the terms.\n\n7. If you have a question about a specific application, provide context by\n going to the page that shows your resource before asking your question. When\n generating a response, Gemini includes information about the\n current console page and project.\n\n8. Enter a prompt in the **Gemini** panel.\n\n The following table provide some example prompts for using\n Gemini Cloud Assist with Cloud Run.\n\nFor more details, see the following resources:\n\n- Learn how to [write better prompts](/gemini/docs/discover/write-prompts).\n- Learn how to use the [Gemini Cloud Assist panel](/gemini/docs/cloud-assist-panel).\n- Read [Use Gemini for AI assistance and development](/gemini/docs/overview).\n- Learn [how Gemini for Google Cloud uses your data](/gemini/docs/discover/data-governance).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Once you have your service code and Dockerfile, you should [build a container image](/run/docs/building/containers) then continue iterating in [local testing](/run/docs/testing/local).\n- If you are migrating an existing web application, see [Migrating Your Service to Cloud Run](/run/docs/migrating).\n- For best practices for designing, implementing, testing, and deploying a Cloud Run service, see the [Development tips](/run/docs/tips)."]]
