Planifier des opérations de station de travail à l'aide de Cloud Scheduler et de Cloud Run

Préparer l'environnement

Définissez les variables d'environnement suivantes, qui sont utilisées par les scripts automatisés que vous créerez ultérieurement.

1. Définissez les variables PROJECT_ID et REGION que vous prévoyez d'utiliser:

   PROJECT_ID=$PROJECT_ID
   REGION=$REGION
   

   Remplacez $REGION par le nom de la région que vous prévoyez d'utiliser (par exemple, us-central1).

   Pour en savoir plus sur les régions disponibles, consultez la section Emplacements de Cloud Workstations.

Architecture de l'application

Cette solution comprend les composants Google Cloud suivants :

• Cloud Run pour mettre à jour la taille du pool de démarrage rapide de WorkstationConfig.
• Tâches Cloud Scheduler pour effectuer des appels selon un calendrier défini afin de mettre à jour le WorkstationConfig.

créer un service Cloud Run ;

La première étape consiste à configurer un serveur Web simple pour écouter les requêtes HTTP que vous recevez sur le port 8080. Étant donné que l'application est conteneurisée, vous pouvez écrire votre serveur dans n'importe quel langage.

Pour écrire l'application d'écouteur du serveur Web en Python, procédez comme suit:

1. Créez un répertoire nommé workstation-config-updater et modifiez les sous-répertoires comme suit :

   mkdir workstation-config-updater
   cd workstation-config-updater
   

2. Créez un fichier nommé app.py et collez-y le code suivant :

   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)
   

   Ce code crée un serveur Web de base qui écoute le port défini par la variable d'environnement PORT et exécute le script update_config.sh.

3. Créez un fichier nommé update_config.sh et collez-y le code suivant :

   #!/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
   
   

   Ce script utilise des commandes gcloud pour lister tous les WorkstationConfig d'un cluster donné et définir sa taille de pool de démarrage rapide sur POOL_SIZE.

4. Créez un fichier nommé Dockerfile et collez-y le code suivant :

   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
   

   Ce code conteneurise l'application pour la préparer à être déployée sur Cloud Run.

Déployer dans Cloud Run

Pour déployer sur Cloud Run, exécutez la commande suivante:

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

1. Lorsque vous êtes invité à saisir le nom du service, appuyez sur Entrée pour accepter le nom par défaut workstation-config-updater.

2. Si vous êtes invité à activer l'API Artifact Registry ou à autoriser la création du dépôt Artifact Registry, appuyez sur y.

3. Lorsque vous êtes invité à autoriser les appels non authentifiés, appuyez sur n.

4. Patientez jusqu'à la fin du déploiement.

5. Lorsque l'URL du service s'affiche au format suivant, copiez-la:

SERVICE_URL=$SERVICE_URL

Configurer un compte de service pour appeler Cloud Run

Le service workstation-config-updater que vous avez déployé n'autorise pas les appels non authentifiés.

Cloud Scheduler nécessite un compte de service disposant des identifiants appropriés pour appeler le service workstation-config-updater.

Configurer le compte de service

1. Si vous ne disposez pas encore d'un compte de service que vous souhaitez utiliser pour les tâches Cloud Scheduler, créez-en un.

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

2. Ajoutez la liaison de rôle IAM requise pour autoriser votre compte de service à appeler 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

Créer une configuration Cloud Scheduler avec authentification

1. Créez une tâche et spécifiez l'URL que vous avez copiée depuis Déploiement dans 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

   Cette commande planifie une tâche visant à augmenter la taille du pool de démarrage rapide pour tous les WorkstationConfigs dans WorkstationCluster $CLUSTER à 2 unités à 9h PST du lundi au vendredi.

   Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Configurer la planification de tâches.

2. De même, pour réduire la taille du pool de la configuration de votre station de travail à 0 à la fin d'une journée de travail, exécutez la commande suivante :

   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

Facultatif: Vérifier les tâches

Pour vous assurer que vos jobs fonctionnent comme prévu, vous pouvez les vérifier.

1. Accédez à la page Cloud Scheduler dans la console Google Cloud.

   Accéder à Cloud Scheduler

   workstation-pool-increaser-cron doit apparaître dans la liste des tâches.

2. Sur la ligne de la tâche workstation-pool-increaser-cron, cliquez sur more_vert Actions > Forcer l'exécution d'une tâche.

   L'exécution de la première tâche créée dans un projet peut prendre quelques minutes.

3. Dans la colonne État de la dernière exécution, l'état Success indique que la tâche a bien été exécutée.

Pour vérifier que les configurations de Workstation sont à jour, procédez comme suit:

1. Accédez à la page Configurations de stations de travail dans la console Google Cloud.

   Accéder à "Configurations de stations de travail"

2. Vérifiez que la taille du pool de démarrage rapide est définie sur 2.

3. Affichez les journaux de votre service Cloud Run.