使用 Cloud Scheduler 和 Cloud Run 安排工作站操作

准备环境

设置以下环境变量，稍后创建的自动化脚本将使用这些变量。

1. 设置您计划使用的 PROJECT_ID 和 REGION 变量：

   PROJECT_ID=$PROJECT_ID
   REGION=$REGION
   

   将 $REGION 替换为您打算使用的区域名称，例如 us-central1。

   如需详细了解支持的区域，请参阅 Cloud Workstations 位置。

应用架构

此解决方案包含以下 Google Cloud 组件：

• Cloud Run 来更新 WorkstationConfig 的快速启动池大小。
• Cloud Scheduler 作业：根据具体时间表进行调用以更新 WorkstationConfig。

创建 Cloud Run 服务

第一步是设置一个简单的 Web 服务器，以监听您在端口 8080 上收到的 HTTP 请求。由于应用是容器化应用，因此您可以使用任何语言编写服务器。

如需使用 Python 编写 Web 服务器监听器应用，请执行以下操作：

1. 创建名为 workstation-config-updater 的新目录，并转到此目录中：

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

2. 创建名为 app.py 的文件，并将以下代码粘贴到其中：

   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)
   

   此代码会创建一个基本 Web 服务器，以侦听由 PORT 环境变量定义的端口并执行脚本 update_config.sh。

3. 创建名为 update_config.sh 的文件，并将以下代码粘贴到其中：

   #!/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
   
   

   此脚本使用 gcloud 命令列出给定集群中的所有 WorkstationConfig，并将其快速启动池大小更新为 POOL_SIZE。

4. 创建名为 Dockerfile 的文件，并将以下代码粘贴到其中：

   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
   

   此代码会将应用容器化，以便其准备好在 Cloud Run 上部署。

部署到 Cloud Run

如需部署到 Cloud Run，请运行以下命令：

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

1. 当系统提示您输入服务名称时，请按 Enter 键接受默认名称 workstation-config-updater。

2. 如果系统提示您启用 Artifact Registry API 或允许创建 Artifact Registry 仓库，请按 y。

3. 当系统提示您允许未经身份验证的调用时，请按 n。

4. 等待部署完成。

5. 当服务网址以以下格式显示时，请复制该网址：

SERVICE_URL=$SERVICE_URL

配置服务账号以调用 Cloud Run

您部署的 workstation-config-updater 服务不允许未经身份验证的调用。

Cloud Scheduler 需要具有适当凭据的服务账号才能调用 workstation-config-updater 服务。

设置服务账号

1. 如果您还没有要用于 Cloud Scheduler 作业的服务账号，请创建新的服务账号。

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

2. 添加必要的 IAM 角色绑定，以允许您的服务账号调用 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

创建具有身份验证的 Cloud Scheduler 配置

1. 创建一个作业，并指定您从部署到 Cloud Run 复制的 URL：

   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

   此命令会安排一个作业，在周一至周五上午 9 点（太平洋标准时间）将 WorkstationCluster $CLUSTER 中的所有 WorkstationConfigs 的快速启动池大小增加到 2。

   有关更多信息，请参阅配置作业时间表。

2. 同样，如需在工作日结束时将工作站配置的池大小减小到 0，请运行以下命令

   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

可选：验证作业

为确保作业按预期运行，您可以验证作业。

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 Cloud Scheduler 页面。

   前往 Cloud Scheduler

   workstation-pool-increaser-cron 应显示在作业列表中。

2. 在 workstation-pool-increaser-cron 作业所在的行中，依次点击 more_vert 操作 > 强制运行作业。

   在项目中创建的第一项作业可能需要几分钟时间才能运行完毕。

3. 在上次执行状态列中，Success 状态表示您已成功运行作业。

如需验证 Workstation 配置是否已更新，请执行以下操作：

1. 前往 Google Cloud 控制台中的工作站配置页面。

   前往“工作站配置”

2. 验证快速启动池大小为 2。

3. 查看 Cloud Run 服务的日志。