概要

Buildpacks は、コンテナ イメージをビルドするもう一つのアプローチで、ソースコードをコンテナ イメージに変換する代替手法を提供します。Buildpacks はビルダーと呼ばれるイメージに含まれる形で提供され、その中で実行されます。各ビルダーには 1 つ以上の Buildpacks を含めることができます。ビルダーは、ソースコードをコンテナ イメージに変換する役割を持つイメージです。Buildpacks は、Cloud Run にデプロイしたりローカルで Docker を使って実行したりできるコンテナ イメージを実際にビルドしてパッケージ化します。

独自の Buildpacks を作成することも、複数のベンダーが提供する Buildpacks を使用することもできます。Google Cloud の Buildpacks を使用すると、Docker をローカルにインストールしたり Dockerfile を作成したりすることなく、コンテナ化アプリケーションを作成、デプロイできます。Buildpacks は Cloud Run にも組み込まれており、ソースベースのデプロイ ワークフローを実現します。

目標

このラボの内容:

• pack を使用してアプリケーションをビルドする。pack は、ビルダーと併用してソースコードからコンテナ イメージを作成するコマンドライン ツールです。
• Google Cloud の Buildpacks ビルダーを使用して、コンテナ イメージをビルドする。
• Docker を使用してコンテナをローカルで実行し、テストします。
• コンテナをビルドして Cloud Run に再デプロイする。

設定

各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。

1. Qwiklabs にシークレット ウィンドウでログインします。

2. ラボのアクセス時間（例: 1:15:00）に注意し、時間内に完了できるようにしてください。
   一時停止機能はありません。必要な場合はやり直せますが、最初からになります。

3. 準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。

4. ラボの認証情報（ユーザー名とパスワード）をメモしておきます。この情報は、Google Cloud Console にログインする際に使用します。

5. [Google Console を開く] をクリックします。

6. [別のアカウントを使用] をクリックし、このラボの認証情報をコピーしてプロンプトに貼り付けます。
   他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金の請求が発生したりします。

7. 利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします。

Google Cloud Shell の有効化

Google Cloud Shell は、開発ツールと一緒に読み込まれる仮想マシンです。5 GB の永続ホーム ディレクトリが用意されており、Google Cloud で稼働します。

Google Cloud Shell を使用すると、コマンドラインで Google Cloud リソースにアクセスできます。

1. Google Cloud コンソールで、右上のツールバーにある [Cloud Shell をアクティブにする] ボタンをクリックします。

   

2. [続行] をクリックします。

環境がプロビジョニングされ、接続されるまでしばらく待ちます。接続した時点で認証が完了しており、プロジェクトに各自のプロジェクト ID が設定されます。次に例を示します。

gcloud は Google Cloud のコマンドライン ツールです。このツールは、Cloud Shell にプリインストールされており、タブ補完がサポートされています。

• 次のコマンドを使用すると、有効なアカウント名を一覧表示できます。

gcloud auth list

出力:

Credentialed accounts: - @.com (active)

出力例:

Credentialed accounts: - google1623327_student@qwiklabs.net

• 次のコマンドを使用すると、プロジェクト ID を一覧表示できます。

gcloud config list project

出力:

[core] project =

出力例:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 注: gcloud ドキュメントの全文については、 gcloud CLI の概要ガイド をご覧ください。

タスク 1. 環境とプロジェクトを構成する

このタスクでは、環境変数を設定し、Cloud Shell 環境を構成します。

Cloud Shell 環境を構成する

1. Cloud Shell で次のコマンドを実行して、プロジェクト ID とリージョンの環境変数を設定します。

   PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) REGION={{{project_0.default_region|us-central1}}}

2. Cloud Shell でコンピューティング リージョンを設定します。

   gcloud config set compute/region $REGION

Google API を有効にする

• Cloud Run と、このラボの後半で使用する Google Translate API を使用するには、プロジェクトの関連 API を有効にします。

  gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com run.googleapis.com translate.googleapis.com

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Google API を有効にする

タスク 2. Docker を使用してアプリケーションをビルド、実行する

このタスクでは、pack コマンドライン ツールと Google Cloud の Buildpacks ビルダーを使用して、サンプル アプリケーションをビルドします。

アプリケーションを開発する

1. app ディレクトリを作成し、そのディレクトリに移動します。

   mkdir app && cd app

2. このラボのサンプル python アプリケーションを Cloud Storage からコピーし、アーカイブ ファイルからコンテンツを抽出します。

   gcloud storage cp gs://cloud-training/CBL513/sample-apps/sample-py-app.zip . && unzip sample-py-app

3. サンプル アプリケーションのファイルとソースコードを表示します。

   ls sample-py-app cat sample-py-app/main.py Python Buildpacks は、アプリケーションのデフォルトのコンテナ エントリ ポイントを生成しないため、Procfile を使用してアプリケーションの起動コマンドを構成します。

   このアプリケーションは Python で記述されており、アプリケーションに対するリクエストに応じて、サンプル ウェルカム メッセージを返します。

コンテナをビルドする

1. サンプル アプリケーションのディレクトリに移動します。

   cd sample-py-app

2. pack を実行して、コンテナをビルドします。

   pack build --builder=gcr.io/buildpacks/builder sample-py-app

   出力の一部は次のようになります。

   ... ... [exporter] Setting default process type 'web' [exporter] Saving sample-py-app... [exporter] *** Images (9f9f9a48fd46): [exporter] sample-py-app [exporter] Adding cache layer 'google.python.pip:pip' [exporter] Adding cache layer 'google.python.pip:pipcache' Successfully built image sample-py-app 注: pack を使用する場合、コンテナ イメージをビルドするために Dockerfile を記述して提供する必要はありません。

3. 次のコマンドを実行して、Cloud Shell ホストにダウンロードしてビルドしたイメージを表示します。

   docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE gcr.io/buildpacks/builder latest 514fb6f1bbfe 29 hours ago 804MB gcr.io/buildpacks/gcp/run v1 22db1b5e48e3 29 hours ago 177MB buildpacksio/lifecycle 0.16.0 67e021546a3f 43 years ago 30.5MB sample-py-app latest 9f9f9a48fd46 43 years ago 571MB

4. 次のコマンドを使用してコンテナをローカルの Docker で実行し、アプリケーションに PORT 環境変数を渡すとともに、ホストのポート 8080 をコンテナポートにバインドします。

   docker run -it -e PORT=8080 -p 8080:8080 -d sample-py-app アプリケーション コードは、環境変数で指定されたポート（この場合はポート 8080）をリッスンします。

5. curl コマンドを使用して、コンテナ化アプリケーションをテストします。

   curl http://localhost:8080/

   次のメッセージがレスポンスとして表示されます。

   Welcome to this sample app, built with Buildpacks.

タスク 3. アプリケーションをビルドし、Cloud Run で実行する

開発とデプロイのライフサイクルの次のステップとして、通常は、前のタスクでビルドしたコンテナ イメージを Artifact Registry に push し、そのイメージを Google Kubernetes Engine や Cloud Run などのコンテナベースの環境にデプロイします。

このタスクでは、サンプル アプリケーション コードを変更し、コンテナ化アプリケーションをビルドしてソースから直接 Cloud Run にデプロイします。

アプリケーション コードを変更する

サンプル アプリケーション コードを変更し、Google Translate API を使用して英語のテキストをスペイン語に翻訳します。

1. main.py ファイルを、vi や nano などの任意のエディタで編集します。Cloud Shell メニューから [エディタを開く] をクリックしてファイルを編集することもできます。

2. main.py ファイルの内容全体を以下のコードに置き換えます。

   from flask import Flask, request import google.auth from google.cloud import translate app = Flask(__name__) _, PROJECT_ID = google.auth.default() TRANSLATE = translate.TranslationServiceClient() PARENT = 'projects/{}'.format(PROJECT_ID) SOURCE, TARGET = ('en', 'English'), ('es', 'Spanish') @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def index(): # reset all variables text = translated = None if request.method == 'POST': text = request.get_json().get('text').strip() if text: data = { 'contents': [text], 'parent': PARENT, 'target_language_code': TARGET[0], } # handle older call for backwards-compatibility try: rsp = TRANSLATE.translate_text(request=data) except TypeError: rsp = TRANSLATE.translate_text(**data) translated = rsp.translations[0].translated_text # create context context = { 'trtext': translated } return context if __name__ == "__main__": # Dev only: run "python main.py" and open http://localhost:8080 import os app.run(host="localhost", port=int(os.environ.get('PORT', 8080)), debug=True) アプリケーション コードは、Google Translate API を使用して、JSON リクエストで渡された英語のテキストをスペイン語に翻訳します。

コンテナをビルドしてデプロイする

1. 以下のコマンドを実行して、コンテナをビルドし、Cloud Run にデプロイします。

   gcloud run deploy sample-py-app --source . --region=${REGION} --allow-unauthenticated allow-unauthenticated オプションを使用すると、認証なしでサービスにアクセスできます。

2. プロンプトが表示されたら「Y」と入力し、Artifact Registry に作成されるデフォルトのリポジトリを受け入れてコンテナ イメージを保存します。

3. コマンドが完了すると、sample-py-app という Cloud Run サービスが作成されます。

   コマンド出力は次のようになります。

   Building using Buildpacks and deploying container to Cloud Run service [sample-py-app] in project [qwiklabs-gcp-00-0d56d42aca1a] region [asia-east1] OK Building and deploying new service... Done. OK Creating Container Repository... OK Uploading sources... OK Building Container... Logs are available at [https://console.cloud.google.com/cloud-build/builds/8bea2ded-4745-41f9-a82d-128e409daa20?project=34240880885]. OK Creating Revision... OK Routing traffic... OK Setting IAM Policy... Done. Service [sample-py-app] revision [sample-py-app-00001-nec] has been deployed and is serving 100 percent of traffic. Service URL: https://sample-py-app-ulvp7xw3bq-de.a.run.app

Cloud Run サービスをテストする

1. 前の手順で作成した Cloud Run サービスの環境変数を設定します。

   SERVICE_URL=$(gcloud run services describe sample-py-app --region=${REGION} --format="value(status.url)"); echo $SERVICE_URL

2. curl コマンドを実行して、このサービスをテストします。

   curl $SERVICE_URL -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text" : "Welcome to this sample app, built with Google Cloud buildpacks."}'

   サービスにより翻訳されたテキストが返されます。

   {"trtext":"Bienvenido a esta aplicaci\u00f3n de muestra, creada con paquetes de compilaci\u00f3n de Google Cloud."}

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Cloud Run にアプリケーションをデプロイする

お疲れさまでした

このラボでは、pack コマンドを使ってアプリケーションをビルドし、Google Cloud の Buildpacks ビルダーでサンプル Python アプリケーションのコンテナ イメージを作成しました。まず、コンテナをローカルの Docker で実行、テストしてから、コンテナを再度ビルドして Cloud Run にデプロイしました。

次のステップと詳細情報

詳細については、以下のドキュメントをご覧ください。

• Google Cloud の Buildpacks
• Cloud Run

GKE、Anthos、Container-Optimized OS など、さまざまなコンテナ プラットフォーム向けの Google Cloud の Buildpacks についての詳細は、以下の GitHub リポジトリをご覧ください。

• Google Cloud の Buildpacks に関する GitHub リポジトリ

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