Google Cloud Run

Présentation

Google Cloud Run est une plateforme sans serveur entièrement gérée qui permet de déployer et de faire évoluer des applications basées sur des conteneurs. La surveillance et la collecte de logs Cloud Run est assurée par Datadog via l’intégration GCP. Datadog fournit également une solution (actuellement en bêta publique) visant à instrumenter vos application Cloud Run avec un Agent spécialement conçu pour activer le tracing, les métriques custom et la collecte directe de logs.

Tracing et métriques custom

Générer le build de votre conteneur

Si la création du build de votre application repose sur un Dockerfile, procédez comme suit :

1. Instrumentez votre application avec une bibliothèque de tracing Datadog prise en charge.

2. Utilisez l’instruction COPY pour copier le binaire serverless-init Datadog dans votre image Docker :

3. Utilisez l’instruction ENTRYPOINT pour exécuter le binaire serverless-init au moment de l’initialisation de votre conteneur Docker.

4. Utilisez l’instruction CMD pour exécuter votre application existante ainsi que les autres commandes requises en tant qu’arguments.

Les exemples suivants illustrent ces trois étapes. Vous devrez potentiellement les modifier afin de les adapter à la configuration existante de votre Dockerfile.

COPY --from=datadog/serverless-init:beta4 /datadog-init /app/datadog-init
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["/chemin/vers/votre-binaire-go"] (modifier cette ligne en fonction de vos besoins)

COPY --from=datadog/serverless-init:beta4 /datadog-init /app/datadog-init
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["ddtrace-run", "python", "app.py"] (modifier cette ligne en fonction de vos besoins)

COPY --from=datadog/serverless-init:beta4 /datadog-init /app/datadog-init
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["/nodejs/bin/node", "/chemin/vers/votre/app.js"] (modifier cette ligne en fonction de vos besoins)

COPY --from=datadog/serverless-init:beta4 /datadog-init /app/datadog-init
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["./mvnw", "spring-boot:run"] (modifier cette ligne en fonction de vos besoins)

COPY --from=datadog/serverless-init:beta4 /datadog-init /app/datadog-init
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["dotnet", "helloworld.dll"] (modifier cette ligne en fonction de vos besoins)

COPY --from=datadog/serverless-init:beta4 /datadog-init /app/datadog-init
ENTRYPOINT ["/app/datadog-init"]
CMD ["rails", "server", "-b", "0.0.0.0"] (modifier cette ligne en fonction de vos besoins)

Dépannage

Pour que cette intégration fonctionne, votre runtime doit disposer d’une implémentation SSL complète. Si vous utilisez une image légère pour Node, vous devrez peut-être ajouter la commande suivante à votre Dockerfile afin d’inclure des certificats.

RUN apt-get update && apt-get install -y ca-certificates

Créer le build avec le buildpack Datadog

1. Exécutez ce qui suit pour créer le build de votre application :

   pack build --builder=gcr.io/buildpacks/builder \
   --buildpack from=builder \
   --buildpack datadog/serverless-buildpack:latest \
   gcr.io/YOUR_PROJECT/YOUR_APP_NAME
   

   Remarque : ce code n’est pas compatible avec Alpine.

2. Transmettez votre image à GCP :

   docker push gcr.io/YOUR_PROJECT/YOUR_APP_NAME
   

Effectuer le déploiement sur Cloud Run

Les instructions ci-dessous permettent de déployer un service Cloud Run à l’aide des outils GCP standard. Si vous disposez d’autres systèmes pour la gestion des images de conteneur, des secrets ou des déploiements, vous êtes libre de les utiliser.

3. Exécutez la commande suivante pour transmettre votre build à GCP.

   gcloud builds submit --tag gcr.io/YOUR_PROJECT/YOUR_APP_NAME
   

4. Créez un secret à partir de votre clé d’API Datadog. Depuis votre console GCP, accédez à Secret Manager et cliquez sur Créer un secret.

   Définissez un nom (comme datadog-api-key) dans le champ Nom. Collez ensuite votre clé d’API Datadog dans le champ Valeur du secret.

5. Déployez votre service. Depuis votre console GCP, accédez à Cloud Run et cliquez sur Créer un service.

   Sélectionnez Déployer une révision à partir d’une image de conteneur existante. Choisissez l’image que vous venez de créer.

   Sélectionnez votre méthode d’authentification.

   Pointez vers le secret que vous venez de créer. Accédez à la section Conteneur, variables et secrets, connexions, sécurité et sélectionnez l’onglet Variable et secrets.

   Sous Secrets, cliquez sur Référencer un Secret et choisissez le secret que vous avez créé à partir de votre clé d’API Datadog. Vous devrez peut-être autoriser votre utilisateur à accéder au secret.

   Sous Méthode de référence, sélectionnez Exposée sous forme de variable d’environnement.

   Dans la section Variables d’environnement, vérifiez que le nom est défini sur DD_API_KEY.

Métriques custom

Vous pouvez envoyer des métriques custom à l’aide d’un client DogStatsD.

Remarque : seules les métriques de type DISTRIBUTION doivent être utilisées.

Options et configurations avancées

Variables d’environnement

Collecte de logs

Vous pouvez vous servir de l’intégration GCP pour recueillir des logs. Il est également possible de définir la variable d’environnement DD_LOGS_ENABLED sur true pour recueillir les logs d’application via l’Agent.

Pour aller plus loin

Documentation, liens et articles supplémentaires utiles:

Recueillir des traces, logs et métriques custom à partir de services GCRGITHUB