CloudRunとサーバレスについて

CloudRun

サーバレス

メリット

  • アプリケーション開発に集
  • 他のサービスに提供してもらえる

デメリット

  • 制限がある　ランタイムの成約　言語やCPU、同時実行、タイムアウト

コンテナとDocker

コンテナ型と仮想型

  • ホスト型　ハイパーバイザ
  • ドッカー（コンテナ）

従来の形とコンテナ

  • 従来はゲストOSの上に経った。コンテナは、GesutOSが扶養で、Dockerエンジン上にアプリケーションを建てる

Docker用語

  • Dockerイメージ：設計図
  • コンテナ　Dockerイメージを元に起動するプロセスの実態
  • DockerfileDockerイメージの内容を定義したもの
  • ドッカーのイメージ。DockerHubとContainerRepository（GCP)

Dockerのメリット

  • Build push/pull rmi（イメージ削除） run start/stop rm（コンテナ削除）
  • Dockerのメリット。軽い。高い柔軟性・だれでもどこでも・スケールできる

CloudRun特徴

  • HTTPリクエストを処理するステートレスなコンテナを実行できる
  • イメージを作ってデプロイするだけ。エンドポイント完備
  • サーバの管理が不要
  • 素早くオートスケール
  • 負荷に応じて０からNインスタンス
  • コンテナ実行なので言語フリー①
  • 複数の機能・処理をまとめて提供できる（複数のリクエスト処理を実行できる）②
  • ①と②がCloudFunctionにはない

制限

  • １vCPU
  • ⑮分
  • 最大メモリ２GB

ClouｄRun用語

  • サービス　メインのリソース
  • リビジョン　サービスにデプロイすると自動で増えていく
  • インスタンス　リクエストを受けtら実際に起動するコンテナ

質門

  • OSとかはどこで設定するの？←DockerFileの中に記載されている

DockerFileは大体こんな感じ

  • FROM python:3.7-alpine
  • WORKDIR /app
  • COPY . .
  • RUN pip install flask
  • CMD ["python", "main.py"]

Docker imagesについて

  • DockerImagesにはベースイメージもできてる

CloudRun Deploy

  • デプロイ時 --Platform managedがいる
  • デプロイ時 -betaと付ける必要がある

CloudRunとGKEの使い所は

  • CloudRunは最大スペックメモリ２GB等が決まっているのでそこで満足できるサービスに限りが有る