GCP 云函数配置文件

Question

假设我想创建一个简单的云函数来运行 python 脚本，其中 main.py 位于通过 Cloud Source Repositories 镜像的 github 存储库中。我的问题是，如果我需要引用我不想添加到存储库中的信息 - 还有其他方法可以访问该信息吗？例如，假设我想要一个config.py，我在main.py 中引用了它。是否可以在 GCP 中的某处保存和引用config.py？ （例如存储）？

谢谢！

Answer 1

想到的另一个答案是使用 GCP 的 Runtime Configurator。这是 Google Cloud Platform 中的一个 API，可让您存储要在 GCE 资源中使用的信息，例如云功能。请注意，正如我们所说，此功能仍处于测试阶段！这是一个小演示：

创建您的项目配置：

gcloud beta runtime-config configs create my-project-config

在你的项目配置中设置一个变量：

gcloud beta runtime-config configs variables set --config-name my-project-config --is-text my-variable "hello world"

运行云功能的服务账号需要以下权限：

runtimeconfig.configs.get
runtimeconfig.variables.list

在云函数中使用该变量（Python）：

from google.cloud import runtimeconfig

client = runtimeconfig.Client()
config = client.config('my-config')

print(config.get_variable('variable-name'))
# <Variable: my-config, variable-name>

print(config.get_variable('does-not-exist'))
# None

Answer 2

您可能想要的是Environment Variables for Cloud Functions，甚至可能是Secrets in Cloud Functions。

除此之外，Cloud Functions 是完全无状态的，因此您需要连接到一些外部数据存储（例如数据库）来加载私有配置。

Answer 3

查看 Cloud Build 中的变量替换，其中“构建触发器”将包含非存储库值，这些值将在“构建步骤”中作为环境变量插入到您的 Cloud Function 函数中。

• https://cloud.google.com/cloud-build/docs/configuring-builds/substitute-variable-values
• https://cloud.google.com/functions/docs/env-var

Answer 4

除了其他答案之外，我们还使用了一些不同的方法。它归结为拥有一个包含所有云函数 Python 代码的公共存储库。我们有另一个仅包含配置的私有存储库，例如 config.py。让我们以此为例进行描述：

1. 创建2个仓库，例如：

   github.com/organization/cloud-function (public)
   github.com/organization/config         (private)
   

2. 在config 存储库上设置 cloudbuild 触发器，并在cloud-function 存储库上设置 cloudbuild 触发器以触发在配置存储库上的构建。 Here 是一些关于创建 cloudbuild 触发器的文档。

1. 在最后一步中，一切都融合在一起。请记住，您的配置是私有的，因此其他任何人都无法访问。每次有人将更改推送到其中一个存储库时，它都应该触发您的私有存储库中的 cloudbuild.yaml。 cloudbuild.yaml 看起来像这样：

   ---
   timeout: 1800s
   steps:
     # Clone public repo
     - name: 'gcr.io/cloud-builders/git'
       args:
         - 'clone'
         - 'https://github.com/organization/cloud-function.git'
   
     # Copy config
     - name: 'gcr.io/cloud-builders/gcloud'
       entrypoint: 'bash'
       args:
         - '-c'
         - |
           cp config.py cloud-function/
   
     # Deploy cloud-function
     - name: 'gcr.io/cloud-builders/gcloud'
       dir: 'cloud-function'
       entrypoint: 'bash'
       args:
         - '-c'
         - |
           gcloud functions deploy ...
   

2. 此外，您可以在 config.py 中放置对 Google Secret Manager 机密的引用 (secret_id)。您还可以使用--env-vars-file，其实际文件存储在私有存储库中。另一个好处是你可以在你的私有仓库中拥有代表 $BRANCH_NAME 或 $PROJECT_ID 的目录，这使得创建多个环境（测试、开发、生产等）变得容易。这样，您可以确保将环境的正确配置注入到云功能中。我们使用如下：

   my-dev-gcp-project > build trigger on development branch
   my-prd-gcp-project > build trigger on production branch
   

   在 cloudbuild.yaml 中，我们使用 ${BRANCH_NAME} 克隆公共仓库 并从名为的源目录复制配置 ${PROJECT_ID}/config.py。有了这个设置，你就有了清晰的分离 在开发和生产配置和代码之间。