Budibase sur Cloud Run — Guide de lab

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

Budibase est une plateforme low-code open source permettant de créer des outils internes, des applications métier et des workflows à partir de vos données. L'image officielle est un conteneur tout-en-un qui regroupe CouchDB, MinIO et Redis aux côtés des composants apps/worker/proxy de Budibase ; ce module ne nécessite donc aucune base de données gérée externe. Ce lab vous fait parcourir tout le cycle de vie opérationnel du module Budibase on Cloud Run sur Google Cloud : le déployer, y accéder et le vérifier, l'exploiter au quotidien, l'observer, diagnostiquer les problèmes courants et le supprimer.

Le lab porte sur l'exploitation du module Cloud Run et de la plateforme Google Cloud, et non sur les fonctionnalités du produit Budibase. Pour la liste complète des services provisionnés et de chaque paramètre de configuration (organisés par groupe), consultez le Guide de configuration — ce lab ne reprend volontairement pas ce détail afin de rester exact dans la durée.

Objectifs

À la fin de ce lab, vous saurez :

Déployer le module depuis la plateforme RAD et repérer les ressources qu'il provisionne.
Accéder au service en cours d'exécution, le vérifier et créer le compte administrateur initial.
Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter les révisions, comprendre pourquoi la mise à l'échelle est fixée à une seule instance, mettre à jour la version et gérer les secrets.
Observer le service avec Cloud Logging et Cloud Monitoring.
Diagnostiquer et résoudre les problèmes de déploiement et d'exécution les plus courants, y compris une instabilité connue propre à la variante Cloud Run de ce module.
Démanteler proprement le déploiement.

Prérequis

Services_GCP (fournit le VPC, Artifact Registry et les comptes de service partagés dont dépend ce module). Vous n'avez pas besoin de le déployer vous-même au préalable : la plateforme détecte automatiquement s'il existe déjà dans le projet cible et, sinon, le provisionne avant ce module (voir la tâche 1).
Un projet Google Cloud avec la facturation activée.
gcloud CLI authentifié : gcloud auth login et gcloud auth application-default login.
Le rôle IAM Project Owner (ou équivalent) sur le projet.
Vous utilisez votre propre projet ? Avant le premier déploiement dans ce projet, la boîte de dialogue de confirmation du déploiement vous demande de prouver que vous le contrôlez (Get verification code, exécutez en tant que propriétaire (Owner) du projet les commandes affichées, puis Verify) et d'attribuer le rôle Owner au compte de service de déploiement RAD. Un projet que RAD crée pour vous n'exige ni l'un ni l'autre.
Le mode avancé pour les modifications ultérieures. Le formulaire de création ne demande que la première page de paramètres (et, dans un projet que RAD crée pour vous, guère plus que le nom du tenant et la région). Tous les autres paramètres du Guide de configuration — y compris les paramètres de mise à l'échelle et de version des tâches du jour 2 — se modifient ensuite avec Update sur la page du déploiement, après avoir coché Enable advanced mode, ce qui exige un solde de crédits couvrant le coût de build estimé de la mise à jour (les mises à jour n'entraînent jamais de frais de module). Dans un environnement de lab, seul un administrateur peut utiliser le mode avancé.
Un accès à la plateforme RAD avec l'autorisation de déployer des modules dans le projet.

Définissez une fois ces variables shell ; chaque tâche ci-dessous les réutilise :

export PROJECT="<your-gcp-project-id>"
export REGION="us-central1"          # the region you deploy into

Tâche 1 — Déployer le module [Automatisé]

Dans la plateforme RAD, ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules, puis ouvrez Budibase (Cloud Run) dans la liste Platform Modules, choisissez Configuration Form sous How would you like to configure this deployment? (le formulaire s'ouvre sur le Conversational Assistant si vous détenez des crédits achetés ou si vous êtes partenaire ou administrateur), définissez project_id et passez en revue les paramètres. Ne configurez que ce dont vous avez besoin — le Guide de configuration documente chaque paramètre par groupe, avec ses valeurs par défaut. Cliquez sur Deploy Module, examinez le coût estimé dans la boîte de dialogue Deployment Confirmation lorsqu'elle apparaît et cliquez sur Submit (si la boîte de dialogue ajoute ensuite une étape de confirmation, comme la vérification d'un projet que vous apportez, effectuez-la et cliquez sur Confirm), ce qui ouvre la page d'état du déploiement avec les journaux en temps réel.
La plateforme construit une image d'encapsulation minimale (FROM budibase/budibase) et la copie dans Artifact Registry, puis provisionne le service Cloud Run (une seule instance, 4000m de CPU / 8Gi de mémoire par défaut), un bucket de données Cloud Storage et sept secrets d'identifiants internes dans Secret Manager (INTERNAL_API_KEY, JWT_SECRET, MINIO_ACCESS_KEY, MINIO_SECRET_KEY, API_ENCRYPTION_KEY, REDIS_PASSWORD, COUCH_DB_PASSWORD). Il n'y a aucune instance Cloud SQL ni job d'initialisation de base de données — Budibase provisionne lui-même ses CouchDB et MinIO intégrés au premier démarrage. Un premier déploiement prend environ 10–20 minutes, essentiellement consacrées au build de l'image de conteneur.

Une fois l'opération terminée, repérez la ressource à l'aide d'un filtre indépendant des noms (pour que la commande fonctionne quel que soit le suffixe du déploiement) :

SERVICE=$(gcloud run services list --project="$PROJECT" --region="$REGION" \
  --filter="metadata.name~budibase" --format="value(metadata.name)" --limit=1)
SERVICE_URL=$(gcloud run services describe "$SERVICE" \
  --project="$PROJECT" --region="$REGION" --format="value(status.url)")
echo "Service: $SERVICE"
echo "URL:     $SERVICE_URL"

Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]

La sonde de démarrage (startup probe) est une sonde TCP sur le port 80 (nginx ouvre le port en quelques secondes, mais renvoie 502 jusqu'à ce que les services amont CouchDB/MinIO/application intégrés aient fini de démarrer) et accorde jusqu'à environ 10 minutes au premier démarrage. Les sondes de vivacité et de disponibilité (liveness et readiness) sont des sondes HTTP sur la racine non authentifiée /, avec un délai initial de 240 secondes pour couvrir la période qui suit le démarrage. Laissez à la première révision toute cette fenêtre avant de conclure qu'elle est en mauvaise santé :
```
curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}\n' "$SERVICE_URL/"   # expect 200 once fully booted
```
Ouvrez $SERVICE_URL dans un navigateur. Budibase auto-hébergé est livré sans compte administrateur par défaut — l'écran de configuration vous invite à créer l'administrateur initial (e-mail + mot de passe). Faites-le immédiatement après le déploiement ; tant qu'aucun administrateur n'a été créé, toute personne qui atteint l'URL peut s'approprier l'instance.
N'oubliez pas que sur Cloud Run, tout l'état de Budibase (documents CouchDB + objets MinIO) réside dans le répertoire éphémère /data du conteneur — il n'y a pas de disque local durable. Un redémarrage ou une nouvelle révision fait perdre tout ce que vous créez dans ce lab. Considérez ce déploiement comme réservé à la démonstration et à l'évaluation ; utilisez la variante GKE pour tout ce que vous devez conserver.

Tâche 3 — Exploiter et maintenir en service (jour 2) [Manuel]

Inspectez le service et ses révisions (chaque déploiement crée une révision immuable ; le trafic bascule vers la plus récente qui est saine) :

gcloud run services describe "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION"
gcloud run revisions list --service="$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION"

Ne modifiez pas la mise à l'échelle. min_instance_count = max_instance_count = 1 est une exigence stricte, et non un point de départ — le conteneur tout-en-un conserve tout son état localement ; une deuxième instance ne partagerait donc pas le stockage de données (split-brain) et la mise à l'échelle à zéro le ferait disparaître entièrement. Ne touchez pas à ces deux paramètres.
Mettez à jour la version de l'application en modifiant application_version dans la plateforme RAD et en l'appliquant via Update ; cela reconstruit l'image d'encapsulation minimale (épinglée via l'ARG de build BUDIBASE_VERSION) et déploie une nouvelle révision. Ne touchez jamais aux sept secrets générés automatiquement à cette occasion — voir l'étape 4.
Gérez les secrets — listez-les, mais n'en faites jamais tourner aucun après le premier démarrage ; les données de /data sont chiffrées avec ces valeurs exactes et deviennent illisibles si l'une d'elles change :
```
gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~budibase"
```
Bucket Cloud Storage — un bucket de données est provisionné pour l'intégration de stockage au niveau de la fondation, mais le stockage des ressources et pièces jointes propre à Budibase est le MinIO intégré sur /data, et non ce bucket :
```
gcloud storage ls gs://$(gcloud storage buckets list --project="$PROJECT" \
  --filter="name~budibase" --format="value(name)" --limit=1)
```

Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

Journaux — depuis la CLI ou l'explorateur de journaux (Logs Explorer) :
```
gcloud run services logs read "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION" --limit=50
```
Filtre du Logs Explorer : resource.type="cloud_run_revision" AND resource.labels.service_name="<service>".
Surveillance — ouvrez le tableau de bord Cloud Run du service et examinez le nombre d'instances (il doit rester stable à exactement une), la latence des requêtes et l'utilisation du CPU et de la mémoire. cpu_always_allocated = true maintient un vCPU complet facturé en continu afin que les processus d'arrière-plan CouchDB/MinIO/Redis intégrés continuent de tourner entre les requêtes — c'est attendu, et non une fuite. Si un test de disponibilité (uptime check) est activé, vérifiez qu'il est au vert sous Monitoring → Uptime checks.

Tâche 5 — Dépanner et déboguer [Manuel]

Des techniques durables pour les modes de défaillance que vous rencontrerez le plus probablement. Il s'agit de diagnostics au niveau de la plateforme, qui ne changent pas d'une version de Budibase à l'autre.

Révision en mauvaise santé / le service ne répond pas : inspectez la dernière révision et ses journaux. N'oubliez pas que la sonde de démarrage est TCP (elle ne vérifie que l'écoute du port) — un HTTP 502 sur / pendant plusieurs minutes après le passage de la révision à l'état Ready est attendu tant que les services amont CouchDB/MinIO/application intégrés n'ont pas fini de démarrer.
```
gcloud run revisions list --service="$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION"
gcloud run services logs read "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION" --limit=100
```
Instance qui redémarre environ toutes les 60 secondes : le tableau Configuration Pitfalls du Guide de configuration documente précisément ce symptôme comme une boucle de dépassement de mémoire lorsque la mémoire de container_resources est inférieure à la valeur par défaut de 8Gi — le répertoire inscriptible /data (état CouchDB/MinIO/Redis) est en mémoire sur Cloud Run gen2 et compte dans la limite de mémoire ; avec 4Gi, le service boucle donc sur des erreurs OOM. Vérifiez d'abord que la limite de mémoire déployée est d'au moins 8Gi.
Problème connu non résolu — instabilité même avec le dimensionnement documenté de 8Gi/4vCPU : en pratique, on a observé que la variante Cloud Run de ce module continue de relancer une nouvelle instance environ toutes les 60 secondes, sans aucune sortie stdout/stderr du conteneur, même avec la valeur par défaut (et documentée comme suffisante) de 8Gi de mémoire / 4 vCPU, bien au-delà de toute fenêtre de patience raisonnable des sondes. Il s'agit actuellement d'un problème non résolu du chemin Cloud Run, distinct de la boucle OOM due au manque de mémoire documentée ci-dessus. Conformément aux indications du module lui-même, selon lesquelles Cloud Run est « éphémère / réservé à la démonstration » pour Budibase, ne vous fiez pas à cette variante au-delà d'une évaluation rapide — si vous constatez des relances d'instance persistantes et silencieuses après avoir confirmé le dimensionnement de 8Gi/4vCPU, considérez qu'il s'agit de ce problème connu plutôt que d'une erreur de configuration, et préférez la variante GKE.
Pas d'administrateur / instance non revendiquée : si vous n'avez pas créé le compte administrateur immédiatement après le premier accès, toute personne qui atteint l'URL peut encore s'approprier l'instance — vérifiez qu'aucun compte administrateur inattendu n'existe déjà.
Échec du build de l'image : consultez l'historique Cloud Build pour lire le journal du build en échec (le build produit l'image d'encapsulation minimale FROM budibase/budibase:<version>).
Erreurs 403 / d'autorisation : vérifiez les rôles IAM du compte de service d'exécution.

Consultez la section Configuration Pitfalls du Guide de configuration pour les pièges propres à chaque paramètre (y compris la règle essentielle de ne jamais faire tourner l'un des sept identifiants internes générés automatiquement après le premier démarrage).

Tâche 6 — Démanteler [Automatisé]

Sur la page Deployments, ouvrez le déploiement et cliquez sur l'icône Trash (Delete). Delete exécute terraform destroy et est irréversible (l'enregistrement du déploiement est conservé pour l'historique). Si un déploiement est bloqué et que la plateforme RAD ne peut plus le gérer (par exemple après des modifications manuelles en conflit avec l'état Terraform), utilisez plutôt Purge (depuis la même boîte de dialogue Delete) — cette action retire le déploiement des enregistrements de RAD sans détruire les ressources cloud (RAD oublie le déploiement). La suppression retire tout ce que le module a créé — le service Cloud Run, les secrets Secret Manager, le bucket GCS et les images Artifact Registry (et, avec eux, les données éphémères CouchDB/MinIO, qui n'ont de toute façon jamais été durables). Les ressources appartenant à Services_GCP (le VPC, le registre partagé) sont gérées séparément et ne sont pas supprimées ici.

Récapitulatif

Tâche	Type	Résultat
1 — Déployer	Automatisé	Le module construit une image d'encapsulation minimale et provisionne Cloud Run (une seule instance, 8Gi/4vCPU), un bucket GCS et sept secrets d'identifiants internes — pas de Cloud SQL
2 — Accéder et vérifier	Manuel	La sonde de démarrage TCP réussit ; HTTP `/` renvoie 200 ; création du compte administrateur initial dans l'interface
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter les révisions, maintenir la mise à l'échelle fixée à 1/1, mettre à jour la version, gérer les secrets (ne jamais les faire tourner)
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; examiner les métriques Cloud Monitoring et le test de disponibilité
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de révision/sonde, la boucle OOM documentée due au manque de mémoire et le problème connu non résolu de relance d'instances sur cette variante
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module (les données éphémères de l'application sont perdues dans tous les cas)

Need RAD to do something it does not do yet? Request it on the roadmap, or vote on what is already there.

By Dr Shiyghan Emmanuel Navti · Google Cloud certified: ACE · PCA · PCD · PDE · PSE · CDL

Vue d'ensemble​

Objectifs​

Prérequis​

Tâche 1 — Déployer le module [Automatisé]​

Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]​

Tâche 3 — Exploiter et maintenir en service (jour 2) [Manuel]​

Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]​

Tâche 5 — Dépanner et déboguer [Manuel]​

Tâche 6 — Démanteler [Automatisé]​

Récapitulatif​