Cloudreve sur Cloud Run — Guide de lab

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

Cloudreve est une plateforme open source et auto-hébergée de stockage cloud et de partage de fichiers, écrite en Go, dotée d'une interface web pour téléverser, organiser, prévisualiser et partager des fichiers. Ce lab vous guide à travers le cycle de vie opérationnel complet du module Cloudreve 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 démanteler.

Le lab porte sur l'exploitation du module Cloud Run et de la plateforme Google Cloud, et non sur les fonctionnalités du produit Cloudreve. 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 le temps.

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 et le vérifier, y compris récupérer le mot de passe administrateur du premier démarrage dans Cloud Logging.
Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter, mettre à l'échelle (ou plutôt comprendre pourquoi ne pas le faire), mettre à jour et gérer le volume de données monté via GCS FUSE.
Observer le service avec Cloud Logging et Cloud Monitoring.
Diagnostiquer et résoudre les problèmes de déploiement et d'exécution les plus courants.
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 apportez 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 les commandes affichées en tant que propriétaire (Owner) du projet, puis Verify) et d'attribuer le rôle Owner au compte de service de déploiement RAD. Un projet que RAD crée pour vous ne nécessite ni l'un ni l'autre.
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.
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 Cloudreve (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, vérifiez 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 provisionne le service Cloud Run, un bucket Cloud Storage (monté automatiquement comme volume GCS FUSE sur /cloudreve — c'est le seul mécanisme de persistance sur Cloud Run, puisque Cloudreve y stocke sa base de données SQLite intégrée et les fichiers téléversés), et construit l'image de conteneur personnalisée (un Dockerfile multi-étapes qui déplace le binaire cloudreve vers /usr/local/bin/cloudreve afin que le montage FUSE ne puisse pas le masquer). Aucune instance Cloud SQL ni aucun secret Secret Manager n'est créé pour ce module — Cloudreve génère lui-même son mot de passe administrateur au premier démarrage. Les premiers déploiements prennent généralement 10–20 minutes (essentiellement pour le build de l'image).

Une fois terminé, repérez la ressource avec un filtre indépendant du nom (afin que les commandes fonctionnent quel que soit le suffixe du déploiement) :

SERVICE=$(gcloud run services list --project="$PROJECT" --region="$REGION" \
  --filter="metadata.name~cloudreve" --format="value(metadata.name)" --limit=1)
SERVICE_URL=$(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]

Vérifiez que le service est opérationnel. Cloudreve n'a pas de point de terminaison de santé dédié — ses propres sondes de démarrage et de vivacité ciblent /, qui renvoie HTTP 200 dès que le binaire Go sert les requêtes :
```
curl -sI "$SERVICE_URL"   # expect HTTP/2 200
```
Récupérez le mot de passe administrateur du premier démarrage. Cloudreve génère lui-même son compte administrateur initial et son mot de passe au premier démarrage et affiche le mot de passe sur la sortie standard du conteneur — il n'existe aucun secret Secret Manager où le lire, et il n'est journalisé qu'une seule fois. Récupérez-le immédiatement :
```
gcloud run services logs read "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION" --limit=200 \
  | grep -i "admin\|password"
```
Si le tampon de journaux l'a déjà dépassé, il n'existe aucun autre moyen de le récupérer depuis l'extérieur du conteneur — vous devrez réinitialiser le compte par le mécanisme que Cloudreve lui-même propose pour cette version.
Ouvrez $SERVICE_URL dans un navigateur et connectez-vous avec le compte administrateur et le mot de passe récupéré ci-dessus. Changez immédiatement le mot de passe dans les paramètres du compte de l'interface web, car celui qui a été généré n'a jamais existé que dans une ligne de journal.

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 en bonne santé) :

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

Ne dépassez pas une instance. min_instance_count = max_instance_count = 1 par défaut, et c'est intentionnel : Cloudreve n'a pas de mode multi-nœud/cluster vérifié, et le fichier SQLite intégré monté via GCS FUSE n'est pas protégé contre les écritures concurrentes. Augmenter max_instance_count risque de corrompre la base de données, au lieu d'ajouter simplement de la capacité — conservez la valeur par défaut de la plateforme.
Mettez à jour la version de l'application en modifiant le paramètre de version dans la plateforme RAD et en l'appliquant via Update. Le Dockerfile fixe application_version = "latest" sur une version vérifiée précise (3.8.3) au moyen d'un ARG de build propre à l'application, CLOUDREVE_VERSION, de sorte qu'un nouveau build reproduit une image éprouvée au lieu de suivre un tag amont non testé.
Inspectez le volume de données (le bucket GCS derrière /cloudreve) :
```
gcloud storage buckets list --project="$PROJECT" --filter="name~storage"
gcloud storage ls gs://<data-bucket>/
```
Il n'existe pas d'équivalent gcloud run à un shell exec pour Cloud Run ; l'inspection directe du fichier SQLite monté doit donc passer par le bucket GCS lui-même (ou par un job ponctuel) plutôt que par une session interactive.
Gérez les jobs (présents uniquement si vous avez fourni les vôtres — Cloudreve n'injecte aucun job d'initialisation de base de données par défaut, puisqu'il n'a pas de base de données externe) :
```
gcloud run jobs list --project="$PROJECT" --region="$REGION"
```

Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

Journaux — depuis la CLI ou l'explorateur de journaux (Logs Explorer). C'est aussi là qu'apparaît le mot de passe administrateur du premier démarrage ; il est donc utile de connaître le filtre, même après la configuration initiale :
```
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 de requêtes, la latence des requêtes (P50/P95/P99), le nombre d'instances (qui doit rester exactement à 1) et l'utilisation du CPU et de la mémoire — la mémoire mérite d'être surveillée lors de transferts de fichiers importants. Un test de disponibilité peut être activé via uptime_check_config (désactivé par défaut) ; s'il est activé, vérifiez qu'il est au vert dans Monitoring → Uptime checks.

Tâche 5 — Dépanner et déboguer [Manuel]

Des techniques durables pour les modes de défaillance que vous rencontrerez le plus probablement. Ce sont des diagnostics au niveau de la plateforme, qui ne changent pas avec les versions de Cloudreve.

Révision en mauvaise santé / boucle de plantage avec exec ./cloudreve: no such file or directory : c'est le mode de défaillance par masquage de volume que le Dockerfile du module est conçu pour éviter (binaire déplacé vers /usr/local/bin/cloudreve, hors du montage FUSE sur /cloudreve). Si vous le rencontrez, quelque chose a annulé cette modification du Dockerfile — vérifiez modules/Cloudreve_Common/scripts/Dockerfile et relancez le build :
```
gcloud run services logs read "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION" --limit=100
tofu taint 'module.app_cloudrun.module.app_build.null_resource.build_and_push_application_image[0]'
```
Connexion impossible / mot de passe administrateur perdu : le mot de passe n'est affiché dans les journaux du conteneur qu'une seule fois, au premier démarrage, et n'est jamais stocké dans Secret Manager. Recherchez dans l'historique récent (pas seulement les 200 dernières lignes) si la capture initiale a été manquée :
```
gcloud logging read 'resource.type="cloud_run_revision"' --project="$PROJECT" --freshness=7d --limit=1000 \
  | grep -i "admin\|password"
```
La révision ne devient pas Ready : la sonde de démarrage est un HTTP GET / avec failure_threshold = 10 (jusqu'à ~100 secondes) — un échec au-delà de ce délai signifie généralement que le montage GCS FUSE ne s'est pas attaché ou que le binaire lui-même n'a pas démarré ; vérifiez que execution_environment = gen2 est défini (requis pour GCS Fuse) et examinez les journaux de la révision.
Les données semblent réinitialisées après un redéploiement : vérifiez que le bucket storage existe toujours et qu'il est toujours monté sur /cloudreve — create_cloud_storage doit rester à true, et le nom du bucket doit correspondre à celui que la fondation a réellement créé.
Erreurs 403 / d'autorisation : vérifiez les rôles IAM du compte de service d'exécution sur le bucket storage.

Consultez la section Configuration Pitfalls & Sensible Defaults du Guide de configuration pour les pièges propres à chaque paramètre (notamment pourquoi max_instance_count doit rester à 1 et pourquoi container_port ne doit jamais être modifié).

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) — cela supprime le déploiement des enregistrements de RAD sans détruire les ressources cloud (RAD oublie le déploiement). Cette opération supprime tout ce que le module a créé — le service Cloud Run, le bucket de données GCS FUSE (et tout ce qui y est stocké, y compris la base de données SQLite intégrée et tous les fichiers téléversés) et les images Artifact Registry. Les ressources détenues par 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 provisionne Cloud Run, un bucket de données monté via GCS FUSE, et construit l'image personnalisée (ni base de données, ni secrets)
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Le contrôle de santé réussit ; récupérez le mot de passe administrateur du premier démarrage dans Cloud Logging et connectez-vous
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter les révisions, rester sur une seule instance, mettre à jour la version, inspecter le bucket de données
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging (y compris pour le mot de passe administrateur) ; examiner les métriques Cloud Monitoring
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de masquage de volume, de mot de passe perdu, de sonde et d'autorisation
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime le service, le bucket de données et les images

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​