Grafana sur Cloud Run — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

Grafana est une plateforme open source d'observabilité et d'analyse qui fournit des tableaux de bord unifiés, des alertes et des visualisations pour les métriques, journaux et traces issus d'un large éventail de sources de données. Ce lab vous guide à travers le cycle de vie opérationnel complet du module Grafana 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 Grafana. 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.
• Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter, mettre à l'échelle, mettre à jour, et gérer les secrets et les sauvegardes.
• 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, Cloud SQL, 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

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Tâche 1 — Déployer le module [Automatisé]

1. Ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules dans la barre de navigation supérieure de la plateforme RAD, ouvrez Grafana (Cloud Run) dans la liste Platform Modules pour lancer la configuration, 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.

2. La plateforme provisionne le service Cloud Run, une base de données Cloud SQL (PostgreSQL 15) avec ses secrets Secret Manager, un bucket GCS grafana-data, construit l'image du conteneur et démarre le service. Grafana migre automatiquement son schéma au premier démarrage — aucun job distinct d'initialisation de la base de données n'est nécessaire. Les premiers déploiements prennent environ 20–35 minutes (la création de Cloud SQL domine).

3. Une fois terminé, repérez les ressources avec des filtres indépendants du nom (afin que les commandes fonctionnent quel que soit le suffixe du déploiement) :

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

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Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]

1. Vérifiez que le service est en bonne santé et connecté à sa base de données :

   curl -s "$SERVICE_URL/api/health"   # expect {"commit":"...","database":"ok","version":"..."}

2. Grafana ne génère pas automatiquement de mot de passe administrateur. Si vous en avez injecté un via secret_environment_variables lors du déploiement, récupérez-le maintenant :

   ADMIN_SECRET=$(gcloud secrets list --project="$PROJECT" \
     --filter="name~grafana-admin-password" --format="value(name)" --limit=1)
   gcloud secrets versions access latest --secret="$ADMIN_SECRET" --project="$PROJECT"

   Si aucun mot de passe personnalisé n'a été défini, Grafana utilise par défaut admin / admin — changez-le immédiatement après la première connexion. Connectez-vous sur ${SERVICE_URL}.

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

1. 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"

2. Mettez à l'échelle en modifiant les paramètres d'instances min/max et en cliquant sur Update sur la page de détails du déploiement — le module gère la spécification du service ; la mise à l'échelle est donc une modification de configuration, et non une modification manuelle avec gcloud (une modification manuelle serait annulée lors du prochain apply).

3. Mettez à jour la version de l'application en modifiant le paramètre de version via Update sur la page de détails du déploiement ; une nouvelle image est construite et une nouvelle révision est déployée.

4. Gérez les secrets et le stockage :

   gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~grafana"
   gcloud storage buckets list --project="$PROJECT" --filter="name~grafana"
   gcloud run jobs list --project="$PROJECT" --region="$REGION"   # scheduled backup jobs

5. Ouvrez une session de base de données pour l'inspection ou la maintenance :

   INSTANCE=$(gcloud sql instances list --project="$PROJECT" --format="value(name)" --limit=1)
   # Role and database are tenant-prefixed (e.g. grafanademo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^grafana" --limit=1)
   gcloud sql connect "$INSTANCE" --user="$DB_USER" --project="$PROJECT"

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Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

1. 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>".

2. 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 (comportement de mise à l'échelle) et l'utilisation du CPU et de la mémoire. Le module provisionne également un test de disponibilité ciblant /api/health ; vérifiez qu'il est au vert dans Monitoring → Uptime checks, et consultez Alerting → Policies.

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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 Grafana.

• Révision en mauvaise santé / le service ne répond pas : inspectez la dernière révision et ses journaux à la recherche d'erreurs de démarrage. Grafana migre son schéma au premier démarrage — prévoyez jusqu'à environ 150 secondes avant de conclure à un échec de démarrage.

  gcloud run revisions list --service="$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION"
  gcloud run services logs read "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION" --limit=100

• Erreurs de connexion à la base de données : vérifiez que l'instance Cloud SQL est RUNNABLE, que le secret du mot de passe de la base de données existe et que GF_DATABASE_TYPE=postgres est présent dans l'environnement du service (il est injecté automatiquement — ne le remplacez pas).
• Mot de passe administrateur non défini : si Grafana a été déployé sans secret GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD, il utilise les identifiants par défaut admin/admin. Créez un secret et appliquez-le via Update pour injecter un mot de passe robuste.
• Échec du build de l'image : consultez l'historique Cloud Build pour le journal du build en échec.
• 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.

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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, la base de données Cloud SQL, les secrets Secret Manager, les buckets GCS et les images Artifact Registry. Les ressources détenues par Services_GCP (le VPC, Cloud SQL partagé, le registre) sont gérées séparément et ne sont pas supprimées ici.

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Récapitulatif

Tâche	Type	Résultat
1 — Déployer	Automatisé	Le module provisionne Cloud Run, Cloud SQL (PostgreSQL 15), un bucket GCS, les secrets ; Grafana migre automatiquement son schéma
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Le test de santé réussit sur /api/health ; récupérer l'identifiant administrateur et se connecter
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter les révisions, mettre à l'échelle, mettre à jour la version, gérer les secrets/le stockage/les sauvegardes, accès à la base de données
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; examiner les métriques Cloud Monitoring et le test de disponibilité
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de révision, de base de données, de mot de passe administrateur, de build et d'IAM
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module