LangFlow sur GKE Autopilot — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

LangFlow est un outil visuel open source et low-code de création d'agents et de workflows d'IA, construit sur LangChain — vous assemblez des chaînes de modèles de langage, des pipelines RAG et des agents en faisant glisser et en reliant des composants sur un canevas, puis vous les exposez sous forme d'API. Ce lab vous fait parcourir l'intégralité du cycle de vie opérationnel du module LangFlow on GKE Autopilot 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 GKE et de la plateforme Google Cloud, et non sur les fonctionnalités du produit LangFlow. 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.
• Vous connecter au cluster GKE et accéder à la charge de travail en cours d'exécution.
• Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter, mettre à l'échelle, mettre à jour, et gérer les secrets et le stockage.
• Observer la charge de travail 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, le cluster GKE Autopilot, 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 et kubectl installés ; gcloud auth login et gcloud auth application-default login exécutés.
• Le rôle IAM Project Owner (ou équivalent) sur le projet.
• Vous utilisez votre propre projet ? Avant le premier déploiement dans celui-ci, 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 navigation supérieure de la plateforme RAD, ouvrez LangFlow (GKE) depuis la liste Platform Modules pour démarrer 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), renseignez 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 déploie la charge de travail dans le cluster GKE Autopilot, provisionne une base de données Cloud SQL (PostgreSQL 15) avec ses secrets Secret Manager (LANGFLOW_SECRET_KEY, LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD et le mot de passe de la base de données), un bucket Cloud Storage data, construit l'image du conteneur et exécute un job ponctuel d'initialisation de la base de données qui crée le rôle applicatif, la base de données et les droits. Les premiers déploiements prennent environ 20–35 minutes (la création de Cloud SQL en représente l'essentiel), et le premier démarrage du pod exécute également les migrations Alembic propres à LangFlow ainsi que le chargement des composants avant qu'il devienne Ready.

3. Connectez-vous au cluster et repérez l'espace de noms avec des filtres indépendants des noms :

   CLUSTER=$(gcloud container clusters list --project="$PROJECT" --format="value(name)" --limit=1)
   gcloud container clusters get-credentials "$CLUSTER" --region="$REGION" --project="$PROJECT"
   
   NS=$(kubectl get ns -o name | grep langflow | head -1 | cut -d/ -f2)
   echo "Cluster: $CLUSTER   Namespace: $NS"
   kubectl get all -n "$NS"

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Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]

1. Vérifiez que la charge de travail s'exécute et trouvez son adresse externe :

   kubectl get pods,svc -n "$NS"
   EXTERNAL_IP=$(kubectl get svc -n "$NS" \
     -o jsonpath='{.items[?(@.spec.type=="LoadBalancer")].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
   echo "External IP: $EXTERNAL_IP"

2. Vérifiez que le service est en bonne santé. LangFlow expose un point de terminaison de liveness public qui renvoie 200 dès que le serveur est entièrement démarré (après le chargement des composants et les migrations Alembic) :

   curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" "http://${EXTERNAL_IP}/health"   # expect 200

3. Récupérez le mot de passe administrateur généré automatiquement depuis Secret Manager, puis ouvrez http://${EXTERNAL_IP} dans un navigateur et connectez-vous en tant que admin (ou avec la valeur que vous avez définie pour langflow_username) avec ce mot de passe — l'authentification de LangFlow est activée par défaut (LANGFLOW_AUTO_LOGIN = "false"), il n'y a donc pas d'étape d'inscription ouverte :

   SECRET=$(gcloud secrets list --project="$PROJECT" \
     --filter="name~langflow AND name~superuser" --format="value(name)" --limit=1)
   gcloud secrets versions access latest --secret="$SECRET" --project="$PROJECT"

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

1. Inspectez la charge de travail — le déploiement Kubernetes, les pods et l'autoscaler horizontal :

   kubectl get deploy,pods,hpa -n "$NS"
   kubectl describe deploy -n "$NS"

2. Mettez à l'échelle en modifiant les paramètres de nombre minimal/maximal d'instances puis en cliquant sur Update sur la page de détails du déploiement — le module possède la spécification de la charge de travail, la mise à l'échelle est donc une modification de configuration, et non un kubectl scale manuel (une modification manuelle serait annulée lors de la prochaine application). Conservez max_instance_count = 1 : LangFlow conserve en mémoire de processus l'état des sessions et de l'éditeur de flux, si bien qu'exécuter plusieurs réplicas fragmente cet état et produit un comportement incohérent. GKE ne descend pas à zéro, donc min_instance_count = 1 est à la fois la valeur par défaut et le minimum. L'affinité de session (ClientIP) est définie par défaut pour maintenir l'éditeur de flux attaché à un seul pod.

3. Mettez à jour la version de l'application en modifiant le paramètre de version dans la plateforme RAD et en l'appliquant via Update ; une nouvelle image est construite et une mise à jour progressive remplace les pods. Épinglez application_version explicitement plutôt que de le laisser à latest pour tout usage dépassant le cadre d'un lab.

4. Gérez les secrets, le stockage et les jobs :

   kubectl get secrets -n "$NS"
   gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~langflow"
   kubectl get jobs -n "$NS"          # db-init job

   Ne renouvelez jamais LANGFLOW_SECRET_KEY après le premier démarrage — elle chiffre chaque identifiant stocké intégré à un flux, et la renouveler les rend définitivement indéchiffrables.

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

   INSTANCE=$(gcloud sql instances list --project="$PROJECT" --filter="name~langflow" --format="value(name)" --limit=1)
   # Role and database are tenant-prefixed (e.g. langflowdemo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^langflow" --limit=1)
   gcloud sql connect "$INSTANCE" --user="$DB_USER" --project="$PROJECT"

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Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

1. Journaux — depuis kubectl ou l'explorateur de journaux (Logs Explorer) :

   kubectl logs -n "$NS" deploy/"$(kubectl get deploy -n "$NS" -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')" --tail=50

   Filtre du Logs Explorer : resource.type="k8s_container" AND resource.labels.namespace_name="<namespace>".

2. Surveillance — ouvrez les tableaux de bord GKE / Kubernetes et examinez l'utilisation du CPU et de la mémoire des pods, le nombre de redémarrages et les métriques de requêtes. Le module peut provisionner un test de disponibilité (uptime check) (désactivé par défaut) ; activez-le pour un usage en production, puis consultez Monitoring → Uptime checks et 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. Il s'agit de diagnostics au niveau de la plateforme, qui ne changent pas avec les versions de LangFlow.

• Pod non Ready / CrashLoopBackOff : inspectez les événements et les journaux. Les sondes de vivacité et de démarrage ciblent /health ; au premier démarrage, prévoyez le temps nécessaire au chargement des composants et aux migrations Alembic avant que le pod devienne Ready.

  kubectl describe pod -n "$NS" <pod>          # Events section shows scheduling/probe/mount errors
  kubectl logs -n "$NS" <pod> --previous       # logs from the crashed container

• 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 a bien été matérialisé dans l'espace de noms et que le job db-init s'est terminé. LangFlow se connecte via le conteneur annexe (sidecar) Cloud SQL Auth Proxy sur 127.0.0.1, en composant LANGFLOW_DATABASE_URL avec sslmode=disable (le proxy termine le TLS) — ne définissez pas le DSN manuellement.
• Échec du job db-init : inspectez le job et les journaux de son pod :

  kubectl get jobs -n "$NS"
  kubectl logs -n "$NS" job/<job-name>

• Connexion impossible / mot de passe administrateur perdu : récupérez à nouveau LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD depuis Secret Manager (tâche 2, étape 3) ; il n'est affiché nulle part ailleurs.
• Pod en attente / pas d'IP externe : consultez les événements de kubectl describe pod pour repérer des problèmes de ressources ou de quotas, et vérifiez que le Service LoadBalancer dispose d'une IP attribuée.
• Erreurs de récupération d'image : vérifiez que l'image existe dans Artifact Registry et que le compte de service des nœuds peut la récupérer.

Consultez la section Configuration Pitfalls du Guide de configuration pour les pièges propres à chaque paramètre (notamment la règle essentielle de ne jamais renouveler LANGFLOW_SECRET_KEY après le premier démarrage, et pourquoi max_instance_count doit rester à 1).

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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 simplement le déploiement). Cela supprime tout ce que le module a créé — la charge de travail Kubernetes et son espace de noms, la base de données Cloud SQL, les secrets Secret Manager, les buckets GCS et les images Artifact Registry. Les ressources appartenant à Services_GCP (le VPC, le cluster GKE, le 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 déploie la charge de travail GKE, Cloud SQL (PostgreSQL 15), les secrets, un bucket de stockage data, et exécute l'initialisation de la base
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Se connecter au cluster ; la vérification d'état réussit ; se connecter avec le mot de passe administrateur généré automatiquement depuis Secret Manager
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter la charge de travail, mettre à l'échelle (conserver max=1), mettre à jour la version, gérer les secrets/le stockage, accéder à la base
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; consulter les métriques Cloud Monitoring et le test de disponibilité
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de pod, de base de données, de job d'initialisation, de planification et de récupération d'image
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module