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Metabase sur Cloud Run — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble​

Durée estimée : 45–90 minutes

Metabase est une plateforme open source de business intelligence qui permet aux utilisateurs non techniques d'interroger et de visualiser des données sans écrire de SQL. Ce lab vous fait parcourir tout le cycle de vie opérationnel du module Metabase 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 de Metabase. Pour la liste complète des services provisionnés et de chaque paramètre de configuration (organisés par groupe), consultez le Guide de configuration — ce lab ne duplique 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 celui-ci, la boîte de dialogue de confirmation du déploiement vous demande de prouver que vous le contrôlez (Get verification code, exécutez les commandes qu'elle affiche en tant que Owner du projet, puis Verify) et d'accorder le rôle Owner au compte de service de déploiement RAD. Un projet que RAD crée pour vous ne requiert 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]​

  1. Ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules dans la navigation supérieure de la plateforme RAD, ouvrez Metabase (Cloud Run) dans la liste Platform Modules pour commencer 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 provisionne le service Cloud Run, une base de données Cloud SQL (PostgreSQL) avec ses secrets Secret Manager, construit l'image de conteneur et exécute un job ponctuel d'initialisation de la base de données qui crée le schéma Metabase avant le premier démarrage. Les premiers déploiements prennent environ 20 à 35 minutes (la création de Cloud SQL représente l'essentiel du temps).

  3. Une fois l'opération terminée, identifiez les ressources avec des filtres indépendants des noms (afin que les commandes continuent de fonctionner quel que soit le suffixe du déploiement) :

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

  1. La JVM de Metabase met 60 à 120 secondes à démarrer complètement une fois le conteneur prêt. Vérifiez que le service est sain et connecté à sa base de données :

    curl -s "$SERVICE_URL/api/health"   # expect {"status":"ok"}
  2. Ouvrez $SERVICE_URL dans un navigateur. Au premier démarrage, Metabase présente un assistant de configuration — créez votre compte administrateur, choisissez votre langue et ajoutez éventuellement une source de données. Metabase gère ses propres identifiants administrateur en interne ; ce module ne stocke aucun mot de passe administrateur dans Secret Manager.


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 qui est saine) :

    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 possède la spécification du service, donc la mise à l'échelle est une modification de configuration, et non une modification manuelle via gcloud (une modification manuelle serait annulée lors de la prochaine application).

  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 les sauvegardes :

    gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~metabase"
    gcloud run jobs list --project="$PROJECT" --region="$REGION" # init + scheduled backup jobs
  5. Ouvrez une session de base de données pour inspection ou maintenance :

    INSTANCE=$(gcloud sql instances list --project="$PROJECT" --format="value(name)" --limit=1)
    # Role and database are tenant-prefixed (e.g. metabasedemo426161cf) — not the bare app name.
    DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
    --format="value(name)" --filter="name~^metabase" --limit=1)
    gcloud sql connect "$INSTANCE" --user="$DB_USER" --project="$PROJECT"

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 CPU / mémoire. Le module provisionne également un test de disponibilité ciblant /api/health ; vérifiez qu'il est au vert sous Monitoring → Uptime checks, et consultez Alerting → Policies.


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 Metabase.

  • Révision non saine / le service ne répond pas : examinez la dernière révision et ses journaux à la recherche d'erreurs de démarrage. La JVM de Metabase a besoin de jusqu'à 120 secondes ; si le seuil de la sonde de démarrage est trop serré, la révision sera marquée comme non saine prématurément.
    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 existe et que le job d'initialisation s'est terminé.
  • Échec du job d'initialisation : listez les exécutions et lisez les journaux de celle qui a échoué :
    gcloud run jobs executions list --job="${SERVICE}-db-init" \
    --project="$PROJECT" --region="$REGION"
  • Échec du build de l'image : consultez l'historique de 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.


Tâche 6 — Démanteler [Automatisé]​

Sur la page Deployments, ouvrez le déploiement et cliquez sur l'icône Trash (Delete). La suppression 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, la base de données Cloud SQL, les secrets Secret Manager, les buckets GCS et les images d'Artifact Registry. Les ressources appartenant à Services_GCP (le VPC, le Cloud SQL partagé, le registre) sont gérées séparément et ne sont pas supprimées ici.


Récapitulatif​

TâcheTypeRésultat
1 — DéployerAutomatiséLe module provisionne Cloud Run, Cloud SQL et les secrets, puis exécute l'initialisation de la base
2 — Accéder et vérifierManuelLe contrôle de santé réussit ; terminer l'assistant de configuration du premier démarrage
3 — ExploiterManuelInspecter les révisions, mettre à l'échelle, mettre à jour la version, gérer les secrets/sauvegardes, accéder à la base
4 — ObserverManuelInterroger Cloud Logging ; examiner les métriques Cloud Monitoring et le test de disponibilité
5 — DépannerManuelDiagnostiquer les problèmes de révision, de démarrage de la JVM, de base de données, de job d'initialisation, de build et d'IAM
6 — DémantelerAutomatiséLa suppression (Trash) retire toutes les ressources du module

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