Miniflux sur Cloud Run — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

Miniflux est un lecteur de flux RSS/Atom minimaliste et auto-hébergé — un unique binaire Go statique qui stocke tout son état dans PostgreSQL. Ce lab vous fait parcourir tout le cycle de vie opérationnel du module Miniflux 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 Miniflux. 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, le vérifier et vous connecter avec le compte administrateur pré-créé.
• Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter les révisions, mettre à l'échelle, mettre à jour la version, et gérer les secrets et l'interrogateur de flux.
• 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

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Tâche 1 — Déployer le module [Automatisé]

1. Dans la plateforme RAD, ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules, puis ouvrez Miniflux (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), 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 (2 vCPU / 4 Gio, CPU toujours allouée avec min = 1 afin que l'interrogateur de flux intégré au processus continue de tourner), une base de données Cloud SQL (PostgreSQL 15) avec ses secrets Secret Manager (le ADMIN_PASSWORD généré automatiquement et le mot de passe de la base), un bucket Cloud Storage data par défaut (inutilisé), construit l'image de conteneur et exécute un job ponctuel d'initialisation de la base qui crée la base de données/le rôle miniflux et installe l'extension hstore. Les premiers déploiements prennent environ 20 à 35 minutes (la création de Cloud SQL représente l'essentiel du temps).

3. Une fois le déploiement terminé, 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="$REGION" \
     --filter="metadata.name~miniflux" --format="value(metadata.name)" --limit=1)
   SERVICE_URL=$(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 sain. Miniflux renvoie un 200 OK sans authentification sur le chemin racine, qui est aussi la cible de la sonde :

   curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" "$SERVICE_URL/"   # expect 200

2. Récupérez dans Secret Manager le mot de passe initial du propriétaire pré-créé (le compte est créé au premier démarrage — il n'existe pas d'inscription en libre-service) :

   gcloud secrets versions access latest \
     --secret=secret-<resource-prefix>-miniflux-admin-password --project="$PROJECT"

   Remplacez <resource-prefix> par le nom réel du secret obtenu avec gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~miniflux".

3. Ouvrez $SERVICE_URL dans un navigateur et connectez-vous avec le nom d'utilisateur admin (ou le ADMIN_USERNAME que vous avez configuré) et le mot de passe récupéré. Si vous placez le service derrière un domaine personnalisé ou un équilibreur de charge, définissez BASE_URL (via environment_variables) sur cette URL afin que Miniflux génère des liens absolus corrects et des URL d'images correctes pour le proxy de flux.

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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 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). Conservez min_instance_count = 1 (la valeur par défaut) afin que l'interrogateur de flux intégré au processus continue d'actualiser les flux entre les requêtes ; descendre à 0 (réduction à zéro) arrête l'interrogation en arrière-plan, sauf si vous l'externalisez avec un appel Cloud Scheduler vers /v1/feeds/refresh.

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 nouvelle révision est déployée. Miniflux applique lui-même ses migrations de schéma au démarrage, aucune étape de migration distincte n'est donc nécessaire — prévoyez un délai supplémentaire au premier démarrage après une mise à niveau.

4. Gérez les secrets et les jobs :

   gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~miniflux"
   gcloud run jobs list --project="$PROJECT" --region="$REGION"        # db-init + any scheduled jobs
   gcloud run jobs executions list --job="${SERVICE}-db-init" \
     --project="$PROJECT" --region="$REGION"

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. minifluxdemo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^miniflux" --limit=1)
   DB_NAME=$(gcloud sql databases list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^miniflux" --limit=1)
   gcloud sql connect "$INSTANCE" --user="$DB_USER" --database="$DB_NAME" --project="$PROJECT"

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Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

1. Journaux — depuis la CLI ou l'explorateur de journaux (Logs Explorer). Au démarrage, le point d'entrée journalise son mode de connexion DATABASE_URL (socket / loopback / TCP sur IP privée) — utile pour diagnostiquer la connectivité à la base :

   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 et l'utilisation CPU / mémoire. Comme cpu_always_allocated = true et min = 1 sont les valeurs par défaut, attendez-vous à ce qu'une instance reste active en permanence (c'est le compromis lié à l'interrogateur de flux intégré au processus). Le module peut également provisionner un test de disponibilité ; s'il est activé, vérifiez qu'il est au vert sous 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. Il s'agit de diagnostics au niveau de la plateforme, qui ne changent pas avec les versions de Miniflux.

• Révision en mauvaise santé / le service ne répond pas : examinez la dernière révision et ses journaux pour repérer les erreurs de démarrage, et vérifiez que les variables d'environnement et les secrets ont été résolus. La sonde de démarrage cible / (racine, sans authentification) avec une fenêtre généreuse pour le premier 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 existe et que le job db-init s'est terminé avec succès (il crée la base de données/le rôle miniflux et l'extension hstore appartenant au rôle de l'application).
• 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"

• Les flux ne s'actualisent pas : l'interrogateur de flux s'exécute dans le processus selon POLLING_FREQUENCY. Si le service est réduit à zéro (cpu_always_allocated = false / min_instance_count = 0), l'interrogation s'arrête pendant l'inactivité, sauf si vous déclenchez /v1/feeds/refresh de l'extérieur via Cloud Scheduler.
• Impossible de se connecter / mot de passe administrateur perdu : relisez le secret ADMIN_PASSWORD (voir la tâche 2) ; CREATE_ADMIN ne crée le compte qu'au premier démarrage et est idempotent lors des démarrages suivants.
• Échec du build de l'image : consultez l'historique Cloud Build pour lire 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 (notamment l'immuabilité de db_name/db_user après le premier déploiement et les conséquences de la désactivation de cpu_always_allocated/min_instance_count).

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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, le bucket GCS, ainsi que tout montage NFS Filestore 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.

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Récapitulatif

Tâche	Type	Résultat
1 — Déployer	Automatisé	Le module provisionne Cloud Run, Cloud SQL (PostgreSQL 15), les secrets et un bucket de stockage par défaut, puis exécute l'initialisation de la base
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Le contrôle d'état réussit ; récupérer le mot de passe administrateur pré-créé et se connecter
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter les révisions, mettre à l'échelle, mettre à jour la version, gérer les secrets/les jobs, accéder à la base
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 job d'initialisation, d'interrogateur de flux et de build/IAM
6 — Démanteler	Automatisé	La suppression (Trash) retire toutes les ressources du module