N8N_AI sur Cloud Run — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

n8n AI est une plateforme open source d'automatisation de workflows enrichie de capacités d'IA intégrées. En plus du service n8n principal, elle déploie deux services Cloud Run compagnons — Qdrant (une base de données vectorielle pour les embeddings et la recherche sémantique) et Ollama (un serveur d'inférence LLM local) — ce qui permet d'exécuter des workflows d'agents IA, des pipelines RAG et des chatbots intelligents sur votre propre infrastructure, sans dépendance à une API d'IA externe. Ce lab vous fait parcourir l'intégralité du cycle de vie opérationnel du module N8N_AI 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 n8n. 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 aux services n8n, Qdrant et Ollama en cours d'exécution et les vérifier.
• Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter, mettre à l'échelle, mettre à jour, et gérer les secrets et les sauvegardes.
• Observer les services 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 authentifiée : gcloud auth login et gcloud auth application-default login.
• 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 N8N AI (Cloud Run) 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 provisionne trois services Cloud Run (n8n, Qdrant interne, Ollama interne), une base de données Cloud SQL (PostgreSQL) avec ses secrets Secret Manager, un NFS Filestore, un bucket GCS pour la persistance des données d'IA, et exécute un job ponctuel d'initialisation de la base de données. Les premiers déploiements prennent environ 20–35 minutes (la création de Cloud SQL en représente l'essentiel).

3. Une fois terminé, repérez 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="$REGION" \
     --filter="metadata.name~n8nai" --format="value(metadata.name)" \
     --sort-by="metadata.creationTimestamp" --limit=1)
   SERVICE_URL=$(gcloud run services describe "$SERVICE" \
     --project="$PROJECT" --region="$REGION" --format="value(status.url)")
   echo "Service: $SERVICE"
   echo "URL:     $SERVICE_URL"
   
   # List all three services (n8n, Qdrant, Ollama)
   gcloud run services list --project="$PROJECT" --region="$REGION" \
     --filter="metadata.name~n8nai"

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Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]

1. Vérifiez que n8n est en bonne santé et s'est connecté à sa base de données :

   curl -s "${SERVICE_URL}/"

   Une redirection ou la page de connexion de n8n indique un service en bonne santé. Cloud Run n'achemine pas de trafic tant que la sonde de démarrage (qui cible GET / sur le port 5678) n'a pas réussi ; une réponse ici confirme donc une révision en bonne santé.

2. Vérifiez que les services compagnons Qdrant et Ollama sont prêts :

   QDRANT_SVC=$(gcloud run services list --project="$PROJECT" --region="$REGION" \
     --filter="metadata.name~qdrant" --format="value(metadata.name)" --limit=1)
   OLLAMA_SVC=$(gcloud run services list --project="$PROJECT" --region="$REGION" \
     --filter="metadata.name~ollama" --format="value(metadata.name)" --limit=1)
   gcloud run services describe "$QDRANT_SVC" \
     --project="$PROJECT" --region="$REGION" --format="value(status.conditions)"
   gcloud run services describe "$OLLAMA_SVC" \
     --project="$PROJECT" --region="$REGION" --format="value(status.conditions)"

3. Ouvrez $SERVICE_URL dans un navigateur. Au premier lancement, n8n vous invite à créer un compte propriétaire. La clé de chiffrement de n8n est générée automatiquement et stockée dans Secret Manager — sauvegardez-la avant de détruire le module, car tous les identifiants enregistrés sont chiffrés avec elle.

   ENC_SECRET=$(gcloud secrets list --project="$PROJECT" \
     --filter="name~n8nai AND name~encryption" --format="value(name)" --limit=1)
   gcloud secrets versions access latest --secret="$ENC_SECRET" --project="$PROJECT"

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

1. Inspectez les services et leurs révisions (chaque déploiement crée une révision immuable ; le trafic bascule vers la plus récente qui est 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 de nombre minimal/maximal d'instances puis en cliquant sur Update sur la page de détails du déploiement — le module possède la spécification du service, la mise à l'échelle est donc 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="$PROJECT" --filter="name~n8nai"
   gcloud run jobs list --project="$PROJECT" --region="$REGION"   # db-init + 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. n8naidemo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^n8nai" --limit=1)
   DB_NAME=$(gcloud sql databases list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^n8nai" --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) (pour les trois services) :

   # n8n service logs
   gcloud run services logs read "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION" --limit=50
   
   # Qdrant service logs
   gcloud run services logs read "$QDRANT_SVC" --project="$PROJECT" --region="$REGION" --limit=30
   
   # Ollama service logs
   gcloud run services logs read "$OLLAMA_SVC" --project="$PROJECT" --region="$REGION" --limit=30

   Filtre de l'explorateur de journaux (Logs Explorer) pour tous les services n8nai : resource.type="cloud_run_revision" AND resource.labels.service_name=~"n8nai".

2. Surveillance — ouvrez le tableau de bord Cloud Run 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 / de la mémoire de chaque service. Le module provisionne un test de disponibilité (uptime check) pour le service n8n ; 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 n8n.

• Révision en mauvaise santé / le service ne répond pas : inspectez la dernière révision et ses journaux à la recherche d'erreurs de démarrage, et vérifiez que les variables d'environnement et les secrets ont été résolus. La sonde de démarrage attend jusqu'à 120 secondes que n8n se connecte à PostgreSQL avant de déclarer un échec.

  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 db-init s'est terminée avec succès.
• Échec du job d'initialisation : listez les exécutions et lisez les journaux de celle qui a échoué :

  gcloud run jobs list --project="$PROJECT" --region="$REGION" --filter="name~n8nai"
  gcloud run jobs executions list --job="${SERVICE}-db-init" \
    --project="$PROJECT" --region="$REGION"

• Qdrant ou Ollama injoignable depuis n8n : vérifiez que les services compagnons ont une révision en bonne santé et que QDRANT_URL / OLLAMA_HOST sont correctement injectées dans les variables d'environnement du service n8n.

  gcloud run services describe "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION" \
    --format='value(spec.template.spec.containers[0].env)'

• Échec de la construction 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, notamment les remarques essentielles sur N8N_ENCRYPTION_KEY et enable_redis.

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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). Delete supprime tout ce que le module a créé — les trois services Cloud Run (n8n, Qdrant, Ollama), la base de données Cloud SQL, les secrets Secret Manager, les buckets GCS, le NFS Filestore et les images 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 les services Cloud Run n8n, Qdrant et Ollama, Cloud SQL, les secrets, et exécute l'initialisation de la base
2 — Accéder et vérifier	Manuel	La vérification d'état réussit ; services compagnons prêts ; compte n8n créé ; clé de chiffrement sauvegardée
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter les révisions, mettre à l'échelle, mettre à jour la version, gérer les secrets/sauvegardes, accéder à la base
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging pour les trois services ; consulter 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, de compagnons IA, de build et d'IAM
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module