OpenClaw sur Cloud Run — Guide de lab

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

OpenClaw est une passerelle d'agents d'IA multi-tenant permettant d'exécuter des assistants d'IA isolés et persistants reposant sur des modèles Anthropic, avec des espaces de travail GCS-Fuse dédiés et une intégration facultative de canaux Telegram ou Slack. Ce lab vous fait parcourir l'intégralité du cycle de vie opérationnel du module OpenClaw 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 OpenClaw. 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, Serverless VPC Access, 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

Tâche 1 — Déployer le module [Automatisé]

Dans la plateforme RAD, ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules, puis ouvrez OpenClaw (Cloud Run) depuis 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), renseignez project_id et passez en revue les paramètres. Une clé API Anthropic est requise lors du premier déploiement — saisissez-la dans le champ de paramètre correspondant. Ne configurez que ce dont vous avez besoin par ailleurs — 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.
La plateforme construit une image de conteneur personnalisée (en ajoutant entrypoint.sh par-dessus l'image OpenClaw amont), crée un bucket d'espace de travail GCS monté sur /data via GCS Fuse, stocke la clé API Anthropic et le jeton de passerelle dans Secret Manager, puis déploie le service Cloud Run. OpenClaw ne nécessite ni Cloud SQL ni job d'initialisation — l'état des agents réside entièrement sur GCS. Les premiers déploiements prennent environ 10–20 minutes (Cloud Build en représente l'essentiel).

Une fois terminé, repérez les ressources avec des filtres indépendants des noms :

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

Par défaut, ingress_settings = "all" rend le service directement joignable à son URL run.app — aucun proxy ni tunnel n'est nécessaire. Si vous définissez ingress_settings = "internal" (ce qui limite le service au trafic VPC, par exemple lorsqu'il est placé derrière un routeur OpenClaw), utilisez plutôt le proxy gcloud :
```
gcloud run services proxy "$SERVICE" \
  --region="$REGION" --project="$PROJECT" --port=8080
# Access at http://localhost:8080
```

Vérifiez que le service est en bonne santé :

curl -s "$SERVICE_URL/health"   # expect {"status":"ok"}

Récupérez le jeton de passerelle dans Secret Manager pour authentifier les appels d'API :
```
GW_SECRET=$(gcloud secrets list --project="$PROJECT" \
  --filter="name~openclaw~gateway-token" --format="value(name)" --limit=1)
gcloud secrets versions access latest --secret="$GW_SECRET" --project="$PROJECT"
```
Le jeton de passerelle est l'identifiant utilisé par les clients et intégrations OpenClaw. La clé API Anthropic peut, si nécessaire, être récupérée de la même façon depuis son secret Secret Manager (filtrez sur ~openclaw~anthropic-api-key).

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

Inspectez le service et ses 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"

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). Notez qu'OpenClaw est avec état (stateful) ; conservez max_instance_count = 1 par tenant, sauf si un routage persistant (sticky routing) est en place.
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.

Gérez les secrets et les sauvegardes :

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

Inspectez l'espace de travail GCS qui héberge tout l'état des agents :

BUCKET=$(gcloud storage buckets list --project="$PROJECT" \
  --filter="name~openclaw~storage" --format="value(name)" --limit=1)
gcloud storage ls "gs://${BUCKET}/"

Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

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>".
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 / de la mémoire. Le module provisionne également un test de disponibilité (uptime check) (lorsqu'il est activé) ; 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 d'OpenClaw.

Révision en mauvaise santé / le service ne répond pas : inspectez la dernière révision et ses journaux à la recherche d'erreurs de démarrage. La sonde de démarrage cible GET /health sur le port 8080 et accorde environ 2 minutes pour le montage GCS Fuse et le démarrage de Node.js.
```
gcloud run revisions list --service="$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION"
gcloud run services logs read "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION" --limit=100
```
Échec du montage GCS Fuse : vérifiez que le bucket d'espace de travail existe et que le compte de service d'exécution dispose du rôle Storage Object Admin sur celui-ci. Le service nécessite l'environnement d'exécution Gen2 — Gen1 ne prend pas en charge GCS Fuse et échouera silencieusement.
Erreurs de l'API Anthropic (401) : vérifiez que le secret anthropic-api-key possède une version valide. Récupérez-la et vérifiez-la via Secret Manager.
Erreurs de jeton de passerelle : si des clients rencontrent des échecs d'authentification après la rotation d'un secret, le service doit être mis à jour pour prendre en compte la nouvelle valeur du jeton.
Échec du clonage du dépôt de skills : une valeur skills_repo_url / skills_repo_ref injoignable ou inexistante fait échouer le conteneur au démarrage. Recherchez dans Cloud Logging les entrées skill-library et corrigez l'URL/la référence dans la plateforme RAD.
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.

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 — le service Cloud Run, le bucket d'espace de travail GCS, les secrets Secret Manager et les images Artifact Registry. Les ressources appartenant à Services_GCP (le VPC, le registre partagé) sont gérées séparément et ne sont pas supprimées ici.

Récapitulatif

Tâche	Type	Résultat
1 — Déployer	Automatisé	Le module construit l'image, provisionne l'espace de travail GCS, stocke les secrets et déploie Cloud Run
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Accès par proxy ou public ; la vérification d'état réussit ; jeton de passerelle récupéré
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter les révisions, mettre à l'échelle, mettre à jour la version, gérer les secrets/sauvegardes, inspecter l'espace de travail GCS
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; consulter les métriques Cloud Monitoring et le test de disponibilité
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de révision, de GCS Fuse, d'API Anthropic, de jeton de passerelle, de synchronisation des skills et d'IAM
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module

Need RAD to do something it does not do yet? Request it on the roadmap, or vote on what is already there.

By Dr Shiyghan Emmanuel Navti · Google Cloud certified: ACE · PCA · PCD · PDE · PSE · CDL

Vue d'ensemble​

Objectifs​

Prérequis​

Tâche 1 — Déployer le module [Automatisé]​

Tâche 2 — Accéder et vérifier [Manuel]​

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

Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]​

Tâche 5 — Dépanner et déboguer [Manuel]​

Tâche 6 — Démanteler [Automatisé]​

Récapitulatif​