PeerTube sur Cloud Run — Guide de lab

Vue d'ensemble

Durée estimée : 60–90 minutes

PeerTube est une plateforme open source d'hébergement vidéo fédérée via ActivityPub — une alternative auto-hébergée à YouTube qui fédère les vidéos, les commentaires et les chaînes avec d'autres instances PeerTube (et plus largement le Fediverse). Ce lab vous fait parcourir tout le cycle de vie opérationnel du module PeerTube 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 PeerTube. 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, y compris le compte administrateur créé automatiquement.
Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter, mettre à l'échelle, mettre à jour et gérer les secrets.
Observer le service avec Cloud Logging et Cloud Monitoring.
Diagnostiquer et résoudre les problèmes de déploiement et d'exécution les plus courants.
Comprendre le périmètre de ce module (VOD/transcodage léger) et savoir quand utiliser plutôt la variante GKE.
Démanteler proprement le déploiement.

Prérequis

Services_GCP (fournit le VPC, le réseau 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]

Dans la plateforme RAD, ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules, puis ouvrez PeerTube (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. Si vous disposez déjà d'un vrai domaine, définissez host dès maintenant (il devient immuable dès qu'un contenu ActivityPub réel existe) — sinon, laissez-le vide et le déploiement dérivera automatiquement un domaine de fédération fonctionnel basé sur run.app. 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 provisionne le service Cloud Run, une base de données Cloud SQL (PostgreSQL 15), ses secrets Secret Manager (PEERTUBE_SECRET, PT_INITIAL_ROOT_PASSWORD, les clés d'accès/secrètes HMAC GCS), deux buckets Cloud Storage (un bucket videos public et un bucket data privé monté via FUSE), construit l'image de conteneur personnalisée via Cloud Build et exécute un job ponctuel d'initialisation de la base de données (création du rôle et de la base, plus les extensions pg_trgm/unaccent). Les premiers déploiements prennent environ 20 à 35 minutes (la création de Cloud SQL représente l'essentiel du temps).

Une fois l'opération terminée, repérez les ressources avec des filtres indépendants des noms (afin que les commandes fonctionnent quel que soit le suffixe du déploiement) :

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

Vérifiez que le service est opérationnel et sert son point de terminaison de configuration public :

curl -s "$SERVICE_URL/api/v1/config" | head -c 500   # expect real JSON (instance name, signup config, etc.)

Récupérez le mot de passe de l'administrateur root créé automatiquement. Contrairement à certaines applications ActivityPub de ce catalogue, PeerTube ne nécessite aucune étape d'amorçage manuelle — le compte root est créé automatiquement au premier démarrage à partir du secret PT_INITIAL_ROOT_PASSWORD :
```
SECRET=$(gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~root-password" --format="value(name)")
gcloud secrets versions access latest --secret="$SECRET" --project="$PROJECT"
```
Ouvrez $SERVICE_URL/login dans un navigateur et connectez-vous en tant que root avec le mot de passe récupéré. Vérifiez que le domaine de fédération public de l'instance (Settings → visible dans le pied de page / la page « About » de l'instance) correspond à ce que vous attendez — si vous avez laissé host vide, il doit afficher le nom d'hôte run.app dérivé.
Si vous prévoyez d'exploiter cette instance en production, décidez dès maintenant de la politique d'inscription : enable_open_registration vaut false par défaut. Conservez cette valeur sauf si vous souhaitez délibérément une instance ouverte aux inscriptions publiques.

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 saine) :

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 et en cliquant sur Update sur la page de détails du déploiement — le module est propriétaire de 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). Ce module utilise par défaut cpu_always_allocated = true (la file BullMQ de transcodage/fédération de PeerTube a besoin de CPU même entre les requêtes entrantes) — ne le basculez pas vers une facturation à la requête à moins de comprendre que les jobs en arrière-plan risquent de se bloquer.
Mettez à jour le tag de 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 via l'ARG de build dédié PEERTUBE_VERSION et une nouvelle révision est déployée.

Gérez les secrets :

gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~peertube"
gcloud run jobs list --project="$PROJECT" --region="$REGION"   # the db-init job

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. peertubedemo426161cf) — not the bare app name.
DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
  --format="value(name)" --filter="name~^peertube" --limit=1)
gcloud sql connect "$INSTANCE" --user="$DB_USER" --project="$PROJECT"

Vérifiez les buckets de stockage des vidéos :

gcloud storage buckets list --project="$PROJECT" --filter="name~peertube"
gcloud storage ls gs://<videos-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 CPU / mémoire. Comme cpu_always_allocated = true par défaut, attendez-vous à un coût CPU de base non nul même avec un faible volume de requêtes — c'est normal (traitement en arrière-plan BullMQ). Si un test de disponibilité 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 de PeerTube.

Révision non saine / 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 est en TCP sur le port 9000 (et non en HTTP) — si la révision ne devient jamais prête, c'est probablement que le conteneur n'écoute pas du tout sur le port (vérifiez s'il y a un échec de connexion à la base de données ou un secret manquant) plutôt qu'une vérification de disponibilité applicative trop lente.
```
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. Rappelez-vous qu'ici Cloud Run se connecte à l'IP privée via TCP chiffré (et non via un socket Unix) — voir la §3 du Guide de configuration pour en comprendre la raison.

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"

L'envoi ou la lecture de vidéos échoue avec une erreur d'accès : vérifiez que la prévention de l'accès public du bucket videos est à inherited, et non à enforced — si une modification manuelle l'a rétablie, l'attribution allUsers:objectViewer dont PeerTube a besoin échouera :
```
gcloud storage buckets describe gs://<videos-bucket> --format='value(iamConfiguration.publicAccessPrevention)'
```
Échec du build de l'image : consultez l'historique Cloud Build pour lire le journal du build en échec — une cause fréquente est une valeur application_version invalide qui ne correspond à aucun tag chocobozzz/peertube réel.
Erreurs 403 / d'autorisation : vérifiez les rôles IAM du compte de service d'exécution, et en particulier l'attribution du compte de service de stockage dédié sur le bucket videos.
Le streaming en direct ne fonctionne pas : c'est le comportement attendu avec ce module — enable_live_streaming n'a aucun effet sur Cloud Run, quelle que soit sa valeur. L'ingestion RTMP (ports 1935/1936) est un protocole TCP brut que les services Cloud Run ne peuvent pas exposer. Utilisez PeerTube_GKE (dès qu'il sera disponible) pour le streaming en direct.

Consultez la section Configuration Pitfalls du Guide de configuration pour les pièges propres à chaque paramètre (notamment la règle essentielle de ne jamais modifier host une fois qu'un contenu ActivityPub réel existe, et de ne jamais désactiver enable_redis).

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 videos et data, 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

Tâche	Type	Résultat
1 — Déployer	Automatisé	Le module provisionne Cloud Run, Cloud SQL (PostgreSQL 15), les secrets, les buckets `videos`/`data`, et exécute `db-init`
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Le point de terminaison de configuration répond ; se connecter en tant qu'administrateur `root` créé automatiquement
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter les révisions, mettre à l'échelle, mettre à jour la version, gérer les secrets, accéder à la base et aux buckets
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'IAM du stockage, de build et d'IAM
6 — Démanteler	Automatisé	La suppression (Trash) retire 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​