PhotoPrism sur Cloud Run — Guide de lab

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

PhotoPrism est une application auto-hébergée de gestion de photos et de vidéos, dotée d'IA — elle permet de parcourir, d'organiser et de partager une médiathèque personnelle avec un étiquetage automatique, la reconnaissance faciale et la recherche plein texte/visuelle, le tout servi par un unique binaire Go avec une base de données SQLite intégrée. Ce lab vous fait parcourir tout le cycle de vie opérationnel du module PhotoPrism 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 PhotoPrism. 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 volume de données adossé à GCS FUSE.
Effectuer les opérations du jour 2 — inspecter, gérer les secrets et sauvegarder la médiathèque.
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, 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). PhotoPrism lui-même ne provisionne aucune instance Cloud SQL — il utilise une base de données SQLite intégrée.
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 PhotoPrism (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. Notez que memory_limit vaut par défaut 2Gi ; envisagez de l'augmenter avant le déploiement si vous prévoyez une véritable bibliothèque de photos/vidéos (voir la tâche 3). 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 (fixé à exactement une instance, min=1, max=1), un bucket Cloud Storage monté dans le conteneur en tant que volume GCS FUSE sur /photoprism (la seule couche de persistance — il n'y a pas d'instance Cloud SQL) et le secret Secret Manager PHOTOPRISM_ADMIN_PASSWORD généré automatiquement, puis construit et met en miroir l'image de conteneur. Il n'y a aucun job d'initialisation de base de données à attendre — PhotoPrism crée son propre schéma SQLite au premier démarrage. Les premiers déploiements se terminent généralement en 10 à 20 minutes.

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="$REGION" \
  --filter="metadata.name~photoprism" --format="value(metadata.name)" --limit=1)
SERVICE_URL=$(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 sain. PhotoPrism expose un point de terminaison d'état non authentifié qui répond dès que le serveur HTTP est démarré et que l'index SQLite est prêt :
```
curl -s "$SERVICE_URL/api/v1/status"   # expect a 200 JSON response
```

Récupérez le mot de passe administrateur généré automatiquement avant de vous connecter — aucun identifiant prédéfini n'est affiché ailleurs :

SECRET=$(gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~admin-password" \
  --format="value(name)" --limit=1)
gcloud secrets versions access latest --secret="$SECRET" --project="$PROJECT"

Ouvrez $SERVICE_URL dans un navigateur et connectez-vous avec le nom d'utilisateur admin (ou la valeur configurée de admin_username) et le mot de passe récupéré ci-dessus. Une fois l'URL déployée connue, envisagez d'y définir site_url dans la plateforme RAD et de l'appliquer via Update — cela corrige les liens absolus et les URL des miniatures qui, sinon, se rabattent sur l'hôte de la requête.

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

Inspectez le service et ses révisions (chaque déploiement crée une révision immuable ; PhotoPrism ne doit jamais servir deux révisions recevant du trafic simultanément, car toutes deux écriraient dans le même fichier SQLite monté via gcsfuse) :
```
gcloud run services describe "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION"
gcloud run revisions list --service="$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION"
```
Ne dépassez pas une instance. min_instance_count et max_instance_count sont tous deux fixés à 1 par conception — PhotoPrism sert une bibliothèque SQLite partagée depuis un unique volume gcsfuse accessible en écriture, et un second processus d'écriture concurrent risque de corrompre la base de données et l'index. Ce n'est pas un réglage de mise à l'échelle à ajuster.
Ajustez la mémoire à la taille de votre bibliothèque. La variable memory_limit du module vaut par défaut 2Gi — le minimum qui permet de conserver la reconnaissance faciale et la prise en charge RAW — mais PhotoPrism charge des index vectoriels en mémoire pour la reconnaissance faciale et la génération de miniatures, et la recommandation de base de la couche applicative est 4Gi pour de véritables charges d'indexation. Si vous voyez des arrêts pour OOM dans les journaux (tâche 4) à mesure que votre bibliothèque grandit, augmentez memory_limit dans la plateforme RAD et appliquez via Update.
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 (épinglée à un tag de build PHOTOPRISM_VERSION, et non au paramètre de version générique, lorsqu'il est laissé à latest) et une nouvelle révision est déployée.

Gérez les secrets et le bucket de la médiathèque :

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

Sauvegardez la médiathèque. Comme PhotoPrism n'a pas de base de données SQL, une sauvegarde est une archive du système de fichiers contenant le contenu du bucket GCS (backup_format = tar par défaut), et non un dump de base de données. Passez en revue backup_schedule et backup_retention_days dans la plateforme RAD, et augmentez la rétention pour les bibliothèques de production.

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) et l'utilisation CPU / mémoire — surveillez de près la mémoire à mesure que votre bibliothèque grandit, car l'indexation et la génération de miniatures sont gourmandes en mémoire. Le module peut provisionner un test de disponibilité (uptime check, désactivé par défaut) ; activez-le via uptime_check_config et vérifiez qu'il est au vert sous Monitoring → Uptime checks.

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 PhotoPrism.

Révision non saine / le service ne répond pas : inspectez la dernière révision et ses journaux à la recherche d'erreurs de démarrage. La sonde de démarrage cible /api/v1/status et accorde environ 15 s + 10×10 s (~1 minute 55 secondes) pour la création du schéma SQLite au premier démarrage et le préchauffage de l'index.
```
gcloud run revisions list --service="$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION"
gcloud run services logs read "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION" --limit=100
```
Conteneur arrêté pour OOM : vérifiez l'utilisation mémoire de la révision dans Monitoring ; si elle plafonne près de la limite memory_limit, augmentez-la (voir la tâche 3) — 2Gi est la valeur par défaut du module, mais elle est sous-dimensionnée pour de vraies bibliothèques.
Échecs du montage GCS FUSE : vérifiez que execution_environment = "gen2" — les volumes GCS FUSE ne fonctionnent qu'en gen2, ce qui est obligatoire, et non facultatif, pour ce module.
Compte administrateur inaccessible : relisez le mot de passe dans Secret Manager (tâche 2) ; c'est la source de vérité et PhotoPrism le réapplique à chaque démarrage.
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 pourquoi max_instance_count ne doit jamais dépasser 1, et pourquoi donner à database_type une valeur autre que NONE provisionne une instance Cloud SQL réelle, facturée, mais inutilisée sur le plan fonctionnel).

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, le bucket GCS de la médiathèque (y compris la base de données SQLite intégrée et tous les originaux qu'il contient — il n'y a pas de base de données distincte à supprimer) et les secrets Secret Manager. Les ressources appartenant à Services_GCP (le VPC, Artifact Registry) sont gérées séparément et ne sont pas supprimées ici.

Récapitulatif

Tâche	Type	Résultat
1 — Déployer	Automatisé	Le module provisionne un service Cloud Run à instance unique, un bucket de données monté via GCS FUSE et le secret du mot de passe administrateur — aucune initialisation de base de données à attendre
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Le contrôle d'état réussit ; récupérer le mot de passe administrateur généré automatiquement et se connecter
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter les révisions (ne jamais dépasser 1 instance), ajuster la mémoire à la taille de la bibliothèque, mettre à jour la version, gérer les secrets et les sauvegardes
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; examiner les métriques Cloud Monitoring, en particulier la mémoire, et le test de disponibilité
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de révision, d'OOM, de montage GCS FUSE, d'identifiants administrateur, de build et d'IAM
6 — Démanteler	Automatisé	La suppression (Trash) retire toutes les ressources du module, y compris le bucket de la médiathèque

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​