Speedtest Tracker sur Cloud Run — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–60 minutes

Speedtest Tracker est un outil open source et auto-hébergé de surveillance du débit internet, qui exécute des tests de débit automatisés selon une planification et en présente les résultats sous forme de graphiques dans le temps. Ce lab vous fait parcourir le cycle de vie opérationnel complet du module Speedtest Tracker 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 supprimer.

Le lab porte sur l'exploitation du module Cloud Run et de la plateforme Google Cloud, et non sur les fonctionnalités du produit Speedtest Tracker. 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 la durée.

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 (correctement, compte tenu du planificateur cron), 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, y compris le mode de défaillance « semble sain mais la planification ne se déclenche jamais ».
• 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 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 n'exige 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). Tout autre paramètre du Guide de configuration — y compris les paramètres de mise à l'échelle et de version des tâches du jour 2 — se modifie 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). Sur 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. Ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules dans la plateforme RAD, puis ouvrez Speedtest Tracker (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), définissez 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 (maintenu en permanence actif afin que son planificateur cron se déclenche de manière fiable), une base de données Cloud SQL (MySQL 8.0) avec ses secrets Secret Manager (APP_KEY et le mot de passe de la base de données), et exécute un job ponctuel d'initialisation de la base de données. Les premiers déploiements prennent environ 15 à 25 minutes (la création de Cloud SQL représente l'essentiel de ce temps).

3. Une fois l'opération terminée, 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="$REGION" \
     --filter="metadata.name~speedtesttracker" --format="value(metadata.name)" --limit=1)
   SERVICE_URL=$(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. Confirmez que le service est sain et connecté à sa base de données. Speedtest Tracker expose un point de terminaison de santé non authentifié :

   curl -s "$SERVICE_URL/api/healthcheck"   # expect a 200 JSON message

2. Ouvrez $SERVICE_URL dans un navigateur. Lors de la première visite, l'assistant de configuration de Speedtest Tracker vous guide dans la création du compte administrateur initial — aucun identifiant administrateur prédéfini n'existe dans Secret Manager. Une fois le compte administrateur créé, consultez la page Settings → General et vérifiez que la planification des tests de débit (SPEEDTEST_SCHEDULE) correspond à ce que vous attendez ; lancez un test à la demande depuis le tableau de bord pour confirmer que la connectivité de bout en bout fonctionne avant de vous fier à la planification.

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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 qui est saine) :

   gcloud run services describe "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION"
   gcloud run revisions list --service="$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION"

2. Mettez à l'échelle avec prudence — cette application n'est PAS une candidate classique à la montée en charge horizontale. Le planificateur Laravel intégré au processus de Speedtest Tracker ne dispose d'aucune coordination entre instances ; c'est pourquoi max_instance_count doit rester à 1 tant que speedtest_schedule est défini (une validation au moment du plan l'impose). N'augmentez pas max_instance_count sauf si vous désactivez la planification et utilisez ce déploiement uniquement comme tableau de bord multi-instance. Ne définissez pas non plus min_instance_count = 0 ni cpu_always_allocated = false — l'une ou l'autre modification empêche silencieusement la planification de jamais se déclencher, alors que le service continue d'apparaître sain.

3. Mettez à jour l'étiquette 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 récupérée et une nouvelle révision est déployée.

4. Gérez les secrets et les sauvegardes :

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

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. speedtesttrackerdemo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^speedtesttracker" --limit=1)
   gcloud sql connect "$INSTANCE" --user="$DB_USER" --project="$PROJECT"

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Tâche 4 — Observer : journalisation et surveillance [Manuel]

1. Journaux — depuis la CLI ou l'explorateur de journaux (Logs Explorer) :

   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, le nombre d'instances et l'utilisation du CPU et de la mémoire. Comme ce service est actif en permanence (min_instance_count = 1), attendez-vous à une base stable d'une instance plutôt qu'à une mise à l'échelle jusqu'à zéro. Le module peut provisionner un test de disponibilité (lorsque uptime_check_config.enabled = true — la valeur par défaut est false) ; s'il est activé, confirmez qu'il est au vert sous Monitoring → Uptime checks.

3. Confirmez que la planification se déclenche réellement — consultez l'historique des résultats du tableau de bord pour vérifier que de nouvelles entrées apparaissent à la cadence attendue. Un service qui est Ready et réussit ses contrôles de santé peut tout de même avoir une planification silencieusement morte si cpu_always_allocated ou min_instance_count ont un jour été modifiés par rapport à leurs valeurs par défaut — c'est l'historique des résultats qui fait foi, et non l'état de la révision.

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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 Speedtest Tracker.

• 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.

  gcloud run revisions list --service="$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION"
  gcloud run services logs read "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION" --limit=100

• « Sain, mais aucun nouveau résultat n'apparaît jamais » : c'est le symptôme n° 1 propre à Speedtest Tracker. Vérifiez que cpu_always_allocated = true et min_instance_count >= 1 sur la révision déployée — si l'un ou l'autre a été modifié, le planificateur cron intégré au processus cesse de mener son travail à terme sous la limitation du CPU basée sur les requêtes de Cloud Run, alors même que la révision indique Ready.

  gcloud run services describe "$SERVICE" --project="$PROJECT" --region="$REGION" \
    --format='value(spec.template.metadata.annotations)' | grep -i cpu-throttling

• 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 s'est terminé avec succès.
• 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"

• Échecs de récupération d'image / d'exécution : si l'initialisation s6-overlay de l'image LinuxServer n'affiche jamais sa bannière de démarrage dans les journaux (aucune sortie du conteneur avant « Application exec likely failed »), il s'agit de la catégorie documentée d'incompatibilité de s6-overlay sous gVisor — basculez container_image vers ghcr.io/alexjustesen/speedtest-tracker:<tag> (basée sur Alpine) comme solution de repli.
• 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 (y compris la règle essentielle de ne jamais faire tourner APP_KEY après le premier démarrage).

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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). Cela supprime tout ce que le module a créé — le service Cloud Run, la base de données Cloud SQL et les secrets Secret Manager. 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 (actif en permanence), Cloud SQL (MySQL 8.0), les secrets, et exécute l'initialisation de la base
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Le contrôle de santé réussit ; créer le compte administrateur initial dans l'interface ; lancer un test
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter les révisions, mettre à l'échelle avec prudence (max=1), mettre à jour la version, gérer les secrets et sauvegardes, accéder à la base
4 — Observer	Manuel	Interroger Cloud Logging ; examiner les métriques Cloud Monitoring ; confirmer que la planification produit réellement de nouveaux résultats
5 — Dépanner	Manuel	Diagnostiquer les problèmes de révision, de « sain mais sans résultats », de base de données, de job d'initialisation et d'image
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module