Tandoor sur Cloud Run — Guide de lab

📖 Guide de configuration

Vue d'ensemble

Durée estimée : 45–90 minutes

Tandoor Recipes est un gestionnaire de recettes et planificateur de repas open source et auto-hébergé, capable d'importer des recettes à partir d'une URL. Ce lab vous fait parcourir tout le cycle de vie opérationnel du module Tandoor 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 de Tandoor. 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, notamment en récupérant l'identifiant superutilisateur généré.
• 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, 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 utilisez votre propre projet ? Avant le premier déploiement dans ce projet, 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 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). 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. Dans la plateforme RAD, ouvrez Solutions → Solution Catalog → RAD modules, puis ouvrez Tandoor (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 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, une base de données Cloud SQL (PostgreSQL 15) avec ses secrets Secret Manager (SECRET_KEY, DJANGO_SUPERUSER_PASSWORD et le mot de passe de la base), un bucket Cloud Storage data, et exécute deux jobs ponctuels : db-init (crée la base de données et l'utilisateur) et create-superuser (initialise le compte administrateur initial). Les premiers déploiements prennent environ 20–35 minutes (la création de Cloud SQL domine).

3. Une fois terminé, identifiez 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="$REGION" \
     --filter="metadata.name~tandoor" --format="value(metadata.name)" --limit=1)
   SERVICE_URL=$(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. Vérifiez que le service est opérationnel. Tandoor n'a pas de point de terminaison de santé dédié non authentifié ; les sondes de la plateforme (et cette vérification) ciblent donc la page de connexion publique de Django :

   curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}\n' "$SERVICE_URL/accounts/login/"   # expect 200

2. Récupérez l'identifiant superutilisateur généré — Tandoor n'a ni parcours d'auto-inscription ni identifiant par défaut fixe, contrairement à certaines applications de ce catalogue :

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

3. Ouvrez $SERVICE_URL/accounts/login/ dans un navigateur et connectez-vous avec le nom d'utilisateur admin (ou le admin_username que vous avez configuré) et le mot de passe récupéré ci-dessus. Envisagez de changer le mot de passe dès la première connexion, par bonne pratique de sécurité.

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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 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 et 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). Tandoor n'a pas de worker d'arrière-plan ; une mise à l'échelle au-delà d'une instance ne nécessite donc aucune coordination particulière.

3. 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 révision est déployée. Tandoor publie un véritable tag latest en amont, ce qui reflète donc les vraies versions publiées en amont (contrairement à certaines applications de ce catalogue dont le tag de version est purement cosmétique).

4. Gérez les secrets et les sauvegardes :

   gcloud secrets list --project="$PROJECT" --filter="name~tandoor"
   gcloud run jobs list --project="$PROJECT" --region="$REGION"   # 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. tandoordemo426161cf) — not the bare app name.
   DB_USER=$(gcloud sql users list --instance="$INSTANCE" --project="$PROJECT" \
     --format="value(name)" --filter="name~^tandoor" --limit=1)
   gcloud sql connect "$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 (P50/P95/P99), le nombre d'instances (comportement de mise à l'échelle) et l'utilisation CPU / mémoire. Le module peut provisionner un test de disponibilité (uptime check, lorsque uptime_check_config.enabled = true — il vaut false par défaut) ; s'il est activé, 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. Ce sont des diagnostics au niveau de la plateforme, qui ne changent pas avec les versions de Tandoor.

• 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 cible /accounts/login/ et requiert la connectivité à Postgres ainsi que des migrations appliquées pour renvoyer 200.

  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.
• Connexion impossible / aucun identifiant connu : récupérez DJANGO_SUPERUSER_PASSWORD dans Secret Manager (tâche 2, étape 2) — il n'existe aucun identifiant fixe de repli.
• Échec du job create-superuser : listez les exécutions et lisez les journaux de celle qui a échoué — une cause fréquente est l'exécution du job avant la fin de db-init (il devrait figurer comme dépendance ; le job effectue jusqu'à deux nouvelles tentatives) :

  gcloud run jobs executions list --job="${SERVICE}-create-superuser" \
    --project="$PROJECT" --region="$REGION"

• Échec du build de l'image : consultez l'historique Cloud Build pour lire le journal du build en échec (Tandoor est préconstruit ; cela ne s'applique donc que si container_image_source a été remplacé par custom).
• 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 la règle essentielle de ne jamais renouveler SECRET_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) — elle retire le déploiement des enregistrements de RAD sans détruire les ressources cloud (RAD oublie simplement le déploiement). Delete 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 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 Cloud Run, Cloud SQL (PostgreSQL 15), les secrets et le bucket de stockage, et exécute db-init + create-superuser
2 — Accéder et vérifier	Manuel	Le contrôle de santé réussit ; récupérer l'identifiant superutilisateur généré et se connecter
3 — Exploiter	Manuel	Inspecter les révisions, mettre à l'échelle, mettre à jour la version, gérer secrets/sauvegardes, accès à la base
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, de build et d'IAM
6 — Démanteler	Automatisé	Delete (Trash) supprime toutes les ressources du module