Google Cloud Runでコンテナアプリをデプロイ：ハンズオンチュートリアル

Google Cloud Runでコンテナアプリをデプロイ

Google Cloud Runを使えば、サーバーを管理せずにコンテナを実行できます。Dockerイメージをデプロイするだけで、Cloud Runがスケーリング、HTTPS、インフラを自動的に処理します。このチュートリアルでは、Python Flask REST APIを構築し、コンテナ化してCloud Runにデプロイします。

前提条件

• 課金が有効なGoogle Cloudアカウント
• gcloud CLIのインストールと認証
• ローカルにDockerをインストール
• Python 3.11+

ステップ1：Flaskアプリケーションの作成

プロジェクトディレクトリを作成し、アプリケーションをセットアップ：

mkdir cloud-run-demo && cd cloud-run-demo
python -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install flask gunicorn google-cloud-firestore

app.pyを作成：

import os
from flask import Flask, jsonify, request
from google.cloud import firestore

app = Flask(__name__)
db = firestore.Client()

@app.route('/health')
def health():
    return jsonify({'status': 'healthy', 'service': 'cloud-run-demo'})

@app.route('/api/items', methods=['GET'])
def list_items():
    items_ref = db.collection('items')
    docs = items_ref.stream()
    items = [{'id': doc.id, **doc.to_dict()} for doc in docs]
    return jsonify({'items': items, 'count': len(items)})

@app.route('/api/items', methods=['POST'])
def create_item():
    data = request.get_json()
    if not data or 'name' not in data:
        return jsonify({'error': 'name is required'}), 400
    
    item = {
        'name': data['name'],
        'description': data.get('description', ''),
        'created_at': firestore.SERVER_TIMESTAMP
    }
    doc_ref = db.collection('items').add(item)
    return jsonify({'id': doc_ref[1].id, 'message': 'created'}), 201

@app.route('/api/items/<item_id>', methods=['DELETE'])
def delete_item(item_id):
    db.collection('items').document(item_id).delete()
    return jsonify({'message': 'deleted'}), 200

if __name__ == '__main__':
    port = int(os.environ.get('PORT', 8080))
    app.run(host='0.0.0.0', port=port, debug=False)

requirements.txtを作成：

flask==3.0.0
gunicorn==21.2.0
google-cloud-firestore==2.14.0

ステップ2：Dockerfileの作成

マルチステージDockerfileで軽量な本番イメージを作成：

# ビルドステージ
FROM python:3.11-slim AS builder
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir --prefix=/install -r requirements.txt

# 本番ステージ
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY --from=builder /install /usr/local
COPY . .

ENV PORT=8080
EXPOSE 8080

CMD exec gunicorn --bind :$PORT --workers 2 --threads 4 --timeout 120 app:app

ステップ3：ローカルでテスト

docker build -t cloud-run-demo .
docker run -p 8080:8080 -e PORT=8080 cloud-run-demo
curl http://localhost:8080/health

ステップ4：Google Cloud Runへデプロイ

export PROJECT_ID=your-project-id
gcloud config set project $PROJECT_ID

# 必要なAPIを有効化
gcloud services enable run.googleapis.com \
  containerregistry.googleapis.com \
  cloudbuild.googleapis.com \
  firestore.googleapis.com

# Cloud Buildでビルド＆プッシュ
gcloud builds submit --tag gcr.io/$PROJECT_ID/cloud-run-demo

# Cloud Runにデプロイ
gcloud run deploy cloud-run-demo \
  --image gcr.io/$PROJECT_ID/cloud-run-demo \
  --platform managed \
  --region asia-northeast1 \
  --allow-unauthenticated \
  --memory 256Mi \
  --cpu 1 \
  --min-instances 0 \
  --max-instances 10

ステップ5：オートスケーリングの設定

gcloud run services update cloud-run-demo \
  --region asia-northeast1 \
  --concurrency 80 \
  --min-instances 1 \
  --max-instances 50

主要なスケーリングパラメータ：

• concurrency: インスタンスあたりの最大リクエスト数（デフォルト80）
• min-instances: 最小ウォームインスタンス数（デフォルト0）
• max-instances: 最大インスタンス数（デフォルト100）

ステップ6：カスタムドメインの設定

gcloud run domain-mappings create \
  --service cloud-run-demo \
  --domain api.yourdomain.com \
  --region asia-northeast1

ステップ7：Cloud BuildによるCI/CD

cloudbuild.yamlを作成：

steps:
  - name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
    args: ['build', '-t', 'gcr.io/$PROJECT_ID/cloud-run-demo:$COMMIT_SHA', '.']
  - name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
    args: ['push', 'gcr.io/$PROJECT_ID/cloud-run-demo:$COMMIT_SHA']
  - name: 'gcr.io/google.com/cloudsdktool/cloud-sdk'
    entrypoint: gcloud
    args: ['run', 'deploy', 'cloud-run-demo', '--image', 'gcr.io/$PROJECT_ID/cloud-run-demo:$COMMIT_SHA', '--region', 'asia-northeast1', '--platform', 'managed']

ステップ8：モニタリングとログ

gcloud logging read "resource.type=cloud_run_revision \
  AND resource.labels.service_name=cloud-run-demo" \
  --limit 50 --format json

構造化ログの追加：

import json, sys

def log(severity, message, **kwargs):
    entry = {'severity': severity, 'message': message, **kwargs}
    print(json.dumps(entry), file=sys.stdout if severity != 'ERROR' else sys.stderr)

コスト最適化のヒント

1. 開発環境ではmin-instancesを0に設定

2. CPUスロットリングでアイドル時のコストを削減

3. メモリは256Miから始めて必要に応じて増加

4. --cpu-boostでコールドスタートを高速化

5. concurrencyを高く設定（80-100）してインスタンスあたりのリクエストを最大化

まとめ

Google Cloud Runは、サーバーレス関数と本格的なKubernetesの中間に位置する強力なプラットフォームです。コンテナの柔軟性とサーバーレスのシンプルさを兼ね備え、クラスター管理不要、自動HTTPS、従量課金で利用できます。API、マイクロサービス、効率的にスケールが必要なWebアプリケーションに最適です。