gcp-cloud-run
Déployer des applications serverless sur GCP Cloud Run
Construire des applications serverless prêtes pour la production sur GCP est complexe avec de nombreuses options de configuration. Cette compétence fournit des modèles éprouvés pour les services Cloud Run, les Functions, l'optimisation du démarrage à froid et les architectures pilotées par les événements.
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اختبرها
استخدام "gcp-cloud-run". Deploy a containerized API to Cloud Run with 512Mi memory and 1 CPU
النتيجة المتوقعة:
gcloud run deploy my-api --image gcr.io/project-id/my-api:v1 --region us-central1 --platform managed --memory 512Mi --cpu 1 --min-instances 0 --max-instances 100 --allow-unauthenticated
استخدام "gcp-cloud-run". Optimize Cloud Run service for low-latency responses
النتيجة المتوقعة:
Applied cold start optimizations: enabled CPU boost, set min-instances to 1, increased memory to 1Gi for faster startup, implemented lazy loading for BigQuery client, and configured concurrency to 80 for balanced throughput.
التدقيق الأمني
آمنStatic analyzer detected 43 potential issues but all are false positives. The SKILL.md file contains documentation and code examples (Dockerfiles, JavaScript, YAML, bash) for GCP Cloud Run deployment patterns, not executable code. External command detections are gcloud CLI examples in markdown code blocks. Environment variable access is standard Node.js PORT configuration for Cloud Run. No actual security risks present.
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
Déploiement d'API Web
Déployer une API Node.js Express sur Cloud Run avec mise à l'échelle automatique, contrôles d'intégrité et gestion de l'arrêt gracieux.
Traitement piloté par les événements
Créer des Cloud Run Functions déclenchées par des messages Pub/Sub ou des uploads Cloud Storage pour des workflows de traitement de données asynchrones.
Services optimisés pour les coûts
Configurer Cloud Run avec des ressources dimensionnées correctement, des instances minimales et CPU boost pour les applications sensibles à la latence avec des contraintes budgétaires.
جرّب هذه الموجهات
Aidez-moi à déployer une application Node.js Express sur Google Cloud Run. J'ai un Dockerfile prêt. Guidez-moi à travers les commandes gcloud pour build, push et déployer le conteneur avec les paramètres de mémoire et CPU appropriés.
Créez une Cloud Run Function qui se déclenche lorsqu'un fichier est uploadé dans un bucket Cloud Storage. La function doit traiter les fichiers CSV et charger les données dans BigQuery. Incluez la gestion d'erreurs et le logging.
Mon service Cloud Run a une latence de démarrage à froid de 2-3 secondes qui affecte l'expérience utilisateur. Analysez ma configuration de déploiement et recommandez des paramètres spécifiques pour les instances minimales, CPU boost, mémoire et optimisations au niveau du code pour réduire les démarrages à froid.
Concevez un pipeline Cloud Build qui déploie automatiquement mon application sur Cloud Run à chaque git push sur main. Incluez des builds Docker multi-étapes, scanning de sécurité, déploiement en staging avec approbation manuelle, et rollout en production avec traffic splitting.
أفضل الممارسات
- Utilisez des builds Docker multi-étapes avec des images de base distroless pour réduire la taille du conteneur et la surface d'attaque
- Définissez des valeurs de concurrence appropriées basées sur les exigences de mémoire et CPU de votre application
- Implémentez des endpoints de health check et des gestionnaires d'arrêt gracieux pour des déploiements fiables
تجنب
- Exécuter du travail intensif en CPU sans définir la concurrence à 1, ce qui affame les autres requêtes
- Écrire de gros fichiers dans le répertoire /tmp qui consomme de la mémoire et cause des erreurs OOM
- Démarrer des tâches en arrière-plan qui continuent après l'envoi de la réponse, car le CPU est limité quand inactif