Cloud run что это
Google Cloud Run объединяет серверы и контейнеры
Двумя основными тенденциями в разработке приложений в последние годы стали рост числа серверов и контейнеров. В рамках мероприятия Google Cloud Next компания анонсировала новый продукт под названием Cloud Run, который призван объединить их в одно целое.
В то же время, компания также анонсировала Cloud Run для GKE, специально разработанную для работы с версией Google Kubernetes.
Орен Тейч (Oren Teich), директор по управлению продуктами для безсерверных систем, говорит, что эти продукты возникли в результате обсуждений с клиентами. Как он отмечает, разработчикам нравится гибкость и маневренность, которые они получают, используя безсерверную архитектуру, но они ищут не только вычислительные ресурсы. Они хотят получить доступ к полному стеку, и с этой целью компания анонсирует Cloud Run.
Что касается инструмента GKE, он предоставляет те же преимущества, за исключением того, что разработчики запускают свои контейнеры на GKE-версии Google от Kubernetes. Имейте в виду, что разработчики могут использовать любую версию Kubernetes, которую выбрали их организации, так что не факт, что они будут использовать версию Google Kubernetes.
Все это стало возможным благодаря еще одному проекту с открытым исходным кодом, который компания представила в прошлом году. Это проект под названием Knative.
Serverless или безсерверная среда, как вы, наверное, уже знаете, это немного неправильное название. В этой технологиина самом деле не убираются серверы, но она избавляет разработчиков от необходимости беспокоиться о них. Вместо загрузки своего приложения на конкретную виртуальную машину поставщик облачных вычислений, в данном случае Google, предоставляет точный уровень ресурсов, необходимый для выполнения операции. Как только это будет сделано, эти ресурсы исчезнут, поэтому вы платите только за то, что используете в каждый конкретный момент времени.
Cloud run что это
Для информационно-аналитического портала TAdviser написана статья об облачной сети радиодоступа.
Терминология
Существующие термины Cloud RAN и Centralized RAN (оба имеют аббревиатуру СRAN) часто используют один вместо другого.
RAN (Radio Access Network) – сеть радиодоступа для мобильной связи, состоящая из множества базовых станций (мачт, приёмопередающих антенн с радиочастью RRH (Remote Radio Head), базовых блоков BBU (Base Ban Unit).
Cloud RAN, или cloud-based RAN — сеть радиодоступа на основе облака – это виртуализованная сеть радиодоступа, которая координирует работу многих базовых станций, в которых базовые блоки BBU виртуализованы в облаке. При этом, базовые блоки BBU располагаются в ближайших дата-центрах граничной сети (Edge), в виде виртуализованных сетевых функций VNF (Virtual Network Function). Хотя в таком определении подразумевается некоторая централизация управления базовыми станциями, оно отличается от понятия Centralized RAN.
Centralized RAN — централизованная сеть радиодоступа, в которой предусматривается размещение BBU также в дата-центрах, но с использованием традиционной технологии co-location, а не виртуализации сетевых функций NFV (Network Function Virtualization). Такой подход используется, например, при радиопокрытии стадионов, бизнес-центров класса «А» и других мест с высоким трафиком.
С точки зрения экономики, сеть радиодоступа RAN – самая затратная часть мобильной сети связи. По оценкам экспертов, затраты на RAN составляют до 80% капитальных и до 60% операционных расходов оператора мобильной связи. И Cloud RAN, и Centralized RAN – это хорошие средства сокращения затрат на радиосеть.
В данной статье рассматривается Cloud RAN. Она более выгодна оператору при развёртывании сети радиодоступа. Начальные затраты на Cloud RAN, возможно, будут несколько выше, чем для Centralized RAN из-за необходимости перехода на NFV. Однако, многие операторы уже ведут проекты цифровой трансформации своих опорных сетей на базе NFV, поэтому виртуализация радиосети Cloud RAN будет хорошо «укладываться» в русло общего проекта цифровой трансформации на базе технологий виртуализации.
Другое название Cloud RAN сети радиодоступа оператора связи – MEC (Mobile Edge Computing).
Принцип
Cloud RAN – архитектура мобильной сети, которая хорошо подходит для решения проблемы роста расходов на сеть доступа, что до сих пор является одной из главных проблем в бизнесе оператора связи. Функции обработки вызовов в базовых блоках BBU в Cloud RAN могут гибко перераспределяться между виртуальными устройствами BBU. Для этого создаётся пул ресурсов (BBU Pool), который располагается в дата-центрах граничного облака. Гибкое перераспределения ресурсов между базовыми станциями сети доступа позволяет лучше адаптироваться к временным и сезонным изменениям трафика.
Например, в дневные часы большинство абонентов находятся на работе в бизнес-центрах, различных организациях и на предприятиях ближе к центру города. В рабочие часы трафик в этой области увеличивается, и там требуется больше ресурсов BBU. В жилых зонах в рабочие часы трафик невысок. Напротив, в вечернее, ночное и утреннее время, концентрация трафика пользователей в жилых зонах больше, чем в центре города.
При традиционном построении сети доступа, для каждой зоны потребуется количество ресурсов BBU из расчёта на максимальный трафик в определённые часы и дни недели. В другое время ресурсы BBU недозагружены. Это приводит к росту стоимости владения сети радиодоступа, поскольку количество BBU рассчитывается из максимальных значений.
В сети Cloud RAN, затраты на сеть доступа удаётся снизить за счёт двух основных факторов:
Поскольку стоимость ресурсов для виртуальных BBU ниже по сравнению с традиционной архитектурой, и нужно меньше самих BBU в количественном выражении, решение Cloud RAN может значительно снизить затраты на строительство и обслуживание сети радиодоступа.
Преимущества
Основные достоинства решения Cloud RAN:
Сетевая нарезка (Network Slicing)
Виртуализированная сеть оператора, построенная на технологиях SDN/NFV, даёт возможность использовать технологию Network Slicing («нарезка сети»). Это означает, что оператору не нужно больше строить отдельную сетевую инфраструктуру для разных услуг и приложений. Ресурсы виртуализированной сети будут автоматически выделяться по запросу ресурсов от различных приложений (оркестрация).
Это также позволит гибко перераспределять распределённую вычислительную инфраструктуру центрального ядра опорной сети между различными технологическими сетями радиодоступа RAT (Radio Access Technology).
Например, в сети 5G возможна одновременная работа различных RAT на разных сетевых слоях (слайс), в отличие от сетей предыдущих поколений. Например:
Причём для всех слайсов используется единая вычислительная и транспортная инфраструктура опорной сети оператора, как показано на рисунке.
Создавать разные сети RAT с отдельной сетевой инфраструктурой опорной сети оператора – очень дорого и нерационально. Однако, преимуществом технологии NFV является возможность создания единой вычислительной инфраструктуры ядра опорной сети оператора с реализацией NFV для разных технологий радиодоступа RAT. Это позволяет значительно сократить расходы при переходе к сети 5G, основой которой как раз и является единая вычислительная инфраструктура ядра сети и граничных сетей на основе NFV.
Оборудование Cloud RAN
Какие дата-центры используются в Cloud RAN? При слове «дата-центр» в воображении возникает примерно такая картина (см. рисунок ниже).
Однако, в настоящее время всё больше используется концепция распределённого программно-конфигурируемого дата-центра SDDC (Software-defined Distributed Data Center). SDDC представляет собой логический дата-центр, который распределён географически, и его компоненты могут представлять собой малогабаритные контейнерные и модульные дата-центры.
При помощи таких дата-центров, которые собираются предварительно на заводе и могут быстро развёртываться на местности, можно быстро создавать инфраструктуру для Cloud RAN. Она является частью виртуализированной инфраструктуры оператора на базе стандартного вычислительного оборудования COTS, на котором программно реализуются сетевые функции оператора.
Концепция CORD (Central Office Rearchitectured as Data-Center), «архитектура АТС в виде дата-центра», была разработана американским оператором AT&T. В настоящее время он является признанным лидером цифровой трансформации и уже виртуализовал около 70% своей сети с использованием дата-центров, подобных показанным на рис. 5.
Экономика
Компания Red Hat провела экономический анализ развёртывания RAN для типового мобильного оператора. Для расчета было принято число абонентов в 10 миллионов SIM-карт, которых обслуживают 12 тысяч базовых станций 4G (LTE). Для расчёта операционных затрат был принят период работы пять лет. Анализ показал, что развёртывание виртуализированной Cloud RAN (vRAN) даёт двукратную экономию в части капитальных затрат (САРЕХ).
Такой разрыв происходит из-за разницы в стоимости специализированного выделенного оборудования BBU традиционной сети RAN и стоимости стандартных серверов COTS, которые используются для виртуализации сетевых [2] функций BBU в Cloud RAN. Кроме того, экономию даёт и концентрация: BBU нужно размещать не на 12 тыс. базовых станций, а в гораздо меньшем числе распределённых дата-центров.
Операционные затраты в vRAN также значительно ниже, чем в традиционной RAN. Это происходит за счёт того, что для последней на площадках базовых станций нужно размещать больше оборудования. Кроме того, каждый BBU на 12 тысячах базовых станций требует выездного обслуживания квалифицированными специалистами. Напротив, виртуальные BBU можно обслуживать с центральной консоли управления в административном центре оператора.
Cloud Run: What no one tells you about Serverless (and how it’s done)
Try Google Cloud
They are excited about Cloud Run because it abstracts away the cluster configuration, monitoring, and management so they can focus on building the features for their apps.
Mindful Containers is a fictitious company that is creating containerized microservice applications. They need a fully managed compute environment for deploying and scaling serverless containerized microservices. So, they are considering Cloud Run.
They are excited about Cloud Run because it abstracts away the cluster configuration, monitoring, and management so they can focus on building the features for their apps.
How to use Cloud Run
With Cloud Run, you write your code in your favorite language and/or use a binary library of your choice. Then push it to Cloud Build to create a container build. With a single command—“gcloud run deploy”—you go from a container image to a fully managed web application that runs on a domain with a TLS certificate and auto-scales with requests.
How does Cloud Run work?
Cloud Run service can be invoked in the following ways:
HTTPS: You can send HTTPS requests to trigger a Cloud Run-hosted service. Note that all Cloud Run services have a stable HTTPS URL. Some use cases include:
Trigger from Pub/Sub: You can use Pub/Sub to push messages to the endpoint of your Cloud Run service, where the messages are subsequently delivered to containers as HTTP requests. Possible use cases include:
How is Cloud Run different from Cloud Functions?
Cloud Run and Cloud Functions are both fully managed services that run on Google Cloud’s serverless infrastructure, auto-scale, and handle HTTP requests or events. They do, however, have some important differences:
Pricing
Cloud Run comes with a generous free tier and is pay per use, which means you only pay while a request is being handled on your container instance. If it is idle with no traffic, then you don’t pay anything.
Conclusion
What is Cloud Run?
Cloud Run is a fully-managed compute environment for deploying and scaling serverless HTTP containers without worrying about provisioning machines, configuring clusters, or autoscaling.
How to use Cloud Run
With Cloud Run, you write your code in your favorite language and/or use a binary library of your choice. Then push it to Cloud Build to create a container build. With a single command—“gcloud run deploy”—you go from a container image to a fully managed web application that runs on a domain with a TLS certificate and auto-scales with requests.
How does Cloud Run work?
Cloud Run service can be invoked in the following ways:
HTTPS: You can send HTTPS requests to trigger a Cloud Run-hosted service. Note that all Cloud Run services have a stable HTTPS URL. Some use cases include:
Trigger from Pub/Sub: You can use Pub/Sub to push messages to the endpoint of your Cloud Run service, where the messages are subsequently delivered to containers as HTTP requests. Possible use cases include:
How is Cloud Run different from Cloud Functions?
Cloud Run and Cloud Functions are both fully managed services that run on Google Cloud’s serverless infrastructure, auto-scale, and handle HTTP requests or events. They do, however, have some important differences:
Pricing
Cloud Run comes with a generous free tier and is pay per use, which means you only pay while a request is being handled on your container instance. If it is idle with no traffic, then you don’t pay anything.
What Is Google Cloud Run?
Surprising no one, Google has created another cloud service. If you’d like to run an already built application in the cloud, use Cloud Run. It is good for all-in-one software bundles, such as open source software or something like a simple Flask app.
With no infrastructure to manage, a team can focus on writing the application itself—letting Cloud Run handle provisioning resources to meet demand. So, let’s look at how Cloud Run works, when to use it, pros and cons, and steps to get started.
How Cloud Run works
When it comes to managing servers, problems abound:
Fortunately, Cloud Run automates most of this process. (Developers rejoice!) A person simply tells Cloud Run where their container is, then presses “Create”. Cloud Run takes in a container with your pre-built app on it, deploying it in a serverless environment. Cloud Run eliminates the need to manage resources or create an infrastructure, allowing DevOps teams to stay in the code.
There are some stipulations: the logic inside the container has to be stateless, and you must specify a combination of memory vs CPU resources as well as allowed concurrencies. The cloud container will delete data that is stored on it. A persistent volume must be attached, or other data transfer methods used while the container is running, to prevent any stored data from being deleted.
Afterwards, Cloud Run automatically adds or removes servers to meet user demand, only charging for what is used to the nearest tenth of a second. Cloud Run provides the user the http endpoint, container usage information, and control over the container’s billing.
The Cloud Run usage can be monitored easily in the GUI Metrics, along with logs from the container. Container deployment also has a built-in versioning feature, so a rollback to a previous container version is easy.
For those familiar with the AWS environment, Google Cloud run is not unlike AWS Lambda, though there are plenty of differences.
Cloud Run pros and cons
A developer gets a lot of freedom to create when using a container. They can specify the app requirements in a docker file, using any library and any coding language. So, by and large, developers like containers.
Cloud Run makes container deployment even easier. It’s particularly good for:
As for what’s missing, Cloud Run does come with the limitation that comes with using containers. Containers handle all aspects of the service within a single container. Serverless design and pay-as-you-go pricing benefits by splitting tasks into different pieces of logic. That design cannot occur when one container handles everything. Google services like Cloud Functions can be used to split a container’s functions into their own services (FaaS).
Cloud Run pricing
With Cloud Run, you only pay for what you use. Billed time is broken down to the nearest 0.1 of a second.
Google provides a nice chart that shows how billing works when two requests are made and their timing overlaps. The billing period will begin when the first request is made and when the last request is returned.
How to start Google Cloud Run
Getting started with Google Cloud Run is straightforward. They include a demo container on their site, so you can go through the steps and try it yourself. Remember to delete the Cloud Run Service after testing.
1. Go to your Cloud Run.
2. Click “Create Service”
3. Choose your region and select a service name.
4. Add the container URL and hit “Create”.
5. See your container deploy and access its URL.
Additional resources
For more on using containers in the DevOps lifecycle, browse our BMC DevOps Blog or check out these BMC Blogs:
Google Cloud Run or how to run your static website in 5 minutes and much more
TLDR; This article is not very deep in technical terms about how Google Cloud Run works. Also, Google Cloud Run can do much more than running a simple website. The article just details a very simple use case and my first experience with it and it hopefully helps others that might be curious but don’t know where to start (even though the already existing Quickstarts are probably all you need).
I had a problem for a month. My dedicated server hard drives completely died ( fsck didn’t even work on them) and we finally decided to get rid of it after 10 years. Unfortunately, my mom’s business website was running there. That’s right! It’s just a static website with very low traffic, but it’s still a very nice to have for her.
I didn’t do anything for a month until yesterday. I usually take the opportunity to try new things when something similar happens, I didn’t want to use any service where you upload the HTML files and that’s it. The first option that came to mine was to use Firebase hosting but I already did that for another single-page site, plus I already use Firebase at work.
Fortunately, Google Next ’19 happened a couple of weeks ago. Yesterday, I was listening to the Google Cloud Platform Podcast on my commute and the episode was about a new product that was announced during Next ‘19: Google Cloud Run. When the podcast was done I saw it clear: I’m just going to use Google Cloud Run!
But what is Google Cloud Run? It’s serverless done the right way. Excuse me?With Google Cloud Functions you could write a Node.js (or Go…) HTTP request handler in a file and upload that. After deploying that function you get a URL and you are set, you could just point to it. Google Cloud Run goes to the next level. Instead of uploading your functions’ files, you now deploy containers. Why is this better? Because now you can put whatever you want in your container. Instead of waiting for your preferred language to be supported with Cloud Functions(which could never happen), now you just create a container and run whatever you want in it. All you have to do is open port 8080 in the container (more on that later). And as with Cloud Functions it all scales out of the box and you can connect your containers to other Google Cloud products. Imagine the possibilities.
As of today, I’m pretty sure there must be a bunch of articles already talking about what I’m going to explain, but the experience was so painless, beautiful, simple and fast that I thought it was worth sharing. So, here it goes!
Create a new Google Cloud Platform project
In case this is the first time you create a new GCP (Google Cloud Platform) project, below is how you do it. If you already know how, just create a new project in the console and name it, let’s say MyWebsite, and skip to the next section.
First, go to Google Cloud Console and click Select a project at the top. This will open a modal window, click New Project.
Next, just enter the name of the project, we said it was MyWebsite and click Create. There’s a very important thing to remember in this step: the Project ID is mywebsite-239106, write it down as we will use it later.
Once the project is created select it from the same Select a project drop-down that we clicked at the very beginning.
Enable billing (and about pricing)
Unfortunately, I just realized you have to go through this step. I already had my billing enabled when I first tried Google Cloud Run, so I didn’t realize this was necessary until now. I’m just going to assume you don’t have any issues with this. At the end, running a low-traffic website is going to be “almost” free. See Google Cloud Run Pricing for more details.
Enable Google Cloud Run
Assuming you have your GCP project selected, just go to Google Cloud Run and click Start Using Cloud Run.
You should end up in the Google Cloud Run console.
Install and authorize Google Cloud SDK
If you already have Google Cloud SDK installed and you know what you are doing, you probably can skip this step (remember to update Google Cloud SDK, install the Beta components and select your newly created project).
If you are using OS X it’s very likely you have Homebrew installed. If you do, just type:
If you don’t have Homebrew I would recommend you install it. If you don’t want to install it you can follow the installation instructions from Google Cloud SDK, same if you use GNU/Linux.
So, once Google Cloud SDK is installed you need to authorize it with the Google account you used to create your project. Type the following:
Next, install the Google Cloud SDK Beta components:
Finally, select your project (remember the Project ID we wrote down before?):
Install Docker
Again, in OS X if you have Homebrew just type:
If not, just download Docker and follow the instructions. It’s pretty straight forward.
Create the container
Finally, the interesting part. What we are going to do next is deploy a simple HTML page and serve it through Google Cloud Run. Let’s first create a new directory and organize things a bit:
In the html directory create an index.html file with this content:
To serve this file we just need a web server. We are going to use nginx. I said that Google Cloud Run uses containers, which means we can simply use an existing nginx container. The only problem with the default nginx container is that it serves files on port 80, however Google Cloud Run expects containers to serve things on port 8080. So, we will just provide a new configuration file to nginx later.
Create a new Dockerfile inside the website directory:
In this Dockerfile we are just telling Docker to create a new container based on the nginx container and we are adding our html directory (that contains our index.html) plus an nginx configuration file that we will create next.
In the nginx directory create a default.conf file (note how we listen on port 8080):
After all this, you should have this directory structure:
Note that in the html directory or elsewhere you could have added more files: more HTML files, CSS files, images, etc. If it’s a big website it’s probably better to upload content to Google Cloud Storage and keep the container small.
Build and deploy the container
Now we can build the container and push it. This is done with a Google Cloud SDK command:
We have specified our project mywebsite-239106 and a name for our new Google Cloud Run service hello.
Finally, we can deploy the new container to Google Cloud Run:
If everything went well you should see a message like this:
And it seems the generated URL is up and running!
