Cloud Run 無伺服器開發

課程概述

Cloud Run 是 GCP 的全託管無伺服器容器平台。不管你用什麼語言寫的容器化應用，都能丟上去跑，而且完全不用自己管底層的基礎設施。這堂課會帶你走過 Cloud Run 的整個開發流程，從容器怎麼建構，一路到實際部署上線。

你將學到

• 使用 Cloud Build 建構容器映像
• 將映像推送至 Artifact Registry
• 部署並配置 Cloud Run 服務
• 設定自動擴展、並發與資源限制
• 管理環境變數與密鑰

核心概念

Cloud Run 部署流程

原始碼 → Dockerfile → Cloud Build → Artifact Registry → Cloud Run

關鍵配置項

配置	說明	預設值
—max-instances	最大實例數	100
—min-instances	最小實例數（避免冷啟動）	0
—concurrency	每實例並發請求數	80
—memory	記憶體	512Mi
—cpu	CPU 數量	1
—timeout	請求逾時	300s

Artifact Registry vs Container Registry

Container Registry 已經退役了，現在一律改用 Artifact Registry：

# 建立 Artifact Registry 倉庫
gcloud artifacts repositories create my-repo \
  --repository-format=docker \
  --location=us-central1

# 建構並推送映像
gcloud builds submit --tag us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT/my-repo/app

# 部署到 Cloud Run
gcloud run deploy my-service \
  --image us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT/my-repo/app \
  --region us-central1 \
  --allow-unauthenticated

減少冷啟動

• 設定 --min-instances=1 保持至少一個暖實例
• 使用較小的容器映像（Alpine、distroless）
• 將初始化邏輯移出請求處理路徑

實作重點

• Cloud Run 僅在處理請求時計費（CPU always-on 模式例外）
• 容器必須監聽 PORT 環境變數指定的端口
• 使用 Secret Manager 管理敏感配置，而非環境變數
• 善用 Cloud Run 的 revision 機制做金絲雀部署

Skill Badge 指引

Lab 連結：Serverless Cloud Run Development — 完成此 lab 可獲得 Skill Badge

延伸學習

• PCA 相關：運算服務選擇
• 本系列下一課：Firebase 無伺服器應用開發