Python GCloud 関数のデプロイのトラブルシューティング: OperationError Code=13 (メッセージなし)

GitHub ワークフロー経由で GCloud 機能をデプロイする際の一般的な問題

Python ベースの GCloud 関数をデプロイすると、特に GitHub ワークフロー内で作業している場合に、原因不明のエラーが発生することがあります。開発者が遭遇する問題の 1 つは、 付随するエラーメッセージはありません。このタイプの失敗は、エラー出力が明確ではないため、特にイライラする可能性があります。

このエラーは通常、同様の構成を持つ他の機能が正常に展開された場合でも、展開中に発生します。このエラーの背後にある考えられる原因を理解し、そのトラブルシューティング方法を知ることは、スムーズな継続的な展開プロセスを維持するために重要です。

この記事では、失敗の最も一般的な原因について説明します。 コマンド (特に Python 3.9 ランタイムを使用する場合) を使用し、トラブルシューティング方法を検討します。クラウドの構築プロセスでも問題が発生する可能性がありますが、これについても説明します。

これらの手順に従うことで、エラーの原因を特定するだけでなく、将来の展開に向けて信頼性の高い修正を実装する方法も学ぶことができます。このガイドは、ダウンタイムを削減し、クラウド機能のワークフローで問題が再発するのを防ぐのに役立ちます。

指示	使用例
os.getenv()	このコマンドは、Python で環境変数を取得します。この問題に関連して、必要なことが保証されます。 は展開中に利用できるため、キーの欠落エラーを防ぐことができます。
google.auth.default()	このコマンドは、スクリプト内から関数をデプロイするときに Google Cloud API と対話するために必要なデフォルトの Google 認証資格情報を取得します。
functions_v1.CloudFunctionsServiceClient()	これにより、Google Cloud Functions との対話に使用されるクライアントが初期化されます。これにより、スクリプトでクラウド機能のデプロイ、更新、管理などのコマンドをプログラム的に発行できるようになります。
client.deploy_function()	この関数呼び出しは、Google Cloud Function の実際のデプロイメントをトリガーします。関数名、リージョン、ランタイム、環境変数などのデプロイメントパラメータのセットを受け取ります。
time.sleep()	2 番目の例では、 time.sleep() を使用して遅延をシミュレートまたは導入します。これは、ネットワークまたはリソースの制約によってデプロイメントがタイムアウトしているかどうかを確認するのに役立ちます。
logger.list_entries()	これにより、Google Cloud Logging からログが取得されます。これは詳細な Cloud Build ログを取得するために使用され、標準出力には表示されないデプロイメントの失敗に関する洞察を得ることができます。
logger.logger()	このコマンドは、「cloud-build-logs」などの特定のログ リソースと対話できるロガー インスタンスを初期化するために使用されます。これは、関数の展開の追跡とトラブルシューティングに役立ちます。
build_id	build_id 変数は、特定の Cloud Build プロセスの一意の識別子です。これは、ログをリンクし、どのビルド ログが特定の関数のデプロイメントに関連しているかを理解するために不可欠です。
print(entry.payload)	このコマンドは、Cloud Build エントリから詳細なログ データを出力します。デバッグ シナリオでは、これは開発者が展開プロセス中に発生したエラーやステータスを確認するのに役立ちます。

GCloud 関数のデプロイメントの失敗に対する Python スクリプトを理解する

最初に紹介したスクリプトは、展開前に必要な環境変数が正しく設定されているかどうかを確認することに重点を置いています。を使用することで、 コマンドを実行すると、次のような重要な変数が確実に保存されます。 利用可能です。環境変数の欠落は、特に GitHub Actions のような自動化されたワークフローを実行する場合に、デプロイメントの問題の一般的な原因です。これらの変数が使用できない場合、スクリプトはエラーを発生させ、開発者が実際の展開プロセスが始まる前に問題を早期に特定できるようにします。これにより、メッセージのない「OperationError: code=13」のような不明瞭なエラーが防止されます。

環境チェックに加えて、最初のスクリプトは、次を使用して Google Cloud で認証も行います。 。これにより、Google Cloud API と通信するために必要なデフォルトの認証情報が取得されます。資格情報が不適切または欠如しているとサイレント展開の失敗につながる可能性があるため、展開には認証が重要です。次に、スクリプトは 実際の展開を開始します。この方法では、例外を処理し、特定のエラーを出力することで、標準の gcloud コマンドと比較してデプロイメントの問題をよりよく把握できます。

2 番目のスクリプトは、タイムアウトとクォータに関する潜在的な問題に対処します。多くの場合、クラウド機能は、時間がかかりすぎたり、割り当てられたリソースを超えたりするためにデプロイに失敗することがありますが、エラー メッセージからは明らかではない場合があります。使用する 、このスクリプトは、潜在的なタイムアウト シナリオをシミュレートするために遅延を導入し、開発者がビルド時間の延長によってデプロイメントが失敗しているかどうかを検出できるようにします。これは、大規模な機能やネットワーク遅延が関係する場合に特に役立ちます。また、「TIMEOUT」ステータスのチェックも含まれており、カスタム デプロイメントが割り当てられた時間を超えた場合。

最後に、3 番目のスクリプトでは、Cloud Build ログを使用して障害をより詳細に診断することに重点を置いています。活用することで を実行すると、スクリプトは特定のビルド ID に関連付けられた詳細なログを取得します。これは、特にコンソールでエラーがすぐに明確にならない場合に、デプロイメントが失敗する正確な段階を追跡するのに役立ちます。開発者はログ エントリを確認して、失敗の原因がリソース制限、不正なトリガー、ビルド エラーのいずれであるかを特定できます。このアプローチにより、展開プロセスをより詳細に把握できるようになり、複雑な展開パイプラインでのトラブルシューティングがはるかに簡単になります。

# Solution 1: Ensure Environment Variables and Permissions Are Correct
import os
import google.auth
from google.cloud import functions_v1
def deploy_function():
    # Retrieve environment variables
    api_key = os.getenv('SENDGRID_API_KEY')
    if not api_key:
        raise EnvironmentError("SENDGRID_API_KEY not found")
    # Authenticate and deploy
    credentials, project = google.auth.default()
    client = functions_v1.CloudFunctionsServiceClient(credentials=credentials)
    try:
        response = client.deploy_function(request={"name": "my-function"})
        print(f"Deployment successful: {response}")
    except Exception as e:
        print(f"Deployment failed: {e}")

# Solution 2: Handle Timeouts and Quota Limits
import time
from google.cloud import functions_v1
def deploy_with_timeout_check():
    client = functions_v1.CloudFunctionsServiceClient()
    try:
        # Start deployment
        response = client.deploy_function(request={"name": "my-function"})
        print("Deployment started...")
        # Simulate timeout check
        time.sleep(60)
        if response.status == "TIMEOUT":
            raise TimeoutError("Deployment took too long")
        print(f"Deployment finished: {response}")
    except TimeoutError as te:
        print(f"Error: {te}")
    except Exception as e:
        print(f"Unexpected error: {e}")

# Solution 3: Retrieve Detailed Logs from Cloud Build
from google.cloud import logging
def get_cloud_build_logs(build_id):
    client = logging.Client()
    logger = client.logger("cloud-build-logs")
    # Fetch logs for the specific build
    logs = logger.list_entries(filter_=f'build_id="{build_id}"')
    for entry in logs:
        print(entry.payload)
def deploy_function_with_logs():
    build_id = "my-build-id"
    get_cloud_build_logs(build_id)
    print("Logs retrieved.")

デプロイメントの失敗に対する Cloud Function のトリガーと権限の調査

導入失敗のもう 1 つの一般的な理由 特に GitHub ワークフロー経由でデプロイする場合、間違ったトリガーや誤って設定された権限が関係します。各クラウド機能には、HTTP、Pub/Sub、Cloud Storage などの適切なトリガーが必要です。あなたの場合、使用しているのは と フラグ。トピックの構成が間違っているか、対象のリージョンに存在しない場合、「OperationError: code=13」がメッセージなしで表示され、デプロイメントがサイレントに失敗する可能性があります。

権限は、クラウド機能の導入を成功させる上でも重要な役割を果たします。関数をデプロイして実行するには、Google Cloud プロジェクトに関連付けられたサービス アカウントに、Cloud Functions 開発者や Pub/Sub 管理者などの適切なロールが必要です。これらのロールがないと、明確なエラー メッセージが表示されずに展開が失敗する可能性があります。を使用して適切なロールが設定されていることを確認することをお勧めします。 サービス アカウントに必要なアクセス許可を追加するコマンド。

最後に、 コマンドの 問題になる可能性があります。タイムアウトは 540 秒ですが、関数のコードまたは環境セットアップのデプロイに時間がかかりすぎる場合 (依存関係のインストールなど)、プロセスが途中で終了する可能性があります。これを回避するには、関数の実行時間を最適化し、必要な依存関係のみがソース フォルダーに含まれるようにして、デプロイ プロセス全体を高速化することが重要です。

特定のエラー メッセージが表示されずにデプロイメントが失敗した場合は、クラウド機能の構成、トリガー、権限を確認することが重要です。これらの要素は、サイレント障害の原因となることがよくあります。

サービス アカウントに正しい権限があることを確認し、デプロイ プロセスを最適化すると、タイムアウトやリソース制限を回避でき、関数のデプロイ エクスペリエンスがよりスムーズになります。