Python GCloud funkciju izvietošanas problēmu novēršana: OperationError Code=13 bez ziņojuma

Bieži sastopamās problēmas, izvietojot GCloud funkcijas, izmantojot GitHub darbplūsmu

Uz Python balstītas mākoņa funkcijas izvietošana dažkārt var izraisīt neizskaidrojamas kļūdas, īpaši, ja strādājat GitHub darbplūsmā. Viena no šādām problēmām, ar ko saskaras izstrādātāji, ir Darbības kļūda: kods=13 bez pievienota kļūdas ziņojuma. Šāda veida kļūme var būt īpaši nomākta, jo kļūdas izvadē nav skaidrības.

Šī kļūda parasti rodas izvietošanas laikā, pat ja citas funkcijas ar līdzīgu konfigurāciju tiek veiksmīgi izvietotas. Izpratne par iespējamiem šīs kļūdas cēloņiem un zināšana, kā tos novērst, ir ļoti svarīga, lai nodrošinātu vienmērīgu un nepārtrauktu izvietošanas procesu.

Šajā rakstā mēs apskatīsim visbiežāk sastopamos neveiksmju iemeslus gcloud funkciju izvietošana komandu, īpaši strādājot ar Python 3.9 izpildlaikiem, un izpētiet problēmu novēršanas metodes. Varat arī saskarties ar problēmām, kas saistītas ar mākoņa veidošanas procesu, un mēs to arī pieskarsim.

Veicot šīs darbības, jūs ne tikai precīzi noteiksit kļūdas avotu, bet arī uzzināsit, kā ieviest uzticamus labojumus turpmākai izvietošanai. Šī rokasgrāmata palīdzēs samazināt dīkstāves laiku un novērst atkārtotas problēmas mākoņfunkciju darbplūsmās.

Izpratne par Python skriptiem mākoņfunkciju izvietošanas kļūmēm

Pirmais skripts, ko es ieviesu, koncentrējas uz pārbaudi, vai nepieciešamie vides mainīgie ir pareizi iestatīti pirms izvietošanas. Izmantojot os.getenv() komandu, tas nodrošina, ka kritiskie mainīgie, piemēram, SENDGRID_API_KEY ir pieejami. Trūkstošie vides mainīgie ir izplatīts izvietošanas problēmu cēlonis, īpaši, ja tiek izmantotas automatizētas darbplūsmas, piemēram, GitHub Actions. Ja šie mainīgie nav pieejami, skripts radīs kļūdu, palīdzot izstrādātājiem precīzi noteikt problēmu agri pirms faktiskā izvietošanas procesa sākuma. Tas novērš neskaidras kļūdas, piemēram, "OperationError: code=13" bez ziņojuma.

Papildus vides pārbaudēm pirmais skripts tiek autentificēts arī ar Google Cloud, izmantojot google.auth.default(). Tādējādi tiek izgūti noklusējuma akreditācijas dati, kas nepieciešami, lai mijiedarbotos ar Google Cloud API. Autentifikācija ir ļoti svarīga izvietošanai, jo nepareizi vai trūkstoši akreditācijas dati var izraisīt klusas izvietošanas kļūmes. Pēc tam skripts izsauc Functions_v1.CloudFunctionsServiceClient lai sāktu faktisko izvietošanu. Apstrādājot izņēmumus un drukājot konkrētas kļūdas, šī metode nodrošina labāku izvietošanas problēmu redzamību salīdzinājumā ar standarta gcloud komandām.

Otrais skripts risina iespējamās problēmas ar taimautu un kvotām. Bieži vien mākoņa funkcijas var neizdoties izvietot, jo tās aizņem pārāk ilgu laiku vai pārsniedz piešķirtos resursus, kas var nebūt skaidrs kļūdu ziņojumos. Izmantojot laiks.miegs(), šis skripts ievieš aizkavi, lai simulētu iespējamo noildzes scenāriju, palīdzot izstrādātājiem noteikt, vai to izvietošana neizdodas pagarinātā izveides laika dēļ. Tas var būt īpaši noderīgi lielām funkcijām vai ja ir iesaistīts tīkla latentums. Tas ietver arī “TIMEOUT” statusa pārbaudi, palielinot pielāgoto TimeoutError ja izvietošana pārsniedz piešķirto laiku.

Visbeidzot, trešajā skriptā ir uzsvērta Cloud Build žurnālu izmantošana, lai detalizētāk diagnosticētu kļūmes. Izmantojot sviras efektu logger.list_entries(), skripts ienes detalizētus žurnālus, kas saistīti ar konkrētu būvējuma ID. Tas ir noderīgi, lai izsekotu precīzu posmu, kurā izvietošana neizdodas, jo īpaši, ja konsolē kļūda nav uzreiz skaidra. Izstrādātāji var pārskatīt žurnāla ierakstus, lai noteiktu, vai kļūme bija saistīta ar resursu ierobežojumiem, nepareiziem trigeriem vai izveides kļūdām. Šī pieeja sniedz detalizētāku priekšstatu par izvietošanas procesu, padarot daudz vienkāršāku problēmu novēršanu sarežģītos izvietošanas cauruļvados.

# 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.")

Mākoņfunkciju aktivizētāju un atļauju izpēte izvietošanas kļūmēm

Vēl viens izplatīts izvietošanas kļūmju iemesls Google mākoņa funkcijas, jo īpaši izvietojot, izmantojot GitHub darbplūsmas, ir saistīti ar nepareiziem trigeriem vai nepareizi konfigurētām atļaujām. Katrai mākoņa funkcijai ir nepieciešams atbilstošs aktivizētājs, piemēram, HTTP, Pub/Sub vai Cloud Storage. Jūsu gadījumā jūs izmantojat a Pub/Sub aktivizētājs ar --trigger-topic karogs. Ja tēma ir nepareizi konfigurēta vai neeksistē mērķa reģionā, izvietošana var neizdoties klusi, kā jūs redzējāt ar "OperationError: code=13" un bez ziņojuma.

Atļaujām ir arī izšķiroša nozīme veiksmīgā mākoņfunkciju izvietošanā. Pakalpojuma kontam, kas saistīts ar jūsu Google Cloud projektu, ir jābūt pareizām lomām, piemēram, Cloud Functions Developer un Pub/Sub Admin, lai varētu izvietot un izpildīt funkciju. Bez šīm lomām izvietošana var neizdoties bez skaidra kļūdas ziņojuma. Ieteicams nodrošināt pareizu lomu iestatīšanu, izmantojot gcloud iam komandas, lai pakalpojuma kontam pievienotu nepieciešamās atļaujas.

Visbeidzot, gcloud functions deploy komandas taimauts var būt problēma. Jums ir 540 sekunžu noildze, taču, ja funkcijas koda vai vides iestatīšana aizņem pārāk ilgu laiku (piemēram, instalējot atkarības), process var priekšlaicīgi beigties. Lai no tā izvairītos, ir svarīgi optimizēt savas funkcijas izpildlaiku un nodrošināt, lai avota mapē tiktu iekļautas tikai nepieciešamās atkarības, tādējādi paātrinot kopējo izvietošanas procesu.