Rozwiązywanie problemów z wdrożeniem funkcji GCloud w języku Python: Kod błędu operacji = 13 bez komunikatu

Typowe problemy podczas wdrażania funkcji GCloud za pośrednictwem przepływu pracy GitHub

Wdrożenie funkcji chmury opartej na języku Python może czasami prowadzić do niewyjaśnionych błędów, szczególnie podczas pracy w ramach przepływu pracy GitHub. Jednym z takich problemów, z jakim spotykają się programiści, jest bez towarzyszącego komunikatu o błędzie. Ten typ awarii może być szczególnie frustrujący ze względu na brak przejrzystości w wynikach błędów.

Ten błąd zwykle pojawia się podczas wdrażania, nawet jeśli pomyślnie wdrożono inne funkcje o podobnej konfiguracji. Zrozumienie możliwych przyczyn tego błędu i wiedza, jak je rozwiązać, ma kluczowe znaczenie dla utrzymania płynnego, ciągłego procesu wdrażania.

W tym artykule omówimy najczęstsze przyczyny niepowodzeń polecenie, szczególnie podczas pracy ze środowiskami wykonawczymi języka Python 3.9, i zapoznaj się z metodami rozwiązywania problemów. Możesz także napotkać problemy z procesem tworzenia chmury, o czym również porozmawiamy.

Wykonując poniższe kroki, nie tylko zidentyfikujesz źródło błędu, ale także dowiesz się, jak wdrożyć niezawodne poprawki w przyszłych wdrożeniach. Ten przewodnik pomoże skrócić przestoje i zapobiec powtarzającym się problemom w przepływach pracy związanych z funkcjami chmury.

Rozkaz	Przykład użycia
os.getenv()	To polecenie pobiera zmienne środowiskowe w języku Python. W kontekście tego problemu zapewnia wymagane jest dostępny podczas wdrażania, co zapobiega błędom związanym z brakującymi kluczami.
google.auth.default()	To polecenie pobiera domyślne dane uwierzytelniające Google, które są niezbędne do interakcji z Google Cloud API podczas wdrażania funkcji z poziomu skryptu.
functions_v1.CloudFunctionsServiceClient()	Spowoduje to inicjowanie klienta używanego do interakcji z Google Cloud Functions. Umożliwia skryptowi wydawanie poleceń, takich jak programowe wdrażanie, aktualizowanie lub zarządzanie funkcjami chmury.
client.deploy_function()	To wywołanie funkcji powoduje faktyczne wdrożenie funkcji Google Cloud. Pobiera zestaw parametrów wdrożenia, takich jak nazwa funkcji, region, środowisko wykonawcze i zmienne środowiskowe.
time.sleep()	W drugim przykładzie time.sleep() służy do symulacji lub wprowadzenia opóźnienia. Może to pomóc sprawdzić, czy upłynął limit czasu wdrożenia ze względu na ograniczenia sieci lub zasobów.
logger.list_entries()	Spowoduje to pobranie dzienników z Google Cloud Logging. Służy do pobierania szczegółowych dzienników Cloud Build, które mogą zapewnić wgląd w błędy wdrożenia, które nie są wyświetlane w standardowych wynikach.
logger.logger()	To polecenie służy do inicjowania instancji programu rejestrującego, która może wchodzić w interakcję z określonym zasobem dziennika, takim jak „cloud-build-logs”. Pomaga to w śledzeniu i rozwiązywaniu problemów z wdrożeniami funkcji.
build_id	Zmienna build_id to unikalny identyfikator konkretnego procesu Cloud Build. Jest to niezbędne do łączenia dzienników i zrozumienia, które dzienniki kompilacji są powiązane z konkretnym wdrożeniem funkcji.
print(entry.payload)	To polecenie wyświetla szczegółowe dane dziennika z wpisu Cloud Build. W scenariuszach debugowania pomaga to programistom zobaczyć, jakie błędy lub stany wystąpiły podczas procesu wdrażania.

Zrozumienie skryptów Pythona w przypadku błędów wdrożenia funkcji GCloud

Pierwszy skrypt, który przedstawiłem, skupia się na sprawdzeniu, czy niezbędne zmienne środowiskowe są poprawnie ustawione przed wdrożeniem. Korzystając z polecenie zapewnia, że ​​zmienne krytyczne, takie jak są dostępne. Brakujące zmienne środowiskowe są częstą przyczyną problemów z wdrażaniem, zwłaszcza podczas uruchamiania zautomatyzowanych przepływów pracy, takich jak akcje GitHub. Jeśli te zmienne nie są dostępne, skrypt zgłosi błąd, pomagając programistom zlokalizować problem na wczesnym etapie przed rozpoczęciem faktycznego procesu wdrażania. Zapobiega to niejasnym awariom, takim jak „OperationError: code=13” bez komunikatu.

Oprócz kontroli środowiska pierwszy skrypt uwierzytelnia się również za pomocą Google Cloud . Spowoduje to pobranie domyślnych danych uwierzytelniających potrzebnych do interakcji z interfejsami API Google Cloud. Uwierzytelnianie ma kluczowe znaczenie dla wdrożenia, ponieważ nieprawidłowe lub brakujące poświadczenia mogą prowadzić do niepowodzeń cichego wdrażania. Następnie skrypt wywołuje metodę aby rozpocząć faktyczne wdrażanie. Dzięki obsłudze wyjątków i drukowaniu określonych błędów metoda ta zapewnia lepszy wgląd w problemy z wdrażaniem w porównaniu ze standardowymi poleceniami gcloud.

Drugi skrypt rozwiązuje potencjalne problemy z limitami czasu i przydziałami. Często funkcje chmury mogą nie zostać wdrożone, ponieważ trwają zbyt długo lub przekraczają przydzielone zasoby, co może nie być jasne z komunikatów o błędach. Używanie , ten skrypt wprowadza opóźnienie w celu symulacji potencjalnego scenariusza przekroczenia limitu czasu, pomagając programistom wykryć, czy ich wdrożenia kończą się niepowodzeniem z powodu wydłużonego czasu kompilacji. Może to być szczególnie przydatne w przypadku dużych funkcji lub gdy występuje opóźnienie sieci. Obejmuje również sprawdzenie statusu „TIMEOUT”, podnosząc zwyczaj jeśli wdrożenie przekracza przydzielony czas.

Wreszcie trzeci skrypt kładzie nacisk na wykorzystanie dzienników Cloud Build do bardziej szczegółowego diagnozowania błędów. Poprzez wykorzystanie , skrypt pobiera szczegółowe logi powiązane z konkretnym identyfikatorem kompilacji. Jest to przydatne do śledzenia dokładnego etapu, na którym wdrożenie kończy się niepowodzeniem, zwłaszcza gdy błąd nie jest od razu widoczny w konsoli. Deweloperzy mogą przeglądać wpisy dziennika, aby określić, czy awaria wynikała z ograniczeń zasobów, nieprawidłowych wyzwalaczy lub błędów kompilacji. Takie podejście zapewnia bardziej szczegółowy wgląd w proces wdrażania, co znacznie ułatwia rozwiązywanie problemów w przypadku złożonych potoków wdrażania.

# 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.")

Badanie wyzwalaczy funkcji chmury i uprawnień w przypadku błędów wdrożenia

Inną częstą przyczyną niepowodzeń wdrażania w , szczególnie podczas wdrażania za pośrednictwem przepływów pracy GitHub, wiąże się z nieprawidłowymi wyzwalaczami lub błędnie skonfigurowanymi uprawnieniami. Każda funkcja w chmurze wymaga odpowiedniego wyzwalacza, takiego jak HTTP, Pub/Sub lub Cloud Storage. W twoim przypadku używasz a z flaga. Jeśli temat jest błędnie skonfigurowany lub nie istnieje w docelowym regionie, wdrożenie może zakończyć się niepowodzeniem w trybie dyskretnym, co widać w przypadku komunikatu „Błąd operacji: kod = 13” i braku komunikatu.

Uprawnienia odgrywają również kluczową rolę w pomyślnym wdrażaniu funkcji chmury. Aby wdrożyć i uruchomić tę funkcję, konto usługi powiązane z Twoim projektem Google Cloud musi mieć odpowiednie role, np. programistę Cloud Functions i administratora Pub/Sub. Bez tych ról wdrożenie może zakończyć się niepowodzeniem bez wyraźnego komunikatu o błędzie. Zaleca się upewnienie się, że ustawione są właściwe role za pomocą opcji polecenia dodania niezbędnych uprawnień dla konta usługi.

Wreszcie, polecenie może być problemem. Limit czasu wynosi 540 sekund, ale jeśli wdrożenie kodu funkcji lub środowiska zajmuje zbyt dużo czasu (np. instalowanie zależności), proces może zakończyć się przedwcześnie. Aby tego uniknąć, należy zoptymalizować czas działania funkcji i upewnić się, że w folderze źródłowym znajdują się tylko niezbędne zależności, co przyspiesza ogólny proces wdrażania.

W przypadku niepowodzenia wdrożenia bez konkretnego komunikatu o błędzie konieczne jest sprawdzenie konfiguracji, wyzwalaczy i uprawnień funkcji chmury. Elementy te są często przyczyną cichych awarii.

Sprawdzenie, czy Twoje konto usługi ma prawidłowe uprawnienia i optymalizacja procesu wdrażania może pomóc w uniknięciu przekroczeń limitu czasu i ograniczeń zasobów, co prowadzi do płynniejszego wdrażania funkcji.