Odpravljanje težav z uvajanjem funkcij Python GCloud: OperationError Code=13 brez sporočila

Pogoste težave pri uvajanju funkcij GCloud prek poteka dela GitHub

Uvajanje funkcij GCloud, ki temeljijo na Pythonu, lahko včasih privede do nepojasnjenih napak, zlasti ko delate v delovnem toku GitHub. Ena taka težava, s katero se srečujejo razvijalci, je brez spremljajočega sporočila o napaki. Ta vrsta napake je lahko še posebej frustrirajoča zaradi pomanjkanja jasnosti v izhodu napake.

Ta napaka se običajno pojavi med uvajanjem, tudi če se druge funkcije s podobno konfiguracijo uspešno uvedejo. Razumevanje možnih vzrokov za to napako in vedenje, kako jih odpraviti, je ključnega pomena za vzdrževanje nemotenega neprekinjenega procesa uvajanja.

V tem članku se bomo sprehodili skozi najpogostejše vzroke za neuspeh ukaz, zlasti pri delu z izvajalnimi okolji Python 3.9, in raziščite metode za odpravljanje težav. Morda boste naleteli tudi na težave s postopkom gradnje v oblaku, ki se ga bomo prav tako dotaknili.

Z upoštevanjem teh korakov ne boste samo natančno določili vira napake, ampak se boste tudi naučili implementirati zanesljive popravke za prihodnje uvedbe. Ta vodnik bo pomagal skrajšati čas nedelovanja in preprečiti ponavljajoče se težave v delovnih tokovih vaših funkcij v oblaku.

Ukaz	Primer uporabe
os.getenv()	Ta ukaz pridobi spremenljivke okolja v Pythonu. V okviru tega problema zagotavlja zahtevano je na voljo med uvajanjem, kar preprečuje napake manjkajočega ključa.
google.auth.default()	Ta ukaz pridobi privzete Googlove poverilnice za preverjanje pristnosti, ki so potrebne za interakcijo z Google Cloud API pri uvajanju funkcij znotraj skripta.
functions_v1.CloudFunctionsServiceClient()	To inicializira odjemalca, ki se uporablja za interakcijo z Google Cloud Functions. Skriptu omogoča programsko izdajanje ukazov, kot so uvajanje, posodabljanje ali upravljanje funkcij v oblaku.
client.deploy_function()	Ta klic funkcije sproži dejansko uvedbo funkcije Google Cloud. Potrebuje nabor parametrov uvajanja, kot so ime funkcije, regija, čas izvajanja in spremenljivke okolja.
time.sleep()	V drugem primeru se time.sleep() uporablja za simulacijo ali uvedbo zakasnitve. To lahko pomaga preveriti, ali uvedba poteče zaradi omejitev omrežja ali virov.
logger.list_entries()	To pridobi dnevnike iz Google Cloud Logging. Uporablja se za pridobivanje podrobnih dnevnikov Cloud Build, ki lahko zagotovijo vpogled v napake pri uvajanju, ki niso prikazane v standardnem izhodu.
logger.logger()	Ta ukaz se uporablja za inicializacijo primerka dnevnika, ki lahko komunicira z določenim virom dnevnika, kot je "cloud-build-logs." To pomaga pri sledenju in odpravljanju težav pri uvajanju funkcij.
build_id	Spremenljivka build_id je enolični identifikator za določen proces Cloud Build. Bistvenega pomena je za povezovanje dnevnikov in razumevanje, kateri dnevniki gradnje so povezani z uvedbo določene funkcije.
print(entry.payload)	Ta ukaz prikaže podrobne podatke dnevnika iz vnosa Cloud Build. V scenarijih odpravljanja napak to razvijalcem pomaga videti, do katerih napak ali statusov je prišlo med postopkom uvajanja.

Razumevanje skriptov Python za napake pri uvajanju funkcij v oblaku

Prvi skript, ki sem ga predstavil, se osredotoča na preverjanje, ali so potrebne spremenljivke okolja pravilno nastavljene pred uvedbo. Z uporabo zagotavlja, da kritične spremenljivke, kot je so na voljo. Manjkajoče spremenljivke okolja so pogost vzrok za težave pri uvajanju, zlasti pri izvajanju avtomatiziranih delovnih tokov, kot so GitHub Actions. Če te spremenljivke niso na voljo, bo skript sprožil napako, kar razvijalcem pomaga odkriti težavo zgodaj, preden se začne dejanski postopek uvajanja. To prepreči nejasne napake, kot je "OperationError: code=13" brez sporočila.

Poleg preverjanja okolja prvi skript tudi preverja pristnost z Google Cloud z uporabo . To pridobi privzete poverilnice, potrebne za interakcijo z API-ji Google Cloud. Preverjanje pristnosti je ključnega pomena za uvajanje, saj lahko neustrezne ali manjkajoče poverilnice povzročijo napake pri tihem uvajanju. Skript nato pokliče za začetek dejanske uvedbe. Z obravnavanjem izjem in tiskanjem specifičnih napak ta metoda nudi boljšo preglednost težav pri uvajanju v primerjavi s standardnimi ukazi gcloud.

Drugi skript obravnava morebitne težave s časovnimi omejitvami in kvotami. Funkcij v oblaku pogosto ni mogoče uvesti, ker trajajo predolgo ali presegajo dodeljene vire, kar morda ni razvidno iz sporočil o napakah. Uporaba , ta skript uvaja zakasnitev za simulacijo možnega scenarija časovne omejitve, kar pomaga razvijalcem odkriti, ali njihove uvedbe ne uspejo zaradi podaljšanih časov gradnje. To je lahko še posebej uporabno za velike funkcije ali kadar gre za zakasnitev omrežja. Vključuje tudi preverjanje stanja »TIMEOUT«, s čimer se dvigne meritev če razporeditev preseže dodeljeni čas.

Končno tretji skript poudarja uporabo dnevnikov Cloud Build za natančnejše diagnosticiranje napak. Z vzvodom , skript pridobi podrobne dnevnike, povezane z določenim ID-jem zgradbe. To je uporabno za sledenje natančni stopnji, na kateri uvedba ne uspe, zlasti če napaka ni takoj jasna v konzoli. Razvijalci lahko pregledajo vnose v dnevniku, da ugotovijo, ali je do napake prišlo zaradi omejitev virov, nepravilnih sprožilcev ali napak pri gradnji. Ta pristop daje bolj podroben pogled na postopek uvajanja, zaradi česar je odpravljanje težav veliko lažje v zapletenih cevovodih uvajanja.

# 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.")

Raziskovanje sprožilcev in dovoljenj funkcij v oblaku za neuspešno uvajanje

Drug pogost razlog za napake pri uvajanju v , zlasti pri uvajanju prek delovnih tokov GitHub, vključuje nepravilne sprožilce ali napačno konfigurirana dovoljenja. Vsaka funkcija v oblaku potrebuje ustrezen sprožilec, kot je HTTP, Pub/Sub ali Cloud Storage. V vašem primeru uporabljate a z zastava. Če je tema napačno konfigurirana ali ne obstaja v ciljni regiji, lahko uvedba tiho spodleti, kot ste videli z "OperationError: code=13" in brez sporočila.

Dovoljenja igrajo tudi ključno vlogo pri uspešni uvedbi funkcij v oblaku. Račun storitve, povezan z vašim projektom Google Cloud, mora imeti pravilne vloge, kot sta razvijalec funkcij v oblaku in skrbnik Pub/Sub, za uvedbo in izvajanje funkcije. Brez teh vlog lahko uvedba ne uspe brez jasnega sporočila o napaki. Priporočljivo je zagotoviti, da so ustrezne vloge nastavljene z uporabo ukaze za dodajanje potrebnih dovoljenj za račun storitve.

Nazadnje, ukazov je lahko težava. Imate časovno omejitev 540 sekund, vendar če koda vaše funkcije ali nastavitev okolja traja predolgo za uvajanje (npr. namestitev odvisnosti), se lahko postopek prekine predčasno. Da bi se temu izognili, je bistveno optimizirati čas izvajanja vaše funkcije in zagotoviti, da so v izvorno mapo vključene samo potrebne odvisnosti, kar pospeši celoten postopek uvajanja.

Ko se soočite z napako pri uvajanju brez posebnega sporočila o napaki, je bistveno, da preverite konfiguracijo, sprožilce in dovoljenja vaše funkcije v oblaku. Ti elementi so pogosto vzrok za tihe okvare.

Preverjanje, ali ima vaš storitveni račun ustrezna dovoljenja, in optimizacija postopka uvajanja vam lahko pomagata preprečiti časovne omejitve in omejitve virov, kar vodi do bolj gladke izkušnje pri uvajanju funkcij.