GCP Cloud Run 與 Comput Engine 比較與部署流程

GCP Cloud Run：無伺服器容器執行環境

Cloud Run 是 Google Cloud 提供的全代管（fully managed）無伺服器平台，用於執行容器化應用。它支援以任何語言或框架寫成的應用程式，只要包成容器即可部署。

• 部署簡單： 只需提供容器映像，系統自動處理基礎設施。

• 自動擴縮： 根據請求量自動調整實例數量（甚至可降至 0）。

• 無伺服器計價： 只在實際請求時計費，適合突發性流量。

• 整合 IAM、日誌、監控等 GCP 原生服務。

適用場景：

• REST API、Webhook

• 事件觸發的服務

• 部署快速、彈性需求高的應用

Compute Engine：自管虛擬機（VM）

Compute Engine 提供高效能、可客製化的虛擬機（VM），讓使用者可完全控制作業系統與軟體環境。

• 完整控制： 支援 SSH 登入、安裝任何軟體、管理作業系統。

• 彈性設定： 可調整 CPU、記憶體、磁碟空間等硬體資源。

• 穩定性強： 適合長期執行的工作負載與資料儲存。

• 支援內部連線、固定 IP、容錯機制等企業級功能。

適用場景：

• 長時間執行的後端系統（e.g., Redis、Postgres）

• 需安裝特定依賴或需 root 權限的應用

• 複雜資料處理工作或內網整合任務

兩者比較

項目	Cloud Run	Compute Engine
管理模式	無伺服器（Fully Managed）	自行管理 VM
部署方式	容器映像（Container Image）	自行安裝系統與應用
擴展能力	自動擴縮（到 0）	手動設定或透過 Instance Group 管理
維運負擔	幾乎無（GCP 管理底層資源）	需自行維運作業系統、更新、監控等
成本結構	按請求時間與數量計費	按實例運行時間計費（不論是否處理請求）
適用場景	短時請求、高並發、API、Webhook 等	長時間執行、具狀態性服務、資料庫等
網路存取	支援 VPC 設定與私網連線	預設支援內外網連線

Cloud Run 部署流程

當你要將一個應用程式部署到 Cloud Run 時，整體流程會包含將你的程式碼打包為 Docker 映像檔（image），上傳到 Container Registry（或 Artifact Registry），然後部署到 Cloud Run。以下是完整流程整理：

1. 準備專案

2. 撰寫 Dockerfile 並測試

   1. 要注意 build 出來的 image 要有正確的 tag

      # 類似如下
      docker build -t gcr.io/[PROJECT_ID]/my-app .

3. 建立 image 與上傳到 GCP Artifact Registry，在上面可以管理各項版本的 Image

   

   1. 在 Artifact Registry 建立 repo，可以配合 gcloud 指令或是 docker 手動推送

      # gcloud command
      gcloud builds submit --tag [REGION]-docker.pkg.dev/[PROJECT_ID]/[REPO_NAME]/my-app
       
      # local docker command
      docker build -t gcr.io/[PROJECT_ID]/my-app .
      docker push gcr.io/[PROJECT_ID]/my-app

4. 部署到 Cloud Run

5. 環境變數設定：原先在 .env 的相關環境變數，要在編輯容器中進行相關環境變數設定，如下圖。

VPC 內網設定

有時候利用外網連線會相對慢，所以會考慮相關流量走內網。當你想讓 Cloud Run 與 Compute Engine（VM）之間走 VPC 內網 通訊（例如讓 Cloud Run 存取 VM 裡的 Redis/PostgreSQL），你需要建立與設定 虛擬私有雲（VPC），並透過 VPC 連線器（VPC connector） 讓 Cloud Run 流量導向內部網路。