Solución de inicio rápido: Plataforma de comercio electrónico con computación sin servidores

Mediante esta guía, obtendrás ayuda para comprender, implementar y usar la solución de plataforma de comercio electrónico con computación sin servidores. En esta solución, se muestra cómo compilar y ejecutar una aplicación de comercio electrónico simple para una organización de venta minorista, con un sitio web de tienda visible de forma pública. Te muestra cómo crear una aplicación que escale para manejar los aumentos repentinos de uso (por ejemplo, durante eventos de escala máxima, como una venta de temporada) y que pueda administrar solicitudes según la ubicación del visitante. Este diseño ayuda a la tienda en línea a proporcionar un servicio coherente a los clientes distribuidos geográficamente.

Esta solución es un buen punto de partida si deseas aprender a implementar aplicaciones web de comercio electrónico escalables con funciones sin servidores. Si deseas tener un control operativo detallado, consulta la solución Aplicación web de comercio electrónico implementada en Kubernetes.

En este documento, se supone que estás familiarizado con los conceptos básicos de la nube, aunque no necesariamente con Google Cloud. Es útil tener experiencia en Terraform.

Objetivos

Esta guía de soluciones te ayuda a hacer lo siguiente:

• Aprende a diseñar una arquitectura de sistema para un sitio web de comercio electrónico.
• Optimizar un sitio web de comercio electrónico para mejorar el rendimiento, el escalamiento y la capacidad de respuesta
• Supervisa y anticipa las limitaciones de carga.
• Usa los informes de seguimiento y errores para comprender y administrar los problemas.

Productos

En la solución, se usan los siguientes productos de Google Cloud :

• Cloud Run: Un servicio completamente administrado que te permite implementar y compilar apps en contenedores sin servidores. Google Cloud controla el escalamiento y otras tareas de infraestructura para que puedas enfocarte en la lógica empresarial de tu código.
• Cloud SQL: Una base de datos de PostgreSQL basada en la nube que está completamente administrada en la infraestructura de Google Cloud
• Secret Manager: Un servicio que te permite almacenar, administrar y acceder a secretos como BLOB binarios o strings de texto. Puedes usar Secret Manager para almacenar contraseñas de bases de datos, claves de API o certificados TLS que una aplicación necesita en el entorno de ejecución.
• Cloud Storage: un servicio preparado para empresas que proporciona almacenamiento de objetos de bajo costo y sin límites para varios tipos de datos. Se puede acceder a los datos desde dentro y desde fuera de Google Cloud y replicarlos con redundancia geográfica.
• Firebase Hosting: Un servicio de hosting completamente administrado para implementar y entregar las aplicaciones web y el contenido estático.
• Cloud Logging: Un servicio que te permite almacenar, buscar, analizar, supervisar y generar alertas sobre eventos y datos de registro de Google Cloud y otras nubes.
• Cloud Trace, un sistema de seguimiento distribuido para Google Cloud, te ayuda a comprender cuánto tiempo le lleva a tu aplicación manejar las solicitudes entrantes de usuarios o de otras aplicaciones y cuánto tiempo lleva completar las operaciones como las llamadas RPC realizadas cuando se manejan las solicitudes.
• Error Reporting: Este servicio agrega y muestra errores generados en tus servicios en ejecución en la nube. Error Reporting agrupa los errores que se considera tienen la misma causa raíz.

Arquitectura

En el siguiente diagrama, se muestra la arquitectura de la solución.

Flujo de solicitud

A continuación, se muestra el flujo de procesamiento de solicitudes de la plataforma de comercio electrónico. Los pasos del flujo están numerados como se muestra en el diagrama de arquitectura anterior.

1. Un frontend de cliente de Firebase Hosting El frontend usa Lit y los componentes web para la renderización del cliente de los datos de la API.
2. El cliente web llama a un backend de API que se ejecuta como un servicio de Cloud Run. El servidor de la API de Cloud Run se escribe en Django mediante el framework de REST de Django.
3. La configuración y otros secretos de la aplicación de Python se almacenan en Secret Manager.
4. Los recursos estáticos para la aplicación se almacenan en Cloud Storage.
5. Una base de datos de Cloud SQL, a través de PostgreSQL, se usa como backend de la base de datos relacional para la aplicación de Python.
6. Cloud Logging, Cloud Trace y Error Reporting almacenan registros, seguimientos de OpenTelemetry y los informes de errores que envían otros productos de la nube y el servidor de la API de Cloud Run. Estos datos permiten supervisar el comportamiento correcto de la aplicación y solucionar problemas de comportamiento inesperado.

Costo

Para obtener una estimación del costo de los recursos de Google Cloud que usa la plataforma de comercio electrónico con la solución de computación sin servidores, consulta la estimación ya calculada en la calculadora de precios de Google Cloud.

Usa la estimación como punto de partida para calcular el costo de la implementación. Puedes cambiar la estimación para que refleje cualquier cambio de configuración que planeas hacer para los recursos que se usan en la solución.

La estimación calculada con anterioridad se basa en suposiciones para ciertos factores, incluidos los siguientes:

• Las ubicaciones de Google Cloud en las que se implementan los recursos.
• La cantidad de tiempo que se usan los recursos.

Implementa la solución

En esta sección, se te guiará a través del proceso de implementación de la solución.

Crea o elige un proyecto de Google Cloud

Cuando implementas la solución, eliges el proyecto de Google Cloud en el que se implementan los recursos. Cuando decidas si usarás un proyecto existente o crearás un proyecto nuevo, ten en cuenta los siguientes factores:

• Si creas un proyecto para la solución, cuando ya no necesites la implementación, puedes borrar el proyecto y evitar la facturación continua. Si usas un proyecto existente, debes borrar la implementación cuando ya no la necesites.
• El uso de un proyecto nuevo puede ayudar a evitar conflictos con los recursos aprovisionados con anterioridad, como los recursos que se usan para cargas de trabajo de producción.

Si deseas implementar la solución en un proyecto nuevo, crea el proyecto antes de comenzar la implementación.

Para crear un proyecto, completa los siguientes pasos:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página del selector de proyectos.

   Ir al selector de proyectos

2. Para comenzar a crear un proyecto de Google Cloud, haz clic en Crear proyecto.

3. Ponle un nombre al proyecto. Toma nota de tu ID del proyecto generado.

4. Edita los otros campos según sea necesario.

5. Para crear el proyecto, haz clic en Crear.

Obtén los permisos de IAM necesarios

Para iniciar el proceso de implementación, necesitas los permisos de Identity and Access Management (IAM) que se enumeran en la siguiente tabla. Si tienes el rol básico roles/owner para el proyecto en el que planeas implementar la solución, ya tienes todos los permisos necesarios. Si no tienes el rol roles/owner, pídele a tu administrador que te otorgue estos permisos (o los roles que incluyen estos permisos).

Se requiere permiso de IAM	Rol predefinido que incluye los permisos necesarios
serviceusage.services.enable	Administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)
iam.serviceAccounts.create	Administrador de cuenta de servicio (roles/iam.serviceAccountAdmin)
resourcemanager.projects.setIamPolicy	Administrador de IAM de proyecto (roles/resourcemanager.projectIamAdmin)
config.deployments.create config.deployments.list	Administrador de Cloud Infrastructure Manager (roles/config.admin)

Cuenta de servicio creada para la solución

Si inicias el proceso de implementación a través de la consola, Google crea una cuenta de servicio para implementar la solución en tu nombre (y para borrar la implementación más adelante si lo deseas). A esta cuenta de servicio se le asignan ciertos permisos de IAM de forma temporal; es decir, los permisos se revocan de forma automática después de que se completan las operaciones de implementación y eliminación de la solución. Google recomienda que, después de borrar la implementación, borres la cuenta de servicio, como se describe más adelante en esta guía.

Elige un método de implementación

Para ayudarte a implementar esta solución con un esfuerzo mínimo, se proporciona una configuración de Terraform en GitHub. La configuración de Terraform define todos los recursos de Google Cloud que se requieren para la solución.

Puedes implementar la solución con uno de los siguientes métodos:

• A través de la consola: usa este método si deseas probar la solución con la configuración predeterminada y ver cómo funciona. Cloud Build implementa todos los recursos necesarios para la solución. Cuando ya no necesites la solución, puedes borrarla desde la consola. Es posible que cualquier recurso que crees después de implementar la solución deba borrarse por separado.

  Para usar este método de implementación, sigue las instrucciones en Implementa desde la consola.

• Usa Terraform: Usa este método si quieres personalizar la solución o automatizar el aprovisionamiento y la administración de los recursos con el uso del enfoque de la infraestructura como código (IaC). Descarga la configuración de Terraform desde GitHub y de forma opcional personaliza el código según sea necesario e implementa la solución con Terraform. Después de implementar la solución, puedes seguir usando Terraform para administrarla.

  Para usar este método de implementación, sigue las instrucciones en Implementa con la CLI de Terraform.

Implementa a través de la consola

Completa los siguientes pasos para implementar la solución preconfigurada.

1. En el catálogo de soluciones de inicio rápido de Google Cloud, ve a Plataforma de comercio electrónico con la solución de computación sin servidores.

   Ir a la plataforma de comercio electrónico con solución de procesamiento sin servidores

2. Revisa la información que se proporciona en la página, como el costo estimado de la solución y el tiempo de implementación estimado.

3. Cuando estés listo para comenzar la implementación de la solución, haz clic en Implementar.

   Se muestra una guía interactiva paso a paso.

4. Completa los pasos de la guía interactiva.

   Toma nota del nombre que ingreses para la implementación. Este nombre es obligatorio más adelante cuando borres la implementación.

   Cuando haces clic en Implementar, se muestra la página Implementaciones de soluciones. El campo Estado de esta página muestra Implementando.

5. Espera a que se implemente la solución.

   Si la implementación falla, el campo Estado muestra Con errores. Puedes usar el registro de Cloud Build para diagnosticar los errores. Para obtener más información, consulta Errores cuando se implementa desde la consola.

   Una vez completada la implementación, el campo Estado cambia a Implementado.

6. Para ver y usar la app web de comercio electrónico implementada, sigue las instrucciones en Explora tu implementación de Avocano.

7. Para ver los recursos de Google Cloud que se implementan y su configuración, realiza un recorrido interactivo.

   Empieza el recorrido

Cuando ya no necesites la solución, puedes borrar la implementación para evitar que se sigan facturando los recursos de Google Cloud. Para obtener más información, consulta Borra la implementación.

Implementa con la CLI de Terraform

En esta sección, se describe cómo puedes personalizar la solución o automatizar el aprovisionamiento y la administración de la solución con CLI de Terraform. Las soluciones que implementas con el código de Terraform no se muestran en la página Implementaciones de soluciones en la consola de Google Cloud.

Configura el cliente de Terraform

Puedes ejecutar Terraform en Cloud Shell o en tu host local. En esta guía, se describe cómo ejecutar Terraform en Cloud Shell, que tiene Terraform preinstalado y configurado para autenticarse con Google Cloud.

El código de Terraform para esta solución está disponible en un repositorio de GitHub.

1. Clona el repositorio de GitHub en Cloud Shell.

   

   Se muestra un mensaje para que confirmes la descarga del repositorio de GitHub en Cloud Shell.

2. Haz clic en Confirmar.

   Cloud Shell se inicia en otra pestaña del navegador y el código de Terraform se descarga en el directorio $HOME/cloudshell_open de tu entorno de Cloud Shell.

3. En Cloud Shell, verifica si el directorio de trabajo actual es $HOME/cloudshell_open/terraform-dynamic-python-webapp/infra. Este es el directorio que contiene los archivos de configuración de Terraform para la solución. Si necesitas cambiar a ese directorio, ejecuta el siguiente comando:

   cd $HOME/cloudshell_open/terraform-dynamic-python-webapp/infra
   

4. Inicializa Terraform con la ejecución del siguiente comando:

   terraform init
   

   Espera hasta ver el siguiente mensaje:

   Terraform has been successfully initialized!
   

Configura las variables de Terraform

El código de Terraform que descargaste incluye variables que puedes usar para personalizar la implementación según tus requisitos. Por ejemplo, puedes especificar el proyecto de Google Cloud y la región en la que deseas que se implemente la solución.

1. Asegúrate de que el directorio de trabajo actual sea $HOME/cloudshell_open/terraform-dynamic-python-webapp/infra. Si no es así, ve a ese directorio.

2. En el mismo directorio, crea un archivo de texto llamado terraform.tfvars.

3. En el archivo terraform.tfvars, copia el siguiente fragmento de código y establece los valores para las variables obligatorias.

   • Sigue las instrucciones que se proporcionan como comentarios en el fragmento de código.
   • Este fragmento de código solo incluye las variables para las que debes establecer valores. La configuración de Terraform incluye otras variables que tienen valores predeterminados. Para revisar todas las variables y los valores predeterminados, consulta el archivo variables.tf que está disponible en el directorio $HOME/cloudshell_open/terraform-dynamic-python-webapp/infra.

   • Asegúrate de que cada valor que establezcas en el archivo terraform.tfvars coincida con el tipo de variable como se declara en el archivo variables.tf. Por ejemplo, si el tipo que se define para una variable en el archivo variables.tf es bool, debes especificar true o false como el valor de esa variable en el archivo terraform.tfvars.

     # This is an example of the terraform.tfvars file.
     # The values in this file must match the variable types declared in variables.tf.
     # The values in this file override any defaults in variables.tf.
     
     # ID of the project in which you want to deploy the solution
     project_id = "PROJECT_ID"
     
     # Google Cloud region where you want to deploy the solution
     # Example: us-central1
     region = "REGION"
     
     # Google Cloud zone where you want to deploy the solution
     # Example: us-central1-a
     zone = "ZONE"
     
     # Container Registry that hosts the client image
     client_image_host = "hsa-public/serverless-ecommerce"
     
     # Container Registry that hosts the server image
     server_image_host = "hsa-public/serverless-ecommerce"
     

     Para obtener información sobre los valores que puedes asignar a las variables obligatorias, consulta los siguientes vínculos:

     • PROJECT_ID: Cómo identificar proyectos.
     • REGION y ZONE: Regiones y zonas disponibles

Valida y revisa la configuración de Terraform

1. Asegúrate de que el directorio de trabajo actual sea $HOME/cloudshell_open/terraform-dynamic-python-webapp/infra. Si no es así, ve a ese directorio.

2. Verifica que la configuración de Terraform no tenga errores:

   terraform validate
   

   Si el comando muestra algún error, realiza las correcciones necesarias en la configuración y, luego, vuelve a ejecutar el comando terraform validate. Repite este paso hasta que el comando muestre el siguiente mensaje:

   Success! The configuration is valid.
   

3. Revisa los recursos que se definen en la configuración:

   terraform plan
   

4. Si no creaste el archivo terraform.tfvars como se describió antes, Terraform te solicita que ingreses valores para las variables que no tienen valores predeterminados. Ingresa los valores obligatorios.

   El resultado del comando terraform plan es una lista de los recursos que Terraform aprovisiona cuando aplicas la configuración.

   Si deseas hacer algún cambio, cambia la configuración y, luego, vuelve a ejecutar los comandos terraform validate y terraform plan.

Aprovisiona los recursos

Cuando no se necesiten más cambios en la configuración de Terraform, implementa los recursos de la siguiente manera:

1. Asegúrate de que el directorio de trabajo actual sea $HOME/cloudshell_open/terraform-dynamic-python-webapp/infra. Si no es así, ve a ese directorio.

2. Aplica la configuración de Terraform:

   terraform apply
   

3. Si no creaste el archivo terraform.tfvars como se describió antes, Terraform te solicita que ingreses valores para las variables que no tienen valores predeterminados. Ingresa los valores obligatorios.

   Terraform muestra una lista de los recursos que se crearán.

4. Cuando se te solicite que realices las acciones, ingresa yes.

   Terraform muestra mensajes que señalan el progreso de la implementación.

   Si no se puede completar la implementación, Terraform muestra los errores que causaron la falla. Revisa los mensajes de error y actualiza la configuración para corregir los errores. Luego, vuelva a ejecutar el comando terraform apply. Para obtener ayuda con la solución de errores de Terraform, consulta Errores cuando se implementa la solución con la CLI de Terraform.

   Una vez que se hayan creado todos los recursos, Terraform mostrará el siguiente mensaje:

   Apply complete!
   

5. Para ver y usar la app web de comercio electrónico implementada, sigue las instrucciones en Explora tu implementación de Avocano.

6. Para ver los recursos de Google Cloud que se implementan y su configuración, realiza un recorrido interactivo.

   Empieza el recorrido

Cuando ya no necesites la solución, puedes borrar la implementación para evitar que se sigan facturando los recursos de Google Cloud. Para obtener más información, consulta Borra la implementación.

Explora la implementación de Avocano

Ya implementaste la aplicación del sitio web de Avocano. Puedes visitar el sitio web de Avocano y mirar cómo funciona, y luego explorar cómo funciona la solución en la consola de Google Cloud. Ten en cuenta que la aplicación puede tardar unos minutos en aparecer en la dirección proporcionada.

¿Qué es Avocano?

En esta solución, se usa una aplicación de ejemplo llamada Avocano para demostrar la implementación y administración de una app web con muchas de las herramientas y los productos que se usan en las aplicaciones sin servidores. Avocano es una aplicación que imita una implementación real de una app web de comercio electrónico.

El frontend de Avocano presenta una vidriera ficticia, en la que puedes agregar artículos a tu carrito y, luego, intentar completar un proceso de confirmación de la compra, pero luego la tienda revela que es falsa (Avoca, no). Si bien no puedes comprar un aguacate, la aplicación demuestra la administración del inventario mediante la disminución de la cantidad de productos disponibles por uno.

Explora el frontend

Para iniciar el frontend de la implementación de tu solución, sigue estos pasos:

1. Abre la Firebase console.
2. Selecciona tu proyecto existente.
3. Navega a la sección Compilar > Hosting.
4. Selecciona el Dominio que termina en web.app. El frontend de la aplicación de ejemplo se abre en una ventana nueva del navegador.

Ahora puedes interactuar con el sitio web de Avocano como lo verían sus clientes, por ejemplo, navegar por los productos, agregar productos al carrito de compras y pagar como invitado.

Consulta el ajuste de escala automático y la configuración de simultaneidad

Cloud Run ajusta la escala automáticamente hacia arriba o hacia abajo las instancias de contenedor desde cero según el tráfico, para proporcionar un tiempo de inicio rápido para la app

Comprende la configuración del ajuste de escala automático y la simultaneidad

Es importante comprender que la configuración del ajuste de escala automático y la simultaneidad en Cloud Run puede afectar el rendimiento y los costos de la app. Esta configuración se describe brevemente a continuación:

• Instancias mínimas: Puedes establecer la configuración de instancias mínimas para habilitar instancias inactivas para tu servicio. Si se aumenta la configuración de instancias mínimas con anticipación al tráfico más alto, puedes minimizar el tiempo de respuesta para los primeros N usuarios. Si tu servicio requiere una latencia reducida, en especial cuando escalas desde cero instancias activas, puedes especificar una cantidad mínima de instancias de contenedor que se deben mantener en espera y listas para entregar solicitudes.

• Cantidad máxima de instancias: Aumentar la configuración máxima de instancias en Cloud Run puede ayudarte a entregar un tráfico excepcionalmente alto que se prevé. En ese caso, también debes evaluar tu cuota actual y considerar solicitar un aumento. Reducir la configuración de instancias máximas puede ayudarte a evitar costos inesperados o a un uso mayor de la infraestructura de respaldo subyacente (como la capacidad de la base de datos).

• Simultaneidad: La configuración de simultaneidad de Cloud Run especifica la cantidad máxima de solicitudes que una instancia de contenedor puede procesar de forma simultánea. Optimizar la memoria, la CPU y la simultaneidad para el comportamiento de tu aplicación garantiza que cada instancia de contenedor tenga el mejor uso y minimiza la necesidad de escalar verticalmente a instancias nuevas. Para obtener más información, consulta Optimiza la simultaneidad.

Visualiza el ajuste de escala automático y la simultaneidad

Para ver la configuración actual mínima y máxima de las instancias y la configuración de simultaneidad de tu servicio de Cloud Run, sigue estos pasos:

1. Ir a Cloud Run
2. Haz clic en el servicio que te interesa para abrir la página Detalles del servicio.
3. Haz clic en la pestaña Revisiones.
4. En el panel de detalles a la derecha, las instancias mínimas actuales, las instancias máximas y la configuración de simultaneidad se enumeran en la pestaña Contenedor.

Si deseas obtener información sobre cómo ajustar esta configuración para optimizar el rendimiento de la app, consulta las Sugerencias de desarrollo generales en la documentación de Cloud Run.

Ver registros de tráfico

Puedes usar las herramientas de registro en Cloud Run para supervisar el tráfico a tu app y recibir alertas cuando surjan problemas.

Para ver los registros del servicio de Cloud Run, sigue estos pasos:

1. Ir a Cloud Run
2. Hacer clic en el servicio deseado en la lista que se muestra
3. Hacer clic en la pestaña Registros para obtener los registros de solicitud y contenedor de todas las revisiones de este servicio. Puedes filtrar por nivel de gravedad del registro

Cloud Run captura automáticamente los registros de muchos lugares: cualquier elemento escrito en error estándar o salida estándar, cualquier elemento en /var/log/ y otros. También se captura cualquier registro manual realizado con las bibliotecas de Cloud Logging. También puedes ver los registros de este servicio directamente en Cloud Logging si haces clic en Ver en el Explorador de registros.

En la app de Avocano, prueba las siguientes acciones del usuario para activar el resultado correspondiente que puedes ver en los registros.

Acción del usuario	Salida de los registros
Compra el carrito de compras con Recopilar como el tipo de pago y el importe del producto en el carrito no supera el recuento de inventario.	El resultado del registro muestra un registro info, con un estado httpRequest de 200.
Compra el carrito de compras con Recopilar como el tipo de pago, pero el importe del producto en el carrito supera el recuento de inventario.	El resultado del registro muestra un registro de Advertencia, con el estado httpRequest de 400.
Compra el carrito de compras con Crédito como el tipo de pago.	El resultado del registro muestra un registro de Error, con el estado httpRequest de 501.

Puedes ver el código que genera el error que lleva a la respuesta HTTP 400/501 en el archivo serializers.py. Cloud Run anota la respuesta y genera una entrada de registro de la solicitud correspondiente.

Puedes usar alertas basadas en registros para recibir notificaciones cada vez que aparezca un mensaje específico en tus registros incluidos.

Visualiza la instrumentación de seguimiento y los seguimientos capturados

En esta solución, se usa la instrumentación automática de Python de OpenTelemetry para capturar los datos de telemetría de la aplicación Avocano.

Comprende cómo se implementa el seguimiento

La solución implementa el siguiente código y la configuración para generar seguimientos con instrumentación automática:

1. Agrega dependencias para Cloud Trace en el archivo requirements.txt, incluidas las siguientes opciones:
   • opentelemetry-distro: Instala la API de OpenTelemetry, el SDK y las herramientas de línea de comandos.
   • opentelemetry-instrumentation: Agrega compatibilidad con la instrumentación automática de Python.
   • opentelemetry-exporter-gcp-trace: Proporciona asistencia para exportar seguimientos a Cloud Trace.
   • opentelemetry-resource-detector: Proporciona asistencia para detectar recursos de Google Cloud.
   • opentelemetry-instrumentation-django: Permite las solicitudes de seguimiento para la aplicación Django.
2. Configura la vinculación de IAM en el archivo iam.tf para permitir que el servidor escriba en Cloud Trace.
3. Configura la variable de entorno OTEL_TRACES_EXPORTER en el archivo services.tf para usar el exportador para Cloud Trace.
4. En el server/Procfile, configura el servidor para que ejecute el comando opentelemetry-instrument en la app de Avocano. Este comando detecta paquetes en Avocano y aplica instrumentación de seguimiento automático en ellos, si es posible.

Si deseas obtener más información sobre cómo recopilar datos de Cloud Trace para Python, consulta Python y OpenTelemetry.

Consulta los datos de latencia

Para ver los datos de latencia de las solicitudes, sigue estos pasos:

1. Ir a Cloud Trace
2. En la sección Selecciona un seguimiento de la página Lista de seguimientos, haz clic en el punto azul, que representa un seguimiento capturado. En la columna Latencia, se muestra la latencia de los seguimientos capturados.

También puedes ver los datos de seguimiento con las siguientes visualizaciones en la página Lista de seguimientos:

• Gráfico de cascada: Representa una solicitud completa a través de la aplicación. Cada paso del cronograma es un intervalo en el que puedes hacer clic para ver los detalles. Cloud Run crea intervalos de forma automática para operaciones internas, como el manejo de solicitudes y el balanceo de cargas. Estos intervalos aparecen en el mismo gráfico de cascada que los producidos por Avocano, lo que te permite ver la vida útil completa de la solicitud.
• Detalles del intervalo, que muestran cualquier etiqueta o anotación que agregaste al código de la app cuando se instrumentó para Trace.

Si deseas agregar seguimientos personalizados, consulta Instrumentación manual en la documentación de OpenTelemetry.

Recomendaciones de diseño

En esta sección, se proporcionan recomendaciones para usar la plataforma de comercio electrónico con soluciones sin servidores para desarrollar una arquitectura que cumpla con tus requisitos de seguridad, confiabilidad, costos y rendimiento.

Para ver las recomendaciones de diseño de cada área, haz clic en la pestaña correspondiente.

Ten en cuenta lo siguiente:

• Antes de realizar cambios en el diseño, evalúa el impacto del costo y considera posibles compensaciones con otras características. Puedes evaluar el impacto del costo de los cambios de diseño con la calculadora de precios de Google Cloud.
• Para implementar cambios de diseño en la solución, necesitas experiencia en codificación de Terraform y conocimiento avanzado de los servicios de Google Cloud que se usan en la solución.
• Si modificas la configuración de Terraform que proporciona Google y, luego, experimentas errores, crea problemas en GitHub. Los problemas de GitHub se revisan según el criterio del mejor esfuerzo y no están destinados a preguntas de uso general.
• Para obtener información del diseño y la configuración de entornos de producción en Google Cloud, consulta Diseño de la zona de destino en Google Cloud y Lista de tareas para la configuración de Google Cloud.

Borra la implementación de la solución

Cuando ya no necesites la implementación de la solución, borra la implementación para evitar que se sigan facturando los recursos que creaste.

Borra a través de la consola

Usa este procedimiento si implementaste la solución a través de la consola.

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Implementaciones de soluciones.

   Ve a Implementaciones de soluciones

2. Elige el proyecto que contenga la implementación que deseas borrar.

3. Busca la implementación que deseas borrar.

4. Haz clic en more_vert Acciones y elige Borrar.

5. Ingresa el nombre de la implementación y, luego, haz clic en Confirmar.

   El campo Estado muestra Borrando.

   Si la eliminación falla, consulta la guía de solución de problemas en Error cuando se borra la implementación.

Cuando ya no necesites el proyecto de Google Cloud que usaste para la solución, puedes borrarlo. Para obtener más información, consulta Opcional: Borra el proyecto.

Borra con la CLI de Terraform

Usa este procedimiento si implementaste la solución con la CLI de Terraform.

1. En Cloud Shell, asegúrate de que el directorio de trabajo actual sea $HOME/cloudshell_open/terraform-dynamic-python-webapp/infra. Si no es así, ve a ese directorio.

2. Quita los recursos que aprovisionó Terraform:

   terraform destroy
   

   Terraform muestra una lista de los recursos que se destruirán.

3. Cuando se te solicite que realices las acciones, ingresa yes.

   Terraform mostrará mensajes que muestran el progreso. Después de borrar todos los recursos, Terraform muestra el siguiente mensaje:

   Destroy complete!
   

   Si la eliminación falla, consulta la guía de solución de problemas en Error cuando se borra la implementación.

Cuando ya no necesites el proyecto de Google Cloud que usaste para la solución, puedes borrarlo. Para obtener más información, consulta Opcional: Borra el proyecto.

Opcional: Borra el proyecto

Si implementaste la solución en un proyecto de Google Cloud nuevo y ya no lo necesitas, sigue estos pasos para borrarlo:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Administrar recursos.

   Ir a Administrar recursos

2. En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.
3. Cuando se te solicite, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar.

Si decides conservar el proyecto, borra la cuenta de servicio que se creó para esta solución, como se describe en la siguiente sección.

Opcional: Borra la cuenta de servicio

Si borraste el proyecto que usaste para la solución, omite esta sección.

Como se mencionó antes en esta guía, cuando implementaste la solución, se creó una cuenta de servicio en tu nombre. A la cuenta de servicio se le asignaron ciertos permisos de IAM de forma temporal, es decir, los permisos se revocaron de forma automática después de que se completaron las operaciones de implementación y eliminación de la solución, pero la cuenta de servicio no se borró. Google recomienda que borres esta cuenta de servicio.

• Si implementaste la solución desde la consola de Google Cloud, ve a la página Implementaciones de soluciones. (Si ya estás en esa página, actualiza el navegador). Un proceso se activa en segundo plano para borrar la cuenta de servicio. No es necesario hacer ninguna otra acción.

• Si implementaste la solución con la CLI de Terraform, completa los siguientes pasos:

  1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Cuentas de servicio.

     Ir a Cuentas de servicio

  2. Elige el proyecto que usaste para la solución.

  3. Elige la cuenta de servicio que deseas borrar.

     El ID de correo electrónico de la cuenta de servicio que se creó para la solución tiene el siguiente formato:

     goog-sc-DEPLOYMENT_NAME-NNN@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
     

     El ID de correo electrónico contiene los siguientes valores:

     • DEPLOYMENT_NAME: El nombre de la implementación.
     • NNN: Un número aleatorio de 3 dígitos.
     • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto en el que implementaste la solución.

  4. Haz clic en Borrar.

Solucionar errores

Las acciones que puedes realizar para diagnosticar y resolver errores dependen del método de implementación y la complejidad del error.

Errores en la implementación a través de la consola

Si la implementación falla cuando usas la consola, haz lo siguiente:

1. Ve a la página Implementaciones de soluciones.

   Si la implementación falló, el campo Estado muestra Con errores.

2. Ve los detalles de los errores que causaron la falla:

   1. Haz clic en more_vert Acciones.

   2. Elige Ver registros de Cloud Build.

3. Revisa el registro de Cloud Build y toma las medidas adecuadas para resolver el problema que causó la falla.

Errores en la implementación con la CLI de Terraform

Si la implementación falla cuando se usa Terraform, el resultado del comando terraform apply incluye mensajes de error que puedes revisar para diagnosticar el problema.

En los ejemplos de las siguientes secciones, se muestran errores de implementación que puedes encontrar cuando usas Terraform.

Error: API no habilitada

Si creas un proyecto y, luego, intentas implementar la solución en el proyecto nuevo de inmediato, la implementación podría fallar con un error como el siguiente:

Error: Error creating Network: googleapi: Error 403: Compute Engine API has not
been used in project PROJECT_ID before or it is disabled. Enable it by visiting
https://console.developers.google.com/apis/api/compute.googleapis.com/overview?project=PROJECT_ID
then retry. If you enabled this API recently, wait a few minutes for the action
to propagate to our systems and retry.

Si se produce este error, espera unos minutos y vuelve a ejecutar el comando terraform apply.

Error "No se puede asignar la dirección solicitada"

Cuando ejecutas el comando terraform apply, es posible que se produzca un error cannot assign requested address con un mensaje como el siguiente:

Error: Error creating service account:
 Post "https://iam.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/serviceAccounts:
 dial tcp [2001:db8:ffff:ffff::5f]:443:
 connect: cannot assign requested address

Si se produce este error, vuelve a ejecutar el comando terraform apply.

Error cuando se borra una implementación

En algunos casos, los intentos de borrar una implementación podrían fallar:

• Después de implementar una solución desde la consola, si cambias cualquier recurso que aprovisionó la solución y, luego, intentas borrar la implementación, la eliminación podría fallar. El campo Estado en la página Implementaciones de soluciones muestra Con errores, y el registro de Cloud Build muestra la causa del error.
• Después de implementar una solución con Terraform, si cambias algún recurso con una interfaz que no es de Terraform (por ejemplo, la consola) y, luego, intentas borrar la implementación, la eliminación podría fallar. Los mensajes en el resultado del comando terraform destroy muestran la causa del error.

Revisa los registros de errores y los mensajes, identifica y borra los recursos que causaron el error y, luego, intenta borrar la implementación.

Si una implementación basada en la consola no se borra y no puedes diagnosticar el error con el registro de Cloud Build, puedes borrar la implementación con Terraform, como se describe en la siguiente sección.

Borra una implementación basada en la consola con la CLI de Terraform

En esta sección, se describe cómo borrar una implementación basada en la consola si se producen errores cuando intentas borrarla de la consola. En este enfoque, descarga la configuración de Terraform para la implementación que deseas borrar y, luego, usa Terraform para borrar la implementación.

1. Identifica la región en la que se almacenan el código, los registros y otros datos de Terraform de la implementación. Esta región puede ser diferente de la región que elegiste cuando implementaste la solución.

   1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Implementaciones de soluciones.

      Ve a Implementaciones de soluciones

   2. Elige el proyecto que contenga la implementación que deseas borrar.

   3. En la lista de implementaciones, identifica la fila de la implementación que deseas borrar.

   4. Haz clic en expand_more Ver todo el contenido de la fila.

   5. En la columna Ubicación, observa la segunda ubicación, como se destaca en el siguiente ejemplo:

      

2. En la consola de Google Cloud, activa Cloud Shell.

   Activar Cloud Shell

   En la parte inferior de la consola de Google Cloud, se inicia una sesión de Cloud Shell en la que se muestra una ventana de línea de comandos. Cloud Shell es un entorno de shell con Google Cloud CLI ya instalada y con valores ya establecidos para el proyecto actual. La sesión puede tardar unos segundos en inicializarse.

3. Crea variables de entorno para el ID del proyecto, la región y el nombre de la implementación que deseas borrar:

   export REGION="REGION"
   export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
   export DEPLOYMENT_NAME="DEPLOYMENT_NAME"
   

   En estos comandos, reemplaza lo siguiente:

   • REGION: Es la ubicación que anotaste antes en este procedimiento.
   • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto en el que implementaste la solución.
   • DEPLOYMENT_NAME: Es el nombre de la implementación que deseas borrar.

4. Obtén el ID de la última revisión de la implementación que deseas borrar:

   export REVISION_ID=$(curl \
       -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
       -H "Content-Type: application/json" \
       "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
       | jq .latestRevision -r)
       echo $REVISION_ID
   

   El resultado es similar a este:

   projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME/revisions/r-0
   

5. Obtén la ubicación de Cloud Storage de la configuración de Terraform para la implementación:

   export CONTENT_PATH=$(curl \
       -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
       -H "Content-Type: application/json" \
       "https://config.googleapis.com/v1alpha2/${REVISION_ID}" \
       | jq .applyResults.content -r)
       echo $CONTENT_PATH
   

   El siguiente es un ejemplo del resultado de este comando:

   gs://PROJECT_ID-REGION-blueprint-config/DEPLOYMENT_NAME/r-0/apply_results/content
   

6. Descarga la configuración de Terraform desde Cloud Storage a Cloud Shell:

   gsutil cp -r $CONTENT_PATH $HOME
   cd $HOME/content/infra
   

   Espera hasta que aparezca el mensaje Operation completed, como se muestra en el siguiente ejemplo:

   Operation completed over 45 objects/268.5 KiB
   

7. Inicializa Terraform con este comando:

   terraform init
   

   Espera hasta ver el siguiente mensaje:

   Terraform has been successfully initialized!
   

8. Quita los recursos implementados:

   terraform destroy
   

   Terraform muestra una lista de los recursos que se destruirán.

   Si se muestran advertencias sobre variables no declaradas, ignora las advertencias.

9. Cuando se te solicite que realices las acciones, ingresa yes.

   Terraform mostrará mensajes que muestran el progreso. Después de borrar todos los recursos, Terraform muestra el siguiente mensaje:

   Destroy complete!
   

10. Borra el artefacto de implementación:

    curl -X DELETE \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}?force=true&delete_policy=abandon"
    

11. Espera unos segundos y, luego, verifica que se haya borrado el artefacto de implementación:

    curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
        | jq .error.message
    

    Si el resultado muestra null, espera unos segundos y vuelve a ejecutar el comando.

    Después de borrar el artefacto de implementación, aparece un mensaje como el que se muestra en el siguiente ejemplo:

    Resource 'projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME' was not found
    

Enviar comentarios

Las soluciones de inicio rápido solo tienen fines informativos y no son productos compatibles de forma oficial. Google puede cambiar o quitar soluciones sin previo aviso.

Para solucionar errores, revisa los registros de Cloud Build y el resultado de Terraform.

Para enviar comentarios, haz lo siguiente:

• Para ver la documentación, los instructivos en la consola o la solución, usa el botón Enviar comentarios en la página.

• En el caso de códigos sin cambiar, crea problemas en el repositorio de GitHub adecuado:

  • Código de Terraform
  • Código de la aplicación

  Los problemas de GitHub se revisan según el criterio del mejor esfuerzo y no están destinados a preguntas de uso general.

• Si tienes problemas con los productos que se usan en la solución, comunícate con Atención al cliente de Cloud.

¿Qué sigue?

En esta solución, se muestra cómo implementar una aplicación web de comercio electrónico mediante Cloud Run. Para obtener más información sobre los productos y las funciones de Google Cloud, consulta lo siguiente:

• Sugerencias generales de desarrollo para Cloud Run.
• Prácticas recomendadas de pruebas de carga para Cloud Run.
• Instructivo de autenticación de usuarios finales para Cloud Run
• Entrega contenido dinámico y aloja microservicios con Firebase Hosting