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Maison > développement back-end > Tutoriel Python > Utilisation des fonctions Google Cloud pour le traitement des données à trois niveaux avec Google Composer et les déploiements automatisés via les actions GitHub

Utilisation des fonctions Google Cloud pour le traitement des données à trois niveaux avec Google Composer et les déploiements automatisés via les actions GitHub

Mary-Kate Olsen
Libérer： 2024-10-26 05:42:30
original
920 Les gens l'ont consulté

Table des matières

  1. À propos
  2. Outils utilisés
  3. Diagramme d'architecture de solution
  4. Processus de déploiement
    • Prérequis
    • Secrets pour les actions GitHub
    • Pour créer un nouveau secret :
    • Configuration du compte de service DevOps
  5. Pipeline d’actions GitHub : étapes
    • activer les services
    • déployer des buckets
    • déployer-fonction-cloud
    • compte-de-service-deploy-composer
    • déployer-bigquery-dataset-bigquery-tables
    • déployer-composer-environnement
    • déployer-composer-http-connection
    • jours de déploiement
  6. Explication du flux de travail des actions GitHub
  7. Ressources créées après le déploiement
  8. Conclusion
  9. Références

À propos

Cet article explore l'utilisation de Google Cloud Functions pour le traitement des données dans une architecture à trois niveaux. La solution est orchestrée avec Google Composer et propose des déploiements automatisés à l'aide de GitHub Actions. Nous passerons en revue les outils utilisés, le processus de déploiement et les étapes du pipeline, en fournissant un guide clair pour créer un pipeline de données cloud de bout en bout.

Outils utilisés

  1. Google Cloud Platform (GCP) : L'environnement cloud principal.
  2. Stockage cloud : Pour stocker les données saisies et traitées sur différentes couches (Bronze, Argent, Or).
  3. Fonctions Cloud : Fonctions sans serveur responsables du traitement des données à chaque niveau.
  4. Google Composer : Un outil d'orchestration basé sur Apache Airflow, utilisé pour planifier et gérer les workflows.
  5. Actions GitHub : Outil d'automatisation pour le déploiement et la gestion de l'infrastructure du pipeline.

Diagramme d'architecture de solution

Using Google Cloud Functions for Three-Tier Data Processing with Google Composer and Automated Deployments via GitHub Actions

Processus de déploiement

Conditions préalables

Avant de monter le projet, assurez-vous d'avoir les éléments suivants :

  1. Compte GCP : un compte Google Cloud avec la facturation activée.
  2. Compte de service pour DevOps : compte de service doté des autorisations requises pour déployer des ressources dans GCP.
  3. Secrets dans GitHub : stockez les informations d'identification du compte de service GCP, l'ID du projet et le nom du bucket en tant que secrets dans GitHub pour un accès sécurisé.

Secrets pour les actions GitHub

Pour accéder en toute sécurité à votre projet et à vos ressources GCP, définissez les secrets suivants dans GitHub Actions :

  • BUCKET_DATALAKE : votre bucket Cloud Storage pour le lac de données.
  • GCP_DEVOPS_SA_KEY : la clé du compte de service au format JSON.
  • PROJECT_ID : ID de votre projet GCP.
  • REGION_PROJECT_ID : région dans laquelle votre projet GCP est déployé.

Pour créer un nouveau secret : 

1. In project repository, menu **Settings** 
2. **Security**, 
3. **Secrets and variables**,click in access **Action**
4. **New repository secret**, type a **name** and **value** for secret.
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Using Google Cloud Functions for Three-Tier Data Processing with Google Composer and Automated Deployments via GitHub Actions

Pour plus de détails, accédez à :
https://docs.github.com/pt/actions/security-for-github-actions/security-guides/using-secrets-in-github-actions

Configuration du compte de service DevOps

Créez un compte de service dans GCP avec des autorisations pour Cloud Functions, Composer, BigQuery et Cloud Storage. Accordez les rôles nécessaires tels que :

  • Administrateur des fonctions Cloud
  • Utilisateur Compositeur
  • Éditeur de données BigQuery
  • Administrateur des objets de stockage

Pipeline d’actions GitHub : étapes

Le pipeline automatise l'ensemble du processus de déploiement, garantissant que tous les composants sont correctement configurés. Voici une répartition des tâches clés du fichier GitHub Actions, chacune responsable d'un aspect différent du déploiement.

activer les services 

enable-services:
    runs-on: ubuntu-22.04
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2

    # Step to Authenticate with GCP
    - name: Authorize GCP
      uses: 'google-github-actions/auth@v2'
      with:
        credentials_json:  ${{ secrets.GCP_DEVOPS_SA_KEY }}

    # Step to Configure  Cloud SDK
    - name: Set up Cloud SDK
      uses: google-github-actions/setup-gcloud@v2
      with:
        version: '>= 363.0.0'
        project_id: ${{ secrets.PROJECT_ID }}

    # Step to Configure Docker to use the gcloud command-line tool as a credential helper
    - name: Configure Docker
      run: |-
        gcloud auth configure-docker

    - name: Set up python 3.8
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: 3.8.16

    # Step to Create GCP Bucket 
    - name: Enable gcp service api's
      run: |-
        gcloud services enable ${{ env.GCP_SERVICE_API_0 }}
        gcloud services enable ${{ env.GCP_SERVICE_API_1 }}
        gcloud services enable ${{ env.GCP_SERVICE_API_2 }}
        gcloud services enable ${{ env.GCP_SERVICE_API_3 }}
        gcloud services enable ${{ env.GCP_SERVICE_API_4 }}
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déployer des buckets 

deploy-buckets:
    needs: [enable-services]
    runs-on: ubuntu-22.04
    timeout-minutes: 10

    steps:
    - name: Checkout
      uses: actions/checkout@v4

    - name: Authorize GCP
      uses: 'google-github-actions/auth@v2'
      with:
        credentials_json:  ${{ secrets.GCP_DEVOPS_SA_KEY }}

    # Step to Authenticate with GCP
    - name: Set up Cloud SDK
      uses: google-github-actions/setup-gcloud@v2
      with:
        version: '>= 363.0.0'
        project_id: ${{ secrets.PROJECT_ID }}

    # Step to Configure Docker to use the gcloud command-line tool as a credential helper
    - name: Configure Docker
      run: |-
        gcloud auth configure-docker

    # Step to Create GCP Bucket 
    - name: Create Google Cloud Storage - datalake
      run: |-
        if ! gsutil ls -p ${{ secrets.PROJECT_ID }} gs://${{ secrets.BUCKET_DATALAKE }} &> /dev/null; \
          then \
            gcloud storage buckets create gs://${{ secrets.BUCKET_DATALAKE }} --default-storage-class=nearline --location=${{ env.REGION }}
          else
            echo "Cloud Storage : gs://${{ secrets.BUCKET_DATALAKE }}  already exists" ! 
          fi


    # Step to Upload the file to GCP Bucket - transient files
    - name: Upload transient files to Google Cloud Storage
      run: |-
        TARGET=${{ env.INPUT_FOLDER }}
        BUCKET_PATH=${{ secrets.BUCKET_DATALAKE }}/${{ env.INPUT_FOLDER }}    
        gsutil cp -r $TARGET gs://${BUCKET_PATH}
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fonction de déploiement-cloud 

deploy-cloud-function:
    needs: [enable-services, deploy-buckets]
    runs-on: ubuntu-22.04
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2

    # Step to Authenticate with GCP
    - name: Authorize GCP
      uses: 'google-github-actions/auth@v2'
      with:
        credentials_json:  ${{ secrets.GCP_DEVOPS_SA_KEY }}

    # Step to Configure  Cloud SDK
    - name: Set up Cloud SDK
      uses: google-github-actions/setup-gcloud@v2
      with:
        version: '>= 363.0.0'
        project_id: ${{ secrets.PROJECT_ID }}

    # Step to Configure Docker to use the gcloud command-line tool as a credential helper
    - name: Configure Docker
      run: |-
        gcloud auth configure-docker

    - name: Set up python 3.10
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: 3.10.12
    #cloud_function_scripts/csv_to_parquet
    - name: Create cloud function - ${{ env.CLOUD_FUNCTION_1_NAME }}
      run: |-
        cd ${{ env.FUNCTION_SCRIPTS }}/${{ env.CLOUD_FUNCTION_1_NAME }}
        gcloud functions deploy ${{ env.CLOUD_FUNCTION_1_NAME }} \
        --gen2 \
        --cpu=${{ env.FUNCTION_CPU  }} \
        --memory=${{ env.FUNCTION_MEMORY  }} \
        --runtime ${{ env.PYTHON_FUNCTION_RUNTIME }} \
        --trigger-http \
        --region ${{ env.REGION }} \
        --entry-point ${{ env.CLOUD_FUNCTION_1_NAME }}

    - name: Create cloud function - ${{ env.CLOUD_FUNCTION_2_NAME }}
      run: |-
        cd ${{ env.FUNCTION_SCRIPTS }}/${{ env.CLOUD_FUNCTION_2_NAME }}
        gcloud functions deploy ${{ env.CLOUD_FUNCTION_2_NAME }} \
        --gen2 \
        --cpu=${{ env.FUNCTION_CPU  }} \
        --memory=${{ env.FUNCTION_MEMORY  }} \
        --runtime ${{ env.PYTHON_FUNCTION_RUNTIME }} \
        --trigger-http \
        --region ${{ env.REGION }} \
        --entry-point ${{ env.CLOUD_FUNCTION_2_NAME }}

    - name: Create cloud function - ${{ env.CLOUD_FUNCTION_3_NAME }}
      run: |-
        cd ${{ env.FUNCTION_SCRIPTS }}/${{ env.CLOUD_FUNCTION_3_NAME }}
        gcloud functions deploy ${{ env.CLOUD_FUNCTION_3_NAME }} \
        --gen2 \
        --cpu=${{ env.FUNCTION_CPU  }} \
        --memory=${{ env.FUNCTION_MEMORY  }} \
        --runtime ${{ env.PYTHON_FUNCTION_RUNTIME }} \
        --trigger-http \
        --region ${{ env.REGION }} \
        --entry-point ${{ env.CLOUD_FUNCTION_3_NAME }}
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déployer-composer-service-compte 

deploy-composer-service-account:
    needs: [enable-services, deploy-buckets, deploy-cloud-function ]
    runs-on: ubuntu-22.04
    timeout-minutes: 10

    steps:
    - name: Checkout
      uses: actions/checkout@v4

    - name: Authorize GCP
      uses: 'google-github-actions/auth@v2'
      with:
        credentials_json:  ${{ secrets.GCP_DEVOPS_SA_KEY }}

    # Step to Authenticate with GCP
    - name: Set up Cloud SDK
      uses: google-github-actions/setup-gcloud@v2
      with:
        version: '>= 363.0.0'
        project_id: ${{ secrets.PROJECT_ID }}

    # Step to Configure Docker to use the gcloud command-line tool as a credential helper
    - name: Configure Docker
      run: |-
        gcloud auth configure-docker


    - name: Create service account
      run: |-

        if ! gcloud iam service-accounts list | grep -i ${{ env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}} &> /dev/null; \
          then \
            gcloud iam service-accounts create ${{ env.SERVICE_ACCOUNT_NAME }} \
            --display-name=${{ env.SERVICE_ACCOUNT_DESCRIPTION }}
          fi
    - name: Add permissions to service account
      run: |-
        gcloud projects add-iam-policy-binding ${{secrets.PROJECT_ID}} \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
          --role="roles/composer.user"

        gcloud projects add-iam-policy-binding ${{secrets.PROJECT_ID}} \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
          --role="roles/storage.objectAdmin"

        gcloud projects add-iam-policy-binding ${{secrets.PROJECT_ID}} \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
          --role="roles/cloudfunctions.invoker"

        # Permissão para criar e gerenciar ambientes Composer
        gcloud projects add-iam-policy-binding ${{secrets.PROJECT_ID}} \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
          --role="roles/composer.admin"

        gcloud projects add-iam-policy-binding ${{secrets.PROJECT_ID}} \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
          --role="roles/composer.worker"

        # Permissão para criar e configurar instâncias e recursos na VPC
        gcloud projects add-iam-policy-binding ${{secrets.PROJECT_ID}} \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
          --role="roles/compute.networkAdmin"

        # Permissão para interagir com o Cloud Storage, necessário para buckets e logs
        gcloud projects add-iam-policy-binding ${{secrets.PROJECT_ID}} \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
          --role="roles/storage.admin"

        # Permissão para criar e gerenciar recursos no projeto, como buckets e instâncias
        gcloud projects add-iam-policy-binding ${{secrets.PROJECT_ID}} \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
          --role="roles/editor"

        # Permissão para acessar e usar recursos necessários para o IAM
        gcloud projects add-iam-policy-binding ${{secrets.PROJECT_ID}} \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
          --role="roles/iam.serviceAccountUser"

        gcloud functions add-iam-policy-binding ${{env.CLOUD_FUNCTION_1_NAME}} \
          --region="${{env.REGION}}" \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
          --role="roles/cloudfunctions.invoker"

        gcloud functions add-invoker-policy-binding ${{env.CLOUD_FUNCTION_1_NAME}} \
          --region="${{env.REGION}}" \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" 

        gcloud functions add-iam-policy-binding ${{env.CLOUD_FUNCTION_2_NAME}} \
          --region="${{env.REGION}}" \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
          --role="roles/cloudfunctions.invoker"

        gcloud functions add-invoker-policy-binding ${{env.CLOUD_FUNCTION_2_NAME}} \
          --region="${{env.REGION}}" \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com"     

        gcloud functions add-iam-policy-binding ${{env.CLOUD_FUNCTION_3_NAME}} \
          --region="${{env.REGION}}" \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
          --role="roles/cloudfunctions.invoker"

        gcloud functions add-invoker-policy-binding ${{env.CLOUD_FUNCTION_3_NAME}} \
          --region="${{env.REGION}}" \
          --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com"   

        SERVICE_NAME_1=$(gcloud functions describe ${{ env.CLOUD_FUNCTION_1_NAME }} --region=${{ env.REGION }} --format="value(serviceConfig.service)")
        gcloud run services add-iam-policy-binding $SERVICE_NAME_1 \
        --region="${{env.REGION}}" \
        --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
        --role="roles/run.invoker"

        SERVICE_NAME_2=$(gcloud functions describe ${{ env.CLOUD_FUNCTION_2_NAME }} --region=${{ env.REGION }} --format="value(serviceConfig.service)")
        gcloud run services add-iam-policy-binding $SERVICE_NAME_2 \
        --region="${{env.REGION}}" \
        --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
        --role="roles/run.invoker"

        SERVICE_NAME_3=$(gcloud functions describe ${{ env.CLOUD_FUNCTION_3_NAME }} --region=${{ env.REGION }} --format="value(serviceConfig.service)")
        gcloud run services add-iam-policy-binding $SERVICE_NAME_3 \
        --region="${{env.REGION}}" \
        --member="serviceAccount:${{env.SERVICE_ACCOUNT_NAME}}@${{secrets.PROJECT_ID}}.iam.gserviceaccount.com" \
        --role="roles/run.invoker"


        gcloud functions add-invoker-policy-binding ${{env.CLOUD_FUNCTION_1_NAME}} \
        --region="${{env.REGION}}" \
        --member="allUsers"

        gcloud functions add-invoker-policy-binding ${{env.CLOUD_FUNCTION_2_NAME}} \
        --region="${{env.REGION}}" \
        --member="allUsers"

        gcloud functions add-invoker-policy-binding ${{env.CLOUD_FUNCTION_3_NAME}} \
        --region="${{env.REGION}}" \
        --member="allUsers"
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déployer-bigquery-dataset-bigquery-tables 

deploy-bigquery-dataset-bigquery-tables:
    needs: [enable-services, deploy-buckets, deploy-cloud-function, deploy-composer-service-account ]
    runs-on: ubuntu-22.04
    timeout-minutes: 10

    steps:
    - name: Checkout
      uses: actions/checkout@v4

    - name: Authorize GCP
      uses: 'google-github-actions/auth@v2'
      with:
        credentials_json:  ${{ secrets.GCP_DEVOPS_SA_KEY }}

    # Step to Authenticate with GCP
    - name: Set up Cloud SDK
      uses: google-github-actions/setup-gcloud@v2
      with:
        version: '>= 363.0.0'
        project_id: ${{ secrets.PROJECT_ID }}

    # Step to Configure Docker to use the gcloud command-line tool as a credential helper
    - name: Configure Docker
      run: |-
        gcloud auth configure-docker


    - name: Create Big Query Dataset
      run: |-  
        if ! bq ls --project_id ${{ secrets.PROJECT_ID}} -a | grep -w ${{ env.BIGQUERY_DATASET}} &> /dev/null; \
          then 

            bq --location=${{ env.REGION }} mk \
          --default_table_expiration 0 \
          --dataset ${{ env.BIGQUERY_DATASET }}

          else
            echo "Big Query Dataset : ${{ env.BIGQUERY_DATASET }} already exists" ! 
          fi

    - name: Create Big Query table
      run: |-
        TABLE_NAME_CUSTOMER=${{ env.BIGQUERY_DATASET}}.${{ env.BIGQUERY_TABLE_CUSTOMER}}
        c=0
        for table in $(bq ls --max_results 1000 "${{ secrets.PROJECT_ID}}:${{ env.BIGQUERY_DATASET}}" | tail -n +3 | awk '{print }'); do

            # Determine the table type and file extension
            if bq show --format=prettyjson $BIGQUERY_TABLE_CUSTOMER | jq -r '.type' | grep -q -E "TABLE"; then
              echo "Dataset ${{ env.BIGQUERY_DATASET}} already has table named : $table " !
              if [ "$table" == "${{ env.BIGQUERY_TABLE_CUSTOMER}}" ]; then
                echo "Dataset ${{ env.BIGQUERY_DATASET}} already has table named : $table " !
                ((c=c+1))       
              fi                  
            else
                echo "Ignoring $table"            
                continue
            fi
        done
        echo " contador $c "
        if [ $c == 0 ]; then
          echo "Creating table named : $table for Dataset ${{ env.BIGQUERY_DATASET}} " !

          bq mk --table \
          $TABLE_NAME_CUSTOMER \
          ./big_query_schemas/customer_schema.json


        fi
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déployer-composer-environnement 

deploy-composer-environment:
    needs: [enable-services, deploy-buckets, deploy-cloud-function, deploy-composer-service-account, deploy-bigquery-dataset-bigquery-tables ]
    runs-on: ubuntu-22.04
    timeout-minutes: 40

    steps:
    - name: Checkout
      uses: actions/checkout@v4

    - name: Authorize GCP
      uses: 'google-github-actions/auth@v2'
      with:
        credentials_json:  ${{ secrets.GCP_DEVOPS_SA_KEY }}

    # Step to Authenticate with GCP
    - name: Set up Cloud SDK
      uses: google-github-actions/setup-gcloud@v2
      with:
        version: '>= 363.0.0'
        project_id: ${{ secrets.PROJECT_ID }}

    # Step to Configure Docker to use the gcloud command-line tool as a credential helper
    - name: Configure Docker
      run: |-
        gcloud auth configure-docker

    # Create composer environments
    - name: Create composer environments
      run: |-
        if ! gcloud composer environments list --project=${{ secrets.PROJECT_ID }} --locations=${{ env.REGION }} | grep -i ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} &> /dev/null; then
            gcloud composer environments create ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
                --project ${{ secrets.PROJECT_ID }} \
                --location ${{ env.REGION }} \
                --environment-size ${{ env.COMPOSER_ENV_SIZE }} \
                --image-version ${{ env.COMPOSER_IMAGE_VERSION }} \
                --service-account ${{ env.SERVICE_ACCOUNT_NAME }}@${{ secrets.PROJECT_ID }}.iam.gserviceaccount.com
        else
            echo "Composer environment ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} already exists!"
        fi

    # Create composer environments
    - name: Create composer variable PROJECT_ID 
      run: |-
        gcloud composer environments run ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
        --location ${{ env.REGION}} variables \
        -- set PROJECT_ID ${{ secrets.PROJECT_ID }}

    - name: Create composer variable REGION
      run: |-  
        gcloud composer environments run ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
          --location ${{ env.REGION }} variables \
          -- set REGION ${{ env.REGION }}

    - name: Create composer variable CLOUD_FUNCTION_1_NAME
      run: |-
        gcloud composer environments run ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }}\
          --location ${{ env.REGION }} variables \
          -- set CLOUD_FUNCTION_1_NAME ${{ env.CLOUD_FUNCTION_1_NAME }}

    - name: Create composer variable CLOUD_FUNCTION_2_NAME
      run: |-
        gcloud composer environments run ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
        --location ${{ env.REGION }} variables \
        -- set CLOUD_FUNCTION_2_NAME ${{ env.CLOUD_FUNCTION_2_NAME }}

    - name: Create composer variable CLOUD_FUNCTION_3_NAME
      run: |-
        gcloud composer environments run ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
        --location ${{ env.REGION }} variables \
        -- set CLOUD_FUNCTION_3_NAME ${{ env.CLOUD_FUNCTION_3_NAME }}

    - name: Create composer variable BUCKET_DATALAKE
      run: |-
        gcloud composer environments run ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
        --location ${{ env.REGION}} variables \
        -- set BUCKET_NAME ${{ secrets.BUCKET_DATALAKE }}

    - name: Create composer variable TRANSIENT_FILE_PATH
      run: |-
        gcloud composer environments run ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
        --location ${{ env.REGION }} variables \
        -- set TRANSIENT_FILE_PATH ${{ env.TRANSIENT_FILE_PATH }}

    - name: Create composer variable BRONZE_PATH 
      run: |-
        gcloud composer environments run ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
        --location ${{ env.REGION }} variables \
        -- set BRONZE_PATH ${{ env.BRONZE_PATH }}

    - name: Create composer variable SILVER_PATH
      run: |-
        gcloud composer environments run ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
        --location ${{ env.REGION }} variables \
        -- set SILVER_PATH ${{ env.SILVER_PATH }}

    - name: Create composer variable REGION_PROJECT_ID
      run: |-
        gcloud composer environments run ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
        --location ${{ env.REGION }} variables \
        -- set REGION_PROJECT_ID "${{ env.REGION }}-${{ secrets.PROJECT_ID }}"


    - name: Create composer variable BIGQUERY_DATASET
      run: |-
        gcloud composer environments run ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
        --location ${{ env.REGION }} variables \
        -- set BIGQUERY_DATASET "${{ env.BIGQUERY_DATASET }}"

    - name: Create composer variable BIGQUERY_TABLE_CUSTOMER
      run: |-
        gcloud composer environments run ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
        --location ${{ env.REGION }} variables \
        -- set BIGQUERY_TABLE_CUSTOMER "${{ env.BIGQUERY_TABLE_CUSTOMER }}"
Copier après la connexion

déployer-composer-connexion-http 

deploy-composer-http-connection:
    needs: [enable-services, deploy-buckets, deploy-cloud-function, deploy-composer-service-account, deploy-bigquery-dataset-bigquery-tables, deploy-composer-environment ]
    runs-on: ubuntu-22.04

    steps:
    - name: Checkout
      uses: actions/checkout@v4

    - name: Authorize GCP
      uses: 'google-github-actions/auth@v2'
      with:
        credentials_json:  ${{ secrets.GCP_DEVOPS_SA_KEY }}

    # Step to Authenticate with GCP
    - name: Set up Cloud SDK
      uses: google-github-actions/setup-gcloud@v2
      with:
        version: '>= 363.0.0'
        project_id: ${{ secrets.PROJECT_ID }}

    # Step to Configure Docker to use the gcloud command-line tool as a credential helper
    - name: Configure Docker
      run: |-
        gcloud auth configure-docker

    - name: Create composer http connection HTTP_CONNECTION
      run: |-
        HOST="https://${{ env.REGION }}-${{ secrets.PROJECT_ID }}.cloudfunctions.net"
        gcloud composer environments run ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
        --location ${{ env.REGION }} connections \
        -- add ${{ env.HTTP_CONNECTION }} \
        --conn-type ${{ env.CONNECTION_TYPE  }} \
        --conn-host $HOST
Copier après la connexion

jours de déploiement 

deploy-dags:
    needs: [enable-services, deploy-buckets, deploy-cloud-function, deploy-composer-service-account, deploy-bigquery-dataset-bigquery-tables, deploy-composer-environment, deploy-composer-http-connection ]
    runs-on: ubuntu-22.04

    steps:
    - name: Checkout
      uses: actions/checkout@v4

    - name: Authorize GCP
      uses: 'google-github-actions/auth@v2'
      with:
        credentials_json:  ${{ secrets.GCP_DEVOPS_SA_KEY }}

    # Step to Authenticate with GCP
    - name: Set up Cloud SDK
      uses: google-github-actions/setup-gcloud@v2
      with:
        version: '>= 363.0.0'
        project_id: ${{ secrets.PROJECT_ID }}

    - name: Get Composer bucket name and Deploy DAG to Composer
      run: |-
        COMPOSER_BUCKET=$(gcloud composer environments describe ${{ env.COMPOSER_ENV_NAME }} \
        --location ${{ env.REGION }} \
        --format="value(config.dagGcsPrefix)")
        gsutil -m cp -r ./dags/* $COMPOSER_BUCKET/dags/
Copier après la connexion

Ressources créées après le déploiement

Une fois le processus de déploiement terminé, les ressources suivantes seront disponibles :

  1. Seaux de stockage cloud : organisés en couches Bronze, Argent et Or.
  2. Fonctions Cloud : : responsable du traitement des données sur les trois couches.
  3. Compte de service pour Composer : : avec les autorisations appropriées pour appeler Cloud Functions.
  4. Ensemble de données et tables BigQuery : un DataFrame créé pour stocker les données traitées.
  5. Environnement Google Composer : orchestre les fonctions Cloud avec des exécutions quotidiennes.
  6. Composer DAG : le DAG gère le flux de travail qui appelle Cloud Functions et traite les données.

Conclusion

Cette solution montre comment exploiter Google Cloud Functions, Composer et BigQuery pour créer un pipeline de traitement de données robuste à trois niveaux. L'automatisation à l'aide de GitHub Actions garantit un processus de déploiement fluide et reproductible, facilitant ainsi la gestion des pipelines de données basés sur le cloud à grande échelle.

Références

  1. Documentation Google Cloud Platform : https://cloud.google.com/docs
  2. Documentation des actions GitHub : : https://docs.github.com/en/actions
  3. Documentation Google Composer : : https://cloud.google.com/composer/docs
  4. Documentation des fonctions Cloud : https://cloud.google.com/functions/docs
  5. GitHub Repo : https://github.com/jader-lima/gcp-cloud-functions-to-bigquery

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

source：dev.to
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