Google AI Studio や Vertex AI Studio など AI を活用したツール Cloud Run を使用してアプリをデプロイし、ユーザーが利用できるようにすることができます。
このガイドでは、Cloud Run のコンセプトと、AI を活用したツールまたはツールを使用してアプリを作成してデプロイした後に行うことができる変更について説明します。これらのコンセプトを理解すると、アプリケーションを開発環境からスケーラブルなプラットフォームに移行するのに役立ちます。
コードからコンテナへ
Cloud Run は、コンテナ内でアプリケーションを実行します。コンテナは、アプリケーション コードとそのすべての依存関係を含む標準パッケージです。このパッケージングにより、アプリケーションはどのコンピューティング環境でも信頼性が高く一貫して実行されます。
Cloud Run の仕組み
Cloud Run は、コンテナ化されたアプリケーションの管理と実行にいくつかのコアリソースを使用します。これらのリソースは連携して、シームレスなデプロイとスケーリングを実現します。
サービスは Cloud Run の主要なリソースです。各サービスには一意の永続的な URL（run.app）があります。サービスにデプロイすると、Cloud Run は新しい不変のリビジョンを作成します。リビジョンは、特定のコンテナ イメージと、メモリ制限や環境変数などの構成設定で構成されます。
デフォルトでは、Cloud Run は 1 つ以上のインスタンスでリビジョンを自動的に実行します。インスタンス（コンテナ インスタンスとも呼ばれます）は、Cloud Run サービス内でコンテナのコピーを実行する単一の分離された環境です。Cloud Run は、費用を管理するために、受信インスタンスの数に基づいてインスタンスの数をゼロまでスケールアップまたはスケールダウンします。Cloud Run では、さまざまな設定を構成してサービス。
Cloud Run サービスが Cloud de Confiance by S3NSAPI または他の Cloud Run サービスとやり取りする場合、Cloud Run はサービス ID を使用してCloud de Confiance API にアクセスします。デフォルトでは、Cloud Run は デフォルトの Compute Engine サービス アカウントを自動的に使用して Cloud de Confiance API を呼び出し、必要なオペレーションを実行します。カスタム サービス アカウントを作成し、特定のCloud de Confiance リソースにアクセスするために必要な最小限の権限をこの ID に付与することをおすすめします。
サービスを更新する
AI を活用したツールまたはバイブ コーディング ツールを使用して Cloud Run アプリをデプロイしたら、デフォルト設定を更新して、パフォーマンス、費用、セキュリティを最適化できます。
サービスを変更するには:
Cloud Run [サービス] ページに移動します。
サービスを選択します。
[新しいリビジョンの編集とデプロイ] を選択します。
必要に応じて構成設定を変更します。
[リビジョンのスケーリング] で、デフォルトの Cloud Run 自動スケーリングを使用する場合は、必要に応じて最小インスタンス数を指定します。手動スケーリングを使用する場合は、サービスのインスタンス数を指定します。
新しいリビジョンの [編集とデプロイ] をクリックします。
サービスの表示、コピー、削除の詳細については、サービスを管理するをご覧ください。
ベスト プラクティス
Cloud Run でアプリを効率的に実行するためのベスト プラクティスについては、サービスを開発するとサービスの一般的な開発のヒントをご覧ください。
Cloud Run とアプリが使用する Cloud de Confiance サービスは、課金対象のサービスです。
次のステップ
- まず、クイックスタートに沿ってコンテナ イメージをデプロイします。
- さまざまなタイプのリソースとデプロイ オプションについては、リソースモデルをご覧ください。
- デプロイ用にコードを準備する方法については、コンテナ ランタイムの契約をご覧ください。
- Cloud Run を使用するメリットの詳細については、Cloud Run AI のユースケースをご覧ください。