Alibaba Cloud の Custom Container Function を使ってみました

構成概要図

今回の検証では、GitHub、Alibaba Cloud Container Registry と Function Compute を組み合わせて利用します。最初に、GitHub でカスタムランタイム環境を定義するソースコードを作成します。次に、そのソースコードを利用して Alibaba Cloud Container Registry でイメージをビルドします。最後に、Custom Container Function でそのイメージをデプロイし、出力を確認します。

カスタムランタイム環境を定義するソースコードは下記2つで構成されます。

・Dockerfile

・test.py

Dockerfile はイメージの環境構成を示し、今回は Function Compute に提供していない Python3.8 を指定しています。test.py は今回の実行対象で、Python ランタイムのバージョンを出力します。出力結果により、Custom Container Function の動作状況、及びカスタムランタイムが Python3.8 になっているかどうかを確認可能です。

構築手順-1：GitHub リポジトリの作成

Alibaba Cloud Container Registry はイメージをビルド・管理できますが、イメージをビルドするためのソースコードを保管できなく、外部プラットフォームを利用する必要があります。今回の検証は GitHub を利用します。

1-1．「GitHub.com」にログインします。アカウントを持ってない場合は、新規登録が必要です。

1-2. 「New」をクリックして、新しいリポジトリを作成します。

1-3．「Repository Name：python3.8」を入力し、「Create repository」をクリックします。

1-4．「Create a new file」をクリックし、新規ファイルを作成します。

1-5．「File Name：Dockerfile」を入力し、下記内容をファイルに保存します。

1-6．手順1-4、1-5を繰り返して、下記内容で「File Name：test.py」も作成します。

構築手順-2：Alibaba Cloud Container Registry の作成

Custom Container Function は外部レジストリをサポートしておらず、AlibabaCloud Container Registry に保存するイメージのみ指定可能なため、AlibabaCloud Container Registry を作成します。

2-1．Container Registry パーソナルエディションを有効化します。有効化手順は、下記ブログ記事もご参照ください。

https://www.softbank.jp/biz/blog/cloud-technology/articles/202212/acr/

2-2. 「Bind account」をクリックして、手順1-1で利用する「GitHubアカウント」をContainer Registyにバインドします。

2-3．「Create Namespace」をクリックし、任意の Namespace を入力後に、「Confirm」をクリックします。

2-4．「Create Repository」をクリックし、下記情報を入力後に、「Next」をクリックします。

Namespace：2-3で作成したNamespace

Repository Name：任意入力

Repository Type：Public

Summary：任意入力

2-5．手順2-2 でバインドした GitHub のリポジトリを選択し、「Create Repository」をクリックします。

2-6．「Add Build Rule」をクリックし、下記情報を入力後に、「Confirm」をクリックします。

Type：Branch

Code Branch/Tag：main

Build Context Directory：/

Dockerfile Filename：Dockerfile

Tags：任意入力

2-7．「Build」をクリックし、GitHub からソースコードを自動的に取得してイメージをビルドします。

2-8．イメージのサイズによりビルドに時間かかる場合があります。ビルド完了後に、「image」メニューから確認できます。

検証手順-3：Custom Container Function の作成

イメージを用意できましたので、Custom Container Function にデプロイします。

3-1．「Create Service」をクリックし、下記情報を入力後に、「OK」をクリックします。

Name：任意入力

Logging：Enable

3-2．「Create Function」をクリックします。

3-3．「Basic Settings」に下記情報を入力します。

Select a method to create the function：Use Container Image

Function Name：任意入力

Web Server Mode：No

Request Type：Event Requests

3-4．「Image Configurations」に下記情報を入力し、「Create」をクリックします。

Image Selection Mode：Use ARC Images

Container Image：手順2-8でビルドしたイメージ

3-5．Function Compute を作成完了後に「Test Fucntion」をクリックします。

3-6．Container Repository から Function Compute にイメージの初回ダウンロードが行われ、約1分〜5分かかります。

3-7．ダウンロード完了後に実行が開始され、下記出力結果を確認します。

・Python 3.8.12

3-8．出力結果から test.py が正常に実行されたこと、及びカスタムランタイムが Python3.8 であることを確認できます。

まとめ

今回は、Custom Container Function の新機能非 WebServer モードを利用した、カスタムランタイムのデプロイ検証をやってみました。Custom Container Function を利用することでカスタムランタイムを指定可能になり、さらに新機能である非 WebServer モードの嬉しい点は、WebServer 構成でないイメージも利用可能になりました。もし Function Compute で提供してないランタイム環境を利用したい場合、ぜひ本記事を参考にしてみてください。

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