GCP — Cheat Sheet

Tag: gcp, cloud, compute, kubernetes, serverless, iam

Livello: intermedio

TL;DR: Riferimento rapido per architetture Google Cloud Platform, dai servizi di calcolo (GCE, GKE, Cloud Run) allo storage e alla gestione granulare degli accessi (IAM).

Concetti chiave

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Progetti e risorse formano la gerarchia logica base, organizzati in cartelle ed ereditarietà IAM.

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Compute Engine (GCE) offre macchine virtuali IaaS altamente personalizzabili e instance group per autoscaling.

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Google Kubernetes Engine (GKE) è il servizio gestito per container, leader per orchestrazione di microservizi.

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Cloud Run permette il deploy serverless di container stateless, offrendo scalabilità istantanea e scale-to-zero.

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Cloud Storage fornisce object storage globale con classi tierizzate (Standard, Nearline, Coldline, Archive).

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BigQuery è un data warehouse serverless enterprise ottimizzato per query SQL su petabyte di dati.

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VPC (Virtual Private Cloud) in GCP è globale per default; le subnet sono regionali, semplificando il networking.

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Cloud IAM si basa sul principio del privilegio minimo, assegnando ruoli (non permessi diretti) alle identità.

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Pub/Sub garantisce messaggistica asincrona, streaming di eventi e disaccoppiamento dei servizi su scala globale.

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Cloud SQL gestisce DB relazionali (MySQL, PostgreSQL), mentre Spanner offre scalabilità orizzontale globale.

Domande tipiche e risposte pronte

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Q: Qual è la differenza principale tra Cloud Run e GKE?R: Uso Cloud Run per eseguire container stateless in logica puramente serverless, pagando a consumo. Scelgo GKE se mi serve controllo granulare sull'infrastruttura, sui cluster o per workload complessi stateful.

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Q: Come ottimizzi i costi di storage su Cloud Storage?R: Configuro le regole di lifecycle management sul bucket per spostare automaticamente i dati non acceduti da Standard a Nearline o Coldline, abbattendo i costi mensili.

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Q: Come gestisci l'accesso tra servizi interni in GCP?R: Associo una Service Account dedicata a ciascun servizio (es. a un'istanza GCE o Cloud Run) assegnando solo i ruoli IAM minimi necessari per interagire con le altre API.

Insidie e errori comuni

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Usare i ruoli IAM primitivi (Owner, Editor, Viewer) in produzione invece dei ruoli predefiniti e limitati per risorsa.

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Dimenticare di configurare i budget alert e i limiti di quota, rischiando picchi di fatturazione (specialmente su BigQuery).

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Esporre porte interne creando regole firewall VPC con sorgente 0.0.0.0/0 senza proxy o load balancer.

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Hardcodare credenziali nei container invece di sfruttare il Workload Identity o i Service Account impliciti.

Snippet e comandi

# Autenticazione e configurazione del progetto attivo
gcloud auth login
gcloud config set project my-gcp-project-id

# Creazione di un bucket Cloud Storage in una specifica region
gcloud storage buckets create gs://my-app-assets --location=europe-west1

# Deploy rapido di un container su Cloud Run
gcloud run deploy my-api \
  --image gcr.io/my-project/api-image:latest \
  --region europe-west1 \
  --allow-unauthenticated

# Ottenere credenziali per cluster GKE
gcloud container clusters get-credentials my-cluster --region europe-west1

Da ripassare

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[ ] Implementazione e limiti del VPC Network Peering vs Shared VPC

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[ ] Configurazione del Workload Identity Federation per accessi cloud ibridi

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[ ] Partizionamento e clustering avanzato in BigQuery

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[ ] Differenze di routing tra Global HTTP(S) Load Balancer e TCP/UDP Load Balancer regionali

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