Artifact Registry 是 Google Cloud 中專門的容器映像檔儲存庫，當時在 Artifact Registry 推出之前，己經有 Container Registry，但 Container Registry 只支援 Docker 映像檔，並且功能較為簡單，也沒有細緻的權限管理機制，所以 Google 在 2020 年推出 Artifact Registry，作為 Container Registry 的全面升級。

Artifact Registry 除了 Docker 映像外，還支援 Maven Artifacts（Java）、Npm Packages、Python Packages、Helm Charts 等等。

建立容器映像檔示範

準備 Nodejs 程式檔案

接著我們就開始打造一個容器映像檔，並上傳到 Artifact Registry 吧！

首先我們一樣開啟 Cloud Shell，建立一個資料夾例如 nodejs01，然後先建立第一個檔案 server.js

var http = require('http');
var handleRequest = function(request, response) {
  response.writeHead(200);
  response.end("Hello World from Dongdong Nodejs!!");
}
var www = http.createServer(handleRequest);
www.listen(8080);

然後測試程式能否運作，輸入 node server.js，可以點擊預覽網頁的按鈕，看看網頁是否秀出內容：

準備 Dockerfile

如果確認沒問題，再按下 ctrl + C 取回游標，接著準備第二個檔案 Dockerfile 內容如下：

FROM node:6.9.2
EXPOSE 8080
COPY server.js .
CMD node server.js

Dockerfile 是說明檔，告訴 Docker 要如何打包這個 Image，包含這個容器使用什麼程式語言、對外開放哪個 Port、程式的檔案在哪裡、用什麼指令來跑程式等等。

現在我們已經準備好兩個檔案如下：

建立 Artifact Registry 存放區

接著我們回到 Google Cloud Console，去 Artifact Registry 建立一個存放區：

我們命名「nodejs-1」，格式選擇 Docker，Region 選在 asia-east1，再按下「建立」。 完成之後就會看到它顯示在存放區的列表：

取得憑證

點擊「設定操作說明」，它會開啟一個視窗，並提供一個 gcloud 指令，把它複製起來，這樣之後才能從 Cloud Shell 直接推送映像檔上去：

直接將指令貼到 Cloud Shell 並執行，等它完成即可，你會看到它說 gcloud credentials 註冊成功：

建立 Docker 容器映像檔

接下來準備 Docker image 的完整名稱，它同時也是存放在 Artifact Registry 的路徑，格式如下：

[位置]/[project-id]/[repo_name]/[image_name]:v1

我的映像檔名字就像這樣：

asia-east1-docker.pkg.dev/dong-dong-gcp-2-bigquery/nodejs-1/nodejs-web:v1

準備好之後，就執行以下指令：

docker build -t  [位置]/[project-id]/[repo_name]/[image_name]:v1

我的範例指令：

docker build -t asia-east1-docker.pkg.dev/dong-dong-gcp-2-bigquery/nodejs-1/nodejs-web:v1 . 

你注意指令最後有一個句點，代表要把當前資料夾 (nodejs01) 內的檔案都打包進這個映像檔。

測試 Docker Image 運作

我們再直接使用 Image 跑一次容器，確認應用程式正常

docker run -d -p [port]:[port] [位置]/[project-id]/[repo_name]/[image_name]:v1

我的範例指令：

docker run -d -p 8080:8080 asia-east1-docker.pkg.dev/dong-dong-gcp-2-bigquery/nodejs-1/nodejs-web:v1    

參數 -d ，指的是背景執行

參數 -p 8080:8080 ，指的是把主機的 8080 Port 所有流量轉發到 web 這個Container 的 8080 Port

然後我們點擊 Cloud Shell 視窗右上角的預覽按鈕，可以看到網頁已經正常顯示：

停止 Docker 應用程式

確認無誤的話，我們要停止 Container 運作之前，要先查詢目前正在運作 Container 的 ID： 

docker ps 

取得 ID 之後，停止指定的 Container

docker stop [container-id]

推送 Docker Image 到 Artifact Registry

現在就可以正式 Push Docker Image 到 Artifact Registry 了，執行以下指令：

docker push [位置]/[project-id]/[repo_name]/[image_name]:v1

我的範例指令：

docker  push asia-east1-docker.pkg.dev/dong-dong-gcp-2-bigquery/nodejs-1/nodejs-web:v1  

我們看到映像檔已經推上去了，我們可以回到 Console 上按重新整理：

現在我們有一個映像檔在上面，之後就可以部署到 Cloud Run 或 Google Kubernetes Engine 囉！

影片版教學：

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雖然 App Engine 和 Cloud Run Functions 都提供了無需管理基礎設施的便利性，但兩者在應用場景上有著重要差異。App Engine 適合部署完整的 Web 應用程式，而 Cloud Run Functions 則專注於輕量級的函式服務，讓開發人員能夠實現事件驅動的微服務架構。

什麼是 Cloud Run Functions？

Cloud Run Functions 原名叫 Cloud Function，是 Google Cloud 的 Functions as a Service (FaaS) 平台，讓你可以撰寫小型的、專注於單一任務的函式，不用管理機器。支援的程式語言包含 .Net、Go、Java、Node.js、PHP、Python 和 Ruby。

這些函式會在事件發生時自動執行，用完即停，真正實現了「用多少算多少」的理念。

想像一下，你經營一家網路商店，當客戶下單時需要：

• 發送確認郵件給客戶
• 更新庫存數量
• 記錄銷售資料到分析系統
• 通知物流部門準備出貨

在傳統單體式架構中，這些功能可能都寫在同一個應用程式中。但使用 Cloud Run Functions，你可以為每個任務建立獨立的函式，當訂單事件發生時，這些函式會自動被觸發 (Trigger) 執行，就是所謂的「事件驅動」特性。

另外 Cloud Run Functions 也能 Autoscale，當同時有大量事件需要處理時，平台會自動建立多個函式執行個體 (instance；指輕量級的容器) 來並行處理；當需求降低時，也會自動縮減執行個體數量，甚至降到零。

所以和 App Engine 一樣，你只需為函式實際執行的時間和資源消耗付費，沒有請求時完全不收費。

Cloud Run Functions 的觸發機制

關於觸發機制，Cloud Run Functions 可以透過多種方式被觸發：

HTTP Trigger：最常見的觸發方式，函式會曝露一個 HTTPS 端點，可以透過 REST API 呼叫。適合建立微服務 API、Webhook 處理器等。

Cloud Storage Trigger：當 Google Cloud Storage 中的檔案被建立、刪除或修改時觸發。適合檔案處理、圖片縮放、資料備份等場景。

Pub/Sub Trigger：當 Cloud Pub/Sub Topic 收到訊息時觸發。適合非同步訊息處理、事件串流處理等。

Firebase Trigger：與 Firebase 服務整合，可以因應 Firestore 資料庫變更、使用者註冊、帳號變更事件等。

Cloud Scheduler 觸發器：定時執行函式，類似 Cron Job 的功能。

建立 Cloud Run Functions 示範

接著我們來建立一個簡單的函式看看，點擊主選單「Clodu Run 函式」再點擊「編寫函式」：

給函式命名、設定地區和程式語言版本，你看到它有產生一個端點網址，那就是之後對外服務的網址：

往下看到驗證的部分，我們要讓所有網路上的任何人都可以存取，所以要取消「使用 IAM 驗證傳入要求」。另外在服務資源調度的部分，我們要把「執行個體數量下限」改成 0。

再來 Ingress 的部分，我們要勾選「全部」，這樣子才能開放外部進來存取喔！然後我們再點擊右下角的展開按鈕，查看進階設定：

大部分內容都可以保持預設，主要看的是資源的部分，在正式的環境當中，你可以調整記憶體和 CPU 的規格，在這裡我們保持預設就好：

「執行個體數量上限」預設是 100，如果擔心它真的開到 100 台，可以像我一樣調成 5 就好，其他保持預設，最後按下「建立」：

接下來畫面會自動跳轉到「來源」這個頁籤，你可以在下方編輯程式碼，在這裡我們就保持不變，直接按下「儲存並重新部署」：

接著它會在背景作業，將現有程式碼打包成容器，等它幾秒鐘後，就可以點擊網址，並且看到網頁了。

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