CLOUD RUN → STACKIT SKE

Cloud Run-alternatieven op STACKIT

Op STACKIT draait een Cloud Run-service als containerworkload op STACKIT Kubernetes Engine (SKE): het image dat u al bouwt, wordt een Kubernetes Deployment, en StackToIT schrijft het SKE-cluster waarop dat draait. Een Cloud Foundry-app vanuit hetzelfde image is het genoemde alternatief.

Een Cloud Run-service, omgezet

Een kleine omgeving die voor deze pagina is geschreven en op 4 november 2026 door StackToIT is beoordeeld. Links: de invoer. Rechts: de resourceblokken van de STACKIT-Terraform die de engine schreef; de reviewcommentaren boven elk blok in het bestand zijn hier weggelaten.

Voorbeeldinvoermain.tf
resource "google_cloud_run_v2_service" "checkout" {
  name     = "checkout-api"
  location = "europe-west3"
  ingress  = "INGRESS_TRAFFIC_ALL"

  template {
    service_account                  = google_service_account.api.email
    max_instance_request_concurrency = 80
    timeout                          = "30s"

    scaling {
      min_instance_count = 1
      max_instance_count = 20
    }

    containers {
      image = "europe-west3-docker.pkg.dev/shop-web-prod/images/checkout-api:1.8.2"

      ports {
        container_port = 8080
      }

      resources {
        limits = {
          cpu    = "2"
          memory = "1Gi"
        }
      }

      env {
        name  = "LOG_LEVEL"
        value = "info"
      }
    }
  }
}
STACKIT-Terraform van StackToITterraform/kubernetes.tf
resource "stackit_ske_cluster" "containers" {
  project_id = var.project_id
  name       = "containers"
  node_pools = [{
    name               = "workloads"
    machine_type       = var.containers_machine_type
    minimum            = var.containers_nodes_min
    maximum            = var.containers_nodes_max
    availability_zones = var.availability_zones
  }]
}
  • Eén cluster voor de containerworkloads

    De code schrijft één SKE-cluster dat de gemigreerde Cloud Run-services draait als Deployments, Jobs en CronJobs. Heeft de omgeving al een SKE-cluster, dan kan uw architect ze daar laten draaien.

  • De serviceinstellingen, benoemd voor de Deployment

    De poorten, omgevingsvariabelen en resourcelimieten, de concurrency van 80 en de time-out van 30 seconden worden in de code genoemd voor de Deployment en Service die u schrijft.

  • De grootte van de pool bepaalt u

    Machinetype en het minimum en maximum van de nodepool zijn variabelen, zodat u het cluster dimensioneert voor alle services die het samen host.

De beslissing erachter

Het eenheidsresultaat uit dezelfde run, precies zoals assessment.json het vastlegt.

StackToIT-assessmentassessment.json
{
  "id": "google_cloud_run_v2_service.checkout",
  "class": "CONTAINERIZE",
  "confidence": "MEDIUM",
  "target": {
    "service": "SKE workload (or Cloud Foundry Docker app)"
  },
  "reason": "The service already runs a container image, so it moves as a Deployment on SKE (or a Cloud Foundry app from the image). Scale-to-zero and per-request billing go away unless Knative or KEDA is operated on SKE."
}
  • CONTAINERIZE

    De service draait al een containerimage, dus die verhuist als Deployment op SKE, of als Cloud Foundry-app vanuit het image.

  • Terugschalen naar nul

    Scale-to-zero krijgt u met Knative of KEDA, beheerd op SKE. Zonder zo’n autoscaler draait minstens één replica.

  • Publieke aanroep

    De service staat allUsers toe de service aan te roepen. De code bevat geen controle op aanroep, dus u beslist bewust welke endpoints publiek blijven.

Het runtime-service account, omgezet

Uit dezelfde run. Links: de invoer. Rechts: de resourceblokken die StackToIT schreef; de reviewcommentaren boven elk blok in het bestand zijn hier weggelaten.

Voorbeeldinvoermain.tf
resource "google_service_account" "api" {
  account_id   = "checkout-api"
  display_name = "Checkout API runtime"
}
STACKIT-Terraform van StackToITterraform/identity.tf
resource "stackit_service_account" "api" {
  project_id = var.project_id
  name       = "checkout-api"
}
  • Dezelfde naam, nieuw adres

    checkout-api wordt een STACKIT-service account met dezelfde naam. STACKIT genereert het e-mailadres, dus de code geeft aan dat u elke verwijzing naar het oude adres moet bijwerken.

  • Identiteit van de workload

    De run vraagt hoe de workload op STACKIT aan zijn identiteit komt, via een eigen service account of workload federation, omdat de service het account in zijn template noemde.

Hoe de Cloud Run-omgeving wordt gekoppeld

Google Cloud-resourceSTACKIT-doelMigratieklasse
Cloud Run-serviceSKE-workload (of Cloud Foundry Docker-app)Containerisatie
Service accountSTACKIT-service accountHerconfiguratie
Artifact Registry Docker-repositorySTACKIT Container RegistryHerconfiguratie

Klassen zoals de run ze bepaalde. Images worden van registry naar registry gekopieerd met tools als skopeo of crane, en imageverwijzingen veranderen naar de nieuwe host; de registry wordt ingericht via het STACKIT-portaal of de API.

Bewezen op een echte Google Cloud-omgeving

De Dynamic Python Web App van Google Cloud, een openbaar Terraform-project van Google, door StackToIT beoordeeld en volledig gepubliceerd, precies zoals de run het heeft opgeleverd.

Casestudy bekijken (Engels)
37
Terraform-resourcedeclaraties geanalyseerd
11
migratie-eenheden geïdentificeerd
11
doeleenheden gegenereerd, van de 16 onderzochte eenheden
78
planstappen uitgeschreven

Vragen die applicatieteams stellen

Wat is het STACKIT-alternatief voor Google Cloud Run?

Een containerworkload op STACKIT Kubernetes Engine (SKE), of een Cloud Foundry-app vanuit hetzelfde image. StackToIT deelt Cloud Run-services in als CONTAINERIZE en schrijft het SKE-cluster waarop ze draaien.

Moeten we onze containerimages opnieuw bouwen?

Nee. De service draait al een containerimage, die naar STACKIT Container Registry verhuist en als Deployment op SKE draait.

Kan een service op STACKIT nog naar nul terugschalen?

Ja, met Knative of KEDA, beheerd op SKE. Zonder zo’n autoscaler draait minstens één replica.

Bronnen

Uw volgende stap: STACKIT.

Vertel ons over uw omgeving, dan laten wij zien wat StackToIT daarvoor oplevert: doelarchitectuur, Terraform-artefacten en een gestructureerd migratieplan.

Laat uw gegevens achter, onze specialisten nemen contact met u op.

Liever zelf een e-mail sturen? connect@stacktoit.com

Wij gebruiken uw gegevens alleen om dit verzoek te beantwoorden en een mogelijke pilot te bespreken. Privacyverklaring