--- title: "從地端到雲端：使用 Google Kubernetes Engine 部署你的Next.js 容器應用" description: "逐步說明如何將 Next.js 應用程式打包成 Docker 映像，推送至 Google Artifact Registry，並部署到 GKE 叢集。" canonical_url: "https://blog.markkulab.net/post/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service" author: "Mark Ku" author_url: "https://blog.markkulab.net/author/mark-ku" site: "Mark Ku's Blog" date_published: "2024-11-13 01:01:35 +0800" category: "Cloud" tags: ["gke", "kubernetes", "google cloud", "docker", "artifact registry", "nextjs", "deployment", "cloud"] language: "zh-TW" license: "CC BY 4.0" license_url: "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" attribution: "轉載或引用請註明作者並附上原文連結" --- # 從地端到雲端：使用 Google Kubernetes Engine 部署你的Next.js 容器應用 ## 前言 先前[有透過 Cloud Run 運行容器應用](https://blog.markkulab.net/on-prem-to-cloud-gcp-docker-deployment-artifact-registry-cloud-run/)，也有[試著在地端架了Kubernetes](https://blog.markkulab.net/intsll-kubernetes-in-ubuntu/)，這篇來談 GKS (google kubernetes engine)，目前市面上的雲服務，都是基於 Kubernetes 的雲端架構服務，如:AWS、AKS、GKE，因此 Kubernetes的基礎知識就顯得很重要，但Kubernetes 的官方文件也真的很多東西，只好邊實作邊學習。 ## 順便比較一下 Cloud Run vs Google Kubernetes Engine - **Google Cloud Run**：適合單一容器應用，簡單快速部署，適合小型應用、API、微服務等。 - **Google Kubernetes Engine**：提供叢集和高可用性支持，適合需要多容器協作、具備自動擴展和高容錯的應用場景。 ## 預先準備 1. 確保本地已安裝 Docker 和 Google Cloud CLI。 2. 啟用 GCP 的 Kubernetes API。 ![enable kubernetes api](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service/images/enable-kubernetes-api.png) 3. 在 GCP 中建立 Google Artifact Registry。 4. Google Cloud CLI 登入及設定好專案。 ``` gcloud projects list gcloud config set project [PROJECT_ID] ``` 5. gcloud 安裝 kubectl 元件 ``` gcloud components install kubectl gke-gcloud-auth-plugin gcloud components update ``` ## 首先，初始化 Next.js 專案 ```bash npx create-next-app@latest nextjs-blog --use-npm --example "https://github.com/vercel/next-learn/tree/main/basics/learn-starter" cd nextjs-blog ``` 接著，[複製官方範例的 Dockerfile 和 next.config.js 到專案根目錄](https://github.com/vercel/next.js/tree/canary/examples/with-docker)。 ### 建置與推送 Docker 映像檔到 Google Artifact Registry ```powershell docker build -t asia-east1-docker.pkg.dev/gcr-my-project01/my-registry/blog:v2 . docker run -d -p 8888:80 asia-east1-docker.pkg.dev/gcr-my-project01/my-registry/blog:v2 docker push asia-east1-docker.pkg.dev/gcr-my-project01/my-registry/blog:v2 ``` ## 建立 Kubernetes Clusters Google 的 Clusters 有兩種模式 - **Standard Cluster：** - 需手動設定節點資源和管理叢集，提供更高的靈活性。 - 使用者可進行更深入的自訂控制，但管理負擔較高。 - 適合需要細節控制和自訂設定的使用者。 - **Autopilot Cluster：** - 自動管理基礎設施，使用者只需專注於應用部署和工作負載。 - 系統會根據需求自動調整資源，並按使用量計費。 - 適合希望簡化管理的工作，無需手動設定節點。 可以使用網頁或腳本指令建立 Kubernetes clusters。 ### Kubernetes Engine > Cluster > Create ![create cluster](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service/images/create-cluster.png) ### 使用腳本指令建立Cluster ** 標準叢集 (Standard Cluster)** ```bash gcloud container clusters create blog-cluster --num-nodes 2 --machine-type n1-standard-1 --zone asia-east1-a ``` ** 自動叢集(Autopilot Cluster)** ```bash gcloud container clusters create-auto blog-autopilot-cluster --region asia-east1 ``` ## 部署應用 ### 使用網頁部署容器 1. 回到 GCP 後台，選擇 Kubernetes Engine > Workloads > Deploy。 2. 設定伺服器節點與部署名稱。 ![deployment by web ui](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service/images/deployment-by-web-ui.png) 3. 選擇先前上傳的 Google Artifact Registry 映像檔。 ![select docker image](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service/images/select-docker-image.png) 4. 設定內外部連接埠。 ![change mapping port](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service/images/change-mapping-port.png) 5. 可以查看 YAML 設定，Close 後，點擊 Deploy。 ![check yaml file](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service/images/check-yaml.png) ### 使用腳本指令部署 **連線至叢集**：從 Cloud Shell 使用 kubectl 操作。 ![use kubectl in cloud shell](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service/images/use-kubectl-in-cloud-shell.png) 可從 CloudShell 執行kubectl腳本指令，或複製連線指令到地端執行這個連線 ![use kubectl in cloud shell](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service/images/use-kubectl-in-cloud-shell-2.png) ```bash kubectl get nodes ``` ![kubectl get nodes in cloud shell](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service/images/kubectl-get-nodes-in-cloud-shell.png) **建立 Deployment** ```bash vim nextjs-blog-deployment.yaml ``` ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nextjs-blog labels: app: nextjs-blog spec: selector: matchLabels: app: nextjs-blog tier: web template: metadata: labels: app: nextjs-blog tier: web spec: containers: - name: nextjs-blog-app image: asia-east1-docker.pkg.dev/gcr-my-project01/my-registry/blog:v2 ports: - containerPort: 3000 ``` 運行應用： ```bash kubectl apply -f nextjs-blog-deployment.yaml kubectl get deploy nextjs-blog ``` **網路設定 - Load Balancer** * 自動建立外部服務、 Load Balancer 設定、挷定外部 IP ```bash kubectl expose deployment nextjs-blog-deployment --type="LoadBalancer" ``` * 或也可以指定連接埠的方式建立* ```bash kubectl expose deployment nextjs-blog-deployment --name=nextjs-blog-service --port=80 --target-port=3000 --type=LoadBalancer ``` [指定連接埠相關文件](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/create-external-load-balancer/) #### 部署完成後訪問服務 點選服務進行訪問。 ![deployment finish](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service/images/deployment-finish.png) 訪問 Next.js 網站： ![check accessible](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service/images/check-accessible.png) #### 若需要額外的連接埠映射，也可使用下方Expose 按鈕： ![manual expose](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service/images/manual-expose.png) ## 補充 - 在 Kubernetes 中，要更新的映像檔，通常可以使用以下幾種方法 ### 1. 使用 `kubectl set image` 更新映像檔 這種方式適合快速更新映像檔版本： ```bash kubectl set image deployment/ =: ``` 例如： ```bash kubectl set image deployment/my-app my-container=my-app-image:v2 ``` ### 2. 更新 Deployment YAML 文件並重新應用 如果管理配置是基於 YAML 文件，您可以更新文件中的映像檔標籤，然後重新應用該文件： ```yaml # my-app-deployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: my-app spec: replicas: 3 template: spec: containers: - name: my-container image: my-app-image:v2 # 更新映像檔標籤 ``` 重新應用更新過的 YAML 文件： ```bash kubectl apply -f my-app-deployment.yaml ``` ### 3. 使用 `kubectl rollout restart` 重新啟動 Deployment 如果映像檔標籤已經更新（例如，如果您用相同標籤推送了一個新版本），可以使用重新啟動來強制刷新： ```bash kubectl rollout restart deployment/ ``` ### 4. 使用 `kubectl patch` 更新映像檔 這種方式可以直接通過命令行進行部分更新： ```bash kubectl patch deployment -p '{"spec":{"template":{"spec":{"containers":[{"name":"","image":":"}]}}}}' ``` 例如： ```bash kubectl patch deployment my-app -p '{"spec":{"template":{"spec":{"containers":[{"name":"my-container","image":"my-app-image:v2"}]}}}}' ``` ### 驗證更新 無論採用哪種方法，可以使用以下命令來檢查更新是否成功： ```bash kubectl rollout status deployment/ ``` 這些方法都會觸發滾動更新，以保持服務不中斷的情況下逐步替換舊版本的容器。 ## 補充 - Next js 如果要支援多台伺服器時，要額外[設定generateBuildId](https://dev.to/writech/how-to-deploy-nextjs-on-multiple-servers-5db1)，確保每個應用都拿到一致性的檔案。 ``` /_next/static// ``` ## 參考資料 [How to deploy NextJS app to Kubernetes Cluster in GCP with Custom Domain?](https://walkthrough.so/pblc/FHQPWEGGWSPT/how-to-deploy-nextjs-app-to-kubernetes-cluster-in-gcp-with-custom-domain?sn=7) --- ## 關於本文與作者 本文出自 [Mark Ku's Blog](https://blog.markkulab.net/post/deploy-nextjs-app-to-google-kubernetes-service) 授權條款： [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) — 轉載或引用請註明作者並附上原文連結 ### 關於作者 **[Mark Ku](https://blog.markkulab.net/author/mark-ku)** — Software Solution Provider - 10+ 年資深軟體工程師，現為 AI 應用 Builder - 專注大型平台架構設計，從北美電商到AI SaaS訂閱收費系統 - 結合 AI Agent 與自動化，打造高效可演進的產品技術基礎 ### 作者開發的免費工具 以下工具皆可免費使用： - [免費 PDF 簽名工具](https://blog.markkulab.net/tools/pdf-sign): 線上 PDF 簽名工具，瀏覽器內完成手繪、打字、上傳簽名，可拖曳放置、縮放、下載。所有處理都在你的裝置完成，檔案不會上傳。 - [VS Code Refactory](https://blog.markkulab.net/tools/refactory): Refactory 是一款 VS Code 重構擴充套件：34 個重構動作、37 條 code smell 檢查、Code Health 儀表板、18 種語言、534 支測試。懂你的專案慣例：介面放哪、DI 註冊寫在哪、'use client' 該不該加；還會用 git 修改頻率 × 複雜度排出「該先修哪個檔案」，並一鍵把壞味道交給你自己電腦上的 Claude Code 修。免費使用，原始碼不離開你的機器。 - [DB-Kit 資料庫管理工具](https://blog.markkulab.net/tools/db-kit): DB-Kit 是一個用 Tauri + Rust + React 打造的輕量跨平台資料庫管理工具，用單一一致的介面同時管理 MySQL、MariaDB、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、SQLite、MongoDB、Redis、Kafka、Elasticsearch 與 RabbitMQ 十一種資料來源：連線密碼以 OS keychain 加密、SSH Tunnel、完整 CRUD、視覺化查詢建構器、多結果集同時顯示、跨連線資料傳輸與比對同步、Excel / CSV 匯入匯出、執行計畫視覺化、ER 圖、排程備份、SQL 壓力測試（p50～p99 延遲百分位）、15 條規則的 SQL 審查、Kafka 訊息瀏覽與監控告警；繁中 / 英文雙語介面，內建 AI 助手（自然語言生成 SQL、AI 審查與調校建議）與命令列工具 dbk。免費開源（MIT），提供 Windows / macOS / Linux 安裝檔。 - [VS Code Super Mermaid](https://blog.markkulab.net/tools/super-mermaid): Super Mermaid 是一款 VS Code 擴充套件：開箱即用的漂亮 Mermaid 圖表，自動上色、即時預覽、滑鼠平移縮放、PNG / SVG 高解析匯出，內建 21 種範本與多種主題。免費開源（MIT）。 - [React Super Mermaid](https://blog.markkulab.net/tools/react-super-mermaid): react-super-mermaid 是一個開源 React 元件庫：一行 即可渲染漂亮的 Mermaid 圖表，內建 colorful / sketch 主題、平移縮放、圖內搜尋、SVG / PNG 高解析匯出。輕量、SSR 安全、完整 TypeScript 型別。免費開源（MIT）。 - [Jira / Confluence Super Mermaid](https://blog.markkulab.net/tools/jira-super-mermaid): Atlassian Forge app：在 Jira issue 與 Confluence 內文直接寫 Mermaid 語法，畫流程圖、時序圖、狀態機與甘特圖。11 種圖表、SVG / PNG 匯出、明暗主題、完整中日韓文字支援。取得 Runs on Atlassian 資格：圖表存在你自己的站台，app 不呼叫任何第三方服務。免費，即將上架 Atlassian Marketplace。 - [Mermaid 線上預覽](https://blog.markkulab.net/tools/mermaid-preview): 在瀏覽器裡寫 Mermaid、即時看圖，整張圖表壓進網址就能分享。免註冊、不上傳伺服器，相容 mermaid.live 的分享連結。 - [React Intl Phone Number](https://blog.markkulab.net/tools/react-intl-phone-number): react-intl-phone-number 是一個開源 React 元件：framework-agnostic、不依賴 antd，提供 E.164 進出、可搜尋國旗 / 國碼下拉、可配置驗證等級（strict / mobile-strict / loose）、可主題化 CSS 與 i18n，電話邏輯由 google-libphonenumber 驅動。輕量、完整 TypeScript 型別。免費開源（MIT）。 - [Uptime Kuma Cluster](https://blog.markkulab.net/tools/uptime-kuma-cluster): 把單機版 Uptime Kuma 改造成高可用叢集：OpenResty + Lua 智慧負載平衡、MariaDB 共享狀態、健康檢查與自動 Failover，附叢集管理 REST API，一行 Docker Compose 啟動。免費開源（MIT）。 - [特教專案](https://blog.markkulab.net/education): 為特殊教育學生製作的學習教材 ### 每日 Podcast - [科技新鮮事](https://blog.markkulab.net/category/tech-news): 每日精選 AI 與科技趨勢，透過語音摘要快速掌握最新技術動態，涵蓋 AI 應用、軟體架構、DevOps 與工程實戰。 — RSS: https://blog.markkulab.net/feed.xml - [AI股市蝦聊](https://blog.markkulab.net/category/ai-stock-chat): 每個交易日用 AI 分析台股盤勢，以雙人對話聊當天的盤中觀察與隔日預測。 — RSS: https://blog.markkulab.net/ai-stock-chat/feed.xml ### 電子報 [訂閱電子報](https://blog.markkulab.net/subscribe) — 第一時間收到新文章通知，無垃圾信、隨時可取消訂閱。