Gloud deploy – contenedor falló al iniciar
docker build -t “us.gcr.io/ek-airflow-stage/arraydata:sree” .
Estado: Descargada la imagen más reciente para python:3.7
—> 869a8debb0fd
Construcción finalizada correctamente 869a8debb0fd
Etiquetada correctamente: us.gcr.io/ek-airflow-stage/arraydata:sree
docker push “us.gcr.io/ek-airflow-stage/arraydata:sree”
La entrada se refiere a un repositorio [us.gcr.io/ek-airflow-stage/arraydata]
a36ba9e322f7: La capa ya existe
sree: b tamaño: 2218
gcloud run deploy “ek-airflow-stage” \
--quiet \ --image "us.gcr.io/ek-airflow-stage/array_data:sree" \ --region "us-central1" \ --platform "managed"
Implementando el contenedor al servicio Cloud Run [ek-airflow-stage] en el proyecto [“project”] región [us-central1]
/ Desplegando… Error de Cloud Run: No se pudo iniciar el contenedor. No se pudo comenzar a escuchar en el puerto definido por la variable de entorno PORT. Los registros de esta revisión pueden contener más información.
Implementación fallida
ERROR: (gcloud.run.deploy) Error de Cloud Run: No se pudo iniciar el contenedor. No se pudo comenzar a escuchar en el puerto definido por la variable de entorno PORT. Los registros de esta revisión pueden contener más información.
davy.ai
Los comandos anteriores muestran el proceso de construcción de una imagen Docker llamada “us.gcr.io/ek-airflow-stage/array_data:sree”. La imagen se construye a partir de una imagen base de Python 3.7 y la construcción es exitosa. El siguiente comando envía la imagen al repositorio “us.gcr.io/ek-airflow-stage/array_data:sree”. La operación se completa con éxito y la imagen está lista para ser desplegada. Finalmente, el último comando despliega el contenedor en el servicio Cloud Run “ek-airflow-stage” de la región “us-central1” del proyecto “project”. Sin embargo, el despliegue falla con un mensaje de error “Container failed to start. Failed to start and then listen on the port defined by the PORT environment variable”. Los registros para esta revisión pueden contener más información sobre el error.