Claude Code × GCP Cloud Functions Guide Complet | Développement Serverless Ultra-Rapide

Cloud Run était excessif — c’est pourquoi j’ai choisi Cloud Functions

Je suis Masa, développeur de claudecode-lab.com.

Quand j’ai commencé à utiliser GCP Serverless, j’ai envisagé Cloud Run. Flexible et basé sur des conteneurs — mais pour des tâches comme “simplement recevoir un webhook” ou “exécuter un batch une fois la nuit”, c’était clairement surdimensionné. C’est alors que j’ai adopté Cloud Functions Gen2.

Avec Claude Code, plus de 90 % de mon code Cloud Functions est généré automatiquement.

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Étape 1 : Fonction avec Trigger HTTP

import { http, HttpFunction } from "@google-cloud/functions-framework";
import { Request, Response } from "express";
import { Firestore } from "@google-cloud/firestore";

const db = new Firestore();
const VALID_TOKEN = process.env.API_SECRET_TOKEN;

interface ActionRequest {
  userId: string;
  action: string;
}

const handleAction: HttpFunction = async (req: Request, res: Response) => {
  // Définir les en-têtes CORS
  res.set("Access-Control-Allow-Origin", "*");
  if (req.method === "OPTIONS") {
    res.set("Access-Control-Allow-Methods", "POST");
    res.set("Access-Control-Allow-Headers", "Authorization, Content-Type");
    res.status(204).send("");
    return;
  }

  // Autoriser uniquement POST
  if (req.method !== "POST") {
    res.status(405).json({ success: false, message: "Méthode non autorisée" });
    return;
  }

  // Validation du Bearer token
  const authHeader = req.headers.authorization ?? "";
  if (!authHeader.startsWith("Bearer ") || authHeader.slice(7) !== VALID_TOKEN) {
    res.status(401).json({ success: false, message: "Non autorisé" });
    return;
  }

  const body = req.body as Partial<ActionRequest>;
  if (!body.userId || !body.action) {
    res.status(400).json({ success: false, message: "userId et action sont requis" });
    return;
  }

  try {
    const logRef = await db.collection("action_logs").add({
      userId: body.userId,
      action: body.action,
      timestamp: new Date(),
      ip: req.ip,
    });
    res.status(200).json({ success: true, message: "Action enregistrée", logId: logRef.id });
  } catch (err) {
    console.error("Erreur d'écriture Firestore :", err);
    res.status(500).json({ success: false, message: "Erreur interne du serveur" });
  }
};

http("handleAction", handleAction);

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Étape 2 : Fonction avec Trigger Pub/Sub

import { cloudEvent, CloudEvent } from "@google-cloud/functions-framework";
import { MessagePublishedData } from "@google/events/cloud/pubsub/v1/MessagePublishedData";
import { Storage } from "@google-cloud/storage";

const storage = new Storage();

interface ImageUploadedMessage {
  bucketName: string;
  filePath: string;
}

cloudEvent<MessagePublishedData>("handleImageUploaded", async (event: CloudEvent<MessagePublishedData>) => {
  const base64Data = event.data?.message?.data;
  if (!base64Data) {
    console.warn("Aucune donnée de message reçue, ignoré");
    return;
  }

  const rawJson = Buffer.from(base64Data, "base64").toString("utf-8");
  let payload: ImageUploadedMessage;
  try {
    payload = JSON.parse(rawJson) as ImageUploadedMessage;
  } catch {
    console.error("JSON invalide dans le message Pub/Sub :", rawJson);
    return;
  }

  const { bucketName, filePath } = payload;
  try {
    const [metadata] = await storage.bucket(bucketName).file(filePath).getMetadata();
    console.log("Métadonnées du fichier :", { nom: metadata.name, taille: metadata.size });
  } catch (err) {
    // Lancer une exception pour que Pub/Sub réessaie le message
    console.error(`Échec du traitement de ${filePath} :`, err);
    throw err;
  }
});

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Étape 3 : Fonction avec Trigger Firestore

import { onDocumentWritten, Change, FirestoreEvent } from "firebase-functions/v2/firestore";
import { QueryDocumentSnapshot } from "firebase-admin/firestore";
import * as admin from "firebase-admin";

admin.initializeApp();
const db = admin.firestore();

export const onUserWrite = onDocumentWritten(
  "users/{userId}",
  async (event: FirestoreEvent<Change<QueryDocumentSnapshot> | undefined, { userId: string }>) => {
    const userId = event.params.userId;
    const before = event.data?.before;
    const after = event.data?.after;

    // Événement de création
    if (!before?.exists && after?.exists) {
      const userData = after.data();
      await db.collection("email_queue").add({
        to: userData?.email,
        template: "welcome",
        createdAt: admin.firestore.FieldValue.serverTimestamp(),
        status: "en_attente",
      });
      return;
    }

    // Événement de suppression — copier dans l'archive
    if (before?.exists && !after?.exists) {
      await db.collection("deleted_users").doc(userId).set({
        ...before.data(),
        deletedAt: admin.firestore.FieldValue.serverTimestamp(),
      });
    }
  }
);

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Étape 4 : Tests Locaux et Déploiement

# Démarrage local
npm run build
npx @google-cloud/functions-framework --target=handleAction --port=8080

# Envoyer une requête de test
curl -X POST http://localhost:8080 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer token-de-test" \
  -d '{"userId": "user-123", "action": "login"}'

# Déploiement sur GCP
gcloud functions deploy handleAction \
  --gen2 \
  --runtime=nodejs22 \
  --region=europe-west1 \
  --source=. \
  --entry-point=handleAction \
  --trigger-http \
  --allow-unauthenticated \
  --memory=512Mi \
  --timeout=60s \
  --set-secrets="API_SECRET_TOKEN=api-secret-token:latest"

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4 Pièges Courants

Piège	Problème	Solution
Cold Start	Latence de 2–5 s avec instances inactives	--min-instances=1 pour les fonctions critiques
Limite de timeout	Maximum 9 minutes (540 s)	Diviser les tâches longues via Pub/Sub
Permissions Secret Manager	Permission denied à l’exécution	Attribuer le rôle secretmanager.secretAccessor
Manque de mémoire	OOM lors de traitements lourds	Configurer --memory=2Gi --cpu=2

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Récapitulatif

Trigger	Cas d’Usage	Point Clé
HTTP	Webhooks, endpoints API	Authentification, CORS
Pub/Sub	Traitement asynchrone d’événements	Décodage base64, conception de retry
Firestore	Réagir aux changements de données	Éviter les boucles infinies
Cloud Scheduler	Batch jobs planifiés	Validation OIDC, fuseau horaire

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