Compute Engine'de Yük Dengelemeyi Uygulama: Yarışma Laboratuvarı Reviews

Yash Vardhan S. · Reviewed 2 ay ago

I could see the result but the progress says not completed

Swathi R. · Reviewed 2 ay ago

Aastha B. · Reviewed 2 ay ago

Sreeja S. · Reviewed 2 ay ago

HARENDRA G. · Reviewed 2 ay ago

Vipul K. · Reviewed 2 ay ago

okesih

Muhammad Iqbal A. · Reviewed 2 ay ago

Shuvronil M. · Reviewed 2 ay ago

BAIDEHI S. · Reviewed 2 ay ago

The lab asked to create resources in us-west8 region, but that is not listed in the project

Priya R. · Reviewed 2 ay ago

Luz F. · Reviewed 2 ay ago

Paladugu V. · Reviewed 2 ay ago

The lab asked to create resources in us-west8 region, but that is not listed in the project

Priya R. · Reviewed 2 ay ago

wader p. · Reviewed 2 ay ago

Helpful Exercise!

Long T. · Reviewed 2 ay ago

gracias

José Benito . · Reviewed 2 ay ago

I've made all the tasks and only had the task 2 checked as succesful, the other ones failed

Paulo R. · Reviewed 2 ay ago

Excelente

Julio Cesar A. · Reviewed 2 ay ago

Ryan F. · Reviewed 2 ay ago

Julio Cesar A. · Reviewed 2 ay ago

Edwin Yoel O. · Reviewed 2 ay ago

Kelvin C. · Reviewed 2 ay ago

# Reporte de Implementación de Balanceo de Cargas en Google Cloud ## Descripción general En este laboratorio se realizó la implementación de una arquitectura de red en Google Cloud Platform orientada a la distribución eficiente del tráfico mediante balanceadores de carga. El objetivo principal fue aplicar conocimientos de configuración de redes VPC, creación de instancias de Compute Engine, reglas de firewall y servicios de balanceo de cargas. El entorno utilizado corresponde a un proyecto temporal de Google Cloud proporcionado mediante Qwiklabs. Las actividades fueron desarrolladas utilizando herramientas de línea de comandos mediante Cloud Shell. ## Objetivo del laboratorio El objetivo fue crear una infraestructura compuesta por múltiples servidores web y configurar mecanismos de balanceo de carga que permitan distribuir solicitudes entre las instancias disponibles, garantizando mayor disponibilidad y escalabilidad del servicio. ## Tarea 1: Creación de instancias de servidores web Se configuraron tres instancias de máquinas virtuales en Compute Engine con las siguientes características: * Sistema operativo: Debian 12. * Familia de imagen: debian-12. * Tipo de máquina: e2-small. * Etiqueta de red: network-lb-tag. * Instalación automática del servidor web Apache mediante un script de inicio. Cada servidor fue configurado para responder solicitudes HTTP mostrando una página personalizada que identifica la instancia que atendió la petición. ## Tarea 2: Configuración del servicio de balanceo de cargas de red Se configuraron los recursos necesarios para habilitar un servicio de balanceo de cargas: * Creación de una dirección IP externa estática. * Configuración de un grupo de destino para las instancias web. * Asociación del puerto HTTP 80 para permitir la distribución del tráfico. Esta configuración permite que las solicitudes dirigidas al balanceador sean enviadas automáticamente hacia los servidores disponibles. ## Tarea 3: Creación del balanceador de cargas HTTP Se implementó un balanceador de cargas HTTP utilizando los siguientes componentes: * Plantilla de backend para definir la configuración de las instancias. * Grupo de instancias administrado para gestionar los servidores backend. * Regla de firewall para permitir verificaciones de estado. * Verificación HTTP para comprobar la disponibilidad de los servidores. * Dirección IP externa para recibir tráfico de usuarios. * Mapa de URL y proxy HTTP para administrar las solicitudes entrantes. El balanceador de cargas fue diseñado para distribuir las peticiones entre las instancias backend y mantener la disponibilidad del servicio. ## Validación de funcionamiento Finalmente, se realizó una prueba de acceso mediante la dirección IP del balanceador de cargas. La validación permitió comprobar que las solicitudes HTTP eran atendidas correctamente por las instancias configuradas, mostrando la respuesta generada por los servidores backend. ## Conclusión El laboratorio permitió aplicar conceptos fundamentales de Google Cloud relacionados con redes, Compute Engine y balanceo de cargas. La implementación final logró una arquitectura capaz de distribuir tráfico entre múltiples servidores web, mejorando la disponibilidad, administración y escalabilidad de la aplicación.

Edwin Yoel O. · Reviewed 2 ay ago

Gomathi M. · Reviewed 2 ay ago

AMITH J. · Reviewed 2 ay ago