Há muitas maneiras de implantar sites no Google Cloud. Cada solução oferece recursos, capacidades e níveis de controle diferentes. O Compute Engine permite um controle abrangente da infraestrutura usada para executar um site, mas também precisa de um pouco mais de gerenciamento operacional comparado a soluções como o Google Kubernetes Engine (GKE), o App Engine ou outras. Com o Compute Engine, você controla todos os detalhes da infraestrutura, inclusive as máquinas virtuais, os balanceadores de carga e muito mais.
Neste laboratório, você vai implantar um aplicativo de amostra, o site de e-commerce da "Fancy Store", para mostrar como esse procedimento e o escalonamento podem ser feitos com facilidade usando o Compute Engine.
O que você vai aprender
Neste laboratório, você aprenderá a fazer o seguinte:
Ao final do laboratório, você terá instâncias dentro de grupos gerenciados de instâncias para recuperação automática, balanceamento de carga, escalonamento automático e atualizações graduais do site.
Configuração e requisitos
Antes de clicar no botão Começar o Laboratório
Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.
Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.
Confira os requisitos para concluir o laboratório:
Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).
Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.
Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.
Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.
Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud
Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento.
No painel Detalhes do Laboratório, à esquerda, você vai encontrar o seguinte:
O botão Abrir Console do Google Cloud
O tempo restante
As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
Outras informações, se forem necessárias
Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.
O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer Login em outra guia.
Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.
Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.
Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.
{{{user_0.username | "Username"}}}
Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.
Clique em Próxima.
Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.
{{{user_0.password | "Password"}}}
Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.
Clique em Próxima.
Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud.
Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.
Acesse as próximas páginas:
Aceite os Termos e Condições.
Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
Não se inscreva em testes gratuitos.
Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.
Observação: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.
Ativar o Cloud Shell
O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.
Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.
Clique nas seguintes janelas:
Continue na janela de informações do Cloud Shell.
Autorize o Cloud Shell a usar suas credenciais para fazer chamadas de APIs do Google Cloud.
Depois de se conectar, você verá que sua conta já está autenticada e que o projeto está configurado com seu Project_ID, . A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:
Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}
A gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.
(Opcional) É possível listar o nome da conta ativa usando este comando:
gcloud auth list
Clique em Autorizar.
Saída:
ACTIVE: *
ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}}
To set the active account, run:
$ gcloud config set account `ACCOUNT`
(Opcional) É possível listar o ID do projeto usando este comando:
gcloud config list project
Saída:
[core]
project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}
Observação: consulte a documentação completa da gcloud no Google Cloud no guia de visão geral da gcloud CLI.
Configure sua região e zona
Alguns recursos do Compute Engine estão em regiões e zonas. As regiões são localizações geográficas específicas onde você executa seus recursos. Todas elas têm uma ou mais zonas.
Execute estes comandos da gcloud no Cloud Shell para definir a região e a zona padrão do laboratório:
gcloud config set compute/zone "{{{project_0.default_zone|ZONE}}}"
export ZONE=$(gcloud config get compute/zone)
gcloud config set compute/region "{{{project_0.default_region|REGION}}}"
export REGION=$(gcloud config get compute/region)
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Criar um bucket do Cloud Storage
Tarefa 3. Clonar um repositório de origem
Neste laboratório, você vai usar o site de e-commerce da Fancy Store no repositório monolith-to-microservices como base do seu site.
Nesta tarefa, você vai clonar o código-fonte para priorizar os aspectos da implantação no Compute Engine. Mais adiante no laboratório, você fará uma pequena atualização no código para demonstrar como é simples fazer isso no Compute Engine.
Execute os comandos a seguir para clonar o código-fonte e navegar até o diretório monolith-to-microservices:
git clone https://github.com/googlecodelabs/monolith-to-microservices.git
cd ~/monolith-to-microservices
Realize o build inicial do código para executar o aplicativo localmente com o seguinte:
./setup.sh
Pode levar alguns minutos para esse script ser concluído.
Depois disso, use o comando abaixo para verificar se o Cloud Shell está executando uma versão com suporte do nodeJS:
nvm install --lts
Depois execute o comando a seguir para testar o aplicativo, mudar para o diretório microservices e iniciar o servidor da Web:
cd microservices
npm start
Você receberá esta saída:
Saída:
Products microservice listening on port 8082!
Frontend microservice listening on port 8080!
Orders microservice listening on port 8081!
Para ver o aplicativo, clique no ícone de visualização na Web e selecione Visualizar na porta 8080.
Isso abre uma nova janela onde é possível ver o front-end da Fancy Store.
Observação: na opção "Visualizar", você vai encontrar o front-end. No entanto, as funções "Produtos" e "Pedidos" não funcionarão porque esses serviços ainda não foram expostos.
Feche a janela depois de visualizar o site e pressione CTRL+C na janela do terminal para interromper o processo do servidor da Web.
Ativar o Gemini Code Assist no Cloud Shell IDE
Você pode usar o Gemini Code Assist em um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE), como o Cloud Shell, para receber orientações sobre o código ou resolver problemas com ele. Antes de começar a usar o Gemini Code Assist, você precisa ativá-lo.
No Cloud Shell, ative a API Gemini para Google Cloud com o seguinte comando:
Clique em Abrir editor na barra de ferramentas do Cloud Shell.
Observação: para abrir o editor do Cloud Shell, clique em Abrir editor na barra de ferramentas do Cloud Shell. Você pode alternar o Cloud Shell e o editor de código clicando em Abrir editor ou Abrir terminal, conforme necessário.
No painel à esquerda, clique no ícone Configurações e, na visualização Configurações, pesquise Gemini Code Assist.
Localize e verifique se a caixa de seleção Geminicodeassist: Ativar está marcada e feche as Configurações.
Clique em Cloud Code - Sem projeto na barra de status na parte de baixo da tela.
Autorize o plug-in conforme instruído. Se um projeto não for selecionado automaticamente, clique em Selecionar um projeto do Google Cloud e escolha .
Verifique se o projeto do Google Cloud () aparece na mensagem de status do Cloud Code na barra de status.
Tarefa 4. Criar as instâncias do Compute Engine
Agora é hora de começar a implantar algumas instâncias do Compute Engine.
Nas seções a seguir, você vai:
Criar um script de inicialização para configurar as instâncias.
Clonar o código-fonte e fazer upload no Cloud Storage.
Implantar uma instância do Compute Engine para hospedar os microsserviços de back-end.
Reconfigurar o código do front-end para usar a instância dos microsserviços de back-end.
Implantar uma instância do Compute Engine para hospedar o microsserviço de front-end.
Configurar a rede para permitir a comunicação.
Criar o script de inicialização
A instância usa um script de inicialização para instruir o que fazer sempre que ela for iniciada. Dessa forma, as instâncias são configuradas automaticamente.
No terminal do Cloud Shell, execute o comando a seguir para criar um arquivo chamado startup-script.sh:
Clique em Abrir editor na barra de ferramentas do Cloud Shell para abrir o editor de código.
Acesse a pasta monolith-to-microservices.
Adicione o seguinte código ao arquivo startup-script.sh. Em seguida, você vai editar parte do código depois de adicioná-lo:
#!/bin/bash
# Instala o monitor de registros, que vai coletar automaticamente os registros enviados para o
# syslog.
curl -s "https://storage.googleapis.com/signals-agents/logging/google-fluentd-install.sh" | bash
service google-fluentd restart &
# Instala dependências do apt.
apt-get update
apt-get install -yq ca-certificates git build-essential supervisor psmisc
# Instala o nodejs.
mkdir /opt/nodejs
curl https://nodejs.org/dist/v16.14.0/node-v16.14.0-linux-x64.tar.gz | tar xvzf - -C /opt/nodejs --strip-components=1
ln -s /opt/nodejs/bin/node /usr/bin/node
ln -s /opt/nodejs/bin/npm /usr/bin/npm
# Carrega o código-fonte do aplicativo do bucket do Google Cloud Storage.
mkdir /fancy-store
gsutil -m cp -r gs://fancy-store-[DEVSHELL_PROJECT_ID]/monolith-to-microservices/microservices/* /fancy-store/
# Instala as dependências do app.
cd /fancy-store/
npm install
# Cria um usuário do nodeapp. O aplicativo será executado como sendo esse usuário.
useradd -m -d /home/nodeapp nodeapp
chown -R nodeapp:nodeapp /opt/app
# Configura o supervisor para executar o app node.
cat >/etc/supervisor/conf.d/node-app.conf << EOF
[program:nodeapp]
directory=/fancy-store
command=npm start
autostart=true
autorestart=true
user=nodeapp
environment=HOME="/home/nodeapp",USER="nodeapp",NODE_ENV="production"
stdout_logfile=syslog
stderr_logfile=syslog
EOF
supervisorctl reread
supervisorctl update
Para atualizar o arquivo startup-script.sh, clique no ícone Gemini Code Assist: Ações inteligentes e cole o seguinte no comando para encontrar e substituir o texto de [DEVSHELL_PROJECT_ID].
Como desenvolvedor de aplicativos na Cymbal AI, atualize o arquivo "startup-script.sh". Substitua [DEVSHELL_PROJECT_ID] pelo ID do projeto: {{{project_0.project_id | Project ID}}}.
Pressione Enter para atualizar o arquivo. Quando solicitado na visualização Gemini Diff, clique em Aceitar.
A linha de código em startup-script.sh será parecida com esta:
Clique em Salvar ou pressione CTRL+S para salvar o arquivo startup-script.sh, mas não feche ainda.
Consulte o canto inferior direito do editor de código do Cloud Shell e verifique se a opção "End of Line Sequence" está definida como "LF", e não como "CRLF".
Se ela estiver definida como "CRLF", clique em CRLF e selecione LF na lista suspensa.
Se já estiver definida como LF, deixe como está.
Usar o Gemini Code Assist para saber mais sobre o arquivo de script de inicialização
Para aumentar a produtividade e minimizar a troca de contexto, o Gemini Code Assist oferece ações inteligentes com tecnologia de IA diretamente no editor de código. Por exemplo, você pode usar o recurso "Explicar isto" para que o Gemini Code Assist forneça mais informações sobre um arquivo, bloco de código ou função específica.
Nesta seção, você vai pedir ao Gemini Code Assist mais informações sobre um script de inicialização para um novo membro da equipe que não o conhece.
Com o arquivo startup-script.sh aberto, clique no ícone Gemini Code Assist: Ações inteligentes na barra de ferramentas e selecione Explain this.
O Gemini Code Assist abre um painel de chat com o comando pré-preenchido Explain this. Na caixa de texto inline do chat do Code Assist, substitua o comando preenchido previamente pelo seguinte e clique em Enviar:
Você é um desenvolvedor de aplicativos na Cymbal AI. Um novo membro da equipe não conhece esse script de inicialização. Explique o arquivo "startup-script.sh" em detalhes, detalhando os principais componentes usados no código.
Não sugira melhorias ou mudanças no arquivo.
A explicação do código no arquivo startup-script.sh aparece no chat do Gemini Code Assist.
Feche o arquivo startup-script.sh.
Volte ao terminal do Cloud Shell e execute o seguinte comando para copiar o arquivo startup-script.sh no bucket:
O arquivo estará acessível em: https://storage.googleapis.com/[BUCKET_NAME]/startup-script.sh.
[BUCKET_NAME] representa o nome do bucket do Cloud Storage. Por padrão, isso só estará visível a contas de serviço e usuários autorizados e ficará inacessível pelo navegador da Web. As instâncias do Compute Engine podem ter acesso automático a isso pelas contas de serviço.
O script de inicialização executa estas tarefas:
Ele instala o agente do Logging, que coleta registros automaticamente do syslog.
Instala o Node.js e o Supervisor. O Supervisor executa o app como um daemon.
Clona o código-fonte do app no bucket do Cloud Storage e instala dependências.
Configura o Supervisor para executar o app. Isso garante que o app seja reiniciado em caso de saídas inesperadas ou interrupção por um administrador ou processo. Ele também envia stdout e stderr do app ao syslog para serem coletados pelo agente do Logging.
Copiar o código no bucket do Cloud Storage
Quando as instâncias são lançadas, elas extraem o código do bucket do Cloud Storage. Portanto, você pode armazenar algumas variáveis de configuração no arquivo .env do código.
Observação: você também pode escrever o código para extrair as variáveis de ambiente de outro local. No entanto, para fins de demonstração, esse é um método simples de lidar com a configuração. Na produção, as variáveis de ambiente geralmente seriam armazenadas fora do código.
Execute o seguinte comando para copiar o código clonado no seu bucket:
cd ~
rm -rf monolith-to-microservices/*/node_modules
gsutil -m cp -r monolith-to-microservices gs://fancy-store-{{{project_0.project_id | Project ID}}}/
Observação: os diretórios de dependências de node_modules são excluídos para garantir que a cópia seja feita da forma mais rápida e eficiente possível. Eles são recriados nas instâncias quando elas são iniciadas.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Copiar o código e o script de inicialização no bucket do Cloud Storage
Implantar a instância de back-end
A primeira instância a ser implantada é a de back-end, que hospeda os microsserviços "Orders" e "Products".
Observação: em um ambiente de produção, é recomendável separar cada microsserviço na própria instância e grupo de instâncias para ele ser escalonado de forma independente. Para fins de demonstração, os microsserviços de back-end "Orders" e "Products" vão residir na mesma instância e grupo de instâncias.
Execute o comando a seguir para criar uma instância e2-standard-2 configurada para usar o script de inicialização. Ela está marcada como uma instância backend, portanto, você poderá aplicar regras específicas de firewall a ela depois:
No explorador do Cloud Shell, acesse monolith-to-microservices > react-app.
No editor de código, selecione View > Toggle Hidden Files para ver o arquivo .env.
Na próxima etapa, você vai editar o arquivo .env para apontar para o IP externo do back-end. [BACKEND_ADDRESS] representa o endereço IP externo da instância de back-end determinada no comando gcloud executado recentemente.
No arquivo .env, substitua localhost pelo seu [BACKEND_ADDRESS]:
Agora que o código está configurado, você já pode implantar a instância de front-end.
Execute o seguinte comando para implantar a instância frontend com um comando semelhante ao anterior. Essa instância está marcada como frontend devido ao firewall:
gcloud compute instances create frontend \
--zone={{{project_0.default_zone | zone}}} \
--machine-type=e2-standard-2 \
--tags=frontend \
--metadata=startup-script-url=https://storage.googleapis.com/fancy-store-{{{project_0.project_id | Project ID}}}/startup-script.sh
Observação: o comando de implantação e o script de inicialização são usados com as instâncias de front-end e back-end por simplicidade e porque o código é configurado para iniciar todos os microsserviços por padrão. Portanto, todos os microsserviços são executados no front-end e no back-end nesta amostra. Em um ambiente de produção, você só executaria os microsserviços necessários em cada componente.
Configurar a rede
Execute o comando a seguir para criar regras de firewall de acesso à porta 8080 para o front-end e às portas 8081-8082 para o back-end. Estes comandos de firewall usam as tags atribuídas durante a criação da instância para o aplicativo:
Pode levar alguns minutos para a instância ser iniciada e configurada.
Aguarde três minutos, abra uma nova guia do navegador e acesse http://[FRONTEND_ADDRESS]:8080 para acessar o site, em que [FRONTEND_ADDRESS] é o EXTERNAL_IP do front-end determinado a priori.
Tente navegar até as páginas Products e Orders, que já devem estar funcionando.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Implantar instâncias e configurar a rede
Tarefa 5. Criar grupos gerenciados de instâncias
Para o escalonamento do aplicativo, serão criados grupos de instâncias gerenciadas, e as instâncias frontend e backend serão usadas como modelos.
Um grupo gerenciado de instâncias (MIG) contém instâncias idênticas que você pode gerenciar como uma única entidade em uma zona. Os grupos de instâncias gerenciadas mantêm a alta disponibilidade dos apps, garantindo que as instâncias estejam sempre ativas, ou seja, no estado "RUNNING". Você vai usar grupos gerenciados para suas instâncias de front-end e back-end para oferecer recuperação automática, balanceamento de carga, escalonamento automático e atualizações graduais.
Criar um modelo de instância com base em uma instância de origem
Antes de criar um grupo gerenciado de instâncias, você precisa criar um modelo de instância para ser a base para o grupo. Com os modelos de instância, você define o tipo de máquina, a imagem do disco de inicialização ou do contêiner, a rede e outras propriedades que serão usadas na criação de novas instâncias de VM. Você pode usar os modelos para criar instâncias individuais ou em um grupo gerenciado.
Para criar o modelo, use as instâncias que você criou antes.
Primeiro, execute o seguinte para interromper as duas instâncias:
Para iniciar, os grupos gerenciados de instâncias vão usar os modelos e serão configurados para duas instâncias, cada uma em um grupo. As instâncias são nomeadas automaticamente com base no base-instance-name especificado com os caracteres aleatórios anexados.
Execute o seguinte para garantir que, no seu aplicativo, o microsserviço frontend rode na porta 8080 e o microsserviço backend na porta 8081 para orders e na porta 8082 para products:
Como essas portas não são padrão, especifique as portas nomeadas para identificá-las. As portas nomeadas são metadados de pares de chave-valor que representam o nome do serviço e a porta em que o serviço é executado. Elas podem ser atribuídas a um grupo, indicando que o serviço está disponível em todas as instâncias contidas nele. Essa informação é usada pelo serviço de balanceamento de carga HTTP que você configura depois.
Configure a recuperação automática
Para melhorar a disponibilidade do aplicativo e verificar se ele está respondendo, configure uma política de recuperação automática para os grupos gerenciados de instâncias.
Essa política depende de uma verificação de integridade baseada em aplicativo para conferir se um app está respondendo conforme esperado. Essa confirmação é mais precisa do que apenas verificar se o estado de uma instância é "RUNNING", que é o comportamento padrão.
Observação: verificações de integridade separadas são usadas para balanceamento de carga e recuperação automática. As verificações de integridade para balanceamento de carga são mais agressivas, porque determinam se uma instância recebe tráfego do usuário. É recomendável identificar rapidamente as instâncias que não respondem para redirecionar o tráfego, se necessário.
Por outro lado, a verificação de integridade para recuperação automática faz o Compute Engine substituir proativamente as instâncias com falha. Por isso, ela precisa ser mais conservadora que a de balanceamento de carga.
Para criar uma verificação de integridade que repare a instância caso ela apareça três vezes consecutivas como "unhealthy" para o frontend e o backend, execute o seguinte:
Para criar uma regra de firewall que permita que as sondagens de verificação de integridade se conectem aos microsserviços nas portas 8080-8081, execute o seguinte:
Aplique as verificações de integridade aos respectivos serviços com os seguintes comandos:
gcloud compute instance-groups managed update fancy-fe-mig \
--zone={{{project_0.default_zone | zone}}} \
--health-check fancy-fe-hc \
--initial-delay 300
gcloud compute instance-groups managed update fancy-be-mig \
--zone={{{project_0.default_zone | zone}}} \
--health-check fancy-be-hc \
--initial-delay 300
Observação: pode levar 15 minutos para que a recuperação automática comece a monitorar as instâncias no grupo.
Continue com o laboratório para que a recuperação automática possa monitorar as instâncias do grupo. Você vai simular uma falha para testar a recuperação automática ao final do laboratório.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Criar grupos gerenciados de instâncias
Tarefa 6. Criar balanceadores de carga
Para complementar os grupos gerenciados de instâncias, use balanceadores de carga HTTP(S) para veicular tráfego para os microsserviços de front-end e back-end e utilize mapeamentos para enviar o tráfego aos serviços de back-end adequados com base nas regras de caminho. Isso expõe um único IP de balanceamento de carga para todos os serviços.
O Google Cloud oferece vários tipos de balanceadores de carga. Neste laboratório, você vai usar um balanceador de carga HTTP(S) para seu tráfego. O balanceador de carga HTTP é estruturado da seguinte maneira:
Uma regra de encaminhamento direciona as solicitações recebidas para um proxy HTTP de destino.
O proxy HTTP de destino verifica cada solicitação em um mapa de URLs para determinar o serviço de back-end apropriado.
O serviço de back-end direciona cada solicitação a um back-end apropriado com base na capacidade de serviço, zona e integridade das instâncias dos back-ends anexados. Cada instância de back-end passa por uma verificação de integridade HTTP. Se o serviço de back-end estiver configurado para usar uma verificação de integridade HTTPS ou HTTP/2, a solicitação é criptografada a caminho da instância de back-end.
Sessões entre o balanceador de carga e a instância podem usar o protocolo HTTP, HTTPS ou HTTP/2. Se você usar HTTPS ou HTTP/2, será necessário que cada instância nos serviços de back-end tenha um certificado SSL.
Observação: para fins de demonstração, evite usar os certificados SSL complexos e prefira o protocolo HTTP em vez de HTTPS. Para produção, é recomendável usar HTTPS para a criptografia quando possível.
Para criar verificações de integridade que serão usadas para determinar quais instâncias podem veicular o tráfego para cada serviço, execute o comando a seguir:
gcloud compute http-health-checks create fancy-fe-frontend-hc \
--request-path / \
--port 8080
gcloud compute http-health-checks create fancy-be-orders-hc \
--request-path /api/orders \
--port 8081
gcloud compute http-health-checks create fancy-be-products-hc \
--request-path /api/products \
--port 8082
Observação: essas verificações de integridade são destinadas ao balanceador de carga e apenas direcionam o tráfego dele. Elas não fazem os grupos gerenciados de instâncias recriarem as instâncias.
Execute o comando a seguir para criar serviços de back-end que são os destinos do tráfego com carga balanceada. Os serviços de back-end usam as verificações de integridade e as portas nomeadas que você criou:
Para criar uma correspondência de caminhos que permita que os caminhos /api/orders e /api/products sejam roteados para os respectivos serviços, execute o comando a seguir:
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Criar balanceadores de carga HTTP(S)
Atualize a configuração
Agora que você tem um novo endereço IP estático, atualize o código no frontend para apontar para esse novo endereço em vez do endereço temporário anterior, que indicava a instância de backend.
No Cloud Shell, para mudar para a pasta react-app que armazena o arquivo .env contendo a configuração, execute o seguinte comando:
cd ~/monolith-to-microservices/react-app/
Encontre o endereço IP do balanceador de carga executando o seguinte comando:
Volte para o editor do Cloud Shell e edite o arquivo .env novamente para apontar para o IP público do balanceador de carga. [LB_IP] representa o endereço IP externo das instâncias de back-end determinadas anteriormente.
REACT_APP_ORDERS_URL=http://[LB_IP]/api/orders
REACT_APP_PRODUCTS_URL=http://[LB_IP]/api/products
Observação: as portas são removidas no novo endereço, porque o balanceador de carga está configurado para processar esse encaminhamento para você.
Salve o arquivo.
Execute os seguintes comandos para recriar o react-app, que vai atualizar o código de front-end:
cd ~/monolith-to-microservices/react-app
npm install && npm run-script build
Execute o seguinte comando para copiar o código do aplicativo no seu bucket:
Agora que o novo código e a configuração estão prontos, as instâncias de front-end precisam estar no grupo gerenciado de instâncias para a extração do novo código.
Como suas instâncias extraem o código quando iniciam, execute o seguinte comando para emitir uma reinicialização contínua:
gcloud compute instance-groups managed rolling-action replace fancy-fe-mig \
--zone={{{project_0.default_zone | zone}}} \
--max-unavailable 100%
Observação: nesse exemplo de substituição contínua, você faz uma declaração específica de que todas as máquinas podem ser substituídas imediatamente usando o parâmetro --max-unavailable. Sem esse parâmetro, o comando manteria uma instância ativa durante a reinicialização das outras para garantir a disponibilidade. Por se tratar de um teste, você pode substituir todas as instâncias imediatamente para agilizar o processo.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Atualizar as instâncias de front-end
Testar o site
Espere três minutos, depois execute o comando rolling-action replace, dando tempo para as instâncias serem processadas, e em seguida verifique o status do grupo gerenciado de instâncias. Execute o seguinte comando para confirmar que o serviço está listado como HEALTHY:
Aguarde até que os dois serviços estejam listados como HEALTHY.
Exemplo de saída:
backend: https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/my-gce-codelab/zones/us-central1-a/instanceGroups/fancy-fe-mig
status:
healthStatus:
- healthState: HEALTHY
instance: https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/my-gce-codelab/zones/us-central1-a/instances/fancy-fe-x151
ipAddress: 10.128.0.7
port: 8080
- healthState: HEALTHY
instance: https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/my-gce-codelab/zones/us-central1-a/instances/fancy-fe-cgrt
ipAddress: 10.128.0.11
port: 8080
kind: compute#backendServiceGroupHealth
Observação: se uma das instâncias tiver um problema e constar como "UNHEALTHY", ela será reparada automaticamente. Espere até a conclusão do reparo.
Se nenhuma das instâncias aparecer no estado "HEALTHY" após algum tempo, significa que algo está errado com a configuração das instâncias de front-end, porque não é possível acessá-las pela porta 8080. Verifique isso procurando as instâncias diretamente na porta 8080.
Quando todos os itens aparecerem como "HEALTHY" na lista, saia do comando watch pressionando Ctrl+C.
Observação: o aplicativo está disponível em http://[LB_IP], em que [LB_IP] é o IP_ADDRESS especificado no balanceador de carga, que pode ser acessado pelo seguinte comando:
gcloud compute forwarding-rules list --global
Você vai verificar esse aplicativo mais adiante neste laboratório.
Tarefa 7. Escalonar o Compute Engine
Até agora você criou dois grupos de instâncias gerenciadas com duas instâncias cada. Essa configuração é completamente funcional, mas as configurações estáticas não consideram a carga. Em seguida, você vai criar uma política de escalonamento automático com base na utilização para escalonar automaticamente cada grupo gerenciado de instâncias.
Redimensionar automaticamente por uso
Para criar uma política de escalonamento automático, execute o seguinte comando:
Esses comandos criam um escalonador automático nos grupos gerenciados de instâncias que adiciona instâncias quando a utilização do balanceador de carga está acima de 60% e as remove quando esse índice está abaixo de 60%.
Ative a rede de fornecimento de conteúdo
Outro recurso que ajuda no escalonamento é a ativação do serviço da rede de fornecimento de conteúdo, para oferecer cache para o front-end.
Execute o seguinte comando no serviço de front-end:
Quando o usuário solicita um conteúdo do balanceador de carga HTTP(S), a solicitação chega ao Google Front End (GFE), que primeiro procura no cache do Cloud CDN pela resposta à solicitação. Se o GFE achar uma resposta em cache, ele vai enviá-la para o usuário. Isso é chamado de ocorrência em cache.
Se o GFE não achar a resposta para a solicitação no cache, ele fará uma solicitação diretamente ao back-end. Se a resposta a essa solicitação puder ser armazenada em cache, o GFE armazenará a resposta no cache do Cloud CDN para que o cache possa ser usado em solicitações posteriores.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Escalonar o Compute Engine
Tarefa 8. Atualizar o site
Atualizar o modelo de instância
Os modelos de instância não são editáveis, porém, como suas instâncias não têm estado e todas as configurações são feitas pelo script de inicialização, você só precisa mudar o modelo de instância se quiser mudar as configurações do modelo. Nesta tarefa, você fará uma mudança simples para usar um tipo de máquina maior e implementá-la.
Siga as etapas abaixo para realizar as seguintes ações:
Atualize a instância frontend, que é a base do modelo de instância. Durante a atualização, coloque um arquivo na versão atualizada da imagem do modelo de instância, depois atualize o modelo de instância, lance o novo modelo e confirme que esse arquivo está nas instâncias do grupo gerenciado de instâncias.
Modifique o tipo de máquina do modelo de instância de e2-standard-2 para e2-small.
Execute o seguinte comando para modificar o tipo de máquina da instância de front-end:
Situação: sua equipe de marketing solicitou que você mude a página inicial do seu site. Ela acha que o site deve oferecer mais informações sobre sua empresa e os produtos vendidos.
Nesta seção, você vai adicionar um texto à página inicial para atender ao pedido da equipe de marketing. Parece que um dos desenvolvedores já criou as mudanças com o nome de arquivo index.js.new. Basta copiar esse arquivo para index.js, e as mudanças serão aplicadas. Siga as instruções abaixo para fazer as mudanças apropriadas.
Execute os comandos a seguir para copiar o arquivo atualizado no nome correto:
cd ~/monolith-to-microservices/react-app/src/pages/Home
mv index.js.new index.js
Imprima o conteúdo do arquivo e verifique as mudanças:
O código resultante deve ser semelhante à saída a seguir.
Saída:
/*
Copyright 2019 Google LLC
Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
you may not use this file except in compliance with the License.
You may obtain a copy of the License at
https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License.
*/
import React from "react";
import { Box, Paper, Typography } from "@mui/material";
export default function Home() {
return (
<Box sx={{ flexGrow: 1 }}>
<Paper
elevation={3}
sx={{
width: "800px",
margin: "0 auto",
padding: (theme) => theme.spacing(3, 2),
}}
>
<Typography variant="h5">Welcome to the Fancy Store!</Typography>
<br />
<Typography variant="body1">
Take a look at our wide variety of products.
</Typography>
</Paper>
</Box>
);
}
Os componentes do React foram atualizados, mas você precisa criar o app React para gerar os arquivos estáticos.
Para criar o app React e copiá-lo para o diretório público monolith, execute o comando a seguir:
cd ~/monolith-to-microservices/react-app
npm install && npm run-script build
Depois, para reenviar esse código por push ao bucket, execute o seguinte:
Observação: neste exemplo de substituição contínua, você faz uma declaração específica de que todas as máquinas podem ser substituídas imediatamente por meio do parâmetro --max-unavailable. Sem esse parâmetro, o comando mantém a instância ativa enquanto substitui as outras. Por se tratar de um teste, você pode substituir todas as instâncias imediatamente para agilizar o processo. Na produção, deixar um buffer faz com que o site continue sendo exibido enquanto atualiza.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Atualizar o site
Espere três minutos, depois execute o comando rolling-action replace, dando tempo para as instâncias serem processadas, e em seguida verifique o status do grupo gerenciado de instâncias. Execute o seguinte comando para confirmar que o serviço está listado como HEALTHY:
O grupo gerenciado de instâncias recria a instância para repará-la.
Também é possível acessar Menu de navegação > Compute Engine > Instâncias de VM para monitorar pelo console.
Parabéns!
Você implantou, escalonou e atualizou seu site no Compute Engine. Agora você tem experiência com o Compute Engine, grupos gerenciados de instâncias, balanceadores de carga e verificações de integridade.
Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.
Manual atualizado em 25 de agosto de 2025
Laboratório testado em 25 de agosto de 2025
Copyright 2025 Google LLC. Todos os direitos reservados. Google e o logotipo do Google são marcas registradas da Google LLC. Todos os outros nomes de produtos e empresas podem ser marcas registradas das respectivas empresas a que estão associados.
Os laboratórios criam um projeto e recursos do Google Cloud por um período fixo
Os laboratórios têm um limite de tempo e não têm o recurso de pausa. Se você encerrar o laboratório, vai precisar recomeçar do início.
No canto superior esquerdo da tela, clique em Começar o laboratório
Usar a navegação anônima
Copie o nome de usuário e a senha fornecidos para o laboratório
Clique em Abrir console no modo anônimo
Fazer login no console
Faça login usando suas credenciais do laboratório. Usar outras credenciais pode causar erros ou gerar cobranças.
Aceite os termos e pule a página de recursos de recuperação
Não clique em Terminar o laboratório a menos que você tenha concluído ou queira recomeçar, porque isso vai apagar seu trabalho e remover o projeto
Este conteúdo não está disponível no momento
Você vai receber uma notificação por e-mail quando ele estiver disponível
Ótimo!
Vamos entrar em contato por e-mail se ele ficar disponível
Um laboratório por vez
Confirme para encerrar todos os laboratórios atuais e iniciar este
Use a navegação anônima para executar o laboratório
Para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.
Implantar e escalonar um app da Web no Google Compute Engine
Duração:
Configuração: 0 minutos
·
Tempo de acesso: 90 minutos
·
Tempo para conclusão: 45 minutos
e cole o seguinte no comando para encontrar e substituir o texto de 
