GSP330

Übersicht

In einem Challenge-Lab geht es um ein bestimmtes Szenario mit mehreren Aufgaben. Anders als bei einem normalen Lab erhalten Sie jedoch keine Schritt-für-Schritt-Anleitung, sondern nutzen die in den Labs des jeweiligen Kurses erlernten Fähigkeiten, um die Aufgaben selbst zu lösen. Ihre Lösungen werden automatisch bewertet. Die erzielten Punkte finden Sie rechts oben auf dieser Seite.

In Challenge-Labs werden keine neuen Grundlagen zu Google Cloud vermittelt. Sie sollen dabei Ihr Wissen erweitern und es wird erwartet, dass Sie beispielsweise Standardwerte ändern und Fehlermeldungen lesen und recherchieren, um Ihre eigenen Fehler zu beheben.

Die volle Punktzahl erreichen Sie nur, wenn Sie alle Aufgaben innerhalb der vorgegebenen Zeit lösen.

Dieses Lab wird Personen empfohlen, die sich für den Kurs DevOps-Workflows in Google Cloud implementieren angemeldet haben. Sind Sie bereit?

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.

Das Szenario

Sie wurden neu im Bereich DevOps Engineering bei Cymbal Superstore eingestellt und hatten in den letzten paar Monaten Zeit, sich gründliche Kenntnisse über den Betrieb der E‑Commerce-Website des Unternehmens anzueignen. Das DevOps-Team arbeitet derzeit an einer umfassenden CI/CD-Pipeline und bittet Sie dabei um Ihre Hilfe. Die Pipeline soll Entwicklerinnen und Entwickler beim Automatisieren von Aufgaben, bei der effektiveren Zusammenarbeit mit anderen Teams und beim häufigeren und zuverlässigen Veröffentlichen von Software unterstützen. Ihre Fachkenntnisse über Git, Artifact Registry, Docker und Cloud Build sind dabei eine große Hilfe, denn Cymbal Superstore möchte native Google Cloud-Dienste und moderne DevOps-Praktiken für die Pipeline nutzen.

Bevor Sie dieses Projekt in Angriff nehmen, möchte sich das DevOps-Team jedoch von Ihren neuen Kenntnissen überzeugen. Dazu gehört eine Liste mit Aufgaben, die Sie innerhalb eines festgelegten Zeitraums in einer Sandbox-Umgebung durchführen sollen.

Die Challenge

Folgende Aufgaben stehen auf der Liste:

• GKE-Cluster anhand einer Reihe vorgegebener Konfigurationen erstellen
• Git-Repository auf dem dedizierten Git-Server initialisieren, um den Go-Anwendungscode zu hosten
• Cloud Build-Trigger erstellen, die eine Produktions- und Entwicklungsanwendung bereitstellen
• Aktualisierungen per Push-Befehl an die Anwendung übertragen und neue Builds erstellen
• Ein Rollback der Produktionsanwendung auf eine vorherige Version durchführen

Sie erstellen also unter Verwendung eines Git-Repositorys auf einem dedizierten Git-Server, Artifact Registry und Cloud Build eine einfache CI/CD-Pipeline.

Aufgabe 1: Lab-Ressourcen erstellen

In diesem Abschnitt initialisieren Sie das Google Cloud-Projekt für die Demo-Umgebung. Sie rufen Umgebungsvariablen ab, aktivieren die erforderlichen APIs, konfigurieren Git in Cloud Shell, erstellen ein Docker-Repository in Artifact Registry sowie ein GKE-Cluster, in dem die Produktions- und Entwicklungsanwendung ausgeführt werden.

1. Führen Sie in Cloud Shell den folgenden Befehl aus, um Ihre Projekt-ID, Region und die IP-Adresse des Git-Servers festzulegen:

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)') export REGION={{{ project_0.default_region }}} export ZONE={{{ project_0.default_zone }}} gcloud config set compute/region $REGION gcloud config set compute/zone $ZONE export GIT_SERVER_IP=$(gcloud compute instances describe git-server --zone=$ZONE --format='get(networkInterfaces[0].accessConfigs[0].natIP)') echo "Git Server IP is: ${GIT_SERVER_IP}"

2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die APIs für GKE und Cloud Build zu aktivieren:

gcloud services enable container.googleapis.com \ cloudbuild.googleapis.com

3. Fügen Sie dem Cloud Build-Dienstkonto die Kubernetes-Developer-Rolle hinzu:

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \ --member=serviceAccount:$(gcloud projects describe $PROJECT_ID \ --format="value(projectNumber)")@cloudbuild.gserviceaccount.com --role="roles/container.developer"

4. Konfigurieren Sie Git in Cloud Shell mit Ihrem Nutzernamen und Ihrer E-Mail-Adresse:

git config --global user.name "Student" git config --global user.email "student@qwiklabs.net"

5. Erstellen Sie ein Docker-Repository in Artifact Registry mit dem Namen my-repository in der Region . Dort werden die Container-Images gespeichert.

6. Erstellen Sie ein GKE Standard-Cluster mit dem Namen hello-cluster und der folgenden Konfiguration:

Einstellung	Wert
Zone
Release-Version	Regulär
Clusterversion	1.29 oder höher
Cluster Autoscaler	Aktiviert
Anzahl der Knoten	3
Minimale Knotenanzahl	2
Maximale Knotenanzahl	6

7. Erstellen Sie die Namespaces prod und dev in Ihrem Cluster.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Lab-Ressourcen erstellen

Aufgabe 2: Verbindung zum Git-Repository auf dem Git-Server herstellen

In dieser Aufgabe initialisieren Sie das Repository sample-app auf Ihrem dedizierten Git-Server (git-server) und übertragen den ersten Beispielcode per Push. In diesem Repository ist Ihr Go-Anwendungscode enthalten. Außerdem dient es als primäre Quelle für Builds.

1. Kopieren Sie mit dem folgenden Befehl den Beispielcode in das Verzeichnis sample-app:

cd ~ gcloud storage cp -r gs://spls/gsp330/sample-app/* sample-app

2. Der folgende Befehl ersetzt automatisch die Platzhalter <your-region> und <your-zone> in den Dateien cloudbuild-dev.yaml und cloudbuild.yaml durch die Region und Zone, die Ihrem Projekt zugewiesen sind:

export REGION="{{{project_0.default_region | REGION}}}" export ZONE="{{{project_0.default_zone | ZONE}}}" for file in sample-app/cloudbuild-dev.yaml sample-app/cloudbuild.yaml; do sed -i "s/<your-region>/${REGION}/g" "$file" sed -i "s/<your-zone>/${ZONE}/g" "$file" done

3. Initialisieren Sie das Git-Repository im Verzeichnis sample-app, führen Sie den ersten Commit mit dem Beispielcode durch und übertragen Sie die Änderungen dann per Push-Befehl an den master-Zweig Ihres Git-Servers:

cd ~/sample-app git init git remote add origin http://${GIT_SERVER_IP}:3000/giteaadmin/sample-app.git git branch -m master git add . && git commit -m "initial commit" git push -u http://giteaadmin:GiteaPassword123@${GIT_SERVER_IP}:3000/giteaadmin/sample-app.git master

4. Erstellen Sie einen Zweig mit dem Namen dev, führen Sie einen Commit mit dem Beispielcode durch, den Sie dem Verzeichnis sample-app hinzugefügt haben, und übertragen Sie die Änderungen dann per Push-Befehl an den dev-Zweig:

cd ~/sample-app git checkout -b dev git push -u http://giteaadmin:GiteaPassword123@${GIT_SERVER_IP}:3000/giteaadmin/sample-app.git dev

5. Überprüfen Sie, ob der Beispielcode und die Zweige im Git-Repository gespeichert sind.

Der Code, den Sie gerade geklont haben, enthält eine einfache Go-Anwendung mit zwei Einstiegspunkten: Red und Blue. Für jeden ist ein einfaches farbiges Rechteck auf der Webseite zu sehen. Die Farbe hängt vom ausgewählten Einstiegspunkt ab.

Aufgabe 3: Cloud Build-Trigger erstellen

In diesem Abschnitt erstellen Sie zwei Cloud Build-Trigger.

• Der erste Trigger mit dem Namen sample-app-prod-deploy erstellt das Container-Image Ihrer Anwendung mithilfe der Konfigurationsdatei cloudbuild.yaml. Er stellt es dann im prod-Namespace in Ihrem GKE-Cluster bereit.

• Der zweite Trigger mit dem Namen sample-app-dev-deploy erstellt das Container-Image Ihrer Anwendung mithilfe der Konfigurationsdatei cloudbuild-dev.yaml. Er stellt es dann im dev-Namespace in Ihrem GKE-Cluster bereit.

1. Erstellen Sie einen Cloud Build-Trigger mit dem Namen sample-app-prod-deploy:

gcloud builds triggers create manual \ --name="sample-app-prod-deploy" \ --inline-config="cloudbuild.yaml" \ --region={{{ project_0.default_region }}}

2. Erstellen Sie einen Cloud Build-Trigger mit dem Namen sample-app-dev-deploy:

gcloud builds triggers create manual \ --name="sample-app-dev-deploy" \ --inline-config="cloudbuild-dev.yaml" \ --region={{{ project_0.default_region }}}

Nach dem Einrichten der Trigger können Sie die entsprechende Cloud Build-Pipeline ausführen. Dabei wird die Anwendung so erstellt und bereitgestellt wie in den beiden Dateien cloudbuild.yaml und cloudbuild-dev.yaml angegeben.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Cloud Build-Trigger erstellen

Aufgabe 4: Erste Versionen der Anwendung bereitstellen

In diesem Abschnitt erstellen Sie eine erste Version der Produktionsanwendung und der Entwicklungsanwendung.

Erstes Entwicklungs-Deployment erstellen

1. Prüfen Sie in Cloud Shell die Datei cloudbuild-dev.yaml, die sich im Verzeichnis sample-app befindet, um sich die Schritte des Build-Prozesses anzusehen. Ersetzen Sie in der Datei cloudbuild-dev.yaml die <version> in Zeile 9 und 13 durch v1.0.

2. Gehen Sie zur Datei dev/deployment.yaml und aktualisieren Sie <todo> in Zeile 17 mit dem richtigen Container-Image-Namen. Ersetzen Sie außerdem die Variable PROJECT_ID durch die tatsächliche Projekt-ID im Container-Image-Namen.

Hinweis: Achten Sie darauf, dass der Container-Image-Name in der Datei dev/deployment.yaml dem Namen in der Datei cloudbuild-dev.yaml entspricht.

3. Führen Sie einen Commit der Änderungen am dev-Zweig durch und übertragen Sie die Änderungen per Push-Befehl auf den Git-Server:

cd ~/sample-app git checkout dev git add . git commit -m "Deploy v1.0 on dev" git push http://giteaadmin:GiteaPassword123@${GIT_SERVER_IP}:3000/giteaadmin/sample-app.git dev

4. Führen Sie den Build-Job sample-app-dev-deploy aus:

cd ~/sample-app gcloud builds submit --config=cloudbuild-dev.yaml .

5. Überprüfen Sie die erfolgreiche Ausführung Ihres Builds auf der Seite Verlauf in Cloud Build. Prüfen Sie auch, ob die Anwendung development-deployment im dev-Namespace des Clusters bereitgestellt wurde.

6. Führen Sie eine Freigabe des Deployments development-deployment für einen LoadBalancer-Dienst mit dem Namen dev-deployment-service auf Port 8080 durch. Legen Sie den Zielport des Containers auf den im Dockerfile angegebenen Port fest.

7. Gehen Sie zur IP-Adresse des Load Balancer-Diensts und fügen Sie den Einstiegspunkt /blue an das Ende der URL hinzu, um zu überprüfen, ob die Anwendung erfolgreich ausgeführt wird. Die URL sollte in etwa so aussehen: http://34.135.97.199:8080/blue.

Erstes Produktions-Deployment erstellen

1. Wechseln Sie zum master-Zweig. Prüfen Sie die Datei cloudbuild.yaml, die sich im Verzeichnis sample-app befindet, um sich die Schritte des Build-Prozesses anzusehen. Ersetzen Sie in der Datei cloudbuild.yaml die <version> in Zeile 11 und 16 durch v1.0.

2. Gehen Sie zur Datei prod/deployment.yaml und aktualisieren Sie <todo> in Zeile 17 mit dem richtigen Container-Image-Namen. Ersetzen Sie außerdem die Variable PROJECT_ID durch die tatsächliche Projekt-ID im Container-Image-Namen.

Hinweis: Achten Sie darauf, dass der Container-Image-Name in der Datei prod/deployment.yaml dem Namen in der Datei cloudbuild.yaml entspricht.

3. Erstellen Sie einen Commit mit Ihren Änderungen im master-Zweig und übertragen Sie die Änderungen per Push-Befehl auf den Git-Server:

cd ~/sample-app git checkout master git add . git commit -m "Deploy v1.0 on master" git push http://giteaadmin:GiteaPassword123@${GIT_SERVER_IP}:3000/giteaadmin/sample-app.git master

4. Führen Sie den Build-Job sample-app-prod-deploy aus:

cd ~/sample-app gcloud builds submit --config=cloudbuild.yaml .

5. Überprüfen Sie die erfolgreiche Ausführung Ihres Builds auf der Seite Verlauf in Cloud Build. Prüfen Sie auch, ob die Anwendung production-deployment im prod-Namespace des Clusters bereitgestellt wurde.

6. Führen Sie eine Freigabe des Deployments production-deployment im prod-Namespace für einen LoadBalancer-Dienst mit dem Namen prod-deployment-service auf Port 8080 durch. Legen Sie den Zielport des Containers auf den im Dockerfile angegebenen Port fest.

7. Gehen Sie zur IP-Adresse des Load Balancer-Diensts und fügen Sie den Einstiegspunkt /blue an das Ende der URL hinzu, um zu überprüfen, ob die Anwendung erfolgreich ausgeführt wird. Die URL sollte in etwa so aussehen: http://34.135.245.19:8080/blue.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Erste Versionen der Anwendung bereitstellen

Aufgabe 5: Zweite Versionen der Anwendung bereitstellen

In diesem Abschnitt erstellen Sie eine zweite Version der Produktionsanwendung und der Entwicklungsanwendung.

Zweites Entwicklungs-Deployment erstellen

1. Wechseln Sie zurück zum dev-Zweig.

Hinweis: Bevor Sie fortfahren, achten Sie darauf, dass Sie sich im dev-Zweig befinden, um ein Deployment für die dev-Umgebung zu erstellen.

2. Aktualisieren Sie in der Datei main.go die Funktion main() so:

func main() { http.HandleFunc("/blue", blueHandler) http.HandleFunc("/red", redHandler) http.ListenAndServe(":8080", nil) }

3. Fügen Sie in der Datei main.go die folgende Funktion hinzu:

func redHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { img := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, 100, 100)) draw.Draw(img, img.Bounds(), &image.Uniform{color.RGBA{255, 0, 0, 255}}, image.ZP, draw.Src) w.Header().Set("Content-Type", "image/png") png.Encode(w, img) }

4. Prüfen Sie die Datei cloudbuild-dev.yaml, um sich die Schritte des Build-Prozesses anzusehen. Aktualisieren Sie die Version des Docker-Image auf v2.0.

5. Gehen Sie zur Datei dev/deployment.yaml und aktualisieren Sie den Container-Image-Namen auf die neue Version (v2.0).

6. Führen Sie einen Commit der Änderungen am dev-Zweig durch und übertragen Sie die Änderungen per Push-Befehl auf den Git-Server:

cd ~/sample-app git checkout dev git add . git commit -m "Deploy v2.0 on dev" git push http://giteaadmin:GiteaPassword123@${GIT_SERVER_IP}:3000/giteaadmin/sample-app.git dev

7. Führen Sie den Build-Job sample-app-dev-deploy aus:

cd ~/sample-app gcloud builds submit --config=cloudbuild-dev.yaml .

8. Überprüfen Sie die erfolgreiche Ausführung Ihres Builds auf der Seite Verlauf in Cloud Build. Prüfen Sie auch, ob die Anwendung development-deployment im dev-Namespace des Clusters bereitgestellt wurde und das Image v2.0 verwendet.

9. Gehen Sie zur IP-Adresse des Load Balancer-Diensts und fügen Sie den Einstiegspunkt /red an das Ende der URL hinzu, um zu überprüfen, ob die Anwendung erfolgreich ausgeführt wird. Die URL sollte in etwa so aussehen: http://34.135.97.199:8080/red.

Hinweis: Es kann einige Minuten dauern, bis die Aktualisierungen an den Load Balancer weitergegeben werden.

Zweites Produktions-Deployment erstellen

1. Wechseln Sie zum master-Zweig.

Hinweis: Bevor Sie fortfahren, achten Sie darauf, dass Sie sich im master-Zweig befinden, um ein Deployment für die master-Umgebung zu erstellen.

2. Aktualisieren Sie in der Datei main.go die Funktion main() so:

func main() { http.HandleFunc("/blue", blueHandler) http.HandleFunc("/red", redHandler) http.ListenAndServe(":8080", nil) }

3. Fügen Sie in der Datei main.go die folgende Funktion hinzu:

func redHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { img := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, 100, 100)) draw.Draw(img, img.Bounds(), &image.Uniform{color.RGBA{255, 0, 0, 255}}, image.ZP, draw.Src) w.Header().Set("Content-Type", "image/png") png.Encode(w, img) }

4. Prüfen Sie die Datei cloudbuild.yaml, um sich die Schritte des Build-Prozesses anzusehen. Aktualisieren Sie die Version des Docker-Image auf v2.0.

5. Gehen Sie zur Datei prod/deployment.yaml und aktualisieren Sie den Container-Image-Namen auf die neue Version (v2.0).

6. Erstellen Sie einen Commit mit Ihren Änderungen im master-Zweig und übertragen Sie die Änderungen per Push-Befehl auf den Git-Server:

cd ~/sample-app git checkout master git add . git commit -m "Deploy v2.0 on master" git push http://giteaadmin:GiteaPassword123@${GIT_SERVER_IP}:3000/giteaadmin/sample-app.git master

7. Führen Sie den Build-Job sample-app-prod-deploy aus:

cd ~/sample-app gcloud builds submit --config=cloudbuild.yaml .

8. Überprüfen Sie die erfolgreiche Ausführung Ihres Builds auf der Seite Verlauf in Cloud Build. Prüfen Sie auch, ob die Anwendung production-deployment im prod-Namespace des Clusters bereitgestellt wurde und das Image v2.0 verwendet.

9. Gehen Sie zur IP-Adresse des Load Balancer-Diensts und fügen Sie den Einstiegspunkt /red an das Ende der URL hinzu, um zu überprüfen, ob die Anwendung erfolgreich ausgeführt wird. Die URL sollte in etwa so aussehen: http://34.135.245.19:8080/red.

Hinweis: Es kann einige Minuten dauern, bis die Aktualisierungen an den Load Balancer weitergegeben werden.

Sehr gut. Sie haben erfolgreich eine voll funktionsfähige CI/CD-Pipeline für Produktion und Entwicklung erstellt.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Zweite Versionen der Anwendung bereitstellen

Aufgabe 6: Rollback des Produktions-Deployments durchführen

In diesem Abschnitt führen Sie ein Rollback des Produktions-Deployments auf eine vorherige Version durch.

1. Führen Sie ein Rollback von production-deployment auf die Version v1.0 der Anwendung durch.

Tipp: Anhand des Verlaufs in Cloud Build können Sie ganz einfach ein Rollback des Deployments auf eine vorherige Version durchführen oder die Deployments neu erstellen.

2. Gehen Sie zur IP-Adresse des Load Balancer-Diensts und fügen Sie den Einstiegspunkt /red an das Ende der URL des Produktions-Deployments hinzu. Als Ergebnis sollten Sie die Antwort 404 auf der Seite erhalten.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Rollback des Produktions-Deployments durchführen

Das wars!

Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen. In diesem Lab haben Sie gezeigt, dass Sie DevOps-Workflows in Google Cloud implementieren können. Sie haben zuerst ein GKE-Cluster erstellt, in dem die Anwendung ausgeführt wird, und ein Git-Repository auf Ihrem dedizierten Git-Server, in dem die Codebasis gehostet wird. Dann haben Sie Cloud Build-Trigger erstellt, den Code und die Vorlagen geändert und die Aktualisierungen per Push-Befehl an das Repository übertragen und so Ihre ersten Builds für die Entwicklungs- und Produktionsanwendung erstellt. Anschließend haben Sie Aktualisierungen per Push-Befehl an die Anwendung übergeben, um neue Builds zu erstellen, und ein Rollback der Produktionsanwendung auf eine vorherige Version durchgeführt. Sie können jetzt DevOps-Aufgaben in Ihrer eigenen Umgebung ausführen.

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Anleitung zuletzt am 27. August 2026 aktualisiert

Lab zuletzt am 27. August 2026 getestet

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