Informações gerais

Neste laboratório, você vai implantar o aplicativo de teste no Kubernetes Engine (conhecido anteriormente como Container Engine) usando os recursos do Google Cloud Platform, como o Cloud Build e o Container Registry, além dos recursos do Kubernetes, como implantações, pods e serviços.

Objetivos

Neste laboratório, você aprenderá a realizar as seguintes tarefas:

• Criar Dockerfiles para empacotar o código de front-end e back-end do aplicativo de teste para implantação.
• Usar o Cloud Build para produzir imagens Docker.
• Provisionar um cluster do Kubernetes Engine para hospedar o aplicativo de teste.
• Usar implantações do Kubernetes para provisionar pods replicados no Kubernetes Engine.
• Usar um serviço do Kubernetes para provisionar um balanceador de carga para o front-end do teste.

Configuração e requisitos

Para cada laboratório, você recebe um novo projeto do Google Cloud e um conjunto de recursos por um determinado período e sem custos financeiros.

1. Faça login no Qwiklabs em uma janela anônima.

2. Confira o tempo de acesso do laboratório (por exemplo, 1:15:00) e finalize todas as atividades nesse prazo.
   Não é possível pausar o laboratório. Você pode reiniciar o desafio, mas vai precisar refazer todas as etapas.

3. Quando tudo estiver pronto, clique em Começar o laboratório.

4. Anote as credenciais (Nome de usuário e Senha). É com elas que você vai fazer login no Console do Google Cloud.

5. Clique em Abrir Console do Google.

6. Clique em Usar outra conta, depois copie e cole as credenciais deste laboratório nos locais indicados.
   Se você usar outras credenciais, vai receber mensagens de erro ou cobranças.

7. Aceite os termos e pule a página de recursos de recuperação.

Ative o Google Cloud Shell

O Google Cloud Shell é uma máquina virtual com 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.

1. No console do Cloud, clique no botão "Abrir o Cloud Shell" na barra de ferramentas superior direita.

   

2. Clique em Continuar.

O provisionamento e a conexão do ambiente podem demorar um pouco. Quando você estiver conectado, já estará autenticado, e o projeto estará definido com seu PROJECT_ID. Exemplo:

A gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

• Para listar o nome da conta ativa, use este comando:

gcloud auth list

Saída:

Credentialed accounts: - @.com (active)

Exemplo de saída:

Credentialed accounts: - google1623327_student@qwiklabs.net

• Para listar o ID do projeto, use este comando:

gcloud config list project

Saída:

[core] project =

Exemplo de saída:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Observação: a documentação completa da gcloud está disponível no guia com informações gerais sobre a gcloud CLI .

Tarefa 1: preparar o aplicativo de estudo de caso

Nesta seção, você vai acessar o Cloud Shell, clonar o repositório git que contém o aplicativo de teste, definir as variáveis de ambiente e executar o app.

Clone o código-fonte no Cloud Shell

1. No Cloud Shell, clone o repositório da classe:

git clone --depth=1 https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

2. Crie um link flexível como atalho para o diretório de trabalho:

ln -s ~/training-data-analyst/courses/developingapps/v1.3/nodejs/containerengine ~/containerengine

Configure o aplicativo do estudo de caso e revise o código

1. Mude o diretório de trabalho:

cd ~/containerengine/start

2. Para substituir a região padrão em um arquivo pela região atribuída pelo laboratório, execute os seguintes comandos:

export APP_REGION={{{project_0.startup_script.app_gcp_region | APP_REGION}}} export REGION={{{project_0.default_region | REGION}}} sed -i 's/us-central1/'"$REGION"'/g' prepare_environment.sh sed -i 's/us-central/'"$APP_REGION"'/g' prepare_environment.sh

3. Configure o aplicativo de teste:

. prepare_environment.sh Observação: este arquivo de script:

• Cria um aplicativo do Google App Engine.
• Exporta as variáveis de ambiente GCLOUD_PROJECT e GCLOUD_BUCKET.
• Executa npm install.
• Cria entidades no Google Cloud Datastore.
• Cria um tópico do Google Cloud Pub/Sub.
• Cria uma instância, um banco de dados e uma tabela do Cloud Spanner.
• Mostra o ID do projeto do Google Cloud Platform.

4. No Cloud Shell, clique em Abrir editor.
5. Navegue até containerengine/start.

Observação: a estrutura de pastas do aplicativo de teste muda para refletir como ele é implantado no Kubernetes Engine.

O aplicativo da Web está em uma pasta chamada frontend.

O código do aplicativo do worker que se registra no Cloud Pub/Sub e processa mensagens está na pasta backend.

Arquivos de configuração para o Docker (um Dockerfile nas pastas frontend e backend) e para o Kubernetes Engine (\*.yaml) estão presentes.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Configure o aplicativo do estudo de caso

Tarefa 2: criar um cluster do Kubernetes Engine

Nesta seção, você vai criar um cluster do Kubernetes Engine para hospedar o aplicativo de teste.

Crie um cluster do Kubernetes Engine

1. No menu de navegação do console do Cloud Platform, clique em APIs e serviços.

2. Role para baixo na lista de APIs ativadas e confirme se as duas APIs abaixo aparecem:

   • API Kubernetes Engine
   • API Google Container Registry

Se você não encontrar uma das APIs, clique em + ATIVAR APIS E SERVIÇOS na parte de cima da tela. Procure essas APIs por nome e ative cada uma para o projeto atual. Você anotou o nome do projeto do GCP acima.

3. No menu de navegação do console do Cloud Platform, clique em Kubernetes Engine > Clusters.
4. Clique em Criar.
5. Clique em Vamos começar e depois em Mudar para o cluster padrão.
6. Configure o cluster usando a tabela a seguir:

Propriedade	Valor
Nome	quiz-cluster
Tipo de local	Zonal
Zona
Na área Pools de nós, clique em default-pool	Na área Segurança > Escopos de acesso, selecione Permitir acesso completo a todas as APIs do Cloud

7. Clique em Criar.

Observação: o cluster leva alguns minutos para ser provisionado.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Crie um cluster do Kubernetes Engine

Conecte-se ao cluster

1. Depois que o cluster estiver pronto, clique nos três pontos verticais à direita e em Conectar.

2. Para preencher o Cloud Shell com o comando de conexão, em Conexão ao cluster, clique em Executar no Cloud Shell. O comando será parecido com este:

gcloud container clusters get-credentials quiz-cluster --zone {{{project_0.default_zone|ZONE}}} --project {{{project_0.project_id|Project ID}}}

3. Pressione ENTER para executar o comando no Cloud Shell.

4. Liste os pods no cluster.

kubectl get pods Observação: a resposta deve indicar que não há pods no cluster.

Isso confirma que você configurou a segurança para que a ferramenta de linha de comando kubectl execute operações no cluster.

Tarefa 3: criar imagens Docker usando o Cloud Build

Nesta seção, você vai criar um Dockerfile para o front-end e back-end do aplicativo e usar o Cloud Build para criar imagens e armazená-las no Container Registry.

Crie o Dockerfile para o front-end e o back-end

1. No editor de código do Cloud Shell, abra o frontend/Dockerfile.
2. Depois do texto existente, digite os comandos do Dockerfile para iniciar a criação de uma imagem Docker personalizada usando a imagem do App Engine do Google em Node.js como ponto de partida.

Observação: você vai usar a imagem gcr.io/google_appengine/nodejs.

3. Adicione o comando do Dockerfile para copiar o conteúdo da pasta atual para uma pasta de destino na imagem /app/.
4. Adicione o comando do Dockerfile para executar npm install -g npm@8.1.3 como parte do processo de criação para garantir que o contêiner execute uma versão compatível do npm para o aplicativo.
5. Adicione o comando do Dockerfile para executar npm update.
6. Conclua o Dockerfile digitando a instrução npm start, que é ativada quando o contêiner é executado:

...frontend/Dockerfile

FROM gcr.io/google_appengine/nodejs RUN /usr/local/bin/install_node '>=0.12.7' COPY . /app/ RUN npm install -g npm@8.1.3 --unsafe-perm || \ ((if [ -f npm-debug.log ]; then \ cat npm-debug.log; \ fi) && false) RUN npm update CMD npm start

7. Salve o Dockerfile.
8. Repita as etapas anteriores para o arquivo backend/Dockerfile:

...backend/Dockerfile

FROM gcr.io/google_appengine/nodejs RUN /usr/local/bin/install_node '>=0.12.7' COPY . /app/ RUN npm install -g npm@8.1.3 --unsafe-perm || \ ((if [ -f npm-debug.log ]; then \ cat npm-debug.log; \ fi) && false) RUN npm update CMD npm start

9. Salve o segundo Dockerfile.

Crie imagens Docker com o Cloud Build

1. No Cloud Shell, crie a imagem Docker do front-end:

gcloud builds submit -t gcr.io/$DEVSHELL_PROJECT_ID/quiz-frontend ./frontend/ Observação: os arquivos são organizados no Cloud Storage, e uma imagem Docker é criada e armazenada no Container Registry. Isso levará alguns minutos.

2. Crie a imagem de back-end do Docker:

gcloud builds submit -t gcr.io/$DEVSHELL_PROJECT_ID/quiz-backend ./backend/

3. No menu de navegação do console do Cloud Platform, clique em Artifact Registry.

Observação: dois itens serão mostrados: quiz-frontend e quiz-backend.

4. Clique no repositório gcr.io.

5. Clique em quiz-frontend.

Observação: o nome da imagem, as tags (mais recentes) e o tamanho (cerca de 275 MB) serão mostrados.

Tarefa 4: criar a implantação do Kubernetes e recursos do serviço

Nesta seção, você vai modificar os arquivos de modelo yaml, que contêm a especificação dos recursos de implantação e serviço do Kubernetes, e criar os recursos no cluster do Kubernetes Engine.

Crie um arquivo de implantação do Kubernetes

1. No editor de código do Cloud Shell, abra o arquivo frontend-deployment.yaml.

Observação: o esqueleto do arquivo já foi criado para você. Agora substitua os marcadores de posição pelos valores do projeto.

2. Substitua os marcadores no arquivo frontend-deployment.yaml usando os seguintes valores:

Nome do marcador de posição	Valor
[GCLOUD_PROJECT]	ID do projeto do GCP (exiba o ID do projeto digitando echo $GCLOUD_PROJECT no Cloud Shell)
[GCLOUD_BUCKET]	Nome do bucket do Cloud Storage para o bucket de mídia do projeto (exiba o nome do bucket digitando echo $GCLOUD_BUCKET no Cloud Shell)
[FRONTEND_IMAGE_IDENTIFIER]	A imagem de front-end identificada no formulário gcr.io/[Project_ID]/quiz-frontend

Observação: a implantação do "quiz-frontend" provisiona três réplicas da imagem Docker de front-end nos pods do Kubernetes, distribuídas nos três nós do cluster do Kubernetes Engine.

3. Salve o arquivo.
4. Substitua os marcadores de posição no arquivo backend-deployment.yaml pelos seguintes valores:

Nome do marcador de posição	Valor
[GCLOUD_PROJECT]	ID do projeto do GCP
[GCLOUD_BUCKET]	ID do bucket do Cloud Storage para o bucket de mídia do projeto
[BACKEND_IMAGE_IDENTIFIER]	A imagem de back-end identificada no formulário gcr.io/[Project_ID]/quiz-backend

Observação: a implantação do "quiz-backend" provisiona duas réplicas da imagem de back-end do Docker nos pods do Kubernetes, distribuídas em dois dos três nós do cluster do Kubernetes Engine.

5. Salve o arquivo.
6. Revise o conteúdo do arquivo frontend-service.yaml.

Observação: o serviço mostra a implantação do front-end usando um balanceador de carga, que envia solicitações de clientes para as três réplicas do pod de front-end.

Execute os arquivos de implantação e serviço

1. No Cloud Shell, provisione a implantação do front-end do teste:

kubectl create -f ./frontend-deployment.yaml

2. Provisione a implantação do back-end de teste:

kubectl create -f ./backend-deployment.yaml

3. Provisione o serviço do front-end de teste:

kubectl create -f ./frontend-service.yaml Observação: cada comando provisiona recursos no Kubernetes Engine. O processo leva alguns minutos para ser concluído.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Criar recursos de serviço e implantação do Kubernetes

Tarefa 5: testar o aplicativo de teste

Nesta seção, você vai revisar os pods e o serviço implantados e navegar até o aplicativo de teste.

Revise os recursos implantados

1. No console do Cloud, no menu de navegação, clique em Kubernetes Engine.
2. Clique em Kubernetes Engine > Cargas de trabalho.

Observação: dois itens serão mostrados: quiz-frontend e quiz-backend.

O status do pod poderá aparecer como OK ou em processo de criação. Pode ser necessário atualizar algumas vezes até aparecer "OK".

3. Clique em quiz-frontend.
4. Role para baixo até Pods gerenciados.

Observação: é possível observar que há três pods "quiz-frontend".

5. Clique em Kubernetes Engine > Gateways, serviços e entrada.

6. Clique na guia Serviços.

Observação: o status do balanceador de carga quiz-frontend poderá aparecer como OK ou em processo de criação.

Aguarde até que o serviço esteja OK antes de continuar.

Um endpoint do endereço IP será mostrado quando o serviço estiver pronto.

7. Em Endpoints, clique no endereço IP de serviço.

Observação: o aplicativo de teste deve ser mostrado.

8. Crie uma pergunta ou faça um teste.

Observação: o aplicativo funciona conforme o esperado. Observação: revisão

Qual comando do Docker é usado para executar um comando quando o contêiner está sendo criado?

1. FROM
2. COPY
3. RUN
4. CMD

Qual comando do Docker é usado para executar um comando quando o contêiner foi implantado?

1. FROM
2. COPY
3. RUN
4. CMD

Qual comando do Kubernetes é usado para recuperar a lista de pods em execução em um cluster?

1. kubectl pods list
2. kubectl deployments list
3. kubectl get pods
4. kubectl get deployments

Tarefa 6 (bônus): implantar o ranking no Kubernetes Engine

Quando um estudante conclui um teste, as respostas são enviadas para o servidor em uma chamada de API. Sua função é capturar as respostas dos estudantes e salvar as respostas corretas no Cloud Spanner.

Para fazer isso, você precisa do seguinte:

1. Criar um tópico do Cloud Pub/Sub chamado "answers".
2. Criar uma tabela do Cloud Spanner chamada "Answers" com nomes de colunas e tipos de dados apropriados.
3. Postar os dados de respostas no tópico "answers".
4. Criar uma nova implantação answer-backend em que o aplicativo se inscreve no tópico "answers" no console e insere os dados de respostas na tabela "Answers".
5. Criar um gerenciador e um modelo Pug em quiz-frontend para exibir os dados do Cloud Spanner quando o usuário acessa o ranking.

Vamos deixar os detalhes para você decidir.

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