Informações gerais

O Google Kubernetes Engine oferece um ambiente gerenciado para implantação, gerenciamento e escalonamento dos aplicativos em contêiner usando a infraestrutura do Google. O ambiente do Kubernetes Engine consiste em várias máquinas (especificamente, instâncias do Google Compute Engine) agrupadas para formar um cluster.

O Kubernetes fornece os mecanismos para interagir com o cluster. Você usa os comandos e recursos do Kubernetes para implantar e gerenciar os aplicativos, executar tarefas administrativas, definir políticas e monitorar a integridade das cargas de trabalho implantadas.

Neste laboratório, você implantará o aplicativo de teste no Kubernetes 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 de 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. Prepare o aplicativo de teste

Nesta seção, você acessará o Cloud Shell, clonará o repositório git que contém o aplicativo de teste, definirá as variáveis de ambiente e executará o aplicativo.

Clone o código-fonte no Cloud Shell

1. Clone o repositório para o laboratório:

git clone 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/python/kubernetesengine ~/kubernetesengine

Configure o aplicativo de teste

1. Mude para o diretório que contém os arquivos de amostra deste laboratório:

cd ~/kubernetesengine/start

2. Configure o aplicativo de teste:

. prepare_environment.sh

Esse arquivo de script faz o seguinte:

• Cria um aplicativo do Google App Engine.
• Exporta as variáveis de ambiente GCLOUD_PROJECT e GCLOUD_BUCKET.
• Cria um ambiente isolado virtualenv do Python 3 e o ativa.
• Atualiza o pip e executa pip install -r requirements.txt.
• 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.
• Imprime o ID do projeto do Google Cloud Platform.

O aplicativo de teste estará configurado quando a seguinte mensagem aparecer:

Exemplo de mensagem de saída:

Creating Cloud Pub/Sub topic Created topic [projects/qwiklabs-gcp-92b7e5716e0cbf7e/topics/feedback]. Created subscription [projects/qwiklabs-gcp-92b7e5716e0cbf7e/subscriptions/worker-subscription]. Creating Cloud Spanner Instance, Database, and Table Creating instance...done. Creating database...done. Project ID: qwiklabs-gcp-92b7e5716e0cbf7e

Tarefa 2. Revise o código

Nesta seção, você analisará os arquivos do aplicativo.

Você pode usar os editores de shell instalados no Cloud Shell, como nano ou vim, ou usar o editor de código do Cloud Shell para visualizar e editar arquivos. Este laboratório usa o editor de código do Cloud Shell.

Inicie o editor de código do Cloud Shell

• No Cloud Shell, clique em Abrir editor para iniciar o editor de código.

Analise o código

• Acesse /kubernetesengine/start.

A estrutura de pastas do aplicativo de teste representa como ele será 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.

Você encontrará arquivos de configuração para o Docker (um Dockerfile nas pastas frontend e backend) e arquivos no formato .yaml do Kubernetes Engine chamados backend-deployment e frontend-deployment.

Tarefa 3. Crie um cluster do Kubernetes Engine e conecte-se a ele

Crie um cluster do Kubernetes Engine

1. No console do Cloud Platform, clique em Menu de navegação > Kubernetes Engine > Clusters.

   

2. Clique em Criar e depois em Configurar ao lado do modo de cluster Standard.

3. Configure o cluster. Defina os campos a seguir com os valores fornecidos e deixe todos os demais com o valor padrão:

Propriedade	Valor
Name	quiz-cluster
Zone	us-central1-b
default-pool > Segurança > Escopos de acesso	Selecione Permitir acesso completo a todas as APIs do Cloud

4. Clique em Criar. O provisionamento do cluster leva alguns minutos.

Conexão ao cluster

Nesta seção, você conectará o aplicativo de teste ao cluster do Kubernetes.

1. Quando o cluster estiver pronto, clique no botão Ação (três pontos verticais) e depois em Conectar.

2. Em Conexão ao cluster, clique em Executar no Cloud Shell.

3. Pressione Enter no Cloud Shell para executar o comando previamente preenchido, que se parece com gcloud container clusters get-credentials quiz-cluster --zone us-central1-b --project [Project-ID]

4. Execute o seguinte comando para listar os pods do cluster:

kubectl get pods

A resposta No resources found será exibida, já que não há pods no cluster. Isso confirma que você configurou a segurança para permitir que a ferramenta de linha de comando kubectl execute operações no cluster.

Tarefa 4. Crie imagens Docker usando o Cloud Build

Nesta seção, você criará um Dockerfile para o front-end e back-end do aplicativo e, em seguida, utilizará 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 frontend/Dockerfile. Agora você adicionará um bloco de código que:

• insere o comando do Dockerfile para inicializar a criação de uma imagem Docker personalizada usando a imagem do App Engine para Python do Google como ponto de partida.
• escreve os comandos do Dockerfile para ativar um ambiente virtual;
• escreve o comando do Dockerfile para executar pip install como parte do processo de build.
• escreve o comando do Dockerfile para adicionar conteúdo da pasta atual ao caminho /app no contêiner;
• finaliza o Dockerfile ao inserir a declaração gunicorn ..., executada quando o contêiner é iniciado. O Gunicorn (Green Unicorn) é um servidor HTTP compatível com a especificação para Python da interface de gateway do servidor da Web (WSGI, na sigla em inglês).

2. Copie e cole o comando a seguir no Dockerfile:

FROM gcr.io/google_appengine/python RUN virtualenv -p python3.7 /env ENV VIRTUAL_ENV /env ENV PATH /env/bin:$PATH ADD requirements.txt /app/requirements.txt RUN pip install -r /app/requirements.txt ADD . /app CMD gunicorn -b 0.0.0.0:$PORT quiz:app

3. Abra o arquivo backend/Dockerfile. Depois copie e cole este comando:

FROM gcr.io/google_appengine/python RUN virtualenv -p python3.7 /env ENV VIRTUAL_ENV /env ENV PATH /env/bin:$PATH ADD requirements.txt /app/requirements.txt RUN pip install -r /app/requirements.txt ADD . /app CMD python -m quiz.console.worker

Crie imagens Docker com o Cloud Build

1. No Cloud Shell, confirme que você está na pasta start:

cd ~/kubernetesengine/start

2. Execute o comando a seguir para criar a imagem Docker de front-end:

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

Os arquivos são preparados no Cloud Storage, e uma imagem Docker é criada e armazenada no Container Registry. Isso pode demorar alguns minutos.

3. Agora, execute o seguinte comando para criar a imagem Docker de back-end:

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

Quando a imagem Docker de back-end estiver pronta, estas últimas mensagens serão exibidas:

DONE ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ID CREATE_TIME DURATION SOURCE IMAGES STATUS be0326f4-3f6f-42d6-850f-547e260dd4d7 2018-06-13T22:20:16+00:00 50S gs://qwiklabs-gcp-3f89d0745056ee31_cloudbuil d/source/1528928414.79-4914d2a972f74e188f40ced135662b7d.tgz gcr.io/qwiklabs-gcp-3f89d0745056ee31/quiz-backend (+1 more ) SUCCESS

4. No Menu de navegação do console do Cloud, clique em Container Registry. Dois pods serão exibidos: quiz-frontend e quiz-backend.

5. Clique em quiz-frontend.

Observação: o nome da imagem (um hash) e tags (mais recentes) serão exibidos.

Tarefa 5. Crie recursos de implantação e serviço do Kubernetes

Nesta seção, você modificará os arquivos yaml de modelo que contêm a especificação dos recursos de implantação e serviço do Kubernetes e depois criará 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 que aparece no painel esquerdo do laboratório. É possível inserir o comando echo $GCLOUD_PROJECT no Cloud Shell para exibir o ID do projeto
[GCLOUD_BUCKET]	Nome do bucket do Cloud Storage para o bucket de mídia do projeto, que é "[GCLOUD_PROJECT]-media". Também é possível inserir o comando echo $GCLOUD_BUCKET no Cloud Shell para exibir o nome do bucket.
[FRONTEND_IMAGE_IDENTIFIER]	Imagem do front-end identificada no formato gcr.io/[GCLOUD_PROJECT]/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, que é [GCLOUD_PROJECT]-media
[BACKEND_IMAGE_IDENTIFIER]	Imagem de back-end identificada no formato gcr.io/[GCLOUD_PROJECT]/quiz-backend

Observação: a implantação do "quiz-backend" provisiona duas réplicas da imagem Docker de back-end 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 de 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.

Tarefa 6. Teste o aplicativo

Nesta seção, você revisará os pods e os serviços implantados e acessará o aplicativo de teste.

Revise os recursos implantados

1. No Menu de navegação do console do Google Cloud, clique em Kubernetes Engine.
2. Clique em Cargas de trabalho.

Observação: os dois contêineres, "quiz-frontend" e "quiz-backend", serão exibidos. Talvez apareça que o status está OK ou que está em processo de criação.

3. Clique em quiz-frontend. Na seção Pods gerenciados, há três pods "quiz-frontend".

4. Ao final da seção Serviços, procure a seção Endpoints, copie o endereço IP e cole-o no campo URL de uma nova guia ou janela do navegador:

5. Essa ação abrirá o aplicativo de teste. Isso indica que você implantou o aplicativo corretamente. Você pode encerrar o laboratório aqui ou usar o restante do tempo para criar alguns testes.

Finalize o laboratório

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