Informações gerais

Neste laboratório, você implanta um aplicativo no App Engine e cria políticas de alertas para receber notificações caso o aplicativo não esteja acessível ou esteja gerando erros.

Objetivos

Neste laboratório, você aprenderá a fazer o seguinte:

• Fazer o download de um app de exemplo no GitHub.
• Implantar um aplicativo no App Engine.
• Criar alertas e verificações de tempo de atividade.
• Opcionalmente, criar uma política de alertas com a CLI.

Configuração e requisitos

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

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para 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

2. 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.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Nome de usuário"}}}

   Você também encontra o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório.

4. Clique em Seguinte.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de boas-vindas.

   {{{user_0.password | "Senha"}}}

   Você também encontra a Senha no painel Detalhes do laboratório.

6. Clique em Seguinte.

   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.

7. 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 uma lista de produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação no canto superior esquerdo ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.

Depois que você concluir as etapas iniciais de login, o painel do projeto será exibido.

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:

Saída:

Exemplo de saída:

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

Saída:

Exemplo de saída:

Execute os comandos a seguir para atualizar o ambiente de Python

Tarefa 1: fazer o download e o teste de um app de exemplo do GitHub

1. Clone o Google Training Data Analyst do GitHub para o ambiente do Cloud Shell. O repositório contém um aplicativo simples que é ideal para os requisitos deste exercício.

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

2. Após a clonagem, mude para a pasta deploying-apps-to-gcp no repositório que contém o app de exemplo:

   cd ~/training-data-analyst/courses/design-process/deploying-apps-to-gcp

3. Abra o arquivo main.py no editor do Cloud Shell. Se for solicitado, clique em Abrir em uma nova janela. Reserve um momento para analisar o aplicativo Python Flask básico "Hello GCP".

   edit main.py

4. Feche o editor e volte ao terminal do Cloud Shell. Clique em Abrir terminal no canto superior direito para abrir a janela do terminal. Para testar o programa, carregue todas as dependências do aplicativo em Python e inicie-o.

   pip3 install -r requirements.txt python3 main.py

5. Para conferir o programa em execução, clique no botão Visualização na Web na barra de ferramentas do Cloud Shell e selecione Visualizar na porta 8080.

O programa deve abrir uma nova guia do navegador e exibir a mensagem Hello GCP.

6. Feche a guia, volte ao Cloud Shell e pressione CTRL+C para sair do servidor Flask em execução.

Tarefa 2: implantar um aplicativo no App Engine

Agora que sabemos que o aplicativo funciona, é hora de implantá-lo no App Engine.

1. Mude para (ou reabra) o editor de código do Cloud Shell. Expanda a pasta training-data-analyst/courses/design-process/deploying-apps-to-gcp na árvore do explorador à esquerda.

2. No menu Arquivo, selecione Novo arquivo e dê o nome app.yaml ao arquivo.

3. Cole isto no arquivo recém-criado:

   runtime: python312

4. Para verificar se o arquivo foi salvo, selecione Arquivo > Salvar.

Para ser usado, todo projeto precisa primeiro criar um aplicativo do App Engine. Isso é feito apenas uma vez por projeto no console ou usando o comando gcloud app create. De qualquer forma, você precisa especificar a região em que o aplicativo será criado.

5. Execute o comando a seguir no terminal do Cloud Shell. Talvez seja necessário autorizar o Cloud Shell para fazer essa mudança:

   gcloud app create --region={{{project_0.startup_script.app_region|Region}}}

6. Implante o aplicativo básico no App Engine. O comando a seguir procura o aplicativo no diretório atual. Ele observa que o arquivo app.yaml declara o aplicativo como Python e presume que o restante da pasta contém o próprio aplicativo, com ponto de partida em main.py. Ele carrega as dependências, empacota o aplicativo e o implanta no App Engine como serviço.

   gcloud app deploy --version=one --quiet

7. Aguarde a conclusão da implantação do aplicativo.

8. Na janela do console do Google Cloud, no Menu de navegação (), clique em Mostrar todos os produtos > Sem servidor > App Engine > Painel.

9. No canto superior direito do painel, haverá um link para o aplicativo semelhante ao exibido abaixo.

11. Clique no link para testar o aplicativo que foi implantado. Ele deve funcionar exatamente como quando foi executado no Cloud Shell.

12. Clique em "Atualizar" várias vezes para que o Google Cloud possa coletar alguns dados de amostra.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Implantar um aplicativo no App Engine.

Tarefa 3: examinar os registros do App Engine

1. Volte ao console e, à esquerda, em App Engine, clique no link Versões.

2. Selecione Registros na coluna Diagnosticar.

3. Nos registros, são exibidas as solicitações que você acabou de fazer. Se você chegar aqui muito rápido, aguarde alguns segundos e clique no botão Ir para momento atual.

Tarefa 4: criar um alerta de latência do App Engine

Agora que o aplicativo está em execução, é hora de criar um alerta para observar latências excepcionalmente altas. Para começar, vamos analisar a latência atual do aplicativo.

Verificar a latência atual do aplicativo no Metrics Explorer

1. No console do Google Cloud, no menu de navegação, clique em Mostrar todos os produtos e acesse Observabilidade > Monitoramento > Metrics Explorer.

2. Clique no menu suspenso Selecionar uma métrica e desmarque a opção Ativa.

3. Defina Métrica como Aplicativo GAE > HTTP > Latência de resposta. Clique em Aplicar. Verifique se esta é uma métrica do App Engine e não uma métrica de verificação de tempo de atividade. Como não há uma verificação de tempo de atividade no momento, a segunda opção não vai funcionar.

4. No campo Agregação, clique no menu suspenso e selecione 99º percentil.

5. Reserve um momento para analisar o gráfico.

Não temos muitos dados, mas há provavelmente o suficiente para exibir uma linha de gráfico com o tempo médio que o aplicativo levou para retornar uma resposta a 99% das solicitações mais rápidas, eliminando 1% das anomalias.

Criar um alerta com base na mesma métrica

Agora, o aplicativo está funcionando conforme o esperado. Embora possa ter havido algumas respostas lentas quando o aplicativo foi iniciado pela primeira vez, você deve observar tempos de resposta inferiores a 200 ms em média.

Agora é hora de criar um alerta para receber avisos quando houver tempos de resposta superiores a 5s por mais de um minuto.

1. No console do Google Cloud, no Menu de navegação (), clique em Ver todos os produtos > Observabilidade > Monitoring > Alertas.

2. Na parte superior, clique em Editar canais de notificação e acesse a seção "E-mail". Use Adicionar novo para adicionar seu endereço de e-mail como um canal de notificação válido. Em Nome de exibição, escolha qualquer nome e clique em Salvar.

3. Volte à página principal de Alertas e clique em Criar política.

4. Clique em Selecionar uma métrica e desmarque a opção Ativa para mostrar a mesma página do Metrics Explorer. Mais uma vez, defina Métrica como Aplicativo GAE > HTTP > Latência de resposta. Clique em Aplicar. Defina Janela contínua como 1 min e clique em Próxima.

Observe a nova seção Configuration que foi adicionada à janela padrão do Metrics Explorer no canto inferior esquerdo.

5. Configure uma condição para que um alerta seja acionado se Alguma série temporal causar a violação em que a Threshold position esteja definida como Above threshold e o Threshold value seja 8.000 ms.

6. Defina condition name como Latência de resposta [MÉDIA] para 99% em oito segundos.

7. Reserve um momento para analisar o gráfico do alerta. É o mesmo gráfico criado anteriormente com o Metrics Explorer, mas deve haver uma linha de alerta desenhada aos oito segundos desta vez.

8. Clique em Próxima.

9. Em Notifications and name, expanda Notification Channel e faça uma verificação por conta própria clicando em OK (o canal de notificação que você criou anteriormente nesta seção).

10. Dê ao alerta o nome Hello too slow e clique em Próxima. Revise o alerta e clique em Criar política.

11. Atualize o código do aplicativo para adicionar um atraso. Volte ao editor de código do Cloud Shell. Expanda a pasta training-data-analyst/courses/design-process/deploying-apps-to-gcp na árvore do explorador à esquerda.

12. Clique em main.py para abri-lo no editor. Perto do topo da linha 2, adicione as seguintes instruções de importação (algumas serão usadas posteriormente no exercício):

    import time import random import json

13. Substitua a função main() atual pela função abaixo. Esta nova versão adiciona um comando sleep que pausa o código por 10 segundos no meio de cada solicitação. Isso estará bastante acima do limite.

    @app.route("/") def main(): model = {"title": "Hello GCP."} time.sleep(10) return render_template('index.html', model=model)

14. Agora reimplante o aplicativo executando novamente o seguinte:

    gcloud app deploy --version=two --quiet

15. Aguarde o comando concluir a reimplantação.

16. Após a conclusão do comando, retorne a Sem servidor > App Engine > Painel e verifique se o link funciona.

17. Para gerar uma carga consistente, insira o seguinte comando no Cloud Shell:

    while true; do curl -s https://$DEVSHELL_PROJECT_ID.appspot.com/ | grep -e "<title>" -e "error";sleep .$[( $RANDOM % 10 )]s;done

18. Aguarde alguns minutos (normalmente cerca de 5) e você receberá um e-mail de notificação sobre o alerta. Quando isso acontecer, volte ao terminal do Cloud Shell e use CTRL+C para interromper o loop do testador de carga.

19. No console do Google Cloud, no Menu de navegação (), clique em Ver todos os produtos > Observabilidade > Monitoring > Alertas.

Observe o alerta acionado e como ele criou um incidente.

20. Clique no incidente para conferir os detalhes.

21. Analise a página de detalhes, role até a parte de cima e selecione Incidente de confirmação.

22. Volte à página principal de Alertas e observe as alterações.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Criar um alerta de latência do App Engine.

Tarefa 5 (opcional): criar uma política de alertas com a CLI

A CLI (e a API) de alertas pode ser muito eficaz ao aplicar políticas de alertas com códigos ou scripts.

1. Volte ao editor de código do Cloud Shell. Selecione a pasta training-data-analyst/courses/design-process/deploying-apps-to-gcp na árvore do explorador à esquerda.

2. No menu Arquivo, selecione Novo arquivo e dê a ele o nome app-engine-error-percent-policy.json.

3. Crie uma política de alertas que divida o número de 500 erros pelo número total de respostas e seja acionada quando os 500 erros excederem 1%. Cole isto no arquivo recém-criado:

4. Salve o arquivo. Verifique se você está na pasta correta e se a política de alertas foi salva nela.

   cd ~/training-data-analyst/courses/design-process/deploying-apps-to-gcp ls

5. Implante a política de alertas com o seguinte comando:

   gcloud alpha monitoring policies create --policy-from-file="app-engine-error-percent-policy.json"

6. No console do Google Cloud, no Menu de navegação (), clique em Observabilidade > Monitoring > Alertas. Na seção Políticas, a política de alertas que você acabou de implantar será exibida.

7. Clique na política Erro HTTP… para conferir os detalhes dela. Edite o canal de notificação para receber um e-mail quando o alerta for acionado.

8. Implante o aplicativo App Engine com um erro aleatório para testar a política. Volte ao editor de código do Cloud Shell. Expanda a pasta training-data-analyst/courses/design-process/deploying-apps-to-gcp na árvore do explorador à esquerda.

9. Abra o arquivo main.py no editor do Cloud Shell.

10. Substitua a função main() atual pela função abaixo. Esta nova função remove o comando sleep e usa o gerador de números aleatórios para retornar um erro 500 cerca de 2% das vezes. Isso deve ser suficiente para acionar a política de contagem de erros HTTP.

11. Reimplante o aplicativo com o seguinte comando:

    gcloud app deploy --version=two --quiet

12. Aguarde o comando para concluir a reimplantação.

13. Após a conclusão do comando, retorne ao App Engine > Painel e verifique se o link funciona.

14. No Cloud Shell, execute novamente o comando do gerador de carga anterior:

    while true; do curl -s https://$DEVSHELL_PROJECT_ID.appspot.com/ | grep -e "<title>" -e "error";sleep .$[( $RANDOM % 10 )]s;done

No Cloud Shell, um erro aparecerá aleatoriamente em cerca de 2% das vezes. Deixe o comando em execução.

15. No console do Google Cloud, no Menu de navegação (), clique em Observabilidade > Monitoramento > Alertas e espere mais alguns minutos. Um incidente de alerta será acionado. Você também deve receber um e-mail. Isso não acontecerá imediatamente, por isso, seja paciente.

16. Depois de receber o e-mail e de o incidente ser acionado, volte ao Cloud Shell e pressione CTRL+C para interromper as solicitações.

Ao esperar mais alguns minutos, o incidente é resolvido por conta própria e você recebe outro e-mail.

17. Para não receber mais e-mails após a exclusão do projeto, exclua os canais de notificação. Clique na política Contagem de erros HTTP… para conferir os detalhes dela. Clique no link Editar, expanda o canal de notificação e desmarque-se. Desative Use notification channel. Salve as alterações e exclua a política.

18. Repita a etapa anterior para a política de alertas de verificação de tempo de atividade.

Revisão

Neste exercício, você usou o console do Google Cloud e a CLI para criar e testar políticas de alertas. Bom trabalho!

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