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Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud

Instructions et exigences de configuration de l'atelier
Protégez votre compte et votre progression. Utilisez toujours une fenêtre de navigation privée et les identifiants de l'atelier pour exécuter cet atelier.

Exécuter SQL Server dans Google Kubernetes Engine

Atelier 45 minutes universal_currency_alt 5 crédits show_chart Intermédiaire
info Cet atelier peut intégrer des outils d'IA pour vous accompagner dans votre apprentissage.
Ce contenu n'est pas encore optimisé pour les appareils mobiles.
Pour une expérience optimale, veuillez accéder à notre site sur un ordinateur de bureau en utilisant un lien envoyé par e-mail.

Présentation

Dans cet atelier, vous allez créer un cluster Kubernetes dans Google Kubernetes Engine (GKE). Vous allez configurer et déployer une base de données Microsoft SQL Server dans le cluster, puis vous y connecter depuis une machine cliente.

Objectifs

Dans cet atelier, vous allez apprendre à effectuer les tâches suivantes :

  • Créer un cluster Kubernetes.
  • Configurer et déployer SQL Server dans le cluster.
  • Se connecter à la base de données SQL Server depuis une machine cliente.

Préparation

Dans cette tâche, vous allez effectuer les étapes d'initialisation de l'atelier.

Pour chaque atelier, nous vous attribuons un nouveau projet Google Cloud et un nouvel ensemble de ressources pour une durée déterminée, sans frais.

  1. Connectez-vous à Google Skills dans une fenêtre de navigation privée.

  2. Vérifiez le temps imparti pour l'atelier (par exemple : 01:15:00) : vous devez pouvoir le terminer dans ce délai. Une fois l'atelier lancé, vous ne pourrez pas le mettre sur pause. Si nécessaire, vous pourrez le redémarrer, mais vous devrez tout reprendre depuis le début.

  3. Lorsque vous êtes prêt, cliquez sur Démarrer l'atelier.

  4. Notez vos identifiants pour l'atelier (Nom d'utilisateur et Mot de passe). Ils vous serviront à vous connecter à la console Google Cloud.

  5. Cliquez sur Ouvrir la console Google.

  6. Cliquez sur Utiliser un autre compte, puis copiez-collez les identifiants de cet atelier lorsque vous y êtes invité. Si vous utilisez d'autres identifiants, des messages d'erreur s'afficheront ou des frais seront facturés.

  7. Acceptez les conditions d'utilisation et ignorez la page concernant les ressources de récupération des données.

Tâche 1 : Créer un cluster Kubernetes

  1. Ouvrez une nouvelle fenêtre de navigateur Web et accédez à la console Google Cloud.

  2. Utilisez le sélecteur de projet pour choisir le premier projet dont le nom commence par "'qwiklabs-gcp".

  3. Cliquez sur Activer Cloud Shell (Icône Activer Cloud Shell) en haut à droite de la console.
    Le terminal Cloud Shell s'ouvre dans un volet en bas de la fenêtre.

  4. Pour créer un cluster Kubernetes, saisissez la commande suivante :

gcloud container clusters create kubernetes-cluster --zone={{{project_0.default_zone|Zone}}}

La création du cluster prend quelques minutes.

  1. Lorsque le cluster est prêt, saisissez la commande suivante pour vous y connecter :
gcloud container clusters get-credentials kubernetes-cluster --zone {{{project_0.default_zone|Zone}}}
  1. Pour tester votre connexion, saisissez la commande suivante :
kubectl get nodes

Les machines (nœuds) qui composent le cluster sont listées.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer un cluster Kubernetes

Tâche 2 : Configurer et déployer SQL Server dans le cluster

  1. Clonez le dépôt GitHub suivant, qui contient les fichiers de configuration SQL Server déjà créés pour vous :
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst
  1. Accédez au dossier suivant :
cd ~/training-data-analyst/courses/db-migration/sql-server-on-gke

  1. Cliquez sur Ouvrir l'éditeur, puis sélectionnez le dossier training-data-analyst/courses/db-migration/sql-server-on-gke.

  2. Sélectionnez le fichier volume-claims.yaml.
    Ce fichier configure trois volumes : un pour le logiciel SQL Server, un pour les données et un pour les journaux de transactions.

  3. Sélectionnez le fichier mssql-deployment.yaml.
    Ce fichier configure le déploiement SQL Server. La ligne 18 spécifie l'image Microsoft SQL Server.

Remarque : Les variables d'environnement sont définies de la ligne 21 à la ligne 32. Ces variables permettent d'accepter le contrat de licence, de définir le mot de passe du compte de service à l'aide d'un secret Kubernetes et de spécifier les chemins requis par la base de données.

À partir de la ligne 34, les volumes du fichier précédent sont utilisés.
  1. Sélectionnez le fichier mssql-service.yaml.
    Ce service fournit un accès à la base de données. Dans ce cas, le service est de type LoadBalancer.
Remarque : Un équilibreur de charge crée une adresse IP publique, ce qui rend la base de données disponible en dehors du cluster. Si vous supprimiez la dernière ligne, le service n'aurait qu'une adresse IP privée, ce qui rendrait la base de données accessible uniquement depuis le cluster.

  1. Pour revenir à la ligne de commande, cliquez sur Ouvrir le terminal.

  2. Pour créer le secret Kubernetes qui permet de définir le mot de passe, saisissez la commande suivante :

kubectl create secret generic mssql-secrets --from-literal=SA_PASSWORD="Passw0rd!" Remarque : Si le mot de passe n'est pas assez complexe, le déploiement échouera lorsque vous définirez le mot de passe du compte de service.
  1. Pour déployer la base de données, saisissez les commandes suivantes :
kubectl apply -f volume-claims.yaml kubectl apply -f mssql-deployment.yaml kubectl apply -f mssql-service.yaml
  1. Attendez une minute que le déploiement se termine, puis saisissez la commande suivante pour vérifier que la base de données est prête :
kubectl get pods

  1. Si l'état est Running (En cours d'exécution), passez à l'étape suivante. Sinon, patientez quelques secondes et exécutez à nouveau la commande précédente.

  2. Pour obtenir l'adresse IP de l'équilibreur de charge, saisissez la commande suivante :

kubectl get services
  1. Si l'état de l'adresse IP externe de l'équilibreur de charge est En attente, patientez quelques secondes, puis réessayez. Sinon, copiez l'adresse IP externe dans le presse-papiers et collez-la dans un fichier texte. (Vous en aurez besoin ultérieurement.)

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Configurer et déployer SQL Server dans le cluster

Tâche 3 : Se connecter à la base de données SQL Server depuis une machine cliente

Vous allez maintenant créer une machine virtuelle et vous connecter à la base de données SQL Server exécutée dans le cluster GKE.

  1. Dans la console Cloud, accédez au menu de navigation (☰), puis cliquez sur Compute Engine > Instances de VM.

  2. Pour créer une instance, cliquez sur Créer une instance.

  3. Sur la page Configuration de la machine, saisissez les valeurs suivantes :

    • Nom : sql-server-client
    • Région :
    • Zone :

  4. Cliquez sur OS et stockage.

    Cliquez sur Modifier pour configurer le disque de démarrage et sélectionnez les valeurs suivantes :

    • Système d'exploitation : Container-Optimized OS
    • Version : acceptez la version par défaut.

    Cliquez sur Sélectionner.

  5. Une fois toutes les sections configurées, faites défiler l'écran vers le bas et cliquez sur Créer pour lancer votre nouvelle instance de machine virtuelle.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Se connecter à la base de données SQL Server depuis une machine cliente

  1. Une fois la machine prête, cliquez sur SSH pour vous y connecter.
    Vous allez maintenant exécuter un conteneur Docker fourni par Microsoft, sur lequel les outils clients SQL sont déjà installés.

  2. Pour démarrer le conteneur en mode interactif, saisissez la commande suivante :

sudo docker run -it mcr.microsoft.com/mssql-tools

Le téléchargement et l'exécution du conteneur prennent quelques secondes.

  1. Pour vous connecter à votre base de données SQL Server exécutée dans le cluster GKE, saisissez la commande suivante à l'invite, en remplaçant <adresse IP> par l'adresse IP de votre équilibreur de charge :
sqlcmd -S <IP-address> -U sa -P Passw0rd!
  1. Testez votre connexion :
EXEC sp_databases; GO

  1. Quittez le client, fermez la fenêtre SSH et revenez à Cloud Shell.

  2. Pour supprimer le déploiement SQL Server, saisissez les commandes suivantes :

kubectl delete -f mssql-service.yaml kubectl delete -f mssql-deployment.yaml kubectl delete -f volume-claims.yaml kubectl delete secrets/mssql-secrets

Félicitations ! Vous avez créé un cluster Kubernetes dans Google Kubernetes Engine. Vous avez configuré et déployé une base de données Microsoft SQL Server dans le cluster, et vous vous y êtes connecté depuis une machine cliente.

Terminer l'atelier

Une fois l'atelier terminé, cliquez sur Terminer l'atelier. Google Skills supprime les ressources que vous avez utilisées, puis efface le compte.

Si vous le souhaitez, vous pouvez noter l'atelier. Sélectionnez un nombre d'étoiles, saisissez un commentaire, puis cliquez sur Envoyer.

Voici à quoi correspond le nombre d'étoiles que vous pouvez attribuer à un atelier :

  • 1 étoile = très insatisfait(e)
  • 2 étoiles = insatisfait(e)
  • 3 étoiles = ni insatisfait(e), ni satisfait(e)
  • 4 étoiles = satisfait(e)
  • 5 étoiles = très satisfait(e)

Si vous ne souhaitez pas donner votre avis, vous pouvez fermer la boîte de dialogue.

Pour soumettre des commentaires, suggestions ou corrections, veuillez accéder à l'onglet Assistance.

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Avant de commencer

  1. Les ateliers créent un projet Google Cloud et des ressources pour une durée déterminée.
  2. Les ateliers doivent être effectués dans le délai imparti et ne peuvent pas être mis en pause. Si vous quittez l'atelier, vous devrez le recommencer depuis le début.
  3. En haut à gauche de l'écran, cliquez sur Démarrer l'atelier pour commencer.

Utilisez la navigation privée

  1. Copiez le nom d'utilisateur et le mot de passe fournis pour l'atelier
  2. Cliquez sur Ouvrir la console en navigation privée

Connectez-vous à la console

  1. Connectez-vous à l'aide des identifiants qui vous ont été attribués pour l'atelier. L'utilisation d'autres identifiants peut entraîner des erreurs ou des frais.
  2. Acceptez les conditions d'utilisation et ignorez la page concernant les ressources de récupération des données.
  3. Ne cliquez pas sur Terminer l'atelier, à moins que vous n'ayez terminé l'atelier ou que vous ne vouliez le recommencer, car cela effacera votre travail et supprimera le projet.

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Le meilleur moyen d'exécuter cet atelier consiste à utiliser une fenêtre de navigation privée. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le compte temporaire de participant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.