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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Instrucciones y requisitos de configuración del lab
Protege tu cuenta y tu progreso. Usa siempre una ventana de navegador privada y las credenciales del lab para ejecutarlo.

Usa Prometheus para Monitoring en Google Cloud: Qwik Start

Lab 25 minutos universal_currency_alt 1 crédito show_chart Introductorio
info Es posible que este lab incorpore herramientas de IA para facilitar tu aprendizaje.
Este contenido aún no está optimizado para dispositivos móviles.
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GSP1024

Logotipo de los labs de autoaprendizaje de Google Cloud

Descripción general

Managed Service para Prometheus es el servicio de consultas y almacenamiento completamente administrado de Google Cloud para las métricas de Prometheus. Este servicio se basa en Monarch, el mismo almacén de datos escalable a nivel global que Cloud Monitoring.

En este lab, configurarás un clúster de Google Kubernetes Engine y, luego, implementarás Managed Service para Prometheus para transferir métricas desde una aplicación simple.

Una bifurcación delgada de Prometheus reemplaza las implementaciones existentes de Prometheus y envía datos al servicio administrado sin intervención del usuario. Estos datos se pueden consultar mediante PromQL a través de la API de Prometheus Query compatible con el servicio administrado y mediante los mecanismos de consulta existentes de Cloud Monitoring.

Objetivos

  • Implementar Managed Service para Prometheus en un clúster de GKE
  • Implementar una aplicación de Python para supervisarla
  • Crear un panel de Cloud Monitoring para ver las métricas recopiladas

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

  • Acceso a un navegador de Internet estándar. Se recomienda el navegador Chrome.
Nota: Usa una ventana del navegador privada o de incógnito (opción recomendada) para ejecutar el lab. Así evitarás conflictos entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.
  • Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).
Nota: Usa solo la cuenta de estudiante para este lab. Si usas otra cuenta de Google Cloud, es posible que se apliquen cargos a esa cuenta.

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

  1. Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

    • El botón para abrir la consola de Google Cloud
    • El tiempo restante
    • Las credenciales temporales que debes usar para el lab
    • Otra información para completar el lab, si es necesaria

  2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

    El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

    Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

    Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

  3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

    {{{user_0.username | "Username"}}}

    También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

  4. Haz clic en Siguiente.

  5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

    {{{user_0.password | "Password"}}}

    También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

  6. Haz clic en Siguiente.

    Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.

  7. Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:

    • Acepta los Términos y Condiciones.
    • No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
    • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para acceder a los productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación o escribe el nombre del servicio o producto en el campo Buscar. Ícono del menú de navegación y campo de búsqueda

Activa Cloud Shell

Cloud Shell es una máquina virtual que cuenta con herramientas para desarrolladores. Ofrece un directorio principal persistente de 5 GB y se ejecuta en Google Cloud. Cloud Shell proporciona acceso de línea de comandos a tus recursos de Google Cloud.

  1. Haz clic en Activar Cloud Shell Ícono de Activar Cloud Shell en la parte superior de la consola de Google Cloud.

  2. Haz clic para avanzar por las siguientes ventanas:

    • Continúa en la ventana de información de Cloud Shell.
    • Autoriza a Cloud Shell para que use tus credenciales para realizar llamadas a la API de Google Cloud.

Cuando te conectes, habrás completado la autenticación, y el proyecto estará configurado con tu Project_ID, . El resultado contiene una línea que declara el Project_ID para esta sesión:

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud es la herramienta de línea de comandos de Google Cloud. Viene preinstalada en Cloud Shell y es compatible con la función de autocompletado con tabulador.

  1. Puedes solicitar el nombre de la cuenta activa con este comando (opcional):
gcloud auth list
  1. Haz clic en Autorizar.

Resultado:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`
  1. Puedes solicitar el ID del proyecto con este comando (opcional):
gcloud config list project

Resultado:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Nota: Para obtener toda la documentación de gcloud, en Google Cloud, consulta la guía con la descripción general de gcloud CLI.

Tarea 1: Crea un repositorio de Docker

En esta tarea, crearás un repositorio privado de Docker en Artifact Registry y le agregarás una imagen. Para ello, etiquetarás la imagen con el nombre del repositorio para especificar su destino y, luego, la enviarás a Artifact Registry.

  1. En Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando para crear un nuevo repositorio de Docker llamado docker-repo en la ubicación con la descripción "Docker repository".
gcloud artifacts repositories create docker-repo --repository-format=docker \ --location={{{project_0.default_region | Region}}} --description="Docker repository" \ --project={{{project_0.project_id| Project ID}}}

  1. En la barra de título de la consola, escribe Artifact Registry en el campo de búsqueda y, luego, haz clic en "Artifact Registry" en los resultados.

  2. En la página Repositorios de Artifact Registry, verifica que puedas ver el tuyo, docker-repo.

  3. En Cloud Shell, carga una imagen creada anteriormente desde un bucket de almacenamiento:

wget https://storage.googleapis.com/spls/gsp1024/flask_telemetry.zip unzip flask_telemetry.zip docker load -i flask_telemetry.tar
  1. Ejecuta el siguiente comando para etiquetar la imagen como flask-telemetry:v1:
docker tag gcr.io/ops-demo-330920/flask_telemetry:61a2a7aabc7077ef474eb24f4b69faeab47deed9 \ {{{project_0.default_region | Region}}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id| Project ID}}}/docker-repo/flask-telemetry:v1
  1. Ejecuta el siguiente comando para enviar la imagen de Docker a Artifact Registry:
docker push {{{project_0.default_region | Region}}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id| Project ID}}}/docker-repo/flask-telemetry:v1

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear un repositorio de Docker

Tarea 2: Configura un clúster de Google Kubernetes Engine

En esta tarea, implementarás y autenticarás un clúster de GKE estándar.

  1. Ejecuta el siguiente comando para implementar un clúster de GKE estándar, que te solicitará autorizar y habilitar la API de GKE:
gcloud beta container clusters create gmp-cluster --num-nodes=1 --zone {{{project_0.default_zone | Zone}}} --enable-managed-prometheus

El clúster tardará unos minutos en crearse. Espera a que termine de crearse y, luego, continúa con el siguiente paso.

  1. Ejecuta el siguiente comando para autenticarte en el clúster:
gcloud container clusters get-credentials gmp-cluster --zone {{{project_0.default_zone | Zone}}}

Tarea 3: Implementa el servicio de Prometheus

  • Ejecuta el siguiente comando para crear un espacio de nombres en el que trabajar:
kubectl create ns gmp-test

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Verificar si Prometheus se implementó

Tarea 4: Implementa la aplicación

  1. Obtén la aplicación que emite métricas en el extremo /metrics:
wget https://storage.googleapis.com/spls/gsp1024/gmp_prom_setup.zip unzip gmp_prom_setup.zip cd gmp_prom_setup

  1. En este paso, actualizarás flask_deployment.yaml para usar el nombre de la imagen que enviaste en pasos anteriores:

    • Usa nano para abrir flask_deployment.yaml:
    nano flask_deployment.yaml
    • Reemplaza <ARTIFACT REGISTRY IMAGE NAME> por lo siguiente:
    {{{project_0.default_region | Region}}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id| Project ID}}}/docker-repo/flask-telemetry:v1
    • Presiona Ctrl + X, Y y, luego, Intro para guardar el archivo actualizado y cerrar nano.

  2. Implementa una aplicación simple:

kubectl -n gmp-test apply -f flask_deployment.yaml kubectl -n gmp-test apply -f flask_service.yaml
  1. Verifica que esta sencilla app de Flask en Python esté entregando métricas con el siguiente comando:
url=$(kubectl get services -n gmp-test -o jsonpath='{.items[*].status.loadBalancer.ingress[0].ip}') Nota: El servicio debe implementarse por completo para que el comando curl se ejecute correctamente. curl $url/metrics

Deberías ver el siguiente resultado:

# HELP flask_exporter_info Multiprocess metric # TYPE flask_exporter_info gauge flask_exporter_info{version="0.18.5"} 1.0 Nota: Es posible que debas esperar un poco para ver el resultado requerido. Si no obtienes el resultado esperado, vuelve a ejecutar ambos comandos en este paso.
  1. Indícale a Prometheus desde dónde comenzar a extraer las métricas aplicando el archivo PodMonitoring:
kubectl -n gmp-test apply -f prom_deploy.yaml
  1. Antes de terminar, ten una simple interacción con la app para generar algo de carga en ella.
timeout 120 bash -c -- 'while true; do curl $(kubectl get services -n gmp-test -o jsonpath='{.items[*].status.loadBalancer.ingress[0].ip}'); sleep $((RANDOM % 4)) ; done'

Este proceso se ejecuta durante 2 minutos y, cuando finaliza, puedes crear una visualización de cómo se ve.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Comprobar si la aplicación de Flask se implementó

Tarea 5: Observa la app a través de métricas

En esta última sección, usa gcloud para implementar un panel de supervisión personalizado que muestre las métricas de esta aplicación en un gráfico de líneas.

  1. En Cloud Shell, ejecuta la siguiente secuencia de comandos:
Nota: Asegúrate de copiar todo este bloque de código. gcloud monitoring dashboards create --config=''' { "category": "CUSTOM", "displayName": "Prometheus Dashboard Example", "mosaicLayout": { "columns": 12, "tiles": [ { "height": 4, "widget": { "title": "prometheus/flask_http_request_total/counter [MEAN]", "xyChart": { "chartOptions": { "mode": "COLOR" }, "dataSets": [ { "minAlignmentPeriod": "60s", "plotType": "LINE", "targetAxis": "Y1", "timeSeriesQuery": { "apiSource": "DEFAULT_CLOUD", "timeSeriesFilter": { "aggregation": { "alignmentPeriod": "60s", "crossSeriesReducer": "REDUCE_NONE", "perSeriesAligner": "ALIGN_RATE" }, "filter": "metric.type=\"prometheus.googleapis.com/flask_http_request_total/counter\" resource.type=\"prometheus_target\"", "secondaryAggregation": { "alignmentPeriod": "60s", "crossSeriesReducer": "REDUCE_MEAN", "groupByFields": [ "metric.label.\"status\"" ], "perSeriesAligner": "ALIGN_MEAN" } } } } ], "thresholds": [], "timeshiftDuration": "0s", "yAxis": { "label": "y1Axis", "scale": "LINEAR" } } }, "width": 6, "xPos": 0, "yPos": 0 } ] } } '''
  1. Una vez creado, regresa a la consola. En la barra de título, escribe Monitoring Dashboard en el campo Buscar y, luego, haz clic en Dashboards en los resultados de la búsqueda.
  2. Encuentra el nuevo ejemplo Prometheus Dashboard Example recién creado en la lista de paneles. Haz clic en Prometheus Dashboard para ver el Prometheus Dashboard Example.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Verificar si se creó el panel

¡Felicitaciones!

Viste los conceptos básicos de implementar una app de GKE con métricas de Prometheus y crear un panel de Cloud Monitoring a partir de ella.

Próximos pasos y más información

Si quieres obtener más información, consulta la documentación de Prometheus y revisa la sección sobre implementar una colección autoadministrada.

Capacitación y certificación de Google Cloud

Recibe la formación que necesitas para aprovechar al máximo las tecnologías de Google Cloud. Nuestras clases incluyen habilidades técnicas y recomendaciones para ayudarte a avanzar rápidamente y a seguir aprendiendo. Para que puedas realizar nuestros cursos cuando más te convenga, ofrecemos distintos tipos de capacitación de nivel básico a avanzado: a pedido, presenciales y virtuales. Las certificaciones te ayudan a validar y demostrar tus habilidades y tu conocimiento técnico respecto a las tecnologías de Google Cloud.

Última actualización del manual: 21 de abril de 2025

Prueba más reciente del lab: 21 de abril de 2025

Copyright 2025 Google LLC. All rights reserved. Google y el logotipo de Google son marcas de Google LLC. Los demás nombres de productos y empresas pueden ser marcas de las respectivas empresas a las que estén asociados.

Antes de comenzar

  1. Los labs crean un proyecto de Google Cloud y recursos por un tiempo determinado
    2. .
  2. Los labs tienen un límite de tiempo y no tienen la función de pausa. Si finalizas el lab, deberás reiniciarlo desde el principio.
  3. En la parte superior izquierda de la pantalla, haz clic en Comenzar lab para empezar

Usa la navegación privada

  1. Copia el nombre de usuario y la contraseña proporcionados para el lab
  2. Haz clic en Abrir la consola en modo privado

Accede a la consola

  1. Accede con tus credenciales del lab. Si usas otras credenciales, se generarán errores o se incurrirá en cargos.
  2. Acepta las condiciones y omite la página de recursos de recuperación
  3. No hagas clic en Finalizar lab, a menos que lo hayas terminado o quieras reiniciarlo, ya que se borrará tu trabajo y se quitará el proyecto

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Usa la navegación privada para ejecutar el lab

Usar una ventana de incógnito o de navegación privada es la mejor forma de ejecutar este lab. Así evitarás cualquier conflicto entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.