Chargement...
Aucun résultat.

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.

Utiliser Prometheus pour la surveillance sur Google Cloud : Qwik Start

Atelier 25 minutes universal_currency_alt 1 crédit show_chart Débutant
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.

GSP1024

Logo des ateliers d'auto-formation Google Cloud

Présentation

Managed Service pour Prometheus est le service de stockage et de requête entièrement géré de Google Cloud pour les métriques Prometheus. Ce service est basé sur Monarch, le même datastore évolutif à l'échelle mondiale que Cloud Monitoring.

Dans cet atelier, vous allez configurer un cluster Google Kubernetes Engine, puis déployer Managed Service pour Prometheus afin d'ingérer des métriques à partir d'une application simple.

Une copie légère de Prometheus remplace les déploiements Prometheus existants et envoie des données au service géré sans intervention de l'utilisateur. Vous pouvez ensuite interroger ces données à l'aide de PromQL via l'API de requête Prometheus compatible avec le service géré, et en utilisant les mécanismes de requête Cloud Monitoring existants.

Objectifs

  • Déployer Managed Service pour Prometheus sur un cluster GKE
  • Déployer une application Python à surveiller
  • Créer un tableau de bord Cloud Monitoring pour afficher les métriques collectées

Préparation

Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"

Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.

Cet atelier pratique vous permet de suivre les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Pour réaliser cet atelier :

  • Vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome).
Remarque : Ouvrez une fenêtre de navigateur en mode incognito (recommandé) ou de navigation privée pour effectuer cet atelier. 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.
  • Vous disposez d'un temps limité. N'oubliez pas qu'une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.
Remarque : Utilisez uniquement le compte de participant pour cet atelier. Si vous utilisez un autre compte Google Cloud, des frais peuvent être facturés à ce compte.

Démarrer l'atelier et se connecter à la console Google Cloud

  1. Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, une boîte de dialogue s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la gauche, vous trouverez le panneau "Détails concernant l'atelier", qui contient les éléments suivants :

    • Le bouton "Ouvrir la console Google Cloud"
    • Le temps restant
    • Les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier
    • Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier

  2. Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans la fenêtre de navigation privée si vous utilisez le navigateur Chrome).

    L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page "Se connecter" dans un nouvel onglet.

    Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.

    Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.

  3. Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.

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

    Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau "Détails concernant l'atelier".

  4. Cliquez sur Suivant.

  5. Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.

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

    Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau "Détails concernant l'atelier".

  6. Cliquez sur Suivant.

    Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis pour l'atelier. Ne saisissez pas ceux de votre compte Google Cloud. Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires peuvent vous être facturés.

  7. Accédez aux pages suivantes :

    • Acceptez les conditions d'utilisation.
    • N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
    • Ne vous inscrivez pas à des essais sans frais.

Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.

Remarque : Pour accéder aux produits et services Google Cloud, cliquez sur le menu de navigation ou saisissez le nom du service ou du produit dans le champ Recherche. Icône du menu de navigation et champ de recherche

Activer Cloud Shell

Cloud Shell est une machine virtuelle qui contient de nombreux outils pour les développeurs. Elle comprend un répertoire d'accueil persistant de 5 Go et s'exécute sur Google Cloud. Cloud Shell vous permet d'accéder via une ligne de commande à vos ressources Google Cloud.

  1. Cliquez sur Activer Cloud Shell Icône Activer Cloud Shell en haut de la console Google Cloud.

  2. Passez les fenêtres suivantes :

    • Accédez à la fenêtre d'informations de Cloud Shell.
    • Autorisez Cloud Shell à utiliser vos identifiants pour effectuer des appels d'API Google Cloud.

Une fois connecté, vous êtes en principe authentifié et le projet est défini sur votre ID_PROJET : . Le résultat contient une ligne qui déclare l'ID_PROJET pour cette session :

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

gcloud est l'outil de ligne de commande pour Google Cloud. Il est préinstallé sur Cloud Shell et permet la complétion par tabulation.

  1. (Facultatif) Vous pouvez lister les noms des comptes actifs à l'aide de cette commande :
gcloud auth list
  1. Cliquez sur Autoriser.

Résultat :

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`
  1. (Facultatif) Vous pouvez lister les ID de projet à l'aide de cette commande :
gcloud config list project

Résultat :

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Remarque : Pour consulter la documentation complète sur gcloud, dans Google Cloud, accédez au guide de présentation de la gcloud CLI.

Tâche 1 : Créer un dépôt Docker

Dans cette tâche, vous allez créer un dépôt Docker privé dans Artifact Registry et y ajouter l'image. Pour cela, vous devez ajouter un tag à l'image contenant le nom du dépôt pour spécifier sa destination, puis transférer l'image vers Artifact Registry.

  1. Dans Cloud Shell, exécutez la commande suivante pour créer un dépôt Docker nommé docker-repo à l'emplacement avec la description "Dépôt Docker".
gcloud artifacts repositories create docker-repo --repository-format=docker \ --location={{{project_0.default_region | Region}}} --description="Dépôt Docker" \ --project={{{project_0.project_id| Project ID}}}

  1. Dans la barre de titre de la console, saisissez Artifact Registry dans le champ Recherche, puis cliquez sur "Artifact Registry" dans les résultats de recherche.

  2. Sur la page Dépôts de Artifact Registry, vérifiez que votre dépôt docker-repo s'affiche.

  3. Dans Cloud Shell, chargez une image prédéfinie à partir d'un bucket de stockage :

wget https://storage.googleapis.com/spls/gsp1024/flask_telemetry.zip unzip flask_telemetry.zip docker load -i flask_telemetry.tar
  1. Exécutez la commande suivante pour ajouter le tag flask-telemetry:v1 à l'image :
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. Exécutez la commande suivante pour transférer l'image Docker vers Artifact Registry :
docker push {{{project_0.default_region | Region}}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id| Project ID}}}/docker-repo/flask-telemetry:v1

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer un dépôt Docker

Tâche 2 : Configurer un cluster Google Kubernetes Engine

Dans cette tâche, vous allez déployer un cluster GKE standard et vous authentifier auprès de celui-ci.

  1. Exécutez la commande suivante pour déployer un cluster GKE standard. Vous serez alors invité à autoriser et à activer l'API GKE :
gcloud beta container clusters create gmp-cluster --num-nodes=1 --zone {{{project_0.default_zone | Zone}}} --enable-managed-prometheus

La création du cluster prend quelques minutes. Attendez la fin de l'opération avant de passer à l'étape suivante.

  1. Exécutez la commande suivante pour vous authentifier auprès du cluster :
gcloud container clusters get-credentials gmp-cluster --zone {{{project_0.default_zone | Zone}}}

Tâche 3 : Déployer le service Prometheus

  • Exécutez la commande suivante pour créer un espace de noms dans lequel effectuer le travail :
kubectl create ns gmp-test

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Vérifier si Prometheus a été déployé

Tâche 4 : Déployer l'application

  1. Obtenez l'application qui émet des métriques au niveau du point de terminaison /metrics :
wget https://storage.googleapis.com/spls/gsp1024/gmp_prom_setup.zip unzip gmp_prom_setup.zip cd gmp_prom_setup

  1. Au cours de cette étape, vous allez mettre à jour le fichier flask_deployment.yaml pour utiliser le nom de l'image que vous avez transférée lors des étapes précédentes :

    • Utilisez nano pour ouvrir le fichier flask_deployment.yaml :
    nano flask_deployment.yaml
    • Remplacez <ARTIFACT REGISTRY IMAGE NAME> par le code suivant :
    {{{project_0.default_region | Region}}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id| Project ID}}}/docker-repo/flask-telemetry:v1
    • Appuyez sur Ctrl+X, Y, puis Entrée pour enregistrer le fichier mis à jour et fermer nano.

  2. Déployez une application simple :

kubectl -n gmp-test apply -f flask_deployment.yaml kubectl -n gmp-test apply -f flask_service.yaml
  1. Vérifiez que cette simple application Python Flask livre des métriques à l'aide de la commande suivante :
url=$(kubectl get services -n gmp-test -o jsonpath='{.items[*].status.loadBalancer.ingress[0].ip}') Remarque : Le service doit être entièrement déployé pour que la commande curl réussisse. curl $url/metrics

Vous devriez obtenir le résultat suivant :

# HELP flask_exporter_info Multiprocess metric # TYPE flask_exporter_info gauge flask_exporter_info{version="0.18.5"} 1.0 Remarque : Vous devrez peut-être attendre un peu avant de voir le résultat requis. Si vous n'obtenez pas le résultat attendu, réexécutez les deux commandes de cette étape.
  1. Indiquez à Prometheus où commencer à scraper les métriques en appliquant le fichier PodMonitoring :
kubectl -n gmp-test apply -f prom_deploy.yaml
  1. Avant de terminer, générez une charge sur l'application en interagissant simplement avec elle :
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'

L'exécution dure deux minutes. Une fois terminée, vous pouvez créer une visualisation de ce à quoi cela ressemble.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Vérifier si l'application Flask a été déployée

Tâche 5 : Observer l'application à l'aide de métriques

Dans cette dernière section, vous allez utiliser gcloud pour déployer un tableau de bord de surveillance personnalisé qui affiche les métriques de cette application dans un graphique en courbes.

  1. Dans Cloud Shell, exécutez le script suivant :
Remarque : Veillez à copier l'intégralité de ce bloc de code. 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. Une fois le compte créé, revenez à la console. Dans la barre de titre, saisissez Tableau de bord Monitoring dans le champ Recherche, puis cliquez sur Tableaux de bord dans les résultats de recherche.
  2. Recherchez le tableau de bord Prometheus Dashboard Example que vous venez de créer dans la liste Tableau de bord. Cliquez sur Prometheus Dashboard pour afficher l'exemple de tableau de bord Prometheus.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Vérifier que le tableau de bord a été créé

Félicitations !

Vous avez vu les bases du déploiement d'une application GKE avec des métriques Prometheus et de la création d'un tableau de bord Cloud Monitoring à partir de ces métriques.

Étapes suivantes et informations supplémentaires

Pour en savoir plus, consultez la documentation Prometheus et recherchez la section sur le déploiement de la collecte autogérée.

Formations et certifications Google Cloud

Les formations et certifications Google Cloud vous aident à tirer pleinement parti des technologies Google Cloud. Nos cours portent sur les compétences techniques et les bonnes pratiques à suivre pour être rapidement opérationnel et poursuivre votre apprentissage. Nous proposons des formations pour tous les niveaux, à la demande, en salle et à distance, pour nous adapter aux emplois du temps de chacun. Les certifications vous permettent de valider et de démontrer vos compétences et votre expérience en matière de technologies Google Cloud.

Dernière mise à jour du manuel : 21 avril 2025

Dernier test de l'atelier : 21 avril 2025

Copyright 2025 Google LLC. Tous droits réservés. Google et le logo Google sont des marques de Google LLC. Tous les autres noms d'entreprises et de produits peuvent être des marques des entreprises auxquelles ils sont associés.

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.

Ce contenu n'est pas disponible pour le moment

Nous vous préviendrons par e-mail lorsqu'il sera disponible

Parfait !

Nous vous contacterons par e-mail s'il devient disponible

Un atelier à la fois

Confirmez pour mettre fin à tous les ateliers existants et démarrer celui-ci

Utilisez la navigation privée pour effectuer l'atelier

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.