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Descripción general

En un lab de desafío, se le proporcionarán una situación y un conjunto de tareas. En lugar de seguir instrucciones paso a paso, deberás utilizar las habilidades aprendidas en los labs del curso para decidir cómo completar las tareas por tu cuenta. Un sistema automatizado de puntuación (en esta página) mostrará comentarios y determinará si completaste tus tareas correctamente.

En un lab de desafío, no se explican conceptos nuevos de Google Cloud, sino que se espera que amplíes las habilidades que adquiriste, como cambiar los valores predeterminados y leer o investigar los mensajes de error para corregir sus propios errores.

Debe completar correctamente todas las tareas dentro del período establecido para obtener una puntuación del 100%.

Configuración

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.

Situación del desafío

Recién comienzas a desempeñarte en tu rol como ingeniero júnior de datos. Hasta ahora, ayudaste a los equipos a crear y administrar datos con BigQuery, Pub/Sub y Dataflow.

Se espera que tengas las habilidades y el conocimiento necesarios para realizar estas tareas.

Tu desafío

Se te solicitó ayudar a un equipo de desarrollo recién formado con el trabajo inicial de un nuevo proyecto relacionado con datos de sensores ambientales en tiempo real. Te pidieron que ayudes al equipo a transmitir datos de temperatura a BigQuery con Pub/Sub y Dataflow, y recibiste la siguiente solicitud para completar estas tareas:

• Crear un bucket de Cloud Storage como ubicación temporal para un trabajo de Dataflow
• Crear un conjunto de datos y una tabla de BigQuery para recibir los datos de transmisión
• Crear un tema de Pub/Sub y probar la publicación de mensajes en él
• Crear y ejecutar un trabajo de Dataflow para transmitir datos desde un tema de Pub/Sub a BigQuery
• Ejecutar una consulta para validar los datos de transmisión

Estos son algunos estándares que debes seguir:

• Asegúrate de que todas las APIs necesarias (como la de Dataplex) estén habilitadas correctamente.
• Crea todos los recursos en la región , a menos que se indique lo contrario.

A continuación, se describe cada tarea en detalle. ¡Buena suerte!

Tarea 1: Crea un bucket de Cloud Storage

• Crea un bucket de Cloud Storage con tu ID del proyecto como nombre del bucket:

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear un bucket de Cloud Storage

Tarea 2: Crea un conjunto de datos y una tabla de BigQuery

1. Crea un conjunto de datos de BigQuery llamado en la región US (multirregional).

2. En el conjunto de datos creado, crea una tabla llamada y agrega la columna data con el tipo STRING.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear un conjunto de datos y una tabla de BigQuery

Tarea 3: Configura un tema de Pub/Sub

1. Crea un tema de Pub/Sub llamado .

• Usa la configuración predeterminada, que tiene habilitada la casilla de verificación Agregar una suscripción predeterminada.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crea un tema de Pub/Sub

Tarea 4: Ejecuta una canalización de Dataflow para transmitir datos de Pub/Sub a BigQuery

1. Crea y ejecuta un trabajo de Dataflow llamado para transmitir datos desde el tema de Pub/Sub a BigQuery, usando el tema de Pub/Sub y la tabla de BigQuery que creaste en las tareas anteriores.

• Usa la plantilla personalizada de Dataflow.

• Usa la siguiente ruta para el archivo de plantilla almacenado en Cloud Storage:

  gs://dataflow-templates-{{{project_0.default_region | Region }}}/latest/PubSub_to_BigQuery

• Usa el tema de Pub/Sub que creaste en una tarea anterior:

• Usa el bucket de Cloud Storage que creaste en una tarea anterior como ubicación temporal:

• Usa el conjunto de datos y la tabla de BigQuery que creaste en una tarea anterior como la tabla de salida: .

• Usa como extremo regional.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear una canalización de Dataflow para transmitir datos de Pub/Sub a BigQuery

Tarea 5: Publica un mensaje de prueba en el tema y valida los datos en BigQuery

1. Publica un mensaje en tu tema con la siguiente sintaxis de código para Message: {"data": "73.4 F"}

• Nota: 73.4 F se puede reemplazar por cualquier valor.

2. Ejecuta una instrucción SELECT en BigQuery para ver el mensaje de prueba propagado en tu tabla.

Nota: Si no ves ningún mensaje de prueba en tu tabla de BigQuery, comprueba que el trabajo de Dataflow tenga el estado En ejecución y, luego, envía otro mensaje de prueba.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Publicar un mensaje de prueba en el tema y validar los datos en BigQuery

¡Felicitaciones!

¡Felicitaciones! En este lab, creaste correctamente un bucket de Cloud Storage, un conjunto de datos y una tabla de BigQuery, un tema de Pub/Sub y un trabajo de Dataflow para transmitir datos de Pub/Sub a BigQuery. También publicaste un mensaje de prueba en el tema y validaste los datos en BigQuery.

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Última actualización del manual: 17 de julio de 2024

Prueba más reciente del lab: 21 de marzo de 2024

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