ARC134

概览

在实验室挑战赛中，我们会为您提供一个场景和一系列任务。您将使用从课程的各个实验中学到的技能自行确定如何完成这些任务，而不是按照分步说明进行操作。自动评分系统（显示在本页面中）会提供有关您是否已正确完成任务的反馈。

在您参加实验室挑战赛期间，我们不会再教授新的 Google Cloud 概念知识。您需要拓展所学的技能，例如通过更改默认值和查看并研究错误消息来更正您自己所犯的错误。

要想获得满分，您必须在该时间段内成功完成所有任务！

在此实验室挑战赛中，您将借助 Gemini 完成指定任务。

Gemini for Google Cloud 是一款始终在线的 AI 协作工具，可为各种技能水平的用户提供帮助。在本实验中，您将使用 Gemini 获取在任务中创建资源所需的信息。

设置和要求

点击“开始实验”按钮前的注意事项

请阅读以下说明。实验是计时的，并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时，显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。

此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动，免受模拟或演示环境的局限。为此，我们会向您提供新的临时凭据，您可以在该实验的规定时间内通过此凭据登录和访问 Google Cloud。

为完成此实验，您需要：

• 能够使用标准的互联网浏览器（建议使用 Chrome 浏览器）。

注意：请使用无痕模式（推荐）或无痕浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。

• 完成实验的时间 - 请注意，实验开始后无法暂停。

注意：请仅使用学生账号完成本实验。如果您使用其他 Google Cloud 账号，则可能会向该账号收取费用。

激活 Cloud Shell

Cloud Shell 是一种装有开发者工具的虚拟机。它提供了一个永久性的 5GB 主目录，并且在 Google Cloud 上运行。Cloud Shell 提供可用于访问您的 Google Cloud 资源的命令行工具。

1. 点击 Google Cloud 控制台顶部的激活 Cloud Shell 。

2. 在弹出的窗口中执行以下操作：

   • 继续完成 Cloud Shell 信息窗口中的设置。
   • 授权 Cloud Shell 使用您的凭据进行 Google Cloud API 调用。

如果您连接成功，即表示您已通过身份验证，且项目 ID 会被设为您的 Project_ID 。输出内容中有一行说明了此会话的 Project_ID：

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

gcloud 是 Google Cloud 的命令行工具。它已预先安装在 Cloud Shell 上，且支持 Tab 自动补全功能。

3. （可选）您可以通过此命令列出活跃账号名称：

gcloud auth list

4. 点击授权。

输出：

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. （可选）您可以通过此命令列出项目 ID：

gcloud config list project

输出：

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注意：如需查看在 Google Cloud 中使用 gcloud 的完整文档，请参阅 gcloud CLI 概览指南。

挑战场景

您刚刚开始担任初级云架构师。作为一名云架构师，您需要参与一个团队项目，该项目要求您完成以下任务：使用服务账号，使用 gcloud 命令行界面 (CLI) 配置 IAM 权限，添加自定义角色，并通过服务账号使用客户端库来访问 BigQuery。

您应该掌握了完成这些任务所需的技能和知识。此外，您还可以借助 Gemini 来确定完成任务所需的 CLI 命令或步骤。

您的挑战

在此实验室挑战赛中，您需要创建服务账号，分配所需角色，使用 gcloud CLI 配置 IAM 权限，使用 YAML 文件创建自定义角色，并通过服务账号使用客户端库来访问 BigQuery。

您需要完成以下任务：

• 使用 gcloud CLI 配置服务账号。
• 使用 gcloud CLI 向服务账号授予 IAM 权限。
• 使用服务账号创建计算实例。
• 使用 YAML 文件创建自定义角色。
• 通过服务账号，使用客户端库访问 BigQuery。

在 区域和 可用区中创建所有资源。

下文详细说明了您的每项任务，祝您好运！

任务 1. 启用和探索 Gemini（可选）

注意：如果您想使用 Gemini，请按照以下步骤启用它；您也可以直接前往任务 2。

在此挑战赛中，您将用到 Gemini，因此我们现在来启用 Gemini 并简单探索一下。

在此任务中，您将使用 Gemini 窗格输入提示，并查看 Gemini 提供的回答。 提示是描述您所需要的帮助的问题或陈述。提示可以包含现有代码中的上下文，Google Cloud 会分析这些上下文，以提供更实用或更完整的回答。如需详细了解如何撰写提示以生成优质回答，请参阅为 Gemini 撰写更好的提示

若要向 Gemini 发出提示，让它为您提供有关 Google Cloud 服务的建议，请执行以下步骤：

1. 登录 Google Cloud 控制台。

2. 点击 Google Cloud 控制台工具栏右上角的 Gemini 图标 ()。

3. 选择免费试用 Gemini Cloud Assist，然后点击免费启用 Gemini Cloud Assist 以启用 Gemini Cloud Assist API。

4. 启用后，点击开始聊天。

输入以下提示：

什么是服务账号？ 预定义角色和自定义角色有什么区别？ 注意：Gemini 不会将您的提示或生成的相应回答用作训练模型的数据。如需了解详情，请参阅 Gemini in Google Cloud 如何使用您的数据。 注意：作为一项尚处于早期发展阶段的技术，Gemini 可能会生成看似合理但实际并不正确的输出。我们建议您先验证 Gemini 的所有输出，然后再使用。如需了解详情，请参阅 Gemini in Google Cloud 和 Responsible AI。

任务 2. 使用 gcloud CLI 创建服务账号

在本任务中，请使用 Cloud Shell 执行后续任务。您要借助 Gemini 创建一个服务账号。

1. 在 Cloud Shell 中创建一个名为 devops 的服务账号。

注意：如要创建以下资源，您需要点击请点击此处获取提示！，然后在 Gemini 中输入提示来获取用于创建资源的命令。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 使用 gcloud CLI 创建服务账号

任务 3. 使用 gcloud CLI 向服务账号授予 IAM 权限

1. 您将需要多次使用项目 ID 和服务账号，因此，最好在 Cloud Shell 中将项目 ID 和服务账号导出到局部变量中。

在此任务中，您需要使用 gcloud CLI 为服务账号分配所需的角色。

2. 同样，您需要将服务账号邮箱存储在名为 SA 的局部变量中。

3. 为了完成此任务，请在 Cloud Shell 中向服务账号授予具有 compute.instanceAdmin 权限的 iam.serviceAccountUser 角色。

注意：如要创建以下资源，您需要点击请点击此处获取提示！，然后在 Gemini 中输入提示来获取用于创建资源的命令。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 使用 gcloud CLI 向服务账号授予 IAM 权限

任务 4. 通过关联的服务账号，使用 gcloud 来创建计算实例

1. 在 Cloud Shell 中，使用您在任务 2 中创建的关联的 devops 服务账号，创建一个名为 vm-2 的计算实例。

2. 通过 SSH 连接到 vm-2 虚拟机实例。尝试通过 vm-2 创建并列出实例，以通过服务账号验证您是否拥有必要的权限。

注意：如要创建以下资源，您需要点击请点击此处获取提示！，然后在 Gemini 中输入提示来获取用于创建资源的命令。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 通过关联的服务账号，使用 gcloud 来创建计算实例

任务 5. 使用 YAML 文件创建自定义角色

1. 在 Cloud Shell 中，使用 Gemini 创建一个名为 role-definition.yaml 的 YAML 文件，其中包含具有 cloudsql.instances.connect 和 cloudsql.instances.get 权限的自定义角色定义。

2. 执行 gcloud 命令，使用 YAML 文件在项目级别创建角色。

注意：如要创建以下资源，您需要点击请点击此处获取提示！，然后在 Gemini 中输入提示来获取用于创建资源的命令。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 使用 YAML 文件创建自定义角色

任务 6. 通过服务账号，使用客户端库访问 BigQuery

在此任务中，您要借助已配置必要角色的服务账号，从一个实例中查询 BigQuery 公共数据集。使用提供的用户名和密码登录 Google Cloud 控制台。

1. 创建名为 bigquery-qwiklab 的服务账号，并为其分配 BigQuery 数据查看者和 BigQuery 用户角色。

2. 使用服务账号 bigquery-qwiklab 创建一个名为 bigquery-instance 的虚拟机实例。

3. 通过 SSH 连接到 bigquery-instance 并安装依赖项。

4. 使用以下代码创建一个 Python 文件。

cat << 'EOF' > query.py from google.auth import compute_engine from google.cloud import bigquery credentials = compute_engine.Credentials( service_account_email='YOUR_SERVICE_ACCOUNT') query = ''' SELECT name, SUM(number) as total_people FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013` WHERE state = 'TX' GROUP BY name, state ORDER BY total_people DESC LIMIT 20 ''' client = bigquery.Client( project='YOUR_PROJECT_ID', credentials=credentials) print(client.query(query).to_dataframe()) EOF

5. 将 YOUR_PROJECT_ID 和 YOUR_SERVICE_ACCOUNT 变量替换为您的凭证，然后使用 Python3 命令运行该文件：

python3 query.py 注意：如要创建以下资源，您需要点击请点击此处获取提示！，然后在 Gemini 中输入提示来获取用于创建资源的命令。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 通过服务账号，使用客户端库访问 BigQuery

恭喜！

恭喜！您已成功完成以下任务：创建 Google Cloud 服务账号、为服务账号分配角色、使用 gcloud CLI 配置 IAM 权限，以及借助 Gemini 提示创建自定义角色。

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上次更新手册的时间：2026 年 10 月 5 日

上次测试实验的时间：2026 年 10 月 5 日

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