GSP646

Ringkasan

Di lab ini, Anda akan menggunakan Cloud Run Functions dan Cloud Scheduler untuk mengidentifikasi dan membersihkan resource cloud yang tidak digunakan secara efisien. Di Google Cloud, alamat IP statis adalah resource gratis jika ditambahkan ke instance load balancer atau virtual machine (VM). Jika alamat IP statis sudah dicadangkan, tetapi tidak digunakan, biaya per jam akan terakumulasi. Pada aplikasi yang sangat bergantung pada alamat IP statis dan penyediaan dinamis berskala besar, pemborosan ini dapat menjadi signifikan dari waktu ke waktu.

Yang akan Anda lakukan

• Membuat VM Compute Engine dengan alamat IP eksternal statis dan alamat IP eksternal statis terpisah yang tidak digunakan.
• Men-deploy fungsi Cloud Run untuk mengidentifikasi alamat yang tidak digunakan
• Membuat tugas Cloud Scheduler untuk menjadwalkan fungsi agar dijalankan menggunakan pemicu HTTP

Arsitektur

Diagram berikut menjelaskan arsitektur yang digunakan di bagian pertama lab ini, yaitu saat Anda menjadwalkan fungsi Cloud Run untuk mengidentifikasi dan membersihkan alamat IP yang tidak digunakan.

Penyiapan dan persyaratan

Di bagian ini, Anda akan mengonfigurasi infrastruktur dan identitas yang diperlukan untuk menyelesaikan tutorial.

Sebelum mengklik tombol Start Lab

Baca petunjuk ini. Lab memiliki timer dan Anda tidak dapat menjedanya. Timer yang dimulai saat Anda mengklik Start Lab akan menampilkan durasi ketersediaan resource Google Cloud untuk Anda.

Lab interaktif ini dapat Anda gunakan untuk melakukan aktivitas lab di lingkungan cloud sungguhan, bukan di lingkungan demo atau simulasi. Untuk mengakses lab ini, Anda akan diberi kredensial baru yang bersifat sementara dan dapat digunakan untuk login serta mengakses Google Cloud selama durasi lab.

Untuk menyelesaikan lab ini, Anda memerlukan:

• Akses ke browser internet standar (disarankan browser Chrome).

• Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.

Cara memulai lab dan login ke Google Cloud Console

1. Klik tombol Start Lab. Jika Anda perlu membayar lab, dialog akan terbuka untuk memilih metode pembayaran. Di sebelah kiri ada panel Lab Details yang berisi hal-hal berikut:

   • Tombol Open Google Cloud console
   • Waktu tersisa
   • Kredensial sementara yang harus Anda gunakan untuk lab ini
   • Informasi lain, jika diperlukan, untuk menyelesaikan lab ini

2. Klik Open Google Cloud console (atau klik kanan dan pilih Open Link in Incognito Window jika Anda menjalankan browser Chrome).

   Lab akan menjalankan resource, lalu membuka tab lain yang menampilkan halaman Sign in.

   Tips: Atur tab di jendela terpisah secara berdampingan.

   Catatan: Jika Anda melihat dialog Choose an account, klik Use Another Account.

3. Jika perlu, salin Username di bawah dan tempel ke dialog Sign in.

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

   Anda juga dapat menemukan Username di panel Lab Details.

4. Klik Next.

5. Salin Password di bawah dan tempel ke dialog Welcome.

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

   Anda juga dapat menemukan Password di panel Lab Details.

6. Klik Next.

   Penting: Anda harus menggunakan kredensial yang diberikan lab. Jangan menggunakan kredensial akun Google Cloud Anda. Catatan: Menggunakan akun Google Cloud sendiri untuk lab ini dapat dikenai biaya tambahan.

7. Klik halaman berikutnya:

   • Setujui persyaratan dan ketentuan.
   • Jangan tambahkan opsi pemulihan atau autentikasi 2 langkah (karena ini akun sementara).
   • Jangan mendaftar uji coba gratis.

Setelah beberapa saat, Konsol Google Cloud akan terbuka di tab ini.

Catatan: Untuk mengakses produk dan layanan Google Cloud, klik Navigation menu atau ketik nama layanan atau produk di kolom Search.

Mengaktifkan Cloud Shell

Cloud Shell adalah mesin virtual yang dilengkapi dengan berbagai alat pengembangan. Mesin virtual ini menawarkan direktori beranda persisten berkapasitas 5 GB dan berjalan di Google Cloud. Cloud Shell menyediakan akses command-line untuk resource Google Cloud Anda.

1. Klik Activate Cloud Shell di bagian atas Konsol Google Cloud.

2. Klik jendela berikut:

   • Lanjutkan melalui jendela informasi Cloud Shell.
   • Beri otorisasi ke Cloud Shell untuk menggunakan kredensial Anda guna melakukan panggilan Google Cloud API.

Setelah terhubung, Anda sudah diautentikasi, dan project ditetapkan ke Project_ID, . Output berisi baris yang mendeklarasikan Project_ID untuk sesi ini:

gcloud adalah alat command line untuk Google Cloud. Alat ini sudah terinstal di Cloud Shell dan mendukung pelengkapan command line.

3. (Opsional) Anda dapat menampilkan daftar nama akun yang aktif dengan perintah ini:

4. Klik Authorize.

Output:

5. (Opsional) Anda dapat menampilkan daftar ID project dengan perintah ini:

Output:

Tugas 1. Mengaktifkan API dan meng-clone repositori

1. Di Cloud Shell, aktifkan Cloud Scheduler API:

   gcloud services enable cloudscheduler.googleapis.com Catatan: Diperlukan waktu beberapa saat untuk mengaktifkan Cloud Scheduler API.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.

2. Membuat Clone Repositori

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcf-automated-resource-cleanup.git && cd gcf-automated-resource-cleanup/

3. Tetapkan variabel lingkungan dan jadikan folder repositori sebagai $WORKDIR tempat Anda menjalankan semua perintah yang terkait dengan lab ini:

   export PROJECT_ID=$(gcloud config list --format 'value(core.project)' 2>/dev/null) export region={{{project_0.default_region | Region}}} WORKDIR=$(pwd)

Tugas 2. Membuat alamat IP

1. Di Cloud Shell, buka direktori unused-ip:

   cd $WORKDIR/unused-ip

2. Ekspor nama alamat IP sebagai variabel:

   export USED_IP=used-ip-address export UNUSED_IP=unused-ip-address

3. Buatlah dua alamat IP statis:

   gcloud compute addresses create $USED_IP --project=$PROJECT_ID --region={{{project_0.default_region | Region}}} gcloud compute addresses create $UNUSED_IP --project=$PROJECT_ID --region={{{project_0.default_region | Region}}}

   Lab ini menggunakan region , tetapi Anda dapat memilih region lain dan merujuknya secara konsisten di seluruh bagian lab ini.

4. Konfirmasi bahwa dua alamat telah dibuat:

   gcloud compute addresses list --filter="region:({{{project_0.default_region | Region}}})"

   Dalam output, status RESERVED berarti bahwa alamat IP tidak digunakan:

   NAME ADDRESS/RANGE TYPE PURPOSE NETWORK REGION SUBNET STATUS unused-ip-address 35.232.144.85 EXTERNAL {{{project_0.default_region | Region}}} RESERVED used-ip-address 104.197.56.87 EXTERNAL {{{project_0.default_region | Region}}} RESERVED

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.

5. Tetapkan alamat IP yang digunakan sebagai variabel lingkungan:

   export USED_IP_ADDRESS=$(gcloud compute addresses describe $USED_IP --region={{{project_0.default_region | Region}}} --format=json | jq -r '.address')

Tugas 3. Membuat VM

1. Di Cloud Shell, buat instance:

   gcloud compute instances create static-ip-instance \ --zone={{{project_0.default_zone | Zone}}} \ --machine-type=e2-medium \ --subnet=default \ --address=$USED_IP_ADDRESS

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.

2. Pastikan salah satu alamat IP sedang digunakan:

   gcloud compute addresses list --filter="region:({{{project_0.default_region | Region}}})"

   Outputnya mirip dengan berikut:

   NAME ADDRESS/RANGE TYPE PURPOSE NETWORK REGION SUBNET STATUS unused-ip-address 35.232.144.85 EXTERNAL {{{project_0.default_region | Region}}} RESERVED used-ip-address 104.197.56.87 EXTERNAL {{{project_0.default_region | Region}}} IN_USE

Tugas 4. Meninjau kode fungsi Cloud Run

• Di Cloud Shell, tampilkan output bagian utama kode:

  cat $WORKDIR/unused-ip/function.js | grep "const compute" -A 31

Outputnya adalah sebagai berikut:

Dalam contoh kode sebelumnya, berikut hal penting:

• compute.getAddresses(function(err, addresses) menggunakan metode getAddresses untuk mengambil alamat IP di semua region dalam project.

• item.getMetadata(function(err, metadata, apiResponse) mendapatkan metadata untuk setiap alamat IP dan memeriksa kolom STATUS-nya.

• if ((metadata.status=='RESERVED') & (calculateAge(metadata.creationTimestamp) >= ageToDelete)){ memeriksa apakah alamat IP sedang digunakan, menghitung usianya menggunakan fungsi bantuan, dan membandingkan usianya dengan konstanta (ditetapkan ke 0 untuk tujuan lab).

• item.delete(function(err, operation, apiResponse2){ menghapus alamat IP.

Tugas 5. Men-deploy fungsi Cloud Run

1. Nonaktifkan Cloud Functions API:

   gcloud services disable cloudfunctions.googleapis.com

2. Aktifkan kembali Cloud Functions API:

   gcloud services enable cloudfunctions.googleapis.com

3. Tambahkan izin artifactregistry.reader untuk akun layanan appspot Anda. Ganti [PROJECT_ID] dengan ID Project qwiklabs Anda:

   gcloud projects add-iam-policy-binding [PROJECT_ID] \ --member="serviceAccount:[PROJECT_ID]@appspot.gserviceaccount.com" \ --role="roles/artifactregistry.reader"

4. Di Cloud Shell, deploy fungsi Cloud Run:

   gcloud functions deploy unused_ip_function --gen2 --trigger-http --runtime=nodejs20 --region={{{project_0.default_region | Region}}}
   • Jika diminta, masukkan Y untuk mengizinkan pemanggilan yang tidak diautentikasi.
   Catatan: Deployment fungsi Cloud Run dapat memerlukan waktu 2-5 menit, bergantung pada region.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.

6. Tetapkan URL pemicu sebagai variabel lingkungan:

   export FUNCTION_URL=$(gcloud functions describe unused_ip_function --region={{{project_0.default_region | Region}}} --format=json | jq -r '.url')

Tugas 6. Men-deploy dan menguji Cloud Run Function

1. Di Cloud Shell, buat aplikasi App Engine untuk menggunakan Cloud Scheduler:

   gcloud app create --region={{{project_0.startup_script.app_region | REGION }}}

2. Di Cloud Shell, buat tugas Cloud Scheduler untuk menjalankan fungsi Cloud Run pada pukul 02.00 setiap malam:

   gcloud scheduler jobs create http unused-ip-job \ --schedule="* 2 * * *" \ --uri=$FUNCTION_URL \ --location={{{project_0.default_region | Region}}}

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.

3. Uji tugas dengan memicunya secara manual:

   gcloud scheduler jobs run unused-ip-job \ --location={{{project_0.default_region | Region}}}

Anda tidak akan menerima output apa pun.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.

4. Konfirmasi bahwa alamat IP yang tidak digunakan telah dihapus:

   gcloud compute addresses list --filter="region:({{{project_0.default_region | Region}}})"

Outputnya mirip dengan berikut:

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.

Selamat!

Di lab ini, Anda telah menyelesaikan tugas berikut:

• Membuat VM Compute Engine dengan alamat IP eksternal statis dan alamat IP eksternal statis terpisah yang tidak digunakan.
• Men-deploy fungsi Cloud Run untuk mengidentifikasi alamat yang tidak digunakan
• Membuat tugas Cloud Scheduler untuk menjadwalkan fungsi agar dijalankan menggunakan pemicu HTTP.

Sertifikasi dan pelatihan Google Cloud

...membantu Anda mengoptimalkan teknologi Google Cloud. Kelas kami mencakup keterampilan teknis dan praktik terbaik untuk membantu Anda memahami dengan cepat dan melanjutkan proses pembelajaran. Kami menawarkan pelatihan tingkat dasar hingga lanjutan dengan opsi on demand, live, dan virtual untuk menyesuaikan dengan jadwal Anda yang sibuk. Sertifikasi membantu Anda memvalidasi dan membuktikan keterampilan serta keahlian Anda dalam teknologi Google Cloud.

Manual Terakhir Diperbarui pada 15 Januari 2025

Lab Terakhir Diuji pada 15 Januari 2025

Hak cipta 2026 Google LLC. Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.