Descripción general

En este lab, usarás Gemini, un colaborador potenciado por IA en Google Cloud, para explorar, crear, modificar, probar y, por último, implementar una app de ejemplo.

Usarás Cloud Workstations para crear un entorno de desarrollo que tenga Code OSS como IDE. También utilizarás Gemini Code Assist en Cloud Code para comprender el código y crear una app de inventario de muestra que tenga dos métodos de API. Gemini también te permite generar los pasos necesarios para implementar tu app en Cloud Run.

Este lab está dirigido a desarrolladores con diversos niveles de experiencia que contribuyen a crear apps, pero que tal vez aún no se familiarizaron con el desarrollo de aplicaciones en la nube. Puede ser útil tener experiencia en el uso de VS Code o Code OSS como IDE y conocer Python y el framework Flask.

Objetivos

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Crear un entorno de desarrollo de aplicaciones basado en la nube con Cloud Workstations
• Explorar varios servicios de Google para implementar una app con preguntas contextuales a Gemini
• Dar instrucciones a Gemini para que proporcione plantillas que puedas usar en el desarrollo de una app básica en Cloud Run
• Crear, explorar y modificar la app usando Gemini para explicar y generar el código
• Ejecutar y probar la app de manera local y, luego, usar Gemini para generar los pasos de implementación en Google Cloud

Configuración

En cada lab, recibirás un proyecto de Google Cloud y un conjunto de recursos nuevos por tiempo limitado y sin costo adicional.

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

   • El botón 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. Haga 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 ver un menú con una lista de productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación que se encuentra en la parte superior izquierda.

Active Cloud Shell

Cloud Shell es una máquina virtual que contiene herramientas de desarrollo y un directorio principal persistente de 5 GB. Se ejecuta en Google Cloud. Cloud Shell proporciona acceso de línea de comandos a sus recursos de Google Cloud. gcloud es la herramienta de línea de comandos de Google Cloud, la cual está preinstalada en Cloud Shell y es compatible con la función de autocompletado con tabulador.

1. En el panel de navegación de Google Cloud Console, haga clic en Activar Cloud Shell ().

2. Haga clic en Continuar.
   El aprovisionamiento y la conexión al entorno tardan solo unos momentos. Una vez que se conecte, también estará autenticado, y el proyecto estará configurado con su PROJECT_ID. Por ejemplo:

Comandos de muestra

• Si desea ver el nombre de cuenta activa, use este comando:

(Resultado)

(Resultado de ejemplo)

• Si desea ver el ID del proyecto, use este comando:

(Resultado)

(Resultado de ejemplo)

Tarea 1: Configura tu entorno y tu cuenta

1. Accede a la consola de Google Cloud con tus credenciales de lab y abre la ventana de terminal de Cloud Shell.

2. Para configurar tu ID del proyecto y las variables de entorno de la región, ejecuta los siguientes comandos en Cloud Shell:

   PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) REGION={{{project_0.default_region|set at lab start}}} echo "PROJECT_ID=${PROJECT_ID}" echo "REGION=${REGION}"

3. Para almacenar en una variable de entorno la cuenta de usuario de Google con la que accediste, ejecuta el siguiente comando:

   USER=$(gcloud config get-value account 2> /dev/null) echo "USER=${USER}"

4. Habilita la API de Cloud AI Companion para Gemini:

   gcloud services enable cloudaicompanion.googleapis.com --project ${PROJECT_ID}

5. Para usar Gemini, otorga a tu cuenta de usuario de Google Skills los siguientes roles de IAM necesarios:

   gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} --member user:${USER} --role=roles/cloudaicompanion.user gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} --member user:${USER} --role=roles/serviceusage.serviceUsageViewer

   Agrega estos roles para usar la asistencia de Gemini.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Habilitar las APIs pertinentes y establecer los roles de IAM

Tarea 2: Crea un entorno de Cloud Workstations

En este lab, se usa la asistencia de Gemini para desarrollar una app con el complemento Cloud Code para el IDE de Cloud Workstations. Cloud Workstations es un entorno de desarrollo integrado y completamente administrado que incluye integración nativa con Gemini.

En esta tarea, configurarás y aprovisionarás tu entorno de Cloud Workstations y habilitarás el complemento de Cloud Code para Gemini.

Visualiza el clúster de la estación de trabajo

En este lab, se creó previamente un clúster de estación de trabajo llamado my-cluster, que se usa para configurar y crear la estación de trabajo.

1. En la barra de título de la consola de Google Cloud, escribe Cloud Workstations en el campo Búsqueda y, luego, haz clic en Cloud Workstations en los resultados.

2. En el panel de navegación, haz clic en Administración de clústeres.

3. Comprueba el Estado del clúster. Si el estado del clúster es En proceso de conciliación o Actualizando, actualiza la página periódicamente y espera hasta que pase a Listo antes de continuar con el siguiente paso.

Crea una configuración de estación de trabajo

Antes de crear una estación de trabajo, debes crear una configuración en Cloud Workstations.

1. En el panel de navegación, haz clic en Parámetros de configuración de las estaciones de trabajo y, luego, en Crear configuración de estación de trabajo.

2. Especifica los siguientes valores:

   Propiedad	Valor
   Nombre	my-config
   Clúster de la estación de trabajo	selecciona my-cluster
   Estaciones de trabajo de inicio rápido	selecciona Inhabilitado (costo más bajo)

3. En el panel izquierdo, selecciona Configuración del entorno.

4. En Configuración de almacenamiento > Configuración de discos persistentes, especifica los siguientes valores:

   Propiedad	Valor
   Tipo de disco	selecciona Estándar
   Tamaño del disco	selecciona 200 GB

5. Haz clic en Crear.

6. Haz clic en Actualizar.

7. Comprueba el Estado de la configuración que se está creando. Si el estado es En proceso de conciliación o Actualizando, actualiza la página periódicamente y espera hasta que pase a Listo antes de continuar con el siguiente paso.

Crea una estación de trabajo

1. En el panel de navegación, haz clic en Estaciones de trabajo y, luego, en Crear estación de trabajo.

2. Especifica los siguientes valores:

   Propiedad	Valor
   ID	my-workstation
   Configuración	selecciona my-config

3. Haz clic en Crear.

   Después de que se cree la estación de trabajo, aparecerá en Mis estaciones de trabajo con el estado Detenida.

4. Para iniciar la estación de trabajo, haz clic en Iniciar.

   Mientras se inicia la estación de trabajo, el estado pasará a Iniciando. Espera a que el estado pase a En ejecución, lo que indica que la estación está lista para usarse. Puede tardar varios minutos en iniciarse por completo.

Inicia el IDE

Para que algunas extensiones funcionen adecuadamente, es necesario que las cookies de terceros estén habilitadas en tu navegador.

1. Para habilitarlas en Chrome, haz clic en Configuración en el menú de Chrome.

2. En la barra de búsqueda, escribe Cookies de terceros.

3. Haz clic en el parámetro de configuración de Cookies de terceros y selecciona Permitir cookies de terceros.

   Nota: Si quieres restablecer el navegador a su configuración actual después de este lab, toma nota del parámetro de configuración original para las cookies de terceros.

• Para iniciar el IDE de Code OSS en la estación de trabajo, ve a la página de Estaciones de trabajo en la consola de Google Cloud y haz clic en Iniciar.

  El IDE se abre en otra pestaña del navegador.

  

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear y ejecutar un entorno de Cloud Workstations

Tarea 3: Actualiza la extensión de Cloud Code para habilitar Gemini

En esta tarea, habilitarás Gemini en Cloud Code para el IDE de tu estación de trabajo.

Conéctate a Google Cloud

Para conectarte a Google Cloud en tu estación de trabajo, sigue estos pasos:

1. En la parte inferior de la ventana, en la barra de estado, haz clic en Cloud Code - Acceder.

   

2. Para iniciar el flujo de acceso a Cloud Code, presiona Control (en Windows y Linux) o Comando (en macOS) y haz clic en el vínculo de la terminal.

3. Si se te pide que confirmes la apertura del sitio web externo, haz clic en Abrir.

4. Haz clic en la dirección de correo electrónico de estudiante.

5. Cuando se te solicite confirmar que descargaste esta app de Google, haz clic en Acceder.

   Tu código de verificación aparecerá en la pestaña del navegador.

   Nota: Es probable que veas una advertencia que indique que ejecutaste el comando gcloud auth login. Este proceso es normal. El IDE ejecutó este comando por ti.

6. Haz clic en Copiar.

7. Regresa a la terminal del IDE y pega el código donde dice Ingresar código de autorización.

8. Si se te pide que apruebes la copia desde el portapapeles, haz clic en Permitir.

9. Haz clic en Intro y espera a que la barra de estado muestre Cloud Code - Sin proyecto.

   Ya te conectaste a Google Cloud.

Habilita Gemini en Cloud Code

Para habilitar Gemini en Cloud Code en el IDE de tu estación de trabajo, sigue estos pasos:

1. En el IDE de tu estación de trabajo, haz clic en el ícono Administrar () en la esquina inferior izquierda y, luego, en Configuración.

2. En la pestaña Usuario del diálogo Configuración, selecciona Extensiones > Gemini Code Assist.

3. En Configuración de búsqueda, escribe Gemini.

4. En el panel de credenciales del lab, haz clic en Copiar para copiar el ID del proyecto.

   

5. En la página de configuración de Cloud Code, pega el ID del proyecto de Google Cloud en Geminicodeassist: Proyecto.

6. Confirma que esté habilitada la opción Geminicodeassist: Habilitar.

7. En la barra de estado del IDE, haz clic en Cloud Code - Sin proyecto.

8. Haz clic en Selecciona un proyecto de Google Cloud y, a continuación, en el ID del proyecto.

   El ID del proyecto se muestra ahora en la barra de estado. Ya puedes usar Gemini.

Tarea 4: Chatea con Gemini

Gemini puede ayudarte a elegir los servicios de Google Cloud que cumplan los requisitos de la arquitectura de tu aplicación. Si quieres desarrollar y probar la app en tu IDE local y, a continuación, implementarla en Google Cloud, puedes chatear con Gemini para obtener ayuda.

En esta tarea, usarás el panel de Gemini Code Assist para ingresar instrucciones y ver las respuestas de Gemini.

Las instrucciones son preguntas o afirmaciones que describen la ayuda que necesitas. Pueden incluir contexto de código existente que Google Cloud analiza para proporcionar respuestas más útiles o completas. Si quieres obtener más información para escribir instrucciones que generen respuestas correctas, consulta Escribe mejores instrucciones para Gemini en Google Cloud.

Envía instrucciones a Gemini

Para enviarle una instrucción a Gemini relacionada con los servicios de Google Cloud, sigue estos pasos:

1. Para abrir el panel del chat de Gemini, haz clic en Gemini Code Assist () en la barra de actividades del IDE.

   Nota: Es posible que veas una advertencia que indica que falta una licencia válida. Puedes ignorar este mensaje durante este lab.

2. Si se produce un error cuando se intenta abrir el panel de chat de Gemini, actualiza la ventana del navegador.

3. En el panel de Gemini Code Assist, escribe la siguiente instrucción y, luego, haz clic en Enviar ():

   Estoy comenzando a usar Google Cloud y me interesa usar la extensión de Cloud Code. Dame ejemplos de servicios de Google que puedo usar para crear e implementar una app de ejemplo.

   Gemini responde con una lista de servicios de Google Cloud y sus descripciones.

   En este ejemplo, supongamos que Gemini sugiere Cloud Run y Cloud Functions como dos servicios de Google Cloud que pueden ayudarte a crear y a implementar una app de ejemplo. Puedes pedirle más información sobre estos servicios.

4. Para hacer una pregunta adicional o dar otra instrucción, en el panel de Gemini Code Assist, escribe el siguiente texto y, a continuación, haz clic en Enviar ():

   ¿Cuál es la diferencia entre Cloud Run y Cloud Functions?

   Gemini responde con las diferencias clave entre los dos servicios de Google Cloud.

Tarea 5: Desarrolla una app de Python

Ahora usaremos Cloud Run para crear e implementar una app básica de Python. Dado que tienes poca experiencia en Cloud Run y Cloud Code, necesitas ayuda con los pasos para crear la app.

En esta tarea, le darás instrucciones a Gemini para que te ayude a crear una app Hello World de Python en Cloud Run.

Obtén ayuda de Gemini

1. Para aprender a crear una app de Cloud Run con Cloud Code, escribe la siguiente instrucción en el panel de Gemini Code Assist y, a continuación, haz clic en Enviar ():

   ¿Cómo creo una nueva app de Cloud Run en Cloud Code con la paleta de comandos? ¿Qué lenguajes se admiten?

2. En la respuesta de Gemini, se expondrá el conjunto de pasos para crear una app, así como los lenguajes compatibles con la app de Cloud Run.

   Nota: La paleta de comandos de VS Code proporciona una lista de todos los comandos, incluidos los de Cloud Code.

Crea una app de Python con los pasos que proporcionó Gemini

1. Haz clic en el menú () y, a continuación, ve a Ver > Paleta de comandos.

2. Escribe Cloud Code Nueva y, luego, selecciona Cloud Code: Aplicación nueva.

   

3. Selecciona Cloud Run application.

4. Selecciona Python (Flask): Cloud Run.

5. Actualiza el nombre de la app y la carpeta de nivel superior a /home/user/hello-world-1, y, a continuación, haz clic en Ok.

   Cloud Code descarga la plantilla y crea los archivos de la aplicación en la carpeta de tu IDE.

Explora la app con Gemini

Ahora que creaste tu app de Hello World en Cloud Run, puedes usar Gemini para explicar los archivos y fragmentos de código que se implementan en tu IDE.

1. Si los archivos no son visibles, haz clic en Explorador () en la barra de actividades del IDE.

2. En el panel Explorador, elige Dockerfile.

3. Elige todo el contenido del Dockerfile, haz clic en la bombilla () y, en el menú Más acciones, haz clic en Gemini: Explica esto.

4. En el panel de Gemini Code Assist, haz clic en Enviar ().

   Gemini genera una explicación en lenguaje natural sobre el contenido y la función del Dockerfile. También puedes elegir partes del contenido del archivo, hacer clic en la bombilla () y, luego, hacer clic en Gemini: Explica esto.

5. Elige la línea que empieza con ENTRYPOINT, haz clic en la bombilla () y, a continuación, en Gemini: Explica esto.

6. En el panel de Gemini Code Assist, haz clic en Enviar ().

   Gemini responde con detalles sobre la instrucción ENTRYPOINT. Aprenderás que, con esta instrucción, Docker ejecutará el archivo app.py cuando se inicie el contenedor.

7. Para ver el contenido del archivo app.py en la barra de actividades, haz clic en Explorador () y, luego, en app.py.

8. En la definición de la función hello(), elige las líneas que contienen las variables de entorno K_SERVICE y K_REVISION. Haz clic en la bombilla () y, luego, en Gemini: Explica esto.

9. En el panel de Gemini Code Assist, haz clic en Enviar ().

   Gemini responde con una explicación detallada de esas dos variables de entorno de Cloud Run además de cómo se usan en el código de la aplicación.

Ejecuta la app de forma local

Puedes ejecutar tu app de manera local desde el IDE con el emulador de Cloud Run. En este caso, de manera local significa en la máquina de la estación de trabajo.

1. En la barra de actividades de tu IDE, haz clic en Cloud Code () y, a continuación, en Cloud Run.

   

   Nota: Primero, ejecutarás la app con el emulador de Cloud Run, por lo que aún no necesitarás habilitar la API de Cloud Run.

2. En la barra de actividades de Cloud Run, haz clic en Ejecutar app en el emulador de Cloud Run local () y, luego, en Ejecutar.

   La pestaña Output del IDE muestra el progreso de la compilación.

3. Cuando se te pida en la parte superior de la pantalla que habilites minikube gcp-auth addon para acceder a las APIs de Google, selecciona Sí.

   

Cuando se te solicite que accedas, haz clic en Continuar al acceso.

Aparecerá un vínculo en la terminal.

1. Para iniciar el flujo de acceso a Cloud Code, presiona Control (en Windows y Linux) o Comando en macOS) y haz clic en el vínculo de la terminal.

2. Si se te pide que confirmes la apertura del sitio web externo, haz clic en Abrir.

3. Haz clic en la dirección de correo electrónico de estudiante.

4. Cuando se te pida que continúes, haz clic en Continuar.

5. Para permitir que el SDK de Google Cloud acceda a tu cuenta de Google y aceptar las condiciones, haz clic en Permitir.

   Tu código de verificación aparecerá en la pestaña del navegador.

6. Haz clic en Copiar.

7. Regresa al IDE, en la terminal, y donde dice Ingresar código de autorización, pega el código y haz clic en Intro.

   Espera a que se completen la creación y la implementación.

8. Mantén el puntero sobre el vínculo al servicio de hello-world-1 en la URL localhost y haz clic en Seguir vínculo.

   

   Se abre una nueva pestaña en el navegador que muestra una página que indica que el servicio está en ejecución.

Tarea 6: Mejora la app de Python

Ahora agregaremos datos y funcionalidades a la app para que pueda usarse en la administración de datos de inventario.

En esta tarea, primero se agregan datos de inventario para la app.

Genera datos de muestra con Gemini

1. En la barra de actividades de tu IDE, haz clic en Explorador ().

2. Haz clic en Archivo nuevo () y crea un archivo llamado inventory.py.

3. Para que Gemini genere los datos de muestra, abre el panel de Gemini Code Assist, escribe la siguiente instrucción y, a continuación, haz clic en Enviar:

   Crea una variable llamada inventory que sea una lista de 3 objetos JSON. Cada objeto JSON tiene 2 atributos: productid y onhandqty. Ambos atributos son cadenas.

   Gemini genera el array JSON de inventory que contiene 3 objetos JSON.

4. Para insertar los datos JSON de muestra en el archivo inventory.py, en la respuesta de Gemini, haz clic en Insertar en el archivo actual (). El contenido del archivo debería ser similar al siguiente:

   inventory = [ {"productid": "12345", "onhandqty": "100"}, {"productid": "67890", "onhandqty": "50"}, {"productid": "11122", "onhandqty": "25"} ]

5. Para guardar el archivo inventory.py en la carpeta home/user/hello-world-1, en el menú IDE (), haz clic en Archivo > Guardar.

   Usarás estos datos de inventario de muestra en la siguiente subtarea.

Agregar el método API GET /inventory list a la app

Ahora ingresa los métodos de API en el archivo app.py que pueden operar sobre los datos del inventario. Para completar esta subtarea, usa la función de generación de código de Gemini.

1. En Explorador, abre el archivo app.py.

2. Modifica la sentencia flask import para incluir el archivo inventory y la biblioteca jsonify:

   from flask import Flask, render_template, jsonify from inventory import inventory

3. En el archivo app.py, coloca el cursor debajo de la sentencia de tarea app.

   app = Flask(__name__)

4. Para que Gemini Code Assist genere el código del primer método de la API en el archivo app.py, escribe el siguiente comentario:

   # Genera una ruta de app para mostrar una lista de artículos del inventario en formato JSON desde el archivo inventory.py. # Usa el método GET.

5. Elige las líneas de comentario, incluida la línea en blanco debajo del comentario.

6. Haz clic en la bombilla () y, luego, selecciona Gemini: Genera código.

   Gemini genera una función para la operación GET que devuelve una lista de elementos del archivo inventory.py. Por lo general, la función tiene un aspecto similar al siguiente:

   @app.route('/inventory', methods=['GET']) def inventory_list(): """Return a list of inventory items in JSON format.""" return jsonify(inventory) Nota: Para obtener más información sobre la función jsonify(inventory), destaca el término y pídele a Gemini que te explique el código.

7. Para aceptar el código que se generó, mantén el puntero sobre cualquier parte de la respuesta de código generado y, a continuación, haz clic en Aceptar.

   Importante: Gemini puede generar más de un fragmento de código y estos fragmentos pueden diferir del fragmento que se muestra arriba.

8. Si las sentencias app.route y return de tu código generado son diferentes del código que se muestra arriba, reemplaza el fragmento de código generado por el que se muestra arriba. Esto debería garantizar que el lab funcione según lo previsto.

Agrega el método GET /inventory/{productID} a la app

Agregaremos otro método de API para que devuelva datos sobre un elemento de inventario específico, en función de su ID del producto. Si no se encuentra el ID del producto, la API devolverá el código de estado HTTP estándar 404.

1. Agrega algunas líneas en blanco después de la ruta /inventory.

2. Para lograr que Gemini genere el código de este segundo método de la API, en el archivo app.py, escribe el siguiente comentario:

   # Genera una ruta de app para obtener un producto de la lista de artículos del inventario en función del productID. # Usa el método GET. # Si hay un productID no válido, devuelve un error 404 con un mensaje de error en el archivo JSON.

3. Selecciona las 3 líneas de comentarios y la línea en blanco que sigue al comentario, haz clic en la bombilla () y, luego, selecciona Gemini: Genera código.

   Gemini genera una función para la operación GET que devuelve el artículo del archivo de inventario cuyo productID se proporciona en la solicitud o el código de estado 404 si el producto no existe.

   @app.route('/inventory/<productid>', methods=['GET']) def inventory_item(productid): """Return a single inventory item in JSON format.""" for item in inventory: if item['productid'] == productid: return jsonify(item) return jsonify({'error': 'Product not found'}), 404

4. Mantén el puntero sobre cualquier parte de la respuesta de código generado. Para aceptar el código que se generó, en la barra de herramientas, haz clic en Aceptar.

5. Si el código generado es diferente del que se mostró más arriba, reemplaza el fragmento de código generado por el fragmento que se mostró más arriba.

   Ahora tu archivo app.py debería verse similar a esto:

   """ A sample Hello World server. """ import os from flask import Flask, render_template, jsonify from inventory import inventory # pylint: disable=C0103 app = Flask(__name__) # Genera una ruta de app para mostrar una lista de artículos del inventario en formato JSON desde el archivo inventory.py. # Usa el método GET. @app.route('/inventory', methods=['GET']) def inventory_list(): """Return a list of inventory items in JSON format.""" return jsonify(inventory) # Genera una ruta de app para obtener un producto de la lista de artículos del inventario en función del productID. # Usa el método GET. # Si hay un productID no válido, devuelve un error 404 con un mensaje de error en el archivo JSON. @app.route('/inventory/', methods=['GET']) def inventory_item(productid): """Return a single inventory item in JSON format.""" for item in inventory: if item['productid'] == productid: return jsonify(item) return jsonify({'error': 'Product not found'}), 404 @app.route('/') def hello(): """Return a friendly HTTP greeting.""" message = "It's running!" """Get Cloud Run environment variables.""" service = os.environ.get('K_SERVICE', 'Unknown service') revision = os.environ.get('K_REVISION', 'Unknown revision') return render_template('index.html', message=message, Service=service, Revision=revision) if __name__ == '__main__': server_port = os.environ.get('PORT', '8080') app.run(debug=False, port=server_port, host='0.0.0.0')

Vuelve a crear y a implementar la app de manera local

Puedes ejecutar tu app de manera local desde el IDE con el emulador de Cloud Run. En este caso, de manera local significa en la máquina de la estación de trabajo.

1. En la barra de actividades de tu IDE, haz clic en Cloud Code ().

2. En la barra de actividades de Cloud Run, haz clic en Run App on Local Cloud Run Emulator ().

3. Cuando se te pida en la parte superior de la pantalla que elijas Enable minikube gcp-auth addon to access Google APIs, selecciona Yes.

   Espera a que se completen la creación y la implementación.

4. Mantén el puntero sobre el vínculo al servicio de hello-world-1 en la URL localhost y haz clic en Follow link.

   Se abre una nueva pestaña en el navegador que muestra una página que indica que el servicio está en ejecución.

Prueba los métodos de la API

1. Sigue los pasos de la tarea anterior para ejecutar la app de manera local.

2. Después de seguir el vínculo localhost URL para ver la app en ejecución en otra pestaña del navegador, agrega /inventory al final de la URL en la misma pestaña y presiona Intro.

   La API devuelve una respuesta JSON que contiene la lista de productos del archivo inventory.py. La respuesta JSON debería verse de esta manera:

   [{"onhandqty":"100","productid":"12345"},{"onhandqty":"50","productid":"67890"},{"onhandqty":"25","productid":"11122"}]

3. Agrega /{productID} a la URL que termina con /inventory, en la que {productID} es un ID de producto de tu inventario.

   En el ejemplo anterior, el final de una URL válida sería /inventory/12345.

4. Recuerda este ID del producto, ya que lo usarás en pasos posteriores.

5. Presiona Intro.

   La API devuelve una respuesta JSON que contiene datos sobre el producto específico.

   Nota: Si el producto no se devolvió correctamente, reemplaza la ruta del ID del producto por el código de ejemplo del lab y vuelve a crear la app.

6. En la URL, reemplaza el ID del producto por XXXXX y presiona Intro.

   Ahora la URL debería terminar en /inventory/XXXXX.

   XXXXX no es un ID de producto válido, por lo que la API devuelve una respuesta de error JSON que indica que no se encontró el producto.

Tarea 7: Implementa la app en Cloud Run

Ahora puedes implementar la app en Cloud Run en Google Cloud.

1. En el menú principal de la barra de actividades (), haz clic en Ver > Paleta de comandos.

2. En el campo de la paleta de comandos, escribe Cloud Code Deploy y, luego, en la lista elige Cloud Code: Deploy to Cloud Run.

3. Para habilitar la API de Cloud Run en tu proyecto, haz clic en Habilitar API.

4. En la página de configuración del servicio, para Región, elige .

5. Deja el resto de la configuración predeterminada y haz clic en Deploy.

   Cloud Code crea tu imagen, la envía al registro y, por último, implementa el servicio en Cloud Run. Esta operación podría demorar unos minutos.

   Nota: Para ver los registros detallados de la implementación, haz clic en Show Detailed Logs.

6. Para ver el servicio en ejecución, abre la URL que se muestra en el diálogo Deploy to Cloud Run.

7. Para probar tu servicio, agrega las rutas /inventory y /inventory/{productID} a la URL y comprueba la respuesta.

   Nota: Para la URL del producto, utiliza el mismo ID de producto que usaste antes. El final de la URL debería ser similar a /inventory/12345.

   Para obtener la URL de la página de inventario del servicio Cloud Run, en Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando:

   export SVC_URL=$(gcloud run services describe hello-world-1 \ --project {{{project_0.project_id|set at lab start}}} \ --region {{{project_0.default_region|set at lab start}}} \ --platform managed \ --format='value(status.url)') echo ${SVC_URL}/inventory

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En este lab, aprendiste a realizar las siguientes tareas:

• Explorar varios servicios de Google para implementar una app con preguntas contextuales a Gemini
• Dar instrucciones a Gemini para que proporcione plantillas que puedas usar en el desarrollo de una app básica en Cloud Run
• Crear, explorar y modificar la app usando Gemini para explicar y generar el código
• Ejecutar y probar la app de manera local y, luego, usar Gemini para generar los pasos de implementación en Google Cloud

Próximos pasos/Más información

• Descripción general de Gemini para Google Cloud
• Desarrolla una app de Python con Gemini para la asistencia de Google Cloud
• Desarrolla una app de Node.js con Gemini para la asistencia de Google Cloud

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