Memuat…
Tidak ditemukan hasil.

Terapkan keterampilan Anda di Konsol Google Cloud

Petunjuk dan persyaratan penyiapan lab
Lindungi akun dan progres Anda. Selalu gunakan jendela browser pribadi dan kredensial lab untuk menjalankan lab ini.

Membuat dan Mengelola Instance Bigtable: Challenge Lab

Lab 25 menit universal_currency_alt 1 Kredit show_chart Pengantar
info Lab ini mungkin menggabungkan alat AI untuk mendukung pembelajaran Anda.
Konten ini belum dioptimalkan untuk perangkat seluler.
Untuk pengalaman terbaik, kunjungi kami dengan komputer desktop menggunakan link yang dikirim melalui email.

GSP380

Logo lab mandiri Google Cloud

Ringkasan

Dalam Challenge Lab, Anda diberi sebuah skenario dan serangkaian tugas. Tidak ada petunjuk langkah demi langkah. Anda harus menggunakan keahlian yang dipelajari dari lab dalam kursus untuk mencari cara menyelesaikan tugas-tugas tersebut secara mandiri. Sistem pemberian skor otomatis (ditampilkan pada halaman ini) akan memberikan masukan tentang apakah Anda telah menyelesaikan tugas dengan benar atau tidak.

Saat mengikuti Challenge Lab, Anda tidak akan diajari konsep-konsep baru Google Cloud. Anda diharapkan dapat mengembangkan keahlian yang dipelajari, misalnya mengubah nilai default serta membaca dan menyelidiki pesan error untuk memperbaiki kesalahan Anda sendiri.

Untuk meraih skor 100%, Anda harus berhasil menyelesaikan semua tugas dalam jangka waktu yang ditetapkan.

Lab ini direkomendasikan bagi siswa yang sudah mendaftar dalam kursus badge keahlian Membuat dan Mengelola Instance Bigtable. Apakah Anda siap menghadapi tantangan ini?

Topik yang diujikan

  • Membuat instance Bigtable baru.
  • Membuat dan mengisi tabel Bigtable.
  • Membuat kueri data di Bigtable.
  • Mengonfigurasi penskalaan otomatis node dan replikasi di Bigtable.
  • Mencadangkan dan memulihkan data di Bigtable.
  • Menghapus data Bigtable.

Penyiapan dan persyaratan

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).
Catatan: Gunakan jendela Samaran (direkomendasikan) atau browser pribadi untuk menjalankan lab ini. Hal ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun siswa yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.
  • Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.
Catatan: Hanya gunakan akun siswa untuk lab ini. Jika Anda menggunakan akun Google Cloud yang berbeda, Anda mungkin akan dikenai tagihan ke akun tersebut.

Skenario tantangan

Anda direkrut sebagai database engineer untuk sebuah perusahaan e-commerce yang tertarik pada penjualan terpersonalisasi. Perusahaan ini tertarik pada Bigtable untuk menyimpan interaksi pengguna online dengan produk dan rekomendasi yang dipersonalisasi dari model machine learning.

Sebagai tugas pertama, Anda diminta menyiapkan instance dan tabel Bigtable untuk menyimpan sampel data interaksi pengguna dengan produk dan rekomendasi yang dipersonalisasi bagi setiap pengguna. Tujuannya agar tim Anda dapat mengeksplorasi ide-ide ini lebih lanjut.

Anda diharapkan memiliki keterampilan dan pengetahuan untuk menyelesaikan tugas ini, jadi panduan langkah demi langkah tidak disediakan. Kecuali jika diperintahkan lain, Anda dapat menggunakan alur kerja atau alat apa pun untuk menyelesaikan tugas.

Tugas 1. Membuat instance Bigtable baru

Untuk memulai project, buat instance Bigtable baru bernama ecommerce-recommendations dengan persyaratan berikut:

Properti Nilai
Instance ID ecommerce-recommendations
Storage Type SSD



Instance Anda harus memiliki satu cluster, yang dikonfigurasi dengan penskalaan otomatis, dan menggunakan persyaratan berikut:

Properti Nilai
Cluster ID ecommerce-recommendations-c1
Region
Zone
Minimum number of nodes 1
Maximum number of nodes 5
CPU utilization target 60



Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membuat instance Bigtable baru.

Tugas 2. Membuat dan mengisi tabel Bigtable

Interaksi pengguna

Untuk menyimpan interaksi pengguna dengan produk, buat tabel bernama SessionHistory.

  • Untuk memuat data ke dalam tabel, buat tugas Dataflow bernama import-sessions, dan gunakan file SequenceFile berikut:
    • gs://spls/gsp380/retail-engagements-sales-00000-of-00001
  • Tinjau skema di bawah untuk mengidentifikasi grup kolom yang diperlukan untuk tabel ini.
... Interaksi ... ... Penjualan
... red_skirt red_hat orange_shoes sale
orange4029#1638940844261 purchased orange_shoes#orange_hat
purple3137#1638940844261 seen seen purple_hat
green1032#1638940844261 seen green_blouse



  • Setelah berhasil memuat data ke dalam tabel, jalankan kueri yang sesuai untuk menjawab pertanyaan berikut.

Catatan: Jika tugas Dataflow tidak berhasil, pastikan untuk memulai ulang Dataflow API. Untuk mendapatkan panduan selengkapnya tentang memulai ulang Dataflow API, pelajari lab berjudul Membuat dan Mengisi Instance Bigtable.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membuat dan mengisi tabel Bigtable untuk interaksi pengguna.

Rekomendasi produk

Untuk menyimpan rekomendasi produk berdasarkan pengguna, buat tabel bernama PersonalizedProducts.

  • Untuk memuat data ke dalam tabel, buat tugas Dataflow bernama import-recommendations, lalu gunakan file SequenceFile berikut:
    • gs://spls/gsp380//retail-recommendations-00000-of-00001
  • Tinjau skema di bawah untuk mengidentifikasi grup kolom yang diperlukan untuk tabel ini.
... Rekomendasi ... ... ...
... Recommendation0 Recommendation1 Recommendation2 Recommendation3
purple3103 purple_hat purple_blouse purple_skirt purple_jacket
yellow4744 yellow_dress yellow_jacket yellow_shoes yellow_hat
blue1936 blue_shoes blue_blouse blue_dress blue_hat



  • Setelah berhasil memuat data ke dalam tabel, jalankan kueri yang sesuai untuk menjawab pertanyaan berikut.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membuat dan mengisi tabel Bigtable untuk rekomendasi pengguna.

Tugas 3. Mengonfigurasi replikasi di Bigtable

Untuk mengonfigurasi replikasi, gunakan persyaratan berikut:

Properti Nilai
Cluster ID ecommerce-recommendations-c2
Region
Zone Select any available zone



Terapkan penskalaan otomatis node agar sesuai dengan cluster yang Anda buat pada Tugas 1.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Mengonfigurasi replikasi di Bigtable.

Tugas 4. Mencadangkan dan memulihkan data di Bigtable

Untuk mendukung pemulihan data, buat cadangan tabel PersonalizedProducts:

  • Setel ID Cadangan ke PersonalizedProducts_7.
  • Tetapkan tanggal habis masa berlaku menjadi 1 minggu.

Setelah membuat cadangan, pulihkan cadangan sebagai tabel baru bernama PersonalizedProducts_7_restored.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membuat cadangan dan memulihkan data di Bigtable.

Tugas 5. Menghapus data Bigtable

Sebagai tugas terakhir, hapus semua tabel dan cadangan Bigtable, lalu hapus instance Bigtable untuk menghemat resource perusahaan.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Menghapus data Bigtable.

Selamat!

Dalam Challenge Lab ini, Anda telah membuktikan keterampilan menangani Bigtable dengan membuat instance Bigtable baru, membuat dan mengisi tabel baru, mengonfigurasi penskalaan otomatis dan replikasi node, serta mencadangkan dan memulihkan data di Bigtable.

Badge keahlian Membuat dan Mengelola Instance Bigtable

Mendapatkan badge keahlian Anda berikutnya

Lab mandiri ini adalah bagian dari kursus badge keahlian Membuat dan Mengelola Instance Bigtable. Dengan menyelesaikan kursus badge keahlian ini, Anda akan mendapatkan badge di atas sebagai pengakuan atas pencapaian Anda. Tampilkan badge di resume atau platform media sosial Anda, dan umumkan pencapaian Anda menggunakan hashtag #GoogleCloudBadge.

Kursus badge keahlian ini merupakan bagian dari alur pembelajaran Database Engineer Google Cloud. Lanjutkan proses pembelajaran Anda dengan mendaftarkan diri dalam kursus badge keahlian Memigrasikan Data MySQL ke Cloud SQL Menggunakan Database Migration Service atau kursus badge keahlian Membuat dan Mengelola Instance Cloud SQL untuk PostgreSQL.

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 16 Oktober 2025

Lab Terakhir Diuji pada 16 Oktober 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.

Sebelum memulai

  1. Lab membuat project dan resource Google Cloud untuk jangka waktu tertentu
  2. Lab memiliki batas waktu dan tidak memiliki fitur jeda. Jika lab diakhiri, Anda harus memulainya lagi dari awal.
  3. Di kiri atas layar, klik Start lab untuk memulai

Gunakan penjelajahan rahasia

  1. Salin Nama Pengguna dan Sandi yang diberikan untuk lab tersebut
  2. Klik Open console dalam mode pribadi

Login ke Konsol

  1. Login menggunakan kredensial lab Anda. Menggunakan kredensial lain mungkin menyebabkan error atau dikenai biaya.
  2. Setujui persyaratan, dan lewati halaman resource pemulihan
  3. Jangan klik End lab kecuali jika Anda sudah menyelesaikan lab atau ingin mengulanginya, karena tindakan ini akan menghapus pekerjaan Anda dan menghapus project

Konten ini tidak tersedia untuk saat ini

Kami akan memberi tahu Anda melalui email saat konten tersedia

Bagus!

Kami akan menghubungi Anda melalui email saat konten tersedia

Satu lab dalam satu waktu

Konfirmasi untuk mengakhiri semua lab yang ada dan memulai lab ini

Gunakan penjelajahan rahasia untuk menjalankan lab

Menggunakan jendela Samaran atau browser pribadi adalah cara terbaik untuk menjalankan lab ini. Langkah ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun Siswa, yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.