In einem Challenge-Lab geht es um ein bestimmtes Szenario mit mehreren Aufgaben. Anders als bei einem normalen Lab erhalten Sie jedoch keine Schritt-für-Schritt-Anleitung, sondern nutzen die in den Labs des jeweiligen Kurses erlernten Fähigkeiten, um die Aufgaben selbst zu lösen. Ihre Lösungen werden automatisch bewertet. Die erzielten Punkte finden Sie rechts oben auf dieser Seite.
In Challenge-Labs werden keine neuen Grundlagen zu Google Cloud vermittelt. Sie sollen dabei Ihr Wissen erweitern und es wird erwartet, dass Sie beispielsweise Standardwerte ändern und Fehlermeldungen lesen und recherchieren, um Ihre eigenen Fehler zu beheben.
Die volle Punktzahl erreichen Sie nur, wenn Sie alle Aufgaben innerhalb der vorgegebenen Zeit lösen.
Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.
In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.
Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:
Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)
Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.
Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.
Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.
Das Szenario
Sie haben das Training zur Erstellung und Verwaltung von Containern abgeschlossen und müssen nun dem Entwicklungsteam von Jooli Inc. Ihre neu erworbenen Fähigkeiten demonstrieren. Sie sollen helfen, ein neues Projekt auf den Weg zu bringen. Es geht um eine Anwendungsumgebung, bei der Kubernetes zum Einsatz kommt. Einige Aufgaben wurden bereits erledigt, für andere ist Ihr Fachwissen erforderlich.
Sie sollen Container-Images erstellen, diese Images in einem Repository speichern und ein Deployment in Kubernetes freigeben. Ihr Vorgesetzter, Kurt, möchte, dass Sie folgende Aufgaben erledigen:
ein Docker-Image erstellen und das Dockerfile speichern
das erstellte Docker-Image testen
das Docker-Image per Push an Artifact Registry übertragen
mithilfe des Images ein Deployment in Kubernetes erstellen und freigeben
Die Aufgabe
Sie setzen sich an Ihren Schreibtisch und starten Ihren neuen Laptop. Da erhalten Sie auch schon die Anfrage, folgende Aufgaben auszuführen. Viel Erfolg!
Aufgabe 1: Ein Docker-Image erstellen und das Dockerfile speichern
Öffnen Sie Cloud Shell und führen Sie den folgenden Befehl aus. Dadurch werden die Markierungsscripts installiert, mit denen Sie Ihren Fortschritt überprüfen können.
Nutzen Sie Cloud Shell, um den Quellcode valkyrie-app in das Verzeichnis ~/valkyrie-app zu kopieren. Sie können den folgenden Befehl verwenden:
gsutil cp gs://spls/gsp318/valkyrie-app.tgz .
tar -xzf valkyrie-app.tgz
cd valkyrie-app
Den Anwendungsquellcode finden Sie unter valkyrie-app/source.
Erstellen Sie valkyrie-app/Dockerfile und fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu:
FROM golang:1.10
WORKDIR /go/src/app
COPY source .
RUN go install -v
ENTRYPOINT ["app","-single=true","-port=8080"]
Erstellen Sie mithilfe von valkyrie-app/Dockerfile ein Docker-Image mit dem Namen und dem Tag .
Führen Sie als Nächstes den folgenden Befehl aus, um eine lokale Überprüfung Ihrer Arbeit vorzunehmen. Warten Sie das Ergebnis ab, bevor Sie auf Fortschritt prüfen klicken.
bash ~/marking/step1_v2.sh
Ist die lokale Markierung erfolgreich verlaufen, können Sie fortfahren.
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Ein Docker-Image erstellen und das Dockerfile speichern
Aufgabe 2: Erstelltes Docker-Image testen
Starten Sie einen Container mit dem Image .
Sie müssen den Port 8080 des Hosts dem Port 8080 des Containers zuordnen.
Fügen Sie & am Ende des Befehls hinzu, damit der Container im Hintergrund ausgeführt wird.
Wenn Ihr Container ausgeführt wird, können Sie die Seite über die Webvorschau sehen.
Führen Sie als Nächstes den folgenden Befehl aus, um eine lokale Überprüfung Ihrer Arbeit vorzunehmen. Warten Sie das Ergebnis ab, bevor Sie auf Fortschritt prüfen klicken.
bash ~/marking/step2_v2.sh
Ist die lokale Markierung erfolgreich verlaufen, können Sie fortfahren.
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Erstelltes Docker-Image testen
Aufgabe 3: Docker-Image per Push an Artifact Registry übertragen
Erstellen Sie ein Repository mit dem Namen in Artifact Registry. Verwenden Sie Docker als Format und die Region als Standort.
Bevor Sie Images hoch‑ oder herunterladen können, müssen Sie Docker so konfigurieren, dass die Google Cloud CLI zum Authentifizieren von Anfragen an Artifact Registry verwendet wird. Dazu müssen Sie die Authentifizierung bei Docker-Repositories einrichten. Sie können den folgenden Befehl verwenden:
Taggen Sie den Container erneut, um ihn per Push an das Repository übertragen zu können. Das Format sollte in etwa so aussehen: LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT-ID/REPOSITORY/IMAGE.
Übertragen Sie das Docker-Image per Push an Artifact Registry.
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Docker-Image per Push an Artifact Registry übertragen
Aufgabe 4: Deployment in Kubernetes erstellen und freigeben
Kurt hat die Dateien deployment.yaml und service.yaml erstellt, um Ihr neues Container-Image in einem Kubernetes-Cluster namens "valkyrie-dev" bereitzustellen. Die beiden Dateien befinden sich in valkyrie-app/k8s.
Rufen Sie die Kubernetes-Anmeldedaten mit der Zone ab, bevor Sie das Image auf dem Kubernetes-Cluster bereitstellen.
Überprüfen Sie vor der Erstellung der Deployments die Platzhalterwerte in der Datei deployment.yaml und ersetzen Sie sie ggf. Das Format sollte LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT-ID/REPOSITORY/IMAGE sein.
Erstellen Sie die Deployments aus den Dateien deployment.yaml und service.yaml.
Klicken Sie im Navigationsmenü auf Kubernetes Engine > Gateways, Dienste und eingehender Traffic. Klicken Sie auf die IP-Adresse des Load Balancers des Dienstes valkyrie-dev, um zu prüfen, ob die Dienste ausgeführt werden.
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Deployment in Kubernetes erstellen und freigeben
Glückwunsch!
Glückwunsch! In diesem Lab haben Sie gezeigt, dass Sie Docker-Container-Images erstellen, diese in Artifact Registry speichern und mithilfe eines gespeicherten Images ein Deployment in Kubernetes erstellen und freigeben können.
Nächstes Skill-Logo erwerben
Dieses Lab zum selbstbestimmten Lernen ist Teil des Kurses Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen. Wenn Sie diesen Kurs abschließen, erhalten Sie das oben gezeigte Skill-Logo, das Sie in Ihren Lebenslauf oder Ihre Social-Media-Profile einfügen können. Teilen Sie Ihre Leistung mit #GoogleCloudBadge.
Dieser Kurs ist Teil des Google-Lernpfads für Cloud-Architekten von Hybrid‑ und Multi-Clouds. Falls Sie den anderen Kurs zum Erwerb eines Skill-Logos in diesem Lernpfad bereits absolviert haben, finden Sie im Google Cloud Skills Boost-Katalog mehr als 20 weitere Kurse, für die Sie sich anmelden können.
Google Cloud-Schulungen und -Zertifizierungen
In unseren Schulungen erfahren Sie alles zum optimalen Einsatz unserer Google Cloud-Technologien und können sich entsprechend zertifizieren lassen. Unsere Kurse vermitteln technische Fähigkeiten und Best Practices, damit Sie möglichst schnell mit Google Cloud loslegen und Ihr Wissen fortlaufend erweitern können. Wir bieten On-Demand-, Präsenz- und virtuelle Schulungen für Anfänger wie Fortgeschrittene an, die Sie individuell in Ihrem eigenen Zeitplan absolvieren können. Mit unseren Zertifizierungen weisen Sie nach, dass Sie Experte im Bereich Google Cloud-Technologien sind.
Labs erstellen ein Google Cloud-Projekt und Ressourcen für einen bestimmten Zeitraum
Labs haben ein Zeitlimit und keine Pausenfunktion. Wenn Sie das Lab beenden, müssen Sie von vorne beginnen.
Klicken Sie links oben auf dem Bildschirm auf Lab starten, um zu beginnen
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Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus, um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.
In diesem Challenge-Lab werden die Fähigkeiten und Kenntnisse getestet, die Sie in den Labs des Kurses „Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud“ erworben haben. Sie sollten mit dem Inhalt der Aufgabenreihe vertraut sein, bevor Sie sich diesem Lab widmen.