
始める前に
- ラボでは、Google Cloud プロジェクトとリソースを一定の時間利用します
- ラボには時間制限があり、一時停止機能はありません。ラボを終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
- 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します
Create a Docker image and store the Dockerfile
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Test the created Docker image
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Push the Docker image in the Google Container Repository
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Create and expose a deployment in Kubernetes
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チャレンジラボでは、シナリオと一連のタスクが提供されます。手順ガイドに沿って進める形式ではなく、コース内のラボで習得したスキルを駆使して、ご自身でタスクを完了していただきます。タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。
チャレンジラボは、Google Cloud の新しいコンセプトについて学習するためのものではありません。デフォルト値を変更する、エラー メッセージを読み調査を行ってミスを修正するなど、習得したスキルを応用する能力が求められます。
100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。
このラボは、「Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ」スキルバッジ コースに登録している受講者を対象としています。準備が整ったらチャレンジを開始しましょう。
こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。
このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。
このラボを完了するためには、下記が必要です。
あなたはコンテナについてのトレーニングを完了し、コンテナの作成や管理ができるようになりました。そして、これらの新しいスキルを使って Jooli Inc. の開発チームをサポートすることになりました。Kubernetes を使用するアプリケーション環境で、新しいプロジェクトの初期作業を一部サポートする必要があります。この作業の一部はすでに完了していますが、残りの作業にはあなたの専門スキルが求められています。
ここでは、コンテナ イメージを作成してリポジトリに保存し、Kubernetes に Deployment を公開する必要があります。上司のカートさんから、以下のタスクを指示されることがわかっています。
席に着いてノートパソコンを開くと、これらの作業を完了するための、次のようなリクエストを受け取ります。それでは始めましょう。
valkyrie-app
ソースコードを ~/valkyrie-app
ディレクトリにコピーします。次のコマンドを使用できます。アプリのソースコードは valkyrie-app/source
にあります。
valkyrie-app/Dockerfile
を作成し、以下の構成を追加します。valkyrie-app/Dockerfile
を使用して、タグ
Docker イメージを作成したら、[進行状況を確認] をクリックする前に、次のコマンドを実行して作業のローカル チェックを行います。
ローカルのマーキングからレスポンスが正常に返されたら、進行状況を確認できます。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
&
を追加して、コンテナがバックグラウンドで実行されるようにします。コンテナの実行中、[ウェブでプレビュー] によりページが表示されます。
ローカルのマーキングからレスポンスが正常に返されたら、進行状況を確認できます。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
イメージを push または pull する前に、Google Cloud CLI を使用して Artifact Registry に対するリクエストを認証するように Docker を構成します。Docker リポジトリの認証を設定する必要があります。次のコマンドを使用できます。
コンテナをリポジトリに push できるようにタグを再設定します。形式は、LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT-ID/REPOSITORY/IMAGE
のようになります。
Docker イメージを Artifact Registry に push します。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
あなたが新しいコンテナ イメージを Kubernetes クラスタ(valkyrie-dev)にデプロイできるよう、カートさんが deployment.yaml
と service.yaml
を作成しました。この 2 つのファイルは valkyrie-app/k8s
にあります。
Kubernetes クラスタにイメージをデプロイする前に、
Deployment を作成する前に、deployment.yaml
ファイル内のいくつかのプレースホルダ値を確認して置き換えます。形式は LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT-ID/REPOSITORY/IMAGE
である必要があります。
deployment.yaml
ファイルと service.yaml
ファイルから Deployment を作成します。
ナビゲーション メニューから [Kubernetes Engine] > [Gateway、Service、Ingress] を選択します。valkyrie-dev
サービスのロードバランサ IP アドレスをクリックして、サービスが稼働していることを確認します。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
これで完了です。このラボでは、Docker コンテナ イメージの作成、Artifact Registry への保存、保存されたイメージを使用した Kubernetes への Deployment の作成と公開に関するスキルを検証しました。
このセルフペース ラボは、「Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ」スキルバッジ コースの一部です。このコースを完了すると成果が認められて上のようなバッジが贈られます。獲得したバッジを履歴書やソーシャル プラットフォームに記載し、#GoogleCloudBadge を使用して成果を公表しましょう。
このスキルバッジ コースは、Google Cloud のハイブリッドおよびマルチクラウドのクラウド アーキテクト向け学習プログラムの一部です。この学習プログラムの他のスキルバッジ コースを修了済みの場合は、他の 20 以上の登録可能なスキルバッジ コースを Google Cloud Skills Boost カタログで検索してみてください。
Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。
マニュアルの最終更新日: 2025 年 2 月 5 日
ラボの最終テスト日: 2025 年 2 月 5 日
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