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Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud: laboratório com desafio

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Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud: laboratório com desafio

Laboratório 1 hora 30 minutos universal_currency_alt 5 créditos show_chart Intermediário
info Este laboratório pode incorporar ferramentas de IA para ajudar no seu aprendizado.
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GSP318

Laboratórios autoguiados do Google Cloud

Introdução

Nos laboratórios com desafio, apresentamos uma situação e um conjunto de tarefas. Para concluí-las, em vez de seguir instruções detalhadas, você usará o que aprendeu nos laboratórios do curso. Um sistema automático de pontuação (mostrado nesta página) vai avaliar seu desempenho.

Nos laboratórios com desafio, não ensinamos novos conceitos do Google Cloud. O objetivo dessas tarefas é aprimorar aquilo que você já aprendeu, como a alteração de valores padrão ou a leitura e pesquisa de mensagens para corrigir seus próprios erros.

Para alcançar a pontuação de 100%, você precisa concluir todas as tarefas no tempo definido.

Este laboratório é recomendado para estudantes que se inscreveram no curso com selo Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud. Tudo pronto para começar o desafio?

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

  • Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).
Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.
  • Tempo para concluir o laboratório---não se esqueça: depois de começar, não será possível pausar o laboratório.
Observação: não use seu projeto ou conta do Google Cloud neste laboratório para evitar cobranças extras na sua conta.

Cenário do desafio

Você acabou de terminar o treinamento sobre como criar e gerenciar contêineres, e agora tem a chance de mostrar o que aprendeu. A equipe de desenvolvimento da Jooli Inc. precisa de ajuda com um novo projeto de ambiente de aplicativo que usa o Kubernetes. Uma parte do trabalho já foi feita, mas outras requerem os conhecimentos de um especialista como você.

Você deverá criar imagens de contêineres, armazená-las em um repositório e expor uma implantação no Kubernetes. Seu supervisor, Kurt, vai pedir para você realizar estas tarefas:

  • Criar uma imagem do Docker e armazenar o Dockerfile
  • Testar a imagem do Docker
  • Enviar a imagem do Docker ao Artifact Registry
  • Usar a imagem para criar e expor uma implantação no Kubernetes

Seu desafio

Assim que abrir o novo laptop na sua mesa, você receberá a solicitação a seguir para realizar as tarefas. Boa sorte!

Tarefa 1: crie uma imagem do Docker e armazene o Dockerfile

  1. Abra o Cloud Shell e execute o comando a seguir. Ele vai instalar os scripts de marcação que ajudam a verificar seu progresso.
source <(gsutil cat gs://cloud-training/gsp318/marking/setup_marking_v2.sh)
  1. Use o Cloud Shell para clonar o repositório do código-fonte valkyrie-app no diretório ~/marking. É possível usar o seguinte comando:
gcloud source repos clone valkyrie-app

O código-fonte do app está em valkyrie-app/source.

  1. Crie valkyrie-app/Dockerfile e adicione a configuração abaixo:
FROM golang:1.10 WORKDIR /go/src/app COPY source . RUN go install -v ENTRYPOINT ["app","-single=true","-port=8080"]
  1. Use valkyrie-app/Dockerfile para criar uma imagem do Docker chamada com a tag .

  2. Depois de criar a imagem do Docker, execute o comando a seguir e clique em Verificar meu progresso para analisar seu trabalho:

bash ~/marking/step1_v2.sh

Após receber a resposta de que a marcação local foi concluída, confira seu progresso.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Crie uma imagem Docker e armazene o Dockerfile

Tarefa 2: teste a imagem do Docker

  1. Inicie um contêiner usando a imagem .
  • Você precisa associar a porta 8080 do host à porta 8080 do contêiner.
  • Adicione & ao final do comando para que o contêiner seja executado em segundo plano.

Quando o contêiner estiver em execução, a página vai aparecer pela Visualização na Web.

  1. Depois disso, execute o comando a seguir e clique em Verificar meu progresso para analisar seu trabalho.
bash ~/marking/step2_v2.sh

Após receber a resposta de que a marcação local foi concluída, confira seu progresso.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Teste a imagem Docker

Tarefa 3: envie a imagem do Docker para o Artifact Registry

  1. Crie um repositório com o nome no Artifact Registry. Use o formato Docker e o local como região .

  2. Antes de enviar ou extrair imagens, configure o Docker para usar a CLI do Google Cloud e autenticar solicitações ao Artifact Registry. Você terá que configurar a autenticação nos repositórios do Docker. É possível usar este comando:

gcloud auth configure-docker {{{project_0.default_region|Region}}}-docker.pkg.dev
  1. Marque novamente o contêiner para que ele seja enviado ao repositório. O formato deve se parecer com: LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT-ID/REPOSITORY/IMAGE.

  2. Envie a imagem do Docker para o Artifact Registry.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Envie a imagem Docker para o Artifact Registry

Tarefa 4: crie e exponha uma implantação no Kubernetes

Kurt criou os arquivos deployment.yaml e service.yaml para implantar sua nova imagem de contêiner em um cluster do Kubernetes chamado valkyrie-dev. Os dois arquivos estão em valkyrie-app/k8s.

  1. Extraia as credenciais do Kubernetes usando a zona antes de implantar a imagem no cluster do Kubernetes.

  2. Antes de criar as implantações, verifique e substitua alguns valores de marcadores no arquivo deployment.yaml. O formato precisa ser LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT-ID/REPOSITORY/IMAGE.

  3. Crie as implantações dos arquivos deployment.yaml e service.yaml.

  4. No menu de navegação, selecione Kubernetes Engine > Gateways, serviços e entrada. Clique no endereço IP do balanceador de carga do serviço valkyrie-dev para verificar se os serviços estão em execução.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Crie e exponha uma implantação no Kubernetes

Parabéns!

Parabéns! Neste laboratório, você testou suas habilidades de criação de imagens de contêiner do Docker, armazenou essas imagens no Artifact Registry e as usou para criar e expor uma implantação no Kubernetes.

Selo de habilidade do curso &quot;Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud&quot;

Conquiste seu próximo selo de habilidade

Este laboratório autoguiado faz parte do curso com selo Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud. Ao concluir o curso, você ganha o selo de habilidade como reconhecimento pela sua conquista. Ele pode ser adicionado ao seu currículo e compartilhado nas mídias sociais. Use #GoogleCloudBadge para anunciar sua conquista.

Esse curso com selo de habilidade faz parte do programa de aprendizado Hybrid and Multi-Cloud Cloud Architect do Google Cloud. Se você concluiu outras atividades como essa neste programa de aprendizado, consulte o catálogo do Google Cloud Ensina e encontre mais de 20 cursos com selos de habilidade para se inscrever.

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 17 de abril de 2024

Laboratório testado em 17 de abril de 2024

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