GSP323

Panoramica

In un Challenge Lab ti vengono presentati uno scenario e un insieme di attività. Anziché seguire le istruzioni passo passo, utilizzerai le competenze apprese dai lab durante il corso per capire come completare le attività autonomamente. Tramite un sistema di valutazione automatico (visibile in questa pagina), riceverai un feedback che ti consentirà di capire se hai completato le attività in modo corretto.

Quando partecipi a un Challenge Lab non ricevi alcuna formazione sui concetti di Google Cloud. Dovrai estendere le competenze che hai appreso, ad esempio modificare i valori predefiniti e leggere ed esaminare i messaggi di errore per correggere i tuoi errori.

Per ottenere un punteggio del 100% devi completare tutte le attività correttamente nel tempo stabilito.

Questo lab è consigliato per gli studenti che si sono iscritti per ottenere il badge delle competenze Prepare Data for ML APIs on Google Cloud. Accetti la sfida?

Argomenti di verifica:

• Creare un semplice job di Dataproc
• Creare un semplice job di DataFlow
• Eseguire due attività API supportate dalla tecnologia del machine learning di Google

Configurazione

Prima di fare clic sul pulsante Avvia lab

Leggi le seguenti istruzioni. I lab sono a tempo e non possono essere messi in pausa. Il timer si avvia quando fai clic su Avvia lab e ti mostra per quanto tempo avrai a disposizione le risorse Google Cloud.

Con questo lab pratico avrai la possibilità di completare le attività in prima persona, in un ambiente cloud reale e non di simulazione o demo. Riceverai delle nuove credenziali temporanee che potrai utilizzare per accedere a Google Cloud per la durata del lab.

Per completare il lab, avrai bisogno di:

• Accesso a un browser internet standard (Chrome è il browser consigliato).

Nota: utilizza una finestra del browser in incognito o privata per eseguire questo lab. Ciò evita eventuali conflitti tra il tuo account personale e l'account Studente, che potrebbero causare addebiti aggiuntivi sul tuo account personale.

• È ora di completare il lab: ricorda che, una volta iniziato, non puoi metterlo in pausa.

Nota: se hai già un account o un progetto Google Cloud personale, non utilizzarlo per questo lab per evitare addebiti aggiuntivi al tuo account.

Come avviare il lab e accedere alla console Google Cloud

1. Fai clic sul pulsante Avvia lab. Se devi effettuare il pagamento per il lab, si apre una finestra popup per permetterti di selezionare il metodo di pagamento. A sinistra, trovi il riquadro Dettagli lab con le seguenti informazioni:

   • Il pulsante Apri console Google Cloud
   • Tempo rimanente
   • Credenziali temporanee da utilizzare per il lab
   • Altre informazioni per seguire questo lab, se necessario

2. Fai clic su Apri console Google Cloud (o fai clic con il tasto destro del mouse e seleziona Apri link in finestra di navigazione in incognito se utilizzi il browser Chrome).

   Il lab avvia le risorse e apre un'altra scheda con la pagina di accesso.

   Suggerimento: disponi le schede in finestre separate posizionate fianco a fianco.

   Nota: se visualizzi la finestra di dialogo Scegli un account, fai clic su Usa un altro account.

3. Se necessario, copia il Nome utente di seguito e incollalo nella finestra di dialogo di accesso.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Puoi trovare il Nome utente anche nel riquadro Dettagli lab.

4. Fai clic su Avanti.

5. Copia la Password di seguito e incollala nella finestra di dialogo di benvenuto.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Puoi trovare la Password anche nel riquadro Dettagli lab.

6. Fai clic su Avanti.

   Importante: devi utilizzare le credenziali fornite dal lab. Non utilizzare le credenziali del tuo account Google Cloud. Nota: utilizzare il tuo account Google Cloud per questo lab potrebbe comportare addebiti aggiuntivi.

7. Fai clic nelle pagine successive:

   • Accetta i termini e le condizioni.
   • Non inserire opzioni di recupero o l'autenticazione a due fattori, perché si tratta di un account temporaneo.
   • Non registrarti per le prove gratuite.

Dopo qualche istante, la console Google Cloud si apre in questa scheda.

Nota: per visualizzare un menu con un elenco di prodotti e servizi Google Cloud, fai clic sul menu di navigazione in alto a sinistra.

Verifica le autorizzazioni del progetto

Prima di iniziare il tuo lavoro su Google Cloud, devi assicurarti che il tuo progetto disponga delle autorizzazioni corrette in Identity and Access Management (IAM).

1. Nella console Google Cloud, nel menu di navigazione , seleziona IAM e amministrazione > IAM.

2. Verifica che l'account di servizio di computing predefinito {project-number}-compute@developer.gserviceaccount.com sia presente e che abbia il ruolo editor e storage.admin assegnato. Il prefisso dell'account è il numero del progetto, che puoi trovare in Menu di navigazione > Panoramica di Cloud > Dashboard

Nota: se l'account non è presente in IAM o non dispone del ruolo storage.admin, attieniti alla procedura riportata di seguito per assegnare il ruolo richiesto.

1. Nel menu di navigazione della console Google Cloud, fai clic su Panoramica di Cloud > Dashboard.
2. Copia il numero del progetto (es. 729328892908).
3. Nel menu di navigazione, seleziona IAM e amministrazione > IAM.
4. Nella parte superiore della tabella dei ruoli, sotto Visualizza per entità, fai clic su Concedi accesso.
5. Per Nuove entità, digita:

{project-number}-compute@developer.gserviceaccount.com

6. Sostituisci {project-number} con il numero del tuo progetto.
7. In Ruolo, seleziona Storage Admin.
8. Fai clic su Salva.

Scenario della sfida

In qualità di sviluppatore junior di Jooli Inc. che ha appena completato la formazione per Google Cloud e per una serie di servizi dati, ti è stato chiesto di dimostrare le tue nuove competenze acquisite. Il team ti ha chiesto di completare le attività seguenti.

Si presume che tu abbia le competenze e le conoscenze necessarie per svolgere queste attività, quindi non ti verrà fornita una guida passo passo.

Attività 1: Esegui un semplice job di Dataflow

In questa attività, utilizzerai il modello batch di Dataflow Text Files on Cloud Storage to BigQuery in "Process Data in Bulk (batch)" per trasferire i dati da un bucket Cloud Storage (gs://cloud-training/gsp323/lab.csv). La tabella seguente contiene i valori di cui hai bisogno per configurare correttamente il job di Dataflow.

Devi assicurarti di:

• Aver creato un set di dati BigQuery denominato con una tabella denominata .
• Aver creato un bucket Cloud Storage denominato .

Campo	Valore
File di input di Cloud Storage	gs://cloud-training/gsp323/lab.csv
Percorso Cloud Storage del file di schema BigQuery	gs://cloud-training/gsp323/lab.schema
Tabella di output BigQuery
Directory temporanea per il processo di caricamento di BigQuery
Posizione temporanea
Parametri facoltativi > Percorso della funzione JavaScript definita dall'utente in Cloud Storage	gs://cloud-training/gsp323/lab.js
Parametri facoltativi > Nome della funzione JavaScript definita dall'utente	transform
Parametri facoltativi > Tipo di macchina	e2-standard-2

Attendi il completamento del job prima di provare a verificare i tuoi progressi.

Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo. Esegui un semplice job di Dataflow

Attività 2: Esegui un semplice job di Dataproc

In questa attività eseguirai un job Spark di esempio utilizzando Dataproc.

Prima di eseguire il job, accedi a uno dei nodi del cluster e copia il file /data.txt in hdfs (usa il comando hdfs dfs -cp gs://cloud-training/gsp323/data.txt /data.txt).

Esegui un job di Dataproc utilizzando i valori seguenti.

Campo	Valore
Regione
Tipo di job	Spark
Classe principale o jar	org.apache.spark.examples.SparkPageRank
File jar	file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar
Argomenti	/data.txt
N. massimo di riavvii all'ora	1
Cluster Dataproc	Compute Engine
Regione
Serie di macchine	E2
Nodo gestore	Imposta Tipo di macchina su e2-standard-2
Nodo worker	Imposta Tipo di macchina su e2-standard-2
Numero massimo di nodi worker	2
Dimensione del disco primario	100 GB
Solo IP interni	Deseleziona "Configura tutte le istanze in modo che abbiano solo indirizzi IP interni"

Attendi il completamento del job prima di provare a verificare i tuoi progressi.

Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo. Esegui un semplice job di Dataproc

Attività 3: Usa l'API Google Cloud Speech-to-Text

• Usa l'API Google Cloud Speech-to-Text per analizzare il file audio gs://cloud-training/gsp323/task3.flac. Una volta analizzato il file, carica il file risultante in:

Nota: se riscontri problemi in questa attività, puoi fare riferimento al rispettivo lab per la risoluzione dei problemi: API Google Cloud Speech-to-Text: Qwik Start

Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo. Usa l'API Google Cloud Speech-to-Text

Attività 4: Utilizza l'API Cloud Natural Language

• Usa l'API Cloud Natural Language per analizzare il testo che parla di Odino. Il testo da analizzare è il seguente: "Old Norse texts portray Odin as one-eyed and long-bearded, frequently wielding a spear named Gungnir and wearing a cloak and a broad hat". Una volta analizzato il testo, carica il file risultante in:

Nota: se riscontri problemi in questa attività, puoi fare riferimento al rispettivo lab per la risoluzione dei problemi: API Cloud Natural Language: Qwik Start

Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo. Utilizza l'API Cloud Natural Language

Complimenti!

Complimenti! In questo lab, hai dimostrato le tue competenze eseguendo un semplice job di Dataflow, un semplice job di Dataproc e utilizzando l'API Google Cloud Speech-to-Text e l'API Cloud Natural Language.

Questo self-paced lab fa parte del corso per ottenere il badge delle competenze Prepare Data for ML APIs on Google Cloud. Il completamento di questo corso con badge delle competenze ti permette di ottenere il badge indicato in precedenza come riconoscimento per l'obiettivo raggiunto. Condividi il badge sul tuo CV e sulle piattaforme social e annuncia il risultato che hai raggiunto utilizzando #GoogleCloudBadge.

Questo corso con badge delle competenze fa parte dei percorsi di apprendimento Data Analyst e Data Engineer di Google Cloud.

Formazione e certificazione Google Cloud

… per utilizzare al meglio le tecnologie Google Cloud. I nostri corsi ti consentono di sviluppare competenze tecniche e best practice per aiutarti a metterti subito al passo e avanzare nel tuo percorso di apprendimento. Offriamo vari livelli di formazione, dal livello base a quello avanzato, con opzioni di corsi on demand, dal vivo e virtuali, in modo da poter scegliere il più adatto in base ai tuoi impegni. Le certificazioni ti permettono di confermare e dimostrare le tue abilità e competenze relative alle tecnologie Google Cloud.

Ultimo aggiornamento del manuale: 25 marzo 2024

Ultimo test del lab: 15 gennaio 2024

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