Prüfpunkte
Firestore Database Create
/ 10
Firestore Database Populate
/ 10
Cloud Build Rest API Staging
/ 20
Cloud Build Rest API Production
/ 20
Cloud Build Frontend Staging
/ 20
Cloud Build Frontend Production
/ 20
Serverlose Apps mit Firebase entwickeln: Challenge-Lab
GSP344
Übersicht
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.
Dieses Lab wird Teilnehmern empfohlen, die sich für den Kurs Develop Serverless Apps with Firebase angemeldet haben. Sind Sie bereit?
Einrichtung und Anforderungen
Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)
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 die Ressourcen für das Lab verfügbar sind.
In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung selbst 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)
- Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.
Umgebung bereitstellen
- Verknüpfen Sie das Projekt:
- Klonen Sie das Repository:
Das Szenario
In diesem Lab erstellen Sie mit einer REST API und einer Firestore-Datenbank eine Frontend-Lösung. Cloud Firestore ist eine NoSQL-Dokumentendatenbank auf der Firebase-Plattform, in der Sie Daten für Mobil‑ und Web-Apps im großen Maßstab speichern, synchronisieren und abfragen können. Das Lab basiert auf einem realen Szenario, in dem serverlose Infrastruktur von Google Cloud eingesetzt wird.
Sie erstellen diese Architektur:
Aufgabe 1: Firestore-Datenbank erstellen
In diesem Szenario erstellen Sie eine Firestore-Datenbank in Google Cloud. Dieses Diagramm zeigt die allgemeine Architektur.
Voraussetzungen:
Feld | Wert |
---|---|
Cloud Firestore | Nativer Modus |
Standort |
Firestore-Datenbank erstellen
Führen Sie die folgenden Aufgaben aus:
- Cloud Firestore-Datenbank erstellen
- Firestore im nativen Modus verwenden
- Standort
hinzufügen
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
Aufgabe 2: Datenbank füllen
In diesem Szenario werden Testdaten in die Datenbank eingefügt.
Dieses Diagramm zeigt die allgemeine Architektur.
Datenbank füllen
Firestore-Beispielschema:
Sammlung | Dokument | Feld |
---|---|---|
data | 70234439 | [dataset] |
Das Dataset Netflix Movies and TV Shows enthält die folgenden Informationen:
Feld | Beschreibung |
---|---|
show_id: | Eindeutige ID des Films / der Serie |
type: | Kennzeichnung (Film oder Serie) |
title: | Titel des Films / der Serie |
director: | Regisseur |
cast: | Schauspieler |
country: | Land, in dem der Film / die Serie produziert wurde |
date_added: | Datum, ab dem der Film / die Serie auf Netflix verfügbar ist |
release_year: | Veröffentlichungsjahr des Films / der Serie |
rating: | Altersempfehlung des Films / der Serie |
duration: | Gesamtdauer in Minuten oder Anzahl der Staffeln |
Führen Sie die folgenden Aufgaben aus:
- Verwenden Sie den Beispielcode unter
pet-theory/lab06/firebase-import-csv/solution
:
- Verwenden Sie zum Importieren der CSV-Datei den Knoten
pet-theory/lab06/firebase-import-csv/solution/index.js
:
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
Aufgabe 3: REST API erstellen
In diesem Szenario erstellen Sie eine Beispiel-REST API.
Dieses Diagramm zeigt die allgemeine Architektur.
Cloud Run-Entwicklung
Feld | Wert |
---|---|
Container Registry-Image: | rest-api:0.1 |
Cloud Run-Dienst | netflix-dataset-service |
Berechtigung | --allow-unauthenticated |
Führen Sie die folgenden Aufgaben aus:
- Rufen Sie
pet-theory/lab06/firebase-rest-api/solution-01
auf. - Erstellen Sie den Code und stellen Sie ihn in Google Container Registry bereit.
- Stellen Sie das Image als Cloud Run-Dienst bereit.
- Wechseln Sie zu Cloud Run und klicken Sie auf netflix-dataset-service. Kopieren Sie dann die Dienst-URL:
SERVICE_URL=copy url from your
netflix-dataset-service
-
curl -X GET $SERVICE_URL
sollte als Antwort ausgeben: {"status":"Netflix Dataset! Make a query."}
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
Aufgabe 4: Firestore API-Zugriff
In diesem Szenario stellen Sie eine aktualisierte Version des Codes für den Zugriff auf die Firestore-Datenbank bereit.
Dieses Diagramm zeigt die allgemeine Architektur.
Cloud Run Version 0.2 bereitstellen
Feld | Wert |
---|---|
Container Registry-Image: | rest-api:0.2 |
Cloud Run-Dienst | netflix-dataset-service |
Berechtigung | --allow-unauthenticated |
Führen Sie die folgenden Aufgaben aus:
- Rufen Sie
pet-theory/lab06/firebase-rest-api/solution-02
auf. - Erstellen Sie die aktualisierte Anwendung.
- Verwenden Sie Cloud Build, um die Image-Version zu taggen und in Container Registry bereitzustellen.
- Stellen Sie das neue Image als Cloud Run-Dienst bereit.
- Wechseln Sie zu Cloud Run und klicken Sie auf netflix-dataset-service. Kopieren Sie dann die Dienst-URL:
SERVICE_URL=copy url from your
netflix-dataset-service
-
curl -X GET $SERVICE_URL/2019
sollte ein JSON-Dataset zurückgeben.
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
Aufgabe 5: Staging-Frontend bereitstellen
In diesem Szenario stellen Sie das Staging-Frontend bereit.
Dieses Diagramm zeigt die allgemeine Architektur.
Frontend bereitstellen
Feld | Wert |
---|---|
REST_API_SERVICE | REST API-DIENST-URL |
Container Registry-Image: | frontend-staging:0.1 |
Cloud Run-Dienst | frontend-staging-service |
Führen Sie die folgenden Aufgaben aus:
- Rufen Sie
pet-theory/lab06/firebase-frontend
auf. - Erstellen Sie die Frontend-Staging-Anwendung.
- Verwenden Sie Cloud Build, um die Image-Version zu taggen und in Container Registry bereitzustellen.
- Stellen Sie das neue Image als Cloud Run-Dienst bereit.
- Greifen Sie über das Frontend auf die REST API und die Firestore-Datenbank zu.
- Rufen Sie die Frontend-Dienst-URL auf.
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
Aufgabe 6: Produktions-Frontend bereitstellen
In diesem Szenario bearbeiten Sie das Staging-Frontend, damit es die Firestore-Datenbank nutzt.
Dieses Diagramm zeigt die allgemeine Architektur.
Frontend bereitstellen
Feld | Wert |
---|---|
REST_API_SERVICE | REST API-DIENST-URL |
Container Registry-Image: | frontend-production:0.1 |
Cloud Run-Dienst | frontend-production-service |
Führen Sie die folgenden Aufgaben aus:
- Rufen Sie
pet-theory/lab06/firebase-frontend/public
auf. - Bearbeiten Sie die Frontend-Anwendung
app.js
so, dass sie die REST API verwendet. - Denken Sie daran, das Jahr an die Dienst-URL anzuhängen.
- Verwenden Sie Cloud Build, um die Image-Version zu taggen und in Container Registry bereitzustellen.
- Stellen Sie das neue Image als Cloud Run-Dienst bereit.
Hinweis: Stellen Sie den Dienst mit maximal einer Instanz bereit, um das Limit für Cloud Run-Instanzen nicht zu überschreiten. - Greifen Sie über das Frontend auf die REST API und die Firestore-Datenbank zu.
Nachdem die Dienste bereitgestellt wurden, können Sie den Inhalt der Firestore-Datenbank mithilfe des Frontend-Diensts sehen.
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
Glückwunsch!
Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen. Sie haben eine Firestore-Datenbank erstellt, Daten eingefügt, eine REST API erstellt und eine Frontend-Anwendung bereitgestellt, die mit der Firestore-Datenbank und der REST API interagiert. Außerdem haben Sie gelernt, wie eine Staging‑ und Produktions-Frontend-Anwendung bereitgestellt wird.
Nächstes Skill-Logo erwerben
Dieses Lab zum selbstbestimmten Lernen ist Teil des Kurses Develop Serverless Apps with Firebase. 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.
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.
Anleitung zuletzt am 2. Mai 2024 aktualisiert
Lab zuletzt am 2. Mai 2024 getestet
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