Checkpoint
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
Mengembangkan Aplikasi Serverless dengan Firebase: Challenge Lab
GSP344
Ringkasan
Dalam challenge lab, Anda diberi sebuah skenario dan serangkaian tugas. Tidak ada petunjuk langkah demi langkah. Anda akan menggunakan keahlian yang dipelajari dari lab dalam kursus untuk mencari cara menyelesaikan sendiri tugas-tugas tersebut. Sistem pemberian skor otomatis (ditampilkan pada halaman ini) akan memberikan masukan tentang apakah Anda telah menyelesaikan tugas dengan benar atau tidak.
Saat mengikuti challenge lab, Anda tidak akan diajari konsep-konsep baru Google Cloud. Anda diharapkan dapat memperluas keahlian yang dipelajari, seperti mengubah nilai default dan membaca serta mengkaji pesan error untuk memperbaiki kesalahan Anda sendiri.
Untuk meraih skor 100%, Anda harus berhasil menyelesaikan semua tugas dalam jangka waktu tertentu.
Lab ini direkomendasikan untuk siswa yang terdaftar dalam kursus Develop Serverless Apps with Firebase. Apakah Anda siap menghadapi tantangan ini?
Penyiapan dan persyaratan
Sebelum mengklik tombol Mulai Lab
Baca petunjuk ini. Lab memiliki timer dan Anda tidak dapat menjedanya. Timer, yang dimulai saat Anda mengklik Start Lab, akan menampilkan durasi ketersediaan resource Google Cloud untuk Anda.
Lab praktik ini dapat Anda gunakan untuk melakukan sendiri aktivitas lab di lingkungan cloud sungguhan, bukan di lingkungan demo atau simulasi. Untuk mengakses lab ini, Anda akan diberi kredensial baru yang bersifat sementara dan dapat digunakan untuk login serta mengakses Google Cloud selama durasi lab.
Untuk menyelesaikan lab ini, Anda memerlukan:
- Akses ke browser internet standar (disarankan browser Chrome).
- Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.
Menyediakan lingkungan
- Link ke project:
- Meng-clone repo:
Skenario tantangan
Dalam lab ini, Anda akan membuat solusi frontend menggunakan Rest API dan database Firestore. Cloud Firestore adalah database dokumen NoSQL yang merupakan bagian dari platform Firebase tempat Anda dapat menyimpan, menyinkronkan, dan membuat kueri data untuk aplikasi seluler dan web Anda dalam skala besar. Konten lab didasarkan pada penyelesaian skenario dunia nyata melalui penggunaan infrastruktur serverless Google Cloud.
Anda akan membangun arsitektur berikut:
Tugas 1. Membuat database Firestore
Dalam skenario ini, Anda akan membuat Database Firestore di Google Cloud. Diagram arsitektur tingkat tinggi di bawah ini memberikan ringkasan arsitektur umum.
Persyaratan:
Kolom | Nilai |
---|---|
Cloud Firestore | Native Mode |
Location |
Membuat database Firestore
Agar berhasil menyelesaikan bagian ini, Anda harus mengimplementasikan hal berikut ini:
- Database Cloud Firestore
- Menggunakan Mode Native Firestore
- Menambahkan lokasi
Klik Check my progress untuk memastikan Anda telah melakukan tugas di atas.
Tugas 2. Mengisi database
Dalam skenario ini, isi database menggunakan data tes.
Diagram arsitektur tingkat tinggi di bawah ini memberikan ringkasan arsitektur umum.
Mengisi database
Contoh skema Firestore:
Koleksi | Dokumen | Kolom |
---|---|---|
data | 70234439 | [dataset] |
Dataset Acara TV Netflix mencakup informasi berikut:
Kolom | Deskripsi |
---|---|
show_id: | ID unik untuk tiap Film/Acara TV |
type: | ID - Film atau Acara TV |
title: | Judul Film/Acara TV |
director: | Sutradara Film |
cast: | Para aktor yang terlibat dalam film/acara TV |
country: | Negara tempat film/acara TV diproduksi |
date_added: | Tanggal film/acara TV ditambahkan di Netflix |
release_year: | Tahun Rilis aktual film/acara TV |
rating: | Rating TV dari film/acara TV |
duration: | Total Durasi - dalam menit atau jumlah season |
Agar berhasil menyelesaikan bagian ini, Anda harus mengimplementasikan tugas berikut ini:
- Gunakan kode contoh dari
pet-theory/lab06/firebase-import-csv/solution
:
- Untuk mengimpor CSV, gunakan node
pet-theory/lab06/firebase-import-csv/solution/index.js
:
Klik Check my progress untuk memastikan Anda telah melakukan tugas di atas.
Tugas 3. Membuat REST API
Dalam skenario ini, buat REST API contoh.
Diagram arsitektur tingkat tinggi di bawah ini memberikan ringkasan arsitektur umum.
Pengembangan Cloud Run
Kolom | Nilai |
---|---|
Container Registry Image | rest-api:0.1 |
Cloud Run Service | netflix-dataset-service |
Permission | --allow-unauthenticated |
Agar berhasil menyelesaikan bagian ini, Anda harus mengimplementasikan tugas berikut ini:
- Akses
pet-theory/lab06/firebase-rest-api/solution-01
. - Bangun dan Deploy kode ke Google Container Registry.
- Deploy image sebagai layanan Cloud Run.
- Buka Cloud Run dan klik netflix-dataset-service lalu salin URL layanan:
SERVICE_URL=copy url from your
netflix-dataset-service
-
curl -X GET $SERVICE_URL
harus merespons dengan: {"status":"Netflix Dataset! Make a query."}
Klik Check my progress untuk memastikan Anda telah melakukan tugas di atas.
Tugas 4. Mengakses Firestore API
Dalam skenario ini, deploy revisi kode yang telah diperbarui untuk mengakses DB Firestore.
Diagram arsitektur tingkat tinggi di bawah ini memberikan ringkasan arsitektur umum.
Men-deploy Cloud Run revisi 0.2
Kolom | Nilai |
---|---|
Container Registry Image | rest-api:0.2 |
Cloud Run Service | netflix-dataset-service |
Permission | --allow-unauthenticated |
Agar berhasil menyelesaikan bagian ini, Anda harus mengimplementasikan tugas berikut ini:
- Akses
pet-theory/lab06/firebase-rest-api/solution-02
. - Bangun aplikasi yang telah diupdate.
- Gunakan Cloud Build untuk memberi tag dan men-deploy revisi image ke Container Registry.
- Deploy image baru sebagai layanan Cloud Run.
- Buka Cloud Run dan klik netflix-dataset-service lalu salin URL layanan:
SERVICE_URL=copy url from your
netflix-dataset-service
-
curl -X GET $SERVICE_URL/2019
harus merespons dengan dataset json
Klik Check my progress untuk memastikan Anda telah melakukan tugas di atas.
Tugas 5. Men-deploy Frontend Staging
Dalam skenario ini, deploy Frontend Staging.
Diagram arsitektur tingkat tinggi di bawah ini memberikan ringkasan arsitektur umum.
Men-deploy Frontend
Kolom | Nilai |
---|---|
REST_API_SERVICE | REST API SERVICE URL |
Container Registry Image | frontend-staging:0.1 |
Cloud Run Service | frontend-staging-service |
Agar berhasil menyelesaikan bagian ini, Anda harus mengimplementasikan tugas berikut ini:
- Akses
pet-theory/lab06/firebase-frontend
. - Bangun aplikasi staging frontend.
- Gunakan Cloud Build untuk memberi tag dan men-deploy revisi image ke Container Registry.
- Deploy image baru sebagai layanan Cloud Run.
- Akses frontend ke Rest API dan Database Firestore.
- Akses URL Layanan Frontend.
Klik Check my progress untuk memastikan Anda telah melakukan tugas di atas.
Tugas 6. Men-deploy Frontend Produksi
Dalam skenario ini, update Frontend Staging untuk menggunakan database Firestore.
Diagram arsitektur tingkat tinggi di bawah ini memberikan ringkasan arsitektur umum.
Men-deploy Frontend
Kolom | Nilai |
---|---|
REST_API_SERVICE | REST API SERVICE URL |
Container Registry Image | frontend-production:0.1 |
Cloud Run Service | frontend-production-service |
Agar berhasil menyelesaikan bagian ini, Anda harus mengimplementasikan tugas berikut ini:
- Akses
pet-theory/lab06/firebase-frontend/public
. - Update aplikasi frontend yaitu
app.js
untuk menggunakan REST API. - Jangan lupa untuk menambahkan tahun pada SERVICE_URL.
- Gunakan Cloud Build untuk memberi tag dan men-deploy revisi image ke Container Registry.
- Deploy image baru sebagai layanan Cloud Run.
Catatan: Deploy layanan Anda dengan maksimum 1 instance untuk memastikan Anda tidak melebihi batas maksimum untuk instance Cloud Run. - Akses frontend ke Rest API dan Database Firestore.
Karena sekarang layanan telah di-deploy, Anda akan dapat melihat isi database Firestore menggunakan layanan frontend.
Klik Check my progress untuk memastikan Anda telah melakukan tugas di atas.
Selamat!
Selamat! Dalam lab ini, Anda telah berhasil membuat database Firestore, mengisinya dengan data, membuat REST API, dan men-deploy aplikasi frontend yang berinteraksi dengan database Firestore dan REST API. Anda juga telah mempelajari cara men-deploy aplikasi frontend staging dan produksi.
Mendapatkan badge keahlian Anda berikutnya
Lab mandiri ini merupakan bagian dari kursus badge keahlian Develop Serverless Apps with Firebase. Dengan menyelesaikan kursus badge keahlian ini, Anda akan mendapatkan badge di atas sebagai pengakuan atas pencapaian Anda. Tampilkan badge di resume atau platform media sosial Anda, dan umumkan pencapaian Anda menggunakan hashtag #GoogleCloudBadge.
Sertifikasi dan pelatihan Google Cloud
...membantu Anda mengoptimalkan teknologi Google Cloud. Kelas kami mencakup keterampilan teknis dan praktik terbaik untuk membantu Anda memahami dengan cepat dan melanjutkan proses pembelajaran. Kami menawarkan pelatihan tingkat dasar hingga lanjutan dengan opsi on demand, live, dan virtual untuk menyesuaikan dengan jadwal Anda yang sibuk. Sertifikasi membantu Anda memvalidasi dan membuktikan keterampilan serta keahlian Anda dalam teknologi Google Cloud.
Manual Terakhir Diperbarui pada 2 Mei 2024
Lab Terakhir Diuji pada 2 Mei 2024
Hak cipta 2024 Google LLC Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.