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Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
Create test data for the Firestore Database
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Import test data into the Firestore Database
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Há 12 anos, Lilian fundou a rede de clínicas veterinárias Pet Theory. A Pet Theory teve rápida expansão nos últimos anos. Entretanto, o antigo sistema de agendamento de consultas não consegue dar conta do aumento da demanda. Por isso, Lilian está pedindo para você criar um sistema baseado na nuvem com uma escalonabilidade melhor do que a oferecida pela solução legada.
A equipe de operações da Pet Theory é formada por apenas uma pessoa, o Pedro. Assim, o cliente precisa de uma solução que não exija muita manutenção contínua. A equipe optou pela tecnologia sem servidor.
Raquel foi contratada como consultora para ajudar a Pet Theory a fazer a transição para um ambiente sem servidor. Depois de comparar as opções de banco de dados sem servidor, a equipe decide adotar o Cloud Firestore. Como o Firestore opera sem servidor, não é necessário provisionar capacidade previamente, e isso implica que não há risco de ultrapassar os limites de armazenamento ou de operações. O Firestore mantém os dados sincronizados em todos os apps cliente por meio de listeners em tempo real e oferece suporte off-line para dispositivos móveis e Web, de modo que seja possível criar apps responsivos que funcionem de maneira independente da latência da rede ou da conectividade com a internet.
Neste laboratório, você ajudará Pedro a fazer upload dos dados atuais da Pet Theory para um banco de dados do Cloud Firestore. Para realizar essa tarefa, ele trabalhará lado a lado com Raquel.
Este diagrama mostra uma visão geral dos serviços que você vai usar e como eles se conectam:
Neste laboratório, você vai aprender a:
Este é um laboratório de nível introdutório, que pressupõe experiência com o console do Cloud e os ambientes shell. A experiência com o Firebase será útil, mas não é obrigatória.
Você também precisa estar familiarizado com a edição de arquivos. Use seu editor de texto favorito (como o nano
, o vi
etc.) ou inicie o editor de código do Cloud Shell, disponível na barra de cima:
Quando estiver tudo pronto, role a tela para baixo e siga as etapas para configurar o ambiente do laboratório.
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:
Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você vai encontrar o seguinte:
Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.
O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer login em outra guia.
Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.
Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.
Você também encontra o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório.
Clique em Seguinte.
Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de boas-vindas.
Você também encontra a Senha no painel Detalhes do laboratório.
Clique em Seguinte.
Acesse as próximas páginas:
Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.
O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.
Depois de se conectar, vai notar que sua conta já está autenticada, e que o projeto está configurado com seu PROJECT_ID. A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:
gcloud
é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.
Clique em Autorizar.
A saída será parecida com esta:
Saída:
Saída:
Exemplo de saída:
gcloud
, acesse o guia com informações gerais sobre a gcloud CLI no Google Cloud.
A tarefa de Pedro é fazer o upload dos dados da Pet Theory para um banco de dados do Cloud Firestore. Para alcançar essa meta, ele trabalhará lado a lado com Raquel. Raquel recebe uma mensagem de Pedro na TI...
Pedro, administrador de TI |
Oi, Raquel O primeiro passo na transição para um ambiente sem servidor é criar um banco de dados do Firestore com o Google Cloud. Você pode me ajudar com essa tarefa? Não sei muito bem como fazer essa configuração. Pedro |
Raquel, consultora de software |
Olá, Pedro, Claro, é um prazer ajudar você com isso. Vou enviar alguns recursos para você começar. Voltamos a conversar sobre isso assim que você terminar a criação do banco de dados. Raquel |
Ajude Pedro a configurar um banco de dados do Firestore usando o console do Cloud.
No console do Cloud, acesse o menu de navegação e selecione Firestore.
Clique em + Criar banco de dados.
Selecione a opção Modo nativo e clique em Continuar.
Depois de concluir a tarefa, Raquel envia um e-mail a Pedro...
Raquel, consultora de software |
Olá, Pedro, Excelente trabalho de configuração do banco de dados do Firestore! Para gerenciar o acesso ao banco de dados, usaremos uma conta de serviço que tenha sido criada automaticamente com os privilégios necessários. Agora estamos prontos para migrar do banco de dados antigo para o Firestore. Raquel |
Pedro, administrador de TI |
Olá, Raquel, Obrigado pela ajuda. Configurar o banco de dados do Firestore foi simples. Espero que o processo de importação do banco de dados seja mais fácil do que foi com o banco de dados legado, que é bastante complexo e exige a realização de muitas etapas. Pedro |
O novo banco de dados do Cloud Firestore está pronto para uso, mas está vazio. Os dados dos clientes da Pet Theory ainda estão apenas no banco de dados antigo.
Pedro envia uma mensagem a Raquel...
Pedro, administrador de TI |
Oi, Raquel, Meu gerente quer começar a migrar os dados de clientes para o novo banco de dados do Firestore. Eu exportei um arquivo CSV do banco de dados legado, mas não está claro para mim como fazer para importar esses dados para o Firestore. Você pode me dar uma mão? Pedro |
Raquel, consultora de software |
Olá, Pedro, Claro. Vamos marcar uma reunião para discutir o que precisa ser feito. Raquel |
Como Pedro disse, os dados dos clientes estarão disponíveis em um arquivo CSV. Ajude Pedro a criar um aplicativo que lê os registros dos clientes de um arquivo CSV e grava esses registros no Firestore. Como Pedro conhece JavaScript, crie esse aplicativo com o ambiente de execução JavaScript Node.js.
lab01
:No diretório, é possível conferir o package.json
de Pedro. Esse arquivo lista os pacotes que são dependências do projeto Node.js. Com ele, é possível reproduzir o build e compartilhá-lo com outras pessoas.
Mostramos abaixo um exemplo de package.json
:
Agora que Pedro já importou o código-fonte, ele entra em contato com Raquel para saber quais pacotes são necessários para a migração.
Pedro, administrador de TI |
Oi, Raquel, O código que usei para o banco de dados legado é bem básico, ele apenas cria um arquivo CSV pronto para o processo de importação. Preciso fazer o download de algo antes de começar? Pedro |
Raquel, consultora de software |
Oi, Pedro, Eu sugiro usar um dos muitos pacotes @google-cloud do Node para interagir com o Firestore. Então, devemos fazer apenas pequenas alterações ao código, já que o trabalho pesado já foi feito. Raquel |
Para que o código de Pedro grave no banco de dados do Firestore, você precisa instalar algumas dependências de pares.
Após a conclusão do comando, o package.json
será automaticamente atualizado para incluir as novas dependências de pares e será semelhante à sequência abaixo.
Agora é hora de dar uma olhada no script que lê o arquivo CSV de clientes e grava um registro no Firestore para cada linha do arquivo CSV. O aplicativo original de Pedro é mostrado abaixo:
Ele importa a resposta do arquivo CSV de entrada para o banco de dados legado. A seguir, atualize esse código para gravar no Firestore.
pet-theory/lab01/importTestData.js
.Para fazer referência à API Firestore por meio do aplicativo, é preciso adicionar a dependência de pares à base de código.
O início do arquivo precisa ter este código:
A integração com o banco de dados do Firestore pode ser feita com algumas linhas de código. Exatamente com esse objetivo, Raquel compartilhou um modelo de código com você e Pedro.
if (process.argv.length < 3)
:O snippet de código acima declara um novo objeto de banco de dados, que faz referência ao banco de dados criado anteriormente no laboratório. A função usa um processamento em lote no qual cada registro é processado, um de cada vez, e recebe uma referência de documento com base no identificador adicionado. No final da função, o conteúdo do lote é gravado (commit) no banco de dados.
importCsv
, adicione a chamada a writeToFirestore e remova a chamada a writeToDatabase. Ele será parecido com o seguinte:O início do arquivo precisa ter este código:
importCsv
logo abaixo da linha "console.log(Wrote ${records.length} records
);", que deve ser semelhante ao seguinte:Depois dessas mudanças, o bloco de código da função importCsv
deve ficar assim:
Agora, quando o código do aplicativo for executado, o banco de dados do Firestore será atualizado com o conteúdo do arquivo CSV. A função importCsv
recebe um nome de arquivo e analisa o conteúdo linha a linha. Cada linha processada é agora enviada para a função do Firestore writeToFirestore
, em que cada novo registro é gravado no banco de dados de "clientes".
Está na hora de importar alguns dados! Pedro entra em contato com Raquel para falar sobre uma preocupação dele com a execução de um teste com dados reais de clientes...
Pedro, administrador de TI |
Oi, Raquel, Acho que seria melhor não usarmos os dados de clientes para os testes. Precisamos preservar a privacidade do cliente, mas também precisamos estar seguros de que nosso script de importação de dados funciona corretamente. Você consegue pensar em um método de teste alternativo? Pedro |
Raquel, consultora de software |
Olá, Pedro, Bem lembrado, Pedro. Essa é uma questão complicada, já que os dados dos clientes podem incluir informações de identificação pessoal, também chamadas de PII. Vou compartilhar com você um código inicial para criar dados de um pseudocliente. Poderemos usar esses dados para testar o script de importação. Raquel |
Ajude Pedro a instalar e colocar em operação esse gerador de dados pseudoaleatórios.
package.json
:O início do arquivo deve ficar assim:
const
:Created file ${fileName} containing ${recordCount} records.
);" que será semelhante a:createTestData
deve ser semelhante ao seguinte:customers_1000.csv
, que conterá mil registros de dados de teste:A saída ficará assim:
customers_1000.csv
e verifique se os dados de teste foram criados.Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se você tiver criado com êxito uma amostra de dados de teste para o banco de dados do Firestore, verá uma pontuação de avaliação.
A saída ficará assim:
Execute o comando a seguir para adicionar o pacote csv-parse
ao seu ambiente:
Nas últimas seções, você observou como Pedro e Raquel criaram dados de teste e um script para importar dados para o Firestore. Pedro agora está mais confiante para carregar dados de clientes no banco de dados do Firestore.
Teste a tarefa concluída
Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada. Se você importou com êxito os dados de teste para o banco de dados do Firestore, verá uma pontuação de avaliação.
Com sua ajuda e com a ajuda da Raquel, Pedro agora migrou os dados de teste para o banco de dados do Firestore. Abra o Firestore e confira os resultados!
Digite /customers
e pressione Enter.
Atualize a guia do navegador. A seguinte lista de clientes migrados será exibida:
Durante este laboratório, você recebeu treinamento prático com o Firestore. Depois de gerar uma coleção de dados de clientes para teste, você executou um script que importou os dados para o Firestore. Você aprendeu a lidar com dados no Firestore por meio do console do 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 28 de fevereiro de 2024
Laboratório testado em 28 de fevereiro de 2024
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