Visão geral

Neste laboratório, você vai usar o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA do Google Cloud, para explorar, criar, modificar, testar e implantar uma amostra de app.

Você vai usar o Cloud Workstations para criar um ambiente de desenvolvimento que usa o Code OSS como IDE e o Gemini Code Assist no Cloud Code para entender o código e criar uma amostra app de inventário que tenha dois métodos de API. Além disso, você vai usar o Gemini para gerar as etapas de implantação do app no Cloud Run.

O laboratório é voltado para desenvolvedores com qualquer nível de experiência que contribuam para a criação de apps, mas talvez não estejam familiarizados com o desenvolvimento de aplicativos em nuvem. É bom ter certa experiência no uso do VS Code ou Code OSS como seu ambiente de desenvolvimento integrado e estar familiarizado com Python e o framework Flask.

Observação: a Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração. Este laboratório foi atualizado para refletir essa mudança. Ao seguir as instruções dele, as referências à Duet AI na interface do usuário ou na documentação devem ser tratadas como referentes ao Gemini. Observação: como uma tecnologia em estágio inicial, o Gemini pode gerar uma saída plausível, mas que é factualmente incorreta. Recomendamos que você valide todas as saídas antes de usá-las. Para mais informações, consulte Gemini para o Google Cloud e IA responsável.

Objetivos

Neste laboratório, você vai aprender a fazer o seguinte:

• Criar um ambiente de desenvolvimento de aplicativos baseado na nuvem usando o Cloud Workstations.
• Usar vários serviços do Google para implantar um aplicativo fazendo perguntas baseadas no contexto para o Gemini.
• Criar modelos com o Gemini que possam ser usados para desenvolver um aplicativo básico no Cloud Run.
• Criar, explorar e modificar o aplicativo usando o Gemini para explicar e gerar o código.
• Executar e testar o aplicativo localmente e, em seguida, implantá-lo no Google Cloud usando o Gemini para gerar as etapas.

Configuração

Para cada laboratório, você recebe um novo projeto do Google Cloud e um conjunto de recursos por um determinado período sem custo financeiro.

1. 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:

   • O botão Abrir console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. 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.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Nome de usuário"}}}

   Você também encontra o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório.

4. Clique em Seguinte.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de boas-vindas.

   {{{user_0.password | "Senha"}}}

   Você também encontra a Senha no painel Detalhes do laboratório.

6. Clique em Seguinte.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: clique em Menu de navegação no canto superior esquerdo para acessar uma lista de produtos e serviços do Google Cloud.

Ativar o Cloud Shell

O Cloud Shell é uma máquina virtual que contém ferramentas para desenvolvedores. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece aos seus recursos do Google Cloud acesso às linhas de comando. A gcloud é a ferramenta ideal para esse tipo de operação no Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

1. No painel de navegação do Console do Google Cloud, clique em Ativar o Cloud Shell ().

2. Clique em Continuar.
   O provisionamento e a conexão do ambiente podem demorar um pouco. Quando esses processos forem concluídos, você já vai ter uma autenticação, e o projeto estará definido com seu PROJECT_ID. Por exemplo:

Exemplo de comandos

• Liste o nome da conta ativa:

gcloud auth list

(Saída)

Credentialed accounts: - <myaccount>@<mydomain>.com (active)

(Exemplo de saída)

Credentialed accounts: - google1623327_student@qwiklabs.net

• Liste o ID do projeto:

gcloud config list project

(Saída)

[core] project = <project_ID>

(Exemplo de saída)

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6

Tarefa 1: configurar o ambiente e a conta

1. Faça login no console do Google Cloud com as credenciais do laboratório e abra a janela do terminal do Cloud Shell.

2. Para definir as variáveis de ambiente com o ID do projeto e a região, execute estes comandos no Cloud Shell:

   PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) REGION={{{project_0.default_region|set at lab start}}} echo "PROJECT_ID=${PROJECT_ID}" echo "REGION=${REGION}"

3. Para armazenar a conta de usuário do Google conectada em uma variável de ambiente, execute o seguinte comando:

   USER=$(gcloud config get-value account 2> /dev/null) echo "USER=${USER}"

4. Ative a API Cloud AI Companion para o Gemini:

   gcloud services enable cloudaicompanion.googleapis.com --project ${PROJECT_ID}

5. Para usar o Gemini, conceda os papéis necessários do IAM à conta de usuário do Qwiklabs do Google Cloud:

   gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} --member user:${USER} --role=roles/cloudaicompanion.user gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} --member user:${USER} --role=roles/serviceusage.serviceUsageViewer

   Ao adicionar esses papéis, o usuário pode contar com o suporte do Gemini.

Para verificar o objetivo, clique em Verificar meu progresso. Ativar as APIs necessárias e configurar os papéis do IAM.

Tarefa 2: criar uma estação de trabalho do Cloud

Este laboratório conta com a ajuda do Gemini para desenvolver um aplicativo com o plug-in Cloud Code para o ambiente de desenvolvimento integrado do Cloud Workstations. O Cloud Workstations é um ambiente de desenvolvimento integrado totalmente gerenciado que inclui integração nativa com o Gemini.

Nesta tarefa, você vai configurar e provisionar o ambiente da estação de trabalho do Cloud e ativar o plug-in do Cloud Code para o Gemini.

Visualizar o cluster da estação de trabalho

Um cluster de estações de trabalho chamado my-cluster foi gerado para este laboratório. Ele é utilizado para configurar e criar estações de trabalho.

1. Na barra de título do console do Google Cloud, digite Cloud Workstations no campo Pesquisar e clique em Cloud Workstations nos resultados da pesquisa.

2. No painel de navegação, clique em Gerenciamento de clusters.

3. Verifique o status do cluster. Se o status do cluster for Reconciling ou Updating, atualize periodicamente e aguarde até que ele mude para Ready antes de seguir para a próxima etapa.

Criar uma configuração da estação de trabalho

Antes de criar uma estação de trabalho, crie uma configuração para ela no Cloud Workstations.

1. No painel de navegação, clique em Configurações da estação de trabalho, depois em Criar configuração de estações de trabalho.

2. Especifique os seguintes valores:

   Propriedade	Valor
   Nome	my-config
   Cluster de estações de trabalho	selecione my-cluster

3. Clique em Criar.

4. Clique em Atualizar.

5. Verifique o Status da configuração que está sendo criada. Se o status for Reconciling ou Updating, atualize periodicamente e aguarde até que ele mude para Ready antes de seguir para a próxima etapa.

Criar uma estação de trabalho

1. No painel de navegação, clique em Estações de trabalho e em Criar estação de trabalho.

2. Especifique os seguintes valores:

   Propriedade	Valor
   Nome	my-workstation
   Configuração	selecione my-config

3. Clique em Criar.

   Depois que a estação de trabalho é criada, ela aparece em Minhas estações de trabalho com o status Stopped.

4. Para iniciar a estação de trabalho, clique em Iniciar.

   Durante a inicialização, o status muda para Starting. Espere até que ele mude para Running, o que indica que a estação está pronta para ser usada. Ela pode levar vários minutos para ser inicializada.

Iniciar o ambiente de desenvolvimento integrado

Para que ele funcione corretamente, é preciso ativar cookies de terceiros em algumas extensões no navegador.

1. Para fazer isso no Chrome, no menu do Chrome, clique em Configurações.

2. Na barra de pesquisa, digite Cookies de terceiros.

3. Clique na configuração Cookies de terceiros e selecione Permitir cookies de terceiros.

   Observação: se quiser restaurar as configurações do navegador depois do laboratório, anote as configurações originais para cookies de terceiros.

• Para iniciar o ambiente de desenvolvimento integrado do Code OSS na estação de trabalho, clique em Iniciar na página Estações de trabalho no console do Google Cloud.

  O ambiente é aberto em uma guia separada do navegador.

  

Para verificar o objetivo, clique em Verificar meu progresso. Criar e iniciar uma estação de trabalho do Cloud.

Tarefa 3: atualizar a extensão do Cloud Code para ativar o Gemini

Nesta tarefa, você vai ativar o Gemini no Cloud Code para o ambiente de desenvolvimento integrado da sua estação de trabalho.

Conectar-se ao Google Cloud

Para se conectar ao Google Cloud na estação de trabalho, siga estas etapas:

1. Na parte de baixo da janela, na barra de status, clique em Cloud Code - Fazer login.

   

2. Para iniciar o fluxo de login do Cloud Code, pressione "Control" (para Windows e Linux) ou "Command" (para macOS) e clique no link no terminal.

3. Para confirmar a abertura do site externo, caso necessário, clique em Abrir.

4. Clique no endereço de e-mail de estudante.

5. Quando for solicitado que você confirme o download desse app pelo Google, clique em Fazer login.

   Seu código de verificação aparece na guia do navegador.

   Observação: talvez apareça um aviso informando que você executou um comando gcloud auth login. Esse processo é normal. O ambiente de desenvolvimento integrado executou esse comando em seu nome.

6. Clique em Copiar.

7. De volta ao ambiente, no terminal, cole o código onde está escrito Inserir o código de autorização.

8. Se for necessário aprovar a cópia da área de transferência, clique em Permitir.

9. Clique em "Inserir" e espere até que a barra de status indique Cloud Code - Sem projeto.

   Você se conectou ao Google Cloud.

Ativar o Gemini no Cloud Code

Para ativar o Gemini no Cloud Code para o ambiente de desenvolvimento integrado da sua estação de trabalho, siga estas etapas:

1. No ambiente de desenvolvimento integrado da estação de trabalho, clique no ícone Gerenciar () no canto inferior esquerdo e, em seguida, em Configurações.

2. Na guia Usuário da caixa de diálogo "Configurações", selecione Extensões > Gemini Code Assist.

3. Em Configurações de pesquisa, digite Gemini.

4. No painel de credenciais do laboratório do Qwiklabs, para copiar o ID do projeto, clique em Copiar.

   

5. Na página de configurações do Cloud Code, em Geminicodeassist: Projeto, cole o ID do projeto do Google Cloud.

6. Confira se a opção Geminicodeassist: Ativar está ativada.

7. Na barra de status do ambiente de desenvolvimento integrado, clique em Cloud Code - Sem projeto.

8. Clique em Selecionar um projeto do Google Cloud e, em seguida, no ID do projeto.

   O ID aparece na barra de status. O Gemini já está pronto para uso.

Tarefa 4: conversar com o Gemini

O Gemini pode ajudar você a escolher os serviços do Google Cloud que atendem aos requisitos da arquitetura do seu aplicativo. Converse com o Gemini para pedir ajuda caso queira desenvolver e testar o app no ambiente de desenvolvimento integrado local e depois implantá-lo no Google Cloud.

Nesta tarefa, você vai usar o painel do Gemini Code Assist para inserir comandos e conferir as respostas do Gemini.

Comandos são perguntas ou instruções que descrevem a ajuda que você precisa e podem incluir o contexto do código que o Google Cloud analisa para dar respostas mais úteis ou completas. Para mais informações sobre como escrever comandos para gerar boas respostas, consulte Escrever comandos melhores para o Gemini no Google Cloud.

Perguntar ao Gemini

Para perguntar ao Gemini sobre serviços do Google Cloud, siga estas etapas:

1. Para abrir o painel de conversa no Gemini, clique em Gemini Code Assist () na barra de atividades do ambiente de desenvolvimento integrado.

   Observação : talvez você receba um aviso informando que não tem uma licença válida. Ignore essa mensagem neste laboratório.

2. Se ocorrer um erro ao tentar abrir o painel de conversa no Gemini, atualize a janela do navegador.

3. No painel Gemini Code Assist, digite o comando abaixo e clique em Enviar ():

   Estou começando no Google Cloud e quero usar a extensão do Cloud Code. Quero alguns exemplos de serviços do Google que possa usar para criar e implantar uma amostra de app.

   O Gemini responde com uma lista de serviços e descrições do Google Cloud.

   Neste exemplo, suponha que o Gemini sugira o Cloud Run e o Cloud Functions como dois serviços do Google Cloud que podem ajudar você a criar e implantar uma amostra de app. É possível pedir mais informações sobre esses serviços.

4. Para enviar um comando ou pergunta adicional, no painel do Gemini Code Assist, digite o texto abaixo e clique em Enviar ():

   Qual a diferença entre o Cloud Run e o Cloud Functions?

   O Gemini responde com as principais diferenças entre os dois serviços do Google Cloud.

5. Para redefinir seu histórico de chat, no painel Gemini Code Assist, clique em Redefinir chat ().

   Observação: o estado do histórico de conversas é mantido apenas na memória e não continua quando você muda para outro espaço de trabalho ou quando fecha o ambiente de desenvolvimento integrado. O Gemini não usa seus comandos nem as respostas deles como dados para treinar o modelo. Para saber mais, consulte Como o Gemini para o Google Cloud usa seus dados.

Tarefa 5: desenvolver um aplicativo em Python

Vamos agora usar o Cloud Run para criar e implantar um aplicativo básico em Python. Como você é iniciante no Cloud Run e no Cloud Code, precisa de ajuda com as etapas para criar o aplicativo.

Nesta tarefa, você vai pedir ajuda ao Gemini para criar um aplicativo Hello World em Python no Cloud Run.

Solicitar ajuda do Gemini

1. Para aprender a criar um app Cloud Run com o Cloud Code, no painel do Gemini Code Assist, digite o seguinte comando e clique em Enviar ():

   Como criar um novo app do Cloud Run no Cloud Code usando a paleta de comandos? Quais linguagens são aceitas?

2. Na resposta do Gemini, observe o conjunto de etapas para criar um aplicativo. O Gemini também exibe as linguagens compatíveis com o aplicativo do Cloud Run.

   Observação: a paleta de comandos no VS Code fornece uma lista de todos os comandos, incluindo os do Cloud Code.

Criar um aplicativo em Python usando as etapas do Gemini

1. Clique no menu () e navegue até Exibir > Paleta de comandos.

2. Digite Cloud Code New e, em seguida, selecione Cloud Code: Novo aplicativo.

   

3. Selecione Aplicativo do Cloud Run.

4. Selecione Python (Flask): Cloud Run.

5. Atualize o nome do aplicativo e a pasta de nível superior para /home/user/hello-world e, em seguida, clique em Ok.

   O Cloud Code faz o download do modelo e cria os arquivos do aplicativo na pasta do seu ambiente de desenvolvimento integrado.

Usar o aplicativo com o Gemini

Agora que você criou o aplicativo Hello World no Cloud Run, pode usar o Gemini para explicar os arquivos e trechos de código que são implantados no ambiente.

1. Se os arquivos não aparecerem, clique em Explorer () na barra de atividades do ambiente de desenvolvimento integrado.

2. No painel do Explorer, selecione Dockerfile.

3. Selecione todo o conteúdo do Dockerfile, clique na lâmpada () e, no menu Mais ações, clique em Gemini: Explicar isto.

   O Gemini gera uma explicação em linguagem natural sobre o conteúdo e a função do Dockerfile. Você também pode selecionar uma parte do conteúdo do arquivo, clicar na lâmpada () e em Gemini: Explicar isto.

4. Selecione a linha que começa com ENTRYPOINT, clique na lâmpada () e em Gemini: Explicar isto.

   O Gemini responde com informações sobre a instrução ENTRYPOINT. Você aprendeu que, com essa instrução, o Docker vai executar o arquivo app.py quando o contêiner for iniciado.

5. Para exibir o conteúdo do arquivo app.py, na barra de atividades, clique em Explorer () e em app.py.

6. Na definição da função hello(), selecione as linhas que contêm as variáveis de ambiente K_SERVICE e K_REVISION. Clique na lâmpada () e em Gemini: Explicar isto.

   O Gemini fornece uma explicação detalhada dessas duas variáveis de ambiente do Cloud Run e como são usadas no código do aplicativo.

Executar o aplicativo localmente

Você pode executar o aplicativo localmente no ambiente de desenvolvimento integrado usando o emulador do Cloud Run. Nesse caso, localmente significa no computador da estação de trabalho.

1. Na barra de atividades do ambiente de desenvolvimento integrado, clique em Cloud Code () e depois em Cloud Run.

   

   Observação: primeiro você vai executar o app usando o emulador do Cloud Run, então não precisa ativar a API Cloud Run ainda.

2. Na barra de atividades do Cloud Run, clique em Executar aplicativo no emulador local do Cloud Run () e em Executar.

   A guia Saída no ambiente de desenvolvimento integrado exibe o progresso da criação.

3. Quando solicitado que você ative o complemento minikube gcp-auth para acessar as APIs do Google, na parte superior da tela, selecione Sim.

   

Na janela para fazer login, clique em Prosseguir com login.

Um link vai aparecer no terminal.

1. Para iniciar o fluxo de login do Cloud Code, pressione "Control" (para Windows e Linux) ou "Command" (para macOS) e clique no link no terminal.

2. Para confirmar a abertura do site externo, caso necessário, clique em Abrir.

3. Clique no endereço de e-mail de estudante.

4. Quando aparecer uma janela confirmando a ação, clique em Continuar.

5. Para permitir que o SDK Google Cloud acesse sua Conta do Google e concordar com os termos, clique em Permitir.

   Seu código de verificação aparece na guia do navegador.

6. Clique em Copiar.

7. Retorne ao ambiente de desenvolvimento integrado e, no terminal, localize a mensagem Inserir código de autorização. Então, cole o código nesse campo e clique em Enter.

   Aguarde a conclusão da criação e da implantação.

8. Mantenha o ponteiro sobre o link do serviço hello-world no URL do localhost e clique em Acessar o link.

   

   Uma nova guia é aberta no navegador e exibe uma página indicando que o serviço está em execução.

Tarefa 6: melhorar o aplicativo em Python

Vamos agora adicionar dados e funcionalidades ao aplicativo para que ele possa ser usado no gerenciamento de dados de inventário.

Nesta tarefa, primeiro você vai adicionar dados de inventário do app.

Observação : a IA generativa não gera sempre a mesma saída. Se você notar uma diferença significativa no código gerado pelo Gemini, use o snippet de código fornecido no laboratório.

Gerar uma amostra de dados usando o Gemini

1. Na barra de atividades do seu ambiente de desenvolvimento integrado, clique em Explorer ().

2. Clique em Novo arquivo () e crie um arquivo chamado inventory.py.

3. Para permitir que o Gemini gere a amostra de dados, abra o painel do Gemini Code Assist, digite o seguinte comando e clique em Enviar:

   Crie uma variável chamada "inventory", que é uma lista de três objetos JSON. Cada objeto JSON tem dois atributos: producttid e onhandqty. Os dois são strings.

   O Gemini gera a matriz JSON do inventory que contém 3 objetos JSON.

4. Para inserir a amostra de dados JSON no arquivo inventory.py, na resposta do Gemini, clique em Inserir no arquivo atual (). O conteúdo do arquivo é semelhante a este:

   inventory = [ {"productid": "12345", "onhandqty": "100"}, {"productid": "67890", "onhandqty": "50"}, {"productid": "11122", "onhandqty": "25"} ]

5. Para salvar o arquivo inventory.py na pasta home/user/hello-world, no menu do ambiente de desenvolvimento integrado (), clique em Arquivo > Salvar.

   Você vai usar essa amostra de dados de inventário na próxima subtarefa.

Adicionar o método da API GET /inventory list ao aplicativo

Agora, introduza os métodos da API no arquivo app.py que podem operar nos dados do inventário. Para concluir a subtarefa, você vai usar o recurso de geração de código do Gemini.

1. No Explorer, abra o arquivo app.py.

2. Modifique a instrução de importação do flask para incluir o arquivo inventory e a biblioteca jsonify:

   from flask import Flask, render_template, jsonify from inventory import inventory

3. No arquivo app.py, posicione o cursor abaixo da instrução de atribuição app:

   app = Flask(__name__)

4. Para permitir que o Gemini Code Assist gere o código para o primeiro método de API, insira o seguinte comentário no arquivo app.py:

   # Generate an app route to display a list of inventory items in the JSON format from the inventory.py file. # Use the GET method.

5. Selecione as linhas de comentário, incluindo a linha em branco abaixo do comentário.

6. Clique na lâmpada () e depois selecione Gemini: Gerar código.

   O Gemini gera uma função para a operação GET que retorna uma lista de itens do arquivo inventory.py. A função geralmente parece com a seguinte:

   @app.route('/inventory', methods=['GET']) def inventory_list(): """Return a list of inventory items in JSON format.""" return jsonify(inventory) Observação: para saber mais sobre a função jsonify(inventory), destaque o termo e peça ao Gemini para explicar o código.

7. Para aceitar o código gerado, mantenha o ponteiro sobre uma parte da resposta e clique em Aceitar.

   Importante: o Gemini pode gerar mais de um snippet de código, e eles podem ser diferentes do exibido acima.

8. Se as instruções app.route e return no código gerado forem diferentes do código mostrado acima, substitua o snippet de código gerado pelo exibido acima. Isso garante que o laboratório funcione como planejado.

Adicionar o método GET /inventory/{IDproduto} ao app

Vamos adicionar outro método de API para retornar dados sobre um item de inventário específico, com base no ID do produto. Se o ID do produto não for encontrado, a API retornará o código de status HTTP padrão 404.

1. Adicione algumas linhas em branco depois da seção referente a /inventory.

2. Para permitir que o Gemini gere o código para esse segundo método de API, insira o seguinte comentário no arquivo app.py:

   # Generate an App route to get a product from the list of inventory items given the productID. # Use the GET method. # If there is an invalid productID, return a 404 error with an error message in the JSON.

3. Selecione as três linhas do comentário e a linha em branco depois dele, clique na lâmpada () e selecione Gemini: Gerar código.

   O Gemini gera uma função para a operação GET que retorna o item do arquivo de inventário com o productID fornecido na solicitação ou, se o produto não existir, o código de status 404.

   @app.route('/inventory/<productid>', methods=['GET']) def inventory_item(productid): """Return a single inventory item in JSON format.""" for item in inventory: if item['productid'] == productid: return jsonify(item) return jsonify({'error': 'Product not found'}), 404

4. Mantenha o ponteiro sobre uma parte da resposta do código gerado. Para aceitar o código, na barra de ferramentas, clique em Aceitar.

5. Se ele for diferente do código mostrado, substitua o snippet de código gerado pelo snippet exibido acima.

   Seu arquivo app.py ficará parecido com este:

   """ A sample Hello World server. """ import os from flask import Flask, render_template, jsonify from inventory import inventory # pylint: disable=C0103 app = Flask(__name__) # Generate an app route to display a list of inventory items in the JSON format from the inventory.py file. # Use the GET method. @app.route('/inventory', methods=['GET']) def inventory_list(): """Return a list of inventory items in JSON format.""" return jsonify(inventory) # Generate an App route to get a product from the list of inventory items given the productID. # Use the GET method. # If there is an invalid productID, return a 404 error with an error message in the JSON. @app.route('/inventory/', methods=['GET']) def inventory_item(productid): """Return a single inventory item in JSON format.""" for item in inventory: if item['productid'] == productid: return jsonify(item) return jsonify({'error': 'Product not found'}), 404 @app.route('/') def hello(): """Return a friendly HTTP greeting.""" message = "It's running!" """Get Cloud Run environment variables.""" service = os.environ.get('K_SERVICE', 'Unknown service') revision = os.environ.get('K_REVISION', 'Unknown revision') return render_template('index.html', message=message, Service=service, Revision=revision) if __name__ == '__main__': server_port = os.environ.get('PORT', '8080') app.run(debug=False, port=server_port, host='0.0.0.0')

Recriar e reimplantar o app localmente

Você pode executar o aplicativo localmente no ambiente de desenvolvimento integrado usando o emulador do Cloud Run. Nesse caso, localmente significa no computador da estação de trabalho.

1. Na barra de atividades do ambiente de desenvolvimento integrado, clique em Cloud Code ().

2. Na barra de atividades do Cloud Run, clique em Executar aplicativo no emulador local do Cloud Run ().

3. Quando solicitado que você ative o complemento minikube gcp-auth para acessar as APIs do Google, na parte superior da tela, selecione Sim.

   Aguarde a conclusão da criação e da implantação.

4. Mantenha o ponteiro sobre o link do serviço hello-world no URL do localhost e clique em Acessar o link.

   Uma nova guia é aberta no navegador e exibe uma página indicando que o serviço está em execução.

Testar os métodos da API

1. Siga as etapas da tarefa anterior para executar o app localmente.

2. Depois de acessar o link do URL do localhost para visualizar o app em execução em outra guia do navegador, adicione /inventory ao final do URL nessa guia e pressione Enter.

   A API retorna uma resposta JSON que contém uma lista de produtos do arquivo inventory.py. A resposta JSON será parecida com esta:

   [{"onhandqty":"100","productid":"12345"},{"onhandqty":"50","productid":"67890"},{"onhandqty":"25","productid":"11122"}]

3. Acrescente /{productID} ao URL que termina com /inventory, em que {productID} é um ID do produto em seu inventário.

   No exemplo acima, o fim de um URL válido seria /inventory/12345.

4. Anote esse ID do produto, porque vamos utilizá-lo mais tarde.

5. Digite "Enter".

   A API retorna uma resposta JSON que contém dados sobre o produto específico.

6. No URL, substitua o ID do produto por XXXXX e digite "Enter".

   O URL agora termina com /inventory/XXXXX.

   XXXXX não é um ID de produto válido. Portanto, a API retorna uma resposta de erro JSON indicando que o produto não foi encontrado.

Tarefa 7: implantar o app no Cloud Run

Agora é possível implantar o aplicativo no Cloud Run no Google Cloud.

1. No menu principal da barra de atividades (), clique em Exibir > Paleta de comandos.

2. No campo "Paleta de comandos", digite Cloud Code Deploy e, em seguida, selecione Cloud Code: implantar no Cloud Run na lista.

3. Para ativar a API Cloud Run no projeto, clique em Ativar API.

4. Na página Configurações de serviço, para Região, selecione .

5. Mantenha os valores padrão para as demais configurações e clique em Implantar.

   Em seguida, o Cloud Code cria sua imagem, envia para o registro e implanta o serviço no Cloud Run. Isso pode levar alguns minutos.

   Observação: para visualizar os registros detalhados da implantação, clique em Mostrar registros detalhados.

6. Para visualizar o serviço em execução, abra o URL exibido na caixa de diálogo "Implantar no Cloud Run".

7. Teste o serviço anexando os caminhos /inventory e /inventory/{productID} ao URL e verifique a resposta.

   Observação: use o mesmo ID do produto usado antes para o URL. O final do URL será semelhante a /inventory/12345.

   Para acessar o URL da página de inventário do serviço do Cloud Run, execute o seguinte comando no Cloud Shell:

   export SVC_URL=$(gcloud run services describe hello-world \ --project {{{project_0.project_id|set at lab start}}} \ --region {{{project_0.default_region|set at lab start}}} \ --platform managed \ --format='value(status.url)') echo ${SVC_URL}/inventory

Para verificar o objetivo, clique em Verificar meu progresso. Implantar o aplicativo no Cloud Run.

Finalize o laboratório

Após terminar seu laboratório, clique em End Lab. O Qwiklabs removerá os recursos usados e limpará a conta para você.

Você poderá avaliar sua experiência neste laboratório. Basta selecionar o número de estrelas, digitar um comentário e clicar em Submit.

O número de estrelas indica o seguinte:

• 1 estrela = muito insatisfeito
• 2 estrelas = insatisfeito
• 3 estrelas = neutro
• 4 estrelas = satisfeito
• 5 estrelas = muito satisfeito

Feche a caixa de diálogo se não quiser enviar feedback.

Para enviar seu feedback, fazer sugestões ou correções, use a guia Support.

Parabéns!

Neste laboratório, você aprendeu a:

• Usar vários serviços do Google para implantar um aplicativo fazendo perguntas baseadas no contexto para o Gemini.
• Criar modelos com o Gemini que possam ser usados para desenvolver um aplicativo básico no Cloud Run.
• Criar, explorar e modificar o aplicativo usando o Gemini para explicar e gerar o código.
• Executar e testar o aplicativo localmente e, em seguida, implantá-lo no Google Cloud usando o Gemini para gerar as etapas.

Próximas etapas / Saiba mais

• Informações gerais do Gemini para o Google Cloud
• Desenvolver um aplicativo em Python com a assistência do Gemini para o Google Cloud
• Desenvolver um aplicativo Node.js com a assistência do Gemini para o Google Cloud

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