Descripción general

En este lab, compilarás una canalización de integración continua con GitHub, Cloud Build, los activadores de compilación y Artifact Registry.

Objetivos

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Crear un repositorio de Git en GitHub
• Crear una aplicación sencilla de Python
• Probar la aplicación web en Cloud Shell
• Definir una compilación de Docker
• Administrar imágenes de Docker con Cloud Build y Artifact Registry
• Automatizar compilaciones con activadores
• Probar los cambios de la compilación

Requisitos previos

Si aún no tienes una cuenta de GitHub, deberás crear una.

Recomendaciones

1. Usa una cuenta de GitHub existente si la tienes. Es más probable que GitHub bloquee una cuenta nueva como spam.
2. Configura la autenticación de dos factores en tu cuenta de GitHub para reducir las probabilidades de que se marque como spam.

Configura el entorno de tu lab

En cada lab, recibirá un proyecto de Google Cloud y un conjunto de recursos nuevos por tiempo limitado y sin costo adicional.

1. Accede a Qwiklabs desde una ventana de incógnito.

2. Ten en cuenta el tiempo de acceso del lab (por ejemplo, 1:15:00) y asegúrate de finalizarlo en el plazo asignado.
   No existe una función de pausa. Si lo necesita, puede reiniciar el lab, pero deberá hacerlo desde el comienzo.

3. Cuando esté listo, haga clic en Comenzar lab.

4. Anote las credenciales del lab (el nombre de usuario y la contraseña). Las usarás para acceder a la consola de Google Cloud.

5. Haga clic en Abrir Google Console.

6. Haga clic en Usar otra cuenta, copie las credenciales para este lab y péguelas en el mensaje emergente que aparece.
   Si usa otras credenciales, se generarán errores o incurrirá en cargos.

7. Acepta las condiciones y omite la página de recursos de recuperación.

Tarea 1: Crea un repositorio de Git

Primero, crearás un repositorio de Git con GitHub. Este repositorio de Git se usará para almacenar tu código fuente. Al final, crearás un activador de compilación que inicie una canalización de integración continua cuando se le envíe código.

1. Haz clic en la consola de Cloud y, en la pestaña nueva, haz clic en Activar Cloud Shell ().
2. Si se te solicita, haz clic en Continuar.
3. Ejecuta el siguiente comando para instalar la CLI de GitHub:

curl -sS https://webi.sh/gh | sh

4. Accede a la CLI de GitHub

gh auth login

Presiona Intro para aceptar las opciones predeterminadas. Lee las instrucciones en la herramienta de la CLI para acceder a través del sitio web de GitHub.

5. Confirma que accediste a tu cuenta:

gh api user -q ".login"

Si accediste correctamente, se mostrará tu nombre de usuario de GitHub.

6. Crea una variable GITHUB_USERNAME.

GITHUB_USERNAME=$(gh api user -q ".login")

7. Confirma que creaste la variable de entorno:

echo ${GITHUB_USERNAME}

Si creaste la variable correctamente, debería mostrarse tu nombre de usuario de GitHub.

8. Configura tus credenciales globales de Git:

git config --global user.name "${GITHUB_USERNAME}" git config --global user.email "${USER_EMAIL}"

Este comando crea un usuario de Git para tu terminal de Cloud Shell.

9. Crea un repositorio de GitHub vacío llamado devops-repo:

gh repo create devops-repo --private

10. En Cloud Shell, ingresa el siguiente comando para crear una carpeta llamada gcp-course:

mkdir gcp-course

11. Cambia a la carpeta que acabas de crear:

cd gcp-course

12. Ahora clona el repositorio vacío que acabas de crear: Si se te solicita, haz clic en Autorizar:

gh repo clone devops-repo Nota: Es posible que veas una advertencia que indica que clonaste un repositorio vacío. Esto se prevé en este punto.

13. El comando anterior creó una carpeta vacía llamada devops-repo. Cambia a esa carpeta:

cd devops-repo

Tarea 2: Crea una aplicación sencilla de Python

Necesitas algún código fuente para administrar. Por lo tanto, crearás una aplicación web simple con Flask de Python. La aplicación será solo un poco mejor que “Hello World”, pero será suficiente para probar la canalización que compilarás.

1. En Cloud Shell, haz clic en Abrir editor () para abrir el editor de código.
2. En el árbol del explorador de la izquierda, selecciona la carpeta gcp-course > devops-repo.
3. Haz clic en devops-repo.
4. Haz clic en Archivo nuevo.
5. Asígnale el nombre main.py al archivo y presiona Intro.
6. Pega el siguiente código en el archivo que acabas de crear:

from flask import Flask, render_template, request app = Flask(__name__) @app.route("/") def main(): model = {"title": "Hello DevOps Fans."} return render_template('index.html', model=model) if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=True, threaded=True)

7. Para guardar los cambios, presiona CTRL + S.
8. Haz clic en la carpeta devops-repo.
9. Haz clic en Nueva carpeta.
10. Asigna el nombre templates a la carpeta y presiona Intro.
11. Haz clic con el botón derecho en la carpeta templates y crea un nuevo archivo con el nombre layout.html.
12. Agrega el siguiente código y guarda el archivo como lo hiciste antes:

<!doctype html> <html lang="en"> <head> <title>{{model.title}}</title> <!-- Bootstrap CSS --> <link rel="stylesheet" href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.4.1/css/bootstrap.min.css"> </head> <body> <div class="container"> {% block content %}{% endblock %} <footer></footer> </div> </body> </html>

13. Además, en la carpeta templates, agrega otro archivo nuevo llamado index.html.

14. Agrega el siguiente código y guarda el archivo como lo hiciste antes:

{% extends "layout.html" %} {% block content %} <div class="jumbotron"> <div class="container"> <h1>{{model.title}}</h1> </div> </div> {% endblock %}

15. En Python, los requisitos previos de la aplicación se administran mediante pip. Ahora, agregarás un archivo que incluye los requisitos para esta aplicación.

16. En la carpeta devops-repo (no en la carpeta templates), crea un nuevo archivo. Luego, agrega lo siguiente al archivo y guárdalo con el nombre requirements.txt:

Flask>=2.0.3

17. Ahora que tienes algunos archivos, guárdalos en el repositorio. Primero, debes agregar en tu repositorio de Git local todos los archivos que creaste. Haz clic en Abrir terminal y, en Cloud Shell, ingresa el siguiente código:

cd ~/gcp-course/devops-repo git add --all

18. Para confirmar los cambios en el repositorio, debes identificarte. Ingresa los siguientes comandos con tu información (puedes usar tu dirección de Gmail o cualquier otra dirección de correo electrónico):

git config --global user.email "you@example.com" git config --global user.name "Your Name"

19. Ahora confirma los cambios de manera local:

git commit -a -m "Initial Commit"

20. Confirmaste los cambios de manera local, pero no actualizaste el repositorio de Git que creaste en Cloud Source Repositories. Ingresa el siguiente comando para enviar los cambios a la nube:

git push origin main

21. Actualiza la página web de GitHub. Verás los archivos que acabas de crear.

Tarea 3: Define una compilación de Docker

El primer paso para usar Docker es crear un archivo llamado Dockerfile. En este archivo, se define cómo se construye un contenedor de Docker. Lo harás ahora.

1. Haz clic en Abrir editor y expande la carpeta gcp-course/devops-repo. Con la carpeta devops-repo seleccionada, haz clic en New File y asigna el nombre Dockerfile al archivo nuevo.

El archivo Dockerfile se usa para definir cómo se compila el contenedor.

2. En la parte superior del archivo, ingresa el siguiente comando:

FROM python:3.9

Esta es la imagen base, aunque puedes elegir entre muchas otras. En este caso, estás usando una imagen con Python ya instalado.

3. Ingresa el siguiente comando:

WORKDIR /app COPY . .

Con estas líneas, copia el código fuente de la carpeta actual a la carpeta/app en la imagen del contenedor.

4. Ingresa el siguiente comando:

RUN pip install gunicorn RUN pip install -r requirements.txt

Esto usa pip para instalar los requisitos de la aplicación de Python en el contenedor. Gunicorn es un servidor web de Python que se usará para ejecutar la aplicación web.

5. Ingresa el siguiente comando:

ENV PORT=80 CMD exec gunicorn --bind :$PORT --workers 1 --threads 8 main:app

La variable de entorno establece el puerto en el que se ejecutará la aplicación (en este caso, 80). La última línea ejecuta la aplicación web mediante el servidor web gunicorn.

6. Verifica que el archivo completo se vea de la siguiente manera y guárdalo:

FROM python:3.9 WORKDIR /app COPY . . RUN pip install gunicorn RUN pip install -r requirements.txt ENV PORT=80 CMD exec gunicorn --bind :$PORT --workers 1 --threads 8 main:app

Tarea 4: Administra imágenes de Docker con Cloud Build y Artifact Registry

La imagen de Docker se debe compilar y almacenar en algún lugar. Usarás Cloud Build y Artifact Registry.

1. Haz clic en Abrir terminal para volver a Cloud Shell. Asegúrate de estar en la carpeta correcta:

cd ~/gcp-course/devops-repo

2. La variable de entorno de Cloud Shell DEVSHELL_PROJECT_ID almacena el ID del proyecto actual automáticamente. Se requiere el ID del proyecto para almacenar imágenes en Artifact Registry. Ingresa el siguiente comando para ver el ID del proyecto:

echo $DEVSHELL_PROJECT_ID

3. Escribe el siguiente comando para crear un repositorio de Artifact Registry con el nombre devops-repo:

gcloud artifacts repositories create devops-repo \ --repository-format=docker \ --location={{{ project_0.default_region | "REGION" }}}

4. Si quieres configurar Docker para que se autentique en el repositorio Docker de Artifact Registry, ingresa el siguiente comando:

gcloud auth configure-docker {{{ project_0.default_region | "REGION" }}}-docker.pkg.dev

5. Si deseas usar Cloud Build para crear la imagen y almacenarla en Artifact Registry, escribe el siguiente comando:

gcloud builds submit --tag {{{ project_0.default_region | "REGION" }}}-docker.pkg.dev/$DEVSHELL_PROJECT_ID/devops-repo/devops-image:v0.1 .

Observa la variable de entorno en el comando. La imagen se almacenará en Artifact Registry.

6. En la barra de título de la consola de Google Cloud, escribe Artifact Registry en el campo Buscar y, luego, haz clic en Artifact Registry en los resultados de la búsqueda.

7. Haz clic en el ícono de fijar junto a Artifact Registry.

8. Haz clic en devops-repo.

9. Haz clic en devops-image. La imagen debería estar en la lista.

10. En la barra de título de la consola de Google Cloud, escribe Cloud Build en el campo Buscar y, luego, haz clic en Cloud Build en los resultados de la búsqueda.

11. Haz clic en el ícono de fijar junto a Cloud Build.

12. Tu compilación debería aparecer en el historial.

Ahora intentarás ejecutar esta imagen desde una máquina virtual de Compute Engine.

13. En el menú de navegación, haz clic en Compute Engine > Instancias de VM.

14. Haz clic en Crear instancia para crear una VM.

15. En la página Crear una instancia, especifica lo siguiente y deja el resto de la configuración con los valores predeterminados.

Propiedad	Valor
SO y almacenamiento > Contenedor	Haz clic en IMPLEMENTAR CONTENEDOR
Imagen de contenedor	"-docker.pkg.dev//devops-repo/devops-image:v0.1" y haz clic en SELECCIONAR
Redes > Firewall	Permitir tráfico HTTP

16. Haz clic en Crear.

17. Cuando inicie la VM, haz clic en la dirección IP externa de la VM. Se abrirá una pestaña del navegador, y la página mostrará Hello DevOps Fans.

Nota: Es posible que debas esperar aproximadamente un minuto después de que se cree la VM para que se inicie el contenedor de Docker.

18. Ahora guardarás los cambios en tu repositorio de Git. En Cloud Shell, ingresa el siguiente comando para asegurarte de estar en la carpeta correcta y agregar tu nuevo Dockerfile a Git:

cd ~/gcp-course/devops-repo git add --all

19. Confirma los cambios de manera local:

git commit -am "Added Docker Support"

20. Envía los cambios a Cloud Source Repositories:

git push origin main

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Administrar imágenes de Docker con Cloud Build y Artifact Registry.

Tarea 5: Automatiza compilaciones con activadores

1. En Menú de navegación, haz clic en Cloud Build. Se abrirá la página Historial de compilaciones. Allí encontrarás una o más compilaciones.

2. Haz clic en Configuración.

3. En el menú desplegable Cuenta de servicio, selecciona @.iam.gserviceaccount.com.

4. Habilita la opción Establecer como la cuenta de servicio preferida. Establece el estado del servicio de Cloud Build en Habilitado.

5. Ve a Activadores en el panel de navegación izquierdo y haz clic en Crear activador.

6. Especifica lo siguiente:

   Nombre: devops-trigger

   Región:

   En Repositorio, haz clic en Conectar repositorio nuevo.

   • En el panel Conectar repositorio, selecciona GitHub (App de GitHub de Cloud Build) y haz clic en Continuar.
   • Selecciona {tu nombre de usuario de GitHub}/devops-repo como Repositorio, haz clic en Aceptar y, luego, selecciona {tu nombre de usuario de GitHub}/devops-repo (app de GitHub).
   • Acepta los Términos y Condiciones, y haz clic en Siguiente.

   Rama: .*(Cualquier rama)

   Tipo de configuración: Archivo de configuración de Cloud Build (YAML o JSON)

   Ubicación: Intercalada

7. Haz clic en Abrir editor y reemplaza el código por el que se menciona a continuación. Luego, haz clic en Listo.

steps: - name: 'gcr.io/cloud-builders/docker' args: ['build', '-t', '{{{project_0.default_region|REGION}}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id|Project ID}}}/devops-repo/devops-image:$COMMIT_SHA', '.'] images: - '{{{project_0.default_region|REGION}}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id|Project ID}}}/devops-repo/devops-image:$COMMIT_SHA' options: logging: CLOUD_LOGGING_ONLY

8. En Cuenta de servicio, selecciona la cuenta que comienza con el ID de tu proyecto y que es similar a (@.iam.gserviceaccount.com) y haz clic en Crear.

9. Para probar el activador, haz clic en Ejecutar y, luego, en Ejecutar activadores.

10. Haz clic en el vínculo Historial, en el que verás una compilación en ejecución. Espera a que termine la compilación y, luego, haz clic en el vínculo para ver los detalles.

11. Desplázate hacia abajo y observa los registros. La salida de la compilación que encontrarás aquí es lo que verías si la ejecutaras en tu máquina.

12. Regresa al servicio de Artifact Registry. Deberías ver una imagen nueva en la carpeta devops-repo > devops-image.

13. Vuelve al editor de código de Cloud Shell. Busca el archivo main.py en la carpeta gcp-course/devops-repo.

14. En la función main(), cambia la propiedad del título por "Hello Build Trigger." como se muestra a continuación:

@app.route("/") def main(): model = {"title": "Hello Build Trigger."} return render_template("index.html", model=model)

15. Usa el siguiente comando para confirmar el cambio:

cd ~/gcp-course/devops-repo git commit -a -m "Testing Build Trigger"

16. Ingresa el siguiente comando para enviar los cambios a Cloud Source Repositories:

git push origin main

17. Vuelve a la consola de Cloud y al servicio Cloud Build. Verás otra compilación en ejecución.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Automatizar compilaciones con el activador.

Tarea 6: Prueba los cambios de la compilación

1. Cuando se complete la compilación, haz clic en ella para ver los detalles.

2. Haz clic en Detalles de la ejecución.

3. Haz clic en Nombre de la imagen. Te redireccionará a la página de imágenes en Artifact Registry.

4. En la parte superior del panel, haz clic en Copiar la ruta de acceso junto al nombre de la imagen. Lo necesitarás para los siguientes pasos. El formato será como se ve a continuación.

{{{project_0.default_region | Lab Region }}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id|Project ID}}}/devops-demo/devops-image@sha256:8aede81a8b6ba1a90d4d808f509d05ddbb1cee60a50ebcf0cee46e1df9a54810 Nota: No uses el nombre de la imagen que está en el Resumen.

5. Ve al servicio Compute Engine. Como hiciste antes, crea una máquina virtual nueva para probar esta imagen. Haz clic en IMPLEMENTAR CONTENEDOR y pega la imagen que copiaste.

6. Selecciona Permitir tráfico HTTP.

7. Cuando se cree la máquina, en tu navegador, realiza una solicitud a la dirección IP externa de la VM para probar el cambio. Se mostrará el nuevo mensaje.

Nota: Es posible que debas esperar unos minutos después de que se cree la VM para que se inicie el contenedor de Docker.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Probar los cambios de la compilación

¡Felicitaciones!

En este lab, compilaste una canalización de integración continua con GitHub, Cloud Build, los activadores de compilación y Artifact Registry.

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