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Visão geral

O Google Kubernetes Engine oferece um ambiente gerenciado para implantação, gerenciamento e escalonamento dos aplicativos em contêiner usando a infraestrutura do Google. O ambiente do Kubernetes Engine consiste em várias máquinas (especificamente, instâncias do Google Compute Engine) agrupadas para formar um cluster.

O Kubernetes fornece os mecanismos para interagir com o cluster. Você usa os comandos e recursos do Kubernetes para implantar e gerenciar os aplicativos, executar tarefas administrativas e definir políticas, além de monitorar a integridade das cargas de trabalho implantadas.

Neste laboratório, você implantará o aplicativo de teste no Kubernetes Engine usando os recursos do Google Cloud Platform, como o Container Builder e o Container Registry, além dos recursos do Kubernetes, como implantações, pods e serviços.

Objetivos

Neste laboratório, você aprenderá a fazer o seguinte:

• Criar Dockerfiles para empacotar o front-end do aplicativo de teste e o código de back-end da implantação
• Usar o Container Builder para produzir imagens do Docker
• Provisionar um cluster do Kubernetes Engine para hospedar o aplicativo de teste
• Usar implantações do Kubernetes para provisionar pods replicados no Kubernetes Engine
• Usar um serviço do Kubernetes para provisionar um balanceador de carga para o front-end do teste

Configuração do Qwiklabs

Antes de clicar no botão Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar 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, e 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:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você 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 | "Username"}}}

   Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.

4. Clique em Próxima.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.

6. Clique em Próxima.

   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: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.

Ativar o Cloud Shell

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.

1. Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.

2. Clique nas seguintes janelas:

   • Continue na janela de informações do Cloud Shell.
   • Autorize o Cloud Shell a usar suas credenciais para fazer chamadas de APIs do Google Cloud.

Depois de se conectar, você verá 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:

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

A gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

3. (Opcional) É possível listar o nome da conta ativa usando este comando:

gcloud auth list

4. Clique em Autorizar.

Saída:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opcional) É possível listar o ID do projeto usando este comando:

gcloud config list project

Saída:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Observação: consulte a documentação completa da gcloud no Google Cloud no guia de visão geral da gcloud CLI.

Inicie o editor de código do Cloud Shell

No Cloud Shell, clique no ícone Abrir Editor (parece um lápis) para iniciar o editor de código.

Prepare o aplicativo de teste

Nesta seção, você acessará o Cloud Shell, clonará o repositório git que contém o aplicativo de teste, definirá as variáveis de ambiente e executará o aplicativo.

Clone o código-fonte no Cloud Shell

Clique em Abrir Terminal e clone o repositório para o laboratório.

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

Crie um link virtual como um atalho para o diretório de trabalho.

ln -s ~/training-data-analyst/courses/developingapps/v1.2/python/kubernetesengine ~/kubernetesengine

Configure o aplicativo de teste

Altere o diretório de trabalho.

cd ~/kubernetesengine/start

Configure o aplicativo de teste.

. prepare_environment.sh

Este arquivo de script faz o seguinte:

• cria um aplicativo do Google App Engine;
• exporta as variáveis de ambiente GCLOUD_PROJECT e GCLOUD_BUCKET;
• atualiza o pip e depois executa pip install -r requirements.txt;
• cria entidades no Google Cloud Datastore;
• cria um tópico do Google Cloud Pub/Sub;
• cria uma instância, um banco de dados e uma tabela do Cloud Spanner;
• imprime o código do projeto do Google Cloud Platform.

O aplicativo de teste estará configurado quando a seguinte mensagem aparecer:

Exemplo de mensagem de saída

Creating Cloud Pub/Sub topic
Created topic [projects/qwiklabs-gcp-92b7e5716e0cbf7e/topics/feedback].
Created subscription [projects/qwiklabs-gcp-92b7e5716e0cbf7e/subscriptions/worker-subscription].
Creating Cloud Spanner Instance, Database, and Table
Creating instance...done.
Creating database...done.
Project ID: qwiklabs-gcp-92b7e5716e0cbf7e

Clique em verificar meu progresso para verificar o objetivo.

Configure o aplicativo de teste

Revise o código

In this section you examine the application files.

Para ver e editar arquivos, você pode usar os editores de shell instalados no Cloud Shell, como o nano ou o vim ou o editor de código do Cloud Shell. Este laboratório usa o editor de código do Cloud Shell.

Este laboratório usará o editor de código do Cloud Shell para revisar o código do aplicativo de teste.

Examine o código

Navegue até training-data-analyst/courses/developingapps/v1.2/python/kubernetesengine/start.

A estrutura de pastas do aplicativo de teste representa como ele será implantado no Kubernetes Engine.

O aplicativo da Web está em uma pasta chamada frontend.

O código do aplicativo do worker que se registra no Cloud Pub/Sub e processa mensagens está na pasta backend.

Você encontrará arquivos de configuração para o Docker (um Dockerfile nas pastas frontend e backend) e arquivos no formato .yaml do Kubernetes Engine chamados backend-deployment e frontend-deployment.

Crie um cluster do Kubernetes Engine e conecte-se a ele

Crie um cluster do Kubernetes Engine

1. No Console do Cloud Platform, clique em Menu de navegação > Kubernetes Engine > Clusters.

   

2. Clique em Criar cluster.

3. Configurar o cluster. Defina os seguintes campos para os valores fornecidos, deixe todas as outras opções nos valores padrão:

Propriedade	Valor
Nome	quiz-cluster
Zone	us-central1-b
default Pool > Segurança > Escopos de acesso	Selecione Permitir acesso completo a todas as APIs do Cloud, e depois clique em Salvar.

4. Clique em Criar. O cluster leva alguns minutos para ser provisionado.

Clique em verificar meu progresso para verificar o objetivo.

Criar cluster de Kubernetes engine

Conecte-se ao cluster

Nesta seção, você conectará o aplicativo de teste ao cluster do Kubernetes.

1. Quando o cluster estiver pronto, clique em Conectar.

2. Em Conectar ao cluster, clique em Executar no Cloud Shell para preencher o Cloud Shell com o comando semelhante a gcloud container clusters get-credentials quiz-cluster --zone us-central1-b --project [Project-ID]. Pressione Enter para executar o comando no Cloud Shell.

3. Execute o seguinte comando para listar os pods no cluster:

kubectl get pods

Você verá a resposta No resources found, já que não há pods no cluster. Isso confirma que você configurou a ferramenta de linha de comando kubectl para executar operações no cluster.

Crie imagens do Docker usando o Container Builder

Nesta seção, você criará um Dockerfile para o front-end e o back-end do aplicativo e usará o Container Builder para criar imagens e armazená-las no Container Registry.

Crie o Dockerfile para o front-end e o back-end

No editor de código do Cloud Shell, abra frontend/Dockerfile. Agora você adicionará um bloco de código que:

• insere o comando do Dockerfile para inicializar a criação de uma imagem do Docker personalizada usando a imagem do App Engine para Python do Google como ponto de partida;
• escreve os comandos do Dockerfile para ativar um ambiente virtual;
• escreve o comando do Dockerfile para executar pip install como parte do processo de criação;
• escreve o comando do Dockerfile para adicionar conteúdo da pasta atual ao caminho /app no contêiner;
• finaliza o Dockerfile ao inserir a declaração gunicorn ..., executada quando o contêiner é iniciado. O Gunicorn (Green Unicorn) é um servidor HTTP compatível com a especificação para Python da interface de gateway do servidor da Web (WSGI, na sigla em inglês).

Agora, copie e cole o seguinte código no Dockerfile:

FROM gcr.io/google_appengine/python

RUN virtualenv -p python3.7 /env

ENV VIRTUAL_ENV /env
ENV PATH /env/bin:$PATH

ADD requirements.txt /app/requirements.txt
RUN pip install -r /app/requirements.txt

ADD . /app

CMD gunicorn -b 0.0.0.0:$PORT quiz:app

Agora, abra o arquivo backend/Dockerfile e copie e cole o seguinte código:

FROM gcr.io/google_appengine/python

RUN virtualenv -p python3.7 /env

ENV VIRTUAL_ENV /env
ENV PATH /env/bin:$PATH

ADD requirements.txt /app/requirements.txt
RUN pip install -r /app/requirements.txt

ADD . /app

CMD python -m quiz.console.worker

Crie imagens do Docker com o Container Builder

1. No Cloud Shell, certifique-se que você está na pasta start:

cd ~/kubernetesengine/start

2. Execute o seguinte comando para construir a imagem do frontend Docker:

gcloud builds submit -t gcr.io/$DEVSHELL_PROJECT_ID/quiz-frontend ./frontend/

Os arquivos são armazenados no Cloud Storage, e uma imagem do Docker é criada e armazenada no Container Registry. Isso pode demorar alguns minutos.

Ignore as mensagens de incompatibilidade que aparecerão com os resultados.

3. Agora, execute o seguinte comando para criar a imagem de back-end do Docker:

gcloud builds submit -t gcr.io/$DEVSHELL_PROJECT_ID/quiz-backend ./backend/

Quando a imagem de back-end do Docker estiver pronta, você verá estas últimas mensagens:

DONE
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ID                                    CREATE_TIME                DURATION  SOURCE
                                                             IMAGES
   STATUS
be0326f4-3f6f-42d6-850f-547e260dd4d7  2018-06-13T22:20:16+00:00  50S       gs://qwiklabs-gcp-3f89d0745056ee31_cloudbuil
d/source/1528928414.79-4914d2a972f74e188f40ced135662b7d.tgz  gcr.io/qwiklabs-gcp-3f89d0745056ee31/quiz-backend (+1 more
)  SUCCESS

4. No Console do Cloud Platform, clique em Menu de navegação e selecione Container Registry. Você verá dois pods: quiz-frontend e quiz-backend.

5. Clique em quiz-frontend.

Clique em verificar meu progresso para verificar o objetivo.

Crie Imagens do Docker usando o Container Builder

Crie recursos de implantação e serviço do Kubernetes

Nesta seção, você modificará os arquivos yaml de modelo que contêm a especificação dos recursos de implantação e serviço do Kubernetes e depois criará os recursos no cluster do Kubernetes Engine.

Crie um arquivo de implantação do Kubernetes

1. No editor de código do Cloud Shell, abra o arquivo frontend-deployment.yaml.

2. Substitua os marcadores de posição no arquivo frontend-deployment.yaml pelos seguintes valores:

Nome do marcador	Valor
[GCLOUD_PROJECT]	Código do projeto do GCP (para ver o código do projeto, digite echo $GCLOUD_PROJECT no Cloud Shell)
[GCLOUD_BUCKET]	Nome do intervalo do Cloud Storage para o intervalo de mídia do projeto (para ver o nome do intervalo, digite echo $GCLOUD_BUCKET no Cloud Shell)
[FRONTEND_IMAGE_IDENTIFIER]	A imagem de front-end identificada no formulário gcr.io/[Project_ID]/quiz-frontend

3. Salve o arquivo.
4. Substitua os marcadores de posição no arquivo backend-deployment.yaml pelos seguintes valores:

Nome do marcador	Valor
[GCLOUD_PROJECT]	Código do projeto do GCP
[GCLOUD_BUCKET]	Código do intervalo do Cloud Storage para o intervalo de mídia do projeto
[BACKEND_IMAGE_IDENTIFIER]	A imagem de back-end identificada no formulário gcr.io/[Project_ID]/quiz-backend

5. Salve o arquivo.
6. Revise o conteúdo do arquivo frontend-service.yaml.

Execute os arquivos da implantação e do serviço

1. No Cloud Shell, provisione a implantação do front-end do teste.

kubectl create -f ./frontend-deployment.yaml

2. Provisione a implantação do back-end do teste.

kubectl create -f ./backend-deployment.yaml

3. Provisione o serviço do front-end do teste.

kubectl create -f ./frontend-service.yaml

Clique em verificar meu progresso para verificar o objetivo.

Criar implantação do Kubernetes e recursos de serviço

Verifique o aplicativo de teste

Nesta seção, você revisará os pods e os serviços implantados e navegará até o aplicativo de teste.

Revise os recursos implantados

1. No Console do Google Cloud Platform, clique em Menu de navegação e selecione Kubernetes Engine.
2. Clique em Cargas de trabalho.

3. Clique em quiz-frontend. Na seção Pods gerenciados, há três pods quiz-frontend.

4. Na seção Serviços na parte inferior, procure a seção Pontos de extremidade e copie o endereço do IP e cole no campo URL de uma nova guia ou janela do navegador:

5. Essa ação abrirá o aplicativo de teste em uma nova guia. Isso indica que você implantou o aplicativo corretamente. Você pode encerrar o laboratório aqui ou usar o restante do tempo para criar alguns testes.

Parabéns!

Isso conclui o laboratório self-paced: Desenvolvimento de aplicativos: como implantar aplicativos no Kubernetes Engine – Python. Você aproveitou os recursos do GCP e recursos do Kubenetes para implantar um aplicativo de teste

Termine a Quest

Este self-paced laboratório faz parte do Desenvolvimento de Aplicações - Python. e Missões de Cloud Development. Uma Quest é um conjunto de laboratórios relacionados que formam um programa de aprendizado. Concluir esta Quest dá a você o selo acima como reconhecimento pela sua conquista. Você pode publicar os selos e incluir um link para eles no seu currículo on-line ou nas redes sociais. Inscreva-se nesta Quest e ganhe créditos de conclusão agora se você já tiver feito este laboratório. Veja outras Quests do Qwiklabs.

Próximas etapas / Saiba mais

Saiba mais sobre o Kubernetes Engine.

Manual atualizado em 16 de outubro de 2020

Laboratório testado em 16 de outubro de 2020

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