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Google Kubernetes Engine 中的偵錯應用程式

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Google Kubernetes Engine 中的偵錯應用程式

实验 1 小时 15 分钟 universal_currency_alt 5 积分 show_chart 中级
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GSP736

Google Cloud 自學實驗室標誌

總覽

Cloud Logging 和其輔助工具 Cloud Monitoring 都是功能完整的產品,且與 Google Kubernetes Engine 深度整合。本實驗室將說明 Cloud Logging 如何搭配 GKE 叢集和應用程式運作,並透過記錄的常見用途,介紹記錄收集作業的最佳做法。

目標

本實驗室的學習內容包括:

  • 使用 Cloud Monitoring 偵測問題
  • 使用 Cloud Logging 排解應用程式在 GKE 執行時出現的問題

實驗室中使用的示範應用程式

您會使用一個具體範例,對部署至 GKE 叢集的微服務示範應用程式進行疑難排解。這個示範應用程式包含許多微服務,且彼此之間有依附關係。您將使用 loadgenerator 產生流量,然後透過 Logging、Monitoring 和 GKE 注意到錯誤 (警告/指標),並使用 Logging 找出根本原因,最後透過 Logging 和 Monitoring 修正/確認問題已修正。

Cloud Logging 架構圖

設定和需求

瞭解以下事項後,再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時,且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時,顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動,而不是模擬或示範環境。為此,我們會提供新的暫時憑證,供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室,請先確認:

  • 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。
注意事項:請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室,這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突,避免個人帳戶產生額外費用。
  • 是時候完成實驗室活動了!別忘了,活動一旦開始將無法暫停。
注意事項:務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶,可能會產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

  1. 點選「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用,畫面上會出現選擇付款方式的對話方塊。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目:

    • 「Open Google Cloud console」按鈕
    • 剩餘時間
    • 必須在這個研究室中使用的臨時憑證
    • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)
  2. 點選「Open Google Cloud console」;如果使用 Chrome 瀏覽器,也能按一下滑鼠右鍵,選取「在無痕視窗中開啟連結」

    接著,實驗室會啟動相關資源,並開啟另一個分頁,顯示「登入」頁面。

    提示:您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

    注意:如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊,請點選「使用其他帳戶」
  3. 如有必要,請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

    {{{user_0.username | "Username"}}}

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

  4. 點選「下一步」

  5. 複製下方的 Password,並貼到「歡迎使用」對話方塊。

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

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

  6. 點選「下一步」

    重要事項:請務必使用實驗室提供的憑證,而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意:如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室,可能會產生額外費用。
  7. 按過後續的所有頁面:

    • 接受條款及細則。
    • 由於這是臨時帳戶,請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
    • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意:如要使用 Google Cloud 產品和服務,請點選「導覽選單」,或在「搜尋」欄位輸入服務或產品名稱。「導覽選單」圖示和搜尋欄位

啟動 Cloud Shell

Cloud Shell 是搭載多項開發工具的虛擬機器,提供永久的 5 GB 主目錄,而且在 Google Cloud 中運作。Cloud Shell 提供指令列存取權,方便您使用 Google Cloud 資源。

  1. 點按 Google Cloud 控制台頂端的「啟用 Cloud Shell」圖示 「啟動 Cloud Shell」圖示

  2. 系統顯示視窗時,請按照下列步驟操作:

    • 繼續操作 Cloud Shell 視窗。
    • 授權 Cloud Shell 使用您的憑證發出 Google Cloud API 呼叫。

連線建立完成即代表已通過驗證,而且專案已設為您的 Project_ID。輸出內容中有一行文字,宣告本工作階段的 Project_ID

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

gcloud 是 Google Cloud 的指令列工具,已預先安裝於 Cloud Shell,並支援 Tab 鍵自動完成功能。

  1. (選用) 您可以執行下列指令來列出使用中的帳戶:
gcloud auth list
  1. 點按「授權」

輸出內容:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`
  1. (選用) 您可以使用下列指令來列出專案 ID:
gcloud config list project

輸出內容:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注意:如需 gcloud 的完整說明,請前往 Google Cloud 參閱 gcloud CLI 總覽指南

設定區域和可用區

某些 Compute Engine 資源專屬於特定的區域和可用區。「區域」是您可以執行資源的特定地理位置,每個區域中會有一或多個「可用區」。

請在 Cloud 控制台中執行下列 gcloud 指令,設定研究室的預設區域和可用區:

gcloud config set compute/zone "{{{project_0.default_zone|ZONE}}}" export ZONE=$(gcloud config get compute/zone) gcloud config set compute/region "{{{project_0.default_region|REGION}}}" export REGION=$(gcloud config get compute/region)

工作 1:設定基礎架構

請連線至 Google Kubernetes Engine 叢集,並確認虛擬機器已正確建立。

  1. 設定專案 ID 變數:
export PROJECT_ID={{{project_0.startup_script.project | Project ID}}}
  1. 使用下列指令查看叢集狀態:
gcloud container clusters list

叢集狀態會顯示「PROVISIONING」。

  1. 請稍候片刻,然後再次執行上方指令,直到狀態顯示為「RUNNING」。這可能需要幾分鐘的時間。

  2. 確認已建立名為 central 的叢集。

您也可以依序點選「導覽選單」>「Kubernetes Engine」>「叢集」,從 Cloud 控制台監控進度。

  1. 叢集狀態成為「RUNNING」後,請取得叢集憑證:
gcloud container clusters get-credentials central --zone $ZONE

輸出內容:

Fetching cluster endpoint and auth data. kubeconfig entry generated for central.
  1. 確認節點已建立:
kubectl get nodes

輸出內容應如下所示:

NAME STATUS ROLES AGE VERSION gke-central-default-pool-5ff4130f-qz8v Ready 24d v1.27.2-gke.1200 gke-central-default--pool-5ff4130f-ssd2 Ready 24d v1.27.2-gke.1200 gke-central-default--pool-5ff4130f-tz63 Ready 24d v1.27.2-gke.1200 gke-central-default--pool-5ff4130f-zfmn Ready 24d v1.27.2-gke.1200

工作 2:部署應用程式

接著,將名為 Hipster Shop 的微服務應用程式部署至叢集,建立可監控的工作負載。

  1. 執行下列指令,複製存放區:
git clone https://github.com/xiangshen-dk/microservices-demo.git
  1. 切換至 microservices-demo 目錄:
cd microservices-demo
  1. 使用 kubectl 安裝應用程式:
kubectl apply -f release/kubernetes-manifests.yaml
  1. 確認一切運作正常:
kubectl get pods

輸出內容大致如下:

NAME READY STATUS RESTARTS AGE adservice-55f94cfd9c-4lvml 1/1 Running 0 20m cartservice-6f4946f9b8-6wtff 1/1 Running 2 20m checkoutservice-5688779d8c-l6crl 1/1 Running 0 20m currencyservice-665d6f4569-b4sbm 1/1 Running 0 20m emailservice-684c89bcb8-h48sq 1/1 Running 0 20m frontend-67c8475b7d-vktsn 1/1 Running 0 20m loadgenerator-6d646566db-p422w 1/1 Running 0 20m paymentservice-858d89d64c-hmpkg 1/1 Running 0 20m productcatalogservice-bcd85cb5-d6xp4 1/1 Running 0 20m recommendationservice-685d7d6cd9-pxd9g 1/1 Running 0 20m redis-cart-9b864d47f-c9xc6 1/1 Running 0 20m shippingservice-5948f9fb5c-vndcp 1/1 Running 0 20m
  1. 請重新執行指令,直到所有 Pod 的狀態都顯示為「Running」,再繼續下一個步驟。

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 部署應用程式

  1. 執行下列指令,取得應用程式的外部 IP。這項指令只會在服務部署完成後傳回 IP 位址,因此您可能需要重複執行指令,直到系統指派外部 IP 位址為止:
export EXTERNAL_IP=$(kubectl get service frontend-external | awk 'BEGIN { cnt=0; } { cnt+=1; if (cnt > 1) print $4; }')
  1. 最後,確認應用程式已啟動並執行:
curl -o /dev/null -s -w "%{http_code}\n" http://$EXTERNAL_IP

確認訊息如下所示:

200

應用程式部署完成後,您也可以前往 Cloud 控制台查看狀態。

在「Kubernetes Engine」>「工作負載」頁面,您會看到所有 Pod 均正常運作。

「工作負載」頁面

  1. 接著選取「閘道、Service 與 Ingress」,然後點按「服務」分頁標籤,確認所有服務都正常運作。請停留在這個畫面,以繼續設定應用程式的監控作業。

工作 3:開啟應用程式

  1. 向下捲動至 frontend-external,然後點按服務的端點 IP。

「服務和 Ingress」頁面醒目顯示 frontend-external 的外部 IP 位址

應用程式應該會開啟,您會看到類似下方的頁面:

顯示產品圖塊的 Online Boutique 網頁

工作 4:建立記錄指標

接著設定 Cloud Logging,建立記錄指標。記錄指標是 Cloud Monitoring 中的自訂指標,由記錄項目組成。記錄指標適合用來計算記錄項目數量,以及追蹤記錄中值的分布情形。在本例中,您將使用記錄指標計算前端服務中的錯誤數量。接著,您就能在資訊主頁和警告中使用這個指標。

  1. 返回 Cloud 控制台,從「導覽選單」開啟「Logging」,然後點選「Logs Explorer」

Logs Explorer 頁面

  1. 啟用「顯示查詢」,並在「查詢建立工具」方塊中新增下列查詢:
resource.type="k8s_container" severity=ERROR labels."k8s-pod/app": "recommendationservice"

「查詢建立工具」頁面顯示上述查詢中的三行

  1. 按一下「執行查詢」

您使用的查詢可找出前端 Pod 的所有錯誤。不過,由於目前沒有錯誤,因此您應該不會看到任何結果。

  1. 要建立記錄指標,請點選「動作」下拉式選單,然後選取「建立指標」

UI 中顯示的「建立指標」按鈕

  1. 將指標命名為 Error_Rate_SLI,然後點選「建立指標」儲存記錄指標:

「建立記錄指標」對話方塊,顯示已填入值的「記錄指標名稱」欄位

現在,您會在「記錄指標」頁面的「使用者定義的指標」下方看到該指標。

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 建立記錄指標

工作 5:建立警告政策

警告可讓您及時瞭解雲端應用程式中的問題,以便您快速解決問題。現在您要使用 Cloud Monitoring,根據先前建立的前端錯誤記錄指標,建立警告政策來監控前端服務可用性。當符合警告政策的條件時,Cloud Monitoring 會建立事件,並在 Cloud 控制台中顯示。

  1. 在「導覽選單」中開啟「監控」,然後點選「警告」

  2. 工作區建立完成後,點選頂端的「Create Policy」(建立政策)

附註:如有需要,點選「試試看!」即可使用更新的警告建立流程。
  1. 按一下「選取指標」下拉式選單。取消勾選「Active」

  2. 在「依據資源或指標名稱篩選」欄位中,輸入 Error_Rate

  3. 依序點選「Kubernetes Container」>「記錄指標」。選取「logging/user/Error_Rate_SLI」,然後點選「套用」

畫面應如下所示:

「選取指標」頁面

  1. 將「滾動週期函式」設為 Rate

  2. 點按「Next」

  3. 將「門檻值」設為 0.5

如預期,沒有任何失敗,應用程式符合可用性服務水準目標 (SLO)。

  1. 再次點按「Next」

  2. 停用「使用通知管道」

  3. 提供警告名稱,例如 Error Rate SLI,然後點按「Next」

  4. 檢查警告是否設定妥當,然後點選「建立政策」。

附註:本實驗室不會建立通知管道,但您應為正式環境中執行的應用程式建立通知管道,以便透過電子郵件、行動應用程式、簡訊、Pub/Sub 和 Webhook 等方式傳送通知。

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 建立警告政策

觸發應用程式錯誤

現在您要使用負載產生器,為網頁應用程式建立一些流量。由於這個版本的應用程式刻意導入錯誤,因此當流量達到一定程度時,就會觸發錯誤。您將逐步找出並修正錯誤。

  1. 在「導覽選單」中,依序選取「Kubernetes Engine」>「閘道、Service 與 Ingress」,然後點選「服務」分頁標籤。

  2. 找出 loadgenerator-external 服務,然後點按端點連結。

「服務和 Ingress」頁面會在「服務」分頁中開啟,醒目顯示的 loadgenerator-external 服務和端點連結。

或者,您也可以開啟新的瀏覽器分頁或視窗,將 IP 複製/貼上至網址欄位,例如:http://\[loadgenerator-external-ip\]

您現在應該會位於 Locust 負載產生器頁面:

Locust 負載產生器頁面

Locust 是開放原始碼的負載產生器,可讓您對網頁應用程式進行負載測試。這項工具能以特定速率,模擬多位使用者同時存取應用程式端點。

  1. 模擬 300 名使用者以 30 的產生率存取應用程式。Locust 會以每秒 30 名使用者的速度新增使用者,直到達到 300 名為止。

  2. 在「主機」欄位中,請使用 frontend-external。從「閘道、Service 與 Ingress」頁面複製網址,請務必去除通訊埠。例如:

「Start new Locust swarm」頁面,顯示「Start swarming」按鈕

  1. 點選「Start swarming」按鈕。您應該會有約 300 名使用者在幾秒內造訪預先定義的網址。

「統計資料」頁面,顯示 300 位使用者的清單

  1. 點選「Failures」分頁標籤,即可看到開始出現失敗。您可以看到有大量的 500 錯誤。

「Failures」分頁

同時,如果從首頁點選任何產品,速度會明顯變慢,或是點選產品時收到下列錯誤訊息:

Online Boutique 顯示 HTTP 狀態錯誤:500 內部伺服器錯誤。

確認警告和應用程式錯誤

  1. 在控制台的「導覽選單」中,依序點選「監控」和「警告」。您應該很快就會看到 logging/user/Error_Rate_SLI 的事件。如果沒有立即看到事件,請稍候一兩分鐘,然後重新整理頁面。警告最多可能需要 5 分鐘才會觸發。

  2. 點選事件連結:

「警告」頁面,「事件」區段中顯示事件連結

系統會將您導向詳細資料頁面。

  1. 在「Logs」部分,點選「在 Logs Explorer 中查看」,然後從下拉式選單中選取專案 ID,即可查看 Pod 記錄。

「事件指標」頁面,醒目顯示「查看記錄」按鈕

  1. 您也可以在記錄檔欄位瀏覽器面板中點選「錯誤」標籤,只查詢錯誤。

或者,您也可以點按「查詢預覽」欄位,使系統顯示查詢建立工具,然後點按「嚴重性」下拉式選單,將「錯誤」新增至查詢。點選「新增」按鈕,然後點選「執行查詢」。下拉式選單可新增多個嚴重性值。

無論採用哪種方式,結果都是在查詢中加入 severity=ERROR。完成後,您應該會看到 recommendationservice Pod 的所有錯誤。

「查詢建立工具」分頁上的「Logs Explorer」頁面,其「查詢結果」部分列出錯誤

  1. 展開錯誤事件,即可查看錯誤詳細資料。例如:

展開的「Connect Failed」查詢結果

  1. 展開 textPayload

  2. 點按錯誤訊息,然後選取「在摘要行中新增欄位」,即可將錯誤訊息顯示為摘要欄位:

展開的錯誤訊息選單,醒目顯示「在摘要行中新增欄位」選項

從這裡可以確認 RecommendationService 服務確實發生許多錯誤。根據錯誤訊息,RecommendationService 無法連線至部分下游服務,因此無法取得產品或推薦內容。不過,目前仍不清楚錯誤的根本原因。

回顧架構圖,您會發現 RecommendationService 會向 Frontend 服務提供建議清單。然而 Frontend 服務和 RecommendationService 都會叫用 ProductCatalogService 來取得產品清單。

架構圖,醒目顯示 ProductCatalogService 和 RecommendationService 類別。

在下一個步驟中,您將查看主嫌 ProductCatalogService 的指標,尋找任何異常狀況。無論如何,您都可以深入查看記錄檔,設法取得一些洞察資訊。

使用 Kubernetes 資訊主頁和記錄檔進行疑難排解

  1. 要查看指標,您可以先前往 Monitoring 控制台的「Kubernetes Engine」部分 (依序點選「導覽選單」>「Monitoring」>「資訊主頁」>「GKE」)。

  2. 查看「工作負載」部分。

  3. 依序前往「Kubernetes Engine」>「工作負載」>「productcatalogservice」。您會發現服務的 Pod 不斷異常終止並重新啟動。

「Deployment details」頁面,醒目顯示的「Active Revisions」部分

接著,查看記錄中是否有任何值得注意的內容。

有 2 種簡單的方法可取得容器記錄:

  1. 點選「記錄」分頁標籤,即可快速查看最新記錄。接著點選記錄面板右上角的外部連結按鈕,返回 Logs Explorer。

「記錄」分頁

  1. 在總覽頁面的「Deployment 詳細資料」頁面,點選「Container logs」連結。

「Deployment 詳細資料」頁面中醒目顯示的「Deployment 詳細資料」連結

您再次來到「Logs Explorer」頁面,現在頁面中已預先定義查詢,專門篩選您在 GKE 中查看的容器記錄。

從記錄檢視器中,記錄訊息和直方圖都顯示容器在短時間內重複剖析產品目錄。這似乎非常沒有效率。

查詢結果底部也可能出現執行階段錯誤,像是:

panic: runtime error: invalid memory address or nil pointer dereference [signal SIGSEGV: segmentation violation

這實際上可能會導致 Pod 異常終止。

如要進一步瞭解原因,請在程式碼中搜尋記錄訊息。

  1. 在 Cloud Shell 中執行下列指令:
grep -nri 'successfully parsed product catalog json' src

輸出內容應如下所示,其中包含來源檔案名稱和行號:

src/productcatalogservice/server.go:237: log.Info("successfully parsed product catalog json")
  1. 如要查看來源檔案,請點選 Cloud Shell 選單中的「開啟編輯器」按鈕,然後點選「在新視窗中開啟」 (如果看到「第三方 Cookie 已停用,因此無法載入程式碼編輯器」錯誤,請點選 Chrome 頁面頂端的眼睛圖示)。

UI 中醒目顯示的「開啟編輯器」按鈕

  1. 點選 microservices-demo/src/productcatalogservice/server.go 檔案,向下捲動至第 237 行,您會看到 readCatalogFile 方法記錄了以下訊息:

訊息:log.Info("successfully parsed product catalog json") return nil

再多花點心思,您會發現如果布林變數 reloadCatalog 為 true,服務每次叫用時都會重新載入並剖析產品目錄,這似乎沒有必要。

在程式碼中搜尋 reloadCatalog 變數,即可看到該變數是由環境變數 ENABLE_RELOAD 控制,而且系統會記錄其狀態訊息。

reloadCatalog 狀態的記錄訊息

將這則訊息新增至查詢,再次檢查記錄,判斷是否有任何項目存在。

  1. 返回「Logs Explorer」分頁,在查詢中加入下列程式碼行:
jsonPayload.message:"catalog reloading"

因此,查詢建立工具中的完整查詢如下:

resource.type="k8s_container" resource.labels.location="{{{project_0.startup_script.zone | ZONE}}}" resource.labels.cluster_name="central" resource.labels.namespace_name="default" labels.k8s-pod/app="productcatalogservice" jsonPayload.message:"catalog reloading"
  1. 再次點選「執行查詢」,在容器記錄中尋找「Enable catalog reloading」訊息,確認目錄重新載入功能已啟用。

容器記錄中的「Enable catalog reloading」訊息

這時您就能確定,前端錯誤是因為每次要求都必須載入目錄造成的。這個問題增加了額外的負荷,導致服務失敗並產生錯誤。

工作 6:修正問題並驗證效果

根據程式碼和記錄內容,您可以停用目錄重新載入功能,嘗試藉此解決問題。您現在要移除產品目錄服務的 ENABLE_RELOAD 環境變數。變更後,即可重新部署應用程式,確認此變更已解決觀察到的問題。

  1. 如果 Cloud Shell 終端機已關閉,請點選「開啟終端機」按鈕返回。

  2. 執行下列指令:

grep -A1 -ni ENABLE_RELOAD release/kubernetes-manifests.yaml

輸出內容會顯示資訊清單檔案中環境變數的行號:

373: - name: ENABLE_RELOAD 374- value: "1"
  1. 執行下列指令,刪除這兩行程式碼,即可停用重新載入功能:
sed -i -e '373,374d' release/kubernetes-manifests.yaml
  1. 接著重新套用資訊清單檔案:
kubectl apply -f release/kubernetes-manifests.yaml

您會發現只有 productcatalogservice 顯示「configured」,其他服務則是「unchanged」。

  1. 返回「Deployment 詳細資料」頁面 (依序點選「導覽選單」>「Kubernetes Engine」>「工作負載」>「productcatalogservice」),等待 Pod 順利執行。等待 2 至 3 分鐘,或確認應用程式不再異常終止。

「Deployment 詳細資料」頁面,醒目顯示其中的「使用中的修訂版本」

  1. 再次點選「Container logs」連結,您會發現重複的 successfully parsing the catalog json 訊息已消失:

查詢建立工具頁面

  1. 回到網頁應用程式網址,點選首頁上的產品,你會發現回應速度快很多,而且不會遇到任何 HTTP 錯誤。

  2. 返回負載產生器,按一下右上方的「Reset Stats」按鈕。失敗百分比已重設,應該不會再增加。

失敗百分比顯示為 0%

上述所有檢查都顯示問題已修正。如果仍看到 500 錯誤,請再稍候幾分鐘,然後再次點選產品。

恭喜!

您使用 Cloud Logging 和 Cloud Monitoring 找出微服務示範應用程式 (刻意設定錯誤的版本) 中的錯誤。這與您在正式環境中縮小 GKE 應用程式問題範圍時使用的疑難排解程序類似。

首先,您將應用程式部署至 GKE,然後針對前端錯誤設定指標和警告。接著您產生負載,並發現警告已觸發。您從警告中得知問題出在特定服務,並使用 Cloud Logging 縮小問題範圍。接著,您使用 Cloud Monitoring 和 GKE UI 查看 GKE 服務的指標。為了修正問題,您將更新後的設定部署至 GKE,並確認記錄中的錯誤因此得到解決。

後續步驟/瞭解詳情

  • 本實驗室以這篇網誌文章為基礎,說明如何使用 Logging 記錄在 GKE 中執行的應用程式。
  • 此外,您可能也會對這篇後續文章感興趣,瞭解開發運作團隊如何使用 Cloud Monitoring 和 Logging 快速找出問題。

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使用手冊上次更新日期:2025 年 2 月 21 日

實驗室上次測試日期:2025 年 2 月 21 日

Copyright 2025 Google LLC 保留所有權利。Google 和 Google 標誌是 Google LLC 的商標,其他公司和產品名稱則有可能是其關聯公司的商標。

准备工作

  1. 实验会创建一个 Google Cloud 项目和一些资源,供您使用限定的一段时间
  2. 实验有时间限制,并且没有暂停功能。如果您中途结束实验,则必须重新开始。
  3. 在屏幕左上角,点击开始实验即可开始

使用无痕浏览模式

  1. 复制系统为实验提供的用户名密码
  2. 在无痕浏览模式下,点击打开控制台

登录控制台

  1. 使用您的实验凭证登录。使用其他凭证可能会导致错误或产生费用。
  2. 接受条款,并跳过恢复资源页面
  3. 除非您已完成此实验或想要重新开始,否则请勿点击结束实验,因为点击后系统会清除您的工作并移除该项目

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一次一个实验

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