
始める前に
- ラボでは、Google Cloud プロジェクトとリソースを一定の時間利用します
- ラボには時間制限があり、一時停止機能はありません。ラボを終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
- 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します
Create the lab resources
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Create the Cloud Build Triggers
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Deploy the first versions of the application
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Deploy the second versions of the application
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Roll back the production deployment
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チャレンジラボでは、シナリオと一連のタスクが提供されます。手順ガイドに沿って進める形式ではなく、コース内のラボで習得したスキルを駆使して、ご自身でタスクを完了していただきます。タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。
チャレンジラボは、Google Cloud の新しいコンセプトについて学習するためのものではありません。デフォルト値を変更する、エラー メッセージを読み調査を行ってミスを修正するなど、習得したスキルを応用する能力が求められます。
100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。
このラボは、「Google Cloud での DevOps ワークフローの実装」コースに登録している受講者を対象としています。準備が整ったらチャレンジを開始しましょう。
こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。
このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。
このラボを完了するためには、下記が必要です。
このラボでは GitHub アカウントが必要です。アカウントをすでにお持ちの場合は、そちらをご使用いただけます。アカウントをお持ちでない場合は、GitHub アカウントを作成する必要があります。
数か月前に Cymbal Superstore の DevOps エンジニアとして採用されたあなたは、同社が e コマース ウェブサイトをどのように運営しているかについて詳しく学びました。具体的には、DevOps チームは大規模な CI / CD パイプラインの構築に取り組んでおり、そのプロセスであなたの力を必要としています。このパイプラインによって、同社の開発者はタスクを自動化し、他のチームと効果的に共同作業して、ソフトウェアをより頻繁かつ確実にリリースできるようになります。Cymbal Superstore ではすべての Google Cloud ネイティブ サービスをパイプラインに使用したいと考えているため、GitHub、Artifact Registry、Docker、Cloud Build に関するあなたの経験が大いに役立つでしょう。
DevOps チームでは、このプロジェクトを開始する前に、あなたの新しいスキルをデモンストレーションで実証してもらいたいと考えています。この一環として、あなたは決められた時間内にサンドボックス環境で一連のタスクを実行する必要があります。
実行するタスクは次のとおりです。
全体としては、GitHub リポジトリ、Artifact Registry、Cloud Build を使用して単純な CI / CD パイプラインを作成します。
このセクションでは、デモ環境用に Google Cloud プロジェクトを初期化します。必要な API を有効にし、Cloud Shell で Git を構成し、Artifact Registry Docker リポジトリを作成して、本番環境アプリケーションと開発環境アプリケーションを実行するための GKE クラスタを作成します。
Cloud Shell で次のコマンドを実行して、Git と GitHub を構成します。
ログインに成功すると、Cloud Shell の出力に GitHub のユーザー名が表示されます。
my-repository という名前の Artifact Registry Docker リポジトリを
次の構成を使用して、hello-cluster
という名前の GKE Standard クラスタを作成します。
設定 | 値 |
---|---|
ゾーン | |
リリース チャンネル | Regular |
クラスタのバージョン |
1.29 以降
|
クラスタ オートスケーラー | Enabled |
ノードの数 | 3 |
最小ノード数 | 2 |
最大ノード数 | 6 |
prod
名前空間と dev
名前空間をクラスタに作成します。[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
このタスクでは、sample-app というリポジトリを GitHub リポジトリに作成し、サンプルコードで初期化します。このリポジトリは Go アプリケーション コードを保持し、ビルドをトリガーするための主なソースになります。
sample-app という名前の空のリポジトリを GitHub リポジトリに作成します。
Cloud Shell で GitHub リポジトリの sample-app リポジトリのクローンを作成します。
次のコマンドを使用して、サンプルコードを sample-app
ディレクトリにコピーします。
cloudbuild-dev.yaml
ファイルと cloudbuild.yaml
ファイルの中の <your-region>
と <your-zone>
のプレースホルダを、プロジェクトに割り当てられているリージョンとゾーンに自動的に置き換えます。sample-app
という名前の GitHub リポジトリを作成します。
リポジトリを作成したら、sample-app
ディレクトリに追加したサンプルコードの最初の commit を行い、変更を master ブランチに push します。
dev という名前のブランチを作成します。sample-app
ディレクトリに追加したサンプルコードの commit を行い、変更を dev ブランチに push します。
サンプルコードとブランチが GitHub リポジトリに保存されていることを確認します。
クローンを作成したコードには、Red と Blue という 2 つのエントリ ポイントを持つ単純な Go アプリケーションが含まれています。アクセスするエントリ ポイントに応じて、その色が付いた 1 つの四角形がウェブページに表示されます。
このセクションでは、2 つの Cloud Build トリガーを作成します。
1 つ目のトリガーは、master
ブランチの変更をリッスンし、アプリケーションの Docker イメージをビルドして Google Artifact Registry に push します。さらに、イメージの最新バージョンを GKE クラスタの prod 名前空間にデプロイします。
2 つ目のトリガーは、dev
ブランチの変更をリッスンし、アプリケーションの Docker イメージをビルドして Google Artifact Registry に push します。さらに、イメージの最新バージョンを GKE クラスタの dev 名前空間にデプロイします。
次の構成を使用して、sample-app-prod-deploy という名前の Cloud Build トリガーを作成します。
GitHub (Cloud Build GitHub アプリ)
)を選択します。sample-app
を選択します。^master$
cloudbuild.yaml
次の構成を使用して、sample-app-dev-deploy という名前の Cloud Build トリガーを作成します。
sample-app
を選択します。^dev$
cloudbuild-dev.yaml
トリガーを設定した後、ブランチに変更を加えると、対応する Cloud Build パイプラインがトリガーされ、cloudbuild.yaml
ファイルでの指定に従ってアプリケーションがビルドおよびデプロイされます。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
このセクションでは、本番環境アプリケーションと開発環境アプリケーションの最初のバージョンをビルドします。
Cloud Shell で、sample-app ディレクトリにある cloudbuild-dev.yaml
ファイルを調べて、ビルドプロセスの手順を確認します。cloudbuild-dev.yaml
ファイル内の 9 行目と 13 行目の <version>
を v1.0
に置き換えます。
dev/deployment.yaml
ファイルを開き、17 行目の <todo>
を適切なコンテナ イメージ名に更新します。また、コンテナ イメージ名に含まれる PROJECT_ID
変数を実際のプロジェクト ID に置き換えます。
dev
ブランチに対する変更の commit を行い、変更を push して sample-app-dev-deploy ビルドジョブをトリガーします。
Cloud Build の履歴ページでビルドが正常に実行されたことを確認し、development-deployment アプリケーションがクラスタの dev
名前空間にデプロイされたことを確認します。
development-deployment Deployment を dev-deployment-service
という名前の LoadBalancer サービスにポート 8080 で公開し、コンテナのターゲット ポートを Dockerfile で指定されたポートに設定します。
サービスのロードバランサ IP に移動し、URL の末尾に /blue
エントリ ポイントを付加して、アプリケーションが稼働していることを確認します。これは、http://34.135.97.199:8080/blue
のようになります。
master
ブランチに切り替えます。sample-app ディレクトリにある cloudbuild.yaml
ファイルを調べて、ビルドプロセスの手順を確認します。cloudbuild.yaml
ファイル内の 11 行目と 16 行目の <version>
を v1.0
に置き換えます。
prod/deployment.yaml
ファイルを開き、17 行目の <todo>
を適切なコンテナ イメージ名に更新します。また、コンテナ イメージ名に含まれる PROJECT_ID
変数を実際のプロジェクト ID に置き換えます。
master
ブランチに対する変更の commit を行い、変更を push して sample-app-prod-deploy ビルドジョブをトリガーします。
Cloud Build の履歴ページでビルドが正常に実行されたことを確認し、production-deployment アプリケーションがクラスタの prod
名前空間にデプロイされたことを確認します。
prod
名前空間の production-deployment Deployment を prod-deployment-service
という名前の LoadBalancer サービスにポート 8080 で公開し、コンテナのターゲット ポートを Dockerfile で指定されたポートに設定します。
サービスのロードバランサ IP に移動し、URL の末尾に /blue
エントリ ポイントを付加して、アプリケーションが稼働していることを確認します。これは、http://34.135.245.19:8080/blue
のようになります。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
このセクションでは、本番環境アプリケーションと開発環境アプリケーションの 2 番目のバージョンをビルドします。
dev
ブランチに戻ります。main.go
ファイルで、main()
関数を次のように更新します。main.go
ファイル内に次の関数を追加します。cloudbuild-dev.yaml
ファイルを調べて、ビルドプロセスの手順を確認します。Docker イメージのバージョンを v2.0
に更新します。
dev/deployment.yaml
ファイルに移動し、コンテナ イメージ名を新しいバージョン(v2.0
)に更新します。
dev
ブランチに対する変更の commit を行い、変更を push して sample-app-dev-deploy ビルドジョブをトリガーします。
Cloud Build の履歴ページでビルドが正常に実行されたことを確認し、development-deployment アプリケーションがクラスタの dev
名前空間にデプロイされ、v2.0
イメージが使用されていることを確認します。
サービスのロードバランサ IP に移動し、URL の末尾に /red
エントリ ポイントを付加して、アプリケーションが稼働していることを確認します。これは、http://34.135.97.199:8080/red
のようになります。
master
ブランチに切り替えます。main.go
ファイルで、main()
関数を次のように更新します。main.go
ファイル内に次の関数を追加します。cloudbuild.yaml
ファイルを調べて、ビルドプロセスの手順を確認します。Docker イメージのバージョンを v2.0
に更新します。
prod/deployment.yaml
ファイルに移動し、コンテナ イメージ名を新しいバージョン(v2.0
)に更新します。
master
ブランチに対する変更の commit を行い、変更を push して sample-app-prod-deploy ビルドジョブをトリガーします。
Cloud Build の履歴ページでビルドが正常に実行されたことを確認し、production-deployment アプリケーションがクラスタの prod
名前空間にデプロイされ、v2.0
イメージが使用されていることを確認します。
サービスのロードバランサ IP に移動し、URL の末尾に /red
エントリ ポイントを付加して、アプリケーションが稼働していることを確認します。これは、http://34.135.245.19:8080/red
のようになります。
これで、完全に機能する本番環境と開発環境の CI / CD パイプラインを適切に作成できました。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
このセクションでは、本番環境の Deployment を前のバージョンにロールバックします。
v1.0
バージョンのアプリケーションを使用します。/red
エントリ ポイントを付加します。ページのレスポンスで 404
が返されます。[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
これで完了です。このラボでは、Google Cloud での DevOps ワークフローの実装に関するスキルを確認しました。まず、アプリケーションを実行する GKE クラスタと、コードベースをホストする git リポジトリを作成しました。次に、Cloud Build トリガーを作成し、コードとテンプレートを変更して、開発環境アプリケーションと本番環境アプリケーションの最初のビルドを作成したリポジトリに更新を push しました。そして、更新をアプリケーションに push して新しいビルドを作成し、本番環境アプリケーションを前のバージョンにロールバックしました。これで、独自の環境で DevOps 作業を開始する準備が整いました。
このセルフペース ラボは「Google Cloud での DevOps ワークフローの実装」コースの一部です。このコースを完了すると成果が認められて上のようなバッジが贈られます。獲得したバッジを履歴書やソーシャル プラットフォームに記載し、#GoogleCloudBadge を使用して成果を公表しましょう。
このスキルバッジは、Google Cloud のCloud DevOps エンジニア向け学習プログラムの一部です。「Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング」コースに登録し、学習を続けてください。
Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。
マニュアルの最終更新日: 2024 年 6 月 26 日
ラボの最終テスト日: 2024 年 6 月 26 日
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