Puntos de control
Firestore Database Create
/ 10
Firestore Database Populate
/ 10
Cloud Build Rest API Staging
/ 20
Cloud Build Rest API Production
/ 20
Cloud Build Frontend Staging
/ 20
Cloud Build Frontend Production
/ 20
Develop Serverless Apps with Firebase: Lab de desafío
- GSP344
- Descripción general
- Configuración y requisitos
- Situación del desafío
- Tarea 1. Crea una base de datos de Firestore
- Tarea 2: Completa la base de datos
- Tarea 3: Crea una API de REST
- Tarea 4: Accede a la API de Firestore
- Tarea 5: Implementa el frontend de etapa de pruebas
- Tarea 6: Implementa el frontend de producción
- ¡Felicitaciones!
GSP344
Descripción general
En un lab de desafío, se le proporcionarán una situación y un conjunto de tareas. En lugar de seguir instrucciones paso a paso, deberás utilizar las habilidades aprendidas en los labs del curso para decidir cómo completar las tareas por tu cuenta. Un sistema automatizado de puntuación (en esta página) mostrará comentarios y determinará si completaste tus tareas correctamente.
En un lab de desafío, no se explican conceptos nuevos de Google Cloud, sino que se espera que amplíes las habilidades que adquiriste, como cambiar los valores predeterminados y leer o investigar los mensajes de error para corregir sus propios errores.
Debe completar correctamente todas las tareas dentro del período establecido para obtener una puntuación del 100%.
Se recomienda este lab a los estudiantes inscritos en el curso Develop Serverless Apps with Firebase. ¿Aceptas el desafío?
Configuración y requisitos
Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab
Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El cronómetro, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.
Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.
Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:
- Acceso a un navegador de Internet estándar (se recomienda el navegador Chrome)
- Tiempo para completar el lab: Recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo.
Aprovisiona el entorno
- Vincula el proyecto:
- Clona el repo:
Situación del desafío
En este lab, crearás una solución de frontend con una API de REST y una base de datos de Firestore. Cloud Firestore es una base de datos NoSQL de documentos que forma parte de la plataforma Firebase, en la que puedes almacenar, sincronizar y consultar datos en tus aplicaciones web y para dispositivos móviles a gran escala. El contenido del lab consiste en resolver una situación de la vida real mediante la infraestructura sin servidores de Google Cloud.
Compilarás la siguiente arquitectura:
Tarea 1. Crea una base de datos de Firestore
En esta situación, crearás una base de datos de Firestore en Google Cloud. En el siguiente diagrama de alto nivel, se resume la arquitectura general.
Requisitos:
Campo | Valor |
---|---|
Cloud Firestore | Modo nativo |
Ubicación |
Crea una base de datos de Firestore
Para completar correctamente esta sección, debes implementar lo siguiente:
- Crear una base de datos de Cloud Firestore
- Utilizar el modo nativo de Firestore
- Agregar la ubicación
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la realización de la tarea indicada arriba.
Tarea 2: Completa la base de datos
En esta situación, completarás la base de datos con datos de prueba.
En el siguiente diagrama de alto nivel, se resume la arquitectura general.
Propaga la base de datos
Esquema de Firestore de ejemplo:
Colección | Documento | Campo |
---|---|---|
datos | 70234439 | [dataset] |
El conjunto de datos de programas de Netflix incluye la siguiente información:
Campo | Descripción |
---|---|
show_id: | ID único para cada película o programa de TV |
type: | Identificador: una película o un programa de TV |
title: | Título de la película o el programa de TV |
director: | Director de la película |
cast: | Actores que participan en la película o el programa de TV |
country: | País en el que se produjo la película o el programa de TV |
date_added: | Fecha en que se agregó a Netflix |
release_year: | Año real del lanzamiento de la película o el programa de TV |
rating: | Calificación de contenido de la película o del programa de TV |
duration: | Duración total: en minutos o cantidad de temporadas |
Para completar correctamente esta sección, debes llevar a cabo las siguientes tareas:
- Utilizar el código de muestra de
pet-theory/lab06/firebase-import-csv/solution
:
- Utilizar el nodo
pet-theory/lab06/firebase-import-csv/solution/index.js
para importar el archivo CSV:
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la realización de la tarea indicada arriba.
Tarea 3: Crea una API de REST
En esta situación, crearás una API de REST de ejemplo.
En el siguiente diagrama de alto nivel, se resume la arquitectura general.
Desarrollo de Cloud Run
Campo | Valor |
---|---|
Imagen de Container Registry | rest-api:0.1 |
Servicio de Cloud Run |
|
Permiso | --allow-unauthenticated |
Para completar correctamente esta sección, debes llevar a cabo las siguientes tareas:
- Acceder a
pet-theory/lab06/firebase-rest-api/solution-01
- Compilar y, luego, implementar el código en Google Container Registry
- Implementar la imagen como un servicio de Cloud Run
- Ve a Cloud Run, haz clic en
y, luego, copia la URL de servicio:
SERVICE_URL=copy url from your
- La respuesta de
curl -X GET $SERVICE_URL
debería ser la siguiente: {"status":"Netflix Dataset! Make a query."}
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la realización de la tarea indicada arriba.
Tarea 4: Accede a la API de Firestore
En esta situación, implementarás una revisión actualizada del código para acceder a la base de datos de Firestore.
En el siguiente diagrama de alto nivel, se resume la arquitectura general.
Implementa la revisión 0.2 de Cloud Run
Campo | Valor |
---|---|
Imagen de Container Registry | rest-api:0.2 |
Servicio de Cloud Run |
|
Permiso | --allow-unauthenticated |
Para completar correctamente esta sección, debes llevar a cabo las siguientes tareas:
- Acceder a
pet-theory/lab06/firebase-rest-api/solution-02
- Compilar la aplicación actualizada
- Utilizar Cloud Build para etiquetar y, luego, implementar la revisión de imágenes en Container Registry
- Implementar la imagen nueva como servicio de Cloud Run
- Ve a Cloud Run, haz clic en
y, luego, copia la URL de servicio:
SERVICE_URL=copy url from your
- Verifica que la respuesta de
curl -X GET SERVICESERVICE_URL/2019
sea el conjunto de datos JSON.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la realización de la tarea indicada arriba.
Tarea 5: Implementa el frontend de etapa de pruebas
En esta situación, implementarás el frontend de etapa de pruebas.
En el siguiente diagrama de alto nivel, se resume la arquitectura general.
Implementa el frontend
Campo | Valor |
---|---|
REST_API_SERVICE | URL del servicio de la API de REST |
Imagen de Container Registry | frontend-staging:0.1 |
Servicio de Cloud Run |
|
Para completar correctamente esta sección, debes llevar a cabo las siguientes tareas:
- Acceder a
pet-theory/lab06/firebase-frontend
- Compilar la aplicación de etapa de pruebas de frontend
- Utilizar Cloud Build para etiquetar y, luego, implementar la revisión de imágenes en Container Registry
- Implementar la imagen nueva como servicio de Cloud Run
- Brindar acceso de frontend a la API de REST y la base de datos de Firestore
- Acceder a la URL del servicio de frontend
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la realización de la tarea indicada arriba.
Tarea 6: Implementa el frontend de producción
En esta situación, deberás actualizar el frontend de etapa de pruebas para utilizar la base de datos de Firestore.
En el siguiente diagrama de alto nivel, se resume la arquitectura general.
Implementa el frontend
Campo | Valor |
---|---|
REST_API_SERVICE | URL del servicio de la API de REST |
Imagen de Container Registry | frontend-production:0.1 |
Servicio de Cloud Run |
|
Para completar correctamente esta sección, debes llevar a cabo las siguientes tareas:
- Acceder a
pet-theory/lab06/firebase-frontend/public
- Actualizar la aplicación de frontend, es decir,
app.js
, para utilizar la API de REST - Asegurarte de agregar el año a SERVICE_URL
- Utilizar Cloud Build para etiquetar y, luego, implementar la revisión de imágenes en Container Registry
- Implementar la imagen nueva como servicio de Cloud Run
Nota: Implementa tu servicio con un máximo de 1 instancia para asegurarte de no exceder el límite permitido de instancias de Cloud Run. - Brindar acceso de frontend a la API de REST y la base de datos de Firestore
Ahora que se implementaron los servicios, podrás ver el contenido de la base de datos de Firestore a través del servicio de frontend.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la realización de la tarea indicada arriba.
¡Felicitaciones!
¡Felicitaciones! En este lab, creaste correctamente una base de datos de Firestore y la completaste con datos, creaste una API de REST y, luego, implementaste una aplicación de frontend que interactúa con la base de datos de Firestore y la API de REST. También aprendiste a implementar una aplicación de frontend de etapa de pruebas y de producción.
Obtén tu próxima insignia de habilidad
Este lab de autoaprendizaje forma parte del curso con insignia de habilidad Develop Serverless Apps with Firebase. Si completas este curso, obtendrás la insignia de habilidad que se muestra arriba como reconocimiento de tu logro. Comparte la insignia en tu currículum y tus plataformas sociales, y anuncia tu logro con el hashtag #GoogleCloudBadge.
Capacitación y certificación de Google Cloud
Recibe la formación que necesitas para aprovechar al máximo las tecnologías de Google Cloud. Nuestras clases incluyen habilidades técnicas y recomendaciones para ayudarte a avanzar rápidamente y a seguir aprendiendo. Para que puedas realizar nuestros cursos cuando más te convenga, ofrecemos distintos tipos de capacitación de nivel básico a avanzado: a pedido, presenciales y virtuales. Las certificaciones te ayudan a validar y demostrar tus habilidades y tu conocimiento técnico respecto a las tecnologías de Google Cloud.
Última actualización del manual: 22 de marzo de 2024
Prueba más reciente del lab: 5 de febrero de 2024
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