
准备工作
- 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
- 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。
- 在屏幕左上角,点击开始实验即可开始
Deploy to App Engine
/ 30
Deploy to Kubernetes Engine
/ 30
Deploy to Cloud Run
/ 40
在本研究室中,您會將應用程式部署至 App Engine、Kubernetes Engine 和 Cloud Run 等 Google Cloud 服務。
在本實驗室中,您將瞭解如何執行下列工作:
在每個研究室中,您都能在固定時間內免付費建立新的 Google Cloud 專案,並使用一組資源。
請透過無痕式視窗登入 Qwiklabs。
請記下研究室的存取時間 (例如 1:15:00
),並確保自己能在時間限制內完成作業。
研究室不提供暫停功能。如有需要,您可以重新開始,但原先的進度恕無法保留。
準備就緒後,請按一下「Start lab」。
請記下研究室憑證 (使用者名稱和密碼),這組資訊將用於登入 Google Cloud 控制台。
按一下「Open Google Console」。
按一下「Use another account」,然後複製這個研究室的憑證,並貼入提示訊息。
如果使用其他憑證,系統會顯示錯誤或向您收取費用。
接受條款,然後略過資源復原頁面。
若要進行管理作業,您需要一些原始碼,因此請建立簡易的 Python Flask 網頁應用程式。這個應用程式的功能只會稍微優於「Hello World」,但足以用來測試您將建構的 pipeline。
3.9. 在 Cloud Shell 輸入下列指令來建立資料夾,並將資料夾命名為 gcp-course
:
deploying-apps-to-gcp
:main.py
,並按下 Enter 鍵。deploying-apps-to-gcp
」資料夾。templates
,並按下 Enter 鍵。templates
」資料夾上按一下右鍵,建立新的檔案,並命名為 layout.html
。此外,請在 templates 資料夾中新增另一個檔案,並命名為 index.html
。
新增下列程式碼,並和先前一樣儲存檔案:
在 Python 中,您可以使用 pip 管理應用程式必要條件。現在請新增一個檔案,並在其中列出應用程式的必要條件。
切換至「deploying-apps-to-gcp」資料夾,而非「templates」資料夾。建立新檔案,將下列指令新增至該檔案並儲存為 requirements.txt
:
使用 Docker 的第一步,就是建立一個檔案並命名為 Dockerfile。這個檔案會定義 Docker 容器的建構方式。您現在就可以建立檔案。
「Dockerfile」檔案會用來定義容器的建構方式。
程式應該會顯示在新瀏覽器分頁中。
Ctrl+C
即可停止程式。App Engine 是全自動化的部署平台,支援多種語言,包括 Python、Java、JavaScript 和 Go。如要使用 App Engine,您要透過一些簡單的指令來建立設定檔並部署應用程式。在這項工作中,您會建立名稱為「app.yaml」的檔案,並部署至 App Engine。
gcp-course/deploying-apps-to-gcp
」資料夾。gcloud app create
指令,並指定用於建立應用程式的區域即可。點選「Open Terminal」(開啟終端機),然後輸入下列指令。如果出現提示訊息,請點選「Authorize」(授權)。前往 Google Cloud 控制台,在標題列的搜尋欄位輸入 App Engine,然後在搜尋結果中點選「App Engine」。
資訊主頁右上角會顯示應用程式的連結,類似下圖:
https://project-id.appspot.com
。
點選連結即可測試程式。
變更程式內容,瞭解 App Engine 如何讓您輕鬆管理版本。
在程式碼編輯器中,展開左側導覽窗格中的「/deploying-apps-to-gcp
」資料夾,接著點選「main.py」開啟檔案。
在 main() 函式中,將標題變更為 Hello App Engine
,如下所示:
在程式碼編輯器工作列中,依序點選「檔案」>「儲存」來儲存變更。
現在輸入下列指令來部署第二版:
--no-promote
參數會讓 App Engine 繼續透過舊版本處理要求,讓您在用於實際工作環境之前,先測試新版本。指令執行完成後,請返回 App Engine 資訊主頁。再次點選連結,仍會傳回第一版。系統應會傳回 Hello GCP
,這是因為您在先前的指令中加入了 --no-promote
參數。
按一下左側的「版本」分頁標籤,您會發現畫面中列出了兩個版本。
按一下第二版的連結來進行測試,系統應會傳回 Hello App Engine
。
如要將實際工作環境的流量遷移至第二版,請點選頂端的「拆分流量」。變更為第二版,然後點選「儲存」。
請稍候幾分鐘,等待作業完成。重新整理先前傳回 Hello GCP
的瀏覽器分頁,現在應會傳回新版本。
點選「Check my progress」,確認目標已達成。
透過 Kubernetes Engine,您可以建立機器叢集,並在叢集中部署任意數量的應用程式。Kubernetes 簡化了管理機器的繁瑣細節,讓您透過簡單的 CLI 指令自動化應用程式部署作業。
如要將應用程式部署至 Kubernetes,您必須先建立叢集,接著為每個要部署至叢集中的應用程式新增設定檔。
點選「導覽選單」() 中的「Kubernetes Engine」。如果系統顯示 Kubernetes API 正在初始化的訊息,請等待作業完成。
依序點選「建立叢集」>「切換為 Standard 叢集」,並確認「切換為 Standard 叢集」。
「位置類型」請點選「區域」,然後選取可用區
點選叢集右側的三點圖示,然後按一下「連結」。
在「連線至叢集」畫面中,按一下「在 Cloud Shell 中執行」,即可自動在 Cloud Shell 中輸入連線指令。
按下 Enter 鍵來連線至叢集。
輸入下列指令來測試連線:
這個指令只會顯示叢集中的機器。如果指令順利執行,表示連線成功。
gcp-course/deploying-apps-to-gcp
」資料夾,接著點選「main.py」開啟檔案。Hello Kubernetes Engine
,如下所示:gcp-course/deploying-apps-to-gcp
」資料夾中新增檔案並命名為 kubernetes-config.yaml
。注意:在上方 YAML 檔案的第一個部分中,設定的是 Deployment。在這個例子中,您將部署 3 個 Python 網頁應用程式的執行個體。請留意映像檔屬性,您必須在映像檔建立完成後的一分鐘內更新這個值。在第二個部分中,您要建立類型為「負載平衡器」的服務。負載平衡器將具備公開 IP 位址,使用者會透過負載平衡器存取您的應用程式。
如要進一步瞭解 Kubernetes Deployment 和 Service,請參閱下列連結:
上方指令執行完成後,映像檔名稱就會顯示在輸出內容中。映像檔名稱格式為:
選取映像檔名稱並複製到剪貼簿,然後將該值貼入 kubernetes-config.yaml
檔案,覆寫原有的 <YOUR IMAGE PATH HERE>
字串,
內容大致如下所示:
確認所有 Pod 均已準備就緒。如未準備就緒,請稍候片刻,然後再試一次。
輸出內容大致如下所示:
如果負載平衡器的外部 IP 位址顯示「pending」,請稍候片刻再重試。
Hello Kubernetes Engine
。這項作業可能需要幾秒才能執行完成。點選「Check my progress」,確認目標已達成。
Cloud Run 可簡化及自動化部署至 Kubernetes 的作業。使用 Cloud Run 時不須準備設定檔,只要為應用程式選擇叢集即可。透過 Cloud Run,您可以使用由 Google 代管的叢集或自己的 Kubernetes 叢集。
如要使用 Cloud Run,您必須透過 Docker 映像檔部署應用程式,且應用程式須為無狀態。
gcp-course/deploying-apps-to-gcp
」資料夾,接著點選「main.py」開啟檔案。Hello Cloud Run
,如下所示:點選「儲存」來儲存變更。
如要使用 Cloud Run,就必須建構 Docker 映像檔。在 Cloud Shell 輸入下列指令,透過 Cloud Build 建立映像檔,並儲存至 Artifact Registry:
建構作業完成後,請前往 Google Cloud 控制台,在標題列的「搜尋」欄位輸入 Cloud Run,然後點選「產品和頁面」部分中的「Cloud Run」。
點選「Create service」(建立服務)。 這麼做會啟用 Cloud Run API。
在「容器映像檔網址」文字方塊中點選「選取」連結,然後按一下「Artifact Registry」。在結果對話方塊中,依序展開「Region-docker.pkg.dev/$DEVSHELL_PROJECT_ID/devops-demo」>「cloud-run-image」,並選取列出的映像檔,然後點選「選取」。
在「服務名稱」中輸入 hello-cloud-run,並選取
「驗證」請選取「允許未經驗證的叫用」。
在「容器、磁碟區、網路與安全性」中,選取「執行環境」部分中的「預設」。
在「修訂版本資源調度」中,將「執行個體數量上限」設為 6,其他設定則維持預設值。
最後點選「建立」。
服務應該很快就能部署完成。畫面上顯示綠色勾號時,按一下自動產生的應用程式網址,系統應會傳回 Hello Cloud Run
。
點選「Check my progress」,確認目標已達成。
在本研究室中,您已成功將應用程式部署至 App Engine、Kubernetes Engine 和 Cloud Run 等 Google Cloud 服務。
如果您已完成研究室,請按一下「End Lab」(關閉研究室)。Google Cloud Skills Boost 會移除您使用的資源,並清除所用帳戶。
您可以針對研究室的使用體驗評分。請選取合適的星級評等並提供意見,然後按一下「Submit」(提交)。
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