GSP041

Ringkasan

Load Balancer Aplikasi internal sangat penting untuk membangun aplikasi internal yang andal, aman, dan mudah dikelola yang mendukung operasi bisnis Anda. Lab ini akan membahas cara mendistribusikan traffic jaringan dalam jaringan cloud pribadi tanpa mengekspos virtual machine (VM) Anda secara langsung ke internet publik, sehingga layanan Anda tetap aman dan efisien.

Dalam lab ini, Anda akan membuat pola arsitektur yang disederhanakan, tetapi sangat umum:

• "Tingkat Web" (situs yang dapat diakses publik) yang perlu meminta bantuan kepada layanan internal lainnya.
• "Tingkat Layanan Internal" (kalkulator bilangan prima) yang melakukan tugas-tugas tertentu dan didistribusikan di beberapa mesin.

Penyiapan ini memastikan bahwa meskipun satu bagian layanan internal Anda sibuk atau tidak berfungsi, keseluruhan sistem tetap berjalan lancar, karena load balancer akan otomatis mengarahkan permintaan ke mesin yang responsif.

Yang akan Anda lakukan

Di lab ini, Anda akan mempelajari cara melakukan tugas berikut:

• Mempelajari komponen yang membentuk Load Balancer Internal.
• Membuat grup mesin backend (kalkulator bilangan prima).
• Menyiapkan load balancer internal untuk mengarahkan traffic internal ke mesin backend.
• Menguji load balancer internal dari mesin internal lain.
• Menyiapkan server web yang dapat diakses publik yang menggunakan load balancer internal untuk mendapatkan hasil dari layanan "kalkulator bilangan prima" internal.

Prasyarat

• Pengetahuan dasar tentang Google Cloud Compute Engine: Memahami apa itu instance Virtual Machine (VM).
• Konsep dasar jaringan: Apa itu alamat IP.
• Command line Unix/Linux dasar: Cara mengetik perintah di terminal.
• Beberapa pengetahuan tentang VPC (Virtual Private Cloud): Memahami bahwa resource Google Cloud Anda berada di jaringan pribadi.

Penyiapan dan persyaratan

Sebelum mengklik tombol Start Lab

Baca petunjuk ini. Lab memiliki timer dan Anda tidak dapat menjedanya. Timer yang dimulai saat Anda mengklik Start Lab akan menampilkan durasi ketersediaan resource Google Cloud untuk Anda.

Lab interaktif ini dapat Anda gunakan untuk melakukan aktivitas lab di lingkungan cloud sungguhan, bukan di lingkungan demo atau simulasi. Untuk mengakses lab ini, Anda akan diberi kredensial baru yang bersifat sementara dan dapat digunakan untuk login serta mengakses Google Cloud selama durasi lab.

Untuk menyelesaikan lab ini, Anda memerlukan:

• Akses ke browser internet standar (disarankan browser Chrome).

Catatan: Gunakan jendela Samaran (direkomendasikan) atau browser pribadi untuk menjalankan lab ini. Hal ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun siswa yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.

• Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.

Catatan: Hanya gunakan akun siswa untuk lab ini. Jika Anda menggunakan akun Google Cloud yang berbeda, Anda mungkin akan dikenai tagihan ke akun tersebut.

Cara memulai lab dan login ke Google Cloud Console

1. Klik tombol Start Lab. Jika Anda perlu membayar lab, dialog akan terbuka untuk memilih metode pembayaran. Di sebelah kiri ada panel Lab Details yang berisi hal-hal berikut:

   • Tombol Open Google Cloud console
   • Waktu tersisa
   • Kredensial sementara yang harus Anda gunakan untuk lab ini
   • Informasi lain, jika diperlukan, untuk menyelesaikan lab ini

2. Klik Open Google Cloud console (atau klik kanan dan pilih Open Link in Incognito Window jika Anda menjalankan browser Chrome).

   Lab akan menjalankan resource, lalu membuka tab lain yang menampilkan halaman Sign in.

   Tips: Atur tab di jendela terpisah secara berdampingan.

   Catatan: Jika Anda melihat dialog Choose an account, klik Use Another Account.

3. Jika perlu, salin Username di bawah dan tempel ke dialog Sign in.

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

   Anda juga dapat menemukan Username di panel Lab Details.

4. Klik Next.

5. Salin Password di bawah dan tempel ke dialog Welcome.

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

   Anda juga dapat menemukan Password di panel Lab Details.

6. Klik Next.

   Penting: Anda harus menggunakan kredensial yang diberikan lab. Jangan menggunakan kredensial akun Google Cloud Anda. Catatan: Menggunakan akun Google Cloud sendiri untuk lab ini dapat dikenai biaya tambahan.

7. Klik halaman berikutnya:

   • Setujui persyaratan dan ketentuan.
   • Jangan tambahkan opsi pemulihan atau autentikasi 2 langkah (karena ini akun sementara).
   • Jangan mendaftar uji coba gratis.

Setelah beberapa saat, Konsol Google Cloud akan terbuka di tab ini.

Catatan: Untuk mengakses produk dan layanan Google Cloud, klik Navigation menu atau ketik nama layanan atau produk di kolom Search.

Mengaktifkan Cloud Shell

Cloud Shell adalah mesin virtual yang dilengkapi dengan berbagai alat pengembangan. Mesin virtual ini menawarkan direktori beranda persisten berkapasitas 5 GB dan berjalan di Google Cloud. Cloud Shell menyediakan akses command-line untuk resource Google Cloud Anda.

1. Klik Activate Cloud Shell di bagian atas Konsol Google Cloud.

2. Klik jendela berikut:

   • Lanjutkan melalui jendela informasi Cloud Shell.
   • Beri otorisasi ke Cloud Shell untuk menggunakan kredensial Anda guna melakukan panggilan Google Cloud API.

Setelah terhubung, Anda sudah diautentikasi, dan project ditetapkan ke Project_ID, . Output berisi baris yang mendeklarasikan Project_ID untuk sesi ini:

Project Cloud Platform Anda dalam sesi ini disetel ke {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud adalah alat command line untuk Google Cloud. Alat ini sudah terinstal di Cloud Shell dan mendukung pelengkapan command line.

3. (Opsional) Anda dapat menampilkan daftar nama akun yang aktif dengan perintah ini:

gcloud auth list

4. Klik Authorize.

Output:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} Untuk menetapkan akun aktif, jalankan: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opsional) Anda dapat menampilkan daftar ID project dengan perintah ini:

gcloud config list project

Output:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Catatan: Untuk mendapatkan dokumentasi gcloud yang lengkap di Google Cloud, baca panduan ringkasan gcloud CLI.

Menetapkan region dan zona

• Tetapkan region dan zona project untuk lab ini:

gcloud config set compute/region {{{project_0.default_region | Region}}} gcloud config set compute/zone {{{project_0.default_zone | Zone}}}

Pelajari lebih lanjut dari dokumentasi Region & Zona.

Catatan: Saat Anda menjalankan gcloud di mesin Anda sendiri, setelan konfigurasi akan disimpan di seluruh sesi. Namun, di Cloud Shell, Anda perlu menetapkan ini untuk setiap sesi atau koneksi ulang baru.

Tugas 1. Membuat lingkungan virtual

Lingkungan virtual menjaga software project Anda tetap rapi dan memastikan kode Anda selalu berjalan dengan versi alat tertentu yang dibutuhkan.

Lingkungan virtual python digunakan untuk mengisolasi penginstalan paket dari sistem.

1. Instal lingkungan virtualenv:

sudo apt-get install -y virtualenv

2. Bangun lingkungan virtual:

python3 -m venv venv

3. Aktifkan lingkungan virtual:

source venv/bin/activate

Mengaktifkan Gemini Code Assist di Cloud Shell IDE

Anda dapat menggunakan Gemini Code Assist di lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) seperti Cloud Shell untuk menerima panduan tentang kode atau menyelesaikan masalah dengan kode Anda. Sebelum mulai menggunakan Gemini Code Assist, Anda perlu mengaktifkannya.

1. Di Cloud Shell, aktifkan Gemini for Google Cloud API dengan perintah berikut:

gcloud services enable cloudaicompanion.googleapis.com

2. Klik Open Editor di toolbar Cloud Shell.

Catatan: Untuk membuka Cloud Shell Editor, klik Open Editor di toolbar Cloud Shell. Anda dapat beralih antara Cloud Shell dan Editor kode dengan mengklik Open Editor atau Open Terminal, sesuai kebutuhan.

3. Di panel kiri, klik ikon Settings, lalu di tampilan Settings, cari Gemini Code Assist.

4. Temukan dan pastikan kotak centang dipilih untuk Geminicodeassist: Enable, lalu tutup Settings.

5. Klik Cloud Code - No Project di status bar di bagian bawah layar.

6. Berikan otorisasi pada plugin seperti yang ditunjukkan. Jika project tidak dipilih secara otomatis, klik Select a Google Cloud Project, lalu pilih .

7. Pastikan project Google Cloud Anda () ditampilkan dalam pesan status Cloud Code di status bar.

Tugas 2. Membuat grup instance terkelola backend

Dengan menggunakan "grup instance terkelola", Google Cloud dapat otomatis membuat dan mempertahankan salinan identik layanan Anda. Jika satu salinan gagal, Google Cloud akan menggantinya, sehingga layanan Anda menjadi lebih andal.

Membuat skrip startup

Skrip ini seperti serangkaian petunjuk yang akan diikuti oleh tiap VM baru dalam grup Anda saat dimulai. Skrip Anda menyertakan server web kecil yang ditulis dalam Python yang dapat memberi tahu Anda apakah suatu angka merupakan bilangan prima (True) atau bukan (False).

1. Di terminal Cloud Shell, jalankan perintah berikut untuk membuat skrip backend.sh di direktori utama:

touch ~/backend.sh

2. Klik ikon Open Editor di bagian atas toolbar Cloud Shell. Jika diminta, klik Open in a new window.

Catatan: Jika Anda tidak melihat ikon Editor Kode, tutup panel kiri dengan mengklik ikon Navigation menu (☰) .

Setelah beberapa detik, ruang kerja akan ditampilkan.

3. Pilih file backend.sh di panel file Explorer.

4. Sekarang, tambahkan skrip berikut ke Editor:

sudo chmod -R 777 /usr/local/sbin/ sudo cat << EOF > /usr/local/sbin/serveprimes.py import http.server def is_prime(a): return a!=1 and all(a % i for i in range(2,int(a**0.5)+1)) class myHandler(http.server.BaseHTTPRequestHandler): def do_GET(s): s.send_response(200) s.send_header("Content-type", "text/plain") s.end_headers() s.wfile.write(bytes(str(is_prime(int(s.path[1:]))).encode('utf-8'))) http.server.HTTPServer(("",80),myHandler).serve_forever() EOF nohup python3 /usr/local/sbin/serveprimes.py >/dev/null 2>&1 &

5. Klik File > Save, tetapi jangan tutup file tersebut.

6. Dengan Gemini Code Assist diaktifkan di IDE, saat Anda membuka file di Editor, misalnya backend.sh, lihat ikon di sudut kanan atas toolbar, yang menunjukkan bahwa Gemini Code Assist siap digunakan.

   Gemini Code Assist meningkatkan produktivitas dan mengurangi pengalihan konteks dengan menyediakan tindakan cerdas yang didukung AI langsung di dalam editor kode Anda. Selanjutnya, Anda dapat menggunakan Gemini Code Assist untuk menjelaskan tujuan dan fungsi skrip startup VM dalam Grup Instance Terkelola kepada anggota tim.

7. Klik ikon Gemini Code Assist: Smart Actions , lalu pilih Explain this.

8. Gemini Code Assist akan membuka panel chat dengan perintah yang telah diisi sebelumnya, yakni Explain this. Di kotak teks inline chat Code Assist, ganti perintah yang sudah terisi dengan perintah berikut, lalu klik Send:

As an Application Developer at Cymbal AI, explain the backend.sh startup script to a new team member. This script is used to run a small Python web server written in a Python file serveprimes.py. Provide a detailed breakdown of the script's key components and explain the function of each command. For the suggested improvements, don't make any changes to the file's content.

Penjelasan mendetail untuk skrip startup backend.sh yang digunakan untuk menjalankan server web kecil akan muncul di chat Gemini Code Assist.

Membuat template instance

9. Klik Open Terminal di toolbar Cloud Shell. Jalankan perintah berikut untuk membuat template instance primecalc:

gcloud compute instance-templates create primecalc \ --metadata-from-file startup-script=backend.sh \ --no-address --tags backend --machine-type=e2-medium

Ini adalah "blueprint" untuk VM backend. Perhatikan bahwa VM ini memiliki --no-address, yang berarti VM backend ini tidak akan memiliki akses internet publik demi keamanan.

Membuka firewall

Anda perlu membuat aturan firewall untuk mengizinkan traffic di port 80 (traffic HTTP standar) menjangkau VM backend. Hal ini sangat penting agar Load Balancer Aplikasi internal dan health check dapat berkomunikasi dengan VM tersebut.

10. Jalankan perintah berikut untuk membuka firewall ke port 80:

gcloud compute firewall-rules create http --network default --allow=tcp:80 \ --source-ranges {{{project_0.startup_script.selected_cidr | IP}}} --target-tags backend

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi bahwa progres Anda berjalan sesuai harapan dalam lab ini.

Membuat template instance dan membuka firewall di port 80

Membuat grup instance

11. Selanjutnya, jalankan perintah berikut untuk membuat grup instance terkelola bernama backend. Mulai dengan 3 instance:

gcloud compute instance-groups managed create backend \ --size 3 \ --template primecalc \ --zone {{{project_0.default_zone | ZONE }}}

12. Setelah perintah ini selesai dijalankan, kembalilah ke tab konsol. Buka Compute Engine > VM instances. Sekarang Anda akan melihat tiga VM backend yang dibuat oleh grup instance Anda.

Backend kini siap melayani traffic.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi bahwa progres Anda berjalan sesuai harapan dalam lab ini.

Membuat grup instance

Tugas 3. Menyiapkan load balancer internal

Anda akan membuat satu pintu masuk VIP pribadi untuk layanan internal Anda. Dengan demikian, aplikasi internal lainnya dapat menjangkau "kalkulator bilangan prima" Anda secara andal, tanpa perlu mengetahui VM backend spesifik yang aktif atau tersedia.

Dalam tugas ini, Anda akan menyiapkan Load Balancer Internal dan menghubungkannya ke grup instance yang baru saja Anda buat.

Load Balancer Internal terdiri atas tiga bagian utama:

• Aturan Penerusan: Ini adalah alamat IP pribadi sebenarnya yang akan dikirimi permintaan oleh layanan internal lain. Aturan ini "meneruskan" traffic ke layanan backend Anda.
• Layanan Backend: Layanan ini menentukan cara load balancer mendistribusikan traffic ke instance VM Anda. Layanan ini juga mencakup health check.
• Health Check: Ini adalah pemeriksaan berkelanjutan yang memantau responsivitas VM backend Anda. Load balancer hanya akan mengirimkan traffic ke mesin yang lulus health check, sehingga memastikan layanan Anda selalu tersedia.

Diagram berikut menunjukkan cara instance di-load balance menggunakan beberapa instance di beberapa grup backend di zona yang berbeda.

Membuat health check

1. Health check diperlukan untuk memastikan load balancer hanya mengirimkan traffic ke instance yang responsif. Layanan backend Anda adalah server HTTP. Jadi, jalankan perintah berikut untuk memeriksa apakah layanan tersebut merespons dengan "200 OK" di jalur URL tertentu (dalam hal ini, /2 untuk memeriksa apakah 2 adalah bilangan prima atau bukan):

gcloud compute health-checks create http ilb-health --request-path /2

Karena layanan HTTP disediakan, periksa apakah respons 200 di jalur URL tertentu (dalam hal ini /2 untuk memeriksa apakah 2 adalah bilangan prima atau bukan) diisi atau tidak.

Membuat layanan backend

2. Sekarang, jalankan perintah berikut untuk membuat layanan backend bernama prime-service:

gcloud compute backend-services create prime-service \ --load-balancing-scheme internal --region={{{project_0.default_region | REGION}}} \ --protocol tcp --health-checks ilb-health

Layanan ini mengikat health check ke grup instance.

Menambahkan grup instance ke layanan backend

3. Jalankan perintah berikut untuk menghubungkan grup backend instance Anda ke layanan backend prime-service. Perintah ini memberi tahu load balancer mesin mana yang harus dikelolanya:

gcloud compute backend-services add-backend prime-service \ --instance-group backend --instance-group-zone={{{project_0.default_zone | ZONE }}} \ --region={{{project_0.default_region | REGION}}}

Membuat aturan penerusan

4. Terakhir, jalankan perintah berikut untuk membuat aturan penerusan bernama prime-lb dengan IP statis :

gcloud compute forwarding-rules create prime-lb \ --load-balancing-scheme internal \ --ports 80 --network default \ --region={{{project_0.default_region | REGION}}} --address {{{project_0.startup_script.selected_forwarding_rule_cidr | IP}}} \ --backend-service prime-service

Layanan "penghitungan bilangan prima" internal Anda kini telah disiapkan sepenuhnya dan siap dikueri melalui alamat IP internalnya.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi bahwa progres Anda berjalan sesuai harapan dalam lab ini.

Menyiapkan load balancer internal

Tugas 4. Menguji load balancer

Langkah ini sangat penting untuk memastikan bahwa Load Balancer Aplikasi internal Anda mengarahkan traffic dengan benar ke layanan backend. Hal ini membuktikan bahwa aplikasi internal lainnya kini dapat menjangkau layanan Anda secara andal melalui satu alamat IP yang stabil, sehingga memastikan operasi yang berkelanjutan.

Untuk menguji load balancer, Anda perlu membuat instance VM baru di jaringan yang sama dengan Load Balancer Aplikasi internal Anda. Load Balancer Aplikasi internal hanya dapat diakses dari dalam jaringan cloud pribadi Anda, bukan langsung dari Cloud Shell (yang berada di luar jaringan tertentu ini).

1. Di Cloud Shell, jalankan perintah gcloud berikut untuk membuat instance pengujian sederhana:

gcloud compute instances create testinstance \ --machine-type=e2-standard-2 --zone {{{project_0.default_zone | ZONE }}}

2. Kemudian, jalankan perintah berikut untuk melakukan SSH ke instance tersebut:

gcloud compute ssh testinstance --zone {{{project_0.default_zone | ZONE }}}

Jika diminta, ketik Y, lalu tekan Enter dua kali untuk melanjutkan.

Mengirim kueri ke load balancer

3. Dari dalam instance pengujian, jalankan perintah curl berikut untuk mengirim permintaan ke alamat IP Load Balancer Aplikasi internal dan menanyakan apakah beberapa angka merupakan bilangan prima atau bukan:

curl {{{project_0.startup_script.selected_forwarding_rule_cidr | IP}}}/2 curl {{{project_0.startup_script.selected_forwarding_rule_cidr | IP}}}/4 curl {{{project_0.startup_script.selected_forwarding_rule_cidr | IP}}}/5

Output-nya akan menampilkan True atau False persis di samping command line Anda.

Output:

user@testinstance:~$ curl {{{project_0.startup_script.selected_forwarding_rule_cidr | IP}}}/2 Trueuser@testinstance:~$ curl {{{project_0.startup_script.selected_forwarding_rule_cidr | IP}}}/4 Falseuser@testinstance:~$ curl {{{project_0.startup_script.selected_forwarding_rule_cidr | IP}}}/5 Trueuser@testinstance:~$ exit

Anda akan melihat bahwa 2 dan 5 diidentifikasi dengan benar sebagai bilangan prima, tetapi 4 tidak. Hal ini mengonfirmasi bahwa Load Balancer Aplikasi internal berfungsi. Load Balancer ini menerima permintaan dan berhasil meneruskannya ke salah satu VM "perhitungan bilangan prima" backend Anda.

Layanan merespons dengan benar: bahwa 2 dan 5 adalah bilangan prima, tetapi 4 bukan.

4. Jalankan perintah berikut untuk keluar dari instance pengujian:

exit

5. Kemudian, jalankan perintah berikut untuk menghapusnya karena tidak diperlukan lagi:

gcloud compute instances delete testinstance --zone={{{project_0.default_zone | ZONE }}}

6. Ketik Y untuk mengonfirmasi penghapusan.

Tugas 5. Membuat server web yang dapat diakses publik

Sekarang Anda paham bagaimana aplikasi yang dapat diakses publik (seperti situs) dapat memanfaatkan layanan internal Anda.

Dalam tugas ini, Anda akan membuat server web yang dapat diakses publik yang menggunakan layanan "kalkulator bilangan prima" internal (melalui Load Balancer Aplikasi internal) untuk menampilkan matriks bilangan prima.

1. Pertama, jalankan perintah berikut untuk membuat skrip startup untuk "frontend" yang dapat diakses publik ini di direktori utama:

touch ~/frontend.sh

2. Anda akan tetap melihat Editor Kode terbuka. Jika tidak terbuka, luncurkan Editor Kode dengan memilihnya di shell:

Setelah beberapa detik, ruang kerja akan terbuka.

3. Pilih file frontend.sh di panel file Explorer.

4. Sekarang, tambahkan skrip berikut ke Editor:

sudo chmod -R 777 /usr/local/sbin/ sudo cat << EOF > /usr/local/sbin/getprimes.py import urllib.request from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool import http.server PREFIX="http://{{{project_0.startup_script.selected_forwarding_rule_cidr | IP}}}/" #HTTP Load Balancer def get_url(number): return urllib.request.urlopen(PREFIX+str(number)).read().decode('utf-8') class myHandler(http.server.BaseHTTPRequestHandler): def do_GET(s): s.send_response(200) s.send_header("Content-type", "text/html") s.end_headers() i = int(s.path[1:]) if (len(s.path)>1) else 1 s.wfile.write("<html><body><table>".encode('utf-8')) pool = ThreadPool(10) results = pool.map(get_url,range(i,i+100)) for x in range(0,100): if not (x % 10): s.wfile.write("<tr>".encode('utf-8')) if results[x]=="True": s.wfile.write("<td bgcolor='#00ff00'>".encode('utf-8')) else: s.wfile.write("<td bgcolor='#ff0000'>".encode('utf-8')) s.wfile.write(str(x+i).encode('utf-8')+"</td> ".encode('utf-8')) if not ((x+1) % 10): s.wfile.write("</tr>".encode('utf-8')) s.wfile.write("</table></body></html>".encode('utf-8')) http.server.HTTPServer(("",80),myHandler).serve_forever() EOF nohup python3 /usr/local/sbin/getprimes.py >/dev/null 2>&1 &

5. Klik File > Save, tetapi jangan tutup file tersebut.

   Seperti sebelumnya, Anda ingin meminta Gemini Code Assist menjelaskan skrip startup untuk server web yang dapat diakses publik kepada anggota tim.

6. Dengan file frontend.sh terbuka dan Gemini Code Assist diaktifkan di IDE, lihat ikon yang muncul di sudut kanan atas editor.

7. Klik ikon Gemini Code Assist: Smart Actions , lalu pilih Explain this.

8. Gemini Code Assist akan membuka panel chat dengan perintah yang telah diisi sebelumnya, yakni Explain this. Di kotak teks inline chat Code Assist, ganti perintah yang sudah terisi dengan perintah berikut, lalu klik Send:

You are an Application Developer at Cymbal AI. A new team member needs help understanding this startup script, which is used to run a public-facing web server written in the Python file getprimes.py. Explain the frontend.sh script in detail. Break down its key components, the commands used, and their function within the script. For suggested improvements, do not make any changes to the file's content.

Penjelasan mendetail untuk skrip startup frontend.sh yang digunakan untuk menjalankan server web yang dapat diakses publik akan muncul di chat Gemini Code Assist.

Membuat frontend instance

9. Di terminal Cloud Shell, jalankan kode berikut untuk membuat instance bernama frontend yang menjalankan server web ini:

gcloud compute instances create frontend --zone={{{project_0.default_zone | ZONE }}} \ --metadata-from-file startup-script=frontend.sh \ --tags frontend --machine-type=e2-standard-2

Buka firewall untuk frontend

10. Ini adalah server yang dapat diakses publik. Jadi, Anda perlu menjalankan perintah berikut untuk membuka firewall-nya guna mengizinkan traffic dari mana pun di internet (0.0.0.0/0) di port 80:

gcloud compute firewall-rules create http2 --network default --allow=tcp:80 \ --source-ranges 0.0.0.0/0 --target-tags frontend

11. Di Navigation menu, klik Compute Engine > VM instances. Muat ulang browser jika Anda tidak melihat instance frontend.

12. Buka External IP untuk frontend di browser Anda:

Anda akan melihat matriks seperti ini, yang menampilkan semua bilangan prima hingga 100 dalam warna hijau:

13. Coba tambahkan angka ke jalur, seperti http://your-ip/10000, untuk melihat semua bilangan prima yang dimulai dari angka tersebut.

Catatan: Skrip startup contoh tidak secara efektif menghitung bilangan prima. Selain itu, aplikasi ini tidak memiliki algoritma koreksi atau pendeteksian error. Menambahkan angka besar ke jalur akan menyebabkan layanan mengalami waktu tunggu habis.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi bahwa progres Anda berjalan sesuai harapan dalam lab ini.

Membuat server web yang dapat diakses publik

Selamat!

Anda telah berhasil membangun layanan internal yang andal menggunakan Load Balancer Aplikasi internal Google Cloud dengan bantuan Gemini Code Assist dan menunjukkan cara aplikasi publik dapat memanfaatkannya dengan aman.

Langkah berikutnya/Pelajari lebih lanjut

• Baca Load Balancer Aplikasi internal lebih lanjut.
• Pelajari Subnetwork.
• Posting pertanyaan dan dapatkan jawaban di Stackoverflow menggunakan tag google-compute-engine atau google-cloud-platform.

Sertifikasi dan pelatihan Google Cloud

...membantu Anda mengoptimalkan teknologi Google Cloud. Kelas kami mencakup keterampilan teknis dan praktik terbaik untuk membantu Anda memahami dengan cepat dan melanjutkan proses pembelajaran. Kami menawarkan pelatihan tingkat dasar hingga lanjutan dengan opsi on demand, live, dan virtual untuk menyesuaikan dengan jadwal Anda yang sibuk. Sertifikasi membantu Anda memvalidasi dan membuktikan keterampilan serta keahlian Anda dalam teknologi Google Cloud.

Manual Terakhir Diperbarui: 22 Agustus 2025

Lab Terakhir Diuji: 22 Agustus 2025

Hak cipta 2025 Google LLC. Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.