Objetivos

En este lab, configurarás un entorno de desarrollo de Python en Google Cloud. Luego, utilizarás Compute Engine para crear una máquina virtual (VM) y, además, instalarás bibliotecas para desarrollo de software.

Realizarás las siguientes tareas:

• Aprovisionar una instancia de Compute Engine
• Conectarte a la instancia con SSH
• Instalar una biblioteca de Python en la instancia
• Verificar la instalación del software

Descripción general

Compute Engine es uno de los recursos incluidos en Google Cloud.

Google Cloud

Google Cloud consta de un conjunto de recursos físicos, como computadoras y unidades de disco duro, y recursos virtuales, como máquinas virtuales (VMs), que se encuentran en los centros de datos de Google en todo el mundo. Cada centro de datos se encuentra en una región global. Estas incluyen el centro de EE.UU., Europa occidental y Asia oriental. Cada región es una colección de zonas aisladas entre sí dentro de la región. Las zonas se identifican mediante nombres que combinan una letra identificadora con el nombre de la región. Por ejemplo, la zona a de la región de Asia oriental se conoce como asia-east1-a.

Esta distribución de los recursos brinda varios beneficios, como redundancia en caso de fallas y una menor latencia, ya que los recursos se encuentran más cerca de los clientes. La distribución también presenta algunas reglas sobre cómo se pueden usar los recursos en conjunto.

Proyectos

Todos los recursos de Google Cloud que asignas y usas deben pertenecer a un proyecto. El proyecto puede considerarse la entidad organizadora de lo que se está compilando. Consta de la configuración, los permisos y otros metadatos que describen tus aplicaciones.

Los recursos de un mismo proyecto pueden funcionar en conjunto fácilmente. Por ejemplo, pueden comunicarse mediante una red interna, sujetos a las reglas de las regiones y zonas. Solo se puede interconectar a los recursos de un proyecto con los de otro a través de una conexión de red externa, ya que los recursos de cada proyecto se mantienen separados dentro de sus límites.

Cada proyecto de Google Cloud tiene las siguientes características:

• Nombre del proyecto, que tú proporcionas. En este lab, el nombre del proyecto es el mismo que el ID del proyecto.
• Un ID del proyecto, que puedes proporcionar tú o Google Cloud. Para este lab, el ID del proyecto es el ID del proyecto de Google Cloud que se proporciona al comienzo del lab.
• Número del proyecto, que proporciona Google Cloud.

Cuando trabajes con Google Cloud, usarás estos identificadores en ciertas líneas de comandos y llamadas a las APIs. Cuando abres la consola de Google Cloud y accedes a ella, el PANEL proporciona la información del proyecto:

En este ejemplo, se muestra lo siguiente:

Campo	Valor
Nombre del proyecto	qwiklabs-gcp-gcpd-30d966efdb51
ID del proyecto	qwiklabs-gcp-gcpd-30d966efdb51
Número del proyecto	734845473929

En Google Cloud, los IDs de los proyectos son únicos. Los proyectos se pueden borrar, pero sus IDs no se pueden volver a usar.

Si se habilita la facturación, cada proyecto se asociará con una cuenta de facturación. Una sola cuenta puede facturar el uso de recursos de varios proyectos.

Cada proyecto actúa como un espacio de nombres. Esto significa que todos los recursos dentro de un proyecto deben tener un nombre único, pero, por lo general, puedes repetir los nombres si los recursos están en proyectos distintos. Algunos nombres de recursos deben ser únicos a nivel global. Consulta la documentación de los recursos para obtener más detalles.

En este lab, aprovisionarás una máquina virtual (VM) de Compute Engine y, además, instalarás bibliotecas para desarrollo de software de Python en Google Cloud.

Formas de interactuar con los servicios

Google Cloud proporciona tres formas de interactuar con los servicios y recursos.

1. Consola de Cloud: Es una interfaz gráfica de usuario basada en la Web que puedes usar para administrar tus proyectos y recursos de Google Cloud.

2. Interfaz de línea de comandos:

   • SDK de Google Cloud: Proporciona la herramienta de línea de comandos de gcloud, que puedes usar para acceder a los comandos que necesites.
   • Cloud Shell: Es un entorno de shell interactivo basado en navegador para Google Cloud. Puedes acceder a Cloud Shell desde la consola de Cloud. Si prefieres trabajar en una ventana de terminal, el SDK de Google Cloud ofrece la herramienta de línea de comandos de gcloud, que te otorga acceso a los comandos que necesites. Puedes usar la herramienta de gcloud para administrar tu flujo de trabajo de desarrollo y tus recursos de Google Cloud. Consulta la referencia de gcloud para obtener una lista completa de los comandos disponibles.

3. Bibliotecas cliente: El SDK de Cloud incluye bibliotecas cliente que permiten crear y administrar recursos fácilmente. Las bibliotecas cliente de Google Cloud exponen las APIs para proporcionar acceso a servicios y funciones de administración de recursos. Las bibliotecas cliente de la API de Google también permiten acceder a las APIs de productos como Google Maps, Google Drive y YouTube.

Configuración y requisitos

Configuración del lab

En cada lab, recibirá un proyecto de Google Cloud y un conjunto de recursos nuevos por tiempo limitado y sin costo adicional.

1. Accede a Qwiklabs desde una ventana de incógnito.

2. Ten en cuenta el tiempo de acceso del lab (por ejemplo, 1:15:00) y asegúrate de finalizarlo en el plazo asignado.
   No existe una función de pausa. Si lo necesita, puede reiniciar el lab, pero deberá hacerlo desde el comienzo.

3. Cuando esté listo, haga clic en Comenzar lab.

4. Anote las credenciales del lab (el nombre de usuario y la contraseña). Las usarás para acceder a la consola de Google Cloud.

5. Haga clic en Abrir Google Console.

6. Haga clic en Usar otra cuenta, copie las credenciales para este lab y péguelas en el mensaje emergente que aparece.
   Si usa otras credenciales, se generarán errores o incurrirá en cargos.

7. Acepta las condiciones y omite la página de recursos de recuperación.

Tarea 1: crear una instancia de máquina virtual de Compute Engine

En esta sección, usarás la consola de Cloud para aprovisionar una nueva instancia de Compute Engine (VM).

Crea una máquina virtual y conéctate a ella

1. En la consola, haz clic en el menú de navegación > Compute Engine > Instancias de VM.

   

2. En el diálogo Instancias de VM, haz clic en Crear instancia.

3. En el diálogo Crear una instancia, configura los siguientes campos y deja el resto con sus valores predeterminados:

• Nombre: escribe dev-instance
• Región: us-central1 (Iowa)
• Zona: us-central1-a.

Nota: Google Cloud ofrece productos y servicios en varias ubicaciones geográficas distintas, denominadas regiones. Las regiones incluyen varias zonas diferentes. Cada zona está aislada del resto en cuanto al suministro de energía y la conectividad a Internet.

• En la sección Disco de arranque, haz clic en Cambiar, selecciona Debian GNU/Linux 11 (bullseye) x86/64 y, luego, haz clic en Seleccionar.
• En la sección Identidad y acceso a la API, en Permisos de acceso, selecciona Permitir el acceso total a todas las APIs de Cloud.
• En la sección Firewall, habilita Permitir tráfico HTTP.

4. Haz clic en Crear.

Aprovisionar y ejecutar la VM tarda alrededor de un minuto.

Prueba la tarea completada

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si la completaste correctamente, la puntuación de evaluación aumentará.

Crear una instancia de máquina virtual de Compute Engine (zona: us-central1-a)

5. En el diálogo Instancias de VM, en la fila dev-instance, haz clic en SSH para iniciar una sesión de SSH alojada en el navegador. Si tienes un bloqueador de ventanas emergentes, es posible que debas hacer clic dos veces.

Nota: No es necesario configurar o administrar claves SSH.

Instala software en la instancia de VM

1. En la sesión SSH, actualiza la lista de paquetes Debian:

sudo apt-get update

2. Instala Git:

sudo apt-get install git

Cuando se te solicite, ingresa Y para continuar y aceptar el uso de espacio adicional en el disco.

3. Instala Python:

sudo apt-get install python3-setuptools python3-dev build-essential

Aquí también, cuando se te solicite, ingresa Y para continuar y aceptar el uso de espacio adicional en el disco.

4. Instala pip:

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py sudo python3 get-pip.py

Prueba la tarea completada

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si la completaste correctamente, se te otorgará una puntuación de evaluación.

Instalar el software y configurar la instancia de VM

Tarea 2: configurar la VM para ejecutar el software de aplicación

En esta sección, verificarás la instalación del software en tu VM y ejecutarás código de muestra.

Verifica la instalación de Python

1. En la ventana de SSH, comprueba las versiones de Python y pip para verificar la instalación:

python3 --version pip3 --version

El resultado proporciona las versiones de Python y pip que instalaste.

2. Clona el repositorio de la clase:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

3. Crea un vínculo simbólico como un acceso directo al directorio de trabajo:

ln -s ~/training-data-analyst/courses/developingapps/v1.3/python/devenv ~/devenv

4. Cambia el directorio que contiene los archivos de muestra de este lab:

cd ~/devenv/

5. Ejecuta un servidor web sencillo:

sudo python3 server.py

6. Regresa a la lista de instancias de VM de la consola de Cloud (menú de navegación > Compute Engine > Instancias de VM) y haz clic en la dirección IP externa de dev-instance.

Se abre un navegador en el que se muestra Hello GCP dev! de Python.

Prueba la tarea completada

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar la tarea realizada. Si la verificación falla, espera un minuto y vuelve a intentarlo. Cuando la tarea se completa correctamente, la puntuación de evaluación aumenta.

Ejecutar el software de aplicación para obtener una respuesta de procesamiento correcto

7. Regresa a la ventana SSH y presiona Ctrl + C para detener la aplicación.
8. Instala los paquetes de Python necesarios para enumerar instancias de VM de Compute Engine:

sudo pip3 install -r requirements.txt

9. Genera una lista con tu instancia en Cloud Shell. Ingresa el siguiente comando para ejecutar una aplicación sencilla de Python que enumere instancias de Compute Engine. Reemplaza <PROJECT_ID> con tu ID del proyecto de Google Cloud. <YOUR_VM_ZONE> es la región que especificaste cuando creaste tu VM. Puedes encontrar estos valores en el diálogo de las instancias de VM de la consola:

python3 list-gce-instances.py <PROJECT_ID> --zone=<YOUR_VM_ZONE>

El nombre de tu instancia se muestra en la ventana de terminal de SSH.

Ejemplo del resultado:

qwiklabs-gcp-00-034bd0a24a62 and zone us-centrall-a: - dev-instance

Pon a prueba tus conocimientos

A continuación, se presentan preguntas de opción múltiple para reforzar tus conocimientos sobre los conceptos de este lab. Trata de responderlas lo mejor posible.

Finalice su lab

Cuando haya completado el lab, haga clic en Finalizar lab. Google Cloud Skills Boost quitará los recursos que usó y limpiará la cuenta.

Tendrá la oportunidad de calificar su experiencia en el lab. Seleccione la cantidad de estrellas que corresponda, ingrese un comentario y haga clic en Enviar.

La cantidad de estrellas indica lo siguiente:

• 1 estrella = Muy insatisfecho
• 2 estrellas = Insatisfecho
• 3 estrellas = Neutral
• 4 estrellas = Satisfecho
• 5 estrellas = Muy satisfecho

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