Objectifs

Dans cet atelier, vous allez configurer un environnement de développement Python sur Google Cloud. À l'aide de Compute Engine, vous allez ensuite créer une machine virtuelle (VM) et installer des bibliothèques pour le développement de logiciels.

Vous allez réaliser les tâches suivantes :

• Provisionner une instance Compute Engine
• Se connecter à l'instance via SSH
• Installer une bibliothèque Python sur l'instance
• Vérifier l'installation logicielle

Présentation

Compute Engine n'est qu'une des ressources disponibles sur Google Cloud.

Google Cloud

Google Cloud est constitué d'un ensemble de composants physiques, telles que des ordinateurs et des disques durs, et de ressources virtuelles, telles que des machines virtuelles (VM), qui se trouvent dans les centres de données de Google dans le monde entier. Chaque centre de données est situé dans une région spécifique du monde. Ces régions comprennent le centre des États-Unis, l'Europe occidentale et l'Asie de l'Est. Chaque région est constituée d'un ensemble de zones isolées les unes des autres. Chaque zone est identifiée par un nom combinant une lettre et le nom de la région. Par exemple, la zone "a" dans la région d'Asie de l'Est est nommée "asia-east1-a".

Cette répartition des ressources offre plusieurs avantages, y compris la redondance en cas d'échec et la réduction de la latence grâce à des ressources localisées plus près des clients. Cette répartition introduit également des règles sur la manière dont les ressources peuvent être utilisées ensemble.

Projets

Toutes les ressources Google Cloud que vous allouez et utilisez doivent appartenir à un projet. Un projet correspond en quelque sorte à une entité qui organise ce que vous développez. Il se compose de paramètres, d'autorisations et d'autres métadonnées qui décrivent vos applications.

Les ressources d'un même projet peuvent facilement fonctionner ensemble (par exemple, en communiquant via un réseau interne conformément aux règles applicables aux régions et aux zones). Les ressources d'un projet donné ne sont liées qu'à ce projet. Vous ne pouvez les interconnecter que via une connexion réseau externe.

Chaque projet Google Cloud comporte :

• Un nom de projet (que vous fournissez). Dans cet atelier, le nom du projet est identique à son ID.
• Un ID de projet (que vous pouvez fournir ou que Google Cloud peut vous fournir). Il s'agit ici de l'ID de projet Google Cloud fourni quand vous avez démarré l'atelier.
• Un numéro de projet (fourni par Google Cloud).

Lorsque vous travaillez dans Google Cloud, vous utilisez ces identifiants dans certaines lignes de commande et certains appels d'API. Lorsque vous ouvrez la console Google Cloud et que vous vous y connectez, le TABLEAU DE BORD fournit les informations concernant le projet :

Dans cet exemple :

Champ	Valeur
Nom du projet	qwiklabs-gcp-gcpd-30d966efdb51
ID du projet	qwiklabs-gcp-gcpd-30d966efdb51
Numéro du projet	734845473929

Chaque ID de projet est unique sur Google Cloud. Une fois que vous avez créé un projet, vous pouvez le supprimer, mais son ID ne pourra plus jamais être utilisé.

Lorsque la facturation est activée, chaque projet est associé à un compte de facturation. L'utilisation des ressources de plusieurs projets peut être facturée sur le même compte.

Un projet sert d'espace de noms. Cela signifie que toutes les ressources de chaque projet doivent avoir un nom unique. Cependant, vous pouvez généralement réutiliser les noms des ressources si elles se trouvent dans des projets distincts. Certains noms de ressources doivent être uniques. Reportez-vous à la documentation consacrée aux ressources pour plus de détails.

Dans cet atelier, vous allez provisionner une machine virtuelle (VM) Compute Engine et installer des bibliothèques destinées au développement de logiciels Python sur Google Cloud.

Manières d'interagir avec les services

Google Cloud propose trois manières d'interagir avec les services et les ressources.

1. Console Cloud : cette interface utilisateur graphique Web vous permet de gérer vos projets et vos ressources Google Cloud.

2. Interface de ligne de commande :

   • Google Cloud SDK : fournit l'outil de ligne de commande gcloud qui vous donne accès aux commandes dont vous avez besoin
   • Cloud Shell : un environnement de shell interactif basé sur un navigateur pour Google Cloud. Vous pouvez accéder à Cloud Shell depuis la console Cloud. Si vous préférez travailler dans une fenêtre de terminal, Google Cloud SDK fournit l'outil de ligne de commande gcloud qui vous permet d'accéder aux commandes dont vous avez besoin. L'outil gcloud permet de gérer à la fois votre workflow de développement et vos ressources Google Cloud. Consultez la documentation de référence sur gcloud pour découvrir la liste complète des commandes disponibles.

3. Bibliothèques clientes : Cloud SDK contient des bibliothèques clientes qui vous permettent de créer et de gérer facilement des ressources. Les bibliothèques clientes Google Cloud proposent des API grâce auxquelles vous pouvez accéder aux services et aux fonctions de gestion des ressources. Vous pouvez également utiliser les bibliothèques clientes des API Google pour accéder aux API de produits tels que Google Maps, Google Drive et YouTube.

Préparation

Mettre en place l'atelier

Pour chaque atelier, nous vous attribuons un nouveau projet Google Cloud et un nouvel ensemble de ressources pour une durée déterminée, sans frais.

1. Connectez-vous à Qwiklabs dans une fenêtre de navigation privée.

2. Vérifiez le temps imparti pour l'atelier (par exemple : 01:15:00) : vous devez pouvoir le terminer dans ce délai.
   Une fois l'atelier lancé, vous ne pouvez pas le mettre en pause. Si nécessaire, vous pourrez le redémarrer, mais vous devrez tout reprendre depuis le début.

3. Lorsque vous êtes prêt, cliquez sur Démarrer l'atelier.

4. Notez vos identifiants pour l'atelier (Nom d'utilisateur et Mot de passe). Ils vous serviront à vous connecter à Google Cloud Console.

5. Cliquez sur Ouvrir la console Google.

6. Cliquez sur Utiliser un autre compte, puis copiez-collez les identifiants de cet atelier lorsque vous y êtes invité.
   Si vous utilisez d'autres identifiants, des messages d'erreur s'afficheront ou des frais seront appliqués.

7. Acceptez les conditions d'utilisation et ignorez la page concernant les ressources de récupération des données.

Tâche 1 : Créer une instance de machine virtuelle Compute Engine

Dans cette section, vous allez utiliser la console Cloud pour provisionner une nouvelle instance Compute Engine (VM).

Créer une machine virtuelle et s'y connecter

1. Dans la console, cliquez sur le menu de navigation > Compute Engine > Instances de VM.

   

2. Dans la boîte de dialogue Instances de VM, cliquez sur Créer une instance.

3. Dans la boîte de dialogue Créer une instance, définissez les champs suivants et conservez les valeurs par défaut pour tous les autres champs :

• Nom : saisissez dev-instance
• Région : us-central1 (Iowa)
• Zone : us-central1-a

Remarque : Google Cloud propose des produits et des services dans plusieurs emplacements géographiques appelés "régions". Chaque région se compose de plusieurs zones distinctes, isolées les unes des autres en ce qui concerne l'alimentation et la connectivité Internet.

• Dans la section Disque de démarrage, cliquez sur Modifier. Sélectionnez Debian GNU/Linux 11 (bullseye) x86/64, puis cliquez sur Sélectionner.
• Dans la section Identité et accès à l'API, sous Niveaux d'accès, sélectionnez Autoriser l'accès complet à l'ensemble des APIs Cloud.
• Dans la section Pare-feu, activez Autoriser le trafic HTTP.

4. Cliquez sur Créer.

Le provisionnement et le démarrage de la VM prennent environ une minute.

Tester la tâche terminée

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider la tâche exécutée. Si votre tâche a bien été exécutée, la note d'évaluation augmente.

Créer une instance de machine virtuelle Compute Engine (zone : us-central1-a)

5. Dans la boîte de dialogue Instances de VM, à la ligne dev-instance, cliquez sur SSH afin de lancer une session SSH hébergée dans le navigateur. Si vous avez activé un bloqueur de pop-up, vous devrez peut-être cliquer deux fois.

Remarque : Il n'est pas nécessaire de configurer ni de gérer les clés SSH.

Installer des logiciels sur l'instance de VM

1. Dans la session SSH, mettez à jour la liste de packages Debian :

sudo apt-get update

2. Installez Git :

sudo apt-get install git

Lorsque vous y êtes invité, saisissez Y pour continuer et accepter l'utilisation d'espace disque supplémentaire.

3. Installez Python :

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

Là encore, lorsque vous y êtes invité, saisissez Y pour continuer et accepter l'utilisation d'espace disque supplémentaire.

4. Installez pip :

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

Tester la tâche terminée

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider la tâche exécutée. Si votre tâche a bien été exécutée, vous recevez une note d'évaluation.

Installer des logiciels et configurer l'instance de VM

Tâche 2 : Configurer la VM pour qu'elle exécute les applications

Dans cette section, vous allez vérifier l'installation des logiciels sur votre VM et exécuter des exemples de code.

Vérifier l'installation de Python

1. Toujours dans la fenêtre SSH, vérifiez l'installation en examinant les versions de Python et de pip :

python3 --version pip3 --version

Le résultat fournit les versions de Python et de pip que vous avez installées.

2. Clonez le dépôt du cours :

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

3. Créez un lien symbolique qui servira de raccourci vers le répertoire de travail :

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

4. Passez au répertoire qui contient les exemples de fichiers de l'atelier :

cd ~/devenv/

5. Exécutez un serveur Web simple :

sudo python3 server.py

6. Retournez à la liste des instances de VM dans la console Cloud (menu de navigation > Compute Engine > Instances de VM), puis cliquez sur l'adresse IP externe de l'instance dev-instance.

Une fenêtre de navigateur s'ouvre et affiche le message Hello GCP dev! de Python.

Tester la tâche terminée

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider la tâche exécutée. Si la vérification échoue, patientez une minute avant de réessayer. Si la tâche se termine correctement, la note d'évaluation augmente.

Exécuter les applications pour recevoir une réponse de réussite

7. Revenez à la fenêtre SSH et arrêtez l'application en appuyant sur Ctrl+C.
8. Installez les packages Python requis pour lister les instances de VM Compute Engine :

sudo pip3 install -r requirements.txt

9. Listez maintenant votre instance dans Cloud Shell. Saisissez la commande suivante pour exécuter une application Python simple permettant de dresser la liste des instances Compute Engine. Remplacez <PROJECT_ID> par l'ID de votre projet Google Cloud, et <YOUR_VM_ZONE> par la région que vous avez spécifiée lors de la création de la VM. Vous trouverez ces valeurs dans la boîte de dialogue "Instances de VM" de la console :

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

Le nom de votre instance s'affiche dans la fenêtre du terminal SSH.

Exemple de résultat :

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

Tester vos connaissances

Voici quelques questions à choix multiples qui vous aideront à vérifier votre maîtrise des concepts abordés lors de cet atelier. Répondez-y du mieux que vous le pouvez.

Terminer l'atelier

Une fois l'atelier terminé, cliquez sur Terminer l'atelier. Google Cloud Skills Boost supprime les ressources que vous avez utilisées, puis efface le compte.

Si vous le souhaitez, vous pouvez noter l'atelier. Sélectionnez un nombre d'étoiles, saisissez un commentaire, puis cliquez sur Envoyer.

Le nombre d'étoiles correspond à votre degré de satisfaction :

• 1 étoile = très insatisfait(e)
• 2 étoiles = insatisfait(e)
• 3 étoiles = ni insatisfait(e), ni satisfait(e)
• 4 étoiles = satisfait(e)
• 5 étoiles = très satisfait(e)

Si vous ne souhaitez pas donner votre avis, vous pouvez fermer la boîte de dialogue.

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