GSP1079

Ringkasan

Google Cloud Deploy adalah layanan terkelola yang mengotomatiskan penyediaan aplikasi Anda ke serangkaian lingkungan target dalam urutan promosi yang ditentukan. Saat Anda ingin men-deploy aplikasi yang telah diupdate, Anda akan membuat rilis, yang siklus prosesnya dikelola oleh pipeline pengiriman.

Di lab ini, Anda akan membuat pipeline pengiriman menggunakan Google Cloud Deploy. Anda kemudian akan membuat rilis untuk aplikasi dasar dan mempromosikan aplikasi tersebut melalui serangkaian target Google Kubernetes Engine (GKE).

Aplikasi sampel adalah aplikasi web sederhana yang memproses port, menyediakan kode respons HTTP, dan menambahkan entri log. Lab ini berasal dari tutorial yang dipublikasikan oleh Google: https://cloud.google.com/deploy/docs/tutorials.

Tujuan

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

• Men-deploy image container ke Artifact Registry Google Cloud menggunakan Skaffold
• Membuat pipeline pengiriman Google Cloud Deploy
• Membuat rilis untuk pipeline pengiriman
• Mempromosikan aplikasi melalui target dalam pipeline pengiriman

Penyiapan

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.

Tugas 1. Menetapkan variabel

• Deklarasikan variabel lingkungan yang akan digunakan oleh berbagai perintah:

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) export REGION={{{ project_0.default_region | "Region" }}} gcloud config set compute/region $REGION

Tugas 2. Membuat tiga cluster GKE

Dalam tugas ini, Anda akan membuat tiga cluster GKE yang akan menjadi target untuk pipeline pengiriman.

Tiga cluster GKE akan dibuat, yang menunjukkan tiga target untuk pipeline pengiriman:

• test
• staging
• prod

1. Aktifkan Google Kubernetes Engine API:

gcloud services enable \ container.googleapis.com \ clouddeploy.googleapis.com

2. Buat tiga cluster GKE:

gcloud container clusters create test --node-locations={{{project_0.default_zone|"zone"}}} --num-nodes=1 --async gcloud container clusters create staging --node-locations={{{project_0.default_zone|"zone"}}} --num-nodes=1 --async gcloud container clusters create prod --node-locations={{{project_0.default_zone|"zone"}}} --num-nodes=1 --async

3. Periksa status ketiga cluster:

gcloud container clusters list --format="csv(name,status)"

Output

name,status prod,PROVISIONING staging,PROVISIONING test,RUNNING

Pembuatan cluster memerlukan waktu beberapa menit. Anda tidak perlu menunggu cluster siap. Lanjutkan saja labnya.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membuat tiga cluster GKE

Tugas 3. Menyiapkan image container aplikasi web

Dalam tugas ini, Anda akan membuat repositori di Artifact Registry untuk menyimpan image container aplikasi web.

1. Aktifkan Artifact Registry API:

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com

2. Buat repositori aplikasi web untuk menyimpan image container:

gcloud artifacts repositories create web-app \ --description="Image registry for tutorial web app" \ --repository-format=docker \ --location=$REGION

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membuat repositori aplikasi web

Tugas 4. Membangun dan men-deploy image container ke Artifact Registry

Dalam tugas ini, Anda akan membuat clone repositori git yang berisi aplikasi web dan men-deploy image container aplikasi ke Artifact Registry.

Menyiapkan konfigurasi aplikasi

1. Buat clone repositori untuk lab ke direktori utama Anda:

cd ~/ git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-deploy-tutorials.git cd cloud-deploy-tutorials git checkout c3cae80 --quiet cd tutorials/base

2. Buat konfigurasi skaffold.yaml:

envsubst < clouddeploy-config/skaffold.yaml.template > web/skaffold.yaml cat web/skaffold.yaml

Direktori web sekarang berisi file konfigurasi skaffold.yaml, yang memberikan petunjuk bagi Skaffold untuk membangun image container untuk aplikasi Anda. Konfigurasi ini menjelaskan item berikut.

Bagian build mengonfigurasi:

• Dua image container yang akan dibangun (artefak)
• Project Google Cloud Build yang digunakan untuk membangun image

Bagian deploy mengonfigurasi manifes Kubernetes yang diperlukan dalam men-deploy workload ke cluster.

Konfigurasi portForward digunakan untuk menentukan layanan Kubernetes untuk deployment.

Output

apiVersion: skaffold/v2beta7 kind: Config build: artifacts: - image: leeroy-web context: leeroy-web - image: leeroy-app context: leeroy-app googleCloudBuild: projectId: {{project-id}} deploy: kubectl: manifests: - leeroy-web/kubernetes/* - leeroy-app/kubernetes/* portForward: - resourceType: deployment resourceName: leeroy-web port: 8080 localPort: 9000 Catatan: Untuk melihat file, gunakan vi, emacs, nano, atau Code Editor Cloud Shell dengan mengklik ikon Open Editor di Cloud Shell.

Membangun aplikasi web

Alat skaffold akan menangani pengiriman codebase ke Cloud Build.

1. Aktifkan Cloud Build API:

gcloud services enable cloudbuild.googleapis.com

2. Buat bucket Cloud Storage untuk Cloud Build guna menyimpan sumber dan log.

gsutil mb -p $PROJECT_ID gs://${PROJECT_ID}_cloudbuild

3. Jalankan perintah skaffold untuk membangun aplikasi dan men-deploy image container ke repositori Artifact Registry yang sebelumnya dibuat.

cd web skaffold build --interactive=false \ --default-repo $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/web-app \ --file-output artifacts.json cd ..

4. Setelah build skaffold selesai, periksa image container di Artifact Registry.

gcloud artifacts docker images list \ $REGION-docker.pkg.dev/$PROJECT_ID/web-app \ --include-tags \ --format yaml

Parameter yaml --format menampilkan output sebagai YAML agar mudah dibaca. Output-nya akan terlihat seperti ini:

Output

--- createTime: '2022-01-14T02:07:54.995807Z' package: us-central1-docker.pkg.dev/{{project-id}}/web-app/leeroy-app tags: '9181623' updateTime: '2022-01-14T02:07:54.995807Z' version: sha256:6af6a0a72d13dd6597c0fc0191f697e2da2c3892d1bf8e87a3df8d96612e1495 --- createTime: '2022-01-14T02:07:53.629263Z' package: us-central1-docker.pkg.dev/{{project-id}}/web-app/leeroy-web tags: '9181623' updateTime: '2022-01-14T02:07:53.629263Z' version: sha256:a0179673d1876f205875b223557c83162e56e91c5e3313f5e99465a224adb6c9

Secara default, Skaffold menetapkan tag untuk sebuah image ke tag git terkait jika tersedia. Informasi serupa dapat ditemukan di file artifacts.json yang dibuat oleh perintah skaffold.

Skaffold menghasilkan file web/artifacts.json dengan detail image yang di-deploy:

cat web/artifacts.json | jq

Output

{ "builds": [ { "imageName": "leeroy-web", "tag": "us-central1-docker.pkg.dev/{{project-id}}/web-app/leeroy-web:9181623@sha256:a0179673d1876f205875b223557c83162e56e91c5e3313f5e99465a224adb6c9" }, { "imageName": "leeroy-app", "tag": "us-central1-docker.pkg.dev/{{project-id}}/web-app/leeroy-app:9181623@sha256:6af6a0a72d13dd6597c0fc0191f697e2da2c3892d1bf8e87a3df8d96612e1495" } ]

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membangun dan men-deploy image container ke Artifact Registry

Tugas 5. Membuat pipeline pengiriman

Dalam tugas ini, Anda akan menyiapkan pipeline pengiriman.

1. Aktifkan Google Cloud Deploy API:

gcloud services enable clouddeploy.googleapis.com

2. Buat resource delivery-pipeline menggunakan file delivery-pipeline.yaml:

gcloud config set deploy/region $REGION cp clouddeploy-config/delivery-pipeline.yaml.template clouddeploy-config/delivery-pipeline.yaml gcloud beta deploy apply --file=clouddeploy-config/delivery-pipeline.yaml

3. Pastikan pipeline pengiriman telah dibuat:

gcloud beta deploy delivery-pipelines describe web-app

Pipeline pengiriman akan terlihat mirip dengan output berikut:

Output

Unable to get target test Unable to get target staging Unable to get target prod Delivery Pipeline: createTime: '2021-08-16T14:03:18.294884547Z' description: web-app delivery pipeline etag: 2539eacd7f5c256d name: projects/{{project-id}}/locations/us-central1/deliveryPipelines/web-app serialPipeline: stages: - targetId: test - targetId: staging - targetId: prod uid: eb0601aa03ac4b088d74c6a5f13f36ae updateTime: '2021-08-16T14:03:18.680753520Z' Targets: []

Perhatikan tiga baris pertama output. Pipeline pengiriman saat ini mereferensikan tiga lingkungan target yang belum dibuat. Pada tugas berikutnya, Anda akan membuat target tersebut.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membuat pipeline pengiriman

Tugas 6. Mengonfigurasi target deployment

Tiga target pipeline pengiriman akan dibuat - satu untuk setiap cluster GKE.

Memastikan cluster sudah siap

Ketiga cluster GKE sekarang seharusnya sedang berjalan, tetapi ada baiknya untuk memverifikasinya.

• Jalankan perintah berikut untuk mendapatkan status cluster:

gcloud container clusters list --format="csv(name,status)"

Ketiga cluster harus dalam status RUNNING, seperti yang ditunjukkan dalam output di bawah. Jika belum ditandai sebagai RUNNING, coba lagi perintah di atas hingga statusnya berubah menjadi RUNNING.

Output

name,status prod,RUNNING staging,RUNNING test,RUNNING

Setelah semua cluster memiliki status "RUNNING", lanjutkan lab.

Membuat konteks untuk setiap cluster

Gunakan perintah di bawah ini untuk mendapatkan kredensial untuk setiap cluster dan membuat konteks kubectl yang mudah digunakan untuk mereferensikan cluster nantinya:

CONTEXTS=("test" "staging" "prod") for CONTEXT in ${CONTEXTS[@]} do gcloud container clusters get-credentials ${CONTEXT} --region ${REGION} kubectl config rename-context gke_${PROJECT_ID}_${REGION}_${CONTEXT} ${CONTEXT} done

Membuat namespace di setiap cluster

Gunakan perintah di bawah ini untuk membuat namespace Kubernetes (web-app) di masing-masing dari ketiga cluster:

for CONTEXT in ${CONTEXTS[@]} do kubectl --context ${CONTEXT} apply -f kubernetes-config/web-app-namespace.yaml done

Aplikasi akan di-deploy ke namespace (web-app).

Membuat target pipeline pengiriman

1. Kirimkan definisi target untuk setiap target:

for CONTEXT in ${CONTEXTS[@]} do envsubst < clouddeploy-config/target-$CONTEXT.yaml.template > clouddeploy-config/target-$CONTEXT.yaml gcloud beta deploy apply --file clouddeploy-config/target-$CONTEXT.yaml done

Target dijelaskan dalam file yaml. Setiap target mengonfigurasi informasi cluster yang relevan untuk target. Konfigurasi target untuk pengujian dan staging sebagian besar sama.

2. Tampilkan detail Target pengujian:

cat clouddeploy-config/target-test.yaml

Output

apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1beta1 kind: Target metadata: name: test description: test cluster gke: cluster: projects/{{project-id}}/locations/us-central1/clusters/test

Target produksi sedikit berbeda karena memerlukan persetujuan (lihat setelan requireApproval di output) sebelum rilis dapat dipromosikan ke cluster.

3. Tampilkan detail untuk Target produksi:

cat clouddeploy-config/target-prod.yaml

Output

apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1beta1 kind: Target metadata: name: prod description: prod cluster requireApproval: true gke: cluster: projects/{{project-id}}/locations/us-central1/clusters/prod

4. Pastikan ketiga target (test, staging, prod) telah dibuat:

gcloud beta deploy targets list

Semua target Google Cloud Deploy untuk pipeline pengiriman kini telah dibuat.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Mengonfigurasi target deployment

Tugas 7. Membuat rilis

Dalam tugas ini, Anda akan membuat rilis aplikasi.

Rilis Google Cloud Deploy adalah versi spesifik dari satu atau beberapa image container yang terkait dengan pipeline pengiriman tertentu. Setelah rilis dibuat, rilis tersebut dapat dipromosikan melalui beberapa target (urutan promosi). Selain itu, pembuatan rilis akan merender aplikasi Anda menggunakan skaffold dan menyimpan output-nya sebagai referensi point-in-time yang digunakan selama durasi rilis tersebut.

Karena ini adalah rilis pertama aplikasi Anda, Anda akan menamainya web-app-001.

1. Jalankan perintah berikut untuk membuat rilis:

gcloud beta deploy releases create web-app-001 \ --delivery-pipeline web-app \ --build-artifacts web/artifacts.json \ --source web/

Parameter --build-artifacts mereferensikan file artifacts.json yang dibuat oleh skaffold sebelumnya. Parameter --source mereferensikan direktori sumber aplikasi tempat skaffold.yaml dapat ditemukan.

Saat rilis dibuat, rilis tersebut juga akan otomatis diluncurkan ke target pertama dalam pipeline (kecuali jika diperlukan persetujuan, yang akan dibahas di langkah selanjutnya dalam lab ini).

2. Untuk mengonfirmasi bahwa target pengujian telah men-deploy aplikasi Anda, jalankan perintah berikut:

gcloud beta deploy rollouts list \ --delivery-pipeline web-app \ --release web-app-001

Output

--- approvalState: DOES_NOT_NEED_APPROVAL createTime: '2021-08-16T14:05:21.961604Z' deployEndTime: '2021-08-16T14:06:35.278604Z' deployStartTime: '2021-08-16T14:06:22.420091744Z' deployingBuild: projects/{{project-id}}/locations/us-central1/builds/4815b788-ec5e-4185-9141-a5b57c71b001 enqueueTime: '2021-08-16T14:06:21.760830Z' etag: 5cb7b6c342b5f29b name: projects/{{project-id}}/locations/us-central1/deliveryPipelines/web-app/releases/web-app-001/rollouts/web-app-001-to-test-0001 state: SUCCESS targetId: test uid: cccd9525d3a0414fa60b2771036841d9

Peluncuran pertama rilis akan memakan waktu beberapa menit karena Google Cloud Deploy merender manifes untuk semua target saat rilis dibuat. Cluster GKE juga mungkin memerlukan waktu beberapa menit untuk menyediakan resource yang diperlukan oleh deployment.

Jika Anda tidak melihat state: SUCCESS di output dari perintah sebelumnya, harap tunggu dan jalankan kembali perintah secara berkala hingga peluncuran selesai.

3. Konfirmasi bahwa aplikasi Anda telah di-deploy ke cluster GKE pengujian dengan menjalankan perintah berikut:

kubectx test kubectl get all -n web-app

Output

NAME READY STATUS RESTARTS AGE pod/leeroy-app-5547cf9d9b-rgc2l 1/1 Running 0 3m27s pod/leeroy-web-6768b49c46-w7vt9 1/1 Running 0 3m27s NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE service/leeroy-app ClusterIP None <none> 50051/TCP 3m28s NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE deployment.apps/leeroy-app 1/1 1 1 3m28s deployment.apps/leeroy-web 1/1 1 1 3m28s NAME DESIRED CURRENT READY AGE replicaset.apps/leeroy-app-5547cf9d9b 1 1 1 3m28s replicaset.apps/leeroy-web-6768b49c46 1 1 1 3m28s

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membuat rilis

Tugas 8. Mempromosikan aplikasi ke staging

Dalam tugas ini, Anda akan mempromosikan aplikasi dari pengujian ke target staging.

1. Promosikan aplikasi ke target staging:

gcloud beta deploy releases promote \ --delivery-pipeline web-app \ --release web-app-001

Anda akan diminta untuk melanjutkan sebelum promosi dimulai.

• Tekan ENTER untuk menerima default (Y = yes).

2. Untuk mengonfirmasi bahwa Target staging telah men-deploy aplikasi Anda, jalankan perintah berikut:

gcloud beta deploy rollouts list \ --delivery-pipeline web-app \ --release web-app-001

Meninjau output

Cari bagian yang ditandai targetId: staging. Seperti sebelumnya, jika Anda tidak melihat state: SUCCEEDED di output dari perintah sebelumnya, tunggu dan jalankan kembali perintah secara berkala hingga peluncuran selesai.

Output

--- approvalState: DOES_NOT_NEED_APPROVAL createTime: '2022-01-05T02:19:32.539468Z' deployEndTime: '2022-01-05T02:19:45.970949Z' deployStartTime: '2022-01-05T02:19:33.111948770Z' deployingBuild: projects/743805075658/locations/us-central1/builds/2316517c-3a2f-4cd3-80ad-6d133b653746 etag: 1109b802ff586df5 name: projects/{{project-id}}/locations/us-central1/deliveryPipelines/web-app/releases/web-app-001/rollouts/web-app-001-to-staging-0001 state: SUCCEEDED targetId: staging uid: 80a35a5f044844708d2050f8c556e07e

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Mempromosikan aplikasi ke staging

Tugas 9. Mempromosikan aplikasi ke produksi

Dalam tugas ini, Anda akan mempromosikan aplikasi lagi, tetapi juga akan memberikan persetujuan.

1. Promosikan aplikasi ke target produksi:

gcloud beta deploy releases promote \ --delivery-pipeline web-app \ --release web-app-001

Anda akan diminta untuk melanjutkan sebelum promosi dimulai.

• Tekan ENTER untuk menerima default (Y = yes).

2. Untuk meninjau status target produksi, jalankan perintah berikut:

gcloud beta deploy rollouts list \ --delivery-pipeline web-app \ --release web-app-001

Dalam output, perhatikan bahwa approvalState adalah NEEDS_APPROVAL dan statusnya adalah PENDING_APPROVAL.

Output

--- approvalState: NEEDS_APPROVAL createTime: '2021-08-16T14:12:07.466989Z' etag: 6e9303e5a1b04084 name: projects/{{project-id}}/locations/us-central1/deliveryPipelines/web-app/releases/web-app-001/rollouts/web-app-001-to-prod-0001 state: PENDING_APPROVAL targetId: prod uid: a5c7d6007fee4d80904d49142581aaa7

3. Setujui peluncuran dengan yang berikut:

gcloud beta deploy rollouts approve web-app-001-to-prod-0001 \ --delivery-pipeline web-app \ --release web-app-001

Anda akan diminta untuk menyetujui peluncuran sebelum promosi dimulai.

• Tekan ENTER untuk menerima default (Y = yes).

4. Untuk mengonfirmasi bahwa target produksi telah men-deploy aplikasi Anda, jalankan perintah berikut:

gcloud beta deploy rollouts list \ --delivery-pipeline web-app \ --release web-app-001

Seperti peluncuran sebelumnya, temukan entri untuk target (targetId: prod) dan periksa apakah peluncuran telah selesai (state: SUCCEEDED). Jalankan kembali perintah secara berkala hingga peluncuran selesai.

5. Gunakan kubectl untuk memeriksa status aplikasi yang di-deploy:

kubectx prod kubectl get all -n web-app

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Mempromosikan aplikasi ke produksi

Selamat!

Selamat! Di lab ini, Anda telah mempelajari cara membuat pipeline pengiriman menggunakan Google Cloud Deploy. Anda telah membuat rilis untuk aplikasi dasar dan mempromosikan aplikasi melalui serangkaian target Google Kubernetes Engine (GKE). Pertama, Anda men-deploy aplikasi ke target pengujian, lalu mempromosikannya ke target staging, dan terakhir ke target produksi. Sekarang Anda dapat menggunakan Cloud Deploy untuk membuat pipeline continuous delivery.

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 pada 15 Mei 2025

Lab Terakhir Diuji pada 15 Mei 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.