GSP649

Visão geral

Neste laboratório, você usará o Cloud Run functions e o Cloud Scheduler para identificar e excluir recursos de nuvem desnecessários. Você acionará um Cloud Run functions para migrar um bucket de armazenamento de uma política de alertas do Cloud Monitoring para uma classe de armazenamento mais barata.

O Google Cloud oferece regras de ciclo de vida de objetos de armazenamento que automaticamente movem objetos para diferentes classes de armazenamento com base em uma série de atributos, como data de criação ou estado de ativação. Entretanto, as regras não consideram se os objetos foram ou não acessados. Talvez você queira mover para o Nearline Storage os objetos mais recentes que não foram acessados por determinado período.

Objetivos

Neste laboratório, você vai aprender a:

• Criar dois buckets de armazenamento, adicionar um arquivo a serving-bucket e gerar tráfego para ele
• Criar um painel do Cloud Monitoring para ver a utilização do bucket
• Implantar um Cloud Run functions para migrar o bucket inativo para uma classe de armazenamento mais barata e acionar a função usando um payload com o objetivo de simular uma notificação de uma política de alertas do Cloud.

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do Laboratório, à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer Login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

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

   Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.

4. Clique em Próxima.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.

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

   Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.

6. Clique em Próxima.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.

Ativar o Cloud Shell

O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.

1. Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.

2. Clique nas seguintes janelas:

   • Continue na janela de informações do Cloud Shell.
   • Autorize o Cloud Shell a usar suas credenciais para fazer chamadas de APIs do Google Cloud.

Depois de se conectar, você verá que sua conta já está autenticada e que o projeto está configurado com seu Project_ID, . A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

A gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

3. (Opcional) É possível listar o nome da conta ativa usando este comando:

gcloud auth list

4. Clique em Autorizar.

Saída:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opcional) É possível listar o ID do projeto usando este comando:

gcloud config list project

Saída:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Observação: consulte a documentação completa da gcloud no Google Cloud no guia de visão geral da gcloud CLI.

Arquitetura

No diagrama a seguir, você vai acionar um Cloud Run functions para migrar um bucket de armazenamento de uma política de alertas do Cloud Monitoring para uma classe de armazenamento mais barata.

Tarefa 1: ativar APIs e baixar o código-fonte

1. Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.

2. No Cloud Shell, ative a API Cloud Scheduler:

gcloud services enable cloudscheduler.googleapis.com

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Ative a API Cloud Scheduler

3. Faça o download do código-fonte do laboratório:

gcloud storage cp -r gs://spls/gsp649/* . && cd gcf-automated-resource-cleanup/

4. Defina as variáveis de ambiente e configure a pasta do repositório como o diretório $WORKDIR em que você vai executar todos os comandos relacionados a este laboratório:

export PROJECT_ID=$(gcloud config list --format 'value(core.project)' 2>/dev/null) WORKDIR=$(pwd)

5. Instale a ferramenta de geração de carga de código aberto Apache Bench:

sudo apt-get update sudo apt-get install apache2-utils -y

Tarefa 2: criar os buckets do Cloud Storage e adicione um arquivo

1. No Cloud Shell, acesse o diretório migrate-storage:

cd $WORKDIR/migrate-storage

2. Crie serving-bucket, o bucket do Cloud Storage. Você usará esse recurso mais tarde para alterar as classes de armazenamento:

export PROJECT_ID=$(gcloud config list --format 'value(core.project)' 2>/dev/null) gcloud storage buckets create gs://${PROJECT_ID}-serving-bucket -l {{{project_0.default_region|REGION}}}

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Crie um bucket do Cloud Storage

3. Torne o bucket público:

gsutil acl ch -u allUsers:R gs://${PROJECT_ID}-serving-bucket

4. Adicione um arquivo de texto no bucket:

gcloud storage cp $WORKDIR/migrate-storage/testfile.txt gs://${PROJECT_ID}-serving-bucket

5. Torne o arquivo público:

gsutil acl ch -u allUsers:R gs://${PROJECT_ID}-serving-bucket/testfile.txt

6. Confirme que você pode acessar o arquivo:

curl http://storage.googleapis.com/${PROJECT_ID}-serving-bucket/testfile.txt

O resultado será:

this is a test

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Torne o bucket do Cloud Storage público

7. Crie um segundo bucket, chamado bucket inativo, que não exibirá dados:

gcloud storage buckets create gs://${PROJECT_ID}-idle-bucket -l {{{project_0.default_region|REGION}}} export IDLE_BUCKET_NAME=$PROJECT_ID-idle-bucket

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Crie outro bucket do Cloud Storage

Tarefa 3: criar um painel do Monitoring

Criar um escopo de métricas do Monitoring

Configure um escopo de métricas do Monitoring associado ao seu projeto do Google Cloud. Siga estas instruções para criar uma nova conta com acesso à um teste gratuito do Monitoring.

• No console do Cloud, clique em Menu de navegação () > Ver todos os produtos > Observabilidade > Monitoring.

Quando a página Visão geral do Monitoring abrir, o projeto do escopo de métricas estará pronto.

1. No painel esquerdo, clique em Painéis > Criar painel personalizado.

2. Defina o nome do painel como Uso do bucket.

3. Clique em +ADICIONAR WIDGET.

4. Clique em Linha.

5. Em Título do widget, digite Acesso ao bucket.

6. Em selecionar uma métrica > Bucket do GCS > API > Contagem de solicitações e clique em Aplicar.

Observação: se você não encontrar a métrica Contagem de solicitações, desmarque a opção Ativo.

7. Para agrupar as métricas por nome de bucket, na lista suspensa Agrupar por, selecione bucket_name e clique em ok.

8. Clique em + Adicionar filtro.

Para filtrar o nome do método:

• Em Filtrar por identificador de métrica, selecione método.
• No menu suspenso ao lado de método, selecione ReadObject.
• Clique em Aplicar.

Você configurou o Cloud Monitoring para observar o acesso a objetos nos seus buckets. O gráfico não mostra dados porque não há tráfego nos buckets do Cloud Storage.

Tarefa 4: gerar carga no bucket de exibição

Agora que você configurou o monitoramento, use o Apache Bench para enviar tráfego para o serving-bucket.

1. No Cloud Shell, envie solicitações para o objeto no bucket de exibição:

ab -n 10000 http://storage.googleapis.com/$PROJECT_ID-serving-bucket/testfile.txt

2. No painel esquerdo, clique em Painéis e, em seguida, no nome do painel que é o Uso do bucket para ver o gráfico de acesso ao bucket.

Observação: se você tiver fechado essa guia, selecione Menu de navegação > Ver todos os produtos > Observabilidade > Monitoramento e, no painel esquerdo, clique em Painéis > Uso do bucket. Observação: é preciso esperar pelo menos um minuto para que o gráfico apareça no painel Uso do bucket..

3. Veja os detalhes do tráfego.

Talvez seja necessário inserir CTRL-C para voltar ao prompt de comando.

Tarefa 5: revisar e implantar a Cloud Run functions

1. No Cloud Shell, insira o comando a seguir para visualizar o código a Cloud Run functions que migra um bucket de armazenamento para a classe Nearline Storage:

cat $WORKDIR/migrate-storage/main.py | grep "migrate_storage(" -A 15

A resposta é:

def migrate_storage(request): request_json = request.get_json(force=True) bucket_name = request_json['incident']['resource_name'] print(f"bucket_name: {bucket_name}") # Print the bucket name if not bucket_name: print("Error: bucket_name is empty") return "Invalid bucket name", 400 storage_client = storage.Client(project) bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name) bucket.storage_class = "NEARLINE" bucket.patch() return "Bucket migrated successfully", 200

Observe que a Cloud Run functions usa o nome do bucket transmitido na solicitação para alterar a classe de armazenamento dela para Nearline.

2. Atualize o script Python para usar seu ID do projeto:

sed -i "s/<project-id>/$PROJECT_ID/" $WORKDIR/migrate-storage/main.py

3. Desative a API Cloud Run functions:

gcloud services disable cloudfunctions.googleapis.com

4. Ative a API Cloud Run functions de novo:

gcloud services enable cloudfunctions.googleapis.com

5. Exporte o número do projeto:

export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format="value(projectNumber)")

6. Adicione a permissão artifactregistry.reader à sua conta de serviço do desenvolvedor.

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \ --member="serviceAccount:$PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com" \ --role="roles/artifactregistry.reader"

7. Implante a Cloud Run function

gcloud functions deploy migrate_storage --gen2 --trigger-http --runtime=python39 --region {{{project_0.default_region | Region}}}

Quando solicitado, digite Y para ativar a API [run.googleapis.com] no projeto e tente de novo. Faça o mesmo para permitir invocações não autenticadas.

Observação: se você vir um erro de permissões, aguarde alguns minutos e tente a implantação de novo.

8. Capture o URL do gatilho em uma variável de ambiente que será usada na próxima seção:

export FUNCTION_URL=$(gcloud functions describe migrate_storage --format=json --region {{{project_0.default_region | Region}}} | jq -r '.url')

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Implantar a Cloud Run function

Tarefa 6: teste e valide a automatização de alertas

1. Atualize o arquivo JSON com o nome do bucket:

export IDLE_BUCKET_NAME=$PROJECT_ID-idle-bucket sed -i "s/\\\$IDLE_BUCKET_NAME/$IDLE_BUCKET_NAME/" $WORKDIR/migrate-storage/incident.json

2. Envie uma notificação de teste para a Cloud Run functions que foi implantada usando o arquivo incident.json:

envsubst < $WORKDIR/migrate-storage/incident.json | curl -X POST -H "Content-Type: application/json" $FUNCTION_URL -d @-

A resposta é:

Bucket migrado

A resposta não é encerrada com uma nova linha e, portanto, é seguida imediatamente pelo prompt de comando.

3. Confirme se o bucket inativo migrou para Nearline:

gsutil defstorageclass get gs://$PROJECT_ID-idle-bucket

A resposta é:

gs://<project-id>-idle-bucket: NEARLINE

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Confirme a migração do bucket para Nearline

Parabéns!

Parabéns! Neste laboratório, você criou dois buckets do Cloud Storage, adicionou um objeto a um deles, configurou o Cloud Monitoring para rastrear o acesso ao bucket, revisou e implantou uma Cloud Run functions para migrar objetos para um bucket Nearline e testou tudo usando um alerta do Cloud Monitoring.

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 4 de março de 2025

Laboratório testado em 4 de março de 2025

Copyright 2025 Google LLC. Todos os direitos reservados. Google e o logotipo do Google são marcas registradas da Google LLC. Todos os outros nomes de produtos e empresas podem ser marcas registradas das respectivas empresas a que estão associados.