Descripción general

Gemini para Google Cloud es un colaborador siempre activo de IA que brinda ayuda a los usuarios de todos los niveles de habilidad cuando la necesitan. En este lab, aprenderás a usar Gemini, un colaborador potenciado por IA en Google Cloud, para crear, probar y modificar un clúster de Google Kubernetes Engine (GKE) en modo Autopilot.

Nota: Duet AI ahora se llama Gemini, nuestro modelo de nueva generación. Este lab se actualizó para reflejar este cambio. Cualquier referencia a Duet AI en la interfaz de usuario o la documentación debe considerarse equivalente a Gemini mientras sigues las instrucciones del lab. Nota: Como tecnología en etapa inicial, Gemini puede generar resultados que parecen posibles, pero que no son correctos. Te recomendamos validar todos los resultados de Gemini antes de usarlos. Para obtener más información, consulta Gemini para Google Cloud y la IA responsable.

Objetivos

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Habilitar Gemini
• Explorar varios servicios de Google que puedes usar para implementar una aplicación en GKE con preguntas contextuales a Gemini
• Darle instrucciones a Gemini para que proporcione comandos que puedas usar en la implementación de una app básica en un clúster de GKE
• Crear, explorar y modificar el clúster de GKE utilizando Gemini para explicar y generar los comandos de shell

Configuración y requisitos

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

1. Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá una ventana emergente para que selecciones tu forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón Abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debes usar para el lab
   • Otra información para completar el lab, si es necesaria

2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

   El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

   Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

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

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

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

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.

7. Haga clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los Términos y Condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para ver un menú con una lista de productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación que se encuentra en la parte superior izquierda.

Tarea 1: Habilitar Gemini

Primero habilitarás Gemini en tu proyecto de Google Cloud y configurarás los permisos necesarios para tu cuenta de usuario de Qwiklabs de Google Cloud.

1. Haz clic en el ícono de Cloud Shell () en la esquina superior derecha de la barra de herramientas de la consola de Google Cloud.

2. Para configurar tu ID del proyecto y las variables de entorno de la región, ejecuta los siguientes comandos:

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) REGION={{{project_0.default_region|lab region}}} echo "PROJECT_ID=${PROJECT_ID}" echo "REGION=${REGION}" Nota:Vale la pena tener en cuenta la región, ya que puede diferir de las instrucciones de ejemplo que se muestran a continuación.

3. Para almacenar en una variable de entorno la cuenta de usuario de Google con la que accediste, ejecuta el siguiente comando:

USER=$(gcloud config get-value account 2> /dev/null) echo "USER=${USER}"

4. Haz clic en Autorizar cuando se te solicite.

5. Habilita la API de Cloud AI Companion para Gemini con el siguiente código:

gcloud services enable cloudaicompanion.googleapis.com --project ${PROJECT_ID}

6. Para usar Gemini, otorga a tu cuenta de usuario de Qwiklabs de Google Cloud los siguientes roles de IAM:

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} --member user:${USER} --role=roles/cloudaicompanion.user gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} --member user:${USER} --role=roles/serviceusage.serviceUsageViewer

Agregar estos roles le permite al usuario contar con la asistencia de Gemini.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Habilitar la API de Cloud AI Companion para Gemini y otorgar roles de IAM

Tarea 2: Implementar clústeres de GKE

En esta tarea, usarás la consola de Google Cloud y Cloud Shell para implementar clústeres de GKE.

Para el siguiente ejemplo, considera que eres un administrador de infraestructura responsable de configurar la infraestructura para un equipo que desarrolla una aplicación web. La organización en general estandarizó los contenedores y Kubernetes, por lo que el equipo quiere entender cómo ejecutar su aplicación web en Kubernetes en Google Cloud. El equipo también quiere entender cómo hacerlo con la menor sobrecarga de administración de infraestructura posible.

En este caso, tienes el clúster de GKE existente que ejecuta un conjunto de microservicios que componen una app web de comercio electrónico. Con la ayuda de Gemini, ahora identificarás áreas para mejorar.

1. Vuelve a la pestaña de la consola de Google Cloud.

2. Actualiza la página de la consola de Google Cloud.

3. Haz clic en el ícono de Gemini () en la esquina superior derecha de la barra de herramientas de la consola de Google Cloud.

4. Haz clic en el botón Empezar a chatear.

5. Escribe la siguiente instrucción:

How can I run Kubernetes on Google Cloud without having to own management of nodes and the control plane? Nota: Cuando crees instrucciones para Gemini, usa la misma cantidad de detalles y contexto que proporcionarías si le hicieras la pregunta a un experto.

Gemini debería dar una respuesta similar a la siguiente:

Para ejecutar Kubernetes en Google Cloud sin tener que administrar los nodos y el plano de control, puedes usar Google Kubernetes Engine (GKE) en modo Autopilot. En el modo Autopilot, Google administra el plano de control y los componentes del sistema por ti, y también administra tus nodos trabajadores. Nota: Gemini no usa tus instrucciones ni sus respuestas como datos para entrenar el modelo. Para obtener más información, consulta Cómo Gemini en Google Cloud usa tus datos.

Según la información que proporcionó Gemini, parece que un clúster de GKE Autopilot responderá a nuestras necesidades.

Tarea 3: Implementar un clúster de GKE Autopilot

En esta tarea, le darás instrucciones a Gemini sobre cómo implementar un clúster de GKE Autopilot.

1. Escribe la siguiente instrucción:

How do I create a GKE Autopilot cluster?

Gemini responde con las instrucciones para crear un clúster con la consola de Google Cloud y las instrucciones para crear un clúster con Google Cloud CLI.

Nota: Cuando le pides ayuda a Gemini, debes incluir tanto contexto y detalles específicos como sea posible. Dado que las respuestas generadas por IA se basan en una amplia variedad de posibilidades, es importante que la instrucción sea precisa.

2. Cuando veas una respuesta que incluya valores de marcador de posición como CLUSTER_NAME, REGION y PROJECT_ID, agregar esa información a la instrucción podría generar respuestas aún más útiles. Define mejor la instrucción con más detalles:

What is the command to create a GKE Autopilot cluster in my current project and in the {{{project_0.default_region|lab region}}} region named gemini-demo using the gcloud CLI?

Gemini debería dar una respuesta similar a la siguiente:

gcloud container clusters create-auto gemini-demo --region {{{project_0.default_region|lab region}}} Note: Si el comando que proporciona Gemini es muy diferente del ejemplo anterior, usa el comando anterior.

3. Haz clic en el ícono de Cloud Shell () en la barra de herramientas de Gemini.

El comando se copia en Cloud Shell.

4. Haz clic en Intro para ejecutar el comando.

Nota: Deberás esperar algunos minutos para que se complete la implementación del clúster.

Una vez que se complete el aprovisionamiento, la página Kubernetes Engine > Clústeres se verá como la siguiente captura de pantalla:

5. Haz clic en el nombre del clúster gemini-demo para ver sus detalles.

Puedes desplazarte hacia abajo por la página para ver más detalles.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Implementar un clúster de GKE

Tarea 4: Implementar una aplicación web de ejemplo

Ahora que creaste un clúster de GKE en modo Autopilot, decides que te gustaría probar ejecutar una aplicación web de ejemplo similar a la que tu equipo ejecutará en esta infraestructura. Internamente, ves que tienes la siguiente imagen de contenedor de Google us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:1.0 marcada para probar una aplicación web alojada en contenedores:

1. Escribe la siguiente instrucción el panel de Gemini y, a continuación, haz clic en Enviar:

What is the kubectl command to create a deployment called hello-server for the image us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:1.0?

Gemini dará una respuesta similar a la siguiente:

Para crear una implementación llamada hello-server para la imagen us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:1.0, puedes usar el siguiente comando de kubectl:

kubectl create deployment hello-server --image=us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:1.0

Ejecuta el comando kubectl en Cloud Shell.

2. Ahora que se creó el servidor web, decides probar el aprovisionamiento de un balanceador de cargas frente al servidor web para exponerlo a Internet.

Escribe la siguiente instrucción el panel de Gemini y, a continuación, haz clic en Enviar:

¿Cuál es el comando de kubectl para exponer esta implementación en el puerto 80 y el puerto de destino 8080 con un balanceador de cargas?

Gemini debería dar una respuesta similar a la siguiente:

Para exponer una implementación llamada hello-server con un balanceador de cargas, puedes usar el siguiente comando kubectl expose:
kubectl expose deployment hello-server --type LoadBalancer --port 80 --target-port 8080
Esto creará un balanceador de cargas de Compute Engine para tu contenedor.

Si bien siempre es útil proporcionar más contexto, observa cómo Gemini pudo extraer el nombre de la implementación hello-server del historial de conversación sin que se incluyera en la instrucción.

3. En Cloud Shell, ejecuta el comando que proporciona Gemini.

4. Ahora quieres ver si el servidor web se está ejecutando y entregando las solicitudes correctamente. Para ver tu aplicación implementada, debes recuperar la dirección IP externa del servicio de Kubernetes que creaste.

Escribe la siguiente instrucción:

What is the kubectl command to see the external IP address associated with this load balancer?

Gemini debería dar una respuesta similar a la siguiente:

Para ver la IP externa asociada con un balanceador de cargas, puedes usar el siguiente comando de kubectl:

kubectl get service hello-server

Esto mostrará el nombre del servicio, el tipo de servicio, la dirección IP del clúster, la dirección IP externa y los puertos en los que el servicio está escuchando.

5. En Cloud Shell, ejecuta el comando que proporciona Gemini.

Después de unos minutos, el comando kubectl anterior arrojará un resultado similar al siguiente:

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE hello-server LoadBalancer 34.118.227.57 35.225.15.112 80:31473/TCP 6m18s

6. Abre otra pestaña en tu navegador y dirígete a la dirección IP externa del clúster. Si ves el mensaje que indica que la dirección IP no admite una conexión segura con HTTPS, haz clic en Continuar al sitio.

Deberías ver la aplicación hello-app ejecutándose en la pestaña.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Implementar una carga de trabajo de muestra

Finalice su lab

Cuando haya completado su lab, haga clic en Finalizar lab. Qwiklabs quitará los recursos que usó y limpiará la cuenta por usted.

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
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• 5 estrellas = Muy satisfecho

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