Présentation

Gemini pour Google Cloud est un collaborateur toujours actif optimisé par l'IA. Il aide les utilisateurs, quel que soit leur niveau de compétence, lorsqu'ils en ont besoin. Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser Gemini, un collaborateur optimisé par l'IA intégré à Google Cloud, pour créer, tester et modifier un cluster Google Kubernetes Engine (GKE) en mode Autopilot.

Remarque : Duet AI a été renommé "Gemini", notre modèle nouvelle génération. Cet atelier a été modifié en conséquence. Lorsque vous effectuerez l'atelier, toute référence à Duet AI dans l'interface utilisateur ou la documentation doit être traitée comme l'équivalent de Gemini. Remarque : Comme il s'agit d'une technologie encore à un stade précoce, il se peut que Gemini génère des résultats qui semblent plausibles, mais qui sont en fait incorrects. Nous vous recommandons de valider tous les résultats de Gemini avant de les utiliser. Pour en savoir plus, consultez Gemini pour Google Cloud et l'IA responsable.

Objectifs

Dans cet atelier, vous apprendrez à effectuer les tâches suivantes :

• Activer Gemini
• Explorer les différents services Google que vous pouvez utiliser pour déployer une application sur GKE en posant des questions contextuelles à Gemini
• Demander à Gemini de fournir des commandes que vous pouvez utiliser pour déployer une application de base sur un cluster GKE
• Créer, explorer et modifier le cluster GKE en utilisant Gemini pour expliquer et générer les commandes shell

Préparation

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

1. Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, un pop-up s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la gauche, vous trouverez le panneau Détails concernant l'atelier, qui contient les éléments suivants :

   • Le bouton Ouvrir la console Google Cloud
   • Le temps restant
   • Les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier
   • Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier

2. Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans la fenêtre de navigation privée si vous utilisez le navigateur Chrome).

   L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page Se connecter dans un nouvel onglet.

   Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.

   Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.

3. Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.

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

   Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau Détails concernant l'atelier.

4. Cliquez sur Suivant.

5. Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.

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

   Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau Détails concernant l'atelier.

6. Cliquez sur Suivant.

   Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis pour l'atelier. Ne saisissez pas ceux de votre compte Google Cloud. Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires peuvent vous être facturés.

7. Accédez aux pages suivantes :

   • Acceptez les conditions d'utilisation.
   • N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
   • Ne vous inscrivez pas à des essais gratuits.

Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.

Remarque : Pour afficher un menu contenant la liste des produits et services Google Cloud, cliquez sur le menu de navigation en haut à gauche.

Tâche 1 : Activer Gemini

Vous commencerez par activer Gemini dans votre projet Google Cloud et par configurer les autorisations nécessaires pour votre compte utilisateur Google Cloud Qwiklabs.

1. Cliquez sur l'icône Cloud Shell () en haut à droite de la barre d'outils de la console Google Cloud.

2. Pour définir les variables d'environnement pour votre ID de projet et votre région, exécutez les commandes suivantes :

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) REGION={{{project_0.default_region|lab region}}} echo "PROJECT_ID=${PROJECT_ID}" echo "REGION=${REGION}" Remarque : Notez la région, car elle peut être différente de celle des exemples de prompts ci-dessous.

3. Pour enregistrer le compte utilisateur Google connecté dans une variable d'environnement, exécutez la commande suivante :

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

4. Si vous y êtes invité, cliquez sur Autoriser.

5. Activez l'API Cloud AI Companion pour Gemini :

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

6. Pour utiliser Gemini, attribuez les rôles IAM nécessaires à votre compte utilisateur Google Cloud Qwiklabs :

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

Une fois ajoutés, ces rôles permettent à l'utilisateur de bénéficier de l'aide de Gemini.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Activer l'API Cloud AI Companion pour Gemini et attribuer des rôles IAM

Tâche 2 : Déployer des clusters GKE

Dans cette tâche, vous allez déployer des clusters GKE à l'aide de la console Google Cloud et de Cloud Shell.

Dans l'exemple suivant, vous êtes un administrateur d'infrastructure chargé de configurer l'infrastructure pour une équipe qui développe une application Web. L'ensemble de l'entreprise a standardisé les conteneurs et Kubernetes. L'équipe souhaite donc comprendre comment exécuter son application Web sur Kubernetes dans Google Cloud. L'équipe souhaite également savoir comment procéder en limitant au maximum les frais généraux liés à la gestion de l'infrastructure.

Dans ce cas, vous disposez d'un cluster GKE existant exécutant un ensemble de microservices qui composent une application Web d'e-commerce. Avec l'aide de Gemini, vous allez maintenant identifier les points à améliorer.

1. Revenez à l'onglet de la console Google Cloud.

2. Actualisez la page de la console Google Cloud.

3. Cliquez sur l'icône Gemini () en haut à droite de la barre d'outils de la console Google Cloud.

4. Cliquez sur le bouton Commencer à discuter.

5. Saisissez le prompt suivant :

How can I run Kubernetes on Google Cloud without having to own management of nodes and the control plane? Remarque : Lorsque vous créez des prompts pour Gemini, fournissez le même niveau de détail et de contexte que si vous posiez la question à un expert du sujet.

Vous devriez obtenir une réponse semblable à la suivante de la part de Gemini :

To run Kubernetes on Google Cloud without having to own management of nodes and the control plane, you can use Google Kubernetes Engine (GKE) in Autopilot mode. In Autopilot mode, Google manages the control plane and system components for you, and also manages your worker nodes. Remarque : Gemini n'utilise pas vos prompts ni ses réponses comme données pour entraîner son modèle. Pour en savoir plus, consultez le document intitulé Utilisation de vos données par Gemini pour Google Cloud.

D'après les informations fournies par Gemini, un cluster GKE Autopilot répondra à nos besoins.

Tâche 3 : Déployer un cluster GKE Autopilot

Dans cette tâche, vous allez écrire un prompt à Gemini pour savoir comment déployer un cluster GKE Autopilot.

1. Saisissez le prompt suivant :

How do I create a GKE Autopilot cluster?

Gemini répond en fournissant les instructions pour créer un cluster à l'aide de la console Google Cloud et les instructions pour créer un cluster à l'aide de la Google Cloud CLI.

Remarque : Lorsque vous demandez de l'aide à Gemini, vous devez inclure autant de contexte et de détails spécifiques que possible. Comme les réponses générées par l'IA sont basées sur un vaste éventail de possibilités, il est important d'être précis.

2. Lorsque vous voyez une réponse qui inclut des valeurs d'espace réservé telles que CLUSTER_NAME, REGION et PROJECT_ID, ajouter ces informations au prompt peut générer des réponses encore plus utiles. Affinez à nouveau le prompt en ajoutant des détails :

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?

Vous devriez obtenir une réponse semblable à la suivante de la part de Gemini :

gcloud container clusters create-auto gemini-demo --region {{{project_0.default_region|lab region}}} Remarque : Si la commande fournie par Gemini est très différente de l'exemple ci-dessus, utilisez plutôt la commande ci-dessus.

3. Cliquez sur l'icône Cloud Shell () dans la barre d'outils Gemini.

La commande est copiée dans Cloud Shell.

4. Cliquez sur Entrée pour exécuter la commande.

Remarque : Le déploiement du cluster prend quelques minutes.

Une fois le provisionnement terminé, la page Kubernetes Engine > Clusters devrait ressembler à ceci :

5. Cliquez sur le nom du cluster gemini-demo pour afficher les détails du cluster.

Vous pouvez faire défiler la page vers le bas pour afficher plus de détails.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Déployer un cluster GKE

Tâche 4 : Déployer un exemple d'application Web

Maintenant que vous avez créé un cluster GKE en mode Autopilot, vous décidez de tester l'exécution d'un exemple d'application Web semblable à celle que votre équipe exécutera sur cette infrastructure. En interne, vous voyez que vous avez mis en favoris l'image de conteneur suivante de Google us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:1.0 pour tester une application Web conteneurisée :

1. Dans le volet Gemini, saisissez le prompt suivant, puis cliquez sur Envoyer :

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 répondra quelque chose comme :

To create a deployment called hello-server for the image us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:1.0, you can use the following kubectl command:

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

Exécutez la commande kubectl dans Cloud Shell.

2. Maintenant que le serveur Web est créé, vous décidez de tester le provisionnement d'un équilibreur de charge devant le serveur Web pour l'exposer à Internet.

Dans le volet Gemini, saisissez le prompt suivant, puis cliquez sur Envoyer :

What is the kubectl command to expose this deployment on port 80 and target port 8080 with a load balancer?

Vous devriez obtenir une réponse semblable à la suivante de la part de Gemini :

To expose a deployment called hello-server with a load balancer, you can use the following kubectl expose command:
kubectl expose deployment hello-server --type LoadBalancer --port 80 --target-port 8080
This will create a Compute Engine load balancer for your container.

Bien qu'il soit toujours utile de fournir plus de contexte, vous pouvez remarquer que Gemini a pu extraire le nom du déploiement hello-server de l'historique de la conversation sans qu'il soit inclus dans le prompt.

3. Dans Cloud Shell, exécutez la commande fournie par Gemini.

4. Vous voulez maintenant vérifier si le serveur Web est en cours d'exécution et s'il traite correctement les requêtes. Pour afficher l'application déployée, vous devez récupérer l'adresse IP externe du service Kubernetes que vous avez créé.

Saisissez le prompt suivant :

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

Vous devriez obtenir une réponse semblable à la suivante de la part de Gemini :

To see the external IP associated with a load balancer, you can use the following kubectl command:

kubectl get service hello-server

This will output the name of the service, the type of service, the cluster IP address, the external IP address, and the ports that the service is listening on.

5. Dans Cloud Shell, exécutez la commande fournie par Gemini.

Après quelques minutes, la commande kubectl ci-dessus génère un résultat semblable à celui-ci :

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. Ouvrez un autre onglet dans votre navigateur et accédez à l'adresse IP externe du cluster. Si un message s'affiche indiquant que l'adresse IP n'est pas compatible avec une connexion sécurisée HTTPS, cliquez sur Accéder au site.

L'application hello-app doit s'exécuter dans l'onglet.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Déployer un exemple de charge de travail

Terminer l'atelier

Une fois l'atelier terminé, cliquez sur End Lab (Terminer l'atelier). Qwiklabs supprime les ressources que vous avez utilisées, puis efface le compte.

Si vous le souhaitez, vous pouvez noter l'atelier. Sélectionnez le nombre d'étoiles correspondant à votre note, saisissez un commentaire, puis cliquez sur Submit (Envoyer).

Le nombre d'étoiles que vous pouvez attribuer à un atelier correspond à votre degré de satisfaction :

• 1 étoile = très mécontent(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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