Recientemente, te contrataron como desarrollador de Cloud en una empresa de TI que usa Google Cloud como su principal proveedor de servicios en la nube (CSP). Se te indicó que compiles aplicaciones web sin servidores y sin estado en la nube. Por lo tanto, debes adoptar el servicio Cloud Run que ofrece Google Cloud. Estas son algunas de tus preocupaciones:

• Activación de la API de Cloud Run
• Almacenamiento de imágenes de contenedor
• Implementación de apps sin servidores alojadas en contenedores
• Prácticas recomendadas para reducir costos

Como trabajaste con Azure con tu empleador anterior, usaste Azure App Services para alojar aplicaciones web. Azure se encarga de la configuración de la infraestructura que respalda esas aplicaciones y tú implementas tu código en Azure App Services de una de estas dos formas:

• Código (utilizando una conexión FTP)
• Contenedor de Docker (utilizando una imagen alojada en contenedores)

Para crear el servicio de app, especificaste una categoría para definir una cantidad de capacidad de procesamiento, recursos y otras funciones para tus apps.

Creaste imágenes y las subiste a Azure Container Registry a través de Docker. Implementaste esas imágenes en contenedores aplicando el mismo proceso que utilizaste con el código.

Aplicaste las prácticas recomendadas, como las reglas para reducir y aumentar la escala, para determinar la cantidad de recursos de procesamiento y las instancias asociadas con tus aplicaciones para minimizar el impacto en el costo.

Una aplicación alojada en contenedores y sin servidores implementada en Azure App Services se ve de la siguiente manera:

Ahora explorarás cómo implementar aplicaciones en Google Cloud.

Descripción general

Cloud Run es una plataforma de procesamiento administrada que te permite ejecutar contenedores sin estado que se pueden invocar a través de solicitudes HTTP. Cloud Run es una plataforma sin servidores que quita la complejidad de la administración de la infraestructura para que puedas enfocarte en lo que más importa: compilar aplicaciones extraordinarias.

Cloud Run se basa en Knative, por lo que puedes ejecutar tus contenedores completamente administrados con Cloud Run o en el clúster de Google Kubernetes Engine con Cloud Run en GKE.

El objetivo de este lab es que crees una imagen de aplicación sencilla alojada en contenedores y la implementes en Cloud Run.

Objetivos

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Habilitar la API de Cloud Run
• Crear una aplicación sencilla de Node.js que se pueda implementar como un contenedor sin servidores ni estado
• Alojar tu aplicación en contenedores y subirla a Container Registry (ahora llamado “Artifact Registry”)
• Implementar una aplicación alojada en contenedores en Cloud Run
• Borrar las imágenes innecesarias para evitar generar cobros de almacenamiento adicionales

Configuración y requisitos

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

1. Accede a Qwiklabs desde una ventana de incógnito.

2. Ten en cuenta el tiempo de acceso del lab (por ejemplo, 1:15:00) y asegúrate de finalizarlo en el plazo asignado.
   No existe una función de pausa. Si lo necesita, puede reiniciar el lab, pero deberá hacerlo desde el comienzo.

3. Cuando esté listo, haga clic en Comenzar lab.

4. Anote las credenciales del lab (el nombre de usuario y la contraseña). Las usarás para acceder a la consola de Google Cloud.

5. Haga clic en Abrir Google Console.

6. Haga clic en Usar otra cuenta, copie las credenciales para este lab y péguelas en el mensaje emergente que aparece.
   Si usa otras credenciales, se generarán errores o incurrirá en cargos.

7. Acepta las condiciones y omite la página de recursos de recuperación.

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola

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, verás un panel con las credenciales temporales que debes usar para este lab.

   

2. Copia el nombre de usuario y, luego, haz clic en Abrir la consola de Google. El lab inicia los recursos y abre otra pestaña que muestra la página Elige una cuenta.

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

3. En la página Elige una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta. Se abrirá la página de acceso.

   

4. Pega el nombre de usuario que copiaste del panel Detalles de la conexión. Luego, copia y pega la contraseña.

Nota: Debes usar las credenciales del panel Detalles de la conexión. No uses tus credenciales de Google Cloud Skills Boost. Si tienes una cuenta propia de Google Cloud, no la utilices para este lab para no incurrir en cargos.

5. Haz 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 Cloud en esta pestaña.

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

Activa Google Cloud Shell

Google Cloud Shell es una máquina virtual que cuenta con herramientas para desarrolladores. Ofrece un directorio principal persistente de 5 GB y se ejecuta en Google Cloud.

Google Cloud Shell proporciona acceso de línea de comandos a tus recursos de Google Cloud.

1. En la consola de Cloud, en la barra de herramientas superior derecha, haz clic en el botón Abrir Cloud Shell.

   

2. Haz clic en Continuar.

El aprovisionamiento y la conexión al entorno demorarán unos minutos. Cuando te conectes, habrás completado la autenticación, y el proyecto estará configurado con tu PROJECT_ID. Por ejemplo:

gcloud es la herramienta de línea de comandos de Google Cloud. Viene preinstalada en Cloud Shell y es compatible con el completado de línea de comando.

• Puedes solicitar el nombre de la cuenta activa con este comando:

gcloud auth list

Resultado:

Credentialed accounts: - @.com (active)

Resultado de ejemplo:

Credentialed accounts: - google1623327_student@qwiklabs.net

• Puedes solicitar el ID del proyecto con este comando:

gcloud config list project

Resultado:

[core] project =

Resultado de ejemplo:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Nota: La documentación completa de gcloud está disponible en la guía de descripción general de gcloud CLI .

Referencia

Comandos básicos de Linux

A continuación, encontrará una lista de referencia con algunos comandos muy básicos de Linux que se pueden incluir en las instrucciones o los bloques de código de este lab.

Comando -->	Acción	.	Comando -->	Acción
mkdir (crear directorio)	crea una carpeta nueva	.	cd (cambiar directorio)	cambia la ubicación a otra carpeta
ls (lista )	enumera los archivos y las carpetas en la carpeta	.	cat (concatenar)	lee los contenidos de un archivo sin usar un editor
apt-get update	actualiza la biblioteca del administrador de paquetes	.	ping	indicador para probar la accesibilidad de un host
mv (mover )	mueve un archivo	.	cp (copiar)	crea la copia de un archivo
pwd (presentar directorio de trabajo )	muestra su ubicación actual	.	sudo (superusuario hace)	otorga privilegios de administrador superiores

Tarea 1. Habilita la API de Cloud Run y configura tu entorno de shell

1. En Cloud Shell, habilita la API de Cloud Run:

gcloud services enable run.googleapis.com

2. Si se te solicita autorizar el uso de tus credenciales, hazlo. Luego, deberías ver un mensaje que indica que la operación se realizó correctamente, como este:

Operation "operations/acf.cc11852d-40af-47ad-9d59-477a12847c9e" finished successfully. Nota: Para habilitar la API, también puedes consultar la sección APIs y servicios de la consola.

3. Establece la región de procesamiento:

gcloud config set compute/region {{{ project_0.default_region| "Region" }}}

4. Crea una variable de entorno LOCATION:

LOCATION="{{{ project_0.default_region| "Region" }}}"

Tarea 2. Escribe la aplicación de ejemplo

En esta tarea, compilarás una aplicación sencilla de Node.js basada en Express que responda ante las solicitudes HTTP.

1. En Cloud Shell, crea un nuevo directorio llamado helloworld y, luego, ve a él en la vista:

mkdir helloworld && cd helloworld

2. A continuación, crearás y editarás archivos. Para editar archivos, haz clic en el botón Abrir editor en Cloud Shell para usar vi, emac, nano o el editor de código de Cloud Shell.

3. Crea un archivo package.json y agrégale el siguiente contenido:

nano package.json { "name": "helloworld", "description": "Simple hello world sample in Node", "version": "1.0.0", "main": "index.js", "scripts": { "start": "node index.js" }, "author": "Google LLC", "license": "Apache-2.0", "dependencies": { "express": "^4.17.1" } }

Lo más importante es que el archivo anterior contiene una secuencia de comandos de inicio y una dependencia del framework de aplicaciones web Express.

4. Presiona CTRL + X y, luego, Y para guardar el archivo package.json.

5. A continuación, en el mismo directorio, crea un archivo index.js y cópiale las siguientes líneas:

nano index.js const express = require('express'); const app = express(); const port = process.env.PORT || 8080; app.get('/', (req, res) => { const name = process.env.NAME || 'World'; res.send(`Hello ${name}!`); }); app.listen(port, () => { console.log(`helloworld: listening on port ${port}`); });

Con este código, se crea un servidor web básico que escucha en el puerto definido por la variable de entorno PORT. Ahora, la app está terminada y lista para alojarla en contenedores y subirla a Container Registry.

6. Presiona CTRL + X y, luego, Y para guardar el archivo index.js.

Nota: Puedes usar muchos otros lenguajes para comenzar a usar Cloud Run. Encontrarás instrucciones para las secuencias de comandos de shell, Go, Python, Java, PHP y Ruby, entre otras, en la guía de inicio rápido.

Tarea 3. Aloja tu app en contenedores y súbela a Artifact Registry

1. Para alojar la app de ejemplo en contenedores, crea un nuevo archivo denominado Dockerfile en el mismo directorio que los archivos fuente y agrega el siguiente contenido:

nano Dockerfile # Use the official lightweight Node.js 12 image. # https://hub.docker.com/_/node FROM node:12-slim # Create and change to the app directory. WORKDIR /usr/src/app # Copy application dependency manifests to the container image. # A wildcard is used to ensure copying both package.json AND package-lock.json (when available). # Copying this first prevents re-running npm install on every code change. COPY package*.json ./ # Install production dependencies. # If you add a package-lock.json, speed your build by switching to 'npm ci'. # RUN npm ci --only=production RUN npm install --only=production # Copy local code to the container image. COPY . ./ # Run the web service on container startup. CMD [ "npm", "start" ]

2. Presiona CTRL + X y, luego, Y para guardar el archivo Dockerfile.

3. Usa Cloud Build para compilar la imagen de contenedor. Para ello, ejecuta el siguiente comando desde el directorio que contiene el Dockerfile (fíjate en la variable de entorno $GOOGLE_CLOUD_PROJECT del comando, que contiene el ID del proyecto del lab):

gcloud builds submit --tag gcr.io/$GOOGLE_CLOUD_PROJECT/helloworld

Cloud Build es un servicio que ejecuta tus compilaciones en GCP. Ejecuta una serie de pasos de compilación, cada uno en un contenedor de Docker, para producir tu contenedor de aplicaciones (o demás artefactos) y enviarlo a Cloud Registry, todo en un solo comando.

Una vez enviado al registro, verás un mensaje de éxito que contiene el nombre de la imagen (gcr.io/[ID-DEL-PROYECTO]/helloworld). La imagen se almacena en Artifact Registry y puede volver a usarse si así se desea.

4. Obtén una lista de todas las imágenes de contenedores asociadas a tu proyecto actual con el siguiente comando:

gcloud container images list

5. Para ejecutar y probar la aplicación de manera local desde Cloud Shell, iníciala con el siguiente comando estándar de docker:

docker run -d -p 8080:8080 gcr.io/$GOOGLE_CLOUD_PROJECT/helloworld

6. En la ventana de Cloud Shell, haz clic en Vista previa en la Web y selecciona Vista previa en el puerto 8080.

Debería abrirse una ventana del navegador con el mensaje “Hello World!”. También puedes usar curl localhost:8080.

Nota: Si el comando de docker no logra extraer la imagen remota del contenedor, intenta ejecutar lo siguiente: gcloud auth configure-docker

Tarea 4. Implementa en Cloud Run

1. Para implementar tu aplicación alojada en contenedores en Cloud Run, usa el siguiente comando y agrega el ID de tu proyecto:

gcloud run deploy --image gcr.io/$GOOGLE_CLOUD_PROJECT/helloworld --allow-unauthenticated --region=$LOCATION

La marca allow-unauthenticated del comando anterior permite acceder de forma pública a tu servicio.

2. Cuando se te solicite, presiona Intro para confirmar el service name.

Espera un momento a que finalice la implementación.

Si la operación es exitosa, la línea de comandos mostrará la URL de servicio:

Service [helloworld] revision [helloworld-00001-xit] has been deployed and is serving 100 percent of traffic. Service URL: https://helloworld-h6cp412q3a-uc.a.run.app

Ahora puedes abrir la URL de servicio en cualquier ventana del navegador para visitar el contenedor implementado.

¡Felicitaciones! Acabas de implementar una aplicación empaquetada en una imagen de contenedor en Cloud Run. Cloud Run escala la imagen del contenedor automáticamente y de forma horizontal para controlar las solicitudes que se reciben y, luego, reduce la escala cuando disminuye la demanda. En tu propio entorno, solo debes pagar por la CPU, la memoria y las herramientas de redes que hayas consumido durante la administración de solicitudes.

En este lab, usaste la línea de comandos de gcloud. Cloud Run también está disponible a través de la consola de Cloud.

• En el menú de navegación, en la sección Sin servidores, haz clic en Cloud Run y deberías ver el servicio helloworld:

Tarea 5. Realiza una limpieza

Si bien Cloud Run no cobra cuando el servicio no se usa, es posible que se te cobre por el almacenamiento de la imagen del contenedor compilada.

1. Para evitar esto, puedes borrar el proyecto de GCP, lo que detendrá la facturación de todos los recursos usados en ese proyecto, o puedes borrar la imagen de helloworld con el siguiente comando:

gcloud container images delete gcr.io/$GOOGLE_CLOUD_PROJECT/helloworld

2. Cuando se te solicite continuar, escribe Y y presiona Intro.

3. Para borrar el servicio de Cloud Run, usa el siguiente comando:

gcloud run services delete helloworld --region={{{ project_0.default_region| "Region" }}}

4. Cuando se te solicite continuar, escribe Y y presiona Intro.

¡Felicitaciones!

Completaste este lab.

Tanto Google Cloud Run como Azure App Services son servicios de computación sin servidores que permiten que los desarrolladores ejecuten las aplicaciones alojadas en contenedores de forma escalable y rentable. Sin embargo, estas son algunas de las diferencias entre estos dos servicios.

Estas son algunas de las similitudes y diferencias principales entre ambos servicios:

Similitudes:

• Tanto Google Cloud Run como Azure App Services son servicios de procesamiento completamente administrados, lo que significa que el proveedor de servicios en la nube se encarga de la mayor parte de la infraestructura.
• Ambos servicios usan la creación de contenedores para empaquetar aplicaciones.
• Ambos servicios admiten contenedores de Docker como el formato de implementación.
• Ambos servicios admiten Python, .NET, Java, Ruby, Node.js y PHP.
• Ambos servicios pueden aumentar o reducir la escala de forma automática y eficiente según su demanda.
• En ambos, implementas el comando "build" en la interfaz de línea de comandos (CLI) correspondiente.

Diferencias:

• La activación de Cloud Run es diferente de Azure, dado que en Azure, tienes que crear una instancia de un servicio de app para poder crear y subir un código.
• Para subir una imagen alojada en contenedores en Cloud Run, puedes realizar todos los pasos en una instrucción de la línea de comandos. En Azure, primero tienes que crear un Azure Container Registry para poder subir tu imagen.
• La automatización se implementa de forma diferente entre los dos servicios. En Cloud Run, la automatización se habilita de forma predeterminada. En Azure, tienes que habilitar la automatización de forma manual o establecer las reglas para hacerlo automáticamente.
• Aunque ambos servicios funcionan con los lenguajes de programación más populares, Google Cloud Run también admite lenguajes específicos como GO, mientras que Azure App Services hace lo equivalente, pero con aplicaciones que se ejecutan en .NET Core.

Finalice su lab

Cuando haya completado el lab, haga clic en Finalizar lab. Google Cloud Skills Boost quitará los recursos que usó y limpiará la cuenta.

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.

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• 1 estrella = Muy insatisfecho
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