始める前に
- ラボでは、Google Cloud プロジェクトとリソースを一定の時間利用します
- ラボには時間制限があり、一時停止機能はありません。ラボを終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
- 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します
Start a GKE cluster
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Run and deploy a container
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このラボでは、それぞれがウェブサーバーを 1 つ含んでいるコンテナをいくつかまとめて、Google Kubernetes Engine クラスタを作成します。クラスタの手前にロードバランサを配置してコンテンツを参照します。
このラボでは、次のタスクの実行方法について学びます。
kubectl を使用して Docker コンテナをデプロイおよび管理する。各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。
Qwiklabs にシークレット ウィンドウでログインします。
ラボのアクセス時間(例: 1:15:00)に注意し、時間内に完了できるようにしてください。
一時停止機能はありません。必要な場合はやり直せますが、最初からになります。
準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。
ラボの認証情報(ユーザー名とパスワード)をメモしておきます。この情報は、Google Cloud Console にログインする際に使用します。
[Google Console を開く] をクリックします。
[別のアカウントを使用] をクリックし、このラボの認証情報をコピーしてプロンプトに貼り付けます。
他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金の請求が発生したりします。
利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします。
Google Cloud プロジェクトの名前をメモします。この値は、Google Cloud コンソールの上部のバーに表示されます。qwiklabs-gcp- の形式で、その後に 16 進数が続きます。
Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー()で、[API とサービス] をクリックします。
有効になっている API のリストを下にスクロールして、次の API が両方とも有効になっていることを確認します。
いずれかの API がない場合は、上部にある [API とサービスを有効化] をクリックします。上記の API を名前で検索し、現在のプロジェクトでそれぞれを有効にします(GCP プロジェクトの名前は先ほどメモしたものです)。
Google Cloud コンソールの右上のツールバーにある [Cloud Shell をアクティブにする] ボタンをクリックします。
[続行] をクリックします。
Cloud Shell プロンプトで次のコマンドを入力して、MY_ZONE という環境変数をエクスポートします。
Kubernetes Engine で管理されている Kubernetes クラスタを起動します。このクラスタに webfrontend という名前を付けて、2 つのノードを実行するように構成します。
Kubernetes Engine によって仮想マシンがプロビジョニングされるため、クラスタの作成には数分かかります。
クラスタが作成されたら、kubectl version コマンドを使用して、インストール済みの Kubernetes のバージョンを確認します。
kubectl は、gcloud container clusters create コマンドで自動的に認証されました。
GCP コンソールで実行中のノードを表示します。ナビゲーション メニュー()で、[Compute Engine] > [VM インスタンス] をクリックします。
Kubernetes クラスタを使用する準備が整いました。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
Cloud Shell プロンプトで、nginx コンテナの単一インスタンスを起動します。(Nginx は一般的なウェブサーバーです)。
Kubernetes では、すべてのコンテナは Pod で実行されます。kubectl create コマンドを使用すると、Kubernetes で、nginx コンテナを含む単一の Pod で構成された Deployment が作成されます。Kubernetes デプロイは、Pod が実行されているノード間で障害が発生した場合でも、指定された数の Pod が稼働した状態で維持されます。このコマンドでは、デフォルトの数(1)の Pod が起動されました。
nginx コンテナを実行している Pod を表示します。
nginx コンテナをインターネットに公開します。
Kubernetes によって、Service と、パブリック IP アドレスが関連付けられた外部ロードバランサが作成されました。この IP アドレスは、Service の存続期間中は変更されません。そのパブリック IP アドレスへのネットワーク トラフィックは、Service の背後にある Pod(この場合は nginx Pod)にルーティングされます。
新しい Service を表示します。
表示された外部 IP アドレスを使用して、nginx コンテナをリモートでテストしてアクセスすることができます。
Service の External-IP フィールドに入力されるまでに数秒かかる場合がありますが、これは正常な動作です。このフィールドに入力されるまで数秒ごとに kubectl get services コマンドを再実行します。
新しいウェブブラウザ タブを開き、クラスタの外部 IP アドレスをアドレスバーに貼り付けます。Nginx ブラウザのデフォルトのホームページが表示されます。
Service で実行する Pod の数をスケールアップします。
Deployment のスケールアップは、利用が拡大しているアプリケーションで使用できるリソースを増やす場合に役立ちます。
Kubernetes で Pod の数が更新されたことを確認します。
外部 IP アドレスが変更されていないことを確認します。
クラスタの外部 IP アドレスを表示したウェブブラウザ タブに戻ります。ページを更新して、nginx ウェブサーバーが応答していることを確認します。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
このラボでは、Kubernetes Engine で Kubernetes クラスタを構成しました。アプリケーションを含む複数の Pod をこのクラスタに配置し、アプリケーションの公開とスケーリングを行いました。
ラボが完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボで使用したリソースが Google Cloud Skills Boost から削除され、アカウントの情報も消去されます。
ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。
星の数は、それぞれ次の評価を表します。
フィードバックを送信しない場合は、ダイアログ ボックスを閉じてください。
フィードバックやご提案の送信、修正が必要な箇所をご報告いただく際は、[サポート] タブをご利用ください。
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