Google Cloud Platform - Practico

Les dejo las instrucciones que se utilizan en este video, ejecuta cada una de ellas y obtendrás los mismos resultados. Recuerda siempre borrar el proyecto para no tener costos por los ejercicios.

#Habilitamos el servicio de bigquery

gcloud services enable bigquery.googleapis.com

#Generamos una variable de ambiente

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)

#Creamos una cuenta de acceso a bigquery

gcloud iam service-accounts create my-bigquery --display-name "Mi cuenta de servicio bigquery"

#Creamos las credenciales y las guardamos en ~/key.json

gcloud iam service-accounts keys create ~/key.json \

  --iam-account my-bigquery@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com

#Finalmente colocamos las variables en GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS que serán usadas por

#la librería del cliente de Python

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=~/key.json

#Antes de poder consultar conjuntos de datos de manera publica, asegurate de que

#la cuenta de servicio tenga al menos el Role roles/bigquery.user función

#ejecute el siguiente comando para asignar la función de usuario a la cuenta de servicio:

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \

  --member "serviceAccount:my-bigquery@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \

  --role "roles/bigquery.user"

#Puede ejecutar el siguiente comando para verificar que la cuenta de servicio tenga el rol de usuario:

gcloud projects get-iam-policy $PROJECT_ID

#Instalamos las librerías de bigquery para Python

pip3 install --user --upgrade google-cloud-bigquery

#Creamos un archivo Python

mkdir bigquery-demo

cd bigquery-demo

#Clonamos el repositorio que contiene los ejemplos

git clone https://github.com/Juanmanuelramirez/bigquery_curso-gcp-udemy.git

En esta sección revisaremos los conceptos principales de Cloud Bigtable

• ¿Qué es Google Cloud Bigtable?

• Caracteristicas

• Ventajas

• Modelo de almacenamiento

Generamos una variable de ambiente

gcloud services enable bigtable.googleapis.com bigtableadmin.googleapis.com

Generamos una variable de ambiente

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)

Creamos una cuenta de acceso a bigtable

gcloud iam service-accounts create my-bigtable --display-name "Mi cuenta de servicio bigtable"

Creamos las credenciales y las guardamos en ~/key.json

gcloud iam service-accounts keys create ~/key.json \

--iam-account my-bigtable@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com

Finalmente colocamos las variables en GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS que serán usadas por la libreria del cliente de Python

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=~/key.json

Ejecuta el siguiente comando para asignar la función de usuario a la cuenta de servicio:

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \

--member "serviceAccount:my-bigtable@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \

--role "roles/bigtable.admin"

Crea una tabla llamada my-table con una familia de columna llamada cf1:

echo project = ${PROJECT_ID} > ~/.cbtrc

echo instance = quickstart-instance >> ~/.cbtrc

Verifica que hayas configurado correctamente el archivo .cbtrc:

cat ~/.cbtrc

Crea una tabla con el nombre my-table.

cbt createtable my-table

Genera una lista de tus tablas:

cbt ls

Agrega una familia de columnas con el nombre cf1:

cbt createfamily my-table cf1

Genera una lista de tus familias de columnas:

cbt ls my-table

Ingresa el valor test-value en la fila r1 mediante la familia de columnas cf1 y el

calificador de columna c1:

cbt set my-table r1 cf1:c1=test-value

Usa el comando cbt read para leer los datos que agregaste a la tabla:

cbt read my-table

Borra la tabla my-table:

cbt deletetable my-table

Borra la instancia:

cbt deleteinstance quickstart-instance

Borra el archivo .cbtrc:

rm ~/.cbtrc

En esta sección realizaremos prácticas de:

• Generación de buckets

• Actualización de buckets

• Carga de objetos en un bucket

• Descarga de objetos de un bucket

• Copia de buckets

• Borrado de buckets

#Generamos una variable de ambiente

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)

#Creamos un bucket de almacenamiento nuevo

gsutil mb gs://my-photos-curso-udemy

#Podemos verificar cuáles fueron los buckets creados

gsutil ls

#Para determinar el tamaño de un depósito, haz lo siguiente:

gsutil du -s gs://my-photos-curso-udemy

#Para mostrar los metadatos asociados con un depósito, haz lo siguiente:

gsutil ls -L -b gs://my-photos-curso-udemy

#Para cambiar la clase de almacenamiento predeterminada de un bucket existente

gsutil defstorageclass set ARCHIVE gs://my-photos-curso-udemy

#Copiamos el contenido de un bucket a otro bucket previamente creado

gsutil cp -r gs://my-photos-curso-udemy/* gs://my-photos-vacation

#Borramos el segundo bucket creado

gsutil rm -r gs://my-photos-curso-udemy

#Para borrar los objetos, pero mantener el bucket de origen, haz lo siguiente:

gsutil rm -a gs://my-photos-curso-udemy/**

#subimos archivos a el repositorio

gsutil cp puppy.png gs://my-photos-curso-udemy

#Descargamos archivo del repositorio

gsutil cp gs://my-photos-curso-udemy/puppy.png puppy-clone.png

Los rangos de subredes no pueden coincidir con un rango restringido, ni ser más estrechos ni más amplios que uno de estos rangos

https://cloud.google.com/vpc/docs/vpc#valid-ranges

En esta sección revisaremos conceptos generales de firewall.

Veremos como es que se compone y como se comportan las redes en la comunicación interna.

Creamos una VPC con nombre administracionnet desde el modo gráfico

Personalizada y localizada en us.central1

con un rango IP 10.130.0.0/20

Creamos otra red en la terminal con el siguiente comando

gcloud compute networks create privatenet --subnet-mode=custom

Creamos una subred con el siguiente comando

gcloud compute networks subnets create privatesubnet-us --network=privatenet --region=us-central1 --range=172.16.0.0/24

Creamos otra sub red en europa

gcloud compute networks subnets create privatesubnet-eu --network=privatenet --region=europe-west1 --range=172.20.0.0/20

Verificamos la disponibilidad de las redes listando

gcloud compute networks list

Listamos las sub redes agrupándolas por la red

gcloud compute networks subnets list --sort-by=NETWORK

Creamos las reglas de Firewall privatenet

gcloud compute firewall-rules create privatenet-allow-icmp-ssh-rdp --direction=INGRESS --priority=1000 --network=privatenet --action=ALLOW --rules=icmp,tcp:22,tcp:3389 --source-ranges=0.0.0.0/0

Corremos el siguiente comando para listar las reglas de Friewall (listadas por VPC network):

gcloud compute firewall-rules list --sort-by=NETWORK

En la consola de Cloud, Navegamos menu > VPC network > Firewall. Para visualizar las reglas creadas

Creamos la instancia privatenet-us-vm

En la terminal crearemos la instancia privatenet-us-vm asignándole la sub red privatesubnet-us que tiene nuestra configuración previa de la red

gcloud compute instances create privatenet-us-vm --zone=us-central1-c --machine-type=n1-standard-1 --subnet=privatesubnet-us

Corremos el siguiente comando para listar todas las instancias listadas por zona

gcloud compute instances list --sort-by=ZONE

Verificamos las instancias de máquinas virtuales desde la consola