概要

このラボでは、Deployment Manager を使用してデプロイを作成し、デプロイの整合性のある状態を維持します。また、Cloud Monitoring を使用して、VM インスタンス内のリソースの消費量も確認します。

目標

このラボでは、次のタスクの実行方法について学びます。

• Deployment Manager のデプロイを作成する。

• Deployment Manager のデプロイを更新する。

• Cloud Monitoring を使用して VM インスタンスの負荷を表示する。

タスク 1: Google Cloud Platform（GCP）Console にログインする

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。

1. Qwiklabs にシークレット ウィンドウでログインします。

2. 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。

3. 準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。

4. 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。

5. [Google Console を開く] をクリックします。

6. [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。

7. 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。

タスク 2: 必要な API が有効になっていることを確認する

1. GCP プロジェクトの名前をメモします。この値は、Google Cloud Platform Console の上部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。

2. GCP Console 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。

3. 有効な API のリストを下にスクロールして、次の API が有効になっていることを確認します。

• Cloud Deployment Manager v2 API

• Cloud Runtime Configuration API

• Cloud Monitoring API

4. これらの API の 1 つまたはそれ以上がない場合は、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すでにメモしてあります）。

タスク 3: Deployment Manager のデプロイを作成する

1. GCP Console の右上のツールバーで、Cloud Shell を開くボタン（）をクリックし、[続行] をクリックします。

2. 便宜上、Qwiklabs によって割り当てられたゾーンを MY_ZONE という環境変数に配置します。Cloud Shell プロンプトで次のコマンドを入力します。

export MY_ZONE=

この後に、Qwiklabs によって割り当てられたゾーンが続きます。完全なコマンドは次のようになります。

export MY_ZONE=us-central1-a

3. Cloud Shell プロンプトで、編集可能な Deployment Manager テンプレートをダウンロードします。

gsutil cp gs://cloud-training/gcpfcoreinfra/mydeploy.yaml mydeploy.yaml

4. Cloud Shell で、sed コマンドを使用して、 PROJECT_ID プレース ホルダ文字列を Google Cloud Platform プロジェクト ID に置き換えます。その際に、次のコマンドを使用します。

sed -i -e "s/PROJECT_ID/$DEVSHELL_PROJECT_ID/" mydeploy.yaml

5. Cloud Shell で、sed コマンドを使用して、 ZONE プレース ホルダ文字列を Google Cloud Platform ゾーン に置き換えます。その際に、次のコマンドを使用します。

sed -i -e "s/ZONE/$MY_ZONE/" mydeploy.yaml

6. 変更した mydeploy.yaml ファイルを次のコマンドで表示します。

cat mydeploy.yaml

ファイルは次のようになります。

  resources:
  - name: my-vm
    type: compute.v1.instance
    properties:
      zone: us-central1-a
      machineType: zones/us-central1-a/machineTypes/n1-standard-1
      metadata:
        items:
        - key: startup-script
          value: "apt-get update"
      disks:
      - deviceName: boot
        type: PERSISTENT
        boot: true
        autoDelete: true
        initializeParams:
          sourceImage: https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/debian-cloud/global/images/debian-9-stretch-v20180806
      networkInterfaces:
      - network: https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/qwiklabs-gcp-dcdf854d278b50cd/global/networks/default
        accessConfigs:
        - name: External NAT
          type: ONE_TO_ONE_NAT

7. テンプレートからデプロイを作成します。

gcloud deployment-manager deployments create my-first-depl --config mydeploy.yaml

デプロイ オペレーションが完了すると、gcloud コマンドによって、テンプレートに指定されたリソースとその現在の状態のリストが表示されます。

8. デプロイが成功したことを確認します。GCP Console のナビゲーション メニュー（）で、[Compute Engine] > [VM インスタンス] の順にクリックします。my-vm という VM インスタンスが、テンプレートで指定されたとおりに作成されていることがわかります。

9. VM インスタンスの名前をクリックして、その VM インスタンスの詳細画面を開きます。

10. [カスタム メタデータ] までスクロールします。Deployment Manager テンプレートで指定した起動スクリプトがインストールされ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。 Deployment Manager のデプロイを作成する

タスク 4: Deployment Manager のデプロイを更新する

1. Cloud Shell プロンプトに戻ります。nano テキスト エディタを起動して、mydeploy.yaml ファイルを編集します。

nano mydeploy.yaml

2. 起動スクリプトの値を設定する行を探し、value: "apt-get update" を次のように編集します。

      value: "apt-get update; apt-get install nginx-light -y"

行頭のスペースはそのままにしてください。YAML のテンプレート言語は、その構文の一部としてインデントされた行に依存します。ファイルを編集するときに、この新しい行の「value」の「v」が、その上の行の「key」の「k」の直下にあるようにしてください。

3. Ctrl+O キーを押して Enter キーを押し、編集したファイルを保存します。

4. Ctrl+X キーを押して nano テキスト エディタを終了します。

5. Cloud Shell プロンプトに戻ります。次のコマンドを入力し、Deployment Manager でデプロイを更新して新しい起動スクリプトをインストールします。

gcloud deployment-manager deployments update my-first-depl --config mydeploy.yaml

gcloud コマンドによる更新オペレーションが正常に完了した旨のメッセージが表示されるまで待ちます。

6. GCP Console のナビゲーション メニュー（）で、[Compute Engine] > [VM インスタンス] の順にクリックします。

7. my-vm VM インスタンスの名前をクリックして、[VM インスタンスの詳細] ペインを開きます。

8. [カスタム メタデータ] セクションまでスクロールします。起動スクリプトが、Deployment Manager テンプレートで宣言した値に更新され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。 Deployment Manager のデプロイを更新する

タスク 5: Cloud Monitoring を使用して VM の負荷を表示する

1. GCP Console のナビゲーション メニュー（）で、[Compute Engine] > [VM インスタンス] の順にクリックします。

2. my-vm のチェックボックスを選択して、[停止] をクリックします。

3. 確認のため、もう一度 [停止] をクリックします。

4. VM インスタンスの名前をクリックして、VM インスタンスの詳細画面を開きます。

5. [編集] （鉛筆アイコン） をクリックします。

6. ページの一番下までスクロールし、[サービス アカウント]ドロップダウンから [Compute Engine default service account] を選択します。

7. アクセス スコープの [すべての Compute API に完全アクセス権を許可] を選択します。

8. [保存] をクリックします。

9. 次に、VM インスタンスの詳細画面ページの上部にある [開始] をクリックして、VM を再起動します。

10. 確認するため、もう一度 [開始] をクリックします。

11. GCP コンソールの 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。

12. my-vm インスタンスでコマンド プロンプトを開くには、VM インスタンス リストのその行で [SSH] をクリックします。

13. my-vm の ssh セッションで、次のコマンドを実行して CPU 負荷を作成します。

dd if=/dev/urandom | gzip -9 >> /dev/null &

この Linux パイプラインは、ランダムなデータが連続するストリームを圧縮するように CPU に指示します。

Monitoring ワークスペースの作成

Qwiklabs の GCP プロジェクトに関連付けられた Monitoring ワークスペースをセットアップします。次の手順に沿って、Monitoring を無料でお試しいただける新しいアカウントを作成します。

1. Google Cloud Platform Console で、[ナビゲーション メニュー] > [Monitoring] の順にクリックします。

2. ワークスペースがプロビジョニングされるまで待ちます。

Monitoring ダッシュボードが開いたら、ワークスペースの準備は完了です。

3. 左側のパネルの [設定] オプションをクリックして、Qwiklabs により作成された GCP プロジェクトが [GCP Projects] の下に表示されていることを確認します。

4. VM インスタンスの SSH ウィンドウの画面に表示されるコマンドを実行して、Monitoring エージェントと Logging エージェントの両方をインストールします。

curl -sSO https://dl.google.com/cloudagents/install-monitoring-agent.sh
sudo bash install-monitoring-agent.sh

curl -sSO https://dl.google.com/cloudagents/install-logging-agent.sh
sudo bash install-logging-agent.sh

5. どちらのエージェントもプロジェクトの VM にインストールされたら、左側の Cloud Monitoring メニューの [Metrics Explorer] をクリックします。

6. [Metrics Explorer] の [Metric] ペインで、リソースタイプとして [VM instance] を選択し、指標として [CPU usage] を選択します。

結果のグラフで CPU 使用率が数分前に急増したことを確認します。

7. ワークロード生成ツールを終了します。my-vm の ssh セッションに戻り、次のコマンドを入力します。

kill %1

ラボを終了する

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。

• 星 1 つ = 非常に不満
• 星 2 つ = 不満
• 星 3 つ = どちらともいえない
• 星 4 つ = 満足
• 星 5 つ = 非常に満足

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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