מעבדה מעשית — PCDE Google Cloud Professional Cloud Database Engineer

סקירה כללית

דרישות קדם

שלבים

1. 1.ספק, שירותי פרויקט, שמות

   אפשר את ממשקי ה-API של Cloud Build, Cloud Deploy, Cloud Run, Artifact Registry ו-Cloud Monitoring.

   העתק

   terraform {
     required_version = ">= 1.5"
   
     required_providers {
       google = { source = "hashicorp/google", version = "~> 6.0" }
     }
   }
   
   provider "google" {
     project = "your-project-id" # REPLACE
     region  = "us-central1"
   }
   
   locals {
     labels = {
       project    = "certlabpro-pcde"
       managed_by = "terraform"
     }
   }
   
   resource "google_project_service" "cloudbuild" {
     service            = "cloudbuild.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }
   
   resource "google_project_service" "clouddeploy" {
     service            = "clouddeploy.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }
   
   resource "google_project_service" "run" {
     service            = "run.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }
   
   resource "google_project_service" "artifactregistry" {
     service            = "artifactregistry.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }
   
   resource "google_project_service" "monitoring" {
     service            = "monitoring.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }

2. 2.צור את יעד תמונת ה-Artifact Registry

   משאבים:

   • Artifact Registry

   צורת CI/CD קנונית ל-PCDE: Cloud Build פולט תמונות ל-Artifact Registry; Cloud Deploy מקדם את אותו SHA של תמונה דרך סביבות שונות. הרפוזיטורי הוא המקור היחיד לאמת בכל הסביבות — תמונות בלתי ניתנות לשינוי, תגים ניתנים לשינוי.

   העתק

   resource "google_artifact_registry_repository" "images" {
     repository_id = "certlabpro-pcde-images"
     location      = "us-central1"
     format        = "DOCKER"
   
     labels = local.labels
   
     depends_on = [google_project_service.artifactregistry]
   }

3. 3.הגדר טריגר Cloud Build על רפוזיטורי GitHub

   משאבים:

   • Cloud Build

   טריגרים של Cloud Build הם הפרימיטיב של PCDE התחייבות לבנייה. אנו מגדירים טריגר על ענף ה-main של רפוזיטורי GitHub — כל push מפעיל את קובץ cloudbuild.yaml בשורש הרפוזיטורי, אשר יבצע docker build + docker push אל ה-Artifact Registry משלב 2.

   החלף את github-owner ו-github-repo ברפוזיטורי שלך בפועל. הטריגר יוגדר אך לא יופעל עד שאפליקציית GitHub Cloud Build תותקן על הרפוזיטורי (שלב ידני חד פעמי בקונסולה).

   העתק

   resource "google_cloudbuild_trigger" "main_push" {
     name        = "certlabpro-pcde-main-push"
     description = "Build on push to main"
     filename    = "cloudbuild.yaml"
   
     github {
       owner = "github-owner" # REPLACE
       name  = "github-repo"  # REPLACE
   
       push {
         branch = "^main$"
       }
     }
   
     depends_on = [google_project_service.cloudbuild]
   }

4. 4.חבר צינור Cloud Deploy עם יעדי Cloud Run של הכנה ← ייצור

   משאבים:

   • Cloud Deploy
   • Cloud Run

   Cloud Deploy הוא שירות ה-CD המנוהל של GCP — הוא מקדם גרסה דרך שלבים מסודרים (בדרך כלל פיתוח → הכנה → ייצור), כאשר כל שלב מגובה על ידי יעד (שירות Cloud Run, אשכול GKE, או אשכול Anthos). בחינת PCDE בוחנת צורה זו של שחרור פעם אחת, קידום פעמים רבות בהרחבה.

   אנו מגדירים שני שירותי יעד של Cloud Run (אחד להכנה, אחד לייצור, שניהם מותאמים לאפס עומס) + צינור אספקה אחד המשרשר אותם. שחרור אמיתי יופעל באמצעות gcloud deploy releases create לאחר ריצת Cloud Build מוצלחת; המעבדה מספקת את התשתית מבלי להפעיל שחרור.

   העתק

   resource "google_cloud_run_v2_service" "staging" {
     name     = "certlabpro-pcde-staging"
     location = "us-central1"
   
     template {
       scaling { max_instance_count = 5 }
   
       containers {
         image = "us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello"
       }
     }
   
     labels = local.labels
   
     depends_on = [google_project_service.run]
   }
   
   resource "google_cloud_run_v2_service" "prod" {
     name     = "certlabpro-pcde-prod"
     location = "us-central1"
   
     template {
       scaling { max_instance_count = 10 }
   
       containers {
         image = "us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello"
       }
     }
   
     labels = local.labels
   
     depends_on = [google_project_service.run]
   }
   
   resource "google_clouddeploy_target" "staging" {
     name     = "staging"
     location = "us-central1"
   
     run {
       location = "projects/${data.google_project.current.project_id}/locations/us-central1"
     }
   
     depends_on = [google_project_service.clouddeploy]
   }
   
   resource "google_clouddeploy_target" "prod" {
     name     = "prod"
     location = "us-central1"
   
     run {
       location = "projects/${data.google_project.current.project_id}/locations/us-central1"
     }
   
     require_approval = true # promotion to prod needs manual approval
   
     depends_on = [google_project_service.clouddeploy]
   }
   
   data "google_project" "current" {}
   
   resource "google_clouddeploy_delivery_pipeline" "main" {
     name     = "certlabpro-pcde-pipeline"
     location = "us-central1"
   
     serial_pipeline {
       stages {
         target_id = google_clouddeploy_target.staging.name
       }
   
       stages {
         target_id = google_clouddeploy_target.prod.name
       }
     }
   
     depends_on = [google_project_service.clouddeploy]
   }

5. 5.הגדר SLO + מדיניות התראה על שירות הייצור

   משאבים:

   • Cloud Monitoring

   אוצר המילים של PCDE בנושא SLO / SLI / תקציב שגיאות הוא צורת הניטור התצורה העיקרית — כל שאלה בבחינת PCDE המסומנת Site Reliability בוחנת זאת. אנו מגדירים יעד רמת שירות (SLO): "99% מבקשות ה-HTTP לשירות הייצור צריכות להחזיר 2xx על פני חלון מתגלגל של 28 ימים." לאחר מכן, התראת Cloud Monitoring מופעלת כאשר קצב השחיקה מצביע על כך שהתקציב נצרך מהר מדי.

   עם חמשת הבלוקים במקומם (Artifact Registry, טריגר Cloud Build, שני יעדי Cloud Run, צינור Cloud Deploy, SLO והתראה של הייצור), לולאת ביצוע → בנייה → פריסה → תצפית של PCDE מצוידת מקצה לקצה.

   העתק

   resource "google_monitoring_service" "prod" {
     service_id   = "certlabpro-pcde-prod-svc"
     display_name = "PCDE prod Cloud Run service"
   
     basic_service {
       service_type = "CLOUD_RUN"
   
       service_labels = {
         service_name = google_cloud_run_v2_service.prod.name
         location     = google_cloud_run_v2_service.prod.location
       }
     }
   
     depends_on = [google_project_service.monitoring]
   }
   
   resource "google_monitoring_slo" "prod_availability" {
     service             = google_monitoring_service.prod.service_id
     slo_id              = "certlabpro-pcde-prod-availability"
     display_name        = "99% requests return 2xx (28-day rolling)"
     goal                = 0.99
     rolling_period_days = 28
   
     basic_sli {
       availability {
         enabled = true
       }
     }
   }
   
   resource "google_monitoring_alert_policy" "prod_budget_burn" {
     display_name = "PCDE prod — fast budget burn"
     combiner     = "OR"
   
     conditions {
       display_name = "1-hour burn rate > 14.4 (fast burn)"
   
       condition_threshold {
         filter          = "select_slo_burn_rate(\"${google_monitoring_slo.prod_availability.name}\", \"3600s\")"
         duration        = "0s"
         comparison      = "COMPARISON_GT"
         threshold_value = 14.4 # consumes 2% of monthly budget in 1 hour
       }
     }
   }

ניקוי משאבים