हैड्स-ऑन लैब — PCDOE Google Cloud Professional Cloud DevOps Engineer

अवलोकन

पूर्व-आवश्यकताएं

चरण

1. 1.प्रदाता, परियोजना सेवाएँ, नामकरण

   Cloud SQL, Spanner, और Bigtable API को सक्षम करें।

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   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-pcdoe"
       managed_by = "terraform"
     }
   }
   
   resource "google_project_service" "sqladmin" {
     service            = "sqladmin.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }
   
   resource "google_project_service" "spanner" {
     service            = "spanner.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }
   
   resource "google_project_service" "bigtableadmin" {
     service            = "bigtableadmin.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }

2. 2.क्षेत्रीय HA + स्वचालित बैकअप के साथ Cloud SQL Postgres का प्रावधान करें

   प्रोविज़न:

   • Cloud SQL

   Cloud SQL GCP की प्रबंधित Postgres / MySQL / SQL सर्वर सेवा है — यह लंबवत रूप से स्केल्ड और क्षेत्रीय है। PCDOE परीक्षा इस Cloud-SQL-for-relational-with-known-vertical-scale-ceiling पैटर्न की Spanner (क्षैतिज स्केल, वितरित लेनदेन) से तुलना करती है।

   हम इसे availability_type = "REGIONAL" (HA — एक अलग ज़ोन में सिंक्रोनस रेप्लिका, स्वचालित फेलओवर), स्वचालित दैनिक बैकअप, और पॉइंट-इन-टाइम रिकवरी सक्षम करके (PCDOE-अनुशंसित डिफ़ॉल्ट) प्रावधान करते हैं।

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   resource "google_sql_database_instance" "main" {
     name             = "certlabpro-pcdoe-pg"
     database_version = "POSTGRES_15"
     region           = "us-central1"
   
     settings {
       tier              = "db-perf-optimized-N-2"
       availability_type = "REGIONAL" # HA — synchronous standby
   
       backup_configuration {
         enabled                        = true
         point_in_time_recovery_enabled = true
         start_time                     = "02:00"
         backup_retention_settings {
           retained_backups = 7
         }
       }
   
       maintenance_window {
         day          = 7 # Sunday
         hour         = 3
         update_track = "stable"
       }
   
       insights_config {
         query_insights_enabled  = true
         query_string_length     = 1024
         record_application_tags = true
       }
     }
   
     deletion_protection = false # lab-only
   
     depends_on = [google_project_service.sqladmin]
   }

3. 3.एक Cloud Spanner इंस्टेंस + डेटाबेस स्थापित करें

   प्रोविज़न:

   • Cloud Spanner

   Cloud Spanner PCDOE की क्षैतिज रूप से स्केल्ड, मज़बूती से सुसंगत, विश्व स्तर पर वितरित रिलेशनल DB है — GCP परीक्षा ब्लूप्रिंट पर एकमात्र उत्पाद जो मजबूत सुसंगति के साथ महाद्वीपों में SQL सिमेंटिक्स प्रदान करता है। PCDOE परीक्षा इसे ऊर्ध्वाधर के लिए Cloud SQL, क्षैतिज के लिए Spanner के रूप में प्रस्तुत करती है।

   हम सबसे छोटे संभव फ़ुटप्रिंट का प्रावधान करते हैं: 1 प्रोसेसिंग यूनिट (PU) क्षेत्रीय, PCDOE-अनुशंसित देव कॉन्फ़िगरेशन। प्रोडक्शन स्पैनर 100+ PUs (या 1+ नोड्स — 1 नोड = 1000 PUs) का प्रावधान करता है।

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   resource "google_spanner_instance" "main" {
     name             = "certlabpro-pcdoe"
     config           = "regional-us-central1"
     display_name     = "PCDOE lab Spanner"
     processing_units = 100 # 1 Node = 1000 PUs; 100 PU = ~$65/month floor
   
     labels = local.labels
   
     depends_on = [google_project_service.spanner]
   }
   
   resource "google_spanner_database" "main" {
     instance = google_spanner_instance.main.name
     name     = "labdb"
   
     ddl = [
       "CREATE TABLE items (id STRING(36) NOT NULL, name STRING(MAX), created_at TIMESTAMP NOT NULL OPTIONS (allow_commit_timestamp=true)) PRIMARY KEY (id)",
     ]
   
     deletion_protection = false # lab-only
   }

4. 4.एक Cloud Bigtable इंस्टेंस + टेबल का प्रावधान करें

   प्रोविज़न:

   • Cloud Bigtable

   Cloud Bigtable PCDOE की वाइड-कॉलम NoSQL सेवा है — भारी पैमाने पर कम-लेटेंसी रीड/राइट (सोचें: टाइम-सीरीज़, IoT, विज्ञापन-तकनीक)। PCDOE परीक्षा इसे बिगटेबल फॉर वाइड-कॉलम राइट-हेवी, बनाम Firestore (डॉक्यूमेंट, मोबाइल-फर्स्ट), बनाम Spanner (रिलेशनल, डिस्ट्रीब्यूटेड) के रूप में प्रस्तुत करती है।

   हम एक सिंगल-नोड SSD क्लस्टर (सबसे छोटा संभव) का प्रावधान करते हैं। अनंत-संस्करण गारबेज कलेक्शन के साथ एक कॉलम फैमिली cf1 — प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट उम्र-या-संस्करण-आधारित GC पॉलिसी का उपयोग करेंगे।

   बिगटेबल में शून्य-लागत टियर नहीं है — निष्क्रिय रहने पर भी, एक 1-नोड SSD क्लस्टर का बिल ~$540/माह आता है। तुरंत नष्ट करें।

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   resource "google_bigtable_instance" "main" {
     name          = "certlabpro-pcdoe-bt"
     display_name  = "PCDOE lab Bigtable"
     instance_type = "PRODUCTION"
   
     cluster {
       cluster_id   = "certlabpro-pcdoe-bt-c1"
       zone         = "us-central1-a"
       num_nodes    = 1
       storage_type = "SSD"
     }
   
     labels = local.labels
   
     deletion_protection = false # lab-only
   
     depends_on = [google_project_service.bigtableadmin]
   }
   
   resource "google_bigtable_table" "items" {
     name          = "items"
     instance_name = google_bigtable_instance.main.name
   
     column_family {
       family = "cf1"
     }
   }

क्लीनअप (Cleanup)