Лабораторная работа — ACE Google Cloud Associate Cloud Engineer

Обзор

Предварительные требования

Шаги

1. 1.Провайдер, службы проекта, именование

   Включите API Compute Engine, IAM и Cloud Logging. Экзамен ACE постоянно проверяет эту модель включения API для каждого ресурса.

   Копировать

   terraform {
     required_version = ">= 1.5"
   
     required_providers {
       google = { source = "hashicorp/google", version = "~> 6.0" }
     }
   }
   
   provider "google" {
     project = "your-project-id" # REPLACE
     region  = "us-central1"
     zone    = "us-central1-a"
   }
   
   locals {
     labels = {
       project    = "certlabpro-ace"
       managed_by = "terraform"
     }
   }
   
   resource "google_project_service" "compute" {
     service            = "compute.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }
   
   resource "google_project_service" "iam" {
     service            = "iam.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }
   
   resource "google_project_service" "logging" {
     service            = "logging.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }
   
   resource "google_project_service" "monitoring" {
     service            = "monitoring.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }

2. 2.Создание настраиваемой VPC + региональной подсети

   Создаваемые ресурсы:

   • VPC
   • Compute Engine

   Сети GCP являются глобальными — одна VPC охватывает все регионы, а подсети — это региональные примитивы, выделенные из нее. Это повторяющийся вопрос на экзамене ACE: AWS имеет региональные VPC; Azure имеет региональные VNet; GCP имеет глобальную VPC с региональными подсетями.

   Мы отключаем auto_create_subnetworks (VPC в настраиваемом режиме, рекомендуемый по умолчанию ACE) и выделяем одну подсеть /24 в us-central1 с включенным Частным доступом Google, чтобы ВМ без внешних IP-адресов могли по-прежнему обращаться к API GCP.

   Копировать

   resource "google_compute_network" "main" {
     name                    = "certlabpro-ace-vpc"
     auto_create_subnetworks = false
     routing_mode            = "REGIONAL"
   
     depends_on = [google_project_service.compute]
   }
   
   resource "google_compute_subnetwork" "main" {
     name                     = "certlabpro-ace-subnet"
     ip_cidr_range            = "10.10.1.0/24"
     region                   = "us-central1"
     network                  = google_compute_network.main.id
     private_ip_google_access = true
   }

3. 3.Добавление двух правил брандмауэра (внутренний + IAP SSH)

   Создаваемые ресурсы:

   • VPC

   Правила брандмауэра GCP привязаны к VPC (не к подсети) и имеют явное направление: входящий (по умолчанию) или исходящий трафик. Входящий трафик по умолчанию — запретить все; исходящий трафик по умолчанию — разрешить все. Экзамен ACE неустанно проверяет этот инвариант направление + запрет по умолчанию.

   Мы добавляем:

   1. Разрешить внутренний трафик — TCP/UDP/ICMP между ВМ в подсети 10.10.1.0/24.
   2. Разрешить IAP SSH — TCP/22 из диапазона шлюзов IAP Google (35.235.240.0/20), чтобы вы могли подключаться по SSH, не выставляя ВМ в интернет.

   Правило IAP-SSH — это рекомендуемый ACE шаблон — оно требует roles/iap.tunnelResourceAccessor для ВМ (привязка обрабатывается на Шаге 4).

   Копировать

   resource "google_compute_firewall" "allow_internal" {
     name      = "certlabpro-ace-allow-internal"
     network   = google_compute_network.main.name
     direction = "INGRESS"
   
     source_ranges = ["10.10.1.0/24"]
   
     allow {
       protocol = "tcp"
     }
     allow {
       protocol = "udp"
     }
     allow {
       protocol = "icmp"
     }
   }
   
   resource "google_compute_firewall" "allow_iap_ssh" {
     name      = "certlabpro-ace-allow-iap-ssh"
     network   = google_compute_network.main.name
     direction = "INGRESS"
   
     source_ranges = ["35.235.240.0/20"] # IAP gateway range
   
     allow {
       protocol = "tcp"
       ports    = ["22"]
     }
   }

4. 4.Создание ВМ GCE с учетной записью службы с минимальными привилегиями

   Создаваемые ресурсы:

   • Compute Engine
   • IAM

   ВМ Compute Engine работают с привязанной учетной записью службы — эквивалентом профиля экземпляра AWS EC2 или управляемого удостоверения ВМ Azure в GCP. Рекомендуемый ACE шаблон: никогда не используйте учетную запись службы Compute по умолчанию (слишком много привилегий); всегда создавайте учетную запись службы для каждой рабочей нагрузки с только теми ролями IAM, которые необходимы рабочей нагрузке.

   Мы создаем учетную запись службы, предоставляем ей roles/logging.logWriter + roles/monitoring.metricWriter (минимум для отправки журналов/метрик агентом Ops Agent) и привязываем ее к ВМ Debian e2-micro без внешнего IP-адреса. Правило брандмауэра IAP-SSH из Шага 3 позволяет вам получить к ней доступ через туннель.

   Копировать

   resource "google_service_account" "vm" {
     account_id   = "certlabpro-ace-vm-sa"
     display_name = "ACE lab VM service account"
   }
   
   resource "google_project_iam_member" "vm_log_writer" {
     project = data.google_project.current.project_id
     role    = "roles/logging.logWriter"
     member  = "serviceAccount:${google_service_account.vm.email}"
   }
   
   resource "google_project_iam_member" "vm_metric_writer" {
     project = data.google_project.current.project_id
     role    = "roles/monitoring.metricWriter"
     member  = "serviceAccount:${google_service_account.vm.email}"
   }
   
   data "google_project" "current" {}
   
   resource "google_compute_instance" "vm" {
     name         = "certlabpro-ace-vm"
     machine_type = "e2-micro"
     zone         = "us-central1-a"
   
     boot_disk {
       initialize_params {
         image = "debian-cloud/debian-12"
       }
     }
   
     network_interface {
       subnetwork = google_compute_subnetwork.main.id
       # No access_config block = no external IP. SSH via IAP only.
     }
   
     service_account {
       email  = google_service_account.vm.email
       scopes = ["cloud-platform"] # API scope; IAM does the real gating
     }
   
     labels = local.labels
   }

5. 5.Настройка метрики Cloud Logging и политики оповещений

   Создаваемые ресурсы:

   • Cloud Logging
   • Cloud Monitoring

   Рекомендуемая ACE схема наблюдаемости: метрика на основе журналов подсчитывает совпадения фильтра Cloud Logging, затем политика оповещений Cloud Monitoring срабатывает, когда метрика пересекает пороговое значение. Мы отслеживаем строки журнала severity >= ERROR от любой ВМ GCE в этом проекте, подсчитываем их каждую минуту и оповещаем, когда более 5 попадают в 5-минутное окно.

   Канал уведомлений оставлен неявным — политики оповещений требуют массив notification_channels, но сам канал (электронная почта, Slack, PagerDuty) обычно настраивается один раз для каждого проекта в консоли. Экзамен ACE проверяет этот треугольник метрика журнала → политика оповещений → канал уведомлений как стандартный примитив наблюдаемости.

   Копировать

   resource "google_logging_metric" "vm_errors" {
     name   = "certlabpro_ace_vm_errors"
     filter = "resource.type=\"gce_instance\" AND severity >= ERROR"
   
     metric_descriptor {
       metric_kind = "DELTA"
       value_type  = "INT64"
     }
   
     depends_on = [google_project_service.logging]
   }
   
   resource "google_monitoring_alert_policy" "vm_error_burst" {
     display_name = "ACE lab — VM error burst"
     combiner     = "OR"
   
     conditions {
       display_name = "More than 5 ERROR lines per 5 minutes"
   
       condition_threshold {
         filter          = "metric.type=\"logging.googleapis.com/user/${google_logging_metric.vm_errors.name}\" AND resource.type=\"gce_instance\""
         duration        = "300s"
         comparison      = "COMPARISON_GT"
         threshold_value = 5
   
         aggregations {
           alignment_period   = "60s"
           per_series_aligner = "ALIGN_DELTA"
         }
       }
     }
   
     # notification_channels = [] # add channels via the console or as a separate TF resource
   
     depends_on = [google_project_service.monitoring]
   }

Очистка ресурсов