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Limpar endereços IP não utilizados

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Limpar endereços IP não utilizados

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GSP646

Laboratórios autoguiados do Google Cloud

Visão geral

Neste laboratório, você usará o Cloud Functions e o Cloud Scheduler para identificar e excluir recursos de nuvem desnecessários. No Google Cloud, os endereços IP estáticos são recursos sem custo nenhum quando estão associados a um balanceador de carga ou a uma instância de máquina virtual (VM). Quando um endereço IP estático é reservado, mas não é usado, ele acumula uma cobrança por hora. No caso de apps que dependem muito de endereços IP estáticos e de provisionamento dinâmico de grande escala, talvez haja um desperdício considerável ao longo do tempo.

Atividades deste laboratório

  • Criar uma VM do Compute Engine com dois endereços IP externos estáticos em que apenas um será usado
  • Implantar uma função do Cloud para identificar endereços não utilizados
  • Criar um job do Cloud Scheduler para programar a função a ser executada usando um gatilho HTTP

Arquitetura

O diagrama a seguir descreve a arquitetura usada na primeira seção do laboratório, em que você programa uma função do Cloud para identificar e excluir endereços IP não utilizados.

Diagrama da arquitetura

Configuração e requisitos

Nesta seção, você vai definir a infraestrutura e as identidades necessárias para concluir o laboratório.

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

  • Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).
Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.
  • Tempo para concluir o laboratório---não se esqueça: depois de começar, não será possível pausar o laboratório.
Observação: não use seu projeto ou conta do Google Cloud neste laboratório para evitar cobranças extras na sua conta.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

  1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você verá o seguinte:

    • O botão Abrir Console do Cloud
    • Tempo restante
    • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
    • Outras informações se forem necessárias
  2. Clique em Abrir Console do Google. O laboratório ativa recursos e depois abre outra guia com a página Fazer login.

    Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

    Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.
  3. Caso seja preciso, copie o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório e cole esse nome na caixa de diálogo Fazer login. Clique em Avançar.

  4. Copie a Senha no painel Detalhes do laboratório e a cole na caixa de diálogo Olá. Clique em Avançar.

    Importante: você precisa usar as credenciais do painel à esquerda. Não use suas credenciais do Google Cloud Ensina. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.
  5. Acesse as próximas páginas:

    • Aceite os Termos e Condições.
    • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
    • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do GCP vai ser aberto nesta guia.

Observação: para ver uma lista dos produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação no canto superior esquerdo. Ícone do menu de navegação

Ativar o Cloud Shell

O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.

  1. Clique em Ativar o Cloud Shell Ícone "Ativar o Cloud Shell" na parte de cima do console do Google Cloud.

Depois de se conectar, vai notar que sua conta já está autenticada, e que o projeto está configurado com seu PROJECT_ID. A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

  1. (Opcional) É possível listar o nome da conta ativa usando este comando:
gcloud auth list
  1. Clique em Autorizar.

  2. A saída será parecida com esta:

Saída:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`
  1. (Opcional) É possível listar o ID do projeto usando este comando:
gcloud config list project

Saída:

[core] project = <project_ID>

Exemplo de saída:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Observação: para conferir a documentação completa da gcloud, acesse o guia com informações gerais sobre a gcloud CLI no Google Cloud.

Tarefa 1: ativar as APIs e clonar o repositório

  1. No Cloud Shell, ative a API Cloud Scheduler:

    gcloud services enable cloudscheduler.googleapis.com Observação: pode levar um tempo para ativar a API Cloud Scheduler.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Ative a API Cloud Scheduler
  1. Clone o repositório:

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcf-automated-resource-cleanup.git && cd gcf-automated-resource-cleanup/
  2. Defina as variáveis de ambiente e a pasta do repositório como o diretório $WORKDIR, onde você vai executar todos os comandos relacionados a este laboratório:

    export PROJECT_ID=$(gcloud config list --format 'value(core.project)' 2>/dev/null) export region={{{project_0.default_region | Region}}} WORKDIR=$(pwd)

Tarefa 2: criar endereços IP

  1. No Cloud Shell, acesse o diretório unused-ip:

    cd $WORKDIR/unused-ip
  2. Exporte os nomes dos endereços IP como variáveis:

    export USED_IP=used-ip-address export UNUSED_IP=unused-ip-address
  3. Crie dois endereços IP estáticos:

    gcloud compute addresses create $USED_IP --project=$PROJECT_ID --region={{{project_0.default_region | Region}}} gcloud compute addresses create $UNUSED_IP --project=$PROJECT_ID --region={{{project_0.default_region | Region}}}

    O exemplo usa a região , mas é possível escolher outra e usá-la no restante do laboratório.

  4. Confirme que dois endereços foram criados:

    gcloud compute addresses list --filter="region:({{{project_0.default_region | Region}}})"

    Na resposta, o status RESERVED significa que os endereços IP não estão sendo utilizados:

    NAME ADDRESS/RANGE TYPE PURPOSE NETWORK REGION SUBNET STATUS unused-ip-address 35.232.144.85 EXTERNAL {{{project_0.default_region | Region}}} RESERVED used-ip-address 104.197.56.87 EXTERNAL {{{project_0.default_region | Region}}} RESERVED

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Crie dois endereços IP estáticos
  1. Defina o endereço IP utilizado como uma variável de ambiente:

    export USED_IP_ADDRESS=$(gcloud compute addresses describe $USED_IP --region={{{project_0.default_region | Region}}} --format=json | jq -r '.address')

Tarefa 3: criar uma VM

  1. No Cloud Shell, crie uma instância:

    gcloud compute instances create static-ip-instance \ --zone={{{project_0.default_zone | Zone}}} \ --machine-type=e2-medium \ --subnet=default \ --address=$USED_IP_ADDRESS

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Crie uma instância com o endereço IP estático definido anteriormente.
  1. Confirme se um dos endereços IP agora está em uso:

    gcloud compute addresses list --filter="region:({{{project_0.default_region | Region}}})"

    O resultado será assim:

    NAME ADDRESS/RANGE TYPE PURPOSE NETWORK REGION SUBNET STATUS unused-ip-address 35.232.144.85 EXTERNAL {{{project_0.default_region | Region}}} RESERVED used-ip-address 104.197.56.87 EXTERNAL {{{project_0.default_region | Region}}} IN_USE

Tarefa 4: revisar o código da função do Cloud

  • No Cloud Shell, gere a seção principal do código:

    cat $WORKDIR/unused-ip/function.js | grep "const compute" -A 31

O resultado é o seguinte:

const compute = new Compute(); compute.getAddresses(function(err, addresses){ // gets all addresses across regions if(err){ console.log("there was an error: " + err); } if (addresses == null) { console.log("no addresses found"); return; } console.log("there are " + addresses.length + " addresses"); // iterate through addresses for (let item of addresses){ // get metadata for each address item.getMetadata(function(err, metadata, apiResponse) { // if the address is not used: if (metadata.status=='RESERVED'){ // compute age by convering ISO 8601 timestamps to Date var creationDate = new Date(metadata.creationTimestamp); var currDate = new Date(); var addressAge = Math.floor((currDate - creationDate)/86400e3);; // delete address item.delete(function(err, operation, apiResponse2){ if (err) { console.log("could not delete address: " + err); } }) }

No exemplo de código anterior, observe o seguinte:

  • compute.getAddresses(function(err, addresses) usa o método getAddresses para recuperar endereços IP em todas as regiões do projeto.

  • item.getMetadata(function(err, metadata, apiResponse) recebe os metadados de todos os endereços IP e verifica o campo STATUS de cada um.

  • if ((metadata.status=='RESERVED') & (calculateAge(metadata.creationTimestamp) >= ageToDelete)){ verifica se o endereço IP está sendo utilizado, calcula o tempo de existência dele com uma função auxiliar e compara esse tempo a uma constante (definida como zero neste laboratório).

  • item.delete(function(err, operation, apiResponse2){ exclui o endereço IP.

Tarefa 5: implantar a função do Cloud

  1. No Cloud Shell, implante a função do Cloud:

    gcloud functions deploy unused_ip_function --trigger-http --runtime=nodejs12 --region={{{project_0.default_region | Region}}}
    • Quando solicitado, insira Y para permitir invocações não autenticadas.
    Observação: a implantação da função do Cloud pode levar de 2 a 5 minutos, dependendo da região.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Implante uma função do Cloud
  1. Defina o URL do gatilho como uma variável de ambiente:

    export FUNCTION_URL=$(gcloud functions describe unused_ip_function --region={{{project_0.default_region | Region}}} --format=json | jq -r '.httpsTrigger.url')

Tarefa 6: programar e testar a função do Cloud

  1. No Cloud Shell, crie um aplicativo do App Engine para usar o Cloud Scheduler:

    gcloud app create --region {{{project_0.startup_script.app_region | REGION}}}
  2. No Cloud Shell, crie uma tarefa do Cloud Scheduler para executar a função do Cloud às 2h todos os dias:

    gcloud scheduler jobs create http unused-ip-job \ --schedule="* 2 * * *" \ --uri=$FUNCTION_URL \ --location={{{project_0.default_region | Region}}}

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Crie um aplicativo do App Engine
  1. Acione o job manualmente para testar:

    gcloud scheduler jobs run unused-ip-job \ --location={{{project_0.default_region | Region}}}

Você não deve receber nenhuma resposta.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Execute um job do Cloud Scheduler
  1. Confirme que o endereço IP não utilizado foi excluído:

    gcloud compute addresses list --filter="region:({{{project_0.default_region | Region}}})"

O resultado será assim:

NAME ADDRESS/RANGE TYPE PURPOSE NETWORK REGION SUBNET STATUS used-ip-address 104.197.56.87 EXTERNAL {{{project_0.default_region | Region}}} IN_USE

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Confirme a exclusão do endereço IP não utilizado

Parabéns!

Neste laboratório, você concluiu as seguintes tarefas:

  • Criar uma VM do Compute Engine com dois endereços IP externos estáticos em que apenas um será usado
  • Implantar uma função do Cloud para identificar endereços não utilizados
  • Criar um job do Cloud Scheduler para programar a função a ser executada usando um gatilho HTTP

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 23 de novembro de 2023

Laboratório testado em 23 de novembro de 2023

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