Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Jalur Pembelajaran: Aplikasi skalabel - Membuat cluster

Autopilot

Serangkaian tutorial ini ditujukan untuk administrator dan Operator IT yang ingin men-deploy, menjalankan, dan mengelola lingkungan aplikasi modern yang berjalan di Google Kubernetes Engine (GKE). Seiring kemajuan Anda dalam rangkaian tutorial ini, Anda akan mempelajari cara mengonfigurasi pemantauan dan pemberitahuan, menskalakan workload, dan menyimulasikan kegagalan, semuanya menggunakan aplikasi microservice contoh Cymbal Bank:

Membuat cluster dan men-deploy aplikasi contoh (tutorial ini)
Memantau dengan Google Cloud Managed Service for Prometheus
Menskalakan beban kerja
Menyimulasikan kegagalan

Ringkasan dan tujuan

Cymbal Bank menggunakan Python dan Java untuk menjalankan berbagai layanan, dan menyertakan backend PostgreSQL. Anda tidak memerlukan pengalaman dengan bahasa atau platform database ini untuk menyelesaikan rangkaian tutorial, karena Cymbal Bank hanyalah contoh aplikasi untuk menunjukkan cara GKE dapat mendukung kebutuhan bisnis Anda.

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari cara membuat satu cluster GKE dan men-deploy aplikasi berbasis microservice contoh bernama Cymbal Bank ke cluster GKE. Anda akan mempelajari cara menyelesaikan tugas berikut:

Buat cluster GKE yang menggunakan Autopilot.
Deploy aplikasi berbasis microservice contoh bernama Cymbal Bank.
Gunakan konsol Google Cloud untuk menjelajahi resource GKE yang digunakan oleh aplikasi contoh Cymbal Bank.

Biaya

Mengaktifkan GKE dan men-deploy aplikasi sampel Cymbal Bank untuk rangkaian tutorial ini berarti Anda akan dikenai biaya per cluster untuk GKE di Google Cloud seperti yang tercantum di halaman Harga kami hingga Anda menonaktifkan GKE atau menghapus project.

Anda juga bertanggung jawab atas biaya lain yang timbul saat menjalankan aplikasi contoh Cymbal Bank, seperti biaya untuk VM Compute Engine dan load balancer. Google Cloud

Sebelum memulai

Dalam tutorial pertama dalam seri ini, selesaikan semua langkah penyiapan "Mulai dari awal" berikut sebelum Anda memulai. Anda hanya perlu menyelesaikan langkah-langkah "Sebelum memulai" berikut satu kali.

Mengonfigurasi shell dan alat Anda

Dalam rangkaian tutorial ini, Anda akan menggunakan alat berikut untuk men-deploy dan mengelola lingkungan:

gcloud CLI: membuat dan mengelola cluster dan fleet GKE, beserta layanan Google Cloud lainnya.
kubectl: mengelola Kubernetes, sistem orkestrasi cluster yang digunakan oleh GKE.

Untuk menjalankan perintah di halaman ini, siapkan Google Cloud CLI dan kubectl di salah satu lingkungan pengembangan berikut:

Cloud Shell

Untuk menggunakan terminal online dengan gcloud CLI dan kubectl yang sudah disiapkan, aktifkan Cloud Shell:

Di bagian bawah halaman ini, sesi Cloud Shell akan dimulai dan menampilkan perintah command line. Diperlukan waktu beberapa detik untuk melakukan inisialisasi sesi.

Shell lokal

Untuk menggunakan lingkungan pengembangan lokal, ikuti langkah-langkah berikut:

Instal gcloud CLI.
Lakukan inisialisasi gcloud CLI.
Instal kubectl gcloud CLI:
```
gcloud components install kubectl
```

Menyiapkan project

Lakukan langkah-langkah berikut untuk menyiapkan project Google Cloud , termasuk mengaktifkan layanan GKE dan penagihan. Ini adalah project tempat Anda akan mengaktifkan GKE.

Anda mungkin memerlukan Google Cloud administrator di organisasi Anda untuk memberi Anda akses untuk membuat atau menggunakan project dan mengaktifkan API.

Di konsol Google Cloud , buka halaman Google Kubernetes Engine:

Buka halaman Google Kubernetes Engine
Buat atau pilih project. Ini adalah project tempat Anda mengaktifkan GKE.
Jika diminta, Aktifkan GKE API.
Tunggu hingga API dan layanan terkait diaktifkan. Proses ini dapat memerlukan waktu beberapa menit.
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Memberikan peran IAM

Jika Anda adalah pemilik project (misalnya, jika Anda membuat project sendiri), Anda sudah memiliki semua izin yang diperlukan untuk menyelesaikan tutorial ini. Jika Anda bukan pemilik, pastikan akun Google Cloud Anda memiliki peran IAM yang diperlukan untuk project yang dipilih dalam serangkaian tutorial ini. Sekali lagi, Anda mungkin memerlukan Google Cloud administrator di organisasi Anda untuk membantu memberikan peran yang diperlukan.

Dalam perintah berikut, ganti PROJECT_ID dengan ID project yang dibuat secara otomatis yang Anda buat atau pilih di bagian sebelumnya. ID project sering kali berbeda dengan nama project. Misalnya, project Anda mungkin bernama scalable-apps, tetapi project ID Anda mungkin scalable-apps-567123.

Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/resourcemanager.projectIamAdmin, roles/iam.serviceAccountAdmin, roles/iam.serviceAccountUser, roles/iam.securityAdmin, roles/serviceusage.serviceUsageAdmin, roles/container.admin, roles/logging.logWriter, roles/gkehub.admin, roles/viewer, roles/monitoring.viewer

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

Replace PROJECT_ID with your project ID.
Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:myemail@example.com.
Replace ROLE with each individual role.

Meng-clone aplikasi contoh

Clone repositori Git yang mencakup semua manifes contoh untuk Cymbal Bank:

  git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/bank-of-anthos
  cd bank-of-anthos/

Membuat cluster

Setelah semua langkah prasyarat di bagian sebelumnya selesai, Anda kini dapat mulai membuat cluster GKE dan men-deploy aplikasi contoh.

GKE adalah layanan Kubernetes terkelola yang dapat Anda gunakan untuk men-deploy dan mengoperasikan aplikasi dalam container. Lingkungan GKE terdiri dari node, yang merupakan virtual machine (VM) Compute Engine, yang dikelompokkan bersama untuk membentuk cluster.

Buat cluster GKE yang akan Anda gunakan dalam tutorial lainnya dalam seri ini:
```
gcloud container clusters create-auto scalable-apps \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=REGION
```
Ganti kode berikut:
- PROJECT_ID dengan ID project yang dibuat secara otomatis yang Anda buat di bagian sebelumnya. ID project sering kali berbeda dengan nama project. Misalnya, project Anda mungkin bernama scalable-apps, tetapi project ID Anda mungkin scalable-apps-567123.
- REGION dengan region tempat Anda ingin membuat cluster, seperti us-central1.
Perlu waktu beberapa menit untuk membuat cluster dan memverifikasi bahwa semuanya berfungsi dengan benar.

Dalam rangkaian tutorial ini, Anda menggunakan cluster mode Autopilot dan beberapa rentang alamat IP default saat membuat cluster. Deployment produksi aplikasi Anda sendiri memerlukan perencanaan alamat IP yang lebih cermat. Dalam mode Autopilot, Google mengelola konfigurasi cluster Anda, termasuk penskalaan otomatis, keamanan, dan setelan lainnya yang telah dikonfigurasi sebelumnya. Cluster dalam mode Autopilot dioptimalkan untuk menjalankan sebagian besar workload produksi dan menyediakan resource komputasi berdasarkan manifes Kubernetes Anda.

Men-deploy Cymbal Bank

Anda mengemas aplikasi (juga disebut workload) ke dalam container. Anda men-deploy kumpulan container sebagai Pod ke node Anda.

Dalam rangkaian tutorial ini, Anda akan men-deploy aplikasi berbasis microservice contoh bernama Cymbal Bank ke satu atau beberapa cluster GKE. Cymbal Bank menggunakan Python dan Java untuk menjalankan berbagai layanan, dan menyertakan backend PostgreSQL. Anda tidak memerlukan pengalaman dengan bahasa atau platform database ini untuk menyelesaikan rangkaian tutorial. Cymbal Bank hanyalah contoh aplikasi untuk menunjukkan cara GKE dapat mendukung kebutuhan bisnis Anda.

Saat Anda menggunakan Cymbal Bank sebagai bagian dari rangkaian tutorial ini, layanan berikut akan di-deploy ke cluster GKE Anda:

Layanan	Bahasa	Deskripsi
`frontend`	Python	Mengekspos server HTTP untuk menayangkan situs. Berisi halaman login, halaman pendaftaran, dan halaman beranda.
`ledger-writer`	Java	Menerima dan memvalidasi transaksi yang masuk sebelum menuliskannya ke buku besar.
`balance-reader`	Java	Menyediakan cache saldo pengguna yang dapat dibaca dan efisien, seperti yang terbaca dari `ledger-db`.
`transaction-history`	Java	Menyediakan cache yang dapat dibaca dan efisien tentang transaksi terdahulu, seperti yang terbaca dari `ledger-db`.
`ledger-db`	PostgreSQL	Buku besar semua transaksi. Opsi untuk mengisi otomatis dengan transaksi untuk pengguna demo.
`user-service`	Python	Mengelola akun pengguna dan autentikasi. Menandatangani JWT yang digunakan untuk autentikasi oleh layanan lain.
`contacts`	Python	Menyimpan daftar akun lain yang terkait dengan pengguna. Digunakan untuk menu drop-down di formulir "Kirim Pembayaran" dan "Setor".
`accounts-db`	PostgreSQL	Database untuk akun pengguna dan data terkait. Opsi untuk mengisi sebelumnya dengan pengguna demo.
`loadgenerator`	Python / Locust	Terus mengirim permintaan yang meniru pengguna ke frontend. Secara berkala membuat akun baru dan menyimulasikan transaksi di antara akun tersebut.

Untuk men-deploy Cymbal Bank ke cluster GKE Anda, selesaikan langkah-langkah berikut:

Cymbal Bank menggunakan Token Web JSON (JWT) untuk menangani autentikasi pengguna. JWT menggunakan pasangan kunci asimetris untuk menandatangani dan memverifikasi token. Di Cymbal Bank, userservice membuat dan menandatangani token dengan kunci pribadi RSA saat pengguna login, dan layanan lainnya menggunakan kunci publik yang sesuai untuk memvalidasi pengguna.

Buat JWT RS256 dengan kekuatan 4.096 bit:
```
openssl genrsa -out jwtRS256.key 4096
openssl rsa -in jwtRS256.key -outform PEM -pubout -out jwtRS256.key.pub
```
Jika diperlukan, download dan instal alat OpenSSL untuk platform Anda.
Secret Kubernetes dapat menyimpan data sensitif seperti kunci atau sandi. Workload yang berjalan di cluster Anda kemudian dapat mengakses Secret untuk mendapatkan data sensitif, bukan meng-hardcode-nya di aplikasi.

Buat Secret Kubernetes dari file kunci yang Anda buat pada langkah sebelumnya agar Cymbal Bank dapat menggunakannya dengan permintaan autentikasi:
```
kubectl create secret generic jwt-key --from-file=./jwtRS256.key --from-file=./jwtRS256.key.pub
```

Deploy Cymbal Bank ke cluster Anda. Perintah berikut men-deploy semua file manifes di direktori kubernetes-manifests. Setiap file manifes men-deploy dan mengonfigurasi salah satu Layanan:

kubectl apply -f kubernetes-manifests/accounts-db.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/balance-reader.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/config.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/contacts.yaml
kubectl apply -f extras/postgres-hpa/kubernetes-manifests/frontend.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/ledger-db.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/ledger-writer.yaml
kubectl apply -f extras/postgres-hpa/loadgenerator.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/transaction-history.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/userservice.yaml

Anda mungkin melihat pesan di output kubectl saat manifes diterapkan ke cluster Anda tentang batas Autopilot. Autopilot menggunakan permintaan resource yang Anda tentukan dalam konfigurasi workload untuk mengonfigurasi node yang menjalankan workload Anda. Autopilot menerapkan permintaan resource minimum dan maksimum berdasarkan class komputasi atau konfigurasi hardware yang digunakan workload Anda. Jika Anda tidak menentukan permintaan untuk beberapa container, Autopilot akan menetapkan nilai default agar container tersebut berjalan dengan benar.

Tinjau contoh manifes berikut untuk Layanan frontend:

# Copyright 2024 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    application: bank-of-anthos
    environment: development
    team: frontend
    tier: web
  name: frontend
spec:
  ports:
    - name: http
      port: 80
      targetPort: 8080
  selector:
    app: frontend
    application: bank-of-anthos
    environment: development
    team: frontend
    tier: web
  type: LoadBalancer
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    application: bank-of-anthos
    environment: development
    team: frontend
    tier: web
  name: frontend
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: frontend
      application: bank-of-anthos
      environment: development
      team: frontend
      tier: web
  template:
    metadata:
      annotations:
        proxy.istio.io/config: '{ "holdApplicationUntilProxyStarts": true }'
      labels:
        app: frontend
        application: bank-of-anthos
        environment: development
        team: frontend
        tier: web
    spec:
      containers:
        - env:
            - name: VERSION
              value: v0.6.7
            - name: PORT
              value: "8080"
            - name: ENABLE_TRACING
              value: "true"
            - name: SCHEME
              value: http
            - name: LOG_LEVEL
              value: info
            - name: DEFAULT_USERNAME
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  key: DEMO_LOGIN_USERNAME
                  name: demo-data-config
            - name: DEFAULT_PASSWORD
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  key: DEMO_LOGIN_PASSWORD
                  name: demo-data-config
            - name: REGISTERED_OAUTH_CLIENT_ID
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  key: DEMO_OAUTH_CLIENT_ID
                  name: oauth-config
                  optional: true
            - name: ALLOWED_OAUTH_REDIRECT_URI
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  key: DEMO_OAUTH_REDIRECT_URI
                  name: oauth-config
                  optional: true
          envFrom:
            - configMapRef:
                name: environment-config
            - configMapRef:
                name: service-api-config
          image: us-central1-docker.pkg.dev/bank-of-anthos-ci/bank-of-anthos/frontend:v0.6.7@sha256:6d92f3ce81a389738baf236477c6795831a0802c7a007697d7121f10eab9a2cc
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /ready
              port: 8080
            initialDelaySeconds: 60
            periodSeconds: 15
            timeoutSeconds: 30
          name: front
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /ready
              port: 8080
            initialDelaySeconds: 10
            periodSeconds: 5
            timeoutSeconds: 10
          resources:
            limits:
              cpu: 250m
              memory: 128Mi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 64Mi
          securityContext:
            allowPrivilegeEscalation: false
            capabilities:
              drop:
                - all
            privileged: false
            readOnlyRootFilesystem: true
          volumeMounts:
            - mountPath: /tmp
              name: tmp
            - mountPath: /tmp/.ssh
              name: publickey
              readOnly: true
      securityContext:
        fsGroup: 1000
        runAsGroup: 1000
        runAsNonRoot: true
        runAsUser: 1000
      serviceAccountName: bank-of-anthos
      terminationGracePeriodSeconds: 5
      volumes:
        - emptyDir: {}
          name: tmp
        - name: publickey
          secret:
            items:
              - key: jwtRS256.key.pub
                path: publickey
            secretName: jwt-key

Manifes untuk Service frontend ini meminta 100m CPU dan 64Mi, serta menetapkan batas 250m CPU dan 128Mi per Pod.

Saat Anda men-deploy workload di cluster Autopilot, GKE memvalidasi konfigurasi workload berdasarkan nilai minimum dan maksimum yang diizinkan untuk class komputasi atau konfigurasi hardware yang dipilih (seperti GPU). Jika permintaan Anda kurang dari jumlah minimum, Autopilot akan otomatis mengubah konfigurasi workload Anda untuk membawa permintaan Anda dalam rentang yang diizinkan. Pesan ini menunjukkan bahwa batas yang sesuai ditetapkan secara otomatis.

Tunggu hingga Pod siap. Gunakan kubectl untuk memeriksa status Pod:

kubectl get pods

Kolom STATUS berubah dari Pending menjadi ContainerCreating. Perlu waktu beberapa menit hingga semua Pod berada dalam status Running, seperti yang ditunjukkan dalam contoh output berikut:

NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
accounts-db-6f589464bc-6r7b7          1/1     Running   0          99s
balancereader-797bf6d7c5-8xvp6        1/1     Running   0          99s
contacts-769c4fb556-25pg2             1/1     Running   0          98s
frontend-7c96b54f6b-zkdbz             1/1     Running   0          98s
ledger-db-5b78474d4f-p6xcb            1/1     Running   0          98s
ledgerwriter-84bf44b95d-65mqf         1/1     Running   0          97s
loadgenerator-559667b6ff-4zsvb        1/1     Running   0          97s
transactionhistory-5569754896-z94cn   1/1     Running   0          97s
userservice-78dc876bff-pdhtl          1/1     Running   0          96s

Jika semua Pod dalam status Running, lanjutkan ke langkah berikutnya. Sekali lagi, perlu beberapa menit hingga semua Pod berada dalam status Running. Beberapa Pod akan melaporkan status READY 0/1 hingga Cymbal Bank siap melayani traffic dengan benar.

Layanan frontend mengekspos server HTTP untuk menayangkan situs Cymbal Bank, termasuk halaman login, halaman pendaftaran, dan halaman beranda. Objek Ingress menentukan aturan untuk merutekan traffic HTTP(S) ke aplikasi yang berjalan di cluster menggunakan Load Balancer HTTP(S) Google Cloud .

Dapatkan alamat IP eksternal untuk Ingress frontend:
```
kubectl get ingress frontend | awk '{print $4}'
```
Di jendela browser web, buka alamat IP yang ditampilkan dalam output perintah kubectl get ingress untuk mengakses instance Cymbal Bank Anda.

Kredensial default akan otomatis diisi, sehingga Anda dapat login ke aplikasi dan menjelajahi beberapa contoh transaksi dan saldo. Tidak ada tindakan khusus yang perlu Anda lakukan, selain mengonfirmasi bahwa Cymbal Bank berhasil dijalankan. Mungkin perlu waktu satu atau dua menit agar semua layanan berkomunikasi dengan benar dan memungkinkan Anda login.

Mempelajari deployment Anda

Setelah membuat cluster GKE dan men-deploy workload, Anda mungkin perlu mengubah setelan atau meninjau performa aplikasi. Di bagian ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan konsol Google Cloud untuk meninjau resource yang merupakan bagian dari cluster dan aplikasi contoh Cymbal Bank.

Cluster

Dalam tutorial ini, Anda telah membuat satu cluster GKE dan men-deploy workload Cymbal Bank.

Di halaman Google Kubernetes Engine di konsol Google Cloud , buka halaman Cluster.

Buka halaman Cluster
Klik cluster scalable-apps yang baru di-deploy. Di halaman detail cluster yang terbuka, Anda dapat melihat detail cluster dasar beserta konfigurasi jaringan dan keamanan cluster. Anda juga dapat melihat fitur GKE mana yang diaktifkan di cluster ini di bagian Fitur.

Kemampuan observasi

Anda dapat melihat metrik dasar untuk kesehatan dan performa cluster. Dalam tutorial berikutnya dalam seri ini, Anda akan mengaktifkan Google Cloud Managed Service for Prometheus untuk pemantauan dan kemampuan pengamatan yang lebih terperinci.

Pilih cluster Anda dari halaman Clusters Google Kubernetes Engine di Google Cloud konsol, lalu buka tab Observability.
Periksa beberapa grafik metrik untuk hal-hal seperti CPU dan Memori. Tampilan ini memungkinkan Anda memantau performa berbagai bagian beban kerja cluster tanpa perlu men-deploy kemampuan pemantauan tambahan.
Untuk melihat log yang di-streaming dari cluster, pilih tab Logs. Anda dapat memfilter menurut Tingkat Keparahan log, atau membuat filter Anda sendiri untuk melihat namespace, Layanan, atau Pod tertentu. Seperti halnya peringatan dan peristiwa Pod, tampilan gabungan log dari cluster ini dapat membantu men-debug masalah dengan cepat menggunakan konsol Google Cloud .

Wajar jika Anda melihat entri log saat Cymbal Bank pertama kali di-deploy karena beberapa layanan belum dapat berkomunikasi.
Pilih tab Error Aplikasi. Saat beban kerja berjalan, Anda dapat melihat peringatan dan peristiwa yang dikumpulkan di konsol Google Cloud . Pendekatan ini dapat membantu men-debug masalah tanpa harus terhubung ke cluster, Node, atau Pod satu per satu.

Sekali lagi, wajar jika melihat peristiwa yang dicatat saat Cymbal Bank pertama kali di-deploy ketika beberapa Layanan belum dapat berkomunikasi.

Beban kerja

Halaman GKE di konsol Google Cloud memiliki bagian Workloads yang menampilkan tampilan gabungan workload yang berjalan di semua cluster GKE Anda.

Di halaman Google Kubernetes Engine di konsol Google Cloud , buka halaman Workloads.

Buka halaman Workloads

Tab Ringkasan menampilkan daftar beban kerja dan namespace dari cluster GKE. Anda dapat memfilter berdasarkan namespace untuk melihat workload yang berjalan di setiap namespace.

Layanan & Ingress

Tampilan Services & Ingress menampilkan resource Service dan Ingress project. Layanan mengekspos sekumpulan Pod sebagai layanan jaringan dengan endpoint, sementara Ingress mengelola akses eksternal ke layanan di cluster.

Di halaman Google Kubernetes Engine di konsol Google Cloud , buka halaman Gateways, Services & Ingress.

Buka halaman Gateways, Services & Ingress
Untuk menemukan ingress Cymbal Bank, klik tab Ingress dan temukan ingress dengan nama frontend. Ingress mengelola traffic masuk untuk aplikasi Anda. Anda dapat melihat informasi tentang load balancer, port, dan endpoint eksternal.
Klik IP address untuk ingress frontend, seperti 198.51.100.143:80. Alamat ini akan membuka antarmuka web Cymbal Bank.

Pembersihan

Kumpulan tutorial untuk Cymbal Bank dirancang untuk diselesaikan satu per satu. Saat Anda menyelesaikan serangkaian tutorial, Anda akan mempelajari keterampilan baru dan menggunakan produk dan layanan Google Cloud tambahan.

Jika Anda ingin beristirahat sebelum melanjutkan ke tutorial berikutnya dan menghindari biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam tutorial ini, hapus project yang Anda buat.

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

Semua hal dalam project akan dihapus. Jika menggunakan project yang sudah ada untuk tugas dalam dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain yang telah Anda lakukan dalam project tersebut juga akan terhapus.
Project ID kustom hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin telah membuat project ID kustom yang ingin digunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari beberapa arsitektur, tutorial atau panduan memulai, dengan menggunakan kembali project dapat membantu Anda agar tidak melampaui batas kuota project.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Langkah berikutnya

Pelajari cara memantau workload Anda di GKE menggunakan Google Cloud Managed Service for Prometheus dan Cloud Monitoring dalam tutorial berikutnya.