Cloud Datalab 用のクイックスタート

このクイックスタートでは、Monitoring プロジェクトで使用できるように Cloud Datalab をセットアップする方法について説明します。Cloud Datalab の動的ノートブックを使用すると、現在の Monitoring の機能より優れたアドホック分析と可視化を行うことができます。

Cloud Datalab で Monitoring チュートリアルをプレビューするには、Monitoring チュートリアルをご覧ください。Cloud Datalab を実行していない場合は、チュートリアルを操作できません。

始める前に

  1. Google アカウントにログインします。

    Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。

  2. GCP Console のプロジェクト セレクタのページで、GCP プロジェクトを選択または作成します。

    プロジェクト セレクタのページに移動

  3. Google Cloud Platform プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。 詳しくは、課金を有効にする方法をご覧ください。

  4. Compute Engine と Cloud Source Repositories API を有効にします。

    APIを有効にする

  5. Cloud SDK をインストールして初期化します。

Cloud Datalab のセットアップ

ローカルマシンのターミナル ウィンドウで次の手順を行います。

  1. 最新の gcloud コマンドを取得します。
    gcloud components update
    
  2. gcloud datalab コンポーネントをインストールします。
    gcloud components install datalab
    
  3. 次のコマンドを実行して、お使いの GCP プロジェクト ID に接続するように gcloud を構成します。[PROJECT_ID] は GCP プロジェクト ID に置き換えてください。

    gcloud config set project [PROJECT_ID]
    

    構成を確認するには、次のコマンドを実行します。

    gcloud config get-value project
    

  4. 次のコマンドを実行して Cloud Datalab インスタンスを作成します。[DATALAB-INSTANCE-NAME] はインスタンスの名前に置き換えてください。名前は先頭を小文字にし、その後に 62 文字以下の小文字、数字、ハイフンを続けます。末尾をハイフンにすることはできません。

    datalab create [DATALAB-INSTANCE-NAME]
    

    • プロンプトが表示されたら、一覧からゾーンを選択します。
    • SSH パスフレーズの設定が求められたら、フレーズを入力します。このパスフレーズは必ず保存してください。
    • しばらくすると、次のようなメッセージが表示されます。

      Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/[PROJECT_ID]/zones/[ZONE]/instances/[DATALAB-INSTANCE-NAME]].
      Connecting to [DATALAB-INSTANCE-NAME].
      This will create an SSH tunnel and may prompt you to create an rsa key pair. To manage these keys, see https://cloud.google.com/compute/docs/instances/adding-removing-ssh-keys
      Waiting for Datalab to be reachable at http://localhost:8081/
      

      プロンプトが表示されたら、パスフレーズを入力します。

      Enter passphrase for key '[...]/.ssh/google_compute_engine':
      

      数分で create コマンドは正常に完了し、次のようなメッセージが表示されます。

      The connection to Datalab is now open and will remain until this command is killed.
      You can connect to Datalab at http://localhost:8081/
      

  5. Cloud Datalab インスタンスへの接続は、datalab コマンドがアクティブな間は開いたままです。ターミナル コマンド ウィンドウが閉じたり中断されたりすると、接続は終了します。接続を再確立するには、次のコマンドを実行します。

    datalab connect [DATALAB-INSTANCE-NAME]
    

Cloud Datalab のインターフェース

Cloud Datalab のインターフェースを表示するには、URL http://127.0.0.1:8081/ に移動するか、次のボタンをクリックします。初めて Cloud Datalab を使用する場合は、サービス条件への同意を求められます。

実行している Cloud Datalab に移動する

Cloud Datalab のインターフェース

Cloud Datalab の docs/ フォルダに、Cloud Datalab を使い始めるためのノートブック(Stackdriver Monitoring 用のノートブックなど)が複数含まれています。

Cloud Datalab と Stackdriver Monitoring

Monitoring では、ワークスペースを使用して 1 つ以上の GCP プロジェクトに含まれるリソースを整理します。ワークスペースを使用すると、アラートとダッシュボードの作成やグループの構成など、さまざまな操作を行えます。Cloud Datalab でグループを使用するには、ワークスペースを作成する必要があります。

GCP プロジェクト用にワークスペースを作成することをおすすめしています。ワークスペースは無料で、簡単に作成できます。詳細については、ワークスペースのすばやい取得をご覧ください。

Monitoring のチュートリアル

Cloud Datalab には、Monitoring の複数の対話形式チュートリアルがインストールされています。

スタートガイド
Python Stackdriver API を Cloud Datalab にインポートし、デフォルトの GCP プロジェクト ID を設定する方法が示されています。API を呼び出してプロジェクトからモニタリング データを取得するサンプルコードがあります。
グループ指標
プロジェクト内のグループ構造を調べる方法と、グループを使用して指標データをフィルタ処理し、集計する方法が示されています。グループの指標を使用するにはワークスペースが必要です。ワークスペースにグループがない場合は、グループがある別のワークスペースに変更します。ワークスペースの作成方法については、ワークスペースのすばやい取得をご覧ください。
時間シフトデータ
時系列データを変更する方法が示されています。ユーザーのプロジェクトによい例となる十分な VM インスタンスがない可能性があるので、このチュートリアルはデモンストレーション プロジェクトから以前に抽出されたデータをオプションで使用するようにセットアップされています。

以下で説明するように、チュートリアルを実行し、必要に応じて変更できます。

チュートリアルの実行

チュートリアルを実行するには:

  1. Cloud Datalab のインターフェースで、[docs]、[tutorials]、[Stackdriver Monitoring] の順にクリックします。次のようなページが表示されます。

    Stackdriver チュートリアル

  2. チュートリアルを選択します。実行するチュートリアルの名前をクリックします。

  3. プロジェクト ID を設定します。次のように set_datalab_project_id('my-project-id') を含むセルを編集します。

    • ワークスペースを作成済みの場合は、my-project-id をワークスペース名に置き換えます。グループの指標を使用するにはワークスペースが必要です。
    • ワークスペースがない場合は、my-project-id を GCP プロジェクト ID に置き換えます。
  4. チュートリアルのコードを実行します。インターフェース上部のメニューバーから、[Run] > [Run all cells] を選択します。現在のプロジェクト ID を使用して、チュートリアルのすべてのコードが再実行されます。

チュートリアルのコードを自由に変更し、試してみてください。1 つのセルのコードを実行するには、セルをクリックして、セルの左側のメニューから [Run] を選択します。 独自のノートブックを作成することもできます。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて GCP アカウントに課金されないようにするには:

  1. Cloud Datalab インターフェースの右上にある Running Sessions アイコンをクリックし、使用していないすべてのノートブックをシャットダウンします。必要であれば、後で再開できます。関連付けられているブラウザタブまたはウィンドウを閉じます。

  2. Cloud Datalab が実行されているウィンドウで CTRL-C を押し、ブラウザで Cloud Datalab のタブを閉じます。

  3. Cloud Datalab VM インスタンスの作成時から削除時まで料金が発生します(Cloud Datalab の料金を参照)。また、ノートブックが保存されている永続ディスクの料金も請求されます。永続ディスクは、Cloud Datalab VM を削除した後もその永続ディスクを削除するまで維持されます。

    Cloud Datalab VM インスタンスとその永続ディスクを削除するには、次のコマンドを実行します。

    datalab delete --delete-disk [DATALAB-INSTANCE-NAME]
    

  4. datalab create コマンドによって追加のリソースも作成されますが、このリソースは、他に作成する Cloud Datalab インスタンスによって再利用されます。Cloud Datalab インスタンスを他に作成しないことがわかっている場合は、次のコマンドを実行して以下の一覧にある追加リソースを削除できます。

    • datalab-network-allow-ssh ファイアウォール ルールを削除します。これにより、Cloud Datalab インスタンスへの SSH 接続が可能になります。
      gcloud compute firewall-rules delete datalab-network-allow-ssh
      
    • Datalab インスタンスがデフォルトで接続される datalab-networkVirtual Private Cloud(VPC)ネットワークを削除します。
      gcloud compute networks delete datalab-network
      
    • ノートブックを保存するために設定されている datalab-notebooksCloud Source Repository を削除します(リポジトリを削除する前にノートブックをバックアップする場合は、ノートブックの操作をご覧ください)。
      gcloud source repos delete datalab-notebooks
      
  5. 残したくないワークスペース、プロジェクト、VM インスタンスを作成した場合は削除します。

次のステップ

以下の API リファレンス資料をご覧ください。

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