Cloud Datalab 適用的快速入門導覽課程

本快速入門導覽課程會說明如何設定 Cloud Datalab,以搭配您的 Monitoring 專案使用。除了 Monitoring 的目前功能以外,Cloud Datalab 的動態筆記本可讓您執行隨機分析與視覺化操作。

如要預覽 Cloud Datalab 中的 Monitoring 教學課程,請參閱 Monitoring 教學課程一文。除非您執行 Cloud Datalab,否則無法與教學課程互動。

事前準備

  1. 登入您的 Google 帳戶。

    如果您沒有帳戶,請申請新帳戶

  2. 選取或建立 Google Cloud Platform 專案。

    前往「Manage resources」(管理資源) 頁面

  3. 請確認您已啟用 Google Cloud Platform 專案的計費功能。

    瞭解如何啟用計費功能

  4. {% dynamic if "no_credentials" in setvar.task_params %}{% dynamic setvar credential_type %}NO_AUTH{% dynamic endsetvar %}{% dynamic if not setvar.redirect_url %}{% dynamic setvar redirect_url %}https://console.cloud.google.com{% dynamic endsetvar %}{% dynamic endif %}{% dynamic endif %}{% dynamic if setvar.in_henhouse_no_auth_whitelist %}{% dynamic if not setvar.credential_type %}{% dynamic setvar credential_type %}NO_AUTH{% dynamic endsetvar %}{% dynamic endif %}{% dynamic elif setvar.in_henhouse_service_account_whitelist %}{% dynamic if not setvar.credential_type %}{% dynamic setvar credential_type %}SERVICE_ACCOUNT{% dynamic endsetvar %}{% dynamic endif %}{% dynamic endif %}{% dynamic if not setvar.service_account_roles and setvar.credential_type == "SERVICE_ACCOUNT" %}{% dynamic setvar service_account_roles %}{% dynamic endsetvar %}{% dynamic endif %}{% dynamic setvar console %}{% dynamic if "no_steps" not in setvar.task_params %}
  5. {% dynamic endif %}{% dynamic if setvar.api_list %}{% dynamic if setvar.in_henhouse_no_auth_whitelist or setvar.in_henhouse_service_account_whitelist %} 設定 GCP 主控台專案。

    設定專案

    按一下即可:

    • 建立或選取專案。
    • 啟用該專案的{% dynamic if setvar.api_names %}{% dynamic print setvar.api_names %}{% dynamic else %}必要{% dynamic endif %}{% dynamic if "," in setvar.api_list %} API{% dynamic elif "API" in setvar.api_names %}{% dynamic else %} API{% dynamic endif %}。
    • {% dynamic if setvar.credential_type == 'SERVICE_ACCOUNT' %}
    • 建立服務帳戶。
    • 將私密金鑰下載為 JSON。
    • {% dynamic endif %}

    您可以隨時在 GCP 主控台中查看及管理這些資源。

    {% dynamic else %}{% dynamic if "no_text" not in setvar.task_params %} 啟用{% dynamic if setvar.api_names %}{% dynamic print setvar.api_names %}{% dynamic else %}必要的{% dynamic endif %}{% dynamic if "," in setvar.api_list %} API{% dynamic elif "API" in setvar.api_names %}{% dynamic else %} API{% dynamic endif %}。 {% dynamic endif %}

    啟用{% dynamic if "," in setvar.api_list %} API{% dynamic else %} API{% dynamic endif %}

    {% dynamic endif %}{% dynamic endif %}{% dynamic if "no_steps" not in setvar.task_params %}
  6. {% dynamic endif %}{% dynamic endsetvar %}{% dynamic print setvar.console %}
  7. 安裝並初始化 Cloud SDK

設定 Cloud Datalab

在本機電腦上,從終端機視窗執行下列步驟:

  1. 取得最新的 gcloud 指令:
    gcloud components update
    
  2. 安裝 gcloud datalab 元件:
    gcloud components install datalab
    
  3. 若要設定 gcloud 以連線至您的 GCP 專案 ID,將 [PROJECT_ID] 替換成您的 GCP 專案 ID 後,請執行下列指令:

    gcloud config set project [PROJECT_ID]
    

    若要驗證設定,請執行下列指令:

    gcloud config get-value project
    

  4. 若要建立 Cloud Datalab 執行個體,將 [DATALAB-INSTANCE-NAME] 替換成您的執行個體名稱之後,請執行下列指令。名稱開頭必須為小寫英文字母,後方最多可接 62 個小寫字母、數字或連字號,但結尾不得為連字號:

    datalab create [DATALAB-INSTANCE-NAME]
    

    • 如果出現系統提示,請在清單中選取區域。
    • 如果系統要求您設定 SSH 通關密語,請輸入詞組。請務必儲存此通關密語。
    • 稍後會出現類似以下訊息。

      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/
      

      如果出現系統提示,請輸入您的通關密語:

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

      幾分鐘後,create 指令成功完成,並顯示類似如下的訊息:

      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. datalab 指令處於啟用中的狀態時,與 Cloud Datalab 執行個體的連線會維持開啟。如果終端機指令視窗關閉或中斷,則連線會遭到終止。若要重新建立連線,請執行下列指令:

    datalab connect [DATALAB-INSTANCE-NAME]
    

Cloud Datalab 介面

如要查看 Cloud Datalab 介面,請瀏覽至 URL http://127.0.0.1:8081/ 或按一下以下按鈕。如果這是您第一次使用 Cloud Datalab,系統會詢問您是否同意接受服務條款。

前往執行中的 Cloud Datalab

Cloud Datalab 介面

在 Cloud Datalab docs/ 資料夾中,您可以探索幾個 Cloud Datalab 快速入門筆記本,包括用於 Stackdriver Monitoring 的筆記本。

Cloud Datalab 與 Stackdriver Monitoring

Monitoring 使用工作區來組織管理包含在一或多個 GCP 專案中的資源。使用工作區,您可以建立快訊和儀表板,並設定群組。您必須建立工作區,才能將群組與 Cloud Datalab 搭配使用。

我們建議您為 GCP 專案建立工作區。工作區不但免費,也易於建立。詳情請前往快速取得工作區

Monitoring 教學課程

Cloud Datalab 會安裝多個 Monitoring 互動式教學課程:

入門指南
顯示如何將 Python Stackdriver API 匯入到 Cloud Datalab 中,並設定您的預設 GCP 專案 ID。有一個程式碼範例可呼叫 API,並從您的專案擷取監控資料。
群組指標
顯示如何查看專案中的群組結構,以及如何使用群組篩選及匯總指標資料。若要使用群組指標,您必須具有工作區。如果您的工作區沒有群組,請變更為具有群組的其他工作區。如要進一步瞭解如何建立工作區,請前往快速取得工作區
時間轉移資料
顯示如何以有趣的方式轉換時間序列資料。由於您的專案可能沒有足夠的 VM 執行個體來做為一個良好的範例,因此教學課程的設定是選擇性地使用之前從示範專案擷取的資料。

您可以如下一部分的說明,執行教學課程並選擇性地加以修改。

執行教學課程

如要執行教學課程,請執行以下操作:

  1. 依序在 Cloud Datalab 介面中按一下 [docs] (說明文件)、[tutorials] (教學課程) 與 [Stackdriver Monitoring]。您應該會看到下列頁面:

    Stackdriver 教學課程

  2. 選取教學課程。按一下您要執行的教學課程名稱。

  3. 設定專案 ID:編輯包含 set_datalab_project_id('my-project-id') 的儲存格,如下所示:

    • 如果您已建立工作區,請將 my-project-id 替換成您的工作區名稱。您必須具有工作區才能使用群組指標。
    • 如果您沒有工作區,請將 my-project-id 替換成您的 GCP 專案 ID。
  4. 執行教學課程程式碼。從介面頂部的選單列,選取 [Run] (執行) > [Run all cells] (執行所有儲存格)。這會使用您目前的專案 ID 重新執行教學課程中的所有程式碼。

您可以自行修改教學課程中的程式碼,並且試用您的變更。您可以按一下儲存格並從儲存格左側的選單中選擇 [Run] (執行),藉以執行單一儲存格中的程式碼。您也可以建立自己的筆記本。

清除所用資源

如何避免系統向您的 GCP 帳戶收取您在本快速入門中所用資源的相關費用:

  1. 按一下 Cloud Datalab 介面右上方的 [Running Sessions] (執行工作階段) 圖示,然後關閉您不使用的任何筆記本。如果需要,您可以稍後重新啟動這些筆記本。關閉關聯的瀏覽器分頁或視窗。

  2. 在執行 Cloud Datalab 的視窗中輸入 CTRL-C,並關閉瀏覽器中的 Cloud Datalab 分頁。

  3. 從開始建立 Cloud Datalab VM 執行個體到刪除該執行個體為止,您都必須支付費用 (請參閱 Cloud Datalab 定價)。系統也會針對儲存筆記本的永久磁碟向您收取費用。永久磁碟在 Cloud Datalab VM 刪除後仍會保留,直到您刪除永久磁碟為止。

    如要刪除 Cloud Datalab VM 執行個體及其永久磁碟,請執行下列指令:

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

  4. datalab create 指令建立的其他資源由您建立的其他 Cloud Datalab 執行個體重複使用。如果您不希望建立其他 Cloud Datalab 執行個體,可以執行下列指令,刪除下列其他資源:

    • 刪除允許透過 SSH 連線至 Cloud Datalab 執行個體的 datalab-network-allow-ssh 防火牆規則:
      gcloud compute firewall-rules delete datalab-network-allow-ssh
      
    • 刪除 Datalab 執行個體預設連結的 datalab-network 虛擬私人雲端 (VPC) 網路:
      gcloud compute networks delete datalab-network
      
    • 刪除設定用來讓您儲存筆記本的 datalab-notebooks Cloud Source Repository (如要在刪除存放區前先備份筆記本,請參閱使用筆記本):
      gcloud source repos delete datalab-notebooks
      
  5. 如果您已建立不想保留的任何工作區、專案或 VM 執行個體,請將其移除。

相關資源

請參閱下列 API 參考資源:

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