Développez des applications cloud natives, déployez-les à grande échelle et analysez vos données grâce aux outils Node.js

  • Concevez des applications Web à l'échelle mondiale
  • Utilisez les API de machine learning de Google, qui offrent une compatibilité native avec les bibliothèques
  • Concevez des applications sans serveur en toute simplicité
  • Créez des applications d'analyse de big data sans devoir apprendre un nouveau langage
modules npm intégrés à la perfection

Tirer parti de nos API et de nos services en installant les modules npm @google-cloud, et tester le fonctionnement de nos exemples de codes.

Importer des fichiers dans Google Cloud Storage
Analyser des fichiers audio avec l'API Cloud Speech
Écrire sur Stackdriver Logging avec Winston
Utiliser Google BigQuery
Importer des fichiers dans Google Cloud Storage
1
Installez
npm install --save @google-cloud/storage
2
Configurez un projet dans la console Cloud Platform
  1. Connectez-vous à votre compte Google.

    Si vous n'en possédez pas déjà un, vous devez en créer un.

  2. Configurez un projet dans la console GCP.

    Configurer un projet

    Cliquez pour effectuer les opérations suivantes :

    • Créer ou sélectionner un projet
    • Activer Cloud Storagel'API requise pour ce projet
    • Créer un compte de service
    • Télécharger une clé privée au format JSON

    Vous pouvez afficher et gérer ces ressources à tout moment dans la console GCP.

4
Rédigez le code.
// Imports the Google Cloud client library
const {Storage} = require('@google-cloud/storage');

// Creates a client
const storage = new Storage();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const bucketName = 'Name of a bucket, e.g. my-bucket';
// const filename = 'Local file to upload, e.g. ./local/path/to/file.txt';

// Uploads a local file to the bucket
await storage.bucket(bucketName).upload(filename, {
  // Support for HTTP requests made with `Accept-Encoding: gzip`
  gzip: true,
  // By setting the option `destination`, you can change the name of the
  // object you are uploading to a bucket.
  metadata: {
    // Enable long-lived HTTP caching headers
    // Use only if the contents of the file will never change
    // (If the contents will change, use cacheControl: 'no-cache')
    cacheControl: 'public, max-age=31536000',
  },
});

console.log(`${filename} uploaded to ${bucketName}.`);
Analyser des fichiers audio avec l'API Cloud Speech
1
Installez
npm install --save @google-cloud/speech
2
Configurez un projet dans la console Cloud Platform
  1. Connectez-vous à votre compte Google.

    Si vous n'en possédez pas déjà un, vous devez en créer un.

  2. Configurez un projet dans la console GCP.

    Configurer un projet

    Cliquez pour effectuer les opérations suivantes :

    • Créer ou sélectionner un projet
    • Activer Cloud Speechl'API requise pour ce projet
    • Créer un compte de service
    • Télécharger une clé privée au format JSON

    Vous pouvez afficher et gérer ces ressources à tout moment dans la console GCP.

3
Rédigez le code.
// Imports the Google Cloud client library
const fs = require('fs');
const speech = require('@google-cloud/speech');

// Creates a client
const client = new speech.SpeechClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const filename = 'Local path to audio file, e.g. /path/to/audio.raw';
// const encoding = 'Encoding of the audio file, e.g. LINEAR16';
// const sampleRateHertz = 16000;
// const languageCode = 'BCP-47 language code, e.g. en-US';

const config = {
  encoding: encoding,
  sampleRateHertz: sampleRateHertz,
  languageCode: languageCode,
};
const audio = {
  content: fs.readFileSync(filename).toString('base64'),
};

const request = {
  config: config,
  audio: audio,
};

// Detects speech in the audio file
const [response] = await client.recognize(request);
const transcription = response.results
  .map(result => result.alternatives[0].transcript)
  .join('\n');
console.log(`Transcription: `, transcription);
Écrire sur Cloud Logging avec Winston
1
Installez
npm install --save @google-cloud/logging-winston
2
Configurez un projet dans la console Cloud Platform
  1. Connectez-vous à votre compte Google.

    Si vous n'en possédez pas déjà un, vous devez en créer un.

  2. Configurez un projet dans la console GCP.

    Configurer un projet

    Cliquez pour effectuer les opérations suivantes :

    • Créer ou sélectionner un projet
    • Activer Stackdriver Loggingl'API requise pour ce projet
    • Créer un compte de service
    • Télécharger une clé privée au format JSON

    Vous pouvez afficher et gérer ces ressources à tout moment dans la console GCP.

3
Rédigez le code.
const winston = require('winston');

// Imports the Google Cloud client library for Winston
const {LoggingWinston} = require('@google-cloud/logging-winston');

const loggingWinston = new LoggingWinston();

// Create a Winston logger that streams to Stackdriver Logging
// Logs will be written to: "projects/YOUR_PROJECT_ID/logs/winston_log"
const logger = winston.createLogger({
  level: 'info',
  transports: [
    new winston.transports.Console(),
    // Add Stackdriver Logging
    loggingWinston,
  ],
});

// Writes some log entries
logger.error('warp nacelles offline');
logger.info('shields at 99%');
En utilisant Google BigQuery
1
Installez
npm install --save @google-cloud/bigquery
2
Configurez un projet dans la console Cloud Platform
  1. Connectez-vous à votre compte Google.

    Si vous n'en possédez pas déjà un, vous devez en créer un.

  2. Configurez un projet dans la console GCP.

    Configurer un projet

    Cliquez pour effectuer les opérations suivantes :

    • Créer ou sélectionner un projet
    • Activer BigQueryl'API requise pour ce projet
    • Créer un compte de service
    • Télécharger une clé privée au format JSON

    Vous pouvez afficher et gérer ces ressources à tout moment dans la console GCP.

3
Rédigez le code.
// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');

async function queryStackOverflow() {
  // Queries a public Stack Overflow dataset.

  // Create a client
  const bigqueryClient = new BigQuery();

  // The SQL query to run
  const sqlQuery = `SELECT
    CONCAT(
      'https://stackoverflow.com/questions/',
      CAST(id as STRING)) as url,
    view_count
    FROM \`bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions\`
    WHERE tags like '%google-bigquery%'
    ORDER BY view_count DESC
    LIMIT 10`;

  const options = {
    query: sqlQuery,
    // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location: 'US',
  };

  // Run the query
  const [rows] = await bigqueryClient.query(options);

  console.log('Query Results:');
  rows.forEach(row => {
    const url = row['url'];
    const viewCount = row['view_count'];
    console.log(`url: ${url}, ${viewCount} views`);
  });
}
queryStackOverflow();
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