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GEMS RUBY : DE VRAIS PETITS BIJOUX

Profitez de nos API et de nos services en installant les gems Ruby Google Cloud, et testez le fonctionnement de nos exemples de codes.

Installez

    gem install google-cloud-storage

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Cliquez pour effectuer les opérations suivantes :
- Créer ou sélectionner un projet
- Activez l'API Cloud Storage pour ce projet.
- Créez un compte de service.
- Téléchargez une clé privée au format JSON.
Vous pouvez consulter et gérer ces ressources à tout moment dans Cloud Console.

Rédigez le code

Afficher sur GitHub

# bucket_name       = "Your Google Cloud Storage bucket name"
    # local_file_path   = "Path to local file to upload"
    # storage_file_path = "Path to store the file in Google Cloud Storage"

    require "google/cloud/storage"

    storage = Google::Cloud::Storage.new
    bucket  = storage.bucket bucket_name

    file = bucket.create_file local_file_path, storage_file_path

    puts "Uploaded #{file.name}"

Installez

    gem install google-cloud-bigquery

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Cliquez pour effectuer les opérations suivantes :
- Créer ou sélectionner un projet
- Activez l'API BigQuery pour ce projet.
- Créez un compte de service.
- Téléchargez une clé privée au format JSON.
Vous pouvez consulter et gérer ces ressources à tout moment dans Cloud Console.

Rédigez le code

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require "google/cloud/bigquery"

    # This uses Application Default Credentials to authenticate.
    # @see https://cloud.google.com/bigquery/docs/authentication/getting-started
    bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new

    sql     = "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"
    results = bigquery.query sql

    results.each do |row|
      puts "#{row[:url]}: #{row[:view_count]} views"
    end

Installez

    gem install google-cloud-logging

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- Créer ou sélectionner un projet
- Activez l'API Stackdriver Logging pour ce projet.
- Créez un compte de service.
- Téléchargez une clé privée au format JSON.
Vous pouvez consulter et gérer ces ressources à tout moment dans Cloud Console.

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# Imports the Google Cloud client library
    require "google/cloud/logging"

    # Instantiates a client
    logging = Google::Cloud::Logging.new

    # Prepares a log entry
    entry = logging.entry
    # payload = "The data you want to log"
    entry.payload = payload
    # log_name = "The name of the log to write to"
    entry.log_name = log_name
    # The resource associated with the data
    entry.resource.type = "global"

    # Writes the log entry
    logging.write_entries entry

    puts "Logged #{entry.payload}"

Installez

    gem install google-cloud-language

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- Créer ou sélectionner un projet
- Activez l'API Cloud Storage pour ce projet.
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Vous pouvez consulter et gérer ces ressources à tout moment dans Cloud Console.

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# Imports the Google Cloud client library
    require "google/cloud/language"

    # Instantiates a client
    language = Google::Cloud::Language.language_service

    # The text to analyze
    text = "Hello, world!"

    # Detects the sentiment of the text
    document = { content: text, type: :PLAIN_TEXT }
    response = language.analyze_sentiment document: document

    # Get document sentiment from response
    sentiment = response.document_sentiment

    puts "Text: #{text}"
    puts "Score: #{sentiment.score}, #{sentiment.magnitude}"

Importer des fichiers dans Google Cloud Storage

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    gem install google-cloud-storage

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# bucket_name       = "Your Google Cloud Storage bucket name"
    # local_file_path   = "Path to local file to upload"
    # storage_file_path = "Path to store the file in Google Cloud Storage"

    require "google/cloud/storage"

    storage = Google::Cloud::Storage.new
    bucket  = storage.bucket bucket_name

    file = bucket.create_file local_file_path, storage_file_path

    puts "Uploaded #{file.name}"

Analyser des données avec Google BigQuery

Installez

    gem install google-cloud-bigquery

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require "google/cloud/bigquery"

    # This uses Application Default Credentials to authenticate.
    # @see https://cloud.google.com/bigquery/docs/authentication/getting-started
    bigquery = Google::Cloud::Bigquery.new

    sql     = "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"
    results = bigquery.query sql

    results.each do |row|
      puts "#{row[:url]}: #{row[:view_count]} views"
    end

Écrire des données de journal personnalisées dans l'API Stackdriver

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# Imports the Google Cloud client library
    require "google/cloud/logging"

    # Instantiates a client
    logging = Google::Cloud::Logging.new

    # Prepares a log entry
    entry = logging.entry
    # payload = "The data you want to log"
    entry.payload = payload
    # log_name = "The name of the log to write to"
    entry.log_name = log_name
    # The resource associated with the data
    entry.resource.type = "global"

    # Writes the log entry
    logging.write_entries entry

    puts "Logged #{entry.payload}"

Analyser du texte avec l'API Cloud Natural Language

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# Imports the Google Cloud client library
    require "google/cloud/language"

    # Instantiates a client
    language = Google::Cloud::Language.language_service

    # The text to analyze
    text = "Hello, world!"

    # Detects the sentiment of the text
    document = { content: text, type: :PLAIN_TEXT }
    response = language.analyze_sentiment document: document

    # Get document sentiment from response
    sentiment = response.document_sentiment

    puts "Text: #{text}"
    puts "Score: #{sentiment.score}, #{sentiment.magnitude}"

GUIDES DE DÉMARRAGE RAPIDE POUR RUBY

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Guide de démarrage rapide

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La suite d'opérations Google Cloud comprend de puissants outils de surveillance, de journalisation et de diagnostic. Elle vous permet de suivre l'état, les performances et la disponibilité de vos applications cloud, ainsi que de détecter et résoudre les problèmes plus rapidement.

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Error Reporting

Tutoriel sur la fonctionnalité de rapport d'erreurs, de la notification d'une erreur jusqu'à son identification dans Cloud Console.

Surveillance, diagnostic et correction d'erreurs

Dans cette vidéo, Aja Hammerly utilise Cloud Monitoring, Cloud Logging, Error Reporting, Cloud Debugger et Cloud Trace pour identifier et résoudre des erreurs subtiles survenues dans un exemple d'application.

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