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Lister vos clusters Connect

Managed Service pour Apache Kafka vous permet d'afficher l'état opérationnel, l'allocation des ressources et les détails de configuration de tous vos clusters Connect. Cette vue consolidée vous permet de gérer vos clusters Connect de manière centralisée.

Pour lister vos clusters Connect, vous pouvez utiliser la console Google Cloud , la gcloud CLI, la bibliothèque cliente ou l'API Managed Kafka. Vous ne pouvez pas utiliser l'API Apache Kafka Open Source pour lister les clusters Connect.

Rôles et autorisations requis pour lister vos clusters Connect

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour lister vos clusters Connect, demandez à votre administrateur de vous accorder le rôle IAM Lecteur Kafka géré (roles/managedkafka.viewer) sur votre projet. Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Ce rôle prédéfini contient les autorisations requises pour lister vos clusters Connect. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :

Autorisations requises

Les autorisations suivantes sont requises pour lister vos clusters Connect :

Accordez l'autorisation de lister les clusters à l'emplacement spécifié : managedkafka.connectClusters.list
Accordez l'autorisation d'obtenir les détails du cluster à l'emplacement spécifié : managedkafka.connectClusters.get

Vous pouvez également obtenir ces autorisations avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Afficher vos clusters Connect

Console

Dans la console Google Cloud , accédez à la page Connecter des clusters.

Accéder à la page "Connecter des clusters"
Les clusters que vous avez créés dans un projet sont listés. La page vous permet d'afficher les propriétés de cluster suivantes :
- Nom : identifiant unique de votre cluster Connect. Vous pouvez l'utiliser pour référencer le cluster Connect dans diverses opérations.
- État : indique l'état opérationnel actuel du cluster Connect, par exemple Actif.
- Emplacement : emplacement géographique où votre cluster Connect est hébergé.
- Heure de mise à jour : heure de la dernière mise à jour du cluster Connect.
- vCPUs : nombre de processeurs virtuels attribués au cluster Connect.
- Mémoire : quantité totale de mémoire allouée au cluster Connect.
- Cluster Kafka principal : cluster Managed Service pour Apache Kafka associé au cluster Connect.
- Étiquettes : paires clé/valeur que vous pouvez associer au cluster Connect à des fins d'organisation, de filtrage et d'automatisation.

gcloud

Dans la console Google Cloud , activez Cloud Shell.

Activer Cloud Shell

En bas de la fenêtre de la console Google Cloud , une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Cloud Shell est un environnement de shell dans lequel la Google Cloud CLI est déjà installée, et dans lequel des valeurs sont déjà définies pour votre projet actuel. L'initialisation de la session peut prendre quelques secondes.
Utilisez la commande gcloud managed-kafka connect-clusters list pour lister les clusters Connect :
```
gcloud managed-kafka connect-clusters list \
    --location=LOCATION
```
Pour affiner davantage la liste des clusters Connect, vous pouvez utiliser des options supplémentaires :
```
gcloud managed-kafka connect-clusters list \
    --location=LOCATION \
    [--filter=EXPRESSION] \
    [--limit=LIMIT] \
    [--page-size=PAGE_SIZE] \
    [--sort-by=SORT_BY]
```
Remplacez les éléments suivants :
- LOCATION : valeur obligatoire. Emplacement des clusters Connect que vous souhaitez lister.
- EXPRESSION (facultatif) : expression de filtre booléen à appliquer à la liste. Si l'expression renvoie la valeur True, l'élément est inclus dans la liste. Pour plus de détails et d'exemples, exécutez gcloud topic filters.
- LIMIT (facultatif) : nombre maximal de clusters Connect à afficher. Si ce paramètre n'est pas spécifié, tous les clusters Connect sont listés.
- PAGE_SIZE (facultatif) : nombre de résultats à afficher par page. Si aucune valeur n'est spécifiée, le service détermine une taille de page appropriée.
- SORT_BY (facultatif) : liste de champs séparés par une virgule selon lesquels effectuer le tri. L'ordre de tri par défaut est croissant. Pour trier par ordre décroissant, ajoutez le préfixe ~ au champ.

Exemple de résultat :

NAME                   VCPU  MEMORY_BYTES  STATE   NETWORK
connect-cluster-alpha  3     3221225472    ACTIVE
connect-cluster-beta   3     3221225472    ACTIVE

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go décrites dans Installer les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Go Managed Service pour Apache Kafka.

Pour vous authentifier auprès de Managed Service pour Apache Kafka, configurez les Identifiants par défaut de l'application(ADC). Pour en savoir plus, consultez Configurer les ADC pour un environnement de développement local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1/managedkafkapb"
	"google.golang.org/api/iterator"
	"google.golang.org/api/option"

	managedkafka "cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1"
)

func listConnectClusters(w io.Writer, projectID, region string, opts ...option.ClientOption) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// region := "us-central1"
	ctx := context.Background()
	client, err := managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient(ctx, opts...)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient got err: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	locationPath := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, region)
	req := &managedkafkapb.ListConnectClustersRequest{
		Parent: locationPath,
	}
	clusterIter := client.ListConnectClusters(ctx, req)
	for {
		res, err := clusterIter.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("clusterIter.Next() got err: %w", err)
		}
		fmt.Fprintf(w, "Got connect cluster: %v", res)
	}
	return nil
}

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java dans Installer les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Java Managed Service pour Apache Kafka.

Pour vous authentifier auprès de Managed Service pour Apache Kafka, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer les ADC pour un environnement de développement local.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ConnectCluster;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.LocationName;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ManagedKafkaConnectClient;
import java.io.IOException;

public class ListConnectClusters {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the example.
    String projectId = "my-project-id";
    String region = "my-region"; // e.g. us-east1
    listConnectClusters(projectId, region);
  }

  public static void listConnectClusters(String projectId, String region) throws Exception {
    try (ManagedKafkaConnectClient managedKafkaConnectClient = 
        ManagedKafkaConnectClient.create()) {
      LocationName locationName = LocationName.of(projectId, region);
      // This operation is being handled synchronously.
      for (ConnectCluster connectCluster : managedKafkaConnectClient
          .listConnectClusters(locationName).iterateAll()) {
        System.out.println(connectCluster.getAllFields());
      }
    } catch (IOException | ApiException e) {
      System.err.printf("managedKafkaConnectClient.listConnectClusters got err: %s\n", 
          e.getMessage());
    }
  }
}

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration de Python dans Installer les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python Managed Service pour Apache Kafka.

from google.cloud import managedkafka_v1
from google.cloud.managedkafka_v1.services.managed_kafka_connect import (
    ManagedKafkaConnectClient,
)
from google.api_core.exceptions import GoogleAPICallError

# TODO(developer)
# project_id = "my-project-id"
# region = "us-central1"

connect_client = ManagedKafkaConnectClient()

request = managedkafka_v1.ListConnectClustersRequest(
    parent=connect_client.common_location_path(project_id, region),
)

response = connect_client.list_connect_clusters(request=request)
for cluster in response:
    try:
        print("Got Connect cluster:", cluster)
    except GoogleAPICallError as e:
        print(f"Failed to list Connect clusters with error: {e}")

Étape suivante

Apache Kafka® est une marque déposée d'Apache Software Foundation ou de ses filiales aux États-Unis et/ou dans d'autres pays.

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