Para borrar un clúster, puedes usar la Google Cloud consola, Google Cloud CLI, las bibliotecas cliente o la API de Kafka administrado. No puedes usar la API de Apache Kafka de código abierto para borrar un clúster.
Roles y permisos obligatorios para borrar un clúster
Para obtener los permisos que
necesitas para borrar un clúster,
pídele a tu administrador que te otorgue el rol de IAM de
Editor de clústeres de Kafka administrados (roles/managedkafka.clusterEditor) en tu proyecto.
Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.
Este rol predefinido contiene los permisos necesarios para borrar un clúster. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:
Permisos necesarios
Se requieren los siguientes permisos para borrar un clúster:
-
Borra un permiso de clúster en el clúster:
managedkafka.clusters.delete -
Permiso para enumerar todos los clústeres en la ubicación que contiene el clúster.Este permiso solo es necesario cuando se borran clústeres con Google Cloud:
managedkafka.clusters.list
También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos.
Borrar un clúster
A continuación, se incluye una lista de consideraciones importantes antes de borrar un clúster:
Pérdida de datos: Si borras un clúster, se borrarán todos los datos almacenados en él, incluidos los temas, los mensajes, la configuración y cualquier otro recurso asociado. Esta acción es irreversible.
Interrupción del servicio: Las aplicaciones o los servicios que dependen del clúster pierden el acceso y experimentan interrupciones. Asegúrate de tener un plan para controlar esta dependencia antes de borrar el clúster.
Facturación: Dejarás de generar cargos por el clúster después de que se borre. Sin embargo, es posible que se te facture por los recursos que se usaron hasta el momento de la eliminación.
Operación asíncrona: De forma predeterminada, el comando de eliminación funciona de forma asíncrona. Se devuelve de inmediato, y puedes hacer un seguimiento del progreso de la eliminación por separado.
Para borrar un clúster, sigue estos pasos:
Console
En la consola de Google Cloud , ve a la página Clústeres.
En la lista de clústeres, selecciona el clúster o los clústeres que deseas borrar.
Haz clic en Borrar.
gcloud
-
En la consola de Google Cloud , activa Cloud Shell.
En la parte inferior de la consola de Google Cloud , se inicia una sesión de Cloud Shell en la que se muestra una ventana de línea de comandos. Cloud Shell es un entorno de shell con Google Cloud CLI ya instalada y con valores ya establecidos para el proyecto actual. La sesión puede tardar unos segundos en inicializarse.
Ejecuta el comando
gcloud managed-kafka clusters delete:gcloud managed-kafka clusters delete CLUSTER_ID \ --location=LOCATIONReemplaza lo siguiente:
- CLUSTER_ID: Es el ID o el nombre del clúster.
- LOCATION: Es la ubicación del clúster.
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
-
PROJECT_ID: ID del proyecto de Google Cloud -
LOCATION: Es la ubicación del clúster. -
CLUSTER_ID: Es el ID del clúster.
Método HTTP y URL:
DELETE https://managedkafka.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/clusters/CLUSTER_ID
Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
"metadata": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.managedkafka.v1.OperationMetadata",
"createTime": "CREATE_TIME",
"target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/clusters/CLUSTER_ID",
"verb": "delete",
"requestedCancellation": false,
"apiVersion": "v1"
},
"done": false
}
Go
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go en Instala las bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Go de Managed Service para Apache Kafka.
Para autenticarte en Managed Service para Apache Kafka, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación(ADC). Para obtener más información, consulta Configura ADC para un entorno de desarrollo local.
Java
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java que se encuentran en Cómo instalar las bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Managed Service para Apache Kafka en Java.
Para autenticarte en Managed Service para Apache Kafka, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura ADC para un entorno de desarrollo local.
Python
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python que se encuentran en Instala las bibliotecas cliente. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python de Managed Service para Apache Kafka.
Para autenticarte en Managed Service para Apache Kafka, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura ADC para un entorno de desarrollo local.