Elenca i cluster Google Cloud Managed Service per Apache Kafka

Per elencare i cluster, puoi utilizzare la console Google Cloud , Google Cloud CLI, la libreria client o l'API Managed Kafka. Non puoi utilizzare l'API Apache Kafka open source per elencare un cluster.

Ruoli e autorizzazioni richiesti per elencare i cluster

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per elencare i cluster, chiedi all'amministratore di concederti il ruolo IAM Managed Kafka Viewer (roles/managedkafka.viewer) nel progetto. Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questo ruolo predefinito contiene le autorizzazioni necessarie per elencare i cluster. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per elencare i cluster sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

  • Elenca i cluster: managedkafka.clusters.list
  • Recupera i dettagli del cluster: managedkafka.clusters.get

Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Elenca i tuoi cluster

Per elencare tutti i cluster di un progetto, segui questi passaggi:

Console

  1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Cluster.

    Vai a Cluster

  2. Vengono elencati i cluster che hai creato in un progetto. La pagina consente di visualizzare le seguenti proprietà del cluster:

    • Nome cluster: l'identificatore univoco del cluster Managed Service per Apache Kafka. Puoi utilizzarlo per fare riferimento al cluster in varie operazioni.
    • Stato del cluster: indica lo stato di attività attuale del cluster, ad esempio Attivo.
    • Regione: la posizione geografica in cui è ospitato il cluster.
    • URL bootstrap: l'indirizzo bootstrap utilizzato dai client Kafka per connettersi al cluster.
    • Memoria: la quantità totale di memoria allocata al cluster. Questo determina la capacità di gestione del traffico e dell'archiviazione dei messaggi.
    • vCPU: il numero di vCPU assegnate al cluster. Ciò influisce sulla potenza di elaborazione del cluster e sulla sua capacità di gestire operazioni simultanee.
    • Etichette: coppie chiave-valore che puoi associare al cluster per scopi di organizzazione, filtro e automazione.

  3. (Facoltativo) Per trovare il cluster associato a un indirizzo bootstrap specifico, inserisci l'URL bootstrap nel campo Filtro.

gcloud

  1. Nella console Google Cloud , attiva Cloud Shell.

    Attiva Cloud Shell

    Nella parte inferiore della console Google Cloud , viene avviata una sessione di Cloud Shell e viene visualizzato un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installata e con valori già impostati per il progetto corrente. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.

  2. Esegui il comando gcloud managed-kafka clusters list:

    gcloud managed-kafka clusters list --location=LOCATION \
    --limit=LIMIT

    Per trovare il cluster associato a un indirizzo di bootstrap specifico, filtra in base al campo bootstrapAddress:

    gcloud managed-kafka clusters list --location=LOCATION \
    --filter="bootstrapAddress:BOOTSTRAP_ADDRESS"

    Sostituisci quanto segue:

    • LOCATION: la località (regione) del cluster, ad esempio us-central1. La regione è inclusa anche come terzo segmento separato da punti dell'URL bootstrap.
    • LIMIT: il numero massimo di cluster da elencare.
    • BOOTSTRAP_ADDRESS: l'URL bootstrap o il nome host del cluster.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud
  • LOCATION: la località del cluster

Metodo HTTP e URL: 

GET https://managedkafka.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/clusters

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "clusters": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/clusters/CLUSTER_ID",
      "createTime": "CREATE_TIME",
      "updateTime": "UPDATE_TIME",
      "capacityConfig": {
        "vcpuCount": "CPU_COUNT",
        "memoryBytes": "MEMORY"
      },
      "rebalanceConfig": {},
      "gcpConfig": {
        "accessConfig": {
          "networkConfigs": [
            {
              "subnet": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/subnetworks/SUBNET_ID"
            }
          ]
        }
      },
      "state": "ACTIVE",
      "satisfiesPzi": false,
      "satisfiesPzs": false,
      "tlsConfig": {
        "trustConfig": {}
      },
      "updateOptions": {}
    }
  ]
}

Vai

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go in Installa le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Go di Managed Service per Apache Kafka.

Per eseguire l'autenticazione in Managed Service per Apache Kafka, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione(ADC). Per saperne di più, consulta Configura ADC per un ambiente di sviluppo locale.

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

	locationPath := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, region)
	req := &managedkafkapb.ListClustersRequest{
		Parent: locationPath,
	}
	clusterIter := client.ListClusters(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 cluster: %v", res)
	}
	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate in Installa le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Managed Service per Apache Kafka.

Per eseguire l'autenticazione in Managed Service per Apache Kafka, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura ADC per un ambiente di sviluppo locale.

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

public class ListClusters {

  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
    listClusters(projectId, region);
  }

  public static void listClusters(String projectId, String region) throws Exception {
    try (ManagedKafkaClient managedKafkaClient = ManagedKafkaClient.create()) {
      LocationName locationName = LocationName.of(projectId, region);
      // This operation is being handled synchronously.
      for (Cluster cluster : managedKafkaClient.listClusters(locationName).iterateAll()) {
        System.out.println(cluster.getAllFields());
      }
    } catch (IOException | ApiException e) {
      System.err.printf("managedKafkaClient.listClusters got err: %s", e.getMessage());
    }
  }
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python in Installa le librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di Managed Service per Apache Kafka.

Per eseguire l'autenticazione in Managed Service per Apache Kafka, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura ADC per un ambiente di sviluppo locale.

from google.cloud import managedkafka_v1

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

client = managedkafka_v1.ManagedKafkaClient()

request = managedkafka_v1.ListClustersRequest(
    parent=client.common_location_path(project_id, region),
)

response = client.list_clusters(request=request)
for cluster in response:
    print("Got cluster:", cluster)

Passaggi successivi

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