Pour répertorier vos clusters, vous pouvez utiliser la Google Cloud console, Google Cloud CLI, la bibliothèque cliente ou l'API Managed Kafka. Vous ne pouvez pas utiliser l'API Apache Kafka Open Source pour répertorier un cluster.
Rôles et autorisations requis pour répertorier vos clusters
Pour obtenir les autorisations nécessaires pour répertorier vos clusters, demandez à votre administrateur de vous accorder le rôle IAM Lecteur Managed Kafka (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 répertorier vos clusters. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :
Autorisations requises
Les autorisations suivantes sont requises pour répertorier vos clusters :
-
Répertorier les clusters :
managedkafka.clusters.list -
Obtenir les détails du cluster :
managedkafka.clusters.get
Vous pouvez également obtenir ces autorisations avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.
Répertorier vos clusters
Pour répertorier tous vos clusters dans un projet, procédez comme suit :
Console
Dans la console Google Cloud , accédez à la page Clusters.
Les clusters que vous avez créés dans un projet sont répertoriés. La page vous permet d'afficher les propriétés de cluster suivantes :
- Nom du cluster : identifiant unique de votre cluster Managed Service pour Apache Kafka. Vous pouvez l'utiliser pour faire référence au cluster dans différentes opérations.
- État du cluster : indique l'état opérationnel actuel du cluster, par exemple Actif.
- Région : emplacement géographique où votre cluster est hébergé.
- Mémoire : quantité totale de mémoire allouée au cluster. Cela détermine la capacité de gestion du trafic et du stockage des messages.
- vCPU : nombre de processeurs virtuels attribués au cluster. Cela affecte la puissance de traitement du cluster et sa capacité à gérer les opérations simultanées.
- Étiquettes : paires clé/valeur que vous pouvez associer au cluster à des fins d' organisation, de filtrage et d'automatisation.
gcloud
-
Dans la Google Cloud console, activez Cloud Shell.
En bas de la Google Cloud console, une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Cloud Shell est un environnement shell dans lequel Google Cloud CLI est déjà installé, et dans lequel des valeurs sont déjà définies pour votre projet actuel. L'initialisation de la session peut prendre quelques secondes.
Exécutez la
gcloud managed-service-for-apache-kafka clusters listcommande :gcloud managed-kafka clusters list --location=LOCATION \ --limit=LIMITRemplacez les éléments suivants :
- LOCATION : emplacement du cluster.
- LIMIT : nombre maximal de clusters à répertorier.
REST
Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :
-
PROJECT_ID: ID de votre Google Cloud projet. -
LOCATION: emplacement du cluster.
Méthode HTTP et URL :
GET https://managedkafka.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/clusters
Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :
Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :
{
"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": {}
}
]
}
Go
Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go dans Installer les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Managed Service pour Apache Kafka en langage Go.
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.
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 Managed Service pour Apache Kafka en langage Java.
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.
Python
Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python dans Installer les bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Python de 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.