Google Cloud Managed Service for Apache Kafka-Cluster auflisten

Sie können Ihre Cluster über die Google Cloud -Konsole, die Google Cloud CLI, die Clientbibliothek oder die Managed Kafka API auflisten. Sie können die Open-Source-Apache Kafka API nicht verwenden, um einen Cluster aufzulisten.

Erforderliche Rollen und Berechtigungen zum Auflisten Ihrer Cluster

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die IAM-Rolle Managed Kafka Viewer (roles/managedkafka.viewer) für Ihr Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Auflisten Ihrer Cluster benötigen. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Diese vordefinierte Rolle enthält die Berechtigungen, die zum Auflisten Ihrer Cluster erforderlich sind. Maximieren Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die notwendigen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um Ihre Cluster aufzulisten:

  • Cluster auflisten: managedkafka.clusters.list
  • Clusterdetails abrufen: managedkafka.clusters.get

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Weitere Informationen zur Rolle „Managed Kafka Viewer“ finden Sie unter Vordefinierte Rollen für Managed Service for Apache Kafka.

Cluster auflisten

So listen Sie alle Ihre Cluster in einem Projekt auf:

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cluster auf.

    Zu den Clustern

  2. Die Cluster, die Sie in einem Projekt erstellt haben, werden aufgelistet. Auf der Seite können Sie die folgenden Clusterattribute ansehen:

    • Clustername: Die eindeutige Kennzeichnung für Ihren Managed Service for Apache Kafka-Cluster. Sie können damit in verschiedenen Vorgängen auf den Cluster verweisen.
    • Clusterstatus: Gibt den aktuellen Betriebsstatus des Clusters an, z. B. Aktiv.
    • Region: Der geografische Standort, an dem Ihr Cluster gehostet wird.
    • Arbeitsspeicher: Die gesamte Arbeitsspeichermenge, die dem Cluster zugewiesen ist. Dadurch wird die Kapazität für die Verarbeitung von Nachrichtenverkehr und die Speicherung von Nachrichten bestimmt.
    • vCPU: Die Anzahl der dem Cluster zugewiesenen vCPUs. Dies wirkt sich auf die Verarbeitungskapazität des Clusters und seine Fähigkeit aus, gleichzeitige Vorgänge zu verarbeiten.
    • Labels: Schlüssel/Wert-Paare, die Sie zum Organisieren, Filtern und Automatisieren an den Cluster anhängen können.

gcloud

  1. Aktivieren Sie Cloud Shell in der Google Cloud Console.

    Cloud Shell aktivieren

    Unten in der Google Cloud Console wird eine Cloud Shell-Sitzung gestartet und eine Eingabeaufforderung angezeigt. Cloud Shell ist eine Shell-Umgebung, in der das Google Cloud CLI bereits installiert ist und Werte für Ihr aktuelles Projekt bereits festgelegt sind. Das Initialisieren der Sitzung kann einige Sekunden dauern.

  2. Zum Abrufen der aktuellen Richtlinie führen Sie den Befehl gcloud managed-service-for-apache-kafka clusters list aus:

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

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • LOCATION: Der Standort des Clusters.
    • LIMIT: Die maximale Anzahl der aufzulistenden Cluster.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID
  • LOCATION: Der Standort des Clusters

HTTP-Methode und URL:

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

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "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

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Go unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Go API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Managed Service for Apache Kafka die Standardanmeldedaten für Anwendungen(Application Default Credentials, ADC) ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Anleitung zur Einrichtung von Java unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Java API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Managed Service for Apache Kafka zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Anleitung für die Einrichtung von Python unter Clientbibliotheken installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Python API für Managed Service for Apache Kafka.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Managed Service for Apache Kafka zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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)

Nächste Schritte

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