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title: Learning Google Cloud With Real Projects
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App para determinar dados Meteorológicos

Data Scientist.: Dr. Eddy Giusepe Chirinos Isidro

Usando Dockerfile

Temos dois Dockerfiles, os quais você deve muda de nome para executar eles, assim:

• Dockerfile_FastAPI $-->$ Dockerfile

• Dockerfile_Flask $-->$ Dockerfile

Para a Dockerização aplicamos os seguintes comandos:

$ docker build -t app_fastapi:1.0 .

$ docker run -d -p 8080:8080 --name app_fastapi_container app_fastapi:1.0  (Em segundo Plano)

ou

$ docker run -p 8080:8080 --name app_fastapi_container app_fastapi:1.0

Usando docker-compose

Nesta parte você deve criar um arquivo docker-compose.yml que fará o trabalho de chamar a seu arquivo Dockerfile. Agora vamos a instanciar a nossa aplicação usando docker-compose, para isso usamos os seguintes comandos:

$ docker-compose build

$ docker-compose up -d  |  $ docker-compose up

$ docker-compose down

Usando Docker e Cloud Run na Google Cloud Platform (GCP)

A seguir vamos a realizar o Deploy da nossa Aplicação na Google Cloud Platform (GCP.)

• Construímos a nossa Imagem lá no cloudshel:

$ docker build -t app_fastapi:1.0 .

• Seguidamente adicionamos uma tag e passamos o caminho que tem a seguinte estrutura: nome_da_região/id_projeto/nome_do_repositório/nome_qualquer_para_sua_imagem. Eu chamarei a minha imagem (o final do caminho) com o mesmo nome que testei localmente (app_fastapi:1.0). Na linha de comando ficaria, assim:

$ docker tag 11b1ad51c754 us-central1-docker.pkg.dev/first-eddy-deploy-ner/eddy-deploy-weather-1/app_fastapi:1.0

Repara que a tag é o ID da imagem criada anteriormente.

Não esqueça criar, antes, o seu repositório para assim pegar depois o path dele:

• Logo, realizamos o push da Imagem para o nosso repositório:

$ docker push us-central1-docker.pkg.dev/first-eddy-deploy-ner/eddy-deploy-weather-1/app_fastapi:1.0

Você pode verificar que a sua imagem foi enviada a seu repositório no Artifact Registry:

Entrando no Artifact Registry, podemos realizar o Deploy da nossa App. Fazemos click e selecionamos Implementar em Cloud Run, assim:

Thanks God!