Dê o próximo passo e inicie sua carreira
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Imagine que sua empresa não para de crescer. Coisa boa: mais clientes, parcerias, negócios fechados e a equipe aumentando, tudo fluindo como o esperado.
Com o crescimento da empresa, a quantidade de dados também aumenta exponencialmente e, com isso, chegam novos desafios para lidar com a expansão do negócio.
Então, surge a pergunta: como é possível aproveitar todo o potencial dos dados de se transformarem em conhecimento prático e aplicável, sem ter que investir horrores em infraestrutura?
Nesse artigo tem um passo a passo de como criar uma conta no Google Cloud Plataform e integrar com o banco de dados MySQL.
Assim, será possível analisar seus dados diretamente pelo BigQuery, usufruindo das inúmeras vantagens que essa ferramenta oferece.
Continue a sua leitura e venha comigo a aprender sobre como integrar um banco de Dados MySQL com o BigQuery!
Lidar com a explosão de dados é um desafio comum para empresas que consideram a cultura data driven para crescer e otimizar seus processos e custos.
A resposta que engloba todos esses aspectos não é segredo: a nuvem.
Para que isso possa se realizar, é necessário seguir uma série de passos para garantir a comunicação entre a máquina local e o servidor da Google — passando por configurações de segurança, autorizações e conexões. Vem comigo?
O Google Cloud e seu servidor local se conhecendo
Antes de tudo, é essencial que você tenha uma conta Google criada especificamente para o uso do Cloud.
Caso ainda não tenha, temos um artigo que explica como criar e configurar a conta Google para utilizar o BigQuery, incluindo a criação de um projeto e associação de uma conta de faturamento.
Com esses passos, é possível criar uma instância MySQL no Google Cloud Plataform.
Estando dentro do seu projeto, clique no menu, no canto superior esquerdo da tela, e busque SQL:
Na nova tela, selecione “Criar instância com seus créditos gratuitos”:
Então, iremos escolher MySQL como nosso mecanismo de banco de dados:
Para criar a instância, antes de mais nada, é necessário ativar a API Compute Engine.
Esse é um serviço de computação e hospedagem da Google que nos permite criar e executar Máquinas Virtuais online, na infraestrutura do Google.
Pode ser que demore um pouquinho até que a API esteja ativada, não se preocupe.
Assim que a API for criada, a página será direcionada para a configuração da instância. Enquanto a instância é configurada, é possível visualizar a estimativa de preços, conforme as seleções forem sendo feitas.
Lembrando que a conta gratuita oferece um total de 300 dólares para serem gastos, e é interessante estimar os custos para não desperdiçar créditos gratuitos.
Seguindo com a configuração, defina o ID utilizando letras minúsculas, números e hífens, e também uma senha para o usuário raiz.
Anote a senha em algum lugar! Você vai precisar dela em outros momentos.
Em “Versão do banco de dados”, selecione a versão do MySQL que deseja utilizar. No meu exemplo, utilizarei a versão 8.0.
Na opção “política de senha”, é possível selecionar requisitos de complexidade, tamanho mínimo e restrição de usos de senhas repetidas — essas políticas se aplicam a outros usuários que, porventura, estejam trabalhando com essa instância.
Não é necessário fazer nenhuma seleção, caso não se adeque às suas necessidades.
Já a escolha da edição do Cloud SQL depende dos requisitos do projeto - a edição Enterprise Plus oferece muito mais desempenho e segurança, e o custo acompanha o que oferece.
Tenha em mente que o GCP oferece soluções para lidar com conjuntos realmente muito grandes de dados que podem estar sofrendo atualização em tempo real, então, as opções oferecidas atendem necessidades exorbitantes de armazenamento — para estudos e empresas não muito grandes, a edição Enterprise supre todas as necessidades com bastante tranquilidade.
Em predefinição, escolha “Desenvolvimento”. Essa configuração define a capacidade da máquina, em número de CPUs e memória disponível.
Também é possível alterar a capacidade personalizando a instância - existe até opção para utilizar uma CPU compartilhada. Se quiser saber mais sobre, recomendo a leitura da documentação oficial da criação de uma instância.
Para selecionar a zona, é interessante que seja aquela que está mais perto de você ou de sua empresa, para evitar gerar muita latência, ou seja, o atraso na comunicação da rede na transferência dos dados.
Aqui, escolherei southamerica-east1 (São Paulo). Além disso, selecionarei “Única zona”. É nesse local que está o centro de dados da Google onde a instância ficará hospedada.
Prontinho. Com as configurações completas, basta clicar em “Criar instância”
Lembrete importante: ao criar a instância, automaticamente, os valores por hora estarão sendo creditados da sua conta.
Para evitar que os créditos acabem muito rápido, todas as vezes que você se desconectar ou pausar os estudos, é recomendado interromper a instância.
É possível fazer isso na página de visão geral da instância. É normal que esse processo demore alguns minutos até ser concluído.
Aqui estão os passos para conectar o MySQL local à instância na nuvem:
Caso ainda não tenha o Workbench instalado, temos um artigo com o passo a passo para a instalação.
Agora, temos a nossa instância MySQL criada na nuvem, e também o IDE do MySQL no computador local. Como será possível integrar esses dois ambientes?
Durante todo o processo, será necessário criar algumas configurações de segurança.
O Google conta com uma camada de proteção que evita que qualquer computador se conecte a instâncias na nuvem — para isso, nesse momento, é necessário registrar o endereço IP do computador que irá acessar na instância criada, para que o Cloud saiba que, quando receber uma solicitação de acesso desse computador específico, é seguro aceitar e liberar o acesso.
Vamos lá?
Para descobrir o endereço IP do seu computador, basta acessar o site whatsmyip.org.
Com seu endereço em mãos, volte ao Console, na página da instância, e acesse a aba “Conexões”:
Acesse a seção “Rede” e certifique-se de ter a opção “IP Público” selecionada:
Um pouco mais abaixo, nesta mesma tela, clique em “Adicionar uma rede”:
Escolha um nome para a rede e preencha seu IP no campo “rede”. Em seguida, clique em concluir.
Então, clique em “Salvar”, no fim da página. É provável que seja necessário esperar alguns segundinhos, enquanto a rede é criada.
Assim que terminar de carregar, a nova rede estará listada em “redes autorizadas”:
Agora, o Cloud já sabe que pode deixar seu computador entrar na instância. O próximo passo é contar ao MySQL onde está a instância, para que ele possa pedir o acesso.
Para encontrar a instância MySQL do Cloud através do IDE local, é necessário recolher o endereço IP público da instância.
Esse número pode ser encontrado na página “Visão Geral”, logo abaixo do gráfico de uso de CPU. Copie esse endereço.
No Workbench, crie uma nova conexão:
Nas configurações da conexão:
Se todas as informações estiverem corretas, você verá uma janela dizendo que a conexão foi feita com sucesso!
Clique em “OK” para fechar a janela de teste e, novamente, para criar a conexão.
Com a conexão criada, vamos criar um banco de dados e povoá-lo. No editor do Workbench, crie um schema, selecione para utilizá-lo, então crie e popule suas tabelas.
Se você tiver interesse em me acompanhar durante todo o processo, utilize o script de criação do banco de dados de horta medicinal. Basta abrir o arquivo diretamente no Workbench e executar o script clicando no ícone de raio.
Caso você queira se aprofundar mais no conhecimento de MySQL, especificamente, confira a formação SQL com MySQL Server.
Nesse passo, é interessante manter duas abas abertas no seu navegador: uma com a Visão Geral da instância criada, e outra com o BigQuery Studio.
Algumas informações que serão preenchidas dentro do BigQuery estarão disponíveis para serem copiadas na página de Visão Geral da instância.
Essa página é acessada ao se escolher “SQL” no menu principal do Cloud.
No momento, já temos a instância criada, algumas configurações de segurança feitas, e a conexão entre a máquina local e a nuvem.
Agora, mesmo que o MySQL e o BigQuery estejam dentro do mesmo projeto, é necessário criar uma porta de comunicação entre eles.
Então, o que falta realizarmos?
Vamos criar um conjunto de dados, ativar mais uma API, conectar à fonte dos dados e, então, finalizar as configurações de segurança.
Acesse o BigQuery Studio, o local onde as consultas e manipulações dos dados serão feitas. No menu principal, selecione “BigQuery” e então “BigQuery Studio”:
Na aba “Explorer”, estará o nome do seu projeto. Clique nos três pontinhos logo ao lado do nome e selecione “Criar conjunto de dados”:
Preencha:
southamerica -east1 (São Paulo);A API BigQuery Connection permite que o Big Query se conecte a fontes de dados externas. Vamos ativá-la.
No menu principal, busque por “APIs e serviços” e então clique em “Biblioteca”:
Busque por “BigQuery Connection API” na barra de pesquisa e então, clique em “Ativar”. Pode ser necessário aguardar alguns segundos até que a API esteja ativa.
Esse passo é feito diretamente no BigQuery, mas, antes disso, de volta na página “Visão Geral” da instância, busque o nome da conexão no mesmo card em que pegamos o endereço de IP público utilizado para criar a conexão do Workbench, logo abaixo. Copie esse nome.
No BigQuery Studio, com o conjunto de dados já criado e em posse do nome da instância na área de transferência, podemos adicionar a fonte de dados. Clique em “Adicionar”:
Então, escolha “Conexões com fontes de dados externas”:
Na janela de configuração da fonte de dados, preencha:
southamerica - east1 (São Paulo);nome da conexão que foi copiado;root;Confira se tudo está certinho e, então, clique em “Criar conexão”
Ufa, estamos quase lá! Vamos finalizar as configurações de segurança exigidas. Para isso, é necessário ativar o compartilhamento de conexão para o usuário Google.
No BigQuery Studio, em “Explorer”, estão listados os conjuntos de dados e a conexão externa recém-criada.
Clique duas vezes sobre ela para que as informações abram, ao lado. Então, clique em “Compartilhar”:
Clique em “Adicionar principal”:
Em “Adicionar participantes”, insira o seu usuário Google criado para o uso do Cloud.
Esse mesmo que está logado, agora. Em papéis, escolha “BigQuery Connection Admin”. É necessário passar o mouse por “BigQuery” para que essa opção apareça.
Então, salve. Você pode ver que o e-mail estará salvo com um novo papel atribuído. Essa aba pode ser fechada.
Para finalizar as configurações de segurança, é preciso adicionar mais um papel, agora, no IAM, que é o sistema de gerenciamento de identidade e acesso do Google Cloud.
Voltando as informações da conexão externa, busque pelo ID da conta de serviço.
Esse ID é um código bastante grande, e vamos utilizá-lo nessa nova etapa. Se preferir, salve em um bloco de notas por enquanto, ou deixe a aba aberta e escolha “abrir em nova guia”, clicando com o botão direito, no passo a seguir.
No menu principal do Cloud, vá em “IAM e administração”, e então “IAM”.
Na página IAM, clique em “Permitir acesso”:
Em “novos principais”, entra o ID da conta de serviço, que conversamos agora pouco. E, em “Papéis”, navegue até “Cloud SQL” e escolha “Cliente do Cloud SQL”.
Boa! A partir de agora, já é possível acessarmos os dados do MySQL diretamente pelo BigQuery.
Finalmente!
Não vou te deixar aqui sem garantir que está tudo funcionando como o esperado! Vem comigo descobrir como consultar os dados.
Os dados não estão diretamente no armazenamento do BigQuery, então, executar um simples SELECT certamente resultará em um erro.
A solução para isso é utilizar uma função de consulta federada em conjunto com a cláusula de seleção.
Utilizaremos a função EXTERNAL_QUERY, que executa uma consulta em um banco de dados externo. Essa função exige dois parâmetros:
connection_id: um “endereço” que une palavras reservadas e códigos que identificam o projeto e a conexão;external_database_query: a consulta que será executada.A sintaxe do parâmetro connection_id é a seguinte:
projects/<ID_DO_PROJETO>/locations/<LOCALIZAÇÃO>/connections/<ID_DA_CONEXÃO>
Sendo assim, o resultado fica:
projects/integrando-mysql-e-bigquery/locations/southamerica-east1/connections/banco-horta
Para testar, podemos realizar uma consulta simples. Usarei a seguinte, que seleciona todos os registros da tabela planta:
SELECT * FROM planta;
Montando os parâmetros, temos como resultado:
SELECT * FROM
EXTERNAL_QUERY("projects/integrando-mysql-e-bigquery/locations/southamerica-east1/connections/banco-horta", "SELECT * FROM planta")
Clicando em “Executar”, a consulta é feita:
Eba! Consulta efetuada com sucesso!
Uhul!
Se tiver vontade de explorar outras consultas com a base de dados da horta, deixo aqui algumas outras opções para inspiração.
Além disso, o Google Cloud também oferece soluções interessantes para a migração completa de banco de dados.
Nesse artigo, te mostrei como criar uma instância MySQL no Google Cloud compreendendo as escolhas de configuração, como comunicar o MySQL com o BigQuery, como consultar seus dados diretamente do BigQuery e, também, como garantir que as exigências de segurança sejam cumpridas.
Chegamos ao fim com uma comunicação funcional entre o banco de dados local e a nuvem, possibilitando que muitas facilidades oferecidas pelo Cloud possam fazer parte do seu dia a dia e da sua equipe, tais como:
Com tantas possibilidades, pode parecer bem desafiador entrar no universo GCP. Porém, com uma documentação bem organizada, completa e de fácil entendimento, navegar pela plataforma se torna uma experiência de descobertas.
Além disso, o canal no Youtube do Google Cloud também conta com informações preciosas para as pessoas usuárias do Cloud, com palestras, lives e vídeos curtos explicativos.
Por fim, te convido a conhecer melhor nossa formação BigQuery, em que um time de especialistas se reuniu para se debruçar sobre esse assunto te ajudar a alavancar ainda mais sua carreira descobrindo na prática o poder dessa ferramenta!
Um abraço e até mais.
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