Lucidscale vous permet d'importer des données d'infrastructure en nuage de Google Cloud (anciennement GCP) et de générer des diagrammes à partir de ces données dans un modèle Lucidscale.

Lucidscale est disponible pour les comptes Lucid Suite Enterprise en tant qu'achat supplémentaire avec le Cloud Accelerator. Pour en savoir plus sur le Cloud Accelerator, consultez notre article de présentation du Cloud Accelerator.

Regarder : Importer l'infrastructure Google Cloud

Ressources et lignes soutenues

Lucidscale prend en charge les ressources Google Cloud suivantes :

Bigtable Instances
Big Query Datasets
Cloud DNS
Cloud functions
Cloud Routes
Cloud routers
Compute (Autoscalers, Instances, Instance Groups)
Database (SQL Instances)
Firewalls
GKE Cluster View
Google Kubernetes Engine (Google Cloud Side, not Kubernetes depth)
Interconnect ( Dedicated Interconnects + Partner Interconnects)
IPsec VPN
Manage (Project, Zone)
NAT Gateway
Network (Firewall, Network, Subnetwork)
Node Pools
Persistent disk
Shared VPC View
Storage (Bucket)
VLAN Attachments (interconnectAttachments)
VPN tunnels
VPN Gateways

Nous pouvons tracer des lignes entre les ressources qui font explicitement référence à une autre dans les métadonnées :

Google Cloud VPC Network Peering [Network → Network]
Instance to Subnetwork (Shared VPC line)

Note : Si vous avez choisi de résumer les ressources dans une vue Lucidscale, vous devrez les dé-sommatiser pour que les lignes soient rendues dans le modèle.

Importer l'infrastructure Google Cloud

Vous pouvez importer Google Cloud Infrastructure en utilisant l'une des deux méthodes suivantes : en fournissant un compte de service Google Cloud avec les règles appropriées ou en exécutant un script à partir de votre interface de ligne de commande (CLI).

Si vous travaillez avec un environnement très vaste, utilisez les instructions de la section Configuration du projet de cet article pour réduire la quantité de données importées ou le nombre d'appels API que Lucidscale envoie à Google Cloudx. Le Data Hub prend en charge jusqu'à cinq importations simultanées. Si vous souhaitez importer plus de cinq projets, vous devrez attendre que l'un d'entre eux soit terminé et en commencer un autre.

Note : Si vous importez en utilisant la méthode des comptes de service, Lucidscale enregistre les comptes de service dans le Data Hub afin que vous puissiez les utiliser à l'avenir sans avoir à réintroduire vos informations de compte.

Rendre l'infrastructure Google Cloud dans un modèle Lucidscale :

Cliquez sur + New sur la page d'accueil de Lucid.
Passez votre curseur sur "Lucidscale".
Sélectionnez Google Cloud Model.
Choisissez de créer un modèle avec un projet Google Cloud précédemment importé ou cliquez sur Open Data Hub pour importer un nouveau projet.
Cliquez sur + Nouveau projet et choisissez une méthode d'importation.
- Après avoir choisi une méthode d'importation et terminé l'importation, le projet sera listé comme source de données dans la section "Google Cloud" dans le Data Hub. Vous pouvez également le trouver listé en tant que projetGoogle Cloud " importé"dans la fenêtre modale après avoir cliqué sur + New > Lucidscale > Google Cloud Model.
Cliquez sur le menu à trois points situé à côté du compte à partir duquel vous souhaitez créer un modèle.
Dans le menu, sélectionnez Créer un nouveau modèle.
Examinez les détails et sélectionnez les vues pour n'ajouter que les ressources nécessaires.
Sélectionnez Créer un modèle Google Cloud.

Le modèle Lucidscale sera généré en arrière-plan de votre compte Lucid. Nous vous informerons dès qu'il aura été rendu par le biais de la fenêtre modale d'état qui apparaît en bas à droite de la page.

Vous pouvez ouvrir le modèle à partir de la fenêtre d'état qui s'affiche directement après la création d'un nouveau modèle. Le modèle (et les modèles précédemment créés) sera également stocké et accessible dans la section" Documents"de votre page d'accueil Lucid une fois que vous l'aurez généré.

Comment

Pour en savoir plus : Pour savoir comment travailler avec l'architecture de Google Cloud dans un modèle Lucidscale une fois qu'il est rendu, consultez l'article en lien.

Importer des projets et créer des modèles via le compte de service (recommandé)

Pour importer l'infrastructure Google Cloud via un compte de service et effectuer le rendu d'un modèle Lucidscale, procédez comme suit :

Sur la page d'accueil de Lucid, cliquez sur + New.
Passez votre curseur sur Lucidscale.
Sélectionnez Google Cloud Model.
Cliquez sur + Nouveau projet.
Sélectionnez le compte Google Cloud Service (recommandé).
Cliquez sur Créer un nouveau compte de service.
Dans Lucid, sélectionnez l'une des deux options pour attribuer un rôle au compte de service. Cliquez sur le lien suivant qui correspond à la sélection que vous avez faite dans Lucid :
- Utiliser un rôle en lecture seule pour toutes les ressources (Recommandé)
- Créer un rôle personnalisé avec des autorisations minimales

Étape 2 : Attribuer un rôle au compte de service en utilisant un rôle en lecture seule pour toutes les ressources (recommandé)

Dans la fenêtre modale suivante, sous "Étape 1 : Créer un nouveau compte de service", cliquez sur Créer un compte de service pour ouvrir un nouvel onglet et vous connecter à votre compte Google Cloud. Laissez l'onglet du navigateur Lucid ouvert afin de pouvoir y revenir si nécessaire.
Assurez-vous que l'option "Utiliser un rôle en lecture seule pour toutes les ressources (recommandé)" est sélectionnée.
Dans votre console Google Cloud, cliquez sur Créer un compte de service.
Ajoutez les détails du compte de service et cliquez sur Créer et continuer.
Cliquez sur le menu déroulant "Sélectionnez un rôle".
Sélectionnez Basique.
Cliquez sur Viewer.
Cliquez sur OK.
Passez à l'étape 3 : Générez une clé JSON et ajoutez le compte de service à Lucidscale.

Étape 2 : Attribuez un rôle au compte de service en créant un rôle personnalisé avec des autorisations minimales.

Dans votre onglet Lucid, sélectionnez l'option "Créer un rôle personnalisé avec des autorisations minimales".
Cliquez sur Télécharger luciscale.yaml pour télécharger le fichier yaml sur votre ordinateur.
Sélectionnez l'onglet Niveau de l'organisation ou Niveau du projet en fonction du niveau de données que vous souhaitez visualiser dans Lucidscale.
- Dans cet exemple, nous utiliserons l'option Niveau du projet.
Copiez la ligne de code affichée qui en résulte.
Accédez à votre console Google Cloud et connectez-vous.
Cliquez sur Activer Cloud Shell.
Cliquez sur l'icône à trois points située au-dessus du terminal Cloud Shell et sélectionnez Upload.
Recherchez le fichier yaml précédemment téléchargé et téléchargez-le.
Collez la ligne de code copiée (à partir de l'étape 4 ci-dessus) dans le terminal et remplacez les valeurs suivantes dans la ligne de code :
- role-id = la valeur que vous souhaitez utiliser pour l'ID de votre rôle
- project-id = votre ID de projet Google Cloud
- yaml-file-path = chemin vers le fichier .yaml fichier
- Le résultat final devrait ressembler à ceci (en utilisant de fausses valeurs) :
  - gcloud iam roles create lucidscalerole --project=test-project-id --file=lucidscale.yaml
- Si vous utilisez la ligne de code du niveau organisationnel, l'exemple ressemblerait à ceci (en utilisant également des valeurs fictives) :
  - gcloud iam roles create lucidscalerole --organization=test-organization-id --file=lucidscale.yaml
Cliquez sur Autoriser.
Dans le terminal, vous serez invité à répondre à la question "Êtes-vous sûr de vouloir effectuer ce changement (O/N) ? Tapez "Y" et cliquez sur Entrée.
Passez à l'étape 3 : Générez une clé JSON et ajoutez le compte de service à Lucidscale ci-dessous.

Étape 3 : Générer une clé JSON et ajouter le compte de service à Lucidscale

Dans votre console Google Cloud, sélectionnez le compte de service que vous avez créé à l'étape 1.8.
Cliquez sur l'onglet "Clés".
Sélectionnez Ajouter une clé et cliquez sur Créer une nouvelle clé.
Choisissez JSON comme "type de clé".
Cliquez sur Créer.
Un fichier JSON sera téléchargé sur votre appareil.
Retournez à votre onglet de navigateur Lucid ouvert.
Sélectionnez Choisir un fichier.
Localisez et sélectionnez le fichier JSON que vous avez téléchargé à l'étape 6.
Cliquez sur Suivant.

Étape 4 : Ajouter des projets et créer des modèles

Sélectionnez le(s) projet(s) que vous souhaitez importer dans le Data Hub et utiliser pour générer un modèle Lucidscale.
Cliquez sur Suivant.
Sélectionnez les ressources à importer.
Sélectionnez Importer des projets Google Cloud.

Pour en savoir plus : Pour savoir comment travailler avec l'architecture de Google Cloud dans un modèle Lucidscale une fois qu'il est rendu, consultez l'article en lien.

Configuration du projet à l'aide d'un compte de service

Lors de l'importation d'un projet Google Cloud dans le Lucid Data Hub à l'aide de la méthode du compte de service, vous pouvez omettre certains types de ressources ou de métadonnées de l'importation. Cela vous permet de visualiser uniquement les types de ressources qui vous intéressent et, dans certains cas, d'accélérer l'importation. Les types de ressources et les métadonnées désélectionnés ne seront pas importés ou rendus dans le diagramme.

google-cloud-lucidscale-project-select-resources-to-import.png

Importer des projets et créer des modèles via Google Cloud CLI

Installez Python si vous ne l'avez pas déjà. Les instructions se trouvent ici. Veillez à cocher l'option "Add Python to PATH" dans le programme d'installation. Vous pouvez vérifier que Python a été correctement installé en essayant les commandes "python" ou "python 3" dans un terminal (MAC OS) ou dans l'invite de commande (Windows).

Sur la page d'accueil de Lucid, cliquez sur + New.
Passez votre curseur sur Lucidscale.
Sélectionnez Google Cloud Model.
Choisissez de créer un modèle à partir d'un projet Google Cloud existant ou cliquez sur Open Data Hub pour importer et rendre un nouveau projet.
Cliquez sur + Nouveau projet.
Sélectionnez Google Cloud CLI Script.
Ouvrez votre terminal ou votre invite de commande, et exécutez la commande : Pip3 install oauth2client google-api-python-client
Initialisez le SDK Gcloud en exécutant la commande : gcloud init
Authentifiez le SDK Gcloud en exécutant la commande : gcloud auth application-default login
Dans la fenêtre modale "Nouveau projet Google Cloud " de Lucid, cliquez sur Télécharger le script.
- Un fichier nommé "gcpcliscript.py" sera téléchargé.
Naviguez jusqu'à l'emplacement téléchargé du script et exécutez la commande : python3 gcpcliscript.py --projects [project_id [project_ids...]] [-c] [-o]<output file>
- project_ids : Les identifiants des projets sont disponibles dans la console Google Cloud sous la liste des projets.
- -c : produit le fichier count.json qui contient le nombre de ressources de calcul dans les projets Google Cloud spécifiés (facultatif).
- -o : nom du fichier de sortie
- par exemple python3 gcpcliscript.py --projets bubbly-xxxxxx-233220 summer-alliance-254420 gcpdev-272652
Retournez à la fenêtre modale "Nouveau projet Google Cloud " dans Lucid et cliquez sur Choisir un fichier.
Sélectionnez et téléchargez le fichier gcp.json généré par le script.
Cliquez sur Suivant.
Modifiez le nom du projet et cliquez sur Suivant.
- Une fois l'importation terminée, leprojet sera répertorié en tant que projet Google Cloud importé dans la fenêtre modale après avoir cliqué sur + New > Lucidscale > Google Cloud Model.
- Le projet sera également affiché dans le Data Hub > Google Cloud: Projets importés.
Sélectionnez Créer un nouveau modèle.
Examinez les détails et ajoutez des filtres pour exclure les ressources inutiles.
Sélectionnez Créer un modèle Google Cloud.

Le modèle Lucidscale sera généré en arrière-plan de votre compte Lucid. Nous vous informerons une fois qu'il aura été rendu par le biais de la fenêtre modale d'état qui apparaît en bas à droite de la page.

Pour en savoir plus : Pour savoir comment travailler avec l'architecture de Google Cloud dans un modèle Lucidscale une fois qu'il est rendu, consultez l'article en lien.

Utilisez le Data Hub pour gérer les données et les informations d'identification importées de Google Cloud Infrastructure.

Projets importés

Une fois les données du projet Google Cloud importées, elles seront répertoriées en tant que source de données avec le nom du projet que vous avez spécifié dans la section "Google Cloud: Imported Projects" du Lucid Data Hub. Dans cette section, vous pouvez également cliquer sur + Nouveau projet pour importer un nouveau projet dans le Data Hub. Les projets Google Cloud que vous avez importés seront listés individuellement dans le Data Hub.

Les projets énumérés dans cette section sont des sources de données qui peuvent être utilisées pour créer de nouveaux modèles Lucidscale. Les sources de données ("Projets") contiennent les métadonnées du projet Google Cloud utilisées pour créer les modèles Lucidscale. Le champ "Dernière mise à jour" indique la date à laquelle votre source de données a été actualisée pour prendre en compte les éventuelles mises à jour de votre projet Google Cloud connecté.

L'inventaire des nuages de chaque projet peut être consulté sur le côté droit après avoir sélectionné un projet dans la liste. Cet inventaire vous permet de connaître le nombre total de chaque type de ressource importée avant de créer un modèle. Vous pouvez également télécharger un fichier CSV contenant la liste des ressources et le décompte directement à partir du Data Hub en cliquant sur Télécharger CSV.

L'inventaire répertorie toutes les ressources auxquelles les autorisations de rôle attribuées à votre compte de service permettent d'accéder. Si vous choisissez "Utiliser un rôle en lecture seule pour toutes les ressources", tous les types de ressources de votre projet qui sont accessibles par le rôle "Viewer" de Google Cloud seront affichés dans l'inventaire. Si vous créez un rôle personnalisé, seuls les types de ressources spécifiés dans les autorisations qui vous sont attribuées seront affichés dans l'inventaire.

Sélectionnez le menuà trois pointsrendu sur un projet pour voir jusqu'à six options potentielles : Créer un nouveau modèle, Mettre à jour le projet à partir de Google Cloud, Planifier la mise à jour, Modifier les ressources, Renommer le projet et Supprimer le projet.

Créer un nouveau modèle lance le rendu de l'infrastructure Google Cloud associée au projet sous la forme d'un diagramme dans l'espace de travail d'un nouveau modèle. Le modèle sera généré en arrière-plan de votre page d'accueil Lucid et vous serez informé de son rendu par le biais de la fenêtre d'état qui s'affiche en bas à droite de la page.

Update Project from Google Cloud and Schedule update vous permet de mettre à jour manuellement ou automatiquement les données du projet Google Cloud que vous avez importées dans le Data Hub afin de refléter tout changement dans le projet Google Cloud connecté. Les nouveaux modèles créés à partir du projet après la mise à jour refléteront les modifications apportées au projet Google Cloud connecté.

En savoir plus : Pour plus d'informations sur la mise à jour des projets depuis Google Cloud, consultez notre articleMettre à jour et synchroniser les données dans Lucidscale.

Modifier les ressources vous permet de modifier les ressources incluses dans chaque ensemble de données. En sélectionnant cette option, vous ouvrirez une fenêtre modale dans laquelle vous pourrez ajouter ou supprimer des ressources dans les ensembles de données existants. Lorsque vous avez terminé votre sélection, cliquez sur Enregistrer et mettre à jour le projet. Ainsi, l'ensemble de données sera actualisé et les modèles faisant référence à cet ensemble de données seront mis à jour avec les informations les plus récentes.

Renommer le projet vous permet de modifier le nom de l'ensemble de données sélectionné.

Supprimer le projet supprime le projet importé du Lucid Data Hub et tous les modèles créés à partir de ce projet perdront la possibilité de mettre à jour les données à partir de Google Cloud.

Remarque : les options affichées ci-dessus varient en fonction de la méthode d'importation que vous avez utilisée pour un compte. L'option demise à jour n'est disponible qu'avec l'importation d'un compte Google Cloud Service. Les importations CLI ne prennent pas en charge cette option.

Identifiants enregistrés

La section " Saved Credentials"dans "Data Hub > Google Cloud" répertorie les comptes de service Google Cloud que vous pouvez utiliser pour importer des projets Google Cloud dans le Data Hub. Dans cette section, vous pouvez cliquer sur + Nouveau compte de service pour ajouter un nouvel ensemble d'informations d'identification qui peuvent être utilisées pour importer un projet Google Cloud.

Vous pouvez également partager les comptes de service que vous avez créés avec d'autres utilisateurs. Si vous cliquez sur le menu à trois points rendu sur un compte de service, vous verrez deux options possibles : Partager l'identifiant et Supprimer l'identifiant.

Share credential ouvre une fenêtre modale dans laquelle vous pouvez partager un compte de service que vous avez créé avec un autre utilisateur de votre compte Lucid en spécifiant son adresse e-mail. En lui donnant accès au compte de service, vous lui permettrez d'importer le projet Google Cloud associé dans le Data Hub et de créer des modèles Lucidscale. Une fois qu'un identifiant a été partagé avec un autre utilisateur, vous pouvez révoquer son accès à l'identifiant en cliquant sur leX à côté de son adresse e-mail dans la même fenêtre.

Supprimer l'identifiant supprime un compte de service du Data Hub. Après la suppression d'un compte de service, tous les projets précédemment importés avec cet identifiant, ainsi que les modèles créés à partir de ces projets, perdront la possibilité de mettre à jour les données à partir de Google Cloud.

En savoir plus : Vous ne pouvez partager des informations d'identification que dans le Data Hub dont vous êtes propriétaire. Seuls les utilisateurs de Lucidscale disposant d'une licence Créateur peuvent importer des comptes et créer des modèles. Pour plus de détails, consultez notre article sur lagestion, l'utilisation et la sécurité des informations d'identification dans Lucidscale .

FAQ

Une fois Lucidscale acheté, tous les utilisateurs du compte y auront-ils accès ?
Si vous êtes un client Lucid existant (vous avez actuellement un abonnement Lucidchart ou Lucidspark), en fonction des paramètres de licence de votre compte, il est possible que tous les utilisateurs du compte n'aient pas accès à Lucidscale par défaut. Un administrateur de compte peut avoir besoin d'attribuer les licences Lucidscale achetées à des utilisateurs individuels ou à des groupes par le biais de la section Utilisateurs du panneau d'administration de la même manière que Lucidchart et Lucidspark. Les utilisateurs ajoutés à un compte qui n'a qu'un abonnement Lucidscale Team (pas d'abonnement Lucidchart ou Lucidspark en cours) se verront automatiquement attribuer une licence Creator ou Explorer en fonction des licences achetées. Pour savoir comment attribuer des licences, consultez l'article Panneau d'administration de Lucid : Paramètres de licence.

Comment Lucidscale accède-t-il à notre environnement Google Cloud? Quel est le niveau d'accès de Lucidscale ?
La méthode recommandée par Lucidscale et Google Cloud est l'utilisation d'un compte de service Google Cloud. Nous fournissons une politique qui nous donne un accès "décrire et lister" à votre environnement afin que nous puissions obtenir un inventaire des ressources.

Nous disposons également d'une méthode utilisant un script python que vous pouvez exécuter via l'interface de ligne de commande (CLI) et qui génère un fichier JSON. Les utilisateurs peuvent alors télécharger ce fichier JSON vers Lucidscale et ne pas saisir d'informations d'identification dans Lucidscale. Votre JSON importé sera accessible dans le Lucid Data Hub et pourra être utilisé pour créer des modèles Lucidscale.

Quelles sont les API auxquelles Lucidscale a accès ?
Nous utilisons principalement des points d'extrémité d'API de type description et liste.

Pouvez-vous choisir les métadonnées (les champs et les valeurs affichés dans le panneau "Données") qui seront importées ? Sinon, quelles sont les métadonnées importées ?
Non, vous ne pouvez pas actuellement choisir les métadonnées importées. Cependant, nous envisageons de créer une possibilité de le faire à l'avenir. Toutes les métadonnées d'un appel API de description sont importées.

Donnez votre avis sur cet article

Vous avez des commentaires sur cet article ? Racontez-nous votre expérience ici.

Articles associés