이 튜토리얼에서는 그래프 설명 입력 매개변수를 PNG
이미지 형식의 다이어그램으로 변환하는 커스텀 Cloud Run 서비스를 빌드하는 방법을 보여줍니다. 이 튜토리얼은 Graphviz를 사용하며 서비스의 컨테이너 환경에 시스템 패키지로 설치됩니다.
Graphviz는 명령줄 유틸리티를 통해 요청을 처리하는 데 사용됩니다.
목표
- Dockerfile로 커스텀 컨테이너를 작성하고 빌드합니다.
- Cloud Run 서비스를 작성, 빌드, 배포합니다.
- Graphviz DOT 유틸리티를 사용하여 다이어그램을 생성합니다.
- 컬렉션을 사용하거나 직접 만든 DOT 문법 다이어그램을 게시하여 서비스를 테스트합니다.
비용
이 문서에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 구성요소를 사용합니다.
프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용하세요.
시작하기 전에
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
- Cloud Run Admin API 사용 설정
- gcloud CLI를 설치하고 초기화합니다.
- 구성요소를 업데이트합니다.
gcloud components update
필요한 역할
튜토리얼을 완료하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.
-
Cloud Build 편집자(
roles/cloudbuild.builds.editor
) -
Cloud Run 관리자(
roles/run.admin
) -
서비스 계정 만들기(
roles/iam.serviceAccountCreator
) -
서비스 계정 사용자(
roles/iam.serviceAccountUser
) -
서비스 사용량 소비자(
roles/serviceusage.serviceUsageConsumer
) -
스토리지 관리자(
roles/storage.admin
)
역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.
gcloud 기본값 설정
Cloud Run 서비스의 기본값으로 gcloud를 구성하려면 다음 안내를 따르세요.
기본 프로젝트를 설정합니다.
gcloud config set project PROJECT_ID
PROJECT_ID를 이 튜토리얼용으로 만든 프로젝트 이름으로 바꿉니다.
선택한 리전에 맞게 gcloud를 구성합니다.
gcloud config set run/region REGION
REGION을 지원되는 Cloud Run 리전 중 원하는 리전으로 바꿉니다.
Cloud Run 위치
Cloud Run은 리전을 기반으로 합니다. 즉, Cloud Run 서비스를 실행하는 인프라가 특정 리전에 위치해 있으며 해당 리전 내의 모든 영역에서 중복으로 사용할 수 있도록 Google이 관리합니다.
Cloud Run 서비스를 실행하는 리전을 선택하는 데 있어 중요한 기준은 지연 시간, 가용성 또는 내구성 요구사항입니다.
일반적으로 사용자와 가장 가까운 리전을 선택할 수 있지만 Cloud Run 서비스에서 사용하는 다른 Google Cloud 제품 위치도 고려해야 합니다.
여러 위치에서 Google Cloud 제품을 함께 사용하면 서비스 지연 시간과 비용에 영향을 미칠 수 있습니다.
Cloud Run은 다음 리전에서 사용할 수 있습니다.
등급 1 가격 적용
asia-east1
(타이완)asia-northeast1
(도쿄)asia-northeast2
(오사카)asia-south1
(인도 뭄바이)europe-north1
(핀란드) 낮은 CO2europe-southwest1
(마드리드) 낮은 CO2europe-west1
(벨기에) 낮은 CO2europe-west4
(네덜란드) 낮은 CO2europe-west8
(밀라노)europe-west9
(파리) 낮은 CO2me-west1
(텔아비브)us-central1
(아이오와) 낮은 CO2us-east1
(사우스캐롤라이나)us-east4
(북 버지니아)us-east5
(콜럼버스)us-south1
(댈러스) 낮은 CO2us-west1
(오리건) 낮은 CO2
등급 2 가격 적용
africa-south1
(요하네스버그)asia-east2
(홍콩)asia-northeast3
(대한민국 서울)asia-southeast1
(싱가포르)asia-southeast2
(자카르타)asia-south2
(인도 델리)australia-southeast1
(시드니)australia-southeast2
(멜버른)europe-central2
(폴란드 바르샤바)europe-west10
(베를린) 낮은 CO2europe-west12
(토리노)europe-west2
(영국 런던) 낮은 CO2europe-west3
(독일 프랑크푸르트) 낮은 CO2europe-west6
(스위스 취리히) 낮은 CO2me-central1
(도하)me-central2
(담맘)northamerica-northeast1
(몬트리올) 낮은 CO2northamerica-northeast2
(토론토) 낮은 CO2southamerica-east1
(브라질 상파울루) 낮은 CO2southamerica-west1
(칠레 산티아고) 낮은 CO2us-west2
(로스앤젤레스)us-west3
(솔트레이크시티)us-west4
(라스베이거스)
Cloud Run 서비스를 이미 만들었다면 Google Cloud 콘솔의 Cloud Run 대시보드에서 리전을 확인할 수 있습니다.
코드 샘플 검색
사용할 코드 샘플을 검색하려면 다음 안내를 따르세요.
샘플 앱 저장소를 로컬 머신에 클론합니다.
Node.js
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git
또는 zip 파일로 샘플을 다운로드하고 압축을 풀 수 있습니다.
Python
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
또는 zip 파일로 샘플을 다운로드하고 압축을 풀 수 있습니다.
Go
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples.git
또는 zip 파일로 샘플을 다운로드하고 압축을 풀 수 있습니다.
Java
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git
또는 zip 파일로 샘플을 다운로드하고 압축을 풀 수 있습니다.
Cloud Run 샘플 코드가 포함된 디렉터리로 변경합니다.
Node.js
cd nodejs-docs-samples/run/system-package/
Python
cd python-docs-samples/run/system-package/
Go
cd golang-samples/run/system_package/
자바
cd java-docs-samples/run/system-package/
아키텍처 시각화
기본 아키텍처는 다음과 같습니다.
사용자가 Graphviz 유틸리티를 실행하는 Cloud Run 서비스에 대해 HTTP 요청을 수행하여 요청을 이미지로 변환합니다. 이 이미지는 사용자에게 HTTP 응답으로 전송됩니다.
코드 이해하기
Dockerfile
로 환경 구성 정의
Dockerfile
은 서비스에서 사용할 언어 및 기본 운영 환경(예: Ubuntu)에 따라 다릅니다.
빌드 및 배포 빠른 시작에는 다른 서비스의 Dockerfile
을 빌드하기 위한 시작점으로 사용할 수 있는 다양한 Dockerfiles
가 표시됩니다.
이 서비스를 사용하려면 기본적으로 하나 이상의 추가 시스템 패키지가 필요합니다.
편집기에서
Dockerfile
을 엽니다.Dockerfile
RUN
문을 찾습니다. 이 문을 사용하면 임의의 셸 명령어를 실행하여 환경을 수정할 수 있습니다.Dockerfile
이 여러FROM
문을 찾아 식별할 수 있는 여러 단계로 이루어져 있는 경우 Dockerfile은 마지막 단계에 있습니다.특정한 필수 패키지와 패키지를 설치하는 메커니즘은 컨테이너 내부에 선언된 운영체제에 따라 다릅니다.
운영체제 또는 기본 이미지에 대한 안내를 확인하려면 해당 탭을 클릭합니다.
Debian/Ubuntu Alpine Alpine을 사용하려면 글꼴 지원을 위한 또 다른 패키지가 필요합니다.컨테이너 이미지의 운영체제를 확인하려면
FROM
문 또는 기본 이미지와 연결된 README의 이름을 확인하세요. 예를 들어node
를 확장하는 경우에는 Docker Hub에서 문서와 상위Dockerfile
을 찾을 수 있습니다.docker build
를 로컬에서 또는 Cloud Build를 사용해 이미지를 빌드하여 맞춤설정을 테스트합니다.
수신 요청 처리
샘플 서비스는 수신 HTTP 요청의 매개변수를 사용하여 적절한 dot
유틸리티 명령어를 실행하는 시스템 호출을 호출합니다.
아래의 HTTP 핸들러에서 그래프 설명 입력 매개변수는 dot
querystring 변수입니다.
그래프 설명에는 querystring에 사용할 URL 인코딩 문자가 포함될 수 있습니다.
Node.js
Python
Go
자바
내부 서버 오류와 잘못된 사용자 입력을 구분해야 합니다. 오류 메시지에 사용자 입력 문제를 나타내는 문자열 syntax
가 포함된 경우를 제외하고 이 샘플 서비스는 모든 dot 명령줄 오류에 대해 내부 서버 오류를 반환합니다.
다이어그램 생성
다이어그램 생성의 핵심 로직은 dot 명령줄 도구를 사용하여 그래프 설명 입력 매개변수를 PNG 이미지 형식의 다이어그램으로 처리합니다.
Node.js
Python
Go
자바
보안 서비스 설계
dot
도구의 모든 취약점은 웹 서비스의 잠재적 취약점입니다. 이를 완화하려면 정기적으로 컨테이너 이미지를 다시 빌드하여 graphviz
패키지의 최신 버전을 사용하면 됩니다.
현재 샘플을 확장하여 사용자 입력을 명령줄 매개변수로 허용하는 경우 명령어 삽입 공격으로부터 보호해야 합니다. 다음은 삽입 공격을 방지하는 몇 가지 방법입니다.
- 지원되는 매개변수 사전에 입력 매핑
- 입력이 알려진 안전한 값의 범위(예: 정규식 사용)와 일치하는지 여부 검사
- 셸 문법이 평가되지 않도록 입력 이스케이프 처리
일반적으로 사용되는 권한이 있는 기본 계정을 사용하는 대신 Google Cloud 서비스를 사용할 수 있는 권한이 부여되지 않은 서비스 계정으로 서비스를 배포하여 잠재적 취약점을 더욱 완화할 수 있습니다. 따라서 이 튜토리얼의 단계에서는 새 서비스 계정을 만들고 사용합니다.
코드 제공
코드를 제공하려면 Cloud Build로 빌드하고 Artifact Registry에 업로드한 후 Cloud Run에 배포합니다.
Artifact Registry를 만듭니다.
gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \ --repository-format docker \ --location REGION
다음과 같이 바꿉니다.
- REPOSITORY를 저장소의 고유한 이름으로 바꿉니다. 프로젝트의 저장소 위치마다 저장소 이름이 고유해야 합니다.
- REGION: Artifact Registry 저장소에 사용할 Google Cloud 리전
다음 명령어를 실행하여 컨테이너를 빌드하고 Artifact Registry에 게시합니다.
Node.js
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz
여기서 PROJECT_ID는 Google Cloud 프로젝트 ID이고
graphviz
는 서비스에 지정할 이름입니다.성공하면 ID, 생성 시간, 이미지 이름이 포함된 성공 메시지가 표시됩니다. 이미지는 Artifact Registry에 저장되며 원하는 경우 다시 사용할 수 있습니다.
Python
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz
여기서 PROJECT_ID는 Google Cloud 프로젝트 ID이고
graphviz
는 서비스에 지정할 이름입니다.성공하면 ID, 생성 시간, 이미지 이름이 포함된 성공 메시지가 표시됩니다. 이미지는 Artifact Registry에 저장되며 원하는 경우 다시 사용할 수 있습니다.
Go
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz
여기서 PROJECT_ID는 Google Cloud 프로젝트 ID이고
graphviz
는 서비스에 지정할 이름입니다.성공하면 ID, 생성 시간, 이미지 이름이 포함된 성공 메시지가 표시됩니다. 이미지는 Artifact Registry에 저장되며 원하는 경우 다시 사용할 수 있습니다.
자바
이 샘플은 Jib를 사용해서 일반적인 Java 도구로 Docker 이미지를 빌드합니다. Jib는 Dockerfile을 사용하거나 Docker를 설치할 필요 없이 컨테이너 빌드를 최적화합니다. Jib로 자바 컨테이너 빌드에 대해 자세히 알아보세요.Dockerfile을 사용하여 시스템 패키지가 설치된 기본 이미지를 구성하고 빌드하여 Jib의 기본 이미지를 재정의합니다.
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz-base
여기서 PROJECT_ID는 Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
gcloud 사용자 인증 정보 도우미를 사용하여 Docker가 Artifact Registry로 내보내도록 승인합니다.
gcloud auth configure-docker
Jib로 최종 컨테이너를 빌드하고 Artifact Registry에 게시합니다.
mvn compile jib:build \ -Dimage=REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz \ -Djib.from.image=REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz-base
여기서 PROJECT_ID는 Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
다음을 사용하여 배포합니다.
gcloud
- 새 서비스 계정 만들기 사용되는 시스템 패키지를 포함한 코드는 이 서비스 계정에 부여된 Google Cloud 서비스만 사용할 수 있습니다.
여기서 SA_NAME은 이 서비스 계정에 지정하는 이름입니다. 코드에 오류나 취약점이 있는 경우 코드가 다른 Google Cloud 프로젝트 리소스에 액세스할 수 없습니다.gcloud iam service-accounts create SA_NAME
- 서비스 계정을 지정하여 코드 배포
여기서 PROJECT_ID는 Google Cloud 프로젝트 ID, SA_NAME은 생성한 서비스 계정 이름,gcloud run deploy graphviz-web --service-account SA_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com --image REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz
graphviz
는 위의 컨테이너 이름,graphviz-web
은 해당 서비스의 이름입니다. '인증되지 않은 호출 허용' 프롬프트에Y
로 응답합니다. IAM 기반 인증에 대한 자세한 내용은 액세스 관리를 참고하세요. - 배포가 완료될 때까지 기다립니다. 이 작업은 30초 정도 걸릴 수 있습니다. 성공하면 명령줄에 서비스 URL이 표시됩니다.
Terraform
Terraform 구성을 적용하거나 삭제하는 방법은 기본 Terraform 명령어를 참조하세요.
다음 Terraform 코드는 Cloud Run 서비스를 만듭니다.
IMAGE_URL을 컨테이너 이미지에 대한 참조(예:
us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello:latest
)로 바꿉니다. Artifact Registry를 사용하는 경우 저장소 REPO_NAME이 이미 생성되어 있어야 합니다. URL의 형식은LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPO_NAME/PATH:TAG
입니다.다음 Terraform 코드는 Cloud Run 서비스를 공개로 설정합니다.
- 새 서비스 계정 만들기 사용되는 시스템 패키지를 포함한 코드는 이 서비스 계정에 부여된 Google Cloud 서비스만 사용할 수 있습니다.
서비스에 코드 업데이트를 배포하려면 이전 단계를 반복합니다. 서비스에 배포할 때마다 새 버전이 생성되고 준비가 되면 자동으로 트래픽 제공이 시작됩니다.
사용해 보기
요청 페이로드에 DOT 문법 설명과 함께 HTTP POST
요청을 보내 서비스를 사용해 보세요.
서비스에 HTTP 요청을 보냅니다.
URL을 브라우저 URL 표시줄에 복사하고
[SERVICE_DOMAIN]
을 업데이트하세요.https://SERVICE_DOMAIN/diagram.png?dot=digraph Run { rankdir=LR Code -> Build -> Deploy -> Run }
웹페이지에 다이어그램을 삽입할 수 있습니다.
<img src="https://SERVICE_DOMAIN/diagram.png?dot=digraph Run { rankdir=LR Code -> Build -> Deploy -> Run }" />
PNG
파일을 지원하는 모든 애플리케이션(예: Chrome)에서 결과diagram.png
파일을 엽니다.예를 들면 다음과 같습니다.
바로 활용할 수 있는 다이어그램 설명의 몇 가지 모음을 살펴볼 수 있습니다.
- 선택한
.dot
파일의 콘텐츠를 복사합니다. 서비스에 HTTP 요청을 보냅니다.
브라우저 URL 표시줄에 URL을 복사합니다.
https://SERVICE_DOMAIN/diagram.png?dot=SELECTED DOTFILE CONTENTS
삭제
이 튜토리얼용으로 새 프로젝트를 만든 경우 이 프로젝트를 삭제합니다. 기존 프로젝트를 사용한 경우 이 튜토리얼에 추가된 변경사항은 제외하고 보존하려면 튜토리얼용으로 만든 리소스를 삭제합니다.
프로젝트 삭제
비용이 청구되지 않도록 하는 가장 쉬운 방법은 튜토리얼에서 만든 프로젝트를 삭제하는 것입니다.
프로젝트를 삭제하려면 다음 안내를 따르세요.
- In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
- In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
- In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.
튜토리얼 리소스 삭제
이 튜토리얼에서 배포한 Cloud Run 서비스를 삭제합니다.
gcloud run services delete SERVICE-NAME
여기서 SERVICE-NAME은 선택한 서비스 이름입니다.
Google Cloud 콘솔에서 Cloud Run 서비스를 삭제할 수도 있습니다.
튜토리얼 설정 중에 추가한 gcloud 기본 리전 구성을 삭제합니다.
gcloud config unset run/region
프로젝트 구성을 삭제합니다.
gcloud config unset project
이 튜토리얼에서 만든 다른 Google Cloud 리소스를 삭제합니다.
Artifact Registry에서 가져온
REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz
라는 서비스 컨테이너 이미지를 삭제합니다.서비스 계정 SA_NAME 삭제.
gcloud iam service-accounts delete SA_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
다음 단계
- graphviz 앱에서 다음을 실험해보세요.
- 다이어그램 생성에 다양한 알고리즘을 적용하는 다른 graphviz 유틸리티에 대한 지원을 추가합니다.
- Cloud Storage에 다이어그램을 저장합니다. 이미지 또는 DOT 문법을 저장하시겠어요?
- Cloud Natural Language API로 콘텐츠 악용을 방지합니다.
- Cloud Run에서 이미지 처리 튜토리얼에 있는 시스템 패키지의 다른 예시를 참조하세요.
- Google Cloud에 대한 참조 아키텍처, 다이어그램, 권장사항을 살펴보세요. Cloud 아키텍처 센터를 살펴보세요.