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점프 스타트 솔루션: Cloud SQL을 사용한 생성형 AI RAG

Last reviewed 2024-03-28 UTC

이 가이드에서는 Cloud SQL을 사용한 생성형 AI RAG 솔루션을 이해하고 배포하는 방법을 안내합니다. 이 솔루션은 RAG 지원 생성형 AI 애플리케이션 인프라를 기반으로 하지만 사용자의 작업 시작을 돕고 저렴한 비용으로 RAG 사용 방법을 지원하도록 설계되었습니다.

이 솔루션에서는 검색 증강 생성(RAG)을 사용하는 채팅 애플리케이션을 만드는 방법을 보여줍니다. 사용자가 앱에서 질문하면 데이터베이스에 벡터로 저장된 정보를 기반으로 응답을 제공합니다.

이 문서는 애플리케이션 개발 및 Gemini와 같은 LLM과 상호작용하는 방법에 대한 배경 지식이 있는 애플리케이션 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다. Terraform 사용 경험이 도움이 됩니다.

목표

이 솔루션 가이드는 다음을 수행하는 데 도움이 됩니다.

LLM에 입력을 제공하기 위한 방법으로 RAG를 사용하는 3계층 앱을 배포합니다. 이 앱에는 프런트엔드 서비스 및 백엔드 서비스(둘 다 Python을 사용하여 빌드됨)가 포함되며, 관리형 데이터베이스가 사용됩니다.
RAG 및 구조화되지 않은 텍스트에 LLM을 사용하는 방법을 알아봅니다.

아키텍처

다음 다이어그램은 솔루션의 아키텍처를 보여줍니다.

Cloud SQL 솔루션의 생성형 AI RAG에 필요한 인프라 아키텍처

다음 섹션에서는 요청 흐름과 다이어그램에 표시된 Google Cloud 리소스에 대해 설명합니다.

요청 흐름

다음은 이 솔루션의 요청 처리 흐름입니다. 흐름의 단계는 앞의 아키텍처 다이어그램에 표시된 대로 번호가 지정됩니다.

데이터가 Cloud Storage 버킷에 업로드됩니다.
데이터가 Cloud SQL에서 PostgreSQL 데이터베이스에 로드됩니다.
텍스트 필드의 임베딩은 Vertex AI를 사용하여 생성되며 벡터로 저장됩니다.
브라우저에서 애플리케이션을 엽니다.
생성형 AI 호출을 위해 프런트엔드 서비스가 백엔드 서비스와 통신합니다.
백엔드 서비스가 요청을 임베딩으로 변환하고 기존 임베딩을 검색합니다.
임베딩 검색의 자연어 결과가 원본 프롬프트와 함께 Vertex AI로 전송되어 대답을 생성합니다.

사용 제품

이 솔루션에는 다음과 같은 Google Cloud 제품이 사용됩니다.

Vertex AI: ML 모델과 AI 애플리케이션을 학습시키고, 배포하고 애플리케이션에 사용할 LLM을 맞춤설정할 수 있게 해주는 머신러닝(ML) 플랫폼입니다.
Cloud SQL: Google Cloud 인프라에서 완전 관리되는 MySQL, PostgreSQL, SQL Server 데이터베이스를 위한 클라우드 기반 서비스입니다.
Cloud Run: 서버리스 컨테이너화된 앱을 빌드하고 배포할 수 있는 완전 관리형 서비스입니다. Google Cloud는 확장 및 기타 인프라 태스크를 처리합니다.
Cloud Storage: 다양한 데이터 유형에 적합한 저비용, 무제한 객체 저장소입니다. Google Cloud 내부 및 외부에서 데이터에 액세스할 수 있고 중복성을 위해 여러 위치에 복제됩니다.

비용

Cloud SQL이 포함된 생성형 AI RAG 솔루션에 사용되는 Google Cloud 리소스의 예상 비용은 Google Cloud 가격 계산기에서 미리 계산된 추정치를 참조하세요.

예상 비용을 시작점으로 배포 비용을 계산합니다. 솔루션에 사용된 리소스에 적용할 모든 구성 변경사항을 반영하도록 예상 비용을 수정할 수 있습니다.

사전 계산된 예상 비용은 다음과 같은 특정 요소에 대한 가정을 기반으로 합니다.

리소스가 배포된 Google Cloud 위치
리소스가 사용된 시간의 양
Cloud Storage에 저장된 데이터 양
Cloud Run의 CPU 및 메모리 할당
Cloud SQL의 CPU, 메모리, 스토리지 할당
Vertex AI 모델 엔드포인트에 대한 호출 수

시작하기 전에

이 솔루션을 배포하려면 먼저 Google Cloud 프로젝트와 일부 IAM 권한이 필요합니다.

Google Cloud 프로젝트 만들기 또는 선택

솔루션을 배포할 때 리소스가 배포되는 Google Cloud 프로젝트를 선택합니다. 새 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 배포에 사용할 수 있습니다.

새 프로젝트를 만들려면 배포를 시작하기 전에 만듭니다. 새 프로젝트를 사용하면 프로덕션 워크로드에 사용되는 리소스와 같이 이전에 프로비저닝된 리소스와의 충돌을 방지할 수 있습니다.

프로젝트를 만들려면 다음 단계를 수행합니다.

In the Google Cloud console, go to the project selector page.

Go to project selector
Click Create project.
Name your project. Make a note of your generated project ID.
Edit the other fields as needed.
Click Create.

필수 IAM 권한 가져오기

배포 프로세스를 시작하려면 다음 표에 나온 Identity and Access Management(IAM) 권한이 필요합니다.

이 솔루션에 대해 새 프로젝트를 만든 경우 해당 프로젝트에 대한 roles/owner 기본 역할과 필요한 모든 권한을 가지게 됩니다. roles/owner 역할이 없으면 관리자에게 연락하여 해당 권한(또는 이러한 권한이 포함된 역할)을 부여해 달라고 요청하세요.

필수 IAM 권한	필수 권한이 포함된 사전 정의된 역할
`serviceusage.services.enable`	서비스 사용량 관리자 (`roles/serviceusage.serviceUsageAdmin`)
`iam.serviceAccounts.create`	서비스 계정 관리자 (`roles/iam.serviceAccountAdmin`)
`resourcemanager.projects.setIamPolicy`	프로젝트 IAM 관리자 (`roles/resourcemanager.projectIamAdmin`)
`config.deployments.create` `config.deployments.list`	Cloud Infrastructure Manager 관리자 (`roles/config.admin`)
`iam.serviceAccount.actAs`	서비스 계정 사용자 (`roles/iam.serviceAccountUser`)

임시 서비스 계정 권한 정보

콘솔을 통해 배포 프로세스를 시작하면 Google이 솔루션 배포를 위해 서비스 계정을 자동으로 생성합니다(이후 필요할 때 배포 삭제 가능). 이 서비스 계정에는 특정 일시적으로 IAM 권한이 할당됩니다. 즉, 솔루션 배포 및 삭제 작업이 완료되면 권한이 자동으로 취소됩니다. 이 가이드 후반부의 설명대로 배포를 삭제한 후에는 서비스 계정을 삭제하는 것이 좋습니다.

서비스 계정에 할당된 역할 보기

Google Cloud 프로젝트 또는 조직 관리자에게 이 정보가 필요한 경우를 대비해 여기에 역할이 나와 있습니다.

roles/aiplatform.admin
roles/artifactregistry.admin
roles/cloudfunctions.admin
roles/cloudsql.admin
roles/compute.networkAdmin
roles/config.agent
roles/iam.serviceAccountAdmin
roles/iam.serviceAccountUser
roles/iam.serviceAccountTokenCreator
roles/logging.configWriter
roles/resourcemanager.projectIamAdmin
roles/run.admin
roles/servicenetworking.serviceAgent
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin
roles/storage.admin
roles/workflows.admin
roles/vpcaccess.admin

솔루션 배포

최소한의 노력으로 이 솔루션을 배포할 수 있도록 GitHub에서 Terraform 구성을 제공합니다. Terraform 구성은 솔루션에 필요한 모든 Google Cloud 리소스를 정의합니다.

다음 방법 중 하나를 사용하여 솔루션을 배포할 수 있습니다.

콘솔을 통해: 기본 구성으로 솔루션을 사용해 보고 작동 방식을 확인하려면 이 방법을 사용합니다. Cloud Build에서 솔루션에 필요한 모든 리소스를 배포합니다. 배포된 솔루션이 더 이상 필요하지 않으면 콘솔을 통해 이 솔루션을 삭제할 수 있습니다. 솔루션을 배포한 후 만든 모든 리소스를 개별적으로 삭제해야 할 수도 있습니다.

이 배포 방법을 사용하려면 콘솔을 통해 배포의 안내를 따르세요.
Terraform CLI 사용: 솔루션을 맞춤설정하거나 코드형 인프라(IaC) 방식을 사용하여 리소스 프로비저닝과 관리를 자동화하려면 이 방법을 사용합니다. GitHub에서 Terraform 구성을 다운로드하고 원하는 경우 필요에 따라 코드를 맞춤설정한 후 Terraform CLI를 사용하여 솔루션을 배포합니다. 솔루션을 배포한 후에도 계속 Terraform을 사용하여 솔루션을 관리할 수 있습니다.

이 배포 방법을 사용하려면 Terraform CLI를 사용하여 배포의 안내를 따르세요.

콘솔을 통해 배포

사전 구성된 솔루션을 배포하려면 다음 단계를 완료하세요.

Google Cloud 점프 스타트 솔루션 카탈로그에서 Cloud SQL을 사용한 생성형 AI RAG 솔루션으로 이동합니다.

Cloud SQL을 사용한 생성형 AI RAG 솔루션으로 이동
솔루션의 예상 비용 및 예상 배포 시간 등 페이지에 제공된 정보를 검토합니다.
솔루션 배포를 시작할 준비가 되면 배포를 클릭합니다.

단계별 구성 창이 표시됩니다.
구성 창의 단계를 완료합니다.

배포에 입력하는 이름을 기록해 둡니다. 이 이름은 나중에 배포를 삭제할 때 필요합니다.

배포를 클릭하면 솔루션 배포 페이지가 표시됩니다. 이 페이지의 상태 필드에 배포 중이 표시됩니다.
솔루션이 배포될 때까지 기다립니다.

배포가 실패하면 상태 필드에 실패가 표시됩니다. Cloud Build 로그를 사용하여 오류를 진단할 수 있습니다. 자세한 내용은 콘솔을 통해 배포 시 오류를 참조하세요.

배포가 완료되면 상태 필드가 배포됨으로 변경됩니다.
솔루션을 보려면 콘솔에서 솔루션 배포 페이지로 돌아갑니다.
배포된 Google Cloud 리소스와 구성을 보려면 대화형 둘러보기를 사용합니다.

둘러보기 시작

이 태스크를 완료하는 데 10분 정도 걸립니다.

솔루션이 더 이상 필요하지 않으면 Google Cloud 리소스 비용이 계속 청구되지 않도록 배포를 삭제할 수 있습니다. 자세한 내용은 배포 삭제를 참조하세요.

Terraform CLI를 사용하여 배포

이 섹션에서는 솔루션을 맞춤설정하거나 Terraform CLI를 사용하여 솔루션 프로비저닝과 관리를 자동화하는 방법을 설명합니다. Terraform CLI를 사용하여 배포하는 솔루션은 Google Cloud 콘솔의 솔루션 배포 페이지에 표시되지 않습니다.

Terraform 클라이언트 설정

Cloud Shell 또는 로컬 호스트에서 Terraform을 실행할 수 있습니다. 이 가이드에서는 Google Cloud에서 인증을 수행하기 위해 Terraform이 사전 설치되어 구성된 Cloud Shell에서 Terraform을 실행하는 방법을 설명합니다.

이 솔루션의 Terraform 코드는 GitHub 저장소에서 사용할 수 있습니다.

GitHub 저장소를 Cloud Shell에 클론합니다.

GitHub 저장소를 Cloud Shell로 다운로드하는 것을 확인하는 메시지가 표시됩니다.
확인을 클릭합니다.

Cloud Shell이 별도의 브라우저 탭에서 시작되고 Terraform 코드가 Cloud Shell 환경의 $HOME/cloudshell_open 디렉터리에 다운로드됩니다.
Cloud Shell에서 현재 작업 디렉터리가 $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag인지 확인합니다. 이 디렉터리에 솔루션에 대한 Terraform 구성 파일이 포함되어 있습니다. 해당 디렉터리로 변경해야 하는 경우 다음 명령어를 실행합니다.
```
cd $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag
```
다음 명령어를 실행하여 Terraform을 초기화합니다.
```
terraform init
```
다음 메시지가 표시될 때까지 기다립니다.
```
Terraform has been successfully initialized!
```

Terraform 변수 구성

다운로드한 Terraform 코드에는 요구사항에 따라 배포를 맞춤설정하는 데 사용할 수 있는 변수가 포함되어 있습니다. 예를 들어 Google Cloud 프로젝트와 솔루션을 배포할 리전을 지정할 수 있습니다.

현재 작업 디렉터리가 $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag인지 확인합니다. 그렇지 않으면 해당 디렉터리로 이동합니다.
동일한 디렉터리에서 terraform.tfvars라는 텍스트 파일을 만듭니다.
terraform.tfvars 파일에서 다음 코드 스니펫을 복사하고 필수 변수의 값을 설정합니다.
- 코드 스니펫에서 주석으로 제공된 안내를 따릅니다.
- 이 코드 스니펫에는 값을 설정해야 하는 변수만 포함됩니다. Terraform 구성에는 기본값이 있는 다른 변수가 포함됩니다. 모든 변수 및 기본값을 검토하려면 $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag 디렉터리에서 사용할 수 있는 variables.tf 파일을 참조하세요.
- terraform.tfvars 파일에 설정한 각 값이 variables.tf 파일에 선언된 변수 유형과 일치하는지 확인합니다. 예를 들어 variables.tf 파일의 변수에 정의된 유형이 bool인 경우 terraform.tfvars 파일에서 해당 변수 값으로 true 또는 false를 지정해야 합니다.
```
# This is an example of the terraform.tfvars file.
# The values in this file must match the variable types declared in variables.tf.
# The values in this file override any defaults in variables.tf.

# ID of the project in which you want to deploy the solution
project_id = "PROJECT_ID"

# The following variables have default values. You can set your own values or remove them to accept the defaults.

# Google Cloud region where you want to deploy the solution.
# Example: us-central1
region = "REGION"

# Whether or not to enable underlying apis in this solution.
# Example: true
enable_apis = "BOOL"

# Whether or not to protect Cloud SQL resources from deletion when solution is modified or changed.
# Example: false
deletion_protection = "BOOL"

# A map of key/value label pairs to assign to the resources.
# Example: "team"="monitoring", "environment"="test"
labels = {"KEY1"="VALUE1",..."KEYn"="VALUEn"}
```
필수 변수에 할당할 수 있는 값에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
- project_id: 프로젝트 식별.
- 다른 변수에는 기본값이 포함되어 있습니다. disable_services_on_destroy 및 labels와 같은 일부는 변경할 수 있습니다.

Terraform 구성 검증 및 검토

현재 작업 디렉터리가 $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag인지 확인합니다. 그렇지 않으면 해당 디렉터리로 이동합니다.
Terraform 구성에 오류가 없는지 확인합니다.
```
terraform validate
```
명령어가 오류를 반환하면 구성에서 수정이 필요한 항목을 변경한 후 terraform validate 명령어를 다시 실행합니다. 명령어가 다음 메시지를 반환할 때까지 이 단계를 반복합니다.
```
Success! The configuration is valid.
```
구성에서 정의된 리소스를 검토합니다.
```
terraform plan
```
앞에서 설명한 대로 terraform.tfvars 파일을 만들지 않은 경우 Terraform에서 기본값이 없는 변수의 값을 입력하라는 메시지를 표시합니다. 필수 값을 입력합니다.

terraform plan 명령어 출력은 구성을 적용할 때 Terraform이 프로비저닝하는 리소스 목록입니다.

변경하려면 구성을 수정한 후 terraform validate 및 terraform plan 명령어를 다시 실행합니다.

리소스 프로비저닝

Terraform 구성을 더 이상 변경할 필요가 없으면 리소스를 배포합니다.

현재 작업 디렉터리가 $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag인지 확인합니다. 그렇지 않으면 해당 디렉터리로 이동합니다.
Terraform 구성을 적용합니다.
```
terraform apply
```
앞에서 설명한 대로 terraform.tfvars 파일을 만들지 않은 경우 Terraform에서 기본값이 없는 변수의 값을 입력하라는 메시지를 표시합니다. 필수 값을 입력합니다.

Terraform에서 생성될 리소스 목록을 표시합니다.
작업을 수행하라는 메시지가 표시되면 yes를 입력합니다.

Terraform에서 배포 진행 상황을 보여주는 메시지가 표시됩니다.

배포를 완료할 수 없으면 Terraform에서 실패를 일으킨 오류가 표시됩니다. 오류 메시지를 검토하고 구성을 업데이트하여 오류를 해결합니다. 그런 후 terraform apply 명령어를 다시 실행합니다. Terraform 오류 해결에 도움이 필요하면 Terraform CLI를 사용하여 솔루션 배포 시 오류를 참조하세요.

모든 리소스가 만들어지면 Terraform에 다음 메시지가 표시됩니다.
```
Apply complete!
```
솔루션을 보려면 콘솔에서 솔루션 배포 페이지로 돌아갑니다.
배포된 Google Cloud 리소스와 구성을 보려면 대화형 둘러보기를 사용합니다.

둘러보기 시작

이 태스크를 완료하는 데 15분 정도 걸립니다.

배포 삭제

더 이상 솔루션이 필요하지 않으면 이 솔루션에서 만든 리소스에 대한 요금이 계속 청구되지 않도록 모든 리소스를 삭제합니다.

콘솔을 통해 삭제

콘솔을 통해 솔루션을 배포한 경우 다음 절차를 따릅니다.

Google Cloud 콘솔에서 솔루션 배포 페이지로 이동합니다.

솔루션 배포로 이동
삭제할 배포가 포함된 프로젝트를 선택합니다.
삭제할 배포를 찾습니다.
배포 행에서 작업을 클릭한 후 삭제를 선택합니다.

행에서 작업을 보려면 스크롤해야 할 수도 있습니다.
배포 이름을 입력한 후 확인을 클릭합니다.

상태 필드에 삭제 중이 표시됩니다.

삭제가 실패하면 배포 삭제 시 오류의 문제 해결 안내를 참조하세요.

솔루션에 사용한 Google Cloud 프로젝트가 더 이상 필요하지 않으면 프로젝트를 삭제할 수 있습니다. 자세한 내용은 선택사항: 프로젝트 삭제를 참조하세요.

Terraform CLI를 사용하여 삭제

Terraform CLI를 사용하여 솔루션을 배포한 경우 다음 절차를 수행합니다.

Cloud Shell에서 현재 작업 디렉터리가 $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag인지 확인합니다. 그렇지 않으면 해당 디렉터리로 이동합니다.
Terraform에서 프로비저닝한 리소스를 삭제합니다.
```
terraform destroy
```
Terraform에서 소멸될 리소스 목록을 표시합니다.
작업을 수행하라는 메시지가 표시되면 yes를 입력합니다.

Terraform에서 진행 상황을 보여주는 메시지가 표시됩니다. 모든 리소스가 삭제되면 Terraform에 다음 메시지가 표시됩니다.
```
Destroy complete!
```
삭제가 실패하면 배포 삭제 시 오류의 문제 해결 안내를 참조하세요.

선택사항: 프로젝트 삭제

새 Google Cloud 프로젝트에 솔루션을 배포했고 프로젝트가 더 이상 필요 없으면 다음 단계에 따라 이를 삭제합니다.

Google Cloud 콘솔에서 리소스 관리 페이지로 이동합니다.
리소스 관리로 이동
프로젝트 목록에서 삭제할 프로젝트를 선택하고 삭제를 클릭합니다.
프롬프트에서 프로젝트 ID를 입력한 후 종료를 클릭합니다.

프로젝트를 보존하기로 결정한 경우에는 다음 섹션에 설명된 대로 이 솔루션을 위해 만든 서비스 계정을 삭제합니다.

선택사항: 서비스 계정 삭제

솔루션에 사용한 프로젝트를 삭제한 경우에는 이 섹션을 건너뜁니다.

이 가이드의 앞에서 설명한 것처럼 솔루션을 배포할 때 서비스 계정이 자동으로 생성되었습니다. 서비스 계정에 일시적으로 특정 IAM 권한이 할당되었습니다. 즉, 솔루션 배포 및 삭제 작업이 완료된 후 권한이 자동으로 취소되었지만 서비스 계정은 삭제되지 않았습니다. 이 서비스 계정을 삭제하는 것이 좋습니다.

Google Cloud 콘솔을 통해 솔루션을 배포했으면 솔루션 배포 페이지로 이동합니다. 이미 해당 페이지에 있으면 브라우저를 새로고침합니다. 백그라운드에서 프로세스가 트리거되어 서비스 계정이 삭제됩니다. 추가 작업은 필요 없습니다.
Terraform CLI를 사용하여 솔루션을 배포한 경우 다음 단계를 완료합니다.
1. Google Cloud 콘솔에서 서비스 계정 페이지로 이동합니다.
  
  서비스 계정으로 이동
2. 솔루션에 사용한 프로젝트를 선택합니다.
3. 삭제하려는 서비스 계정을 선택합니다.
  
  솔루션에서 만든 서비스 계정의 이메일 ID 형식은 다음과 같습니다.
```
goog-sc-DEPLOYMENT_NAME-NNN@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```
  이메일 ID에는 다음 값이 포함됩니다.
  - DEPLOYMENT_NAME: 배포 이름입니다.
  - NNN: 임의의 3자리 숫자입니다.
  - PROJECT_ID: 솔루션을 배포한 프로젝트의 ID입니다.
4. 삭제를 클릭합니다.

오류 문제 해결하기

오류 진단 및 해결을 위해 수행할 수 있는 작업은 배포 방법 및 오류 복잡성에 따라 달라집니다.

콘솔을 통해 배포 시 오류

콘솔을 사용할 때 배포가 실패하면 다음을 수행합니다.

솔루션 배포 페이지로 이동합니다.

배포가 실패하면 상태 필드에 실패가 표시됩니다.
실패를 일으킨 오류에 대한 세부정보를 보려면 다음 안내를 따르세요.
1. 배포 행에서 작업을 클릭합니다.
  
  행에서 작업을 보려면 스크롤해야 할 수도 있습니다.
2. Cloud Build 로그 보기를 선택합니다.
Cloud Build 로그를 검토하고 적절한 조치에 따라 실패를 일으킨 문제를 해결합니다.

Terraform CLI를 사용하여 배포 시 오류

Terraform 사용 시 배포가 실패하면 terraform apply 명령어 출력에 문제 진단을 위해 검토할 수 있는 오류 메시지가 포함됩니다.

다음 섹션의 예시에서는 Terraform을 사용할 때 발생할 수 있는 배포 오류를 보여줍니다.

API가 사용 설정되지 않음 오류

프로젝트를 만든 후 솔루션을 새 프로젝트에 즉시 배포하려고 하면 다음과 같은 오류가 표시되면서 배포가 실패할 수 있습니다.

Error: Error creating Network: googleapi: Error 403: Compute Engine API has not
been used in project PROJECT_ID before or it is disabled. Enable it by visiting
https://console.developers.google.com/apis/api/compute.googleapis.com/overview?project=PROJECT_ID
then retry. If you enabled this API recently, wait a few minutes for the action
to propagate to our systems and retry.

이 오류가 발생하면 몇 분 정도 기다린 후 terraform apply 명령어를 다시 실행합니다.

배포 삭제 시 오류

경우에 따라 배포를 삭제하려는 시도가 실패할 수 있습니다.

콘솔을 통해 솔루션을 배포한 후 솔루션에서 프로비저닝한 리소스를 변경한 후 배포를 삭제하려고 하면 삭제가 실패할 수 있습니다. 솔루션 배포 페이지의 상태 필드에 실패가 표시되고 Cloud Build 로그에 오류의 원인이 표시됩니다.
Terraform CLI를 사용하여 솔루션을 배포한 후 Terraform이 아닌 인터페이스(예: 콘솔)를 사용하여 리소스를 변경한 후 배포를 삭제하려고 하면 삭제가 실패할 수 있습니다. terraform destroy 명령어 출력의 메시지에 오류 원인이 표시됩니다.

오류 로그와 메시지를 검토하고 오류를 일으킨 리소스를 식별 및 삭제한 후 배포를 다시 삭제합니다.

콘솔 기반 배포가 삭제되지 않고 Cloud Build 로그를 사용하여 오류를 진단할 수 없으면 다음 섹션의 설명대로 Terraform CLI를 사용하여 배포를 삭제할 수 있습니다.

Terraform CLI를 사용하여 콘솔 기반 배포 삭제

이 섹션에서는 콘솔을 통해 삭제를 시도할 때 오류가 발생하는 경우 콘솔 기반 배포를 삭제하는 방법을 설명합니다. 이 방법에서는 삭제하려는 배포의 Terraform 구성을 다운로드한 후 Terraform CLI를 사용하여 배포를 삭제합니다.

배포의 Terraform 코드, 로그 및 기타 데이터가 저장된 리전을 식별합니다. 이 리전은 솔루션 배포 중 선택한 리전과 다를 수 있습니다.
1. Google Cloud 콘솔에서 솔루션 배포 페이지로 이동합니다.
  
  솔루션 배포로 이동
2. 삭제할 배포가 포함된 프로젝트를 선택합니다.
3. 배포 목록에서 삭제하려는 배포에 대한 행을 식별합니다.
4. 모든 행 콘텐츠 보기를 클릭합니다.
5. 위치 열에서 다음 예시에 강조 표시된 두 번째 위치를 기록해 둡니다.
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
프로젝트 ID, 리전, 삭제하려는 배포 이름에 대해 환경 변수를 만듭니다.
```
export REGION="REGION"
export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
export DEPLOYMENT_NAME="DEPLOYMENT_NAME"
```
이 명령어에서 다음 항목을 바꿉니다.
- REGION: 이 절차의 앞 부분에서 기록해 둔 위치
- PROJECT_ID: 솔루션을 배포한 프로젝트의 ID
- DEPLOYMENT_NAME: 삭제하려는 배포의 이름

삭제하려는 배포의 최신 버전에 대한 ID를 가져옵니다.

export REVISION_ID=$(curl \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
    | jq .latestRevision -r)
    echo $REVISION_ID

출력은 다음과 비슷합니다.

projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME/revisions/r-0

배포에 대한 Terraform 구성의 Cloud Storage 위치를 가져옵니다.

export CONTENT_PATH=$(curl \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/${REVISION_ID}" \
    | jq .applyResults.content -r)
    echo $CONTENT_PATH

다음은 이 명령어의 출력 예시입니다.

gs://PROJECT_ID-REGION-blueprint-config/DEPLOYMENT_NAME/r-0/apply_results/content

Cloud Storage에서 Cloud Shell로 Terraform 구성을 다운로드합니다.
```
gcloud storage cp $CONTENT_PATH $HOME --recursive
cd $HOME/content
```
다음 예시에 표시된 것처럼 Operation completed 메시지가 표시될 때까지 기다립니다.
```
Operation completed over 45 objects/268.5 KiB
```
Terraform을 초기화합니다.
```
terraform init
```
다음 메시지가 표시될 때까지 기다립니다.
```
Terraform has been successfully initialized!
```
배포된 리소스를 삭제합니다.
```
terraform destroy
```
Terraform에서 소멸될 리소스 목록을 표시합니다.

선언되지 않은 변수에 대한 경고가 표시되면 경고를 무시합니다.
작업을 수행하라는 메시지가 표시되면 yes를 입력합니다.

Terraform에서 진행 상황을 보여주는 메시지가 표시됩니다. 모든 리소스가 삭제되면 Terraform에 다음 메시지가 표시됩니다.
```
Destroy complete!
```

배포 아티팩트를 삭제합니다.

curl -X DELETE \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}?force=true&delete_policy=abandon"

몇 초 정도 기다린 후 배포 아티팩트가 삭제되었는지 확인합니다.

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
    | jq .error.message

출력에 null이 표시되면 몇 초 정도 기다린 후 명령어를 다시 실행합니다.

배포 아티펙트가 삭제된 후 다음 예시와 같은 메시지가 표시됩니다.

Resource 'projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME' was not found

의견 보내기

점프 스타트 솔루션은 정보 제공만을 목적으로 하며 공식적으로 지원되는 제품은 아닙니다. Google은 사전 통지 없이 솔루션을 변경하거나 삭제할 수 있습니다.

오류를 해결하려면 Cloud Build 로그 및 Terraform 출력을 검토합니다.

의견을 제출하려면 다음을 수행합니다.

문서, 콘솔 내 튜토리얼, 솔루션의 경우 페이지에서 의견 보내기 버튼을 사용합니다.

수정되지 않은 Terraform 코드에 대해서는 GitHub 저장소에서 문제를 만드세요. GitHub 문제는 최선을 다해 검토되며 일반적인 사용 질문을 위한 것이 아닙니다.

솔루션에서 사용되는 제품 관련 문제는 Cloud Customer Care에 문의하세요.

다음 단계

Google Cloud에서 생성형 AI 애플리케이션 빌드 방법 알아보기
AlloyDB AI를 사용하여 생성형 AI 애플리케이션 빌드 방법 알아보기
Vertex AI를 사용하여 RAG 지원 생성형 AI 애플리케이션을 위한 인프라 빌드 방법 알아보기

참여자

저자: 제이슨 데이벤포트 | Developer Advocate

기타 참여자:

저자: 쿠마르 다나고팔 | 크로스 프로덕트 솔루션 개발자
제오프레이 앤더슨 | 제품 관리자