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알림으로 리소스 사용량 제어

이 문서에서는 예산 알림을 사용하여 리소스 사용을 선택적으로 제어하는 방법을 설명합니다.

프로젝트에서 결제를 사용 중지하면 모든 서비스가 중지되고 모든 리소스가 결과적으로 삭제됩니다. 보다 세밀한 대응이 필요한 경우에는 선택적으로 리소스를 제어할 수 있습니다. 예를 들어 일부 Compute Engine 리소스를 중지하고 Cloud Storage 리소스는 그대로 두는 것이 가능합니다. 일부 리소스만 중지하면 환경을 완전히 사용 중지하지 않고도 비용을 줄일 수 있습니다.

다음 예시에서 프로젝트는 여러 Compute Engine 가상 머신 (VM)으로 연구를 실행하고 결과를 Cloud Storage 버킷에 저장합니다. 예산 알림을 트리거로 사용하여 예산이 초과되면 이 Cloud Run 함수는 모든 Compute Engine 인스턴스를 종료하지만 저장된 결과에는 영향을 미치지 않습니다.

시작하기 전에

시작하기 전에 다음 작업을 완료해야 합니다.

Cloud Run 함수 설정

Cloud Run 함수 만들기의 단계를 완료합니다. 트리거 유형을 예산에서 사용할 것과 동일한 Pub/Sub 주제로 설정해야 합니다.

다음 종속 항목을 추가합니다.

Node.js

다음을 package.json 파일에 복사합니다.

{
  "name": "cloud-functions-billing",
  "private": "true",
  "version": "0.0.1",
  "description": "Examples of integrating Cloud Functions with billing",
  "main": "index.js",
  "engines": {
    "node": ">=16.0.0"
  },
  "scripts": {
    "compute-test": "c8 mocha -p -j 2 test/periodic.test.js --timeout=600000",
    "test": "c8 mocha -p -j 2 test/index.test.js --timeout=5000 --exit"
  },
  "author": "Ace Nassri <anassri@google.com>",
  "license": "Apache-2.0",
  "dependencies": {
    "@google-cloud/billing": "^4.0.0",
    "@google-cloud/compute": "^4.0.0",
    "google-auth-library": "^9.0.0",
    "googleapis": "^143.0.0",
    "slack": "^11.0.1"
  },
  "devDependencies": {
    "@google-cloud/functions-framework": "^3.0.0",
    "c8": "^10.0.0",
    "gaxios": "^6.0.0",
    "mocha": "^10.0.0",
    "promise-retry": "^2.0.0",
    "proxyquire": "^2.1.0",
    "sinon": "^18.0.0",
    "wait-port": "^1.0.4"
  }
}

Python

다음을 requirements.txt 파일에 복사합니다.

slackclient==2.9.4
google-api-python-client==2.131.0

다음 코드를 Cloud Run 함수에 복사합니다.

Node.js

const {CloudBillingClient} = require('@google-cloud/billing');
const {InstancesClient} = require('@google-cloud/compute');

const PROJECT_ID = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const PROJECT_NAME = `projects/${PROJECT_ID}`;
const instancesClient = new InstancesClient();
const ZONE = 'us-central1-a';

exports.limitUse = async pubsubEvent => {
  const pubsubData = JSON.parse(
    Buffer.from(pubsubEvent.data, 'base64').toString()
  );
  if (pubsubData.costAmount <= pubsubData.budgetAmount) {
    return `No action necessary. (Current cost: ${pubsubData.costAmount})`;
  }

  const instanceNames = await _listRunningInstances(PROJECT_ID, ZONE);
  if (!instanceNames.length) {
    return 'No running instances were found.';
  }

  await _stopInstances(PROJECT_ID, ZONE, instanceNames);
  return `${instanceNames.length} instance(s) stopped successfully.`;
};

/**
 * @return {Promise} Array of names of running instances
 */
const _listRunningInstances = async (projectId, zone) => {
  const [instances] = await instancesClient.list({
    project: projectId,
    zone: zone,
  });
  return instances
    .filter(item => item.status === 'RUNNING')
    .map(item => item.name);
};

/**
 * @param {Array} instanceNames Names of instance to stop
 * @return {Promise} Response from stopping instances
 */
const _stopInstances = async (projectId, zone, instanceNames) => {
  await Promise.all(
    instanceNames.map(instanceName => {
      return instancesClient
        .stop({
          project: projectId,
          zone: zone,
          instance: instanceName,
        })
        .then(() => {
          console.log(`Instance stopped successfully: ${instanceName}`);
        });
    })
  );
};

Python

import base64
import json
import os

from googleapiclient import discovery

PROJECT_ID = os.getenv("GCP_PROJECT")
PROJECT_NAME = f"projects/{PROJECT_ID}"
ZONE = "us-west1-b"


def limit_use(data, context):
    pubsub_data = base64.b64decode(data["data"]).decode("utf-8")
    pubsub_json = json.loads(pubsub_data)
    cost_amount = pubsub_json["costAmount"]
    budget_amount = pubsub_json["budgetAmount"]
    if cost_amount <= budget_amount:
        print(f"No action necessary. (Current cost: {cost_amount})")
        return

    compute = discovery.build(
        "compute",
        "v1",
        cache_discovery=False,
    )
    instances = compute.instances()

    instance_names = __list_running_instances(PROJECT_ID, ZONE, instances)
    __stop_instances(PROJECT_ID, ZONE, instance_names, instances)


def __list_running_instances(project_id, zone, instances):
    """
    @param {string} project_id ID of project that contains instances to stop
    @param {string} zone Zone that contains instances to stop
    @return {Promise} Array of names of running instances
    """
    res = instances.list(project=project_id, zone=zone).execute()

    if "items" not in res:
        return []

    items = res["items"]
    running_names = [i["name"] for i in items if i["status"] == "RUNNING"]
    return running_names


def __stop_instances(project_id, zone, instance_names, instances):
    """
    @param {string} project_id ID of project that contains instances to stop
    @param {string} zone Zone that contains instances to stop
    @param {Array} instance_names Names of instance to stop
    @return {Promise} Response from stopping instances
    """
    if not len(instance_names):
        print("No running instances were found.")
        return

    for name in instance_names:
        instances.stop(project=project_id, zone=zone, instance=name).execute()
        print(f"Instance stopped successfully: {name}")

진입점을 실행할 올바른 함수로 설정합니다.

Node.js
진입점을 limitUse로 설정합니다.

Python
진입점을 limit_use로 설정합니다.
자동으로 설정된 환경 변수 목록을 검토하고 가상 머신을 실행하는 프로젝트에 GCP_PROJECT 변수를 수동으로 설정해야 하는지 여부를 확인합니다.
ZONE 매개변수를 설정합니다. 이 매개변수는 예산이 초과될 때 인스턴스가 중지되는 영역입니다.

참고: 이 코드 샘플은 지정된 프로젝트의 단일 영역에 있는 인스턴스만 중지합니다. 필요에 따라 다른 프로젝트 및 영역을 처리하도록 Cloud Run 함수 내의 코드를 변경할 수 있습니다.
배포를 클릭합니다.

서비스 계정 권한 구성

Cloud Run 함수는 자동으로 생성된 서비스 계정으로 실행됩니다. 사용량을 제어하려면 다음 단계를 완료하여 프로젝트에서 수정해야 하는 모든 서비스에 서비스 계정 권한을 부여해야 합니다.

Cloud Run 함수의 세부정보를 확인하여 올바른 서비스 계정을 식별합니다. 서비스 계정은 페이지 아래에 나열됩니다.
Google Cloud 콘솔의 IAM 페이지로 이동하여 적절한 권한을 설정합니다.

IAM 페이지로 이동

인스턴스가 중지되었는지 테스트

함수가 예상대로 작동하는지 확인하려면 Cloud Run 함수 테스트의 단계를 따르세요.

성공하면 Google Cloud 콘솔의 Compute Engine VM이 중지됩니다.

다음 단계

다른 프로그래매틱 알림 예시를 검토하여 다음을 실행하는 방법을 알아보세요.