Cloud Functions(1세대)의 이름이 Cloud Run Functions(1세대)로 변경되었습니다. Cloud Run Functions 문서로 전환

이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다.

Workflows 튜토리얼(1세대)

이 튜토리얼에서는 Workflows를 사용하여 일련의 서비스를 함께 연결하는 방법을 보여줍니다. (Cloud Run Functions를 사용하는) 두 공개 HTTP 서비스, 외부 REST API, 비공개 Cloud Run 서비스를 연결하면 유연한 서버리스 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

목표

이 튜토리얼에서는 Google Cloud CLI를 사용하여 하나의 워크플로를 만들고 한 번에 하나의 서비스를 연결합니다.

Cloud Run 함수 서비스 두 개를 배포합니다. 첫 번째 함수는 난수를 생성하여 이를 두 번째 함수에 전달합니다.
Workflows를 사용하여 두 HTTP 함수를 함께 연결합니다. 워크플로를 실행하여 반환된 결과가 외부 API로 전달됩니다.
워크플로를 사용하여 지정된 숫자의 log를 반환하는 외부 HTTP API를 연결합니다. 워크플로를 실행하여 반환된 결과가 Cloud Run 서비스로 전달됩니다.
인증된 액세스만 허용하는 Cloud Run 서비스를 배포합니다. 이 서비스는 지정된 숫자의 math.floor를 반환합니다.
Workflows를 사용하여 Cloud Run 서비스를 연결하고 전체 워크플로를 실행하고 최종 결과를 반환합니다.

다음 다이어그램은 프로세스의 개요와 최종 워크플로의 시각화를 모두 보여줍니다.

비용

이 문서에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 구성요소를 사용합니다.

프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용하세요. Google Cloud를 처음 사용하는 사용자는 무료 체험판을 사용할 수 있습니다.

시작하기 전에

조직에서 정의한 보안 제약조건으로 인해 다음 단계를 완료하지 못할 수 있습니다. 문제 해결 정보는 제한된 Google Cloud 환경에서 애플리케이션 개발을 참조하세요.

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.

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

Create or select a Google Cloud project.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Run functions, Cloud Run, Cloud Storage, and Workflows APIs:

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com cloudfunctions.googleapis.com run.googleapis.com storage.googleapis.com workflows.googleapis.com

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

Create or select a Google Cloud project.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Run functions, Cloud Run, Cloud Storage, and Workflows APIs:

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com cloudfunctions.googleapis.com run.googleapis.com storage.googleapis.com workflows.googleapis.com

Google Cloud CLI 구성요소를 업데이트합니다.
```
gcloud components update
```

Cloud Shell 내에서 명령어를 실행할 경우 gcloud CLI에 이미 인증된 상태입니다. 그렇지 않으면 해당 계정을 사용하여 로그인합니다.
```
gcloud auth login
```

Workflows를 사용할 서비스 계정을 만듭니다.

export SERVICE_ACCOUNT=workflows-sa
gcloud iam service-accounts create ${SERVICE_ACCOUNT}

서비스 계정이 인증된 Cloud Run 서비스를 호출하도록 허용하려면 run.invoker 역할을 Workflows 서비스 계정에 부여합니다.
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member "serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT}@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role "roles/run.invoker"
```
PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

이 튜토리얼에서 사용한 기본 위치를 설정합니다.

gcloud config set project PROJECT_ID
export REGION=REGION
gcloud config set functions/region ${REGION}
gcloud config set run/region ${REGION}
gcloud config set workflows/location ${REGION}

REGION을 지원되는 Workflows 위치 중 원하는 위치로 바꿉니다.

첫 번째 Cloud Run 함수 서비스 배포

HTTP 요청을 수신하면 이 HTTP 함수가 1에서 100 사이의 난수를 생성한 후 숫자를 JSON 형식으로 반환합니다.

randomgen이라는 디렉터리를 만들어 변경합니다.
```
mkdir ~/randomgen
cd ~/randomgen
```

다음 Python 코드가 포함된 main.py라는 파일 이름의 텍스트 파일을 만듭니다.

import functions_framework
import random
from flask import jsonify


@functions_framework.http
def randomgen(request):
    randomNum = random.randint(1, 100)
    output = {"random": randomNum}
    return jsonify(output)

HTTP 처리를 위해 Flask에 대한 종속 항목을 지원하려면 pip 패키지 관리자용 텍스트 파일을 만듭니다. 파일 이름을 requirements.txt로 지정하고 다음을 추가합니다.
```
flask>=1.0.2
functions-framework==3.0.0
```

HTTP 트리거를 사용하여 함수를 배포하고 인증되지 않은 액세스를 허용합니다.

gcloud functions deploy randomgen \
    --runtime python37 \
    --trigger-http \
    --allow-unauthenticated

함수를 배포하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 또한 Google Cloud 콘솔에서 Cloud Run 함수 인터페이스를 사용하여 함수를 배포할 수 있습니다.

함수가 배포되면 httpsTrigger.url 속성을 확인할 수 있습니다.
```
gcloud functions describe randomgen
```
다음 curl 명령어를 통해 함수를 사용해 볼 수 있습니다.
```
curl $(gcloud functions describe randomgen --format='value(httpsTrigger.url)')
```
숫자가 무작위로 생성되어 반환됩니다.

두 번째 Cloud Run 함수 서비스 배포

HTTP 요청을 수신하면 이 HTTP 함수가 JSON 본문에서 input을 추출하여 2를 곱한 후 결과를 JSON 형식으로 반환합니다.

multiply라는 디렉터리를 만들어 변경합니다.
```
mkdir ~/multiply
cd ~/multiply
```

다음 Python 코드가 포함된 main.py라는 파일 이름의 텍스트 파일을 만듭니다.

import functions_framework
from flask import jsonify


@functions_framework.http
def multiply(request):
    request_json = request.get_json()
    output = {"multiplied": 2 * request_json['input']}
    return jsonify(output)

HTTP 처리를 위해 Flask에 대한 종속 항목을 지원하려면 pip 패키지 관리자용 텍스트 파일을 만듭니다. 파일 이름을 requirements.txt로 지정하고 다음을 추가합니다.
```
flask>=1.0.2
functions-framework==3.0.0
```

HTTP 트리거를 사용하여 함수를 배포하고 인증되지 않은 액세스를 허용합니다.

gcloud functions deploy multiply \
    --runtime python37 \
    --trigger-http \
    --allow-unauthenticated

함수를 배포하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 또한 Google Cloud 콘솔에서 Cloud Run 함수 인터페이스를 사용하여 함수를 배포할 수 있습니다.

함수가 배포되면 httpsTrigger.url 속성을 확인할 수 있습니다.
```
gcloud functions describe multiply
```

다음 curl 명령어를 통해 함수를 사용해 볼 수 있습니다.

curl $(gcloud functions describe multiply --format='value(httpsTrigger.url)') \
    -X POST \
    -H "content-type: application/json" \
    -d '{"input": 5}'

숫자 10이 반환되어야 합니다.

워크플로에서 두 Cloud Run 함수 서비스 연결

워크플로 정의는 YAML 또는 JSON 형식으로 작성할 수 있는 Workflows 구문을 사용하여 기술되는 일련의 단계들로 구성됩니다. 이것이 워크플로의 정의입니다. 자세한 내용은 구문 참조 페이지를 확인하세요.

홈 디렉터리로 다시 이동합니다.
```
cd ~
```

다음 콘텐츠를 포함하며 파일 이름이 workflow.yaml인 텍스트 파일을 만듭니다.

- randomgen_function:
    call: http.get
    args:
        url: https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/randomgen
    result: randomgen_result
- multiply_function:
    call: http.post
    args:
        url: https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/multiply
        body:
            input: ${randomgen_result.body.random}
    result: multiply_result
- return_result:
    return: ${multiply_result}

이렇게 하면 두 HTTP 함수가 함께 연결되어 최종 결과가 반환됩니다.

워크플로를 만들면 배포할 수 있으므로 실행이 가능합니다.
```
gcloud workflows deploy WORKFLOW_NAME --source=workflow.yaml
```
WORKFLOW_NAME을 워크플로의 이름으로 바꿉니다.
워크플로를 실행합니다.
```
gcloud workflows run WORKFLOW_NAME
```
실행은 워크플로 정의에 포함된 논리의 단일 실행을 의미합니다. 모든 워크플로 실행은 독립적이며 Workflows의 빠른 확장 덕분에 다수의 동시 실행이 가능합니다.

워크플로가 실행되면 다음과 유사한 결과가 출력됩니다.
```
result: '{"body":{"multiplied":120},"code":200,"headers":{"Alt-Svc":"h3-29=\":443\";
...
startTime: '2021-05-05T14:17:39.135251700Z'
state: SUCCEEDED
...
```

워크플로에서 공개 REST 서비스 연결

기존 워크플로를 업데이트하고 수학 표현식을 평가할 수 있는 공개 REST API(math.js)를 연결합니다. 예를 들면 curl https://api.mathjs.org/v4/?'expr=log(56)'입니다.

워크플로를 배포했으므로 Google Cloud 콘솔의 Workflows 페이지를 통해 워크플로를 수정할 수도 있습니다.

워크플로의 소스 파일을 수정하여 다음 콘텐츠로 바꿉니다.

- randomgen_function:
    call: http.get
    args:
        url: https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/randomgen
    result: randomgen_result
- multiply_function:
    call: http.post
    args:
        url: https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/multiply
        body:
            input: ${randomgen_result.body.random}
    result: multiply_result
- log_function:
    call: http.get
    args:
        url: https://api.mathjs.org/v4/
        query:
            expr: ${"log(" + string(multiply_result.body.multiplied) + ")"}
    result: log_result
- return_result:
    return: ${log_result}

이렇게 하면 외부 REST 서비스가 Cloud Run 함수 서비스에 연결되어 최종 결과가 반환됩니다.

수정된 워크플로를 배포합니다.

gcloud workflows deploy WORKFLOW_NAME --source=workflow.yaml

Cloud Run 서비스 배포

HTTP 요청을 수신하면 JSON 본문에서 input을 추출하고 math.floor를 계산하여 결과를 반환하는 Cloud Run 서비스를 배포합니다.

floor라는 디렉터리를 만들어 변경합니다.
```
mkdir ~/floor
cd ~/floor
```

다음 Python 코드가 포함된 app.py라는 파일 이름의 텍스트 파일을 만듭니다.

import json
import logging
import os
import math

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)


@app.route('/', methods=['POST'])
def handle_post():
    content = json.loads(request.data)
    input = float(content['input'])
    return f"{math.floor(input)}", 200


if __name__ != '__main__':
    # Redirect Flask logs to Gunicorn logs
    gunicorn_logger = logging.getLogger('gunicorn.error')
    app.logger.handlers = gunicorn_logger.handlers
    app.logger.setLevel(gunicorn_logger.level)
    app.logger.info('Service started...')
else:
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=int(os.environ.get('PORT', 8080)))

같은 디렉터리에서 다음 콘텐츠로 Dockerfile을 만듭니다.

# Use an official lightweight Python image.
# https://hub.docker.com/_/python
FROM python:3.7-slim

# Install production dependencies.
RUN pip install Flask gunicorn

# Copy local code to the container image.
WORKDIR /app
COPY . .

# Run the web service on container startup. Here we use the gunicorn
# webserver, with one worker process and 8 threads.
# For environments with multiple CPU cores, increase the number of workers
# to be equal to the cores available.
CMD exec gunicorn --bind 0.0.0.0:8080 --workers 1 --threads 8 app:app

Docker 컨테이너 이미지를 저장할 수 있는 Artifact Registry 표준 저장소를 만듭니다.
```
gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \
    --repository-format=docker \
    --location=${REGION}
```
REPOSITORY를 저장소의 고유한 이름으로 바꿉니다.

컨테이너 이미지를 빌드합니다.

export SERVICE_NAME=floor
gcloud builds submit --tag ${REGION}-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}

Cloud Run에 컨테이너 이미지를 배포하여 인증된 호출만 수락하도록 합니다.

gcloud run deploy ${SERVICE_NAME} \
    --image ${REGION}-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}:latest \
    --platform managed \
    --no-allow-unauthenticated

서비스 URL이 표시되면 배포가 완료된 것입니다. 워크플로 정의를 업데이트하는 경우 해당 URL을 지정해야 합니다.

워크플로에서 Cloud Run 서비스 연결

기존 워크플로를 업데이트하고 Cloud Run 서비스의 URL을 지정합니다.

워크플로의 소스 파일을 수정하여 다음 콘텐츠로 바꿉니다.

- randomgen_function:
    call: http.get
    args:
        url: https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/randomgen
    result: randomgen_result
- multiply_function:
    call: http.post
    args:
        url: https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/multiply
        body:
            input: ${randomgen_result.body.random}
    result: multiply_result
- log_function:
    call: http.get
    args:
        url: https://api.mathjs.org/v4/
        query:
            expr: ${"log(" + string(multiply_result.body.multiplied) + ")"}
    result: log_result
- floor_function:
    call: http.post
    args:
        url: CLOUD_RUN_SERVICE_URL
        auth:
            type: OIDC
        body:
            input: ${log_result.body}
    result: floor_result
- create_output_map:
    assign:
      - outputMap:
          randomResult: ${randomgen_result}
          multiplyResult: ${multiply_result}
          logResult: ${log_result}
          floorResult: ${floor_result}
- return_output:
    return: ${outputMap}

CLOUD_RUN_SERVICE_URL을 Cloud Run 서비스 URL로 바꿉니다.

그러면 워크플로의 Cloud Run 서비스가 연결됩니다. auth 키는 Cloud Run 서비스 호출 시 인증 토큰이 전달되도록 합니다. 자세한 내용은 워크플로에서 인증된 요청 수행을 참조하세요.

수정된 워크플로를 배포합니다.

gcloud workflows deploy WORKFLOW_NAME \
    --source=workflow.yaml

최종 워크플로를 실행합니다.

gcloud workflows run WORKFLOW_NAME

출력은 다음과 비슷하게 표시됩니다.

result: '{"Floor":{"body":"4","code":200
  ...
  "Log":{"body":"4.02535169073515","code":200
  ...
  "Multiply":{"body":{"multiplied":56},"code":200
  ...
  "Random":{"body":{"random":28},"code":200
  ...
startTime: '2023-11-13T21:22:56.782669001Z'
state: SUCCEEDED

수고하셨습니다 일련의 서비스를 연결하는 워크플로를 배포하고 실행했습니다.

표현식, 조건부 건너뛰기, Base64 인코딩 또는 디코딩, 하위 워크플로 등을 사용하는 더 복잡한 워크플로를 만들려면 워크플로 구문 참조 및 표준 라이브러리 개요를 참조하세요.

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.

주의: 프로젝트를 삭제하면 다음과 같은 효과가 발생합니다.

프로젝트의 모든 항목이 삭제됩니다. 이 문서의 태스크에 기존 프로젝트를 사용한 경우 프로젝트를 삭제하면 프로젝트에서 수행한 다른 작업도 삭제됩니다.
커스텀 프로젝트 ID가 손실됩니다. 이 프로젝트를 만들 때 앞으로 사용할 커스텀 프로젝트 ID를 만들었을 수 있습니다. appspot.com URL과 같이 프로젝트 ID를 사용하는 URL을 보존하려면 전체 프로젝트를 삭제하는 대신 프로젝트 내에서 선택한 리소스만 삭제합니다.

여러 아키텍처, 튜토리얼, 빠른 시작을 살펴보려는 경우 프로젝트를 재사용하면 프로젝트 할당량 한도 초과를 방지할 수 있습니다.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
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.
이 튜토리얼에서 만든 워크플로를 삭제합니다.
Artifact Registry에서 컨테이너 이미지를 삭제합니다.
Artifact Registry 저장소를 삭제합니다.

튜토리얼 설정 중에 추가한 Google Cloud CLI 기본 구성을 삭제합니다.

gcloud config unset functions/region
gcloud config unset run/region
gcloud config unset workflows/location
gcloud config unset project