서드 파티 데이터 소스 연결

이 페이지에서는 서드 파티 데이터 소스를 Vertex AI Search에 연결하는 방법을 설명합니다.

서드 파티 데이터 소스를 연결하면 Vertex AI Search가 데이터 커넥터를 만들고 지정된 항목의 데이터 스토어 (항목 데이터 스토어라고 함)를 연결합니다. 항목 유형은 연결하는 데이터 소스에 따라 다릅니다. 예를 들어 Jira Cloud 항목에는 문제, 첨부파일, 댓글, 워크로그가 포함됩니다.

서드 파티 데이터 소스는 일반 검색 앱에서만 사용할 수 있습니다. 채팅, 추천, 에이전트 앱은 서드 파티 데이터 소스를 사용할 수 없습니다.

서드 파티 커넥터는 CMEK 규정을 준수하지 않습니다.

대신 Google 데이터 소스에서 데이터를 가져오려면 검색 데이터 스토어 만들기를 참조하세요.

시작하기 전에

  1. Google 계정팀에 연락하여 서드 파티 데이터 소스 커넥터의 허용 목록에 추가해 달라고 요청하세요.

  2. 사용할 소스의 섹션으로 이동합니다.

Adobe Experience Manager 연결

다음 절차에 따라 Adobe Experience Manager의 데이터를 Vertex AI Search에 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 이 커넥터는 서드 파티 커넥터 허용 목록 외에도 프로젝트를 추가 허용 목록에 추가해야 합니다. 이 허용 목록에 추가하려면 Vertex AI Search 계정팀에 문의하세요.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

  • Adobe Experience Manager 관리자는 Vertex AI Search와 통합하기 위해 다음을 생성하거나 가져와야 합니다.

    • Adobe Experience Manager 인스턴스의 서비스 사용자 인증 정보입니다.
    • Adobe Experience Manager 사이트의 인스턴스 URL입니다.

Adobe Experience Manager 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Adobe Experience Manager의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 Adobe Experience Manager를 선택합니다.

  5. Adobe Experience Manager 인증 정보를 입력하고 계속을 클릭합니다.

  6. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  7. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  8. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  9. 동기화 빈도를 선택합니다.

  10. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  11. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 커넥터 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

AODocs 연결

다음 절차에 따라 AODocs의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 이 커넥터는 서드 파티 커넥터 허용 목록 외에도 프로젝트를 추가 허용 목록에 추가해야 합니다. 이 허용 목록에 추가하려면 Vertex AI Search 계정팀에 문의하세요.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

  • AODocs 관리자는 Vertex AI Search와 통합하기 위해 다음을 생성하거나 가져와야 합니다.

    • 인스턴스 ID. AODocs 인스턴스의 도메인 URL입니다.
    • 클라이언트 ID입니다.
    • 클라이언트 보안 비밀번호

AODocs 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 AODocs의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 AODocs를 선택합니다.

  5. AODocs 인증 정보를 입력하고 인증을 클릭합니다. 새 창이 나타납니다.

  6. 계정을 인증하고 인증이 완료되었는지 확인한 후 데이터 스토어의 AODocs 소스 지정 페이지로 돌아갑니다.

  7. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  8. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  9. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  10. 동기화 빈도를 선택합니다.

  11. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  12. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 커넥터 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Box 연결

다음 절차에 따라 Box에서 Vertex AI Search로 데이터를 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

  • 다음 Box 인증 정보를 준비합니다. 이러한 매개변수 설정에 관한 자세한 내용은 Box 개발자 문서의 JWT Auth를 참조하세요.

    • Enterprise ID
    • 클라이언트 ID
    • 클라이언트 보안 비밀번호
    • 공개 키 ID
    • 비공개 키
    • 암호

  • JWT 엔드포인트를 만들 때 다음 범위를 구성합니다.

댓글의 증분 변경사항을 동기화하는 데는 구성된 빈도 간격보다 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 항목이 포함된 폴더를 복사하거나 이동하면 증분 변경사항을 동기화하는 데 구성된 빈도 간격보다 시간이 더 걸릴 수 있습니다.

Box 앱 만들기

  1. 관리자 계정으로 Box 개발자 콘솔에 로그인합니다.
  2. 새 앱 만들기를 클릭합니다.
  3. 맞춤 앱 유형을 선택합니다.
  4. 앱 이름을 입력합니다.
  5. 앱의 목적을 설정합니다. 통합, AI 또는 Google Cloud Agent Builder 중에서 선택합니다.
  6. JWT를 사용한 서버 인증을 선택합니다.

Box 앱 구성

Box 앱의 설정을 구성합니다.

공개 키/비공개 키 만들기

  1. Box Developer Console로 이동합니다.

  2. 구성 탭에서 공개/비공개 키 쌍 생성을 클릭합니다.

    • 공개 키는 ID와 함께 콘솔에 자동으로 업로드됩니다. 이 ID는 연결을 만들 때 사용됩니다.
    • 비공개 키와 암호가 포함된 구성 파일을 로컬에서 다운로드할 수 있습니다. 나중에 사용할 수 있도록 이 구성 파일을 보관해야 합니다.
    • 원하는 경우 자체 키를 생성하려면 Box 키 쌍 설정 가이드를 참고하세요.

필수 권한 구성

  1. 애플리케이션 범위 섹션에서 다음 권한을 선택합니다.
    • Box에 저장된 모든 파일 및 폴더 읽기

앱 승인

  1. 승인 탭에서 검토 및 제출을 클릭하고 관리자의 승인을 기다립니다.
  2. 관리자는 관리 콘솔에서 앱을 승인할 수 있습니다.

승인 후 Box에서 앱을 완전히 설정합니다.

Box 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Box의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 스크롤하거나 Box를 검색하여 서드 파티 소스를 연결합니다.

  5. 인증 정보를 입력합니다.

  6. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  7. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  8. 데이터 스토어의 이름을 입력합니다.

  9. 데이터 스토어의 동기화 빈도를 선택합니다.

  10. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  11. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 데이터 스토어 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Coda 연결

다음 절차에 따라 Coda의 데이터를 Vertex AI Search에 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 이 커넥터는 서드 파티 커넥터 허용 목록 외에도 프로젝트를 추가 허용 목록에 추가해야 합니다. 이 허용 목록에 추가하려면 Vertex AI Search 계정팀에 문의하세요.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

  • Coda 관리자는 Vertex AI Search와 통합하기 위해 다음을 생성하거나 가져와야 합니다.

    • Coda API 토큰

Coda 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Coda의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 Coda를 선택합니다.

  5. Coda 인증 정보를 입력하고 계속을 클릭합니다.

  6. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  7. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  8. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  9. 동기화 빈도를 선택합니다.

  10. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  11. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 커넥터 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Confluence Cloud 연결

다음 절차에 따라 Confluence Cloud의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후 데이터 스토어가 해당 소스와 동기화되는 빈도를 선택할 수 있습니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • Confluence 인스턴스 및 프로젝트에 대한 관리자 액세스 권한이 있는지 확인합니다.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

Confluence에서 인증 및 권한 설정

다음 섹션의 안내에 따라 Confluence 인스턴스에 대해 필요한 인증 세부정보 및 관리자 액세스 권한이 있는지 확인합니다. Atlassian 개발자 콘솔을 통해 클라이언트 ID 및 클라이언트 보안 비밀번호를 만들고, 필요한 OAuth 2.0 범위를 구성하고, 사용자 권한을 설정합니다. 인스턴스 URL과 ID를 검색하고, 역할을 구성하고, Confluence Cloud와 Vertex AI Search 간에 데이터를 동기화하기 위해 인증을 수행합니다.

- Instance ID. This is the `cloudid` and is available on
  <code>https://<var>EXAMPLE</var>.atlassian.net/_edge/tenant_info</code>
  and copying the value of `cloudId`.
  • OAuth 2.0을 사용 설정하고 클라이언트 ID와 클라이언트 보안 비밀번호를 가져옵니다.
    • Confluence API로 이동합니다.
    • 추가를 클릭합니다.

    • 구성을 클릭합니다.

      b. 세분화된 범위 탭으로 이동하여 범위 수정을 클릭합니다. 다음 범위를 선택합니다.

    7개 범위가 선택되었는지 확인하고 변경사항을 저장합니다.

  1. 배포를 클릭합니다.

  2. 수정을 선택하고 다음을 수행합니다.

    • 공유를 선택하여 다른 필드 수정을 사용 설정합니다.
    • 나머지 필드를 작성합니다.
    • Does your app store personal data?가 표시되면 예를 선택합니다.

  3. 설정을 선택하여 클라이언트 ID 및 클라이언트 보안 비밀번호을 복사합니다.

인스턴스 URL 및 인스턴스 ID 검색

인스턴스 URL을 가져옵니다.

  1. atlassian.net으로 이동하고 관리자 계정으로 로그인합니다.
  2. 동기화할 앱을 선택합니다. 예를 들어 첫 번째 앱을 동기화합니다.
  3. 주소 표시줄에서 하위 도메인인 인스턴스 URL을 찾습니다.

인스턴스 ID를 가져옵니다.

  1. 새 탭을 열고, 인스턴스 URL을 복사하고, /_edge/tenant_info를 인스턴스 URL에 추가합니다. 예를 들면 https://YOUR-INSTANCE.atlassian.net/_edge/tenant_info입니다.
  2. 링크로 이동하여 cloudId 값을 찾습니다. cloudId는 인스턴스 ID입니다.

권한 및 역할 설정

Confluence 관리자에게 Discovery Engine 편집자 역할을 부여하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Atlassian 도메인 사이트로 이동하여 Confluence Cloud 인스턴스를 엽니다.
  2. IAM으로 이동합니다 .
  3. Confluence 관리자에게 검색 엔진 역할을 부여합니다. 그러면 Confluence 관리자가 Confluence Cloud 커넥터 만들기에 설명된 대로 커넥터를 구성할 수 있습니다.

사용자에게 관리자 역할을 부여하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 전용 사용자 계정을 만듭니다.
  2. 새 사용자에게 관리자 역할을 할당합니다.
    • 데이터 스토어 설정에 이 계정을 사용합니다.

Atlassian에서 권한을 구성하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Atlassian 도메인 사이트로 이동하여 Confluence Cloud 인스턴스를 엽니다.
  2. 메뉴 아이콘을 클릭하고 필요한 옵션을 선택합니다.
  3. (선택사항) 메시지가 표시되면 방문 페이지에서 적절한 조직을 선택합니다.

그룹을 만들고 구성하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 관리자 페이지에서 사용자 관리 버튼을 클릭합니다 (필요한 경우).
    • 드롭다운 목록에서 사용자 관리를 선택합니다.
  2. 사용자 관리 페이지에서 그룹을 선택합니다.
  3. 그룹 만들기를 클릭하고 이름을 할당합니다.
    • 커넥터에 필요한 권한을 할당하는 데 이 그룹을 사용합니다.
  4. 그룹에 권한 추가: 사용자 액세스 관리자 역할을 할당합니다.

그룹 구성원을 할당하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 그룹 페이지에서 제품 추가를 클릭하고 적절한 제품 역할을 선택합니다.
    • 사용자 액세스 관리자
  2. 추가를 클릭하여 역할 할당을 확인합니다.
  3. 그룹 구성원 추가를 클릭하여 사용자 계정 또는 그룹 구성원을 포함합니다.
    • 커넥터가 이러한 사용자를 대신하여 인증하여 문서를 가져오는지 확인합니다.

사용자 권한이 올바르게 적용되려면 각 Confluence Cloud 사용자가 모든 사용자에게 이메일을 표시해야 합니다. 이렇게 하려면 Confluence Cloud에서 이메일 공개 상태 설정을 변경하고 공개 상태를 Anyone으로 설정하세요. 자세한 내용은 Atlassian 문서의 이메일 공개 상태 설정을 참고하세요.

Confluence Cloud 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Confluence Cloud의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 새 데이터 스토어를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 Confluence를 선택합니다.

  5. 인증 정보를 입력하고 인증을 클릭합니다.

  6. 새 창이 나타납니다. 인스턴스 사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다. 데이터 스토어의 Confluence 소스 지정 페이지로 돌아가기 전에 인증이 완료되었는지 확인합니다.

  7. 동기화할 항목을 선택한 다음 계속을 클릭합니다.

  8. 데이터 커넥터의 리전을 선택합니다.

  9. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  10. 동기화 빈도를 선택합니다.

  11. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  12. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 데이터 스토어 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Confluence 데이터 센터 온프레미스 연결

이 절차에 따라 Agent Builder에서 Confluence Data Center 데이터 스토어 및 검색 앱을 만들어 온프레미스 Confluence 데이터를 Vertex AI Search와 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후 데이터 스토어가 해당 소스와 동기화되는 빈도를 선택할 수 있습니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음 사항을 확인하세요.

  • 서비스 첨부파일 (비공개 대상 유형에만 필요): 보안 데이터 전송을 위해 서비스 첨부파일을 구성합니다.
  • 사용자 이름 및 비밀번호: Confluence 관리자에게서 인증에 사용할 유효한 사용자 인증 정보를 받습니다.
  • 도메인 URL (비공개 대상 유형의 경우 선택사항): Confluence 데이터 센터 인스턴스의 URL을 지정합니다.
  • 기본 도메인 이름 (선택사항): Confluence 인스턴스의 기본 도메인 이름을 입력합니다.
  • 목적지 포트 (선택사항): Confluence 데이터 센터와 통신하는 데 사용되는 포트를 식별합니다.

Private Service Connect 구성 가이드라인

다음 구성 가이드라인에 따라 Private Service Connect(PSC)와 연결을 설정합니다. 필요에 따라 리소스를 조정하거나 추가합니다. PSC 서비스 연결이 비공개 인스턴스에 연결되도록 올바르게 구성되었으며 게시된 서비스의 요구사항을 충족하는지 확인합니다.

  • 네트워크 구성:

    a. PSC 서비스 연결과 부하 분산기를 동일한 Virtual Private Cloud 네트워크 내 서로 다른 서브넷에 배치합니다.

    b. 백엔드 시스템은 보안상의 이유로 공용 네트워크에 대해 닫혀 있어야 합니다. 하지만 다음 소스에서 트래픽을 수신할 수 있는지 확인합니다.

    • 프록시 기반/HTTP(S) 부하 분산기 (L4 프록시 ILB, L7 ILB)의 경우 Virtual Private Cloud 네트워크의 프록시 서브넷에서 요청을 수락하도록 백엔드를 구성합니다.
    • 자세한 내용은 Envoy 기반 부하 분산기용 프록시 전용 서브넷 문서를 참고하세요.

  • 방화벽 규칙의 특성은 다음과 같습니다.

    a. 인그레스 규칙:

    • PSC 서비스 연결 서브넷에서 내부 부하 분산기 (ILB) 서브넷으로 가는 트래픽을 허용합니다.
    • ILB가 백엔드로 트래픽을 전송할 수 있는지 확인합니다.
    • 상태 점검 프로브가 백엔드에 도달하도록 허용합니다.

    b. 이그레스 규칙:

    • 특정 거부 규칙이 적용되지 않는 한 기본적으로 이그레스 트래픽을 사용 설정합니다.

추가 고려사항:

  • PSC 서비스 연결 및 부하 분산기를 비롯한 모든 구성요소를 동일한 리전에 유지해야 합니다.

서비스 연결 생성

서비스 첨부파일을 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 엔드포인트 유형 결정: 공개 또는 비공개 엔드포인트를 선택합니다.

  2. 공개 엔드포인트: Confluence Data Center 대상 유형이 공개인 경우 서비스 연결 설정을 만들 필요가 없습니다. 대신 커넥터를 만들 때 Google Cloud 콘솔의 도메인 URL 필드에서 공개 URL을 사용할 수 있습니다.

  3. 비공개 엔드포인트의 경우:

    a. Private Service Connect (PSC)를 사용하여 비공개 인스턴스에서 Google Cloud로의 연결을 사용 설정합니다.

    b. Virtual Private Cloud 네트워크 및 필요한 서브넷을 만듭니다.

    c. 가상 머신 (VM) 인스턴스를 만들고 백엔드 서비스를 설치합니다.

    d. (선택사항) 백엔드 상태를 모니터링하는 상태 점검 프로브를 설정합니다.

    e. 트래픽을 VM 또는 백엔드로 라우팅하는 부하 분산기를 추가합니다.

    f. PSC 엔드포인트와 백엔드 간의 트래픽을 허용하는 방화벽 규칙을 정의합니다.

    g. PSC 서비스 연결을 만들어 엔드포인트를 게시합니다.

Confluence 데이터 센터 사용자 만들기 및 권한 설정

Vertex AI Search가 Confluence에서 데이터를 가져오도록 하려면 필요한 최소 권한을 가진 새 사용자를 만들어야 합니다. 다음 단계에 따라 사용자를 만들고 필요한 권한을 설정하세요.

관리자로 로그인
  1. Atlassian 도메인 사이트로 이동하여 Confluence 데이터 센터 인스턴스를 엽니다.
  2. 관리자 사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다.
  3. 로그인을 클릭합니다.
새 사용자 만들기

데이터 스토어를 만들 때는 서드 파티 인스턴스에서 데이터를 가져올 사용자를 만들어야 합니다.

  1. 설정 아이콘을 클릭합니다.
  2. 사용자 관리를 선택합니다.
  3. 메시지가 표시되면 관리자 사용자 인증 정보를 입력합니다.
  4. 관리 페이지에서 사용자 만들기를 클릭합니다.
  5. 이메일 주소, 전체 이름, 사용자 이름, 비밀번호를 입력합니다.
  6. 사용자 만들기를 클릭합니다.
사용자를 그룹에 할당
  1. Confluence 관리 페이지에서 사용자 및 보안 탭으로 이동하여 그룹을 클릭합니다.
  2. 그룹 추가를 클릭합니다. 그룹 이름을 입력하고 만듭니다.
  3. 그룹 찾기 필드에 그룹 이름을 입력하여 그룹을 찾습니다.
  4. 설정 아이콘을 클릭합니다.
  5. 프로필 계정을 선택하고 사용자 관리로 이동합니다.
  6. 사용자 페이지의 사용자 목록에서 사용자 찾기 입력란에 새로 만든 사용자를 검색합니다.
  7. 사용자를 클릭하여 사용자 보기 페이지를 엽니다.
  8. 그룹 수정을 클릭하여 사용자 그룹 수정 페이지를 엽니다.
  9. 생성된 사용자 그룹의 체크박스를 선택합니다.
  10. 저장을 클릭하여 새로 만든 그룹에 사용자를 할당합니다.

추가된 사용자는 그룹 구성원 섹션에 할당됩니다.

사용자 권한 구성
  1. Confluence 관리 페이지에서 문제 탭으로 이동합니다.
  2. 권한을 찾습니다.
  3. 전역 권한 보기를 선택합니다.
  4. 권한 수정을 선택합니다.
  5. 전체 권한 수정 페이지에서 사용자에게 할당된 그룹을 검색하고 사용 가능 옵션을 사용 설정합니다.

문서 공간 구성

  1. Confluence 아이콘을 클릭하여 대시보드 페이지로 이동합니다.
  2. 스페이스 만들기를 클릭합니다.
  3. 문서 공간을 선택하고 다음을 클릭합니다.
  4. 필요한 모든 세부정보를 입력하고 만들기를 클릭하여 문서 스페이스를 만듭니다.
  5. 내 스페이스에서 새로 만든 스페이스를 클릭합니다.
  6. 페이지로 이동하여 메뉴 (점 3개)를 엽니다.
  7. 제한사항을 선택합니다.
  8. 제한사항 드롭다운 메뉴에서 보기 및 수정 제한됨 옵션을 선택합니다.
  9. 그룹을 검색하고 보기 권한을 할당합니다.
  10. 적용을 클릭합니다. 사용자는 최소 액세스 권한으로 생성되며 스페이스에 권한이 설정됩니다. 블로그에 권한을 할당할 수도 있습니다.

Confluence Data Center 온프레미스 커넥터 만들기

Confluence Data Center 온프레미스 커넥터를 설정하여 Google Cloud와 데이터를 동기화합니다. 먼저 Agent Builder에서 데이터 스토어를 만들고 인증 및 동기화 환경설정을 비롯한 연결 설정을 구성합니다.

#### Confluence 데이터 센터 온프레미스 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Confluence Cloud의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 새 데이터 스토어를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 Confluence를 선택합니다.

  5. 인증 정보를 입력하고 인증을 클릭합니다.

  6. 새 창이 나타납니다. 인스턴스 사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다. 데이터 스토어의 Confluence 소스 지정 페이지로 돌아가기 전에 인증이 완료되었는지 확인합니다.

  7. 동기화할 항목을 선택한 다음 계속을 클릭합니다.

  8. 데이터 커넥터의 리전을 선택합니다.

  9. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  10. 동기화 빈도를 선택합니다.

  11. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  12. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 데이터 스토어 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Dropbox 연결

다음 절차에 따라 Dropbox의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

  • 다음 Dropbox 인증 정보를 준비합니다. 이러한 매개변수 설정에 관한 자세한 내용은 Dropbox 문서의 OAuth 가이드를 참조하세요.

    • 클라이언트 ID
    • 클라이언트 보안 비밀번호

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Dropbox의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 스토어 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 Dropbox를 선택합니다.

  5. Dropbox 인증 정보를 입력하고 인증을 클릭합니다. 새 창이 나타납니다.

  6. 계정을 인증하고 인증이 완료되었는지 확인한 후 데이터 스토어의 Dropbox 소스 지정 페이지로 돌아갑니다.

  7. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  8. 데이터 스토어의 위치를 선택합니다.

  9. 데이터 스토어의 이름을 입력합니다.

  10. 데이터 스토어의 동기화 빈도를 선택합니다.

  11. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  12. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 데이터 스토어 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다. 문서 탭을 확인하여 항목이 올바르게 수집되었는지 확인합니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Dynamics 365 연결

다음 절차에 따라 Dynamics 365의 데이터를 Vertex AI Search와 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

Dynamics 365 커넥터를 만들기 전에 다음을 실행합니다.

  • Dynamics 365 관리자는 Vertex AI Search와 통합하기 위해 다음을 생성하거나 가져와야 합니다.

    • 클라이언트 ID
    • 클라이언트 보안 비밀번호
    • Azure 테넌트
    • 조직 URL 예를 들면 https://abc123.cloudax.dynamics.com/입니다.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

Dynamics 365 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Dynamics 365의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 Dynamics 365를 선택합니다.

  5. Dynamics 365 인증 정보를 입력하고 계속을 클릭합니다.

  6. Azure 테넌트 및 조직 URL을 입력하고 계속을 클릭합니다.

  7. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  8. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  9. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  10. 동기화 빈도를 선택합니다.

  11. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  12. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 커넥터 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

GitHub 연결

다음 절차에 따라 GitHub의 데이터를 Vertex AI Search에 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 이 커넥터는 서드 파티 커넥터 허용 목록 외에도 프로젝트를 추가 허용 목록에 추가해야 합니다. 이 허용 목록에 추가하려면 Vertex AI Search 계정팀에 문의하세요.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

  • GitHub 관리자는 Vertex AI Search와 통합하기 위해 다음을 받아야 합니다.

    • GitHub 인스턴스 개인 액세스 토큰

GitHub 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 GitHub의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 GitHub를 선택합니다.

  5. GitHub 인증 정보를 입력하고 계속을 클릭합니다.

  6. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  7. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  8. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  9. 동기화 빈도를 선택합니다.

  10. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  11. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 커넥터 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

GitLab 연결

다음 절차에 따라 GitLab에서 Vertex AI Search로 데이터를 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 이 커넥터는 서드 파티 커넥터 허용 목록 외에도 프로젝트를 추가 허용 목록에 추가해야 합니다. 이 허용 목록에 추가하려면 Vertex AI Search 계정팀에 문의하세요.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

  • GitLab 관리자는 Vertex AI Search와 통합하기 위해 다음을 가져와야 합니다.

    • GitLab 인스턴스 개인 액세스 토큰

GitLab 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 GitLab의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 GitLab을 선택합니다.

  5. GitLab 인증 정보를 입력하고 계속을 클릭합니다.

  6. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  7. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  8. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  9. 동기화 빈도를 선택합니다.

  10. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  11. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 커넥터 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Jira Cloud 연결

다음 절차에 따라 Jira Cloud의 데이터를 Vertex AI Search와 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후 데이터 스토어가 해당 소스와 동기화되는 빈도를 선택할 수 있습니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • Jira 인스턴스 및 프로젝트에 대해 관리자 액세스 권한이 있는지 확인합니다.
  • 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어가 데이터 소스에 맞게 구성되었는지 확인합니다. 이렇게 하면 승인된 사용자만 데이터를 액세스하고 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용 문서를 참조하세요.
  • 사용자 권한을 올바르게 적용하려면 Jira Cloud 사용자가 공유 콘텐츠를 제공해야 합니다.
  • Atlassian 계정, Jira 인스턴스, 프로젝트가 있는지 확인합니다.

Jira에서 인증 및 권한 설정

다음 섹션의 안내에 따라 Jira 인스턴스에 대해 필요한 인증 세부정보 및 관리자 액세스 권한이 있는지 확인합니다. Atlassian 개발자 콘솔을 통해 클라이언트 ID 및 클라이언트 보안 비밀번호를 만들고, 필요한 OAuth 2.0 범위를 구성하고, 사용자 권한을 설정합니다. 인스턴스 URL과 ID를 검색하고, 역할을 구성하고, Jira Cloud와 Vertex AI Search 간에 데이터를 동기화하기 위해 인증을 수행합니다.

클라이언트 ID와 클라이언트 보안 비밀번호 만들기

OAuth 2.0을 사용 설정하고 클라이언트 ID와 보안 비밀을 가져오려면 Atlassian 개발자 문서에서 OAuth 2.0 (3LO) 앱을 참고하세요.

Atlassian Developer Console에서 OAuth 2.0 통합을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

  1. developer.atlassian.com에 로그인합니다.
  2. 오른쪽 상단에서 프로필 아이콘을 클릭하고 개발자 콘솔을 선택합니다.
  3. 만들기를 클릭하고 OAuth 2.0 통합을 선택합니다.

  4. 앱 이름을 입력합니다.

    • 이용 약관 체크박스를 선택합니다.
    • 만들기를 클릭합니다.
    • 승인을 클릭합니다.
    • 승인 유형 테이블에서 OAuth 2.0(3LO)에 대해 추가를 선택합니다.

  5. 콜백 URL 필드에 https://vertexaisearch.cloud.google.com/console/oauth/confluence_oauth.html를 입력합니다.

  6. 변경사항 저장을 클릭합니다.

경고: 앱에 API가 없습니다. 앱에 API 추가를 실행하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 권한을 선택합니다.

    • Jira API로 이동합니다.
    • 추가를 클릭합니다.
    • 구성을 클릭합니다.
    • 기존 범위 탭으로 이동하고 범위 수정을 클릭합니다. 다음 범위를 선택합니다.

    8개 범위가 선택되었는지 확인하고 변경사항을 저장합니다.

  2. 배포를 클릭합니다.

  3. 수정을 선택하고 다음을 수행합니다.

    • 공유를 선택하여 다른 필드 수정을 사용 설정합니다.
    • 나머지 필드를 작성합니다.
    • Does your app store personal data?가 표시되면 예를 선택합니다.

  4. 설정을 선택하여 클라이언트 ID 및 클라이언트 보안 비밀번호을 복사합니다.

인스턴스 URL 및 인스턴스 ID 검색

인스턴스 URL을 가져옵니다.

  1. atlassian.net으로 이동하고 관리자 계정으로 로그인합니다.
  2. 동기화할 앱을 선택합니다. 예를 들어 첫 번째 앱을 동기화합니다.
  3. 주소 표시줄에서 하위 도메인인 인스턴스 URL을 찾습니다.

인스턴스 ID를 가져옵니다.

  1. 새 탭을 열고, 인스턴스 URL을 복사하고, /_edge/tenant_info를 인스턴스 URL에 추가합니다. 예를 들면 https://YOUR-INSTANCE.atlassian.net/_edge/tenant_info입니다.
  2. 링크로 이동하여 cloudId 값을 찾습니다. cloudId는 인스턴스 ID입니다.

권한 및 역할 설정

  1. 관리자 계정으로 atlassian.com에 로그인합니다.
  2. 왼쪽 상단에서 메뉴 아이콘을 클릭하거나 admin.atlassian.com으로 이동합니다.
  3. 관리 페이지에서 사용자 관리를 클릭하고 그룹 페이지로 이동합니다.
  4. 그룹 만들기를 클릭합니다. 그룹 이름을 입력하고 만듭니다.
  5. 제품 추가를 클릭합니다.
  6. 그룹에 제품 추가 대화상자에서 사용자 액세스 관리자를 제품 역할로 선택합니다.
  7. 추가를 클릭합니다.
  8. 그룹 페이지에서 그룹 멤버 추가를 클릭하여 커넥터가 인증하는 사용자 또는 계정을 추가합니다.

사용자 권한이 올바르게 적용되려면 각 Jira Cloud 사용자가 모든 사용자에게 이메일을 표시해야 합니다. 이렇게 하려면 Confluence Cloud에서 이메일 공개 상태 설정을 변경하고 공개 상태를 Anyone으로 설정하세요. 자세한 내용은 Atlassian 문서의 이메일 공개 상태 설정을 참고하세요.

Jira Cloud 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Jira Cloud의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 스크롤하거나 Jira를 검색하여 서드 파티 소스를 연결합니다.

  5. 인증 정보를 입력하고 인증을 클릭합니다.

  6. 인스턴스 사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다.

  7. 데이터 스토어의 Jira 소스 지정 페이지로 돌아가기 전에 인증이 완료되었는지 확인합니다.

  8. 동기화할 항목을 선택한 다음 계속을 클릭합니다.

  9. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  10. 데이터 스토어의 이름을 입력합니다.

  11. 동기화 빈도를 선택합니다.

  12. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  13. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 데이터 스토어 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Jira 데이터 센터 온프레미스 연결

이 절차에 따라 Agent Builder에서 Jira 데이터 센터 데이터 스토어와 검색 앱을 만들어 온프레미스 Jira 데이터를 Vertex AI Search와 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후 데이터 스토어가 해당 소스와 동기화되는 빈도를 선택할 수 있습니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음 사항을 확인하세요.

  • 서비스 첨부파일 (비공개 대상 유형에만 필요): 보안 데이터 전송을 위해 서비스 첨부파일을 구성합니다.
  • 사용자 이름 및 비밀번호: Jira 관리자에게서 인증을 위한 유효한 사용자 인증 정보를 받습니다.
  • 도메인 URL (비공개 대상 유형의 경우 선택사항): Jira 데이터 센터 인스턴스의 URL을 지정합니다.
  • 기본 도메인 이름 (선택사항): Jira 인스턴스의 기본 도메인 이름을 입력합니다.
  • 목적지 포트 (선택사항): Jira 데이터 센터와 통신하는 데 사용되는 포트를 식별합니다.

Private Service Connect 구성 가이드라인

다음 구성 가이드라인에 따라 Private Service Connect(PSC)와 연결을 설정합니다. 필요에 따라 리소스를 조정하거나 추가합니다. PSC 서비스 연결이 비공개 인스턴스에 연결되도록 올바르게 구성되었으며 게시된 서비스의 요구사항을 충족하는지 확인합니다.

  • 네트워크 구성:

    a. PSC 서비스 연결과 부하 분산기를 동일한 Virtual Private Cloud 네트워크 내 서로 다른 서브넷에 배치합니다.

    b. 백엔드 시스템은 보안상의 이유로 공용 네트워크에 대해 닫혀 있어야 합니다. 하지만 다음 소스에서 트래픽을 수신할 수 있는지 확인합니다.

    • 프록시 기반/HTTP(S) 부하 분산기 (L4 프록시 ILB, L7 ILB)의 경우 Virtual Private Cloud 네트워크의 프록시 서브넷에서 요청을 수락하도록 백엔드를 구성합니다.

    • 자세한 내용은 Envoy 기반 부하 분산기용 프록시 전용 서브넷 문서를 참고하세요.

  • 방화벽 규칙의 특성은 다음과 같습니다.

    a. 인그레스 규칙:

    • PSC 서비스 연결 서브넷에서 내부 부하 분산기 (ILB) 서브넷으로 가는 트래픽을 허용합니다.
    • ILB가 백엔드로 트래픽을 전송할 수 있는지 확인합니다.
    • 상태 점검 프로브가 백엔드에 도달하도록 허용합니다.

    b. 이그레스 규칙:

    • 특정 거부 규칙이 적용되지 않는 한 기본적으로 이그레스 트래픽을 사용 설정합니다.

추가 고려사항:

  • PSC 서비스 연결 및 부하 분산기를 비롯한 모든 구성요소를 동일한 리전에 유지해야 합니다.

서비스 연결 생성

서비스 첨부파일을 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 엔드포인트 유형 결정: 공개 또는 비공개 엔드포인트를 선택합니다.

  2. 공개 엔드포인트: Jira Data Center 대상 유형이 공개인 경우 서비스 연결 설정을 만들 필요가 없습니다. 대신 Google Cloud 콘솔의 도메인 URL 필드에서 공개 URL을 사용할 수 있습니다.

  3. 비공개 엔드포인트의 경우:

    a. PSC를 사용하여 비공개 인스턴스에서 Google Cloud로의 연결을 사용 설정합니다.

    b. Virtual Private Cloud 네트워크 및 필요한 서브넷을 만듭니다.

    c. 가상 머신 (VM) 인스턴스를 만들고 백엔드 서비스를 설치합니다.

    d. (선택사항) 백엔드 상태를 모니터링하는 상태 점검 프로브를 설정합니다.

    e. 트래픽을 VM 또는 백엔드로 라우팅하는 부하 분산기를 추가합니다.

    f. PSC 엔드포인트와 백엔드 간의 트래픽을 허용하는 방화벽 규칙을 정의합니다.

    g. PSC 서비스 연결을 만들어 엔드포인트를 게시합니다.

Jira Data Center 사용자 만들기 및 권한 설정

Vertex AI Search에서 Jira에서 데이터를 가져오도록 하려면 필요한 최소 권한을 가진 새 사용자를 만들어야 합니다. 다음 단계에 따라 사용자를 만들고 필요한 권한을 설정하세요.

관리자로 로그인
  1. Atlassian 도메인 사이트로 이동하여 Jira 데이터 센터 인스턴스를 엽니다.
  2. 관리자 사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다.
  3. 로그인을 클릭합니다.
새 사용자 만들기

데이터 스토어를 만들 때는 서드 파티 인스턴스에서 데이터를 가져올 사용자를 만들어야 합니다.

  1. 설정 아이콘을 클릭합니다.
  2. 사용자 관리를 선택합니다.
  3. 메시지가 표시되면 관리자 사용자 인증 정보를 입력합니다.
  4. 관리 페이지에서 사용자 만들기를 클릭합니다.
  5. 이메일 주소, 전체 이름, 사용자 이름, 비밀번호를 입력합니다.
  6. 사용자 만들기를 클릭합니다.
사용자를 그룹에 할당
  1. 관리 페이지의 사용자 관리에서 그룹을 클릭합니다.
  2. 이름을 입력하고 그룹 추가를 클릭하여 그룹을 만듭니다.
  3. 새로 만든 그룹을 선택합니다.
  4. 사용자 추가/삭제를 클릭합니다.
  5. 선택한 그룹에 구성원 추가 상자 옆에 있는 구성원 아이콘을 클릭합니다.
  6. 새로 만든 사용자를 선택하고 선택사항 저장을 클릭합니다.
  7. 선택한 사용자 추가를 클릭하여 그룹 구성원 섹션에 새 사용자를 표시합니다.

그룹 구성원 섹션에서 추가된 사용자가 할당된 것을 확인할 수 있습니다.

사용자 권한 구성
  1. 관리 페이지에서 문제 탭으로 이동합니다.
  2. 권한 스키마를 선택합니다.
  3. 권한 스키마 추가를 클릭합니다.
  4. 스키마의 이름을 입력하고 추가를 클릭합니다.
  5. 스키마를 선택하고 권한 아이콘을 클릭합니다.
  6. 권한 부여를 클릭합니다.
  7. 다음 권한을 추가하고, 앞서 만든 그룹에 이러한 권한을 할당한 후 부여를 클릭합니다.
    • 프로젝트를 탐색합니다.
    • 프로젝트 보관 파일 탐색

이 그룹의 사용자가 해당 프로젝트와 프로젝트의 문제, 댓글, 워크로그, 첨부파일을 볼 수 있는 액세스 권한이 필요한 프로젝트에 이 스키마를 추가할 수 있습니다.

애플리케이션 액세스 구성

  1. 관리 페이지에서 애플리케이션 탭으로 이동합니다.
  2. 애플리케이션 탭에서 애플리케이션 액세스를 선택합니다.
  3. 만든 그룹을 검색하여 선택합니다.
  4. 그룹이 액세스 목록에 표시되는지 확인합니다.

최소 액세스 권한으로 사용자가 생성됩니다. 이 스키마가 프로젝트에 추가됩니다. Jira 관리자는 해당 그룹에 구성원을 더 추가하거나 해당 프로젝트에 사용자를 추가할 수 있습니다.

Jira Data Center 온프레미스 커넥터 만들기

Jira Data Center 온프레미스 커넥터를 설정하여 Google Cloud와 데이터를 동기화합니다. 먼저 Agent Builder에서 데이터 스토어를 만들고 인증 및 동기화 환경설정을 비롯한 연결 설정을 구성합니다.

Jira Data Center 온프레미스 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Jira Cloud의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 스크롤하거나 Jira를 검색하여 서드 파티 소스를 연결합니다.

  5. 인증 정보를 입력하고 인증을 클릭합니다.

  6. 인스턴스 사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다.

  7. 데이터 스토어의 Jira 소스 지정 페이지로 돌아가기 전에 인증이 완료되었는지 확인합니다.

  8. 동기화할 항목을 선택한 다음 계속을 클릭합니다.

  9. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  10. 데이터 스토어의 이름을 입력합니다.

  11. 동기화 빈도를 선택합니다.

  12. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  13. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 데이터 스토어 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Microsoft Outlook 연결

다음 절차에 따라 Microsoft Outlook의 데이터를 Vertex AI Search와 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 이 커넥터는 서드 파티 커넥터 허용 목록 외에도 프로젝트를 추가 허용 목록에 추가해야 합니다. 이 허용 목록에 추가하려면 Vertex AI Search 계정팀에 문의하세요.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

  • Vertex AI Search와 통합하려면 Microsoft Outlook 관리자가 다음을 생성하거나 가져와야 합니다.

    • 클라이언트 ID입니다.
    • 클라이언트 보안 비밀번호
    • 테넌트 ID

Microsoft Outlook 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Microsoft Outlook의 데이터를 Vertex AI Search와 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 Microsoft Outlook을 선택합니다.

  5. Microsoft Outlook 인증 정보를 입력하고 계속을 클릭합니다.

  6. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  7. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  8. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  9. 동기화 빈도를 선택합니다.

  10. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  11. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 커넥터 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Microsoft Teams 연결

다음 절차에 따라 Microsoft Teams의 데이터를 Vertex AI Search와 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 이 커넥터는 서드 파티 커넥터 허용 목록 외에도 프로젝트를 추가 허용 목록에 추가해야 합니다. 이 허용 목록에 추가하려면 Vertex AI Search 계정팀에 문의하세요.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

  • Vertex AI Search와 통합하려면 Microsoft Teams 관리자가 다음을 생성하거나 가져와야 합니다.

    • 클라이언트 ID입니다.
    • 클라이언트 보안 비밀번호
    • 테넌트 ID

Microsoft Teams 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Microsoft Teams의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 Microsoft Teams를 선택합니다.

  5. Microsoft Teams 인증 정보를 입력하고 계속을 클릭합니다.

  6. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  7. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  8. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  9. 동기화 빈도를 선택합니다.

  10. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  11. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 커넥터 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Notion 연결

다음 절차에 따라 Notion의 데이터를 Vertex AI Search와 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

커넥터를 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 이 커넥터는 서드 파티 커넥터 허용 목록 외에도 프로젝트를 추가 허용 목록에 추가해야 합니다. 이 허용 목록에 추가하려면 Vertex AI Search 계정팀에 문의하세요.

  • Notion 관리자는 Vertex AI Search와 통합하기 위해 다음을 생성하거나 가져와야 합니다.

    • Notion 인스턴스의 API 토큰입니다.
    • 작업공간 ID.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

Notion 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Notion의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 Notion을 선택합니다.

  5. Notion 인증 정보를 입력하고 계속을 클릭합니다.

  6. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  7. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  8. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  9. 동기화 빈도를 선택합니다.

  10. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  11. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 커넥터 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

OneDrive 연결

다음 절차에 따라 OneDrive의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 OneDrive의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 스토어 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 OneDrive를 선택합니다.

  5. OneDrive 인증 정보를 입력합니다.

  6. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  7. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  8. 데이터 스토어의 이름을 입력합니다.

  9. 데이터 스토어의 동기화 빈도를 선택합니다.

  10. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  11. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 데이터 스토어 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Salesforce 연결

다음 절차에 따라 Salesforce에서 Vertex AI Search로 데이터를 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

  • 다음 인증 정보를 준비합니다. Salesforce에서 클라이언트 ID 및 클라이언트 보안 비밀을 설정하는 방법에 관한 자세한 내용은 Salesforce 문서의 OAuth 2.0 클라이언트 사용자 인증 정보 흐름을 위한 연결된 앱 구성을 참고하세요.

    • 인스턴스 URL: Salesforce 인스턴스의 도메인 이름입니다. 내 도메인을 검색하고 my.salesforce.com로 끝나는 도메인을 복사한 다음 앞에 https://를 추가합니다.
    • 클라이언트 ID: 고객 세부정보 관리를 클릭하여 연결된 앱에서 클라이언트 ID를 복사합니다. 갱신 토큰이 사용 설정된 경우 토큰이 새로고침되었는지 확인하고 데이터 스토어를 만들 때 최신 토큰을 제공합니다.
    • 클라이언트 보안 비밀: 고객 세부정보 관리를 클릭하여 연결된 앱에서 클라이언트 보안 비밀을 복사합니다. 갱신 토큰이 사용 설정된 경우 토큰이 새로고침되었는지 확인하고 데이터 스토어를 만들 때 최신 토큰을 제공합니다.

  • 사용자 권한을 올바르게 적용하려면 Salesforce 사용자가 공유 콘텐츠를 제공해야 합니다.

  • Enterprise 또는 개발자 요금제를 사용합니다. 무료 체험 계정은 지원되지 않습니다.

  • Sales Cloud를 사용하고 있는지 확인합니다. Service Cloud는 지원되지 않습니다.

  • Google Cloud 를 Salesforce CORS 허용 목록에 추가합니다. 이 작업을 이미 완료했다면 앱 만들기 섹션으로 이동하세요.

    • Salesforce 문서의 안내에 따라 CORS 허용 목록을 구성합니다.
    • 출처 URL로 https://console.cloud.google.com/을 입력하고 구성을 저장합니다.

앱 만들기

Salesforce에서 지원하는 앱은 다음과 같습니다.

  1. 연결된 앱
  2. 외부 클라이언트 앱

연결된 앱 만들기

Google Cloud와 통합하기 위해 Salesforce에서 연결된 앱을 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Salesforce에 로그인합니다.
  2. 톱니바퀴 아이콘을 클릭하고 설정으로 이동합니다.
  3. 설정 메뉴에서 앱 관리자로 이동합니다.
  4. 새로 연결된 앱을 클릭합니다.

  5. 연결된 앱을 구성하려면 다음 단계를 따르세요.

    a. 연결된 앱 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.

    • OAuth 설정 사용을 선택합니다.
    • 콜백 URL을 https://vertexaisearch.cloud.google.com/console/oauth/salesforce_oauth.html로 설정합니다.
    • 다음 OAuth 범위를 선택합니다.
      • 전체 액세스 (full)
      • 언제든지 요청 실행 (refresh_token, offline_access)

    b. 흐름을 사용 설정합니다.

    • 클라이언트 사용자 인증 정보 흐름
    • 승인 코드 및 사용자 인증 정보 흐름
    • 승인 코드 및 사용자 인증 정보 흐름을 위한 POST 본문의 사용자 인증 정보
    • 클라이언트 사용자 인증 정보 흐름의 경우 Run as(실행) 필드에 사용자 이름을 할당합니다. 커넥터가 추출할 수 있는 모든 항목에 대한 읽기 권한이 있어야 합니다.

연결된 앱을 만든 후 다음을 실행합니다.

  1. 앱 정책 수정:

    • 앱 관리자로 이동하여 새로 만든 앱을 수정합니다.
    • IP 완화를 Relax IP restrictions로 설정합니다.
    • 필요에 따라 리프레시 토큰 정책을 Valid until revoked 또는 더 제한적인 설정으로 구성합니다.
    • 허용된 사용자가 All users may self-authorize로 설정되어 있는지 확인합니다.

  2. IP 제한사항을 구성합니다.

    • 조직 수준 IP 범위 적용이 사용 설정된 경우 보안 > 네트워크 액세스에서 신뢰할 수 있는 IP 범위를 설정합니다. 자세한 내용은 연결된 앱 IP 완화 및 지속적인 IP 시행 문서를 참고하세요.
    • IP 제한이 필요하지 않은 경우 모든 요청에 로그인 IP 범위 적용을 사용 중지합니다.

  3. OAuth 연결 앱을 구성합니다.

  4. 연결된 앱을 저장합니다.

    • 연결된 앱을 저장하고 종료합니다.
    • 검색창에서 OAuth 및 OpenId Connect 설정을 검색합니다.
    • 승인 코드 및 사용자 인증 정보 흐름 허용 및 OAuth 사용자 이름-비밀번호 흐름을 사용 설정합니다.

외부 클라이언트 앱 만들기

통합에 OAuth 기반 인증을 사용 설정하도록 Salesforce에서 외부 클라이언트 앱을 만들고 구성하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 클라이언트 ID와 클라이언트 보안 비밀번호를 가져옵니다.

    • Salesforce에 로그인합니다.
    • 톱니바퀴 아이콘을 클릭하고 설정으로 이동합니다.
    • 설정 > 앱 > 외부 클라이언트 앱으로 이동합니다.
    • New external client app(새 외부 클라이언트 앱)을 클릭합니다.

  2. 다음과 같은 필수 정보를 제공합니다.

    • 앱 이름과 이메일 주소를 입력합니다. API 이름은 기본적으로 자동으로 채워집니다.
    • 배포 상태는 Local로 둡니다.

  3. OAuth 설정을 사용 설정합니다.

    • API (OAuth 설정 사용 설정)을 펼치고 OAuth 사용 설정을 선택합니다.
    • 구성:
      • 콜백 URL: https://login.salesforce.com/services/oauth2/callback
      • OAuth 범위: API를 통해 사용자 데이터를 관리합니다 (api).
      • 흐름 사용 설정에서 클라이언트 사용자 인증 정보 흐름 사용 설정을 선택합니다.
      • 만들기를 클릭하여 외부 클라이언트 앱을 만듭니다. 외부 클라이언트 앱 관리자로 이동하여 목록에 추가한 앱을 확인합니다.

  4. 앱 정책 수정:

    • 만든 앱을 엽니다.
    • 정책으로 이동하여 수정을 클릭합니다.
    • OAuth 흐름 및 외부 클라이언트 앱 개선사항에서 클라이언트 사용자 인증 정보 흐름 사용 설정을 선택합니다.
    • Run as(실행 권한) 필드에 Salesforce 사용자 이름을 입력합니다.

  5. OAuth 사용자 인증 정보에 액세스합니다.

    • 설정을 클릭합니다.
    • OAuth 설정을 클릭합니다.
    • 고객 키 및 보안 비밀을 클릭하여 사용자 인증 정보에 액세스합니다. 인증 코드가 이메일 주소로 전송됩니다.
    • 인증 코드를 입력하고 인증을 클릭합니다.
    • 소비자 키를 복사하여 클라이언트 ID로 사용합니다.
    • 고객 보안 비밀을 복사하여 클라이언트 보안 비밀로 사용합니다.

Salesforce 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Salesforce의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 스크롤하거나 Salesforce를 검색하여 서드 파티 소스를 연결합니다.

  5. Salesforce 인증 정보를 입력합니다.

  6. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  7. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  8. 데이터 스토어의 이름을 입력합니다.

  9. 동기화 빈도를 선택합니다.

  10. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  11. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 데이터 스토어 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

ServiceNow 연결

다음 절차에 따라 ServiceNow의 데이터를 Vertex AI Search에 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음 사항을 확인하세요.

  • ServiceNow 인스턴스: ServiceNow 개발자 문서의 안내에 따라 ServiceNow 인스턴스를 만듭니다.

  • Google Cloud 프로젝트: 조직 수준 구성을 관리할 수 있는 관리자 계정으로 Google Cloud 프로젝트를 설정하여 조직에서 인력 풀을 설정할 수 있도록 합니다.

  • 직원 풀: 조직이 직원 풀을 관리하도록 설정되어 있는지 확인합니다.

ServiceNow 설정

ServiceNow는 다음과 같은 두 가지 기본 사이트를 제공합니다.

  1. 기본 ServiceNow 사이트: ServiceNow 인스턴스의 사이트입니다.

    • 사용자, 그룹, 시스템 관리 작업을 관리합니다.
    • URL: ServiceNow 인스턴스의 URL입니다.
    • 관리자 사용자 인증 정보를 사용하여 로그인합니다.

  2. 개발자 사이트:

    • 기술 자료, 워크플로, 맞춤 애플리케이션 개발을 구성합니다.
    • URL: https://developer.service-now.com
    • ServiceNow ID로 로그인합니다.

OAuth 엔드포인트 만들기

  1. 관리자 권한으로 기본 ServiceNow 인스턴스에 로그인합니다.
  2. 모두 > 시스템 OAuth > 애플리케이션 레지스트리로 이동합니다.
  3. 새로 만들기를 클릭한 다음 외부 클라이언트용 OAuth API 엔드포인트 만들기를 선택합니다. 클라이언트 ID와 클라이언트 보안 비밀번호를 가져옵니다.

  4. 다음 필수 정보를 입력합니다.

    • 이름: 고유한 이름입니다.
    • 리디렉션 URL: https://vertexaisearch.cloud.google.com/console/oauth/servicenow_oauth.html.

  5. 제출을 클릭하여 사용자 인증 정보를 만듭니다.

  6. 제출 후 이름을 클릭하여 클라이언트 보안 비밀을 확인합니다.

  7. 보안 비밀이 마스킹됩니다. 옆에 있는 자물쇠 아이콘을 클릭하여 보안 비밀을 마스킹 해제하고 확인합니다.

  8. 필요한 경우 사용할 수 있도록 클라이언트 ID와 보안 비밀의 사본을 보관합니다.

  9. developer.service-now.com로 이동하여 인스턴스 비밀번호 관리를 클릭합니다.

  10. 필요한 경우 사용할 수 있도록 사용자 이름과 비밀번호 사본을 보관합니다.

  11. 이 단계에서는 ServiceNow 데이터 스토어를 설정하는 데 필요한 다섯 가지 정보를 모두 사용할 수 있습니다. 관리자 역할을 사용하여 데이터를 가져오는 데 문제가 없다면 데이터 스토어를 만듭니다.

역할 및 권한 설정하기

사용자를 만들고 관리하려면 보안 관리자 역할이 있어야 합니다. 이 역할이 없는 경우 다음 단계를 따르세요.

  1. 프로필에서 역할 승격을 클릭하여 역할을 security_admin으로 승격합니다.

  2. security_admin 역할을 선택하고 업데이트를 클릭합니다. 역할 만들기 및 사용자 관리에는 security_admin 역할이 필요합니다.

ACL 규칙이 있는 맞춤 역할 만들기
  1. 모두 > 사용자 관리 > 역할로 이동합니다.
  2. 새로 만들기를 클릭하여 새 역할을 만듭니다.
  3. 이름을 선택하고 제출을 클릭합니다.
  4. 시스템 보안 > 액세스 제어 (ACL)로 이동하여 새 ACL 규칙을 만듭니다.
  5. 새로 만들기를 클릭하여 새 ACL 규칙을 만듭니다.
  6. 역할을 선택합니다(예: sys_user_role).
  7. 제출을 클릭하고 역할을 할당합니다.

  8. 모든 테이블 액세스 권한이 부여될 때까지 이 프로세스를 반복합니다. 각 항목이 실행되려면 커넥터에 다음 테이블에 대한 액세스 권한이 필요합니다.

    • Incident: incident.
    • 카탈로그 항목: sc_cat_item, sc_cat_item_user_criteria_mtom, sc_cat_item_user_criteria_no_mtom, sc_cat_item_user_mtom, sc_cat_item_user_no_mtom
    • 지식: kb_knowledge, kb_knowledge_base, kb_uc_can_read_mtom, kb_uc_can_contribute_mtom
    • 첨부파일: 나열된 모든 항목입니다.
    • ID: sys_user_role, sys_user_has_role, sys_user_group, sys_user_grmember, sys_user
    • 새로운 기준이 가져올 때 업데이트됨: core_company, cmn_location, cmn_department
    • 사용자 기준: user_criteria.

  9. 검색창에서 sys_security_acl_role_list.do로 이동하여 모든 ACL이 업데이트되었는지 확인합니다.

  10. 확인할 역할을 선택합니다.

  11. 선택한 역할에 필요한 모든 ACL이 할당되었는지 확인합니다.

서비스 계정에 역할 부여

  1. 모두 > 사용자 관리 > 사용자로 이동하여 사용자를 선택합니다.
  2. 역할을 부여할 사용자를 찾아 선택합니다.
  3. 사용할 수 있는 사용자가 없는 경우 시스템 보안 > 사용자 및 그룹 > 사용자로 이동합니다.
  4. 새로 만들기를 클릭하여 사용자 테이블에 새 서비스 계정을 만듭니다.
  5. 웹 서비스 액세스 전용 체크박스를 선택해야 합니다.
  6. 페이지 하단의 역할 표로 이동합니다.
  7. 오른쪽에서 수정을 클릭합니다.
  8. 앞서 만든 역할을 부여하고 사용자에게 할당합니다. 만든 역할 유형에 따라 적절한 역할을 선택하고 할당합니다.
  9. 사용자의 사용자 이름과 비밀번호를 가져옵니다. 동일한 페이지에서 비밀번호 설정을 클릭합니다.

  10. 비밀번호를 자동 생성하고 나중에 사용할 수 있도록 저장합니다.

    • 사용자 ID: manager.
    • 비밀번호: 자동 생성된 비밀번호를 입력합니다.

직원 풀 구성

안내에 따라 다음 구성 중 하나를 사용하여 직원 풀을 설정합니다.

ServiceNow 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 ServiceNow의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 ServiceNow를 선택합니다.

  5. ServiceNow 인증 정보를 입력합니다.

  6. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  7. 데이터 커넥터의 리전을 선택합니다.

  8. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  9. 동기화 빈도를 선택합니다.

  10. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  11. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 데이터 커넥터 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

SharePoint Online 연결

다음 절차에 따라 Sharepoint Online의 데이터를 Vertex AI Search와 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

  • 관리자 동의를 부여합니다. 동의를 부여하는 방법에 관한 자세한 내용은 Microsoft 문서의 애플리케이션에 테넌트 전체 관리자 동의 부여를 참고하세요.

  • 설정 중에 사용할 다음 Sharepoint Online 인증 정보를 준비합니다.

    • 인스턴스 URL. 형식은 다음과 같습니다. http://DOMAIN_OR_SERVER/[sites/]WEBSITE URL에 관한 자세한 내용은 SharePoint 문서의 SharePoint의 URL 및 토큰을 참조하세요.

    • 테넌트 ID, 클라이언트 ID, 클라이언트 보안 비밀번호. 애플리케이션을 등록하려면 로그인 잠재고객에 이 조직 디렉터리의 계정만을 선택한 후 이 인증 정보를 찾습니다. 자세한 내용은 Microsoft 문서의 빠른 시작: Microsoft ID 플랫폼에 애플리케이션 등록을 참조하세요.

    • 애플리케이션을 등록할 때 https://vertexaisearch.cloud.google.com/console/oauth/confluence_oauth.html을 웹 콜백 URL로 사용합니다.

    • 애플리케이션 권한을 구성할 때 Graph API에 다음 애플리케이션 권한을 추가합니다.

    • 애플리케이션 권한을 구성할 때 Sharepoint REST API에 다음과 같은 위임된 권한을 추가합니다.

  • 다음 표에서는 구성에 권장되는 역할과 제한사항을 설명합니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Sharepoint Online의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 스토어 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 Sharepoint Online을 선택합니다.

  5. Sharepoint Online 인증 정보를 입력하고 인증을 클릭합니다.

  6. 새 창이 나타납니다. 인스턴스 사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다. 데이터 스토어의 Sharepoint Online 소스 지정 페이지로 돌아가기 전에 인증이 완료되었는지 확인합니다.

  7. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  8. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  9. 데이터 스토어의 이름을 입력합니다.

  10. 데이터 스토어의 동기화 빈도를 선택합니다.

  11. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  12. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 데이터 스토어 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Slack 연결

다음 절차에 따라 Slack의 데이터를 Vertex AI Search와 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참고하세요.

  • Workspace 소유자에게 문의하여 워크스페이스에 새 앱을 설치할 권한을 요청합니다.

  • 다음 Slack 인증 정보를 준비합니다.

    • 워크스페이스 ID: Slack 문서의 데이터 스토어의 Slack 소스 지정에 나온 안내에 따라 워크스페이스 ID를 가져옵니다.
    • 액세스 토큰: 클라이언트 앱을 만들고 필요한 범위를 정의합니다. 자세한 내용은 Slack 문서의 빠른 시작 및 Slack API 토큰을 빠르게 가져와 사용하는 방법을 참고하세요.
    • OAuth 2.0 권한 범위를 설정할 때 다음 범위를 구성합니다.

  • 기본적으로 Slack은 비공개 채널, 그룹 메시지, 채팅 메시지의 콘텐츠 크롤링 및 동기화를 제한합니다.

Slack 앱 구성

Vertex AI Search가 Slack 워크스페이스에서 문서를 처리할 수 있도록 액세스 토큰을 가져옵니다.

봇 토큰 생성

비공개 채널, 인스턴트 메시지 (IM), 다자간 인스턴트 메시지 (MPIM)에 안전하게 액세스할 수 있는 봇 토큰을 생성합니다. 봇 토큰은 자신이 속하지 않은 공개 채널을 크롤링할 수 없으며 공개 채널에 가입하면 가입 메시지가 생성됩니다.

  1. Slack API 앱에 로그인합니다.
  2. 새 앱 만들기를 클릭합니다.
  3. 처음부터를 선택합니다.
  4. 앱 이름을 입력하고 통합할 워크스페이스를 선택합니다.
  5. 앱 만들기를 클릭합니다.
  6. OAuth 및 권한을 클릭합니다.

  7. Bot token scopes(봇 토큰 범위)에서 다음 필수 범위를 추가합니다.

    기본적으로 봇은 #general 및 #random 채널에서 읽습니다. 크롤링을 사용 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

    • 공개 채널의 경우 channels:join 범위를 부여하여 봇이 자동으로 참여하도록 허용합니다.
    • 비공개 채널의 경우 봇을 수동으로 초대합니다.

  8. 사용자 이름 워크스페이스에 설치를 클릭합니다.

  9. 화면에 표시된 안내에 따라 앱을 설치하고 봇 토큰을 가져옵니다.

사용자 토큰 생성

사용자 토큰을 생성하여 먼저 채널에 가입하지 않고도 모든 공개 채널에 액세스할 수 있습니다. 사용자에게 액세스 권한이 없는 경우 사용자 토큰은 비공개 채널, IM 또는 MPIM을 크롤링할 수 없습니다.

  1. Slack API 앱에 로그인합니다.
  2. 새 앱 만들기를 클릭합니다.
  3. 처음부터를 선택합니다.
  4. 앱 이름을 입력하고 통합할 워크스페이스를 선택합니다.
  5. 앱 만들기를 클릭합니다.
  6. OAuth 및 권한을 클릭합니다.

  7. 사용자 토큰 범위에서 다음과 같은 필수 범위를 추가합니다.

  8. 사용자 이름 워크스페이스에 설치를 클릭합니다.

  9. 화면에 표시된 안내에 따라 앱을 설치하고 사용자 토큰을 가져옵니다.

Slack Cloud 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Slack의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 스크롤하거나 Slack을 검색하여 서드 파티 소스를 연결합니다.

  5. Slack 인증 정보를 입력합니다.

    • 인스턴스 ID (작업공간 ID): 브라우저를 통해 로그인하여 Slack 워크스페이스에서 가져옵니다. 워크스페이스 ID는 URL에서 /client 다음에 오는 세그먼트입니다.
    • 인증 토큰: 이전 섹션에서 가져온 토큰을 사용합니다.

  6. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  7. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  8. 데이터 스토어의 이름을 입력합니다.

  9. 데이터 스토어의 동기화 빈도를 선택합니다.

  10. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  11. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 데이터 스토어 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Trello 연결

다음 절차에 따라 Trello의 데이터를 Vertex AI Search와 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

커넥터를 설정하기 전에 다음 단계를 완료해야 합니다.

  • Trello 관리자 액세스 권한이 있는지 확인합니다. Trello 관리자가 다음 섹션에서 API 키와 토큰을 생성해야 합니다.
  • Trello를 사용하려면 프로젝트가 허용 목록에 추가되어 있는지 확인합니다.
  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

Trello에서 API 키 및 토큰 생성

Trello 관리자가 다음 단계를 수행해야 합니다.

  1. API 키를 생성하기 위한 Trello 강화를 만듭니다.
  2. Trello 관리 페이지로 이동합니다.
  3. API 키 탭으로 이동하여 새 API 키를 생성하는 옵션을 선택합니다.
  4. 토큰을 클릭합니다.
  5. 허용을 클릭합니다.
  6. 토큰을 복사합니다.

Trello API에 대한 자세한 내용은 API 소개를 참고하세요.

Trello 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Trello의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 Trello를 선택합니다.

  5. Trello 인증 정보를 입력하고 계속을 클릭합니다.

  6. 선택사항: HTTP 트래픽을 라우팅하려면 대상 추가를 클릭하고 프록시 서버의 호스트 이름 또는 IP 주소를 입력합니다. 그런 다음 계속을 클릭합니다.

  7. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  8. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  9. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  10. 동기화 빈도를 선택합니다.

  11. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  12. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 커넥터 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Workday 연결

다음 절차에 따라 Workday의 데이터를 Vertex AI Search와 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

Workday 커넥터를 만들기 전에 다음을 확인하세요.

  • 이 커넥터는 서드 파티 커넥터 허용 목록 외에도 프로젝트를 추가 허용 목록에 추가해야 합니다. 이 허용 목록에 추가하려면 Vertex AI Search 계정팀에 문의하세요.

  • Workday 관리자는 Vertex AI Search와 통합하기 위해 다음을 생성하거나 가져와야 합니다.

    • 클라이언트 ID입니다. Workday의 API 클라이언트 보기 페이지에서 가져옵니다.
    • 클라이언트 보안 비밀번호 Workday의 API 클라이언트 보기 페이지에서 가져옵니다.
    • 갱신 토큰 Workday의 API 클라이언트 보기 페이지에서 가져옵니다.
    • (선택사항) 프록시 서버 HTTP 트래픽을 라우팅할 프록시의 호스트 이름 또는 IP 주소입니다.
    • (선택사항) 기본 URL입니다. Workday 연결의 기본 URL입니다.
    • (선택사항) API URL입니다. SOAP 요청을 보내는 데 사용할 API 엔드포인트의 전체 URL입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. https://<var>host</var>.workday.com/ccx/service/<var>tenant</var>/<var>service</var>
    • Workday 테넌트 계정의 테넌트입니다. 예를 들면 abc_cms1입니다. Workday 인스턴스 구성 세부정보에서 테넌트 이름을 가져올 수 있습니다.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

Workday 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Workday의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 Workday를 선택합니다.

  5. Workday 인증 정보를 입력하고 계속을 클릭합니다.

  6. 선택사항: Workday 대상 정보 입력 후 계속을 클릭합니다.

  7. Workday 테넌트를 입력하고 계속을 클릭합니다.

  8. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  9. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  10. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  11. 동기화 빈도를 선택합니다.

  12. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  13. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 커넥터 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

다음 단계

Zendesk 연결

다음 절차에 따라 Zendesk의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화합니다.

데이터 소스를 설정하고 데이터를 처음 가져온 후에는 데이터 스토어가 설정 중에 선택한 빈도로 해당 소스의 데이터를 동기화합니다.

시작하기 전에

연결을 설정하기 전에 다음을 확인하세요.

  • 이 커넥터는 서드 파티 커넥터 허용 목록 외에도 프로젝트를 추가 허용 목록에 추가해야 합니다. 이 허용 목록에 추가하려면 Vertex AI Search 계정팀에 문의하세요.

  • 데이터 소스의 액세스 제어를 설정합니다. 액세스 제어 설정에 관한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.

  • Zendesk 관리자는 Vertex AI Search와 통합하기 위해 다음을 생성하거나 가져와야 합니다.

    • 액세스 토큰. Zendesk 인스턴스의 API 토큰입니다.
    • 인스턴스 URI

Zendesk 커넥터 만들기

콘솔

Google Cloud 콘솔을 사용하여 Zendesk의 데이터를 Vertex AI Search로 동기화하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.

    Agent Builder

  2. 탐색 메뉴에서 데이터 스토어를 클릭합니다.

  3. 데이터 저장소 만들기를 클릭합니다.

  4. 데이터 소스 선택 페이지에서 서드 파티 소스 섹션으로 이동하여 Zendesk를 선택합니다.

  5. Zendesk 인증 정보를 입력하고 계속을 클릭합니다.

  6. 동기화할 항목을 선택하고 계속을 클릭합니다.

  7. 데이터 스토어의 리전을 선택합니다.

  8. 데이터 커넥터의 이름을 입력합니다.

  9. 동기화 빈도를 선택합니다.

  10. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Search가 데이터 스토어를 만들고 데이터 스토어 페이지에 데이터 스토어를 표시합니다.

  11. 수집 상태를 확인하려면 데이터 스토어 페이지로 이동하여 커넥터 이름을 클릭한 후 데이터 페이지에서 세부정보를 확인합니다. 데이터 동기화를 시작하면 커넥터 상태가 만들기에서 실행 중으로 변경됩니다. 수집이 완료되면 상태가 활성으로 변경되어 데이터 소스 연결이 설정되고 다음으로 예약된 동기화를 기다리고 있음을 나타냅니다.

    데이터 크기에 따라 수집에 몇 분 또는 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

다음 단계