이 페이지에서는 Terraform을 사용하여 Cloud Run에 Mainframe Connector를 원격 서비스로 배포하는 방법을 설명합니다. 그런 다음 Mainframe Connector 원격 서비스를 사용하여 Google Cloud에서 메인프레임 데이터를 트랜스코딩, 저장, 내보낼 수 있습니다. 메인프레임에서 이 서비스를 트리거하여 원격 트랜스코딩을 수행하거나 기존 추출, 전송, 로드(ETL) 워크플로와 통합된 독립형 인스턴스로 실행할 수 있습니다.
Mainframe Connector 원격 서비스의 여러 인스턴스를 배포할 수도 있습니다. 자세한 내용은 Mainframe Connector의 여러 인스턴스 배포를 참조하세요.
Terraform을 사용하여 Cloud Run에 Mainframe Connector를 배포하려면 다음 단계를 따르세요.
Mainframe Connector 배포 tar 파일을 로컬 머신에 다운로드합니다.
배포 tar 파일의 파일을 추출합니다.
tar -xvf ./deployment.tar
main.tf
및vars.tf
파일이 배포 tar 파일에서 추출됩니다.vars.tf
파일에서 변수를 검토하고 수정합니다. 대부분의 변수에는 이미 기본값이 있습니다. 설정해야 하는 유일한 필수 변수는project
및connector_service_account_email
입니다.project
: Mainframe Connector를 설치하려는 Google Cloud 프로젝트입니다.connector_service_account_email
: Mainframe Connector를 사용하여 수행하려는 작업에 대한 모든 권한이 있는 서비스 계정입니다.
connector_service_ingress
및connector_service_vpc_access
변수를 사용하여 네트워크 구성을 설정할 수도 있습니다.Cloud Storage 버킷 및 프리픽스를 인수로 사용하여
terraform init
명령어를 실행합니다. Cloud Storage 버킷과 프리픽스를 사용하면 버킷에 배포 상태를 저장할 수 있습니다. Mainframe Connector를 업그레이드할 때 동일한 버킷과 프리픽스를 재사용할 수도 있습니다.terraform init \ -backend-config bucket=DEPLOYMENT_STATE_BUCKET \ -backend-config prefix=BUCKET_PREFIX
다음을 바꿉니다.
- DEPLOYMENT_STATE_BUCKET: Cloud Storage 버킷의 이름입니다.
- BUCKET_PREFIX: Cloud Storage 버킷에서 사용할 프리픽스입니다.
.tfvars
파일을 만들어 Terraform이 Mainframe Connector 배포 중에 사용할 변수를 정의합니다..tfvars
파일을 열고 다음 변수를 키-값 쌍으로 정의합니다.instance_id
: Mainframe Connector의 여러 인스턴스를 사용하거나 다른 서비스 계정을 사용하려면 서로 다른 워크로드를 구분하도록instance_id
를 정의합니다.project
: Mainframe Connector를 배포하려는 프로젝트입니다.connector_service_ingress
: 인그레스 유형입니다.additional_labels
: 배포를 테스트할 때 추가 라벨입니다.connector_service_account_email
: Mainframe Connector의 서비스 계정 이메일 ID입니다.
변경사항을 저장하고 파일을 닫습니다.
Mainframe Connector를 배포합니다.
terraform apply -var-file=VARIABLE_FILE_NAME
VARIABLE_FILE_NAME을 이전 단계에서 만든 변수 파일로 바꿉니다.
(선택사항) Mainframe Connector가 배포되고 실행 중인지 확인하려면 Cloud Run 페이지로 이동하여 서비스 탭을 선택합니다. 표에 배포가 표시됩니다.
Mainframe Connector의 여러 인스턴스 배포
특정 작업의 액세스를 제한하려면 Mainframe Connector의 인스턴스를 여러 개 배포해야 할 수 있습니다. 이를 위해서는 Mainframe Connector를 다양한 변수와 서비스 계정으로 여러 번 배포하면 됩니다. Mainframe Connector 원격 서비스는 Cloud Run을 기반으로 하므로 각 서비스가 실제로 실행될 때만 비용이 청구됩니다. 또한 각 인스턴스가 이미 부하 분산되어 있고 가용성이 높은 상태이므로 고가용성(HA)을 설정할 필요가 없습니다.
다음 단계
- Google Cloud에서 원격으로 메인프레임 데이터 트랜스코딩
- 가상 테이프 라이브러리를 사용하여 Google Cloud로 이동된 메인프레임 데이터 트랜스코딩
- 독립형 작업으로 Mainframe Connector 실행