Python 시작하기

이 가이드는 Google Cloud에 적용되는 주요 앱 개발 개념을 배우려는 엔지니어 및 웹 개발자와 같이 클라우드에서 앱을 처음 빌드하는 사용자를 대상으로 합니다.

목표

• Google Cloud Console 및 gcloud와 같은 기본 Google Cloud 도구를 학습합니다.
• App Engine 표준 환경에 앱을 배포합니다.
• Firestore로 데이터를 유지합니다.
• Cloud Storage에 파일 업로드를 저장합니다.
• Google Cloud의 작업 제품군을 사용하여 앱을 모니터링합니다.

비용

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

• App Engine
• Cloud Storage
• Firestore
• Google Cloud 운영 제품군

이 문서의 안내는 리소스 사용량을 Google Cloud의 항상 무료 등급 한도 내에서 유지하도록 작성되었습니다. 프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용하세요. Google Cloud를 처음 사용하는 사용자는 무료 체험판을 사용할 수 있습니다.

이 문서에 설명된 태스크를 완료했으면 만든 리소스를 삭제하여 청구가 계속되는 것을 방지할 수 있습니다. 자세한 내용은 삭제를 참조하세요.

시작하기 전에

1. Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

2. Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

   참고: 이 절차에서 생성한 리소스를 유지하지 않으려면 기존 프로젝트를 선택하지 말고 프로젝트를 새로 만드세요. 작업이 끝나면 프로젝트를 삭제하여 프로젝트와 관련된 모든 리소스를 삭제할 수 있습니다.

   프로젝트 선택기로 이동

3. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

4. Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

   참고: 이 절차에서 생성한 리소스를 유지하지 않으려면 기존 프로젝트를 선택하지 말고 프로젝트를 새로 만드세요. 작업이 끝나면 프로젝트를 삭제하여 프로젝트와 관련된 모든 리소스를 삭제할 수 있습니다.

   프로젝트 선택기로 이동

5. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

6. 기본 모드로 Firestore 데이터베이스를 만들려면 다음 단계를 완료하세요.
   1. Cloud Console에서 Firestore 뷰어 페이지로 이동합니다.
      Firestore 뷰어로 이동
   2. Cloud Firestore 모드 선택 화면에서 기본 모드 선택을 클릭합니다.
   3. Firestore 데이터베이스의 위치를 선택합니다. 이 위치 설정이 Cloud 프로젝트의 기본 Google Cloud 리소스 위치입니다. 이 위치는 위치 설정이 필요한 Cloud 프로젝트, 특히 기본 Cloud Storage 버킷 및 App Engine 앱의 Google Cloud 서비스에 사용됩니다.
      경고: Cloud 프로젝트의 기본 리소스 위치를 설정한 후에는 변경할 수 없습니다.
   4. 데이터베이스 만들기를 클릭합니다.

7. API App Engine Admin, Cloud Storage, Cloud Logging, and Error Reporting 사용 설정

   API 사용 설정

8. 샘플 저장소를 클론하고 Cloud Shell에서 샘플 애플리케이션을 엽니다.
   Cloud Shell로 이동

   Cloud Shell을 사용하면 브라우저에서 직접 명령줄을 통해 Google Cloud 리소스에 액세스할 수 있습니다.

9. 샘플 코드를 다운로드하고 앱 디렉터리로 변경하려면 계속을 클릭합니다.

10. 새 Google Cloud 프로젝트를 사용하도록 Cloud Shell에서 gcloud 도구를 구성합니다.

    # Configure gcloud for your project
    gcloud config set project PROJECT_ID
    

    PROJECT_ID를 Cloud Console을 사용하여 만든 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

    Google Cloud CLI는 명령줄에서 Google Cloud 리소스와 상호작용하는 주요 수단입니다. 이 튜토리얼에서는 앱을 배포하고 모니터링하는 데 gcloud 도구를 사용합니다.

앱 실행

1. Cloud Shell에서 pip를 사용하여 앱 종속 항목을 설치합니다.

   pip3 install -r requirements.txt --user
   

2. Gunicorn HTTP 서버를 설치합니다.

   pip3 install gunicorn --user
   

3. Gunicorn HTTP 서버를 실행합니다.

   ~/.local/bin/gunicorn -b :8080 main:app
   

4. Cloud Shell에서 웹 미리보기를 클릭하고, 포트 8080에서 미리보기를 선택합니다. 그러면 실행 중인 앱이 표시된 새 창이 열립니다.

App Engine에 앱 배포

Google Cloud는 코드를 실행하기 위한 몇 가지 옵션을 제공합니다. 이 예시에서는 App Engine을 사용하여 Google Cloud에 확장 가능한 앱을 배포합니다. App Engine은 배포를 구성하거나 서버를 관리할 필요가 없어 코드 작성에만 집중할 수 있습니다. 또한 App Engine은 급격한 트래픽 급증에 대처하기 위해 자동으로 확장됩니다.

app.yaml 파일은 App Engine에 배포하기 위한 기본 구성 파일입니다.

bookshelf/app.yaml

GitHub에서 보기

runtime: python37

1. 터미널 창에서 gcloud CLI를 사용하여 앱을 App Engine에 배포합니다.

   # on the command-line
   gcloud app deploy
   

2. 웹브라우저에 다음 URL을 입력합니다.

   https://PROJECT_ID.REGION_ID.r.appspot.com

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
   • REGION_ID: App Engine이 앱에 할당하는 코드
   
   참고: 이 SSL 보호 도메인은 자동으로 생성되며 개발에 유용합니다. App Engine을 사용해 커스텀 도메인을 설정할 수도 있습니다.

App Engine에 배포하는 방법에 대한 자세한 내용은 Python 3 런타임 환경을 참조하세요.

Firestore로 데이터 유지

App Engine 인스턴스에는 정보를 저장할 수 없습니다. 인스턴스가 다시 시작되면 정보가 손실되고 새 인스턴스 생성 시 존재하지 않기 때문입니다. 대신 모든 인스턴스가 읽고 쓸 수 있는 데이터베이스를 사용합니다.

Google Cloud는 데이터를 저장하기 위한 몇 가지 옵션을 제공합니다. 이 예시에서는 Firestore를 사용하여 각 도서의 데이터를 저장합니다. Firestore는 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있게 해주는 완전 관리형 서버리스 NoSQL 문서 데이터베이스입니다. Firestore는 앱의 필요성에 맞게 자동 확장되며 사용하지 않을 때는 0으로 조정됩니다. 지금 첫 번째 도서를 추가하세요.

1. 웹브라우저에 다음 URL을 입력합니다.

   https://PROJECT_ID.REGION_ID.r.appspot.com

   다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
   • REGION_ID: App Engine이 앱에 할당하는 코드

2. 배포한 앱에 사용할 도서를 만들려면 도서 추가를 클릭합니다.

   
3. 제목 필드에 Moby Dick을 입력합니다.
4. 저자 필드에 Herman Melville을 입력합니다.

5. 저장을 클릭합니다. 이제 Bookshelf 앱에 항목이 표시됩니다.

   
6. Cloud Console에서 Firestore 페이지를 새로고침하려면 새로고침 을 클릭합니다. Firestore에 데이터가 나타납니다. Bookshelf 앱은 고유한 ID가 있는 Firestore 문서로 각 도서를 저장하며, 모든 문서는 Firestore 컬렉션에 저장됩니다. 이 가이드에서는 컬렉션을 도서라고 합니다.

Firestore는 Firestore 클라이언트 라이브러리를 사용하여 도서를 저장합니다. 다음은 Firestore 문서 가져오기의 예시입니다.

bookshelf/firestore.py

GitHub에서 보기

from google.cloud import firestore

db = firestore.Client()
book_ref = db.collection(u'Book').document(book_id)
snapshot = book_ref.get()

Firestore 사용에 관한 자세한 내용은 Firestore에 데이터 추가를 참조하세요.

Cloud Storage에 파일 업로드 저장

도서를 추가했으니 이제 도서 표지 이미지를 추가해 보겠습니다. 인스턴스에는 파일을 저장할 수 없습니다. 데이터베이스는 이미지 파일에 적합하지 않습니다. 대신 Cloud Storage를 사용합니다.

Cloud Storage는 Google Cloud의 기본 blob 저장소입니다. Cloud Storage를 사용하여 Google Cloud에서 공유하려는 앱 애셋을 호스팅할 수 있습니다. Cloud Storage를 사용하려면 데이터를 보관하는 기본 컨테이너인 Cloud Storage 버킷을 생성해야 합니다.

1. Cloud Console에서 Cloud Storage 브라우저 페이지로 이동합니다.

   Cloud Storage 브라우저 페이지로 이동

2. 버킷 생성을 클릭합니다.
3. 버킷 생성 대화상자에서 Google Cloud 프로젝트 ID에 문자열 _bucket을 덧붙여 YOUR_PROJECT_ID_bucket과 같은 형식의 버킷 이름을 입력합니다. 이 이름은 버킷 이름 요구사항에 따라 지정해야 합니다. 다른 입력란은 모두 기본값 그대로 둡니다.
4. 만들기를 클릭합니다.
5. 버킷을 만든 후 사용자가 볼 수 있도록 객체를 공개적으로 액세스할 수 있게 설정해야 합니다. 객체를 공개적으로 액세스할 수 있도록 설정하려면 데이터 공개 설정을 참조하세요.
6. 도서 편집을 클릭하고 도서 표지로 업로드할 이미지를 선택합니다. 예를 들어 다음과 같은 공개 도메인 이미지를 사용할 수 있습니다.
   
7. 저장을 클릭합니다. 홈페이지로 리디렉션되면서 Bookshelf 앱에 입력된 항목을 확인할 수 있습니다.
   

Bookshelf 앱은 Cloud Storage 클라이언트 라이브러리를 사용하여 업로드된 파일을 Cloud Storage로 보냅니다.

bookshelf/storage.py

GitHub에서 보기

client = storage.Client()
bucket = client.bucket(bucketname)
blob = bucket.blob(filename)

blob.upload_from_string(
    file_stream,
    content_type=content_type)
# Ensure the file is publicly readable.
blob.make_public()

url = blob.public_url

참고: 앞의 코드에서 $bucketId 변수를 다른 이름으로 설정하고 gcloud app deploy 명령어를 실행해 앱을 다시 배포하면 버킷 이름을 변경할 수 있습니다.

Cloud Storage 사용에 대한 자세한 내용은 안내 가이드 목록을 참조하세요.

Google Cloud 운영 제품군을 사용하여 앱 모니터링

지금까지 앱을 배포하고 도서를 만들어 수정해 봤습니다. 사용자를 위해 이러한 이벤트를 모니터링하려면 애플리케이션 성능 관리를 사용하세요.

Cloud Logging으로 로그 모니터링

Cloud Console

1. 브라우저에서 앱의 /logs URL로 이동합니다.

   https://PROJECT_ID.REGION_ID.r.appspot.com/logs

   이렇게 하면 커스텀 항목이 Cloud Logging으로 전송됩니다. 이 항목은 로그 심각도가 NOTICE이며 'Hey, you triggered a custom log entry. Good job!' 메시지를 포함합니다.

2. 앱을 실시간으로 모니터링할 수 있는 로그 뷰어로 이동합니다. 문제가 발생하면 가장 먼저 살펴볼 곳 중 하나입니다.
   
3. 리소스 드롭다운 목록에서 GAE Application을 선택합니다.
4. 로그 드롭다운 목록에서 모든 로그를 선택합니다.

   커스텀 로그 항목에 대한 행이 있습니다.

   

gcloud

1. 터미널 창에서 Google Cloud CLI를 통해 새 로그 항목을 수신하여 앱 로그를 모니터링합니다.

   gcloud app logs tail

2. 브라우저에서 앱의 /logs URL로 이동합니다.

   https://PROJECT_ID.REGION_ID.r.appspot.com/logs

   이렇게 하면 커스텀 항목이 Cloud Logging으로 전송됩니다. 이 항목은 로그 심각도가 NOTICE이며 'Hey, you triggered a custom log entry. Good job!' 메시지를 포함합니다.

   gcloud 명령어를 실행하면 다음과 같이 새 로그 항목이 출력됩니다.

   Waiting for new log entries...
   2019-03-27 22:17:01 default[20190327t151430]  "Hey, you triggered a custom log entry. Good job!"
   

Error Reporting을 사용한 오류 모니터링

1. Cloud Console에서 Error Reporting 페이지로 이동합니다.
   Error Reporting 페이지로 이동
   Error Reporting은 앱의 오류 및 예외를 강조표시하고 이에 대한 알림을 설정할 수 있도록 해줍니다.
2. 브라우저에서 앱의 /errors URL로 이동합니다.
   

   https://PROJECT_ID.REGION_ID.r.appspot.com/errors

   그러면 새 테스트 예외가 생성되어 Google Cloud 운영 제품군으로 전송됩니다.

3. Cloud Console에서 Error Reporting 페이지로 돌아가면 잠시 후에 새 오류가 표시됩니다. 자동 새로고침을 클릭하면 페이지를 별도로 새로고침할 필요가 없습니다.

   

참고: 애플리케이션 성능 관리에는 앱을 디버깅하고 모니터링하는 데 도움이 되는 도구가 많이 있습니다. 자세한 내용은 가이드를 참조하세요.

정리

이 튜토리얼에서 사용된 리소스 비용이 Google Cloud 계정에 청구되지 않도록 하려면 리소스가 포함된 프로젝트를 삭제하거나 프로젝트를 유지하고 개별 리소스를 삭제하세요.

프로젝트 삭제

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.

1. Google Cloud 콘솔에서 리소스 관리 페이지로 이동합니다.

   리소스 관리로 이동

2. 프로젝트 목록에서 삭제할 프로젝트를 선택하고 삭제를 클릭합니다.
3. 대화상자에서 프로젝트 ID를 입력한 후 종료를 클릭하여 프로젝트를 삭제합니다.

다음 단계

• Google Kubernetes Engine에 앱 배포
• Compute Engine에 앱 배포
• Firestore로 세션 처리