내 함수가 Cloud Run에 적합한가요?

Cloud Run 함수를 사용하면 서버 관리, 소프트웨어 구성, 프레임워크 업데이트, 운영 체제 패치 적용 등을 신경 쓸 필요가 없습니다. 소프트웨어와 인프라가 Google에서 모두 관리되므로, 사용자는 코드만 추가하면 됩니다. 또한 리소스는 이벤트 발생 시 자동으로 프로비저닝됩니다. 즉, 별도의 작업 없이 함수를 하루 몇 번에서 수백만 번의 호출로 자동으로 확장할 수 있습니다.

Cloud Run으로 함수를 배포하면 컨테이너 런타임 계약에 설명된 모든 이점을 누릴 수 있습니다.

사용 사례

경량형 ETL과 같은 비동기식 워크로드 또는 애플리케이션 빌드 트리거와 같은 클라우드 자동화 작업에 더 이상 자체적인 서버나 개발자의 수동 관리 작업이 필요하지 않습니다. 원하는 이벤트에 연결된 함수를 직접 배포할 수 있습니다.

또한 세분화된 주문형 Cloud Run 함수의 특성상 경량형 API 및 웹훅에 가장 적합합니다. 또한 HTTP 함수 배포 시 HTTP 엔드포인트를 자동으로 프로비저닝하므로, 다른 일부 서비스와 같은 복잡한 구성이 필요하지 않습니다. Cloud Run 함수의 일반적인 사용 사례를 추가로 확인하려면 다음 표를 참조하세요.

사용 사례 설명
데이터 처리/ETL 파일 생성, 변경 또는 삭제 시와 같이 Cloud Storage 이벤트를 리슨하고 응답합니다. Cloud Run을 사용하면 이미지 처리, 동영상 트랜스코딩, 데이터 검증 및 변환, 인터넷 서비스 호출이 가능합니다.
웹훅 HTTP 트리거를 통해 GitHub, Slack, Stripe와 같은 서드 파티 시스템 또는 HTTP 요청을 보낼 수 있는 모든 곳에서 발생한 이벤트에 응답합니다.
경량형 API 신속하게 빌드하고 즉시 확장되는 느슨하게 연결된 경량의 로직 비트로 애플리케이션을 작성합니다. 함수는 이벤트 기반으로 작동하거나 HTTP/S를 통해 직접 호출됩니다.
모바일 백엔드 Google의 앱 개발자용 모바일 플랫폼인 Firebase를 사용하여 Cloud Run 함수에서 모바일 백엔드를 작성하세요. Firebase 애널리틱스, 실시간 데이터베이스, 인증, 저장소에서 수신된 이벤트를 수신 대기 및 응답합니다.
IoT 무수히 많은 기기에서 Pub/Sub로 데이터를 스트리밍하여 Cloud Run 함수를 실행하고 데이터를 처리, 변환, 저장한다고 상상해 보세요. Cloud Run 함수에서는 완전한 서버리스 방식으로 작업할 수 있습니다.
AI/ML Cloud Vision API를 사용하여 확장 가능한 이미지 처리 서비스를 만들거나 Vertex AI 커스텀 학습 모델에서 후처리 출력 데이터를 만듭니다.

클라우드 서비스 연결 및 확장하기

Cloud Run 함수는 클라우드 서비스를 연결하고 확장하는 코드를 작성할 수 있도록 로직의 연결 레이어를 제공합니다. Cloud Storage로의 파일 업로드, 로그 변경 또는 Pub/Sub 주제의 수신 메시지를 리슨 및 응답할 수 있습니다. Cloud Run 함수를 사용하면 기존의 클라우드 서비스를 확대하고 임의의 프로그래밍 로직으로 증가하는 사용 사례를 처리할 수 있습니다. Cloud Run 함수는 Google 서비스 계정 사용자 인증 정보에 액세스할 수 있으므로 Cloud Vision 등과 같은 대부분의 Google Cloud 서비스를 통해 원활하게 인증됩니다. 또한 Cloud Run 함수는 수많은 Cloud 클라이언트 라이브러리의 지원을 받으며 이로 인해 통합이 더욱 간편합니다.

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