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시스템 패키지 사용 가이드

이 튜토리얼에서는 그래프 설명 입력 매개변수를 PNG 이미지 형식의 다이어그램으로 변환하는 커스텀 Cloud Run 서비스를 빌드하는 방법을 보여줍니다. 이 튜토리얼은 Graphviz를 사용하며 서비스의 컨테이너 환경에 시스템 패키지로 설치됩니다. Graphviz는 명령줄 유틸리티를 통해 요청을 처리하는 데 사용됩니다.

목표

Dockerfile로 커스텀 컨테이너를 작성하고 빌드합니다.
Cloud Run 서비스를 작성, 빌드, 배포합니다.
Graphviz DOT 유틸리티를 사용하여 다이어그램을 생성합니다.
컬렉션을 사용하거나 직접 만든 DOT 문법 다이어그램을 게시하여 서비스를 테스트합니다.

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

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Cloud Run Admin API 사용 설정
gcloud CLI를 설치하고 초기화합니다.
구성요소를 업데이트합니다.
```
gcloud components update
```

필요한 역할

튜토리얼을 완료하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

Cloud Build 편집자(roles/cloudbuild.builds.editor)
Cloud Run 관리자(roles/run.admin)
서비스 계정 만들기(roles/iam.serviceAccountCreator)
서비스 계정 사용자(roles/iam.serviceAccountUser)
서비스 사용량 소비자(roles/serviceusage.serviceUsageConsumer)
스토리지 관리자(roles/storage.admin)

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 필요한 권한을 얻을 수도 있습니다.

gcloud 기본값 설정

Cloud Run 서비스의 기본값으로 gcloud를 구성하려면 다음 안내를 따르세요.

기본 프로젝트를 설정합니다.
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID를 이 튜토리얼용으로 만든 프로젝트 이름으로 바꿉니다.
선택한 리전에 맞게 gcloud를 구성합니다.
```
gcloud config set run/region REGION
```
REGION을 지원되는 Cloud Run 리전 중 원하는 리전으로 바꿉니다.

Cloud Run 위치

Cloud Run은 리전을 기반으로 합니다. 즉, Cloud Run 서비스를 실행하는 인프라가 특정 리전에 위치해 있으며 해당 리전 내의 모든 영역에서 중복으로 사용할 수 있도록 Google이 관리합니다.

Cloud Run 서비스를 실행하는 리전을 선택하는 데 있어 중요한 기준은 지연 시간, 가용성 또는 내구성 요구사항입니다. 일반적으로 사용자와 가장 가까운 리전을 선택할 수 있지만 Cloud Run 서비스에서 사용하는 다른 Google Cloud 제품 위치도 고려해야 합니다. 여러 위치에서 Google Cloud 제품을 함께 사용하면 서비스 지연 시간과 비용에 영향을 미칠 수 있습니다.

Cloud Run은 다음 리전에서 사용할 수 있습니다.

등급 1 가격 적용

asia-east1(타이완)
asia-northeast1(도쿄)
asia-northeast2(오사카)
asia-south1(인도 뭄바이)
europe-north1(핀란드) 낮은 CO₂
europe-southwest1(마드리드) 낮은 CO₂
europe-west1(벨기에) 낮은 CO₂
europe-west4(네덜란드) 낮은 CO₂
europe-west8(밀라노)
europe-west9(파리) 낮은 CO₂
me-west1(텔아비브)
us-central1(아이오와) 낮은 CO₂
us-east1(사우스캐롤라이나)
us-east4(북 버지니아)
us-east5(콜럼버스)
us-south1(댈러스) 낮은 CO₂
us-west1(오리건) 낮은 CO₂

등급 2 가격 적용

africa-south1(요하네스버그)
asia-east2(홍콩)
asia-northeast3(대한민국 서울)
asia-southeast1(싱가포르)
asia-southeast2 (자카르타)
asia-south2(인도 델리)
australia-southeast1(시드니)
australia-southeast2(멜버른)
europe-central2(폴란드 바르샤바)
europe-west10(베를린) 낮은 CO₂
europe-west12(토리노)
europe-west2(영국 런던) 낮은 CO₂
europe-west3(독일 프랑크푸르트) 낮은 CO₂
europe-west6(스위스 취리히) 낮은 CO₂
me-central1(도하)
me-central2(담맘)
northamerica-northeast1(몬트리올) 낮은 CO₂
northamerica-northeast2(토론토) 낮은 CO₂
southamerica-east1(브라질 상파울루) 낮은 CO₂
southamerica-west1(칠레 산티아고) 낮은 CO₂
us-west2(로스앤젤레스)
us-west3(솔트레이크시티)
us-west4(라스베이거스)

Cloud Run 서비스를 이미 만들었다면 Google Cloud 콘솔의 Cloud Run 대시보드에서 리전을 확인할 수 있습니다.

코드 샘플 검색

사용할 코드 샘플을 검색하려면 다음 안내를 따르세요.

샘플 앱 저장소를 로컬 머신에 클론합니다.
Node.js
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git
```
또는 zip 파일로 샘플을 다운로드하고 압축을 풀 수 있습니다.
Python
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
```
또는 zip 파일로 샘플을 다운로드하고 압축을 풀 수 있습니다.
Go
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples.git
```
또는 zip 파일로 샘플을 다운로드하고 압축을 풀 수 있습니다.
Java
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git
```
또는 zip 파일로 샘플을 다운로드하고 압축을 풀 수 있습니다.

Cloud Run 샘플 코드가 포함된 디렉터리로 변경합니다.

Node.js

cd nodejs-docs-samples/run/system-package/

Python

cd python-docs-samples/run/system-package/

Go

cd golang-samples/run/system_package/

자바

cd java-docs-samples/run/system-package/

아키텍처 시각화

기본 아키텍처는 다음과 같습니다.

사용자에서 웹 서비스, graphviz dot 유틸리티로의 요청 흐름을 보여주는 다이어그램 — 다이어그램 출처는 DOT 설명을 참조하세요.

사용자가 Graphviz 유틸리티를 실행하는 Cloud Run 서비스에 대해 HTTP 요청을 수행하여 요청을 이미지로 변환합니다. 이 이미지는 사용자에게 HTTP 응답으로 전송됩니다.

코드 이해하기

`Dockerfile`로 환경 구성 정의

Dockerfile은 서비스에서 사용할 언어 및 기본 운영 환경(예: Ubuntu)에 따라 다릅니다.

빌드 및 배포 빠른 시작에는 다른 서비스의 Dockerfile을 빌드하기 위한 시작점으로 사용할 수 있는 다양한 Dockerfiles가 표시됩니다.

이 서비스를 사용하려면 기본적으로 하나 이상의 추가 시스템 패키지가 필요합니다.

편집기에서 Dockerfile을 엽니다.
Dockerfile RUN 문을 찾습니다. 이 문을 사용하면 임의의 셸 명령어를 실행하여 환경을 수정할 수 있습니다. Dockerfile이 여러 FROM 문을 찾아 식별할 수 있는 여러 단계로 이루어져 있는 경우 Dockerfile은 마지막 단계에 있습니다.

특정한 필수 패키지와 패키지를 설치하는 메커니즘은 컨테이너 내부에 선언된 운영체제에 따라 다릅니다.

운영체제 또는 기본 이미지에 대한 안내를 확인하려면 해당 탭을 클릭합니다.
Debian/Ubuntu
RUN apt-get update -y && apt-get install -y \ graphviz \ && apt-get clean
Alpine
Alpine을 사용하려면 글꼴 지원을 위한 또 다른 패키지가 필요합니다.
RUN apk --no-cache add graphviz ttf-ubuntu-font-family
컨테이너 이미지의 운영체제를 확인하려면 FROM 문 또는 기본 이미지와 연결된 README의 이름을 확인하세요. 예를 들어 node를 확장하는 경우에는 Docker Hub에서 문서와 상위 Dockerfile을 찾을 수 있습니다.
docker build를 로컬에서 또는 Cloud Build를 사용해 이미지를 빌드하여 맞춤설정을 테스트합니다.

수신 요청 처리

샘플 서비스는 수신 HTTP 요청의 매개변수를 사용하여 적절한 dot 유틸리티 명령어를 실행하는 시스템 호출을 호출합니다.

아래의 HTTP 핸들러에서 그래프 설명 입력 매개변수는 dot querystring 변수입니다.

그래프 설명에는 querystring에 사용할 URL 인코딩 문자가 포함될 수 있습니다.

Node.js

app.get('/diagram.png', (req, res) => {
  try {
    const image = createDiagram(req.query.dot);
    res.setHeader('Content-Type', 'image/png');
    res.setHeader('Content-Length', image.length);
    res.setHeader('Cache-Control', 'public, max-age=86400');
    res.send(image);
  } catch (err) {
    console.error(`error: ${err.message}`);
    const errDetails = (err.stderr || err.message).toString();
    if (errDetails.includes('syntax')) {
      res.status(400).send(`Bad Request: ${err.message}`);
    } else {
      res.status(500).send('Internal Server Error');
    }
  }
});

Python

@app.route("/diagram.png", methods=["GET"])
def index():
    """Takes an HTTP GET request with query param dot and
    returns a png with the rendered DOT diagram in a HTTP response.
    """
    try:
        image = create_diagram(request.args.get("dot"))
        response = make_response(image)
        response.headers.set("Content-Type", "image/png")
        return response

    except Exception as e:
        print(f"error: {e}")

        # If no graphviz definition or bad graphviz def, return 400
        if "syntax" in str(e):
            return f"Bad Request: {e}", 400

        return "Internal Server Error", 500

Go


// diagramHandler renders a diagram using HTTP request parameters and the dot command.
func diagramHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	if r.Method != http.MethodGet {
		log.Printf("method not allowed: %s", r.Method)
		http.Error(w, fmt.Sprintf("HTTP Method %s Not Allowed", r.Method), http.StatusMethodNotAllowed)
		return
	}

	q := r.URL.Query()
	dot := q.Get("dot")
	if dot == "" {
		log.Print("no graphviz definition provided")
		http.Error(w, "Bad Request", http.StatusBadRequest)
		return
	}

	// Cache header must be set before writing a response.
	w.Header().Set("Cache-Control", "public, max-age=86400")

	input := strings.NewReader(dot)
	if err := createDiagram(w, input); err != nil {
		log.Printf("createDiagram: %v", err)
		// Do not cache error responses.
		w.Header().Del("Cache-Control")
		if strings.Contains(err.Error(), "syntax") {
			http.Error(w, "Bad Request: DOT syntax error", http.StatusBadRequest)
		} else {
			http.Error(w, "Internal Server Error", http.StatusInternalServerError)
		}
	}
}

자바

get(
    "/diagram.png",
    (req, res) -> {
      InputStream image = null;
      try {
        String dot = req.queryParams("dot");
        image = createDiagram(dot);
        res.header("Content-Type", "image/png");
        res.header("Content-Length", Integer.toString(image.available()));
        res.header("Cache-Control", "public, max-age=86400");
      } catch (Exception e) {
        if (e.getMessage().contains("syntax")) {
          res.status(400);
          return String.format("Bad Request: %s", e.getMessage());
        } else {
          res.status(500);
          return "Internal Server Error";
        }
      }
      return image;
    });

내부 서버 오류와 잘못된 사용자 입력을 구분해야 합니다. 오류 메시지에 사용자 입력 문제를 나타내는 문자열 syntax가 포함된 경우를 제외하고 이 샘플 서비스는 모든 dot 명령줄 오류에 대해 내부 서버 오류를 반환합니다.

다이어그램 생성

다이어그램 생성의 핵심 로직은 dot 명령줄 도구를 사용하여 그래프 설명 입력 매개변수를 PNG 이미지 형식의 다이어그램으로 처리합니다.

Node.js

// Generate a diagram based on a graphviz DOT diagram description.
const createDiagram = dot => {
  if (!dot) {
    throw new Error('syntax: no graphviz definition provided');
  }

  // Adds a watermark to the dot graphic.
  const dotFlags = [
    '-Glabel="Made on Cloud Run"',
    '-Gfontsize=10',
    '-Glabeljust=right',
    '-Glabelloc=bottom',
    '-Gfontcolor=gray',
  ].join(' ');

  const image = execSync(`/usr/bin/dot ${dotFlags} -Tpng`, {
    input: dot,
  });
  return image;
};

Python

def create_diagram(dot):
    """Generates a diagram based on a graphviz DOT diagram description.

    Args:
        dot: diagram description in graphviz DOT syntax

    Returns:
        A diagram in the PNG image format.
    """
    if not dot:
        raise Exception("syntax: no graphviz definition provided")

    dot_args = [  # These args add a watermark to the dot graphic.
        "-Glabel=Made on Cloud Run",
        "-Gfontsize=10",
        "-Glabeljust=right",
        "-Glabelloc=bottom",
        "-Gfontcolor=gray",
        "-Tpng",
    ]

    # Uses local `dot` binary from Graphviz:
    # https://graphviz.gitlab.io
    image = subprocess.run(
        ["dot"] + dot_args, input=dot.encode("utf-8"), stdout=subprocess.PIPE
    ).stdout

    if not image:
        raise Exception("syntax: bad graphviz definition provided")
    return image

Go


// createDiagram generates a diagram image from the provided io.Reader written to the io.Writer.
func createDiagram(w io.Writer, r io.Reader) error {
	stderr := new(bytes.Buffer)
	args := []string{
		"-Glabel=Made on Cloud Run",
		"-Gfontsize=10",
		"-Glabeljust=right",
		"-Glabelloc=bottom",
		"-Gfontcolor=gray",
		"-Tpng",
	}
	cmd := exec.Command("/usr/bin/dot", args...)
	cmd.Stdin = r
	cmd.Stdout = w
	cmd.Stderr = stderr

	if err := cmd.Run(); err != nil {
		return fmt.Errorf("exec(%s) failed (%w): %s", cmd.Path, err, stderr.String())
	}

	return nil
}

자바

// Generate a diagram based on a graphviz DOT diagram description.
public static InputStream createDiagram(String dot) {
  if (dot == null || dot.isEmpty()) {
    throw new NullPointerException("syntax: no graphviz definition provided");
  }
  // Adds a watermark to the dot graphic.
  List<String> args = new ArrayList<>();
  args.add("/usr/bin/dot");
  args.add("-Glabel=\"Made on Cloud Run\"");
  args.add("-Gfontsize=10");
  args.add("-Glabeljust=right");
  args.add("-Glabelloc=bottom");
  args.add("-Gfontcolor=gray");
  args.add("-Tpng");

  StringBuilder output = new StringBuilder();
  InputStream stdout = null;
  try {
    ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder(args);
    Process process = pb.start();
    OutputStream stdin = process.getOutputStream();
    stdout = process.getInputStream();
    // The Graphviz dot program reads from stdin.
    Writer writer = new OutputStreamWriter(stdin, "UTF-8");
    writer.write(dot);
    writer.close();
    process.waitFor();
  } catch (Exception e) {
    System.out.println(e);
  }
  return stdout;
}

보안 서비스 설계

dot 도구의 모든 취약점은 웹 서비스의 잠재적 취약점입니다. 이를 완화하려면 정기적으로 컨테이너 이미지를 다시 빌드하여 graphviz 패키지의 최신 버전을 사용하면 됩니다.

현재 샘플을 확장하여 사용자 입력을 명령줄 매개변수로 허용하는 경우 명령어 삽입 공격으로부터 보호해야 합니다. 다음은 삽입 공격을 방지하는 몇 가지 방법입니다.

지원되는 매개변수 사전에 입력 매핑
입력이 알려진 안전한 값의 범위(예: 정규식 사용)와 일치하는지 여부 검사
셸 문법이 평가되지 않도록 입력 이스케이프 처리

일반적으로 사용되는 권한이 있는 기본 계정을 사용하는 대신 Google Cloud 서비스를 사용할 수 있는 권한이 부여되지 않은 서비스 계정으로 서비스를 배포하여 잠재적 취약점을 더욱 완화할 수 있습니다. 따라서 이 튜토리얼의 단계에서는 새 서비스 계정을 만들고 사용합니다.

코드 제공

코드를 제공하려면 Cloud Build로 빌드하고 Artifact Registry에 업로드한 후 Cloud Run에 배포합니다.

Artifact Registry를 만듭니다.
```
gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \
    --repository-format docker \
    --location REGION
```
다음과 같이 바꿉니다.
- REPOSITORY를 저장소의 고유한 이름으로 바꿉니다. 프로젝트의 저장소 위치마다 저장소 이름이 고유해야 합니다.
- REGION: Artifact Registry 저장소에 사용할 Google Cloud 리전
다음 명령어를 실행하여 컨테이너를 빌드하고 Artifact Registry에 게시합니다.
Node.js
```
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz
```
여기서 PROJECT_ID는 Google Cloud 프로젝트 ID이고 graphviz는 서비스에 지정할 이름입니다.

성공하면 ID, 생성 시간, 이미지 이름이 포함된 성공 메시지가 표시됩니다. 이미지는 Artifact Registry에 저장되며 원하는 경우 다시 사용할 수 있습니다.
Python
```
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz
```
여기서 PROJECT_ID는 Google Cloud 프로젝트 ID이고 graphviz는 서비스에 지정할 이름입니다.

성공하면 ID, 생성 시간, 이미지 이름이 포함된 성공 메시지가 표시됩니다. 이미지는 Artifact Registry에 저장되며 원하는 경우 다시 사용할 수 있습니다.
Go
```
gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz
```
여기서 PROJECT_ID는 Google Cloud 프로젝트 ID이고 graphviz는 서비스에 지정할 이름입니다.

성공하면 ID, 생성 시간, 이미지 이름이 포함된 성공 메시지가 표시됩니다. 이미지는 Artifact Registry에 저장되며 원하는 경우 다시 사용할 수 있습니다.
자바
이 샘플은 Jib를 사용해서 일반적인 Java 도구로 Docker 이미지를 빌드합니다. Jib는 Dockerfile을 사용하거나 Docker를 설치할 필요 없이 컨테이너 빌드를 최적화합니다. Jib로 자바 컨테이너 빌드에 대해 자세히 알아보세요.
1. Dockerfile을 사용하여 시스템 패키지가 설치된 기본 이미지를 구성하고 빌드하여 Jib의 기본 이미지를 재정의합니다.
  # Use the Official eclipse-temurin image for a lean production stage of our multi-stage build. # https://hub.docker.com/_/eclipse-temurin/ FROM eclipse-temurin:17.0.12_7-jre RUN apt-get update -y && apt-get install -y \ graphviz \ && apt-get clean
  gcloud builds submit --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz-base
  여기서 PROJECT_ID는 Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
2. gcloud 사용자 인증 정보 도우미를 사용하여 Docker가 Artifact Registry로 내보내도록 승인합니다.
  gcloud auth configure-docker
3. Jib로 최종 컨테이너를 빌드하고 Artifact Registry에 게시합니다.
  <plugin> <groupId>com.google.cloud.tools</groupId> <artifactId>jib-maven-plugin</artifactId> <version>3.4.0</version> <configuration> <from> <image>gcr.io/PROJECT_ID/graphviz-base</image> </from> <to> <image>gcr.io/PROJECT_ID/graphviz</image> </to> </configuration> </plugin>
  mvn compile jib:build \ -Dimage=REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz \ -Djib.from.image=REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz-base
  여기서 PROJECT_ID는 Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
다음을 사용하여 배포합니다.
gcloud
1. 새 서비스 계정 만들기 사용되는 시스템 패키지를 포함한 코드는 이 서비스 계정에 부여된 Google Cloud 서비스만 사용할 수 있습니다.
  gcloud iam service-accounts create SA_NAME
  여기서 SA_NAME은 이 서비스 계정에 지정하는 이름입니다. 코드에 오류나 취약점이 있는 경우 코드가 다른 Google Cloud 프로젝트 리소스에 액세스할 수 없습니다.
2. 서비스 계정을 지정하여 코드 배포
  gcloud run deploy graphviz-web --service-account SA_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com --image REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz
  여기서 PROJECT_ID는 Google Cloud 프로젝트 ID, SA_NAME은 생성한 서비스 계정 이름, graphviz는 위의 컨테이너 이름, graphviz-web은 해당 서비스의 이름입니다. '인증되지 않은 호출 허용' 프롬프트에 Y로 응답합니다. IAM 기반 인증에 대한 자세한 내용은 액세스 관리를 참고하세요.
3. 배포가 완료될 때까지 기다립니다. 이 작업은 30초 정도 걸릴 수 있습니다. 성공하면 명령줄에 서비스 URL이 표시됩니다.
Terraform

Terraform 구성을 적용하거나 삭제하는 방법은 기본 Terraform 명령어를 참조하세요.

다음 Terraform 코드는 Cloud Run 서비스를 만듭니다.
resource "google_service_account" "graphviz" { account_id = "graphviz" display_name = "GraphViz Tutorial Service Account" } resource "google_cloud_run_v2_service" "default" { name = "graphviz-example" location = "us-central1" deletion_protection = false # set to "true" in production template { containers { # Replace with the URL of your graphviz image # gcr.io/<YOUR_GCP_PROJECT_ID>/graphviz image = "us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello" } service_account = google_service_account.graphviz.email } }
IMAGE_URL을 컨테이너 이미지에 대한 참조(예: us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/hello:latest)로 바꿉니다. Artifact Registry를 사용하는 경우 저장소 REPO_NAME이 이미 생성되어 있어야 합니다. URL의 형식은 LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPO_NAME/PATH:TAG입니다.

다음 Terraform 코드는 Cloud Run 서비스를 공개로 설정합니다.
# Make Cloud Run service publicly accessible resource "google_cloud_run_service_iam_member" "allow_unauthenticated" { service = google_cloud_run_v2_service.default.name location = google_cloud_run_v2_service.default.location role = "roles/run.invoker" member = "allUsers" }
서비스에 코드 업데이트를 배포하려면 이전 단계를 반복합니다. 서비스에 배포할 때마다 새 버전이 생성되고 준비가 되면 자동으로 트래픽 제공이 시작됩니다.

사용해 보기

요청 페이로드에 DOT 문법 설명과 함께 HTTP POST 요청을 보내 서비스를 사용해 보세요.

서비스에 HTTP 요청을 보냅니다.

URL을 브라우저 URL 표시줄에 복사하고 [SERVICE_DOMAIN]을 업데이트하세요.

https://SERVICE_DOMAIN/diagram.png?dot=digraph Run { rankdir=LR Code -> Build -> Deploy -> Run }

웹페이지에 다이어그램을 삽입할 수 있습니다.

<img src="https://SERVICE_DOMAIN/diagram.png?dot=digraph Run { rankdir=LR Code -> Build -> Deploy -> Run }" />

PNG 파일을 지원하는 모든 애플리케이션(예: Chrome)에서 결과 diagram.png 파일을 엽니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

출처: DOT 설명

바로 활용할 수 있는 다이어그램 설명의 몇 가지 모음을 살펴볼 수 있습니다.

선택한 .dot 파일의 콘텐츠를 복사합니다.
서비스에 HTTP 요청을 보냅니다.

브라우저 URL 표시줄에 URL을 복사합니다.
```
https://SERVICE_DOMAIN/diagram.png?dot=SELECTED DOTFILE CONTENTS
```

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.
```
gcloud run services delete SERVICE-NAME
```
여기서 SERVICE-NAME은 선택한 서비스 이름입니다.

Google Cloud 콘솔에서 Cloud Run 서비스를 삭제할 수도 있습니다.
튜토리얼 설정 중에 추가한 gcloud 기본 리전 구성을 삭제합니다.
```
 gcloud config unset run/region
```
프로젝트 구성을 삭제합니다.
```
 gcloud config unset project
```
이 튜토리얼에서 만든 다른 Google Cloud 리소스를 삭제합니다.
- Artifact Registry에서 가져온 REGION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/graphviz라는 서비스 컨테이너 이미지를 삭제합니다.
- 서비스 계정 SA_NAME 삭제.
```
gcloud iam service-accounts delete SA_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```

다음 단계

graphviz 앱에서 다음을 실험해보세요.
- 다이어그램 생성에 다양한 알고리즘을 적용하는 다른 graphviz 유틸리티에 대한 지원을 추가합니다.
- Cloud Storage에 다이어그램을 저장합니다. 이미지 또는 DOT 문법을 저장하시겠어요?
- Cloud Natural Language API로 콘텐츠 악용을 방지합니다.
- Cloud Run에서 이미지 처리 튜토리얼에 있는 시스템 패키지의 다른 예시를 참조하세요.
Google Cloud에 대한 참조 아키텍처, 다이어그램, 권장사항을 살펴보세요. Cloud 아키텍처 센터를 살펴보세요.

시스템 패키지 사용 가이드

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