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애플리케이션 배포 및 배포 취소

앱을 만든 후에는 데이터를 스트리밍하고 분석할 수 있도록 앱을 배포해야 합니다.

애플리케이션 배포

필요한 모든 구성요소로 엔드 투 엔드 애플리케이션을 빌드한 후에는 앱을 배포하여 사용해야 합니다.

콘솔

Vertex AI Vision 대시보드의 애플리케이션 탭을 엽니다.

애플리케이션 탭으로 이동
목록에서 애플리케이션 이름 옆에 있는 앱 보기를 선택합니다.
애플리케이션 그래프 빌더 페이지에서 배포 버튼을 클릭합니다.
열리는 애플리케이션 배포 메뉴에서 옵션을 선택하고 배포를 클릭합니다.

참고: 출력 스트리밍 사용 설정 옵션에 관한 자세한 내용은 라이브 스트림 출력 사용 설정을 참고하세요. 이 애플리케이션에 모니터링 사용 설정 옵션에 관한 자세한 내용은 앱 모니터링 사용 설정 및 사용을 참고하세요.

배포가 완료되면 노드 옆에 녹색 체크표시가 표시됩니다.

REST 및 명령줄

애플리케이션을 배포하여 사용하려면 projects.locations.applications.deploy 메서드를 사용하여 POST 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT: Google Cloud 프로젝트 ID 또는 프로젝트 번호입니다.
LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. us-central1, europe-west4 사용 가능한 리전을 참고하세요.
APPLICATION_ID: 대상 애플리케이션의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:deploy

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d "" \
     "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:deploy"

PowerShell

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:deploy" | Select-Object -Expand Content

요청이 성공하면 장기 실행 작업이 시작되고 작업 ID가 포함된 JSON 객체가 반환됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.454506987Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID",
    "verb": "update",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

작업 상태 가져오기

응답의 작업 ID를 사용하여 배포 요청의 상태를 가져옵니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사(예: europe-west4-)가 포함될 수 있습니다. 지역화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
PROJECT_NUMBER: 프로젝트 번호입니다. Google Cloud
LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. us-central1, europe-west4 사용 가능한 리전을 참고하세요.
OPERATION_ID: 장기 실행 작업을 시작할 때 반환되는 작업 ID입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- projects/123456/locations/us-central1/[...]/operations/OPERATION_ID

HTTP 메서드 및 URL:

GET https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"

PowerShell

다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

응답

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-01-12T17:53:14.454506987Z",
    "endTime": "2023-01-12T17:53:22.979720545Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "verb": "update",
    "statusMessage": "Instance Deployment Pending....",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.Application",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "createTime": "2023-01-06T21:16:26.465867295Z",
    "updateTime": "2023-01-12T17:53:14.458441937Z",
    "displayName": "APPLICATION_NAME",
    "applicationConfigs": {
      "nodes": [
        {
          "name": "builtin-input-stream",
          "displayName": "Streams",
          "nodeConfig": {
            "videoStreamInputConfig": {}
          },
          "processor": "builtin:stream-input",
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        },
        {
          "name": "builtin-general-object-detector",
          "displayName": "Object detector",
          "nodeConfig": {
            "generalObjectDetectionConfig": {}
          },
          "processor": "builtin:general-object-detector",
          "parents": [
            {
              "parentNode": "builtin-input-stream"
            }
          ],
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        },
        {
          "name": "builtin-media-warehouse",
          "displayName": "Vision AI Warehouse",
          "nodeConfig": {
            "mediaWarehouseConfig": {
              "corpus": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID"
            }
          },
          "processor": "builtin:media-warehouse",
          "parents": [
            {
              "parentNode": "builtin-input-stream"
            },
            {
              "parentNode": "builtin-general-object-detector"
            }
          ],
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        }
      ]
    },
    "runtimeInfo": {
      "deployTime": "2023-01-12T17:53:22.887918Z",
      "globalOutputResources": [
        {
          "outputResource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/stream-resource-name",
          "key": "stream-resource-name"
        },
        {
          "outputResource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/stream-display-name",
          "key": "stream-display-name"
        },
        {
          "outputResource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/stream-resource-id",
          "key": "stream-resource-id"
        },
        {
          "outputResource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/general-object-detection",
          "producerNode": "builtin-general-object-detector",
          "key": "general_object_detection_data_schema_id"
        }
      ]
    },
    "state": "DEPLOYED",
    "deploymentEnvironment": "DEPLOYMENT_ENVIRONMENT_CLOUD"
  }
}

애플리케이션 배포 취소

앱 사용을 중지하려면 애플리케이션을 배포 취소해야 합니다.

콘솔

Vertex AI Vision 대시보드의 애플리케이션 탭을 엽니다.

애플리케이션 탭으로 이동
목록에서 애플리케이션 이름 옆에 있는 앱 보기를 선택합니다.
애플리케이션 그래프 빌더 페이지에서 비활성화 버튼을 클릭합니다.

REST 및 명령줄

애플리케이션을 배포 해제하려면 projects.locations.applications.undeploy 메서드를 사용하여 POST 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT: Google Cloud 프로젝트 ID 또는 프로젝트 번호입니다.
LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. us-central1, europe-west4 사용 가능한 리전을 참고하세요.
APPLICATION_ID: 대상 애플리케이션의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:undeploy

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d "" \
     "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:undeploy"

PowerShell

다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:undeploy" | Select-Object -Expand Content

요청이 성공하면 장기 실행 작업이 시작되고 작업 ID가 포함된 JSON 객체가 반환됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-01-12T18:14:48.260296926Z",
    "target": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "verb": "update",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

작업 상태 가져오기

응답의 작업 ID를 사용하여 배포 취소 요청의 상태를 가져옵니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사(예: europe-west4-)가 포함될 수 있습니다. 지역화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
PROJECT_NUMBER: 프로젝트 번호입니다. Google Cloud
LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. us-central1, europe-west4 사용 가능한 리전을 참고하세요.
OPERATION_ID: 장기 실행 작업을 시작할 때 반환되는 작업 ID입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- projects/123456/locations/us-central1/[...]/operations/OPERATION_ID

HTTP 메서드 및 URL:

GET https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"

PowerShell

다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

응답

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-01-12T18:14:48.260296926Z",
    "endTime": "2023-01-12T18:14:58.059563424Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "verb": "update",
    "statusMessage": "Instance Undeployment Pending....",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.Application",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "createTime": "2023-01-06T21:16:26.465867295Z",
    "updateTime": "2023-01-12T18:14:48.264089325Z",
    "displayName": "APPLICATION_NAME",
    "applicationConfigs": {
      "nodes": [
        {
          "name": "builtin-input-stream",
          "displayName": "Streams",
          "nodeConfig": {
            "videoStreamInputConfig": {}
          },
          "processor": "builtin:stream-input",
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        },
        {
          "name": "builtin-general-object-detector",
          "displayName": "Object detector",
          "nodeConfig": {
            "generalObjectDetectionConfig": {}
          },
          "processor": "builtin:general-object-detector",
          "parents": [
            {
              "parentNode": "builtin-input-stream"
            }
          ],
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        },
        {
          "name": "builtin-media-warehouse",
          "displayName": "Vision AI Warehouse",
          "nodeConfig": {
            "mediaWarehouseConfig": {
              "corpus": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID"
            }
          },
          "processor": "builtin:media-warehouse",
          "parents": [
            {
              "parentNode": "builtin-input-stream"
            },
            {
              "parentNode": "builtin-general-object-detector"
            }
          ],
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        }
      ]
    },
    "state": "CREATED",
    "deploymentEnvironment": "DEPLOYMENT_ENVIRONMENT_CLOUD"
  }
}

다음 단계

스트림 만들기 및 관리에서 앱의 입력 스트림에서 데이터 처리를 시작하는 방법에 관한 안내를 읽습니다.
애플리케이션 관리에서 앱을 나열하고 배포된 앱의 인스턴스를 보는 방법을 알아보세요.
스트림 데이터 읽기에서 처리 스트림 또는 분석된 모델 출력 데이터에서 앱 입력 데이터를 읽는 방법을 알아보세요.