GSP206

개요

이 실습에서는 HTTPS 부하 분산기를 만들어 트래픽을 커스텀 URL 맵으로 전달합니다. URL 맵은 Cloud Storage 버킷에서 제공되는 정적 애셋을 사용하여 가장 가까운 리전으로 트래픽을 전송합니다. TLS 키와 인증서는 TLS 제공업체를 사용하여 Terraform에서 생성됩니다.

다음은 이 실습의 일부로 만드는 아키텍처의 다이어그램입니다.

목표

이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다.

• Terraform용 부하 분산 모듈을 살펴봅니다.
• Google Cloud 환경에서 Terraform을 구성합니다.
• 전역 HTTPS 콘텐츠 기반 부하 분산기를 만듭니다.

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다.

실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법

1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 대화상자가 열립니다. 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 창이 있습니다.

   • Google Cloud 콘솔 열기 버튼
   • 남은 시간
   • 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보
   • 필요한 경우 실습 진행을 위한 기타 정보

2. Google Cloud 콘솔 열기를 클릭합니다(Chrome 브라우저를 실행 중인 경우 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 시크릿 창에서 링크 열기를 선택합니다).

   실습에서 리소스가 가동되면 다른 탭이 열리고 로그인 페이지가 표시됩니다.

   팁: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.

   참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.

3. 필요한 경우 아래의 사용자 이름을 복사하여 로그인 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   실습 세부정보 창에서도 사용자 이름을 확인할 수 있습니다.

4. 다음을 클릭합니다.

5. 아래의 비밀번호를 복사하여 시작하기 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   실습 세부정보 창에서도 비밀번호를 확인할 수 있습니다.

6. 다음을 클릭합니다.

   중요: 실습에서 제공하는 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud 계정 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 참고: 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.

7. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

   • 이용약관에 동의합니다.
   • 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 않습니다.
   • 무료 체험판을 신청하지 않습니다.

잠시 후 Google Cloud 콘솔이 이 탭에서 열립니다.

참고: Google Cloud 제품 및 서비스에 액세스하려면 탐색 메뉴를 클릭하거나 검색창에 제품 또는 서비스 이름을 입력합니다.

Cloud Shell 활성화

Cloud Shell은 다양한 개발 도구가 탑재된 가상 머신으로, 5GB의 영구 홈 디렉터리를 제공하며 Google Cloud에서 실행됩니다. Cloud Shell을 사용하면 명령줄을 통해 Google Cloud 리소스에 액세스할 수 있습니다.

1. Google Cloud 콘솔 상단에서 Cloud Shell 활성화 를 클릭합니다.

2. 다음 창을 클릭합니다.

   • Cloud Shell 정보 창을 통해 계속 진행합니다.
   • 사용자 인증 정보를 사용하여 Google Cloud API를 호출할 수 있도록 Cloud Shell을 승인합니다.

연결되면 사용자 인증이 이미 처리된 것이며 프로젝트가 학습자의 PROJECT_ID, (으)로 설정됩니다. 출력에 이 세션의 PROJECT_ID를 선언하는 줄이 포함됩니다.

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud는 Google Cloud의 명령줄 도구입니다. Cloud Shell에 사전 설치되어 있으며 명령줄 자동 완성을 지원합니다.

3. (선택사항) 다음 명령어를 사용하여 활성 계정 이름 목록을 표시할 수 있습니다.

gcloud auth list

4. 승인을 클릭합니다.

출력:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (선택사항) 다음 명령어를 사용하여 프로젝트 ID 목록을 표시할 수 있습니다.

gcloud config list project

출력:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 참고: gcloud 전체 문서는 Google Cloud에서 gcloud CLI 개요 가이드를 참고하세요.

작업 1. 샘플 저장소 복제

Cloud Shell IDE에서 Gemini Code Assist 사용 설정

Cloud Shell과 같은 통합 개발 환경(IDE)에서 Gemini Code Assist를 사용하여 코드에 대한 안내를 받거나 코드 문제를 해결할 수 있습니다. Gemini Code Assist를 사용하려면 먼저 사용 설정해야 합니다.

1. Cloud Shell에서 다음 명령어를 사용하여 Gemini for Google Cloud API를 사용 설정합니다.

gcloud services enable cloudaicompanion.googleapis.com

2. Cloud Shell 툴바에서 편집기 열기를 클릭합니다.

참고: Cloud Shell 편집기를 열려면 Cloud Shell 툴바에서 편집기 열기를 클릭합니다. 필요에 따라 편집기 열기 또는 터미널 열기를 클릭하여 Cloud Shell과 코드 편집기 간에 전환할 수 있습니다.

3. 왼쪽 창에서 설정 아이콘을 클릭한 다음 설정 뷰에서 Gemini Code Assist를 검색합니다.

4. Geminicodeassist: 사용 체크박스가 선택되어 있는지 확인하고 설정을 닫습니다.

5. 화면 하단의 상태 표시줄에서 Cloud Code - 프로젝트 없음을 클릭합니다.

6. 안내에 따라 플러그인을 승인합니다. 프로젝트가 자동으로 선택되지 않으면 Google Cloud 프로젝트 선택을 클릭하고 을(를) 선택합니다.

7. 상태 표시줄의 Cloud Code 상태 메시지에 Google Cloud 프로젝트()가 표시되는지 확인합니다.

저장소 클론 및 파일 업데이트

1. Cloud Shell 터미널에서 terraform-google-lb-http 저장소를 클론합니다.

git clone https://github.com/terraform-google-modules/terraform-google-lb-http.git

2. multi-backend-multi-mig-bucket-https-lb 디렉터리로 이동합니다.

cd ~/terraform-google-lb-http/examples/multi-backend-multi-mig-bucket-https-lb

3. Cloud Shell 툴바에서 편집기 열기 아이콘을 클릭합니다.

컨텍스트 전환을 최소화하는 동시에 생산성을 높일 수 있도록 Gemini Code Assist는 코드 편집기에서 바로 AI 기반의 스마트 작업을 제공합니다. 이 섹션에서는 Gemini Code Assist를 사용하여 Terraform으로 일부 리소스를 수정합니다.

4. Cloud Shell 편집기의 파일 탐색기에서 terraform-google-lb-http > examples > multi-backend-multi-mig-bucket-https-lb > main.tf로 이동합니다.

5. main.tf 구성 파일을 엽니다. 이 작업을 통해 Gemini Code Assist가 사용 설정되며, 편집기 오른쪽 상단에 아이콘이 표시됩니다.

6. 툴바에서 Gemini Code Assist: 스마트 작업 아이콘을 클릭합니다.

구성 파일 main.tf의 gce-lb-https 모듈에 create_ssl_certificate 및 managed_ssl_certificate_domains 인수를 추가하려고 합니다.

7. main.tf 구성 파일을 업데이트하려면 툴바에서 열리는 Gemini Code Assist 인라인 텍스트 입력란에 다음 프롬프트를 붙여넣습니다.

In the main.tf configuration file, update the "gce-lb-https" module. Add the following arguments without altering other values: * create_ssl_certificate = true * managed_ssl_certificate_domains = ["example.com"]

8. Gemini Code Assist에 코드를 적절히 수정하도록 프롬프트를 입력하려면 Enter 키를 누릅니다.

9. Gemini Diff 뷰에 메시지가 표시되면 모든 변경사항 적용을 클릭합니다.

이제 main.tf 구성 파일에 있는 'gce-lb-https' 모듈의 업데이트된 인수가 다음과 같이 표시됩니다.

... create_url_map = false ssl = true create_ssl_certificate = true managed_ssl_certificate_domains = ["example.com"] private_key = tls_private_key.example.private_key_pem certificate = tls_self_signed_cert.example.cert_pem backends = { ...

10. Cloud Shell 편집기의 같은 디렉터리에서 variables.tf로 이동합니다. 이전에 했던 것처럼 편집기 오른쪽 상단에 있는 아이콘을 확인합니다.

11. 툴바에서 Gemini Code Assist: 스마트 작업 아이콘을 클릭합니다.

12. variables.tf 파일의 리전 정의를 업데이트하려면 툴바에서 열리는 Gemini Code Assist 인라인 텍스트 입력란에 다음 프롬프트를 붙여넣습니다.

Update the region definitions in the variables.tf file to meet the following requirements: * For the group1_region variable, set the "default" argument to {{{project_0.default_region | region 1}}}. * For the group2_region variable, set the "default" argument to {{{project_0.default_region_2 | region 2}}}. * For the group3_region variable, set the "default" argument to {{{project_0.default_region_3 | region 3}}}.

13. Enter 키를 눌러 Gemini에 코드를 적절히 수정하는 프롬프트를 입력합니다.

14. Gemini Diff 뷰에 메시지가 표시되면 모든 변경사항 적용을 클릭합니다.

이제 variables.tf 파일의 변수 블록에 있는 업데이트된 리전 정의가 다음과 같이 표시됩니다.

variable "group1_region" { default = "{{{project_0.default_region | region 1}}}" } variable "group2_region" { default = "{{{project_0.default_region_2 | region 2}}}" } variable "group3_region" { default = "{{{project_0.default_region_3 | region 3}}}" } variable "network_name" { default = "ml-bk-ml-mig-bkt-s-lb" } variable "project" { type = string }

15. 이 행 편집을 마쳤으면 코드 편집기에서 파일 옵션을 선택하고 저장을 클릭하여 이 업데이트된 파일을 저장해야 합니다.

작업 2. Terraform 실행

작업 디렉터리 초기화

terraform init 명령어는 Terraform 구성 파일이 포함된 작업 디렉터리를 초기화하는 데 사용됩니다. 이 명령어는 사용을 위해 작업 디렉터리를 준비하는 여러 초기화 단계를 수행합니다. 구성의 최신 변경사항을 작업 디렉터리에 적용하기 위해 이 명령어를 여러 번 실행해도 괜찮습니다.

• 다음 명령어를 실행합니다.

terraform init

출력 예:

... Terraform has been successfully initialized!

실행 계획 생성

terraform plan 명령어는 실행 계획을 만드는 데 사용됩니다. Terraform은 명시적으로 중지되지 않는 한 새로고침을 실행한 다음, 구성 파일에 지정된 원하는 상태를 달성하기 위해 어떤 작업이 필요한지 결정합니다.

이 명령어는 실제 리소스나 상태를 변경하지 않고도 변경사항 세트의 실행 계획이 예상과 일치하는지 확인해 볼 수 있는 편리한 방법입니다. 예를 들어 버전 제어에 변경사항을 커밋하기 전에 terraform plan을 실행하여 예상대로 작동되는지 확인할 수 있습니다.

1. 다음 명령어를 실행하여 실행 계획을 만듭니다.

terraform plan -out=tfplan -var 'project={{{project_0.project_id | Project ID}}}'

출력 예:

... Plan: 43 to add, 0 to change, 0 to destroy.

선택사항인 -out 인수를 사용하면 생성된 계획을 파일에 저장했다가 나중에 terraform apply를 사용해 실행할 수 있습니다.

2. 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리 콘텐츠를 나열합니다.

ls

출력 예:

diagram.png gceme.sh.tpl gcp-logo.svg main.tf mig.tf outputs.tf README.md test.sh tfplan tls.tf variables.tf

저장된 Terraform 계획(tfplan)을 기록해 둡니다.

변경사항 적용

terraform apply 명령어는 원하는 상태의 구성에 도달하는 데 필요한 변경사항이나 terraform plan 실행 계획에서 생성되어 사전 결정된 일련의 작업을 적용하는 데 사용됩니다.

1. 다음 명령어를 실행하여 terraform plan을 적용합니다.

terraform apply tfplan

출력 예(사용자마다 다를 수 있음):

... Apply complete! Resources: 43 added, 0 changed, 0 destroyed. ... Outputs: asset-url = https://34.96.112.153/assets/gcp-logo.svg group1_region = us-west1 group2_region = us-central1 group3_region = us-east1 load-balancer-ip = 34.96.112.153

Terraform으로 생성된 리소스를 확인합니다.

2. Cloud 콘솔의 탐색 메뉴()에서 모든 제품 보기 > 네트워크 서비스 > 부하 분산을 클릭합니다.

3. 백엔드 열에 녹색 체크표시가 나타날 때까지 기다립니다.

4. ml-bk-ml-mig-bkt-s-lb 부하 분산기를 클릭하고 세부정보를 확인합니다.

5. 다음을 실행하여 외부 URL을 가져옵니다.

EXTERNAL_IP=$(terraform output | grep load-balancer-ip | cut -d = -f2 | xargs echo -n) echo https://${EXTERNAL_IP}

6. 반환된 EXTERNAL_IP 링크를 클릭하여 새 브라우저 탭에서 부하 분산기 URL을 엽니다. 로드하는 데 몇 분 정도 걸립니다.

참고: 브라우저에서 예상한 출력이 표시되지 않으면 부하 분산기 세부정보 패널이 위 스크린샷과 동일한지 확인하고 몇 분 정도 기다립니다. 참고: 개인 정보 보호 오류가 발생하면 고급을 클릭한 다음 계속을 클릭합니다.

Google Cloud 로고와 지리적 리전에 가장 가까운 그룹의 인스턴스 세부정보가 표시됩니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Terraform에서 변경사항 적용

7. 이제 URL에 group1, group2, group3을 추가합니다.

최종 URL은 다음과 같아야 합니다(EXTERNAL_IP를 자신의 부하 분산기 IP로 바꾸세요). https://EXTERNAL_IP/group1.

• group1: Google Cloud 로고와 에 있는 그룹의 인스턴스 세부정보가 표시됩니다.

https://EXTERNAL_IP/group2

• group2: Google Cloud 로고와 에 있는 그룹의 인스턴스 세부정보가 표시됩니다.

https://EXTERNAL_IP/group3

• group3: Google Cloud 로고와 에 있는 그룹의 인스턴스 세부정보가 표시됩니다.

수고하셨습니다

이 실습에서는 Terraform에서 Gemini Code Assist를 함께 사용하여 부하 분산 모듈을 구성하는 방법을 배웠습니다. 그런 다음 모듈로 전역 HTTPS 콘텐츠 기반 부하 분산기를 만들고 이를 사용하여 지리적 리전에 가장 가까운 그룹에 대한 응답을 테스트했습니다.

다음 단계/더 학습하기

• Google용 Terraform 문서

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2025년 10월 14일

실습 최종 테스트: 2025년 10월 13일

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