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개요

Apigee는 API 개발 및 관리를 위한 플랫폼입니다. Apigee를 사용하면 Pub/Sub, Cloud Logging 또는 REST API를 제공하는 기타 클라우드 서비스와 같은 Google Cloud 서비스를 활용할 수 있습니다. 이 실습에서 Apigee API 프록시는 여러 Google Cloud 서비스를 활용합니다.

이 실습에서는 Apigee API 프록시에서 여러 Google Cloud 서비스를 사용하여 사용자 댓글을 처리합니다.

목표

이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다.

• 필수 Google Cloud API 사용 설정
• 서비스 계정을 만들고 올바른 역할 적용
• Google Cloud REST API를 사용하여 Google Cloud 서비스 호출
• Cloud Natural Language API를 호출하여 감정 분석 수행
• PublishMessage 정책을 사용하여 Pub/Sub 메시지 게시
• Cloud Logging에 오류 메시지 로깅

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. Google Cloud API 사용 설정

이 작업에서는 Apigee API 프록시에서 사용할 API를 사용 설정합니다.

1. Cloud 콘솔의 탐색 메뉴()에서 API 및 서비스 > 라이브러리로 이동합니다.

   이 페이지에서는 Apigee API 프록시에서 사용할 API를 사용 설정할 수 있습니다.

2. API 및 서비스 검색 상자에 Cloud Natural Language를 입력하고 Enter 키를 누릅니다.

   Cloud Natural Language API는 감정 분석, 항목 인식과 같은 자연어 통계를 제공합니다. 이 API는 사용자가 불만을 표시한 댓글을 확인하는 데 사용됩니다.

3. Cloud Natural Language API를 클릭합니다.

   API가 이미 사용 설정되어 있습니다.

   gcloud 명령어를 사용하여 API를 사용 설정할 수도 있습니다.

4. Cloud Shell에서 필요한 API를 사용 설정하려면 다음 명령어를 사용합니다.

   gcloud services enable language.googleapis.com pubsub.googleapis.com logging.googleapis.com

   Cloud Natural Language API 외에도 Pub/Sub API와 Cloud Logging API도 사용 설정합니다.

   Pub/Sub는 Natural Language API가 사용자가 불만족스럽다고 나타낼 때 주제에 메시지를 게시하는 데 사용됩니다. 각 메시지에 대해 실행되는 Cloud 함수를 만들어 문제를 해결하고 고객 만족도를 높이기 위해 사용자에게 연락할 수 있습니다.

   Cloud Logging은 수신된 각 댓글의 로그 항목을 캡처하는 데 사용됩니다. 이러한 로그에는 서비스 또는 애플리케이션의 문제를 감지하는 데 도움이 될 수 있는 내부 API 세부정보가 포함될 수 있습니다.

작업 2. 서비스 계정 만들기

이 작업에서는 Apigee 프록시에서 사용할 서비스 계정을 만듭니다.

IAM 서비스 계정 만들기

1. 탐색 메뉴()에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.

2. + 서비스 계정 만들기를 클릭합니다.

3. 서비스 계정 이름에 다음과 같이 지정합니다.

   apigee-gc-service-access

   이 서비스 계정을 사용하면 Apigee API 프록시가 지정한 Google Cloud 서비스에 액세스할 수 있습니다.

4. 만들고 계속하기를 클릭합니다.

5. 역할 선택에서 Pub/Sub > Pub/Sub 게시자를 선택합니다.

   Apigee API 프록시가 Pub/Sub 주제에 게시됩니다.

6. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.

7. 역할 선택에서 Logging > 로그 작성자를 선택합니다.

   Apigee API 프록시는 Cloud Logging에 로그 메시지를 작성합니다.

참고: Natural Language API를 호출하는 데 필요한 역할은 없습니다.

8. 완료를 클릭합니다.

   서비스 계정이 생성되었습니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 서비스 계정 생성 및 역할 할당

작업 3. API 프록시 만들기

이 작업에서는 Apigee API 프록시를 만듭니다. API 프록시가 정책을 사용하여 서비스를 호출하므로 대상이 필요하지 않습니다.

Apigee 콘솔 열기

Apigee 콘솔을 열려면 다음 단계를 따르세요.

• Google Cloud 콘솔의 검색 창에 Apigee를 입력한 다음 검색 결과에서 Apigee API 관리를 클릭합니다.

Apigee 콘솔이 열리고 자주 사용되는 위치로 연결되는 빠른 링크가 방문 페이지에 표시됩니다.

• 탐색 메뉴()에서 Apigee 옆에 있는 고정()을 클릭합니다.

이제 Apigee가 탐색 메뉴에 고정됩니다.

Apigee API 프록시 만들기

1. 탐색 메뉴에서 프록시 개발 > API 프록시를 선택합니다.

2. 프록시 마법사를 사용하여 새 프록시를 만들려면 만들기를 클릭합니다.

3. 프록시 템플릿에서 일반 템플릿 > 대상 없음을 선택합니다.

   프록시는 백엔드 서비스를 사용하지 않습니다. 외부 서비스와의 모든 통신은 정책을 사용하여 이루어집니다.

참고: OpenAPI 사양 템플릿 섹션에서 대상 없음을 선택하지 마세요.

4. 프록시 세부정보에 다음과 같이 지정합니다.

   속성	값
   프록시 이름	services-v1
   기본 경로	/services/v1

   참고: 기본 경로로 /services-v1이 아닌 /services/v1을 사용하고 있는지 확인합니다.

5. 다음을 클릭합니다.

6. 배포(선택사항) 설정은 기본값으로 두고 만들기를 클릭합니다.

새 조건부 흐름 만들기

1. 프록시 편집기에서 개발 탭을 클릭합니다.

2. 왼쪽 창에서 프록시 엔드포인트 > 기본값을 선택합니다.

3. 응답 창 위에 있는 + 버튼을 클릭합니다.

4. 조건부 흐름 추가 대화상자에서 다음 값을 지정합니다.

   속성	값
   흐름 이름	postComment
   설명	특정 카테고리에 댓글을 게시
   조건 유형	경로 및 동사 선택
   경로	/comments
   동사	POST 선택

   대상 URL은 비워둡니다.

5. 추가를 클릭합니다.

API 배포

1. 저장을 클릭합니다. 프록시가 새 버전으로 저장되었다는 알림이 표시되면 새 버전으로 저장을 클릭합니다.

2. 배포를 클릭합니다.

3. 환경에서 eval을 선택합니다.

4. 서비스 계정에 서비스 계정의 이메일 주소를 지정합니다.

   apigee-gc-service-access@{{{ project_0.project_id | PROJECT }}}.iam.gserviceaccount.com

5. 배포를 클릭한 다음 확인을 클릭합니다.

   배포가 완료될 때까지 기다립니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. API 프록시 만들기

작업 4. Natural Language API 호출

이 작업에서는 ServiceCallout 정책을 추가하여 Natural Language API를 호출하여 수신되는 댓글의 감정을 확인합니다.

입력 파라미터 추출

POST /comments 리소스는 두 파라미터(comment: 사용자가 입력한 자유 텍스트, category: 댓글 유형을 지정)가 있는 JSON 페이로드를 사용합니다. ExtractVariables 정책이 입력을 추출합니다.

1. 흐름 창의 요청 창에서 postComment 흐름 옆에 있는 +를 클릭합니다.

2. 정책 단계 추가 대화상자에서 새 정책 만들기를 클릭합니다.

3. 정책 선택 드롭다운에서 미디에이션 섹션의 변수 추출 정책 유형을 선택합니다.

4. 다음 사항을 지정합니다.

   속성	값
   표시 이름	EV-ExtractRequest
   이름	EV-ExtractRequest

5. 추가를 클릭합니다.

6. EV-ExtractRequest 정책을 클릭하고 ExtractVariables XML 구성을 다음으로 바꿉니다.

<ExtractVariables name="EV-ExtractRequest"> <Source>request</Source> <JSONPayload> <Variable name="comment"> <JSONPath>$.comment</JSONPath> </Variable> <Variable name="category"> <JSONPath>$.category</JSONPath> </Variable> </JSONPayload> <IgnoreUnresolvedVariables>false</IgnoreUnresolvedVariables> </ExtractVariables>

이 정책은 POST /comments JSON 요청에서 comment 및 category를 추출합니다. IgnoreUnresolvedVariables 요소가 false로 설정되어 있으므로 두 입력이 지정되지 않으면 오류가 발생합니다.

참고: 프로덕션 API에서는 정책에서 발생하는 대부분의 오류를 다시 작성하기 위해 오류 처리를 추가하는 것이 좋습니다. 이 실습에서는 오류 처리가 추가되지 않습니다.

Natural Language API 호출

ServiceCallout 정책은 Natural Language API를 호출하여 댓글의 감정을 반환하는 데 사용됩니다.

1. postComment 흐름이 강조 표시되지 않은 경우 이를 클릭한 다음 응답 창에서 postComment 흐름 옆에 있는 +를 클릭합니다.

   Natural Language API 호출의 응답이 호출자에게 반환됩니다.

2. 정책 단계 추가 대화상자에서 새 정책 만들기를 클릭합니다.

3. 정책 선택 드롭다운의 확장 프로그램 섹션에서 서비스 콜아웃 정책 유형을 선택합니다.

4. 다음 사항을 지정합니다.

   속성	값
   표시 이름	SC-NaturalLanguage
   이름	SC-NaturalLanguage

5. 추가를 클릭합니다.

   흐름은 다음과 비슷하게 표시됩니다.

   

6. SC-NaturalLanguage 정책을 클릭합니다.

7. ServiceCallout XML 구성을 다음으로 바꿉니다.

   <ServiceCallout name="SC-NaturalLanguage"> <Request clearPayload="true"> <Set> <Verb>POST</Verb> <Payload contentType="application/json">{ "document": { "content": "{comment}", "type": "PLAIN_TEXT" } } </Payload> </Set> </Request> <Response>response</Response> <HTTPTargetConnection> <Properties/> <URL>https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeSentiment</URL> <Authentication> <GoogleAccessToken> <Scopes> <Scope>https://www.googleapis.com/auth/cloud-language</Scope> </Scopes> </GoogleAccessToken> </Authentication> </HTTPTargetConnection> </ServiceCallout>

   ServiceCallout 정책의 Request 섹션은 서비스에 게시된 요청을 지정합니다. 이 페이로드의 형식은 Natural Language API에 따라 다릅니다.

   Response 요소는 Natural Language API 응답이 response 메시지에 저장됨을 나타냅니다.

   HTTPTargetConnection 섹션은 호출되는 서비스 URL을 지정합니다. URL과 요청 및 응답 형식은 Natural Language API 참조에서 확인할 수 있습니다.

   Authentication 섹션에서는 Google Cloud API의 인증을 지정합니다. Google OAuth 액세스 토큰이 콜아웃 요청에 자동으로 추가됩니다. Scope는 액세스 토큰이 Natural Language API에 대한 액세스 권한을 제공하는 데 사용됨을 지정합니다.

8. 저장을 클릭합니다.

런타임 인스턴스를 사용할 수 있는지 확인

• Cloud Shell에서 다음 명령어 세트를 붙여넣고 실행합니다.

  export INSTANCE_NAME=eval-instance; export ENV_NAME=eval; export PREV_INSTANCE_STATE=; echo "waiting for runtime instance ${INSTANCE_NAME} to be active"; while : ; do export INSTANCE_STATE=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -X GET "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/instances/${INSTANCE_NAME}" | jq "select(.state != null) | .state" --raw-output); [[ "${INSTANCE_STATE}" == "${PREV_INSTANCE_STATE}" ]] || (echo; echo "INSTANCE_STATE=${INSTANCE_STATE}"); export PREV_INSTANCE_STATE=${INSTANCE_STATE}; [[ "${INSTANCE_STATE}" != "ACTIVE" ]] || break; echo -n "."; sleep 5; done; echo; echo "instance created, waiting for environment ${ENV_NAME} to be attached to instance"; while : ; do export ATTACHMENT_DONE=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -X GET "https://apigee.googleapis.com/v1/organizations/${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}/instances/${INSTANCE_NAME}/attachments" | jq "select(.attachments != null) | .attachments[] | select(.environment == \"${ENV_NAME}\") | .environment" --join-output); [[ "${ATTACHMENT_DONE}" != "${ENV_NAME}" ]] || break; echo -n "."; sleep 5; done; echo "***ORG IS READY TO USE***";

  이 명령어 시리즈는 Apigee API를 사용하여 Apigee 런타임 인스턴스가 생성되고 eval 환경이 연결된 시점을 확인합니다.

인스턴스가 준비될 때까지 기다립니다.

***ORG IS READY TO USE***라는 텍스트가 표시되면 인스턴스를 사용할 수 있습니다. Apigee 조직(org)은 실습을 시작하기 전에 만들어졌을 수 있으므로 인스턴스가 생성될 때까지 기다리지 않아도 됩니다.

조직이 준비되기를 기다리는 동안 Google Cloud의 AI 제품 및 서비스를 살펴볼 수 있습니다.

API 배포

1. services-v1 API 프록시로 돌아가 개발 탭을 클릭합니다.

2. 배포를 클릭합니다.

3. 환경에서 eval을 선택합니다.

4. 서비스 계정에 서비스 계정의 이메일 주소를 지정합니다.

   apigee-gc-service-access@{{{ project_0.project_id | PROJECT }}}.iam.gserviceaccount.com

5. 배포 및 확인을 클릭합니다.

6. 개요 탭을 클릭하고 eval 배포 상태에 프록시가 배포되었음이 표시될 때까지 기다립니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Natural Language API 호출

API 테스트

Apigee 조직의 eval 환경은 호스트 이름 eval.example.com을 사용하여 호출할 수 있습니다. 이 호스트 이름의 DNS 항목은 프로젝트 내에 생성되었으며 Apigee 런타임 인스턴스의 IP 주소로 확인됩니다. 이 DNS 항목은 비공개 영역에 생성되었으므로 내부 네트워크에서만 표시됩니다.

Cloud Shell은 내부 네트워크에 상주하지 않으므로 Cloud Shell 명령어는 이 DNS 항목을 확인할 수 없습니다. 프로젝트 내의 가상 머신(VM)이 비공개 영역 DNS에 액세스할 수 있습니다. apigeex-test-vm이라는 이름의 가상 머신이 자동으로 생성되었습니다. 이 머신을 사용하여 API 프록시를 호출할 수 있습니다.

1. Cloud Shell에서 테스트 VM에 대한 SSH 연결을 엽니다.

   TEST_VM_ZONE=$(gcloud compute instances list --filter="name=('apigeex-test-vm')" --format "value(zone)") gcloud compute ssh apigeex-test-vm --zone=${TEST_VM_ZONE} --force-key-file-overwrite

   Do you want to continue (Y/n)?라는 메시지가 표시되면 Y를 입력합니다.

2. Cloud Shell에서 묻는 각 질문에 대해 Enter 또는 Return을 클릭하여 기본 입력을 지정합니다.

   로그인한 ID가 프로젝트 소유자이므로 이 머신에 대한 SSH가 허용됩니다.

   이제 Cloud Shell 세션이 VM 내에서 실행됩니다.

3. eval 환경에서 배포된 services-v1 API 프록시를 호출합니다.

   curl -i -k -X POST -H "Content-Type: application/json" 'https://eval.example.com/services/v1/comments' -d '{"comment":"Jane was nice enough to return to her car to get me extra hot sauce. Thanks Jane!", "category":"delivery-reviews"}'

   Natural Language API의 응답은 다음과 같습니다.

{ "documentSentiment": { "magnitude": 1.8, "score": 0.9 }, "language": "en", "sentences": [ { "documentSentiment": { "magnitude": 1.8, "score": 0.9 }, "language": "en", "sentences": [ { "text": { "content": "Jane was nice enough to return to her car to get me extra hot sauce.", "beginOffset": -1 }, "sentiment": { "magnitude": 0.9, "score": 0.9 } }, { "text": { "content": "Thanks Jane!", "beginOffset": -1 }, "sentiment": { "magnitude": 0.9, "score": 0.9 } } ] } ] }

documentSentiment 점수의 범위는 1에서 -1까지이며, 1은 매우 긍정적이고 -1은 매우 부정적입니다. 이 경우 감정은 매우 긍정적입니다.

4. API 프록시를 다시 호출합니다.

   curl -i -k -X POST -H "Content-Type: application/json" 'https://eval.example.com/services/v1/comments' -d '{"comment":"The driver never arrived with my dinner. :(", "category":"delivery-reviews"}'

   이 댓글의 감정은 매우 부정적입니다.

5. exit 명령어를 입력하여 SSH 세션을 종료하고 Cloud Shell로 돌아갑니다.

작업 5. 부정적인 댓글에 대한 메시지를 Pub/Sub에 게시

이 작업에서는 부정적인 댓글이 수신될 때마다 Pub/Sub 주제에 Pub/Sub 메시지를 게시하는 PublishMessage 정책을 추가합니다. 주제 구독자는 댓글 작성자의 문제를 해결하려고 시도하는 워크플로를 실행할 수 있습니다.

배송 리뷰를 위한 Pub/Sub 주제 만들기

각 카테고리에 해당하는 Pub/Sub 주제가 생성됩니다. 주제에 메시지를 게시하려면 먼저 주제를 만들어야 합니다.

1. 탐색 메뉴()에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.

2. + 주제 만들기를 클릭합니다.

3. 주제 ID에 apigee-services-v1-delivery-reviews를 입력한 후 만들기를 클릭합니다.

   새 주제와 구독이 생성됩니다.

Natural Language API 응답에서 점수 추출

1. Cloud 콘솔의 Apigee로 돌아갑니다.

2. 왼쪽 탐색 메뉴에서 프록시 개발 > API 프록시를 선택한 다음 services-v1을 클릭합니다.

3. 개발 탭을 엽니다. postComment 흐름을 클릭합니다.

4. 흐름 창의 응답 창에서 postComment 흐름 옆에 있는 +를 클릭합니다.

5. 정책 단계 추가 대화상자에서 새 정책 만들기를 클릭합니다.

6. 정책 선택 드롭다운에서 미디에이션 섹션의 변수 추출 정책 유형을 선택합니다.

7. 다음 사항을 지정합니다.

   속성	값
   표시 이름	EV-ExtractSentiment
   이름	EV-ExtractSentiment

8. 추가를 클릭한 다음 EV-ExtractSentiment 정책을 클릭합니다.

9. ExtractVariables XML 구성을 다음으로 바꿉니다.

   <ExtractVariables name="EV-ExtractSentiment"> <Source>response</Source> <JSONPayload> <Variable name="sentimentScore"> <JSONPath>$.documentSentiment.score</JSONPath> </Variable> </JSONPayload> <IgnoreUnresolvedVariables>true</IgnoreUnresolvedVariables> </ExtractVariables>

PublishMessage 정책 추가

1. postComment 흐름을 클릭한 다음 응답 흐름 아래에 있는 + 버튼을 클릭합니다.

2. 확장 프로그램 섹션에서 메시지 게시 정책 유형을 선택합니다.

3. 다음 사항을 지정합니다.

   속성	값
   표시 이름	PM-PublishScore
   이름	PM-PublishScore

4. 추가를 클릭한 다음 PM-PublishScore 정책을 클릭합니다.

5. PublishMessage XML 구성을 다음으로 바꿉니다.

   <PublishMessage continueOnError="true" name="PM-PublishScore"> <Source>{response.content}</Source> <CloudPubSub> <Topic>projects/{organization.name}/topics/apigee-services-v1-{category}</Topic> </CloudPubSub> </PublishMessage>

6. 저장을 클릭합니다. 프록시가 새 버전으로 저장되었다는 알림이 표시되면 새 버전으로 저장을 클릭합니다.

   response.content는 Natural Language API에서 반환된 페이로드이며 Pub/Sub 메시지가 됩니다. 요청의 category는 Pub/Sub 주제 이름을 빌드하는 데 사용됩니다.

   잘못된 카테고리는 존재하지 않는 주제 이름으로 이어집니다. 프로덕션 API에서는 Pub/Sub 메시지를 게시하기 전에 지정된 카테고리를 확인하는 것이 좋습니다. 이 경우 정책에서 continueOnError가 true로 설정되어 있으므로 주제가 존재하지 않으면 오류가 발생하지 않습니다.

PublishMessage 정책의 조건부 검사 추가

조건을 사용하여 흐름에서 정책을 선택적으로 건너뛸 수 있습니다.

1. 프록시 탐색기 메뉴의 프록시 엔드포인트에서 기본값을 클릭합니다.

   ProxyEndpoint 구성이 표시됩니다.

2. PM-PublishScore 단계에 조건을 추가하려면 다음을 바꿉니다.

<Step> <Name>PM-PublishScore</Name> </Step>

다음과 같이 바꿉니다.

<Step> <Name>PM-PublishScore</Name> <Condition>sentimentScore LesserThan 0.0</Condition> </Step>

PublishMessage 정책은 감정 점수가 0보다 작은 경우에만 실행됩니다.

API 배포

1. 저장을 클릭합니다. 프록시가 새 버전으로 저장되었다는 알림이 표시되면 새 버전으로 저장을 클릭합니다.

2. 배포를 클릭합니다.

3. 환경에서 eval을 선택합니다.

4. 서비스 계정에 서비스 계정의 이메일 주소를 지정합니다.

   apigee-gc-service-access@{{{ project_0.project_id | PROJECT }}}.iam.gserviceaccount.com

5. 배포 및 확인을 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 부정적인 댓글에 대한 메시지를 Pub/Sub에 게시

API 테스트

1. Cloud Shell에서 테스트 VM에 대한 SSH 연결을 엽니다.

   TEST_VM_ZONE=$(gcloud compute instances list --filter="name=('apigeex-test-vm')" --format "value(zone)") gcloud compute ssh apigeex-test-vm --zone=${TEST_VM_ZONE} --force-key-file-overwrite

   승인을 요청하는 메시지가 나타나면 승인을 클릭합니다.

2. eval 환경에서 배포된 services-v1 API 프록시를 호출합니다.

   curl -i -k -X POST -H "Content-Type: application/json" 'https://eval.example.com/services/v1/comments' -d '{"comment":"The driver never arrived with my dinner. :(", "category":"delivery-reviews"}'

3. 탐색 메뉴()에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.

4. apigee-services-v1-delivery-reviews 주제를 클릭합니다.

5. 하단으로 스크롤한 다음 apigee-services-v1-delivery-reviews-sub 구독을 클릭합니다.

6. 메시지 탭을 클릭한 다음 가져오기를 클릭합니다.

7. 메시지에서 모든 행 콘텐츠 보기 드롭다운 버튼을 클릭합니다.

   부정적인 감정이 있는 댓글에 대해 전송된 JSON 페이로드를 확인할 수 있습니다.

작업 6. MessageLogging 정책 추가

이 작업에서는 Cloud Logging에 메시지를 로깅하기 위해 MessageLogging 정책을 추가합니다.

PostClientFlow 만들기

ProxyEndpoint에는 PostClientFlow라는 선택적 흐름이 있습니다. 이 흐름에 연결된 정책은 응답이 이미 호출자에게 반환된 후에 실행됩니다. 로깅은 요청에 지연 시간을 추가하지 않으므로 메시지 로깅을 수행하기에 이상적인 위치입니다.

1. Apigee 탭으로 돌아가고 필요한 경우 services-v1 개발 페이지로 돌아갑니다.

2. 프록시 탐색기 메뉴의 프록시 엔드포인트에서 기본값을 클릭합니다.

   ProxyEndpoint 구성이 표시됩니다.

3. HTTPProxyConnection 섹션 바로 위에 다음 줄을 추가합니다.

   <PostClientFlow/>

   이 줄을 추가하면 ProxyEndpoint 코드의 하단이 다음과 유사합니다.

<PostFlow name="PostFlow"> <Request/> <Response/> </PostFlow> <PostClientFlow/> <HTTPProxyConnection> <BasePath>/services/v1</BasePath> </HTTPProxyConnection> <RouteRule name="noroute"/> </ProxyEndpoint>

이렇게 하면 ProxyEndpoint에 빈 PostClientFlow가 추가됩니다.

MessageLogging 정책 추가

1. 프록시 탐색기 메뉴의 프록시 엔드포인트에서 PostClientFlow를 클릭한 다음 응답 흐름 아래의 + 버튼을 클릭합니다.

2. 정책 단계 추가 대화상자에서 새 정책 만들기를 클릭합니다.

3. 정책 선택 드롭다운에서 확장 프로그램 섹션의 메시지 로깅 정책 유형을 선택합니다.

4. 다음 사항을 지정합니다.

   속성	값
   표시 이름	ML-LogToCloudLogging
   이름	ML-LogToCloudLogging

5. 추가를 클릭한 다음 ML-LogToCloudLogging 정책을 클릭합니다.

6. PublishMessage XML 구성을 다음으로 바꿉니다.

   <MessageLogging name="ML-LogToCloudLogging"> <CloudLogging> <LogName>projects/{organization.name}/logs/apiproxy-{apiproxy.name}</LogName> <Message contentType="application/json">{ "messageid": "{messageid}", "environment": "{environment.name}", "apiProxy": "{apiproxy.name}", "proxyRevision": "{apiproxy.revision}", "uri": "{request.uri}", "statusCode": "{response.status.code}", "category": "{category}", "score": "{sentimentScore}", "publishFailed": "{publishmessage.failed}" }</Message> <Labels> <Label> <Key>proxyName</Key> <Value>services-v1</Value> </Label> </Labels> </CloudLogging> </MessageLogging>

   CloudLogging 섹션은 Cloud Logging에 로깅할 정보를 지정합니다. 정책은 프록시 이름을 LogName의 일부로 사용하므로 Cloud Logging에서 쉽게 찾을 수 있습니다.

   이 정책의 메시지는 JSON 메시지이지만 로그에는 모든 유형의 텍스트 메시지를 사용할 수 있습니다. 로그의 콘텐츠에는 일반적으로 문제를 디버그하는 데 도움이 되는 프록시 흐름 변수가 포함되어야 합니다. 예를 들어 Pub/Sub 메시지가 전송되지 않은 경우 publishmessage.failed 변수는 true가 됩니다.

   Labels를 로깅된 메시지에 추가하여 메시지 콘텐츠를 분류할 수도 있습니다.

API 배포

1. 저장을 클릭합니다. 프록시가 새 버전으로 저장되었다는 알림이 표시되면 새 버전으로 저장을 클릭합니다.

2. 배포를 클릭합니다.

3. 환경에서 eval을 선택합니다.

4. 서비스 계정에 서비스 계정의 이메일 주소를 지정합니다.

   apigee-gc-service-access@{{{ project_0.project_id | PROJECT }}}.iam.gserviceaccount.com

5. 배포 및 확인을 클릭합니다.

   배포가 완료될 때까지 기다립니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. MessageLogging 정책 추가

API 테스트

1. Cloud Shell에서 SSH 연결이 종료된 경우 테스트 VM에 대한 SSH 연결을 엽니다.

   TEST_VM_ZONE=$(gcloud compute instances list --filter="name=('apigeex-test-vm')" --format "value(zone)") gcloud compute ssh apigeex-test-vm --zone=${TEST_VM_ZONE} --force-key-file-overwrite

   승인을 요청하는 메시지가 나타나면 승인을 클릭합니다.

2. eval 환경에서 배포된 services-v1 API 프록시를 호출합니다.

   curl -i -k -X POST -H "Content-Type: application/json" 'https://eval.example.com/services/v1/comments' -d '{"comment":"The driver never arrived with my dinner. :(", "category":"invalid-category"}'

   제공된 카테고리(invalid-category)에 해당하는 Pub/Sub 주제가 없습니다.

3. 탐색 메뉴()에서 Logging > 로그 탐색기로 이동합니다.

4. 쿼리 상자에 다음 쿼리를 입력합니다.

   "invalid-category"

5. 쿼리 실행을 클릭합니다.

6. 쿼리 결과 창에서 로그 항목을 펼친 다음 jsonPayload를 펼칩니다.

로그 항목을 펼치면 로깅된 JSON 메시지와 기타 메타데이터가 표시됩니다. jsonPayload는 다음과 유사합니다.

{ "apiProxy": "services-v1", "category": "invalid-category", "environment": "eval", "messageid": "32c1eda7-f661-98f4-8d66-3c1c158dc620", "proxyRevision": "4", "publishFailed": "true", "score": "-0.8", "statusCode": "200", "uri": "/services/v1/comments" }

이 카테고리에 대해 생성된 주제가 없으므로 publishFailed가 true입니다. 잘 설계된 로그는 API 프록시 및 백엔드 서비스의 문제를 찾는 데 도움이 됩니다.

수고하셨습니다

이 실습에서는 Google Cloud API를 사용 설정하고 서비스 계정을 만들었습니다. Apigee에서 제공하는 서비스 계정 인증을 활용해 ServiceCallout 정책을 사용하여 Cloud Natural Language API를 호출했습니다. PublishMessage 정책을 사용하여 Pub/Sub 주제에 메시지를 게시했습니다. 마지막으로 MessageLogging 정책을 사용하여 Cloud Logging에 메시지를 로깅했습니다.

다음 단계/더 학습하기

• Pub/Sub
• Cloud Logging
• Cloud Natural Language API를 비롯한 AI 및 머신러닝 제품

설명서 최종 업데이트: 2025년 8월 8일

설명서 최종 테스트: 2025년 8월 8일

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