시작하기 전에
- 실습에서는 정해진 기간 동안 Google Cloud 프로젝트와 리소스를 만듭니다.
- 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지 기능이 없습니다. 실습을 종료하면 처음부터 다시 시작해야 합니다.
- 화면 왼쪽 상단에서 실습 시작을 클릭하여 시작합니다.
실습 설정 안내 및 요구사항
계정과 진행 상황을 보호하세요. 이 실습을 실행하려면 항상 시크릿 브라우저 창과 실습 사용자 인증 정보를 사용하세요.
Python으로 Spanner 애플리케이션 프로그래밍하기
실습 안내 및 작업
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SCBL005
개요
이 실습에서는 Python 코드를 실행하여 Spanner 인스턴스와 데이터베이스를 만듭니다. 또한 Google 표준 SQL 및 PostgreSQL 언어를 사용하여 데이터베이스에서 레코드를 만들고, 검색하고, 삭제하는 방법도 알아봅니다.
목표
이 실습에서는 다음을 수행하는 방법에 대해 알아봅니다.
- Python을 사용하여 Spanner 인스턴스와 데이터베이스를 만들고 삭제하기
- PostgreSQL 언어를 사용하는 Spanner 데이터베이스를 프로그래밍하기
설정 및 요구사항
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 직접 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)
- 실습을 완료하기에 충분한 시간. 실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없습니다.
Google Cloud Shell 활성화하기
Google Cloud Shell은 다양한 개발 도구가 탑재된 가상 머신으로, 5GB의 영구 홈 디렉토리를 제공하며 Google Cloud에서 실행됩니다. Google Cloud Shell을 사용하면 명령줄을 통해 GCP 리소스에 액세스할 수 있습니다.
-
GCP Console의 오른쪽 상단 툴바에서 Cloud Shell 열기 버튼을 클릭합니다.
-
( 계속) Continue을 클릭하십시오.
환경을 프로비저닝하고 연결하는 데 약간의 시간이 걸립니다. 연결되면 이미 인증되었으며 프로젝트는 PROJECT_ID 로 설정됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
gcloud는 Google Cloud Platform의 명령줄 도구입니다. Cloud Shell에 사전 설치되어 있으며 탭 자동 완성을 지원합니다.
다음 명령어로 사용 중인 계정 이름 목록을 표시할 수 있습니다.
gcloud auth list
출력:
Credentialed accounts:
- <myaccount>@<mydomain>.com (active)
출력 예:
Credentialed accounts:
- google1623327_student@qwiklabs.net
다음 명령어로 프로젝트 ID 목록을 표시할 수 있습니다.
gcloud config list project
출력:
[core]
project = <project_ID>
출력 예:
[core]
project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6
작업 1. Python으로 Spanner 데이터베이스 프로그래밍하기
Dataflow Workbench 인스턴스 만들기
- Google Cloud 콘솔의 '탐색 메뉴'를 사용해 분석 섹션에서 Dataflow > Workbench를 선택합니다.
팁: 콘솔 툴바의 검색창을 사용하여 Dataflow Workbench를 검색할 수도 있습니다.
-
Notebooks API 사용 설정 링크가 표시되면 링크를 클릭하여 API를 활성화합니다.
-
Workbench 페이지에서 새로 만들기 버튼을 클릭합니다.
노트북 이름을 my-notebook으로 지정하고리전을 선택합니다. 이 리전의 어느 영역이든 선택할 수 있습니다. -
왼쪽 목록에서 머신 유형을 클릭하고 머신 유형으로 E2 standard 및 e2-standard-2를 선택합니다.
-
나머지 필드는 기본값 그대로 두고 만들기를 클릭합니다.
-
인스턴스가 준비되면 Jupyter 열기 링크를 클릭합니다. 그러면 다른 브라우저 탭에서 Jupyter가 열립니다.
열린 런처 탭에서 아래로 스크롤하여(필요한 경우) 터미널을 클릭합니다.
다음 명령어를 실행하여 이 실습에 필요한 파일이 포함된 Git 저장소를 클론합니다.
Jupyter 노트북 열기
-
왼쪽의 파일 탐색기에서 training-data-analyst/courses/understanding-spanner/colab-notebooks/Spanner_Samples_Python.ipynb로 이동한 다음 해당 파일을 엽니다.
-
첫 번째 셀을 실행하여 Python Spanner 클라이언트 라이브러리를 설치합니다.
-
두 번째 셀에서 다음 변수를 업데이트합니다.
| 변수 | 새 값(노트북에서는 바깥쪽 작은따옴표를 그대로 둡니다) |
|---|---|
| project_id | |
| region_id |
-
이제 두 번째 셀을 실행합니다. 이 셀에서는 일부 변수가 생성되고 Spanner API가 사용 설정됩니다.
-
각 코드 셀 전에 있는 텍스트를 읽고 각 셀을 실행합니다. 시간을 내어 코드가 수행하는 작업을 이해해 봅니다.
작업 2. PostgreSQL 언어를 사용하여 Spanner 데이터베이스 프로그래밍하기
-
파일(training-data-analyst/courses/understanding-spanner/colab-notebooks/Spanner_PostgeSQL.ipynb)을 엽니다.
-
첫 번째 셀을 실행하여 Python Spanner 클라이언트 라이브러리가 활성화되어 있는지 확인합니다.
-
두 번째 셀에서 다음 변수를 업데이트합니다.
| 변수 | 새 값(노트북에서는 바깥쪽 작은따옴표를 그대로 둡니다) |
|---|---|
| project_id | |
| region_id |
-
이제 두 번째 셀을 실행합니다. 이 셀에서는 일부 변수가 생성되고 Spanner API가 사용 설정됩니다.
-
노트북의 각 단계를 살펴보고 실행합니다.
수고하셨습니다. 이 실습에서는 Python 코드를 실행하여 Spanner 인스턴스와 데이터베이스를 만들어 보았습니다. 또한 Google 표준 SQL 및 PostgreSQL 언어를 사용하여 데이터베이스에서 레코드를 만들고, 검색하고, 삭제하는 방법도 알아보았습니다.
실습 종료
실습을 완료하면 실습 종료를 클릭합니다. Qwiklabs에서 사용된 리소스를 자동으로 삭제하고 계정을 지웁니다.
실습 경험을 평가할 수 있습니다. 해당하는 별표 수를 선택하고 의견을 입력한 후 제출을 클릭합니다.
별점의 의미는 다음과 같습니다.
- 별표 1개 = 매우 불만족
- 별표 2개 = 불만족
- 별표 3개 = 중간
- 별표 4개 = 만족
- 별표 5개 = 매우 만족
의견을 제공하고 싶지 않다면 대화상자를 닫으면 됩니다.
의견이나 제안 또는 수정할 사항이 있다면 지원 탭을 사용하세요.
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