GSP648

개요

이 실습에서는 Cloud Functions와 Cloud Scheduler를 사용하여, 낭비되는 클라우드 리소스를 식별하고 정리합니다. 여기에서는 연결되지 않고 분리된 영구 디스크를 식별하고 정리하기 위해 Cloud 함수를 예약합니다.

실습할 내용

• 2개의 영구 디스크를 만듭니다.
• 디스크 중 하나를 사용하는 VM을 만듭니다.
• VM에서 디스크를 분리합니다.
• Cloud 함수 코드를 검토합니다.
• Cloud 함수를 배포합니다.
• Cloud Scheduler 작업을 사용하여 Cloud 함수를 테스트합니다.

아키텍처

다음 다이어그램은 이 실습의 첫 번째 섹션에 사용되는 아키텍처를 보여줍니다. 여기에서는 사용되지 않은 분리된 영구 디스크를 찾아서 정리하도록 Cloud 함수를 예약합니다.

설정 및 요건

이 섹션에서는 실습을 완료하는 데 필요한 인프라와 ID를 구성합니다.

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. API 사용 설정 및 저장소 클론

1. Cloud Shell에서 Cloud Scheduler API를 사용 설정합니다.

   gcloud services enable cloudscheduler.googleapis.com

2. 저장소를 클론합니다.

   gsutil cp -r gs://spls/gsp648 . && cd gsp648

3. 환경 변수를 설정하고, 저장소 폴더를 이 실습과 관련된 모든 명령어를 실행하는 $WORKDIR로 지정합니다.

   export PROJECT_ID=$(gcloud config list --format 'value(core.project)' 2>/dev/null) WORKDIR=$(pwd)

4. 이 실습을 위한 프로젝트 리전을 설정합니다.

   gcloud config set compute/region {{{project_0.default_region | "REGION"}}}

5. 리전의 변수를 만듭니다.

   export REGION={{{project_0.default_region | Region}}}

6. 영역의 변수를 만듭니다.

   export ZONE={{{project_0.default_zone | Zone}}}

리전 및 영역 문서에서 자세히 알아보세요.

참고: 내 머신에서 gcloud를 실행하면 다른 세션에서도 구성 설정이 유지됩니다. 하지만 Cloud Shell에서는 신규 세션을 시작하거나 재연결할 때마다 새로 설정해야 합니다.

작업 2. 영구 디스크 만들기

1. Cloud Shell에서 unattached-pd 디렉터리로 이동합니다.

   cd $WORKDIR/unattached-pd

2. 디스크 이름을 변수로 내보냅니다.

   export ORPHANED_DISK=orphaned-disk export UNUSED_DISK=unused-disk

3. 2개의 디스크를 만듭니다.

   gcloud compute disks create $ORPHANED_DISK --project=$PROJECT_ID --type=pd-standard --size=500GB --zone=$ZONE gcloud compute disks create $UNUSED_DISK --project=$PROJECT_ID --type=pd-standard --size=500GB --zone=$ZONE

   이 실습에서는 리전이 사용되지만, 다른 리전을 선택하고 실습의 남은 부분에서 이를 일관되게 참조할 수 있습니다.

4. 2개의 디스크가 생성되었는지 확인합니다.

   gcloud compute disks list

   출력은 다음과 같이 표시됩니다.

   NAME LOCATION LOCATION_SCOPE SIZE_GB TYPE STATUS orphaned-disk {{{project_0.default_zone | Zone}}} zone 500 pd-standard READY unused-disk {{{project_0.default_zone | Zone}}} zone 500 pd-standard READY

완료된 작업 테스트

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다. Persistent Disk가 생성되면 평가 점수가 표시됩니다.

Persistent Disk 만들기

작업 3. VM 만들기 및 디스크 검사

1. Cloud Shell에서 인스턴스를 만듭니다.

   gcloud compute instances create disk-instance \ --zone=$ZONE \ --machine-type=e2-medium \ --disk=name=$ORPHANED_DISK,device-name=$ORPHANED_DISK,mode=rw,boot=no

2. VM에 연결된 디스크를 검사합니다.

   gcloud compute disks describe $ORPHANED_DISK --zone=$ZONE --format=json | jq

   출력은 다음과 비슷합니다.

   { "creationTimestamp": "2019-06-12T12:21:25.546-07:00", "id": "7617542552306904666", "kind": "compute#disk", "labelFingerprint": "42WmSpB8rSM=", "lastAttachTimestamp": "2019-06-12T12:24:53.989-07:00", "name": "orphaned-disk", "physicalBlockSizeBytes": "4096", "selfLink": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/automating-cost-optimization/zones/{{{project_0.default_zone | Zone}}}/disks/orphaned-disk", "sizeGb": "500", "status": "READY", "type": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/automating-cost-optimization/zones/{{{project_0.default_zone | Zone}}}/diskTypes/pd-standard", "users": [ "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/automating-cost-optimization/zones/{{{project_0.default_zone | Zone}}}/instances/disk-instance" ], "zone": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/automating-cost-optimization/zones/{{{project_0.default_zone | Zone}}}" }

   앞의 코드 샘플에서는 다음 내용이 중요합니다.

   • users는 디스크가 연결된 VM을 식별합니다.
   • lastAttachTimestamp는 디스크가 VM에 마지막으로 연결된 시간을 식별합니다.

완료된 작업 테스트

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다. Persistent Disk가 포함된 VM 인스턴스가 정상적으로 생성되면 평가 점수가 표시됩니다.

Persistent Disk가 포함된 VM 인스턴스 만들기

1. VM에서 분리된 디스크를 분리합니다.

   gcloud compute instances detach-disk disk-instance --device-name=$ORPHANED_DISK --zone=$ZONE

2. 분리된 디스크를 검사합니다.

   gcloud compute disks describe $ORPHANED_DISK --zone=$ZONE --format=json | jq

   출력은 다음과 비슷합니다.

   { "creationTimestamp": "2019-06-12T12:21:25.546-07:00", "id": "7617542552306904666", "kind": "compute#disk", "labelFingerprint": "42WmSpB8rSM=", "lastAttachTimestamp": "2019-06-12T12:24:53.989-07:00", "lastDetachTimestamp": "2019-06-12T12:34:56.040-07:00", "name": "orphaned-disk", "physicalBlockSizeBytes": "4096", "selfLink": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/automating-cost-optimization/zones/{{{project_0.default_zone | Zone}}}/disks/orphaned-disk", "sizeGb": "500", "status": "READY", "type": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/automating-cost-optimization/zones/{{{project_0.default_zone | Zone}}}/diskTypes/pd-standard", "zone": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/automating-cost-optimization/zones/{{{project_0.default_zone | Zone}}}" }

   앞의 코드 샘플에서는 다음 내용이 중요합니다.

   • 현재 사용 중이 아니므로 디스크에 users가 나열되지 않습니다.
   • 이제 디스크가 VM에서 마지막으로 분리된 시간 즉, 마지막으로 사용된 시간을 나타내는 lastDetachTimestamp 항목이 표시됩니다.
   • lastAttachTimestamp 필드는 계속 있습니다.

완료된 작업 테스트

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다. 분리된 디스크가 VM에서 분리되면 평가 점수가 표시됩니다.

VM에서 분리된 디스크 분리

작업 4. Cloud 함수 코드 검토

1. Cloud Shell에서 프로젝트의 모든 영구 디스크를 검색하는 코드 섹션을 출력합니다.

   cat $WORKDIR/unattached-pd/main.py | grep "(request)" -A 12

   출력은 다음과 같습니다.

   def delete_unattached_pds(request): # get list of disks and iterate through it: disksRequest = compute.disks().aggregatedList(project=project) while disksRequest is not None: diskResponse = disksRequest.execute() for name, disks_scoped_list in diskResponse['items'].items(): if disks_scoped_list.get('warning') is None: # got disks for disk in disks_scoped_list['disks']: # iterate through disks diskName = disk['name'] diskZone = str((disk['zone'])).rsplit('/',1)[1] print (diskName) print (diskZone)

   이 함수는 aggregatedList 메서드를 사용하여 실행되는 Google Cloud 프로젝트의 모든 영구 디스크를 가져오고, 각 디스크에 대해 작업을 반복합니다.

2. lastAttachTimestamp 필드를 확인하고 존재하지 않으면 디스크를 삭제하는 코드 섹션을 출력합니다.

   cat $WORKDIR/unattached-pd/main.py | grep "handle never" -A 11

   출력은 다음과 같습니다.

   # handle never attached disk - delete it # lastAttachedTimestamp is not present try: if disk["lastAttachTimestamp"] is None: print ("none!") except KeyError: print ("disk " + diskName + " was never attached - deleting") deleteRequest = compute.disks().delete(project=project, zone=diskZone, disk=diskName) deleteResponse = deleteRequest.execute() waitForZoneOperation(deleteResponse, project, diskZone) print ("disk " + diskName + " was deleted") continue

   이 섹션에서는 lastAttachTimestamp가 없는 경우 즉, 이 디스크가 사용된 적이 없는 경우, 디스크를 삭제합니다.

3. 디스크가 분리된 경우 디스크의 사용 기간을 계산하고, 디스크의 스냅샷을 만들고, 디스크를 삭제하는 코드 섹션을 출력합니다.

   cat $WORKDIR/unattached-pd/main.py | grep "handle detached" -A 32

   출력은 다음과 같습니다.

   # handle detached disk - snapshot and delete # lastAttachTimestamp is present AND users is not present try: if disk['users'] is None and disk['lastDetachTimestamp'] is not None: print ("users is none") except KeyError: print ("disk " + diskName + " has no users and has been detached") detachTimestamp = dateutil.parser.parse(disk['lastDetachTimestamp']) detachedFor = pytz.utc.localize(datetime.utcnow()) - detachTimestamp print ("disk has been detached for " + str(detachedFor)) # update this for your preferred age if detachedFor.days > -1: # take a snapshot snapShotName = diskName + str(int(time.time())) print ("taking snapshot: " + snapShotName) snapshotBody = { "name": snapShotName } snapshotRequest = compute.disks().createSnapshot(project=project, zone=diskZone, disk=diskName, body=snapshotBody) snapshotResponse = snapshotRequest.execute() waitForZoneOperation(snapshotResponse, project, diskZone) print ("snapshot completed") # delete the disk print ("deleting disk " + diskName) deleteRequest = compute.disks().delete(project=project, zone=diskZone, disk=diskName) deleteResponse = deleteRequest.execute() waitForZoneOperation(deleteResponse, project, diskZone) print ("disk " + diskName + " was deleted") continue

   이 코드 섹션은 디스크에 사용자가 나열되고 lastDetachTimestamp가 있어서 디스크를 현재 사용 중이 아니지만 한때 사용되었음을 나타내는 경우에 사용됩니다. 이 경우 Cloud 함수는 데이터를 보존하기 위해 디스크의 스냅샷을 만들고 나서 디스크를 삭제합니다.

4. Cloud Shell에서 편집기 열기를 클릭하여 Cloud Shell 편집기를 열고 main.py 파일을 편집합니다.

참고: 메시지가 표시되면 새 창에서 열기를 클릭합니다.

5. gsp648/unattached-pd로 이동합니다.

6. main.py를 엽니다.

7. 파일의 15번째 줄을 수정하고 automating-cost-optimization을 프로젝트 ID로 바꿉니다(다음과 유사해야 함).

   project = '{{{ project_0.project_id | PROJECT ID}}}'

8. 파일 > 저장을 클릭하여 파일을 저장합니다.

작업 5. Cloud 함수 배포

1. Cloud Functions API를 사용 중지합니다.

   gcloud services disable cloudfunctions.googleapis.com

2. Cloud Functions API를 다시 사용 설정합니다.

   gcloud services enable cloudfunctions.googleapis.com

3. Appspot 서비스 계정을 위한 artifactregistry.reader 권한을 추가합니다.

   gcloud projects add-iam-policy-binding {{{ project_0.project_id | PROJECT ID}}} \ --member="serviceAccount:{{{ project_0.project_id | PROJECT ID}}}@appspot.gserviceaccount.com" \ --role="roles/artifactregistry.reader"

4. Cloud Shell에서 Cloud 함수를 배포합니다.

   cd ~/gsp648/unattached-pd gcloud functions deploy delete_unattached_pds --gen2 --trigger-http --runtime=python310 --region {{{project_0.default_region | Region}}} 참고: 다음과 같은 질문이 표시되면 y를 입력합니다. Allow unauthenticated invocations of new function [delete_unattached_pds]? (y/N)? 참고: Cloud 함수를 배포하는 데는 리전에 따라 2~5분 정도 소요될 수 있습니다.

5. Cloud 함수의 트리거 URL을 환경 변수로 캡처합니다.

   export FUNCTION_URL=$(gcloud functions describe delete_unattached_pds --format=json --region {{{project_0.default_region | Region}}} | jq -r '.url')

완료된 작업 테스트

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다. Cloud 함수를 성공적으로 배포했다면 평가 점수가 표시됩니다.

Cloud 함수 배포

작업 6. Cloud 함수 예약 및 테스트

1. Cloud Shell에서 Cloud Scheduler를 사용할 App Engine 앱을 만듭니다.

gcloud app create --region={{{project_0.startup_script.app_region | REGION}}}

2. Cloud Shell에서 매일 밤 오전 2시에 이 Cloud 함수를 실행하도록 Cloud Scheduler 태스크를 만듭니다.

   gcloud scheduler jobs create http unattached-pd-job \ --schedule="* 2 * * *" \ --uri=$FUNCTION_URL \ --location=$REGION

완료된 작업 테스트

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다. Cloud 함수를 실행하는 Cloud Scheduler 태스크를 성공적으로 만들었다면 평가 점수가 표시됩니다.

Cloud 함수를 실행하는 Cloud Scheduler 태스크 만들기

1. 수동으로 트리거하여 작업을 테스트합니다.

   gcloud scheduler jobs run unattached-pd-job \ --location=$REGION

2. 분리된 디스크의 스냅샷이 생성되었는지 확인합니다.

   gcloud compute snapshots list

   출력은 다음과 비슷합니다.

   NAME DISK_SIZE_GB SRC_DISK STATUS orphaned-disk1560455894 500 {{{project_0.default_zone | Zone}}}/disks/orphaned-disk READY

3. 사용되지 않은 디스크 및 분리된 디스크가 삭제되었는지 확인합니다.

   gcloud compute disks list

   출력은 다음과 비슷합니다.

   NAME LOCATION LOCATION_SCOPE SIZE_GB TYPE STATUS disk-instance {{{project_0.default_zone | Zone}}} zone 10 pd-standard READY

완료된 작업 테스트

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 실행한 작업을 확인합니다. 수동으로 트리거하여 작업을 테스트하는 데 성공하면 평가 점수가 표시됩니다.

수동으로 트리거하여 작업 테스트

수고하셨습니다

이번 실습에서는 다음 작업을 완료했습니다.

• 영구 디스크 2개를 만들었습니다.
• 디스크 중 하나를 사용하는 VM을 만들었습니다.
• VM에서 디스크를 분리했습니다.
• Cloud 함수 코드를 검토했습니다.
• Cloud 함수를 배포했습니다.
• Cloud Scheduler 작업을 사용하여 Cloud 함수를 테스트했습니다.

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 11월 14일

실습 최종 테스트: 2025년 11월 14일

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