AI 앱 배포를 간소화한 Cloud Run 연동 기능

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

AI 개발자, 클라우드 엔지니어, DevOps 팀

- 난이도: 중간 (기본적인 클라우드 배포 지식 필요)

핵심 요약

• Cloud Run과 AI Studio 연동으로 앱 배포 시간을 1초 이내로 단축 가능
• Gemma 3 모델은 GPU 기반 인스턴스를 통해 5초 이내에 배포 가능
• MCP 프로토콜 기반 앱은 Cloud Run MCP 서버를 통해 자동 배포 지원
• Gemini API 키는 서버 측에서 암호화 관리하여 보안 강화

섹션별 세부 요약

1. AI Studio에서 Cloud Run으로의 간편 배포

• 단일 버튼 클릭으로 AI Studio에서 개발한 앱을 Cloud Run으로 배포 가능
• 배포 후 HTTPS 엔드포인트 자동 생성, 무료 티어 포함 (월 200만 요청 제공)
• Gemini API 키는 클라우드 서버에서 관리되어 클라이언트 장치로 노출되지 않음
• 요청 기반 청구로 비용 효율성 확보 (100ms 단위 청구)

2. Gemma 3 모델의 직접 배포

• Gemma 3 모델은 AI Studio에서 GPU 기반 인스턴스로 5초 이내 배포 가능
• Cloud Run 인프라에서 GPU 인스턴스 자동 확장 및 사용량에 따른 청구
• Gen AI SDK와 호환성 제공 (코드 내 두 개의 파라미터만 수정하여 사용 가능)

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions
client = genai.Client(api_key="KEY_RECEIVED_WHEN_DEPLOYING",
http_options=HttpOptions(base_url="CLOUD_RUN_ENDPOINT_URL"))

3. MCP 프로토콜 기반 앱 배포

• Model Context Protocol (MCP) 표준을 기반으로 AI 에이전트와의 상호작용 지원
• Cloud Run MCP 서버를 통해 AI 에이전트가 직접 앱 배포 가능
• AI 어시스턴트 앱, AI 기반 IDE, 에이전트 SDK 등 다양한 클라이언트 지원
• Gen AI SDK 및 에이전트 개발 키트에서도 MCP를 통해 Cloud Run 배포 지원

결론

• AI Studio와 Cloud Run 연동은 개발-배포-확장 프로세스를 100% 자동화하여 실무 적용 시 시간 절약 가능
• MCP 서버를 활용하면 다양한 에이전트 툴과의 호환성 확보 가능
• Gemma 3 모델 배포 시 GPU 인스턴스 사용으로 성능과 비용 효율성 균형 도달
• Gemini API 키의 서버 측 암호화 관리로 보안 리스크 최소화해야 함