GCP의 숨은 보석: 실무에서 활용 가능한 강력한 서비스

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps, 데이터 분석

대상자

• 대상자: 클라우드 개발자, DevOps 엔지니어, 데이터 엔지니어
• 난이도: 중급(기본적인 GCP 사용 지식 필요)

핵심 요약

• Cloud Run: 컨테이너 기반 서버리스 앱을 자동 확장 및 관리 없이 실행 가능 (예: gcloud run deploy).
• Firestore: 실시간 동기화와 글로벌 확장성으로 협업 앱 개발에 적합 (예: onSnapshot 사용).
• Secret Manager: 보안적인 API 키/비밀값 관리 (예: Python으로 secretmanager 라이브러리 사용).

섹션별 세부 요약

1. Cloud Run: 서버리스 컨테이너 실행

• 특징: 서버 관리 없이 Docker 컨테이너 실행, 자동 확장, HTTPS 지원.
• 사용 예시:

- Dockerfile 예시: FROM node:16, CMD ["node", "server.js"].

- CLI 명령어: gcloud run deploy my-service --image gcr.io/[PROJECT-ID]/my-app.

• 장점: VM 대비 저비용, Kubernetes 대비 간단한 설정.

2. Firestore: 실시간 데이터베이스

• 특징: JSON 데이터 저장 외에도 실시간 리스너, 오프라인 지원.
• 사용 예시:

- JavaScript 코드: onSnapshot(todosRef, (snapshot) => {...})으로 실시간 업데이트 수신.

• 장점: 무료 계층 제공, 협업 앱(예: Todo 앱)에 적합.

3. Cloud Scheduler: 클라우드 크론 작업

• 특징: HTTP 요청, Pub/Sub 메시지 자동 스케줄링.
• 사용 예시:

- CLI 명령어: gcloud scheduler jobs create http cleanup-job --schedule "0 0 *"

- Node.js 앱에서 /cleanup 엔드포인트로 데이터 정리 수행.

4. Secret Manager: 보안 비밀값 관리

• 특징: API 키, 비밀번호 등 보안 데이터 저장 및 버전 관리.
• 사용 예시:

- Python 코드: secretmanager.SecretManagerServiceClient().access_secret_version()로 비밀값 가져오기.

5. Cloud Tasks: 비동기 작업 큐 관리

• 특징: HTTP 요청 큐잉, 동적 작업 처리 (예: 이미지 처리).
• 사용 예시:

- Python 코드: tasks_v2.HttpMethod.POST로 작업 생성.

6. Dataflow: 스트리밍/배치 데이터 처리

• 특징: Apache Beam 기반, ETL 및 실시간 분석에 적합.
• 사용 예시:

- Python Beam 파이프라인 예시: ReadFromPubSub → WriteToBigQuery 처리.

7. Memorystore: Redis/Memcached 관리 서비스

• 특징: 캐싱, 세션 관리, 실시간 리더보드에 최적화.
• 사용 예시:

- Node.js 코드: redis.createClient()로 Memorystore 인스턴스 연결.

결론

• 실무 팁: Cloud Run은 간단한 서버리스 앱, Firestore는 실시간 앱, Secret Manager는 보안 요구사항이 높은 환경에 적합. 각 서비스의 예제 코드를 기반으로 프로토타입 개발 시 유연한 선택 가능.