개요

Google Cloud를 위한 Gemini는 상시 사용 가능한 AI 파트너로, 기술 수준과 관계없이 모든 사용자에게 필요한 도움을 제공합니다. 이 실습에서는 Google Cloud의 AI 기반 공동작업 도구인 Gemini를 사용하여 Autopilot 모드에서 Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터를 만들고 테스트하고 수정하는 방법을 알아봅니다.

참고: Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다. 이 같은 변경사항을 반영하도록 실습을 업데이트했습니다. 실습 안내를 따르는 동안 사용자 인터페이스 또는 문서에 Duet AI가 언급되면 이를 Gemini와 동일하게 취급하세요. 참고: Gemini는 아직 초기 단계의 기술로, 그럴듯해 보이지만 실제로는 잘못된 출력을 생성할 수 있습니다. Gemini의 모든 출력을 사용 전에 미리 검사하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Google Cloud를 위한 Gemini와 책임감 있는 AI를 참조하세요.

목표

이 실습에서는 다음 작업을 실행하는 방법을 알아봅니다.

• Gemini를 사용 설정합니다.
• Gemini에 컨텍스트 기반 질문을 하여 GKE에 앱을 배포하는 데 사용할 수 있는 다양한 Google 서비스를 살펴봅니다.
• Gemini에 프롬프트를 입력하여 기본 앱을 GKE 클러스터에 배포하는 데 사용할 수 있는 명령어를 제공받습니다.
• Gemini를 사용해 Shell 명령어에 대한 설명을 얻고 Shell 명령어를 생성하여 GKE 클러스터를 만들고 살펴보고 수정합니다.

설정 및 요건

각 실습에서는 정해진 기간 동안 새 Google Cloud 프로젝트와 리소스 집합이 무료로 제공됩니다.

1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 팝업이 열립니다. 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 패널이 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 패널에서도 사용자 이름을 확인할 수 있습니다.

4. 다음을 클릭합니다.

5. 아래의 비밀번호를 복사하여 시작하기 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   실습 세부정보 패널에서도 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 서비스 목록이 있는 메뉴를 보려면 왼쪽 상단의 탐색 메뉴를 클릭합니다.

작업 1. Gemini 사용 설정

우선 Google Cloud 프로젝트에서 Gemini를 사용 설정하고 Google Cloud Qwiklabs 사용자 계정에 필요한 권한을 구성합니다.

1. Google Cloud 콘솔 툴바의 오른쪽 상단에 있는 Cloud Shell 아이콘()을 클릭합니다.

2. 프로젝트 ID와 리전 환경 변수를 설정하려면 다음 명령어를 실행합니다.

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) REGION={{{project_0.default_region|lab region}}} echo "PROJECT_ID=${PROJECT_ID}" echo "REGION=${REGION}" 참고:아래의 샘플 프롬프트와 다를 수 있으므로 리전을 확인해 두는 것이 좋습니다.

3. 로그인한 Google 사용자 계정을 환경 변수에 저장하려면 다음 명령어를 실행합니다.

USER=$(gcloud config get-value account 2> /dev/null) echo "USER=${USER}"

4. 메시지가 표시되면 승인을 클릭합니다.

5. Gemini용 Cloud AI Companion API를 사용 설정합니다.

gcloud services enable cloudaicompanion.googleapis.com --project ${PROJECT_ID}

6. Gemini를 사용하려면 필요한 IAM 역할을 Google Cloud Qwiklabs 사용자 계정에 부여합니다.

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} --member user:${USER} --role=roles/cloudaicompanion.user gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} --member user:${USER} --role=roles/serviceusage.serviceUsageViewer

이러한 역할을 추가하면 사용자가 Gemini의 지원을 받을 수 있습니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Gemini용 Cloud AI Companion API를 사용 설정하고 IAM 역할 부여

작업 2. GKE 클러스터 배포하기

이 작업에서는 Google Cloud 콘솔과 Cloud Shell을 사용하여 GKE 클러스터를 배포합니다.

다음 예시에서는 사용자가 웹 애플리케이션을 개발하는 팀의 인프라 설정을 담당하는 인프라 관리자라고 가정해 보겠습니다. 조직 전체적으로 컨테이너와 Kubernetes를 사용해 표준화했기 때문에 이 팀에서는 Google Cloud의 Kubernetes에서 웹 애플리케이션을 실행하는 방법을 이해해야 합니다. 또한 인프라 관리 오버헤드를 최소화하면서 이를 수행하는 방법을 이해하고자 합니다.

이 경우 전자상거래 웹 앱을 구성하는 일련의 마이크로서비스를 실행하는 기존 GKE 클러스터가 있습니다. 이제 Gemini의 도움을 받아 개선할 영역을 식별합니다.

1. Google Cloud 콘솔이 있는 탭으로 돌아갑니다.

2. Google Cloud 콘솔 페이지를 새로고침합니다.

3. Google Cloud 콘솔 툴바의 오른쪽 상단에 있는 Gemini 아이콘()을 클릭합니다.

4. 채팅 시작 버튼을 클릭합니다.

5. 다음 프롬프트를 입력합니다.

노드와 컨트롤 플레인 관리를 직접 수행하지 않고도 Google Cloud에서 Kubernetes를 실행하려면 어떻게 해야 하나요? 참고: Gemini에 대한 프롬프트를 작성할 때는 주제 전문가에게 질문할 때와 같은 수준의 세부정보와 컨텍스트를 사용하세요.

Gemini가 다음과 유사한 대답을 표시합니다.

노드와 컨트롤 플레인의 관리를 직접 수행하지 않고도 Google Cloud에서 Kubernetes를 실행하려면 Autopilot 모드의 Google Kubernetes Engine(GKE)을 사용하면 됩니다. Autopilot 모드에서는 Google이 컨트롤 플레인과 시스템 구성요소를 관리해 주며 워커 노드도 관리해 줍니다. 참고: Gemini는 사용자의 프롬프트나 프롬프트에 대한 대답을 모델 학습을 위한 데이터로 사용하지 않습니다. 자세한 내용은 Google Cloud의 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법을 참조하세요.

Gemini가 제공한 정보를 바탕으로 볼 때 GKE Autopilot 클러스터가 요구사항을 충족할 것으로 보입니다.

작업 3: GKE Autopilot 클러스터 배포

이 작업에서는 Gemini에 GKE Autopilot 클러스터를 배포하는 방법을 묻는 프롬프트를 작성합니다.

1. 다음 프롬프트를 입력합니다.

GKE Autopilot 클러스터를 어떻게 만들 수 있나요?

Gemini가 Google Cloud 콘솔을 사용하여 클러스터를 만드는 방법과 Google Cloud CLI를 사용하여 클러스터를 만드는 방법을 응답으로 반환합니다.

참고: Gemini에 도움을 요청할 때는 최대한 많은 컨텍스트와 구체적인 세부정보를 포함해야 합니다. AI 생성 대답은 폭넓은 가능성을 기반으로 하므로 프롬프트가 정확해야 합니다.

2. CLUSTER_NAME, REGION, PROJECT_ID와 같은 자리표시자 값이 포함된 응답이 표시되는 경우 프롬프트에 해당 정보를 추가하면 더욱 유용한 응답이 생성될 수 있습니다. 세부정보로 프롬프트를 미세 조정합니다.

gcloud CLI를 사용하여 현재 프로젝트의 {{{project_0.default_region|lab region}}} 리전에서 gemini-demo라는 이름의 GKE Autopilot 클러스터를 만드는 명령어는 무엇인가요?

Gemini가 다음과 유사한 대답을 표시합니다.

gcloud container clusters create-auto gemini-demo --region {{{project_0.default_region|lab region}}} 참고: Gemini가 제공한 명령어가 위의 예시와 크게 다른 경우 위의 명령어를 대신 사용하세요.

3. Gemini 툴바에서 Cloud Shell 아이콘()을 클릭합니다.

명령어가 Cloud Shell에 복사됩니다.

4. Enter 키를 눌러 명령어를 실행합니다.

참고: 클러스터 배포가 완료될 때까지 몇 분 정도 기다려야 합니다.

프로비저닝이 완료되면 Kubernetes Engine > 클러스터 페이지가 다음 스크린샷처럼 표시됩니다.

5. 클러스터 이름 gemini-demo를 클릭하여 클러스터의 세부정보를 확인합니다.

페이지를 아래로 스크롤하면 세부정보를 확인할 수 있습니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. GKE 클러스터 배포하기

작업 4 : 샘플 웹 애플리케이션 배포

이제 Autopilot 모드의 GKE 클러스터를 만들었으므로 팀에서 인프라에서 실행될 웹 애플리케이션과 유사한 샘플 웹 애플리케이션의 실행을 테스트하려고 합니다. 내부적으로 컨테이너화된 웹 애플리케이션을 테스트하기 위해 북마크한 Google의 컨테이너 이미지 us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:1.0이 표시됩니다.

1. Gemini 창에 다음 프롬프트를 입력한 다음 보내기를 클릭합니다.

이미지 us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:1.0에 대해 hello-server라는 배포를 생성하는 kubectl 명령어는 무엇인가요?

Gemini가 다음과 유사한 대답을 표시합니다.

us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:1.0 이미지에 대해 hello-server라는 배포를 만들려면 다음 kubectl 명령어를 사용할 수 있습니다.

kubectl create deployment hello-server --image=us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:1.0

Cloud Shell에서 kubectl 명령어를 실행합니다.

2. 웹 서버가 생성되었으므로 이제 웹 서버 앞에 부하 분산기를 프로비저닝하여 인터넷에 노출하는 과정을 테스트하기로 결정합니다.

Gemini 창에 다음 프롬프트를 입력한 다음 보내기를 클릭합니다.

부하 분산기를 사용하여 포트 80과 대상 포트 8080에서 이 배포를 노출하는 kubectl 명령어는 무엇인가요?

Gemini가 다음과 유사한 대답을 표시합니다.

부하 분산기를 사용하여 hello-server라는 배포를 노출하려면 다음 kubectl expose 명령어를 사용하면 됩니다.
kubectl expose deployment hello-server --type LoadBalancer --port 80 --target-port 8080
그러면 컨테이너의 Compute Engine 부하 분산기가 생성됩니다.

컨텍스트를 더 제공하면 물론 도움이 되지만 Gemini가 프롬프트에 포함되지 않은 대화 기록에서 배포 이름 hello-server를 가져올 수 있었다는 사실을 알 수 있습니다.

3. Cloud Shell에서 Gemini가 제공한 명령어를 실행합니다.

4. 이제 웹 서버가 실행 중이고 요청을 제대로 처리하는지 확인하려고 합니다. 배포된 애플리케이션을 확인하려면 자신이 만든 Kubernetes 서비스에서 외부 IP 주소를 가져와야 합니다.

다음 프롬프트를 입력합니다.

이 부하 분산기와 연결된 외부 IP 주소를 확인하는 kubectl 명령어는 무엇인가요?

Gemini가 다음과 유사한 대답을 표시합니다.

부하 분산기와 연결된 외부 IP를 보려면 다음 kubectl 명령어를 사용하면 됩니다.

kubectl get service hello-server

그러면 서비스 이름, 서비스 유형, 클러스터 IP 주소, 외부 IP 주소, 서비스가 수신 대기 중인 포트가 출력됩니다.

5. Cloud Shell에서 Gemini가 제공한 명령어를 실행합니다.

몇 분 후 위의 kubectl 명령어는 다음과 유사한 출력으로 결과를 생성합니다.

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE hello-server LoadBalancer 34.118.227.57 35.225.15.112 80:31473/TCP 6m18s

6. 브라우저에서 다른 탭을 열고 클러스터의 외부 IP 주소로 이동합니다. IP 주소에서 보안 연결을 지원하지 않는다는 메시지가 표시되면 사이트로 이동을 클릭합니다.

탭에 hello-app이 실행 중인 것이 표시됩니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 샘플 워크로드 배포하기

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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