Cloud Run — 컨테이너 서버리스 배포 — 실습 Lab

INCIDENT RESPONSE

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📚 PREREQUISITES

Labgcp-compute-engine-basics

Theorycloud/serverless-functions

Theorycloud/cloud-why

Theorydocker/docker-run-basics

TRACK

CLOUD-GCP

SLA

55분

LEVEL

중급

PHASES

4단계

ENV

local

INCOMING TICKET

“개발팀 요청: "신규 API 서비스를 서버 프로비저닝 없이 빠르게 배포하고 싶어요. Cloud Run으로 배포하는 방법 알려주실 수 있어요?"”

YOUR ROLE

클라우드 인프라 엔지니어

안 하면 나중에

서버 없이 컨테이너를 배포하면 인프라 관리 부담이 없고, 트래픽에 따라 자동 스케일링이 가능해 운영 비용을 최소화할 수 있다

📋상황 브리핑

⚠️ 실습 전 필독 — 과금 경고: 이 Lab은 GCP Artifact Registry(스토리지 과금)와 Cloud Build(빌드 분당 과금)를 사용합니다. Cloud Run 자체는 min-instances=0 설정 시 유휴 상태에서 비용이 없지만, 실습 후 Task 4 "리소스 정리"를 반드시 완료해야 Artifact Registry 스토리지 비용을 방지할 수 있습니다.

개발팀에서 요청이 왔습니다.

"신규 주문 알림 API를 만들었는데, 서버를 따로 관리하고 싶지 않아요. Cloud Run 써보려고 하는데 Artifact Registry에 이미지 올리고 Cloud Run에 배포하는 전체 흐름을 한 번 보여주실 수 있어요?"

로컬 Docker 이미지를 Artifact Registry에 푸시하고, Cloud Run에 배포해 자동 생성된 공개 URL로 API를 서비스합니다. 배포 후 트래픽 설정과 리소스 정리까지 전체 흐름을 실습합니다.

⏱ 55분📊 중급🔧 4단계#gcp#cloud-run#serverless#container

MISSION

gcloud 환경 확인 및 프로젝트 설정

gcloud CLI가 올바르게 설치됐는지 확인하고 배포할 GCP 프로젝트를 설정한다

Artifact Registry에 이미지 푸시

Docker 이미지를 빌드하고 GCP Artifact Registry에 푸시해 Cloud Run 배포를 준비한다

Cloud Run 서비스 배포 및 공개 URL 확인

gcloud run deploy로 Cloud Run 서비스를 배포하고 자동 생성된 공개 URL로 API를 테스트한다

리소스 정리 — Cloud Run 서비스 삭제

gcloud run services delete로 Cloud Run 서비스를 삭제하고 Artifact Registry 이미지도 정리한다

📌 선수 지식

• [실습] gcp-compute-engine-basics

• [이론] cloud/serverless-functions

• [이론] cloud/cloud-why

• [이론] docker/docker-run-basics

ℹ️ 실습 환경

환경: local

필요 도구: bash, gcloud, docker

검증 스크립트: public/labs/lab-gcp-03-cloud-run/scripts/verify.sh

🔒

실습 실행은 Pro 플랜 전용입니다

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