GCP 프록시 서버 및 데이터베이스 구축

January 29, 2018

이번 포스팅에서는 Cloud SQL Proxy를 통하여 PostgreSQL 데이터베이스를 생성, 연결하는 방법에 대해 설명할 예정이다.

1. Cloud SQL Proxy용 로컬환경 구축하기

배포된 앱은 클라우드 SQL 인스턴스와 통신하기위해 Cloud SQL Proxy를 사용한다. 다음은 옵션 기능이지만, 로컬에서 테스트용을 설치하는 방법이다.

# Proxy 다운로드
$ curl -o cloud_sql_proxy https://dl.google.com/cloudsql/cloud_sql_proxy.darwin.amd64

# 프록시 사용가능하도록 활성화
$ chmod +x cloud_sql_proxy

2. Cloud SQL 인스턴스 생성

이후 연결해 줄 Cloud SQL 인스턴스를 생성한다. 데이터베이스는 postgreSQL을 사용하기로 하였다.(아직은 베타버전을 제공하고 있다.)

다음 명령어로 콘솔에서 인스턴스 이름, 사용할 CPU 개수와 메모리 크기를 명시해준다.

$ gcloud sql instances create [새로운 인스턴스명] --database-version=POSTGRES_9_6 \
       --cpu=[CPUS 갯수] --memory=[메모리 사이즈]

아까 설치한 Cloud SDK를 사용하면 생성한 SQL 인스턴스의 정보 및 connectionName을 알아낼 수 있다.

$ gcloud sql instances describe [SQL 인스턴스명]

connectionName은 설정파일(settings.py) 및 곧 생성할 app.yaml에 필요하므로 따로 보관해둔다. 보통 다음과 같이 구성되어 있다.

# 예시
# connectionName: [프로젝트명]:[리전위치]:[인스턴스 이름]

connectionName: project11:asia-northeast1:

3. Cloud SQL 실행하기

앞서 발급받은 connectionName을 사용하여 Cloud SQL Proxy를 실행할 수 있다.

$ ./cloud_sql_proxy -instances="[connectionName]"=tcp:5432

이렇게 하면 로컬환경과 생성해준 Cloud SQL 인스턴스를 연결하는 테스팅 환경이 생긴다.

데이터 베이스는 psql로 간단히 만들고 마이그레이션 해주었다.

데이터베이스 테이블명과 비밀번호는 settings.py에 필요한 정보지만 외부에 노출되면 안되니 환경변수로 지정하거나 따로 시크릿 파일을 만들어서 관리하면 된다. 나 같은 경우에는 환경변수로 등록해주었다.

$ export DATABASE_USER=<만들어준 유저명>
$ export DATABASE_PASSWORD=<비밀번호값>

그리고 데이터베이스 설정을 장고 내 설정파일(settings.py)에 넣어준다.

DATABASES = {
    'default': {
        # If you are using Cloud SQL for MySQL rather than PostgreSQL, set
        # 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql' instead of the following.
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql',
        'NAME': '[test-db-name]',
        'USER': os.getenv('DATABASE_USER'),
        'PASSWORD': os.getenv('DATABASE_PASSWORD'),
        'HOST': '127.0.0.1',
        'PORT': '5432',
    }
}

4. 마치며

다음 포스팅에서는 서비스 계정을 생성하여 Kubernetes 엔진 환경을 구성하는 방식에 대해 설명할 예정이다.

Last modified on January 29, 2018