gcp

이전 포스트 이전 포스트에서는 인스턴스를 생성하고 작성한 프로젝트를 가져와 인스턴스에서 정상적으로 실행되는지 테스트 해보는 과정을 가졌다. 이번 포스트에서는 nginx+gunicorn+flask+docker-compose를 활용하여 배포를 진행해보고자 한다. 전체 디렉토리 구조 ├── README.md ├── .dockerignore ├── .gitignore ├── .gitmodules ├── pacage-lock.json ├── docker-compose.yml │ ├── .github/workflows │ └── main.yml │ ├── .nginx │ ├── Dockerfile │ ├── default.conf │ └── nginx.conf │ └── src │ ├── Dockerfile └──..

이전 포스트 이전 포스트에는 배포를 위한 기본적인 설명과 gcp에 인스턴스를 생성하는 것까지 다뤄보았다. 이번 포스트에서는 본격적으로 배포를 진행해보기에 앞서 생성한 인스턴스에서 내가 만든 프로젝트가 정상적으로 작동하는지 확인해보는 과정을 가져보고자 한다. 진행 과정 pip 설치 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade $ sudo apt-get install python3-pip 설치가 완료되었으면 아래의 명령어로 확인해보면 된다 $ pip3 --version git 설치 프로젝트를 불러오기 위해 pip와 마찬가지로 git도 설치해준다. $ sudo apt-get install git $ git --version git까지 설치되었으면 github에 올려두었던 프..

배경 진행하는 프로젝트에서 Flask 환경에서 개발을 할 일이 있어 클라우드에 배포해야 할 일이 생겼다. 클라우드를 사용해본 경험은 있었지만 기본적인 사용법밖에 몰랐고 실제로 사용해본 경험이라고는 딥러닝 모델을 학습시킬 때 빼고는 처음이여서 배포를 하는 과정에서 관련 자료 찾기도 어렵고 오류도 많이 만나고 여러가지로 많이 해맸던거 같다. 나와 같은 처지에 있는 사람들에게 도움이 되길 바래 배포했던 과정을 차례대로 정리해보기로 했다. 전체 구조 이번에 배포할 때 사용한 구조는 일단 클라우드에서 nginx와 gunicorn, flask를 docker-compose를 이용해 하나로 묶어 주었고 클라이언트와의 통신은 nginx를 통해서만 가능하도록 설계하였다. 전체적인 구조는 아래 그림과 같다. 정리를 하자면 ..