달빛이 비추는 궁전에서

Vertex AI Gemini API PSC 테스트 가이드 (Python)

목적 GCP PSC 구성 후 Vertex AI (Gemini API)에 대해 정상동작 되는지 테스트하는 방안 GCE, 외부서버 모두 가능인증은 SA키파일을 먼저 찾으며, 키가 없으면 ADC 통해 확인 후 진행 동작방식requests, google-auth, google.auth 라이브러리 설치 여부 확인 후 없으면 설치gemini_config.json 파일이 있으면 환경변수 값 가져옴 없으면, 아래의 설정을 입력- PSC IP 주소 :- 프로젝트 ID : - 리전 (Location) : [us-central1]: - 모델 ID :gemini-2.5-flash- 키 파일 경로 (없으면 엔터) []: /home/linux1547/ctu-gcp-dsa2-unit-57e5dc4dcee4.json서비스 키 (외..

배경 : 온프레미스 데이터센터, AWS, Azure의 서버들이 인터넷을 거치지 않고, VPN을 통해 GCP의 Vertex AI(Gemini) 서비스와 안전하게 통신하는 환경을 구축하는 기술 가이드입니다. Cloud VPN으로 네트워크를 연결하고 Private Service Connect(PSC)를 이용해 비공개로 서비스를 호출하는 전체 구성 과정을 안내합니다. 목적 : 이 구성을 통해 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다. 강력한 보안: 민감한 AI 트래픽을 공개 인터넷으로부터 완벽하게 격리합니다. 안정적인 성능: Google 내부 네트워크를 이용해 API에 접속하므로, 일관된 성능과 낮은 지연 시간을 확보할 수 있습니다. 간결한 아키텍처: 복잡한 프록시나 NAT 게이트웨이 없이 온프레미스/타 퍼블릭 클..

배경 및 목표Cloud Run은 서버리스 컨테이너를 실행하기 위한 강력한 플랫폼이지만, 기본적으로 서비스 URL은 인터넷에 공개됩니다.보안이 중요한 백엔드 API나 내부 시스템 간의 통신을 위해서는 서비스를 외부 인터넷으로부터 격리하고, 승인된 내부 네트워크에서만 안전하게 호출할 수 있는 아키텍처가 필수적입니다.본 문서는 Private Service Connect(PSC)와 내부 애플리케이션 부하 분산기(Internal ALB)를 조합하여, 공개 인터넷에 노출되지 않는 비공개 Cloud Run 서비스를 구축하는 과정을 다룹니다.사용하는 Gemini API는 빠르게 최신기술을 적용할 수 있는 Public AI인 Google AI Studio 의 Gemini API를 이용합니다.다음편에서는 동일한 SDK로 ..

배경 및 목표Cloud Run은 서버리스 컨테이너를 실행하기 위한 강력한 플랫폼이지만, 기본적으로 서비스 URL은 인터넷에 공개됩니다.보안이 중요한 백엔드 API나 내부 시스템 간의 통신을 위해서는 서비스를 외부 인터넷으로부터 격리하고, 승인된 내부 네트워크에서만 안전하게 호출할 수 있는 아키텍처가 필수적입니다.본 문서는 Private Service Connect(PSC)와 내부 애플리케이션 부하 분산기(Internal ALB)를 조합하여, 공개 인터넷에 노출되지 않는 비공개 Cloud Run 서비스를 구축하는 과정을 다룹니다.사용하는 Gemini API는 빠르게 최신기술을 적용할 수 있는 Public AI인 Google AI Studio 의 Gemini API를 이용합니다.다음편에서는 동일한 SDK로 ..