랩: Azure에서 서비스를 사용하여 다중 계층 솔루션 만들기

학생 랩 매뉴얼

랩 시나리오

회사에서 솔루션의 다양한 사용 사례에서 Microsoft Azure Search 를 성공적으로 채택하고 사용했습니다. 최신 솔루션에서 회사에서 Azure Storage 테이블에 데이터를 저장하고 Azure 검색을 사용하여 해당 테이블을 인덱싱 해야 합니다. 이를 위해 최소한의 코드로 API 를 빌드합니다. 이 솔루션에는 두 가지 주요 요구 사항이 있습니다. 첫째, REST 쿼리를 실행하는 개발자는 Azure Search가 백그라운드에서 사용되고 있다는 세부 사항을 인식하지 않아야 합니다. 둘째, 개발자는 간단한 REST 쿼리를 사용하여 테이블에 새 레코드를 추가할 수 있어야 합니다. Azure Search, Azure API Management 및 Azure Logic Apps를 사용하여 이러한 모든 요구 사항을 충족하는 최소 코드 솔루션을 빌드하기로 결정했습니다.

목표

이 랩을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • Azure Search 계정을 만듭니다.

  • Azure Search 인덱스를 수동으로 만듭니다.

  • 데이터 원본에서 데이터를 자동으로 구문 분석하는 인덱서를 만듭니다.

  • API Management 계정을 만듭니다.

  • 헤더 대체 및 페이로드 조작을 통해 다른 Azure 서비스에 대한 프록시로 API를 구성합니다.

  • Logic Apps 리소스를 만듭니다.

  • HTTP 요청에 의해 트리거되는 워크플로를 구성합니다.

랩 설정

  • 예상 시간: 105 분

지침

시작하기 전에

랩 가상 머신에 로그인

다음 자격 증명을 사용하여 Windows 10 가상 머신에 로그인해야 합니다.

  • 사용자 이름: Admin

  • 암호: Pa55w.rd

설치된 응용 프로그램 검토

Windows 10 바탕 화면 하단에 있는 작업 표시줄을 살펴봅니다. 작업 표시줄에는 이 랩에서 사용할 응용 프로그램에 대한 아이콘이 포함되어 있습니다.

  • Microsoft Edge

  • 파일 탐색기

  • 마이크로소프트 Azure 스토리지 탐색기

랩 파일 다운로드

  1. 작업 표시줄에서 Windows PowerShell 아이콘을 선택합니다.

  2. PowerShell 명령 프롬프트에서 현재 작업 디렉터리를 Allfiles(F):\ 경로로 변경합니다.

    cd F:
  1. 명령 프롬프트 내에서 다음 명령을 입력하고 Enter 키를 눌러 GitHub에서 호스트되는 microsoftlearning/AZ-203-DevelopingSolutionsforMicrosoftAzure 프로젝트를 Allfiles (F):\ 드라이브로 복제합니다.
    git clone --depth 1 --no-checkout https://github.com/microsoftlearning/AZ-203-DevelopingSolutionsForMicrosoftAzure.
  1. 명령 프롬프트 내에서 다음 명령을 입력하고 Enter 키를 눌러 AZ-203T06 랩을 완료하는 데 필요한 랩 파일을 체크 아웃합니다.
    git checkout master -- Allfiles/*
  1. 현재 실행 중인 Windows PowerShell 명령 프롬프트 응용 프로그램을 닫습니다.

연습 1: 포털에서 Azure 검색 서비스 만들기

작업 1: Azure Portal 열기

  1. Azure Portal(portal.azure.com)에 로그인합니다.

  2. Azure 포털에 처음 로그인하는 경우 포털 둘러보기를 제공하는 대화 박스가 표시됩니다. 투어를 건너뛰려면 시작하기를 선택합니다.

작업 2: API Management 리소스 만들기

Azure Portal에서 다음과 같은 세부 정보를 사용하여 새 API Management 계정을 만듭니다.

  • 기존 리소스 그룹: MultiTierService

  • 이름: prodapi[소문자로 된 사용자 이름]

  • 위치: 미국 동부

  • 조직 이름: Contoso

  • 가격 계층: 개발자(SLA 없음)

참고: 이 랩을 진행하기 전에 Azure 에서 API 관리 계정 만들기가 완료될 때까지 기다립니다. 계정이 생성되면 알림을 받게 됩니다. API 관리 서비스를 만드를 위하여 일반적으로 20~30 분이 걸립니다.

작업 3: Azure 검색 계정 만들기

  1. 다음 세부 정보를 사용하여 새 Azure Search 인스턴스를 만듭니다.

    • URL: prodsearch[소문자로 된 사용자 이름]

    • 새 리소스 그룹: 멀티티어 서비스

    • 위치: 미국 동부

    • 가격 계층: 기본

      참고: 랩을 진행하기 전에 Azure가 Azure Search 계정 만들기를 완료할 때까지 기다립니다. Azure Search 계정이 만들어지면 알림을 받게 됩니다.

  2. 새로 만든 Azure 검색 인스턴스의 키 블레이드에 액세스합니다.

  3. 검색 키 중 하나를 기록합니다. 이 값은 랩의 나중에 사용합니다.

작업 4: 인덱스 만들기

  1. 이 랩의 앞에서 만든 prodsearch* 검색 서비스에 액세스합니다.

  2. 검색 서비스 블레이드에서 인덱스 추가를 선택합니다.

  3. 다음 세부 정보에 따라서 새 인덱스를 만들겁니다:

    • 인덱스 이름: 소매

    • 키: id

  4. 아래 표를 사용하여 인덱스 필드를 구성합니다.

필드 입력 조회 가능 필터링 정렬 페이스 테이블 검색 분석
id 에드름.스트링 ✓   ✓      
이름 에드름.스트링 ✓   ✓   ✓ 표준 - 루센
가격 에드름 더블 ✓ ✓ ✓ ✓    
수량 Edm.Int32 ✓ ✓ ✓ ✓    
제조업체 에드름.스트링 ✓ ✓ ✓ ✓    

검토

이 연습에서는 새 Azure Search 계정을 만들고 계정 내에 인덱스를 작성했습니다.

연습 2: Azure Search에서 Azure Storage 테이블 인덱싱

작업 1: Azure 저장소 계정 만들기

  1. Azure 포털에서 다음과 같은 세부 정보를 사용하여 새 저장소 계정을 만듭니다.

    • 기존 리소스 그룹: MultiTierService

    • 이름: prodstorage[소문자로 된 사용자 이름]

    • 위치: (미국) 미국 동부

    • 성능: 표준

    • 계정 종류: 스토리지 V2(범용 v2)

    • 복제: 읽기 액세스 지리적 중복 스토리지(RA-GRS)

    • 액세스 계층: 핫

      참고: 랩을 진행하기 전에 Azure에서 스토리지 계정 만들기가 완료될 때까지 기다립니다. 계정이 생성되면 알림을 받게 됩니다.

  2. 새로 만든 스토리지 계정 인스턴스의 액세스 키 블레이드에 액세스합니다.

  3. 연결 문자열 필드의 값을 기록합니다. 이 랩에서 나중에 이 값을 사용합니다.

작업 2: Azure 저장소에 테이블 엔터티 업로드

  1. 이전에 랩에서 만든 ** prodstorage*** 저장소 계정에 액세스합니다.

  2. 테이블 서비스 섹션에서 테이블 링크를 선택합니다.

  3. 다음 설정을 사용하여 새 테이블을 만듭니다.

    • 이름: 제품

  4. 블레이드의 개요 섹션에서 탐색기에서 열기를 선택하여 Azure 저장소 탐색기를 사용하여 저장소 계정을 엽니다.

  5. 이전에 랩에서 만든 prodstorage* 저장소 계정에 나타나는 Azure 저장소 탐색기 응용 프로그램에서 제품 테이블을 찾아 엽니다.

  6. 제품 테이블 탭에서 가져오기를 선택하고 랩 머신의 Allfiles (F):\Allfiles\Labs\06\Starter 폴더에 있는 products.csv 파일을 가져옵니다.

작업 3: Azure 검색 인덱서 만들기

  1. 이전에 랩에서 만든 prodsearch* 검색 서비스에 액세스합니다.

  2. 검색 서비스 블레이드에서 수입 데이터를 선택합니다.

  3. 수입 데이터가 블레이드에서 다음과 같은 세부 정보가 있는 새 인덱서를 만듭니다.

    • 데이터 원본: Azure 테이블 저장소

    • 데이터 원본 이름: 테이블 데이터 원본

    • 연결 문자열: 이전에 랩에서 만든 prodstorage* 저장소 계정을 선택합니다.>*

    • 표명: 제품

    • 인덱스 이름: 제품

    • 키: 로우키

    • 아래 표를 사용하여 인덱스 필드를 구성합니다.

      필드 입력 조회 가능 필터링 정렬 페이스 테이블 검색 분석
      키 에드름.스트링 ✓   ✓      
      이름 에드름.스트링 ✓   ✓   ✓ 표준 - 루센
      가격 에드름 더블 ✓ ✓ ✓ ✓    
      수량 Edm.Int32 ✓ ✓ ✓ ✓    

    • 인덱서 이름: tableindexer

    • 일정: 사용자 지정

    • 간격: 5

    • 시작 시간: 오늘 날짜의 자정 UTC

      참고: 제출 단추를 표시하려면 삭제 추적 필드와 한 번/사용자 지정 옵션을 선택한 다음 선택 취소해야 할 수 있습니다. 이 동작은 포털 버그 때문입니다.

  4. 이 랩에서 만든 tableindexer 인덱서를 수동으로 실행합니다.

  5. tableindexer 인덱서와 최근 인덱서 실행의 메타데이터를 확인합니다. 메타데이터에는 문서 수 및 마지막 인덱싱 작업의 상태와 같은 정보가 포함됩니다. 마지막 인덱싱 작업이 성공하여 여러 문서가 인덱스에 추가되었음을 관찰할 수 있습니다.

작업 4: 인덱싱된 테이블 데이터의 유효성 검사

  1. 이전에 랩에서 검색 탐색기를 prodsearch* 검색 서비스를 엽니다.

  2. 모든 필드를 기본값(빈) 값으로 설정하고 Enter 를 선택하여 빈 쿼리를 실행합니다. 이 쿼리의 결과는 인덱스의 모든 문서에 대한 결과 페이지를 반환합니다.

  3. 다음 쿼리를 실행하고 결과를 관찰합니다.

    search=seat
  1. 다음 쿼리를 실행하고 결과를 관찰합니다.
    $filter=price lt 100
  1. 다음 쿼리를 실행하고 결과를 관찰합니다.
    facet=quantity,interval:25
  1. 다음 쿼리를 실행하고 결과를 관찰합니다.
    $filter=quantity gt 25&facet=price,values:100|1000|10000

작업 5: Azure 검색 기본 URL 검색

  1. 이전에 랩에서 만든 prodsearch* 검색 서비스에 액세스합니다.

  2. 검색 서비스 블레이드에서 URL 필드의 값을 복사합니다. 이 값은 랩의 나중에 사용합니다.

검토

이 연습에서는 Azure Storage 계정을 만들고 Azure Search 를 사용하여 계정 내에서 저장소 테이블을 인덱싱했습니다. 테이블을 인덱싱한 후 Storage 테이블의 엔터티 복사본에 대해 검색 쿼리를 발급할 수 있었습니다.

연습 3: Azure API 관리를 사용하여 API 프록시 계층 빌드

작업 1: 새 API 정의

  1. 이전에 랩에서 만든 prodapi* API 관리 계정에 액세스합니다.

  2. 새 계정의 API 목록을 봅니다.

참고: 모든 새 계정은 간단한 에코API로 시작합니다.

  1. 다음 세부 정보에 따라서 블랙 빈칸 API를 만들겁니다

    • 표시 이름: API 검색

    • 이름: 검색 API

    • 웹 서비스 URL: 이전에 랩에서 복사한 검색 서비스 URL을 입력합니다. 웹 서비스 URL 필드의 값을 다음 상대 URL 로 보겠습니다.

        /indexes/products/docs

    > **참고**: 예를 들어 웹 서비스 URL이 https://prodsearchstudent.search.windows.net인 경우 새 URL은 https://prodsearchstudent.search.windows.net/indexes/products/docs가 됩니다.

- **API URL 접미사**: 검색

- **제품**: **스타터** 와 **무제한** 옵션을 모두 선택합니다.

  1. 다음과 같은 세부 정보를 사용하여, 최근에 만든 API에 새 작업을 추가합니다.

    • 표시 이름: 자동 전송 라이브러리에

    • 이름: 목록 - 모든 문서

    • URL: GET /

  2. 다음 세부 정보를 사용하여 모든 작업에 새 헤더 설정 인바운드 정책을 추가합니다.

    • 이름: API 키

    • 값: 이전에 랩에서 기록한 검색 서비스 키값을 입력합니다.

  3. 다음 세부 정보를 사용하여 모든 작업에 새 쿼리 매개 변수 인바운드 정책을 추가합니다.

    • 이름: api 버전

    • 값: 2017-11-11

    • 동작: 재정의

  4. 다음 세부 정보를 사용하여 모든 문서 목록 작업에 범위가 지정된 새쿼리매개 변수 인바운드 정책을 추가합니다.

    • 이름: 검색

    • 값: *

    • 동작: 재정의

  5. API 요청결과를 관찰하는 검색 API에서 모든 문서 목록 작업을 테스트합니다.

    참고: 응답에 많은 양의 Azure Search 메타데이터가 있는 방법을 관찰합니다. API 사용자가 뒤에서 발생하는 구현 세부 정보를 관찰하지 않도록 할 수 있습니다. 다음 작업에서는 이 데이터의 대부분을 난독 처리합니다.

작업 2: API 응답 조작

  1. 다음 세부 정보와 함께 모든 작업에 새 지정된 헤더 아웃바운드 정책 추가:

    1. 이름: 기본 설정 적용

    2. 작업: 삭제

  2. 다음 세부 정보를 사용하여 모든 작업에 새 헤더 설정 아웃바운드 정책을 추가합니다.

    1. 이름: odata-version

    2. 작업: 삭제

  3. 다음 세부 정보를 사용하여 모든 작업에 새 헤더 설정 아웃바운드 정책을 추가합니다.

    1. 이름: powered-by

    2. 값: Contoso

    3. 동작: 재정의

  4. XML 콘텐츠의 다음 블록을 먼저 찾아 모든 문서 목록 작업에 범위가 지정된 새 사용자 지정 아웃바운드 정책을 추가합니다.

    <outbound>
        <base />
    </outbound>

그런 다음 XML의 해당 블록을 다음 XML로 바꿉니다.

    <outbound>
        <base />
        <set-body>
        @{ 
            var response = context.Response.Body.As<JObject>();
            return response.Property("value").Value.ToString();
        }
        </set-body>
    </outbound>

  1. 검색 API에서 모든 문서 목록 작업을 테스트하여 API 요청 결과를 확인합니다.

    참고: 지정한 기본 설정 적용 및 odata-version 헤더가 삭제되고 새 전원이 지정된 헤더로 대체된 것을 관찰할 수 있습니다. 또한 응답에는 OData 응답에 대한 컨텍스트 데이터가 포함되지 않고 대신 평판이 난 JSON 배열을 응답 본문으로 포함합니다.

검토

이 연습에서는 Azure Search 계정과 검색 쿼리를 만들려는 개발자 간에 프록시 계층을 구축했습니다.

연습 4: Azure Logic Apps를 사용하여 새 테이블 엔터티 만들기

작업 1: Logic Apps 리소스 만들기

  1. Azure Portal에서 다음과 같은 세부 정보를 사용하여 새 논리 앱을 만듭니다.

    • 기존 리소스 그룹: MultiTierService

    • 이름: prodworkflow[소문자로 된 사용자 이름]

    • 위치: 미국 동부

    • 로그 분석: 제안

      참고: 랩을 진행하기 전에 Azure가 Logic Apps 리소스 만들기를 완료할 때까지 기다립니다. 리소스가 생성되면 알림을 받게 됩니다.

작업 2: 로직 어플 워크플로우에 대한 트리거 만들기

  1. 로직 어플 디자이너 블레이드에서 빈칸 로직 어플 템플릿을 선택합니다.

  2. 디자이너 영역에서 다음 샘플 JSON 문서를 사용하여 새 HTTP 요청을 수신할 때 트리거를 추가하여 JSON 스키마를 생성합니다.

    { 
        "id": "",
        "manufacturer": "",
        "price": 0.00,
        "quantity": 0,
        "name": ""
    }

작업 3: Azure 저장소용 커넥터 구축

  1. 디자이너 영역에서 새 “엔터티 삽입 또는 바꾸기”작업을 다음과 같은 세부 정보와 함께 추가합니다.

    • 연결 이름: 테이블 연결

    • 저장소 계정: 이전에 랩에서 만든 prodstorage* 저장소 계정을 선택합니다.

    • 표: 제품

    • 파티션 키: 제조업체(동적 필드 - HTTP 요청이 수신된 경우)

    • 로 키: ID (동적 필드 - HTTP 요청이 수신된 경우)

    • 엔터티: 본문(동적 필드 - HTTP 요청이 수신된 경우)

작업 4: HTTP 응답 작업 빌드

  1. 디자이너 영역에서 다음과 같은 세부 정보와 함께 새 응답 작업을 추가합니다.

    • 상태 코드: 201

    • 본문: 본문(동적 필드 - 엔티티 삽입 또는 바꾸기)

작업 5: HTTP 트리거 POST URL 검색

  1. 디자인 영역에서저장를 선택합니다.

  2. 워크플로를 저장한 후 HTTP 요청이 수신될 때 트리거의 HTTP POST URL 필드가 이 워크플로 를 시작해야 하는 새URL로 업데이트됩니다. HTTP POST URL 필드의 URL 을 복사합니다. 이 URL 은 랩의 나중에 사용합니다.

    참고: SAS 토큰이 있는 URL을 포함하기 때문에 매우 긴 URL입니다. 전체 URL 을 복사해야 합니다.

작업 6: 로직 어플 결과가 인덱싱되어 있는지 확인

  1. 새 Azure 클라우드 셸 인스턴스를 엽니다.

  2. Cloud Shell이 아직 구성되지 않은 경우 기본 설정을 사용하여 Bash용 셸을 구성합니다.

  3. Cloud Shell 명령 프롬프트 내에서 다음 부분 CURL 명령을 입력하여 Logic Apps 인스턴스에 대한 HTTP POST 요청을 실행하고 Enter 키를 누릅니다.

    curl \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '{"id":"6","manufacturer":"VEHTOP","price":750,"quantity":6,"name":"car roof rack"}' \

  1. 그런 다음 이 랩의 앞에서 복사한 논리 앱의 HTTP POST URL을 입력하여 URL 문자가 이스케이프되지 않도록 따옴표 내에 URL을 배치합니다. Enter 키를 눌러 수식 작성을 완료합니다.

    참고: 예를 들어 URL이 https://prod.eastus.logic.azure.com:443/workflows/test/triggers/invoke?api-version=2016\&sig=3인 경우 “https://prod.eastus.logic.azure.com:443/workflows/test/triggers/manual?invoke?api-version=2016\&sig=3”을 입력합니다. 따옴표를 포함하지 않으면 SAS 토큰이 잘렸으며 요청을 실행해야 한다는 오류 메시지가 표시됩니다. 이 문제는 쿼리 문자열 구분 기호 & 따옴표로 묶이지 않은 경우 잘리기 때문에 발생합니다.

  2. 이전에 랩에서 만든 prodsearch* 검색 서비스에 액세스합니다.

  3. 이 랩에서 방금 만든 테이블 인덱서 인덱서를 수동으로 실행합니다.

  4. 이전에 랩에서 만든 prodsearch* 검색 서비스에 대한 검색 탐색기를 엽니다.

  5. 빈 쿼리를 실행하고 결과를 관찰합니다.

    참고: 이 시점에서 로직 어플에 의해 삽입된 새 문서를 나타내는 인덱스의 여섯 번째 문서를 확인할 수 있습니다.

  6. 이전에 랩에서 만든 prodapi* API 관리 계정에 액세스합니다.

  7. API 요청 결과를 관찰하는 검색 API에서 모든 문서 목록 작업을 테스트합니다.

    참고: 이제 5개가 아닌 6개의 문서가 있는 것을 볼 수 있습니다.

검토

이 연습에서는 HTTP 요청을 받아 JSON 요청의 JSON 본문을 새 Azure Storage 테이블 엔터티로 유지 하는 로직 어플을 만들었습니다.

연습 5: 구독 정리

작업 1: Cloud Shell 열기

  1. 포털 상단에서 Cloud Shell 아이콘을 선택하여 새 셸 인스턴스를 엽니다.

  2. 포털 하단에서 Cloud Shell 명령 프롬프트에서 다음 명령을 입력하고 Enter 를 눌러 구독의 모든 리소스 그룹을 나열합니다.

    az group list
  1. 다음 명령을 입력하고 Enter 키를 눌러 리소스 그룹을 삭제하는 데 사용할 수 있는 명령 목록을 봅니다.
    az group delete --help

작업 2: 리소스 그룹 삭제

  1. 다음 명령을 입력하고 Enter 를 눌러 MultiTierService 리소스 그룹을 삭제합니다.
    az group delete --name MultiTierService --no-wait --yes
  1. 포털 하단의 Cloud Shell 창을 닫습니다.

작업 3: 활성 애플리케이션 닫기

  1. 현재 실행 중인 Microsoft Edge 응용 프로그램을 닫습니다.

  2. 현재 실행 중인 Microsoft Azure 저장소 탐색기 응용 프로그램을 닫습니다.

검토

이 연습에서는 이 랩에 사용된 리소스 그룹을 제거하여 구독을 정리했습니다.