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# Google Cloud Storage

{% hint style="info" %}
이 페이지에서는 signed URL 및 로컬 다운로드 워크플로를 다룹니다. 소스 데이터가 GCS에 있는 경우, 이 패턴을 적용하는 대신 [Datasources](/roboflow/roboflow-ko/datasets/adding-data/datasources.md) 및 Bucket Mirror를 사용하세요.
{% endhint %}

Google Cloud Storage에 이미지 데이터를 저장하고 Roboflow에 업로드할 때는 일반적으로 두 가지 옵션이 있습니다. signed URL을 사용하거나, 이미지를 로컬로 수동 다운로드(gsutil CLI를 통해)하여 로컬에서 업로드하는 방법입니다. 어떤 방법을 선택할지는 데이터 처리 및 관리에 대한 구체적인 요구사항에 따라 달라집니다.

* **Signed URLs**: 이 방법은 이미지를 로컬 컴퓨터로 다운로드하는 데 따르는 추가 단계와 시간 소모를 피하고 싶을 때 특히 유리합니다. signed URL을 사용하면 이미지를 로컬에 저장할 필요 없이 Google Cloud Storage에서 Roboflow API로 직접 이미지 데이터를 업로드할 수 있습니다. 그 결과 처리 속도는 더 빨라지고 로컬 시스템의 부하도 줄어듭니다.
* **로컬 CLI**: 이미지를 먼저 로컬 환경에 다운로드하는 것을 선호하는 경우도 있을 수 있습니다. 예를 들어, Roboflow에 업로드하기 전에 이미지를 전처리하거나 수동으로 확인해야 한다면 로컬 사본이 있으면 유용합니다.

올바른 방법을 선택하는 것은 데이터 전송 속도, 전처리 필요 여부, 이미지의 수동 검토와 같은 구체적인 사용 사례 요구사항에 따라 달라집니다.

## Google Cloud JSON Key

버킷에 적절한 권한이 있는 service account를 생성하고 JSON key 파일을 다운로드하세요. 이 파일에는 애플리케이션을 인증하는 데 사용되는 자격 증명이 들어 있습니다.

## 옵션 1: Signed URL을 통해 업로드

Python에서 Google Cloud SDK를 사용하여 Google Cloud Storage 버킷의 이미지에 대한 signed URL을 생성할 수 있습니다.

```python
def get_gcs_signed_url(bucket_name: str, blob_name: str) -> str:
    """GCS 객체에 대한 signed URL을 생성합니다."""
    storage_client = storage.Client.from_service_account_json(GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS)
    bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
    blob = bucket.get_blob(blob_name)
    
    url = blob.generate_signed_url(
        version="v4",
        expiration=3600,  # 1시간(초)
        method="GET"
    )
    return url
```

위 코드 조각에서는 Google Cloud Storage 버킷 이름과 blob 이름이 필요합니다. 이미지의 signed URL이 생성되어 반환됩니다.

이를 바탕으로, 버킷에 있는 모든 사용 가능한 객체를 가져온 다음 API를 통해 Roboflow로 업로드하는 완전한 솔루션을 생성할 수 있습니다. 이 솔루션의 개요는 아래에서 볼 수 있습니다:

```python
from google.cloud import storage
import requests
import urllib.parse

# ************* 다음 변수들을 설정하세요 *************
GCS_BUCKET_NAME = "YOUR_GCS_BUCKET_NAME"
ROBOFLOW_API_KEY = "YOUR_ROBOFLOW_API_KEY"
ROBOFLOW_PROJECT_NAME = "YOUR_ROBOFLOW_PROJECT_NAME"
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS = "path/to/your-service-account-file.json"
# ***********************************************

def get_gcs_signed_url(bucket_name: str, blob_name: str) -> str:
    """GCS 객체에 대한 signed URL을 생성합니다."""
    storage_client = storage.Client.from_service_account_json(GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS)
    bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
    blob = bucket.get_blob(blob_name)
    
    url = blob.generate_signed_url(
        version="v4",
        expiration=3600,  # 1시간(초)
        method="GET"
    )
    return url

def get_gcs_objects(bucket_name: str) -> list:
    """주어진 GCS 버킷의 객체 키 목록을 가져옵니다."""
    storage_client = storage.Client.from_service_account_json(GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS)
    bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
    blobs = bucket.list_blobs()

    object_names = []
    for blob in blobs:
        object_names.append(blob.name)
    return object_names

def upload_to_roboflow(api_key: str, project_name: str, presigned_url: str, img_name='', split="train"):
    """이미지를 Roboflow에 업로드합니다."""
    API_URL = "https://api.roboflow.com"
    if img_name == '':
        img_name = presigned_url.split("/")[-1]

    upload_url = "".join([
        API_URL + "/dataset/" + project_name + "/upload",
        "?api_key=" + api_key,
        "&name=" + img_name,
        "&split=" + split,
        "&image=" + urllib.parse.quote_plus(presigned_url),
    ])
    response = requests.post(upload_url)

    # 응답 코드 확인
    if response.status_code == 200:
        print(f"{img_name}를 {project_name}에 성공적으로 업로드했습니다")
        return True
    else:
        print(f"{img_name} 업로드에 실패했습니다. 오류: {response.content.decode('utf-8')}")
        return False

if __name__ == "__main__":
    # 사용 가능한 blob 목록 가져오기
    available_blobs = get_gcs_objects(GCS_BUCKET_NAME)
    
    # 선택 사항: 여기서 blob 필터링
    # 예: available_blobs = [blob for blob in available_blobs if "some_condition"]
    
    # blob을 Roboflow에 업로드
    for blob in available_blobs:
        blob_url = get_gcs_signed_url(GCS_BUCKET_NAME, blob)
        upload_to_roboflow(ROBOFLOW_API_KEY, ROBOFLOW_PROJECT_NAME, blob_url)

```

## 옵션 2: GCP에서 데이터를 로컬로 다운로드

GCP에서 데이터를 다운로드하려면 먼저 GCP CLI를 설치하세요. 그런 다음 GCP 사용자 계정으로 인증하세요.

이미지 또는 이미지 폴더를 다운로드하려면 다음 명령을 사용하세요:

```bash
gsutil cp -r gs://mybucket/folder .
```

다음 항목을 `mybucket` GCP 저장소 버킷 이름으로 바꾸고, `folder` 파일 또는 폴더를 복사할 대상 경로로 바꾸세요. 이 명령은 대상 파일 또는 폴더를 현재 작업 디렉터리(`.`).

## 데이터를 Roboflow에 업로드

이제 데이터를 다운로드했으므로, 다음 중 하나를 사용하여 Roboflow에 업로드할 수 있습니다. [업로드 웹 인터페이스](/roboflow/roboflow-ko/datasets/adding-data.md#upload-data-with-the-web-application) 또는 [Roboflow CLI](/roboflow/roboflow-ko/datasets/adding-data.md#upload-datasets-with-the-command-line).

## 참고

* [Datasources (Bucket Mirror)](/roboflow/roboflow-ko/datasets/adding-data/datasources.md) — 스크립트 없이 GCS에서 지속적이고 자동으로 동기화
* [Roboflow 프로젝트 ID 가져오기](https://docs.roboflow.com/api-reference/workspace-and-project-ids)