1. 개요
이 Codelab에서는 Firebase용 Cloud Functions를 사용하여 채팅 앱 사용자에게 알림을 전송하여 채팅 웹 앱에 기능을 추가하는 방법을 알아봅니다.
당신이 배울 것
- Firebase SDK를 사용하여 Google Cloud Functions를 만듭니다.
- 인증, Cloud Storage, Cloud Firestore 이벤트를 기반으로 Cloud Functions를 트리거합니다.
- 웹 앱에 Firebase 클라우드 메시징 지원을 추가합니다.
필요한 것
2. 샘플 코드 받기
명령줄에서 GitHub 리포지토리를 복제합니다.
git clone https://github.com/firebase/friendlychat
시작 앱 가져오기
IDE를 사용하여 다음을 열거나 가져옵니다. 
샘플 코드 디렉토리의 cloud-functions-start 디렉토리. 이 디렉터리에는 완전한 기능을 갖춘 채팅 웹 앱으로 구성된 Codelab의 시작 코드가 포함되어 있습니다.
3. Firebase 프로젝트 생성 및 앱 설정
프로젝트 만들기
Firebase 콘솔 에서 프로젝트 추가를 클릭하고 이름을 FriendlyChat 으로 지정합니다.
프로젝트 생성 을 클릭합니다.
Blaze 플랜으로 업그레이드
Firebase용 Cloud Functions를 사용하려면 Firebase 프로젝트를 Blaze 요금제 로 업그레이드해야 합니다. 이렇게 하려면 Google Cloud 계정에 신용카드나 다른 결제 수단을 추가해야 합니다.
Blaze 요금제를 포함하여 모든 Firebase 프로젝트는 여전히 Cloud Functions의 무료 사용 할당량에 액세스할 수 있습니다. 이 Codelab에 설명된 단계는 무료 등급 사용 한도에 속합니다. 그러나 Cloud Functions 빌드 이미지를 호스팅하는 데 사용되는 Cloud Storage에서 약간의 요금( 약 $0.03 )이 표시됩니다.
신용 카드에 액세스할 수 없거나 Blaze 요금제를 계속 사용하는 것이 불편한 경우 로컬 컴퓨터에서 Cloud Functions를 무료로 에뮬레이션할 수 있는 Firebase Emulator Suite를 사용하는 것이 좋습니다.
Google 인증 활성화
사용자가 앱에 로그인할 수 있도록 활성화해야 하는 Google 인증을 사용합니다.
Firebase 콘솔에서 빌드 섹션 > 인증 > 로그인 방법 탭을 엽니다(또는 여기를 클릭하여 이동). 그런 다음 Google 로그인 공급자를 활성화하고 저장을 클릭합니다. 이렇게 하면 사용자가 Google 계정으로 웹 앱에 로그인할 수 있습니다.
또한 앱의 공개 이름을 Friendly Chat 으로 자유롭게 설정하세요.
클라우드 스토리지 활성화
앱은 Cloud Storage를 사용하여 사진을 업로드합니다. Firebase 프로젝트에서 Cloud Storage를 사용하려면 저장소 섹션을 방문하여 시작하기 버튼을 클릭하세요. 해당 단계를 수행하면 Cloud Storage 위치에 사용할 기본값이 있습니다. 나중에 완료를 클릭합니다.
웹 앱 추가
Firebase Console에서 웹 앱을 추가합니다. 그렇게 하려면 프로젝트 설정 으로 이동하여 앱 추가 까지 아래로 스크롤합니다. 웹을 플랫폼으로 선택하고 Firebase 호스팅 설정 상자를 선택한 다음 앱을 등록하고 다음을 클릭하여 나머지 단계를 진행하고 마지막으로 콘솔로 계속을 클릭합니다.
4. Firebase 명령줄 인터페이스 설치
Firebase 명령줄 인터페이스(CLI)를 사용하면 웹 앱을 로컬에서 제공하고 웹 앱과 Cloud Functions를 배포할 수 있습니다.
CLI를 설치하거나 업그레이드하려면 다음 npm 명령을 실행합니다.
npm -g install firebase-tools
CLI가 올바르게 설치되었는지 확인하려면 콘솔을 열고 다음을 실행하십시오.
firebase --version
Cloud Functions에 필요한 최신 기능이 모두 포함되도록 Firebase CLI 버전이 4.0.0 이상인지 확인하세요. 그렇지 않은 경우 npm install -g firebase-tools 실행하여 위와 같이 업그레이드합니다.
다음을 실행하여 Firebase CLI를 승인합니다.
firebase login
현재 위치가 cloud-functions-start 디렉터리인지 확인한 다음 Firebase 프로젝트를 사용하도록 Firebase CLI를 설정합니다.
firebase use --add
그런 다음 프로젝트 ID를 선택하고 지침을 따릅니다. 메시지가 표시되면 codelab 과 같은 별칭을 선택할 수 있습니다.
5. 웹 앱 배포 및 실행
이제 프로젝트를 가져오고 구성했으므로 처음으로 웹 앱을 실행할 준비가 되었습니다! 터미널 창을 열고 cloud-functions-start 폴더로 이동한 후 다음을 사용하여 웹 앱을 Firebase 호스팅에 배포합니다.
firebase deploy --except functions
다음은 표시되어야 하는 콘솔 출력입니다.
i deploying database, storage, hosting
✔ database: rules ready to deploy.
i storage: checking rules for compilation errors...
✔ storage: rules file compiled successfully
i hosting: preparing ./ directory for upload...
✔ hosting: ./ folder uploaded successfully
✔ storage: rules file compiled successfully
✔ hosting: 8 files uploaded successfully
i starting release process (may take several minutes)...
✔ Deploy complete!
Project Console: https://console.firebase.google.com/project/friendlychat-1234/overview
Hosting URL: https://friendlychat-1234.firebaseapp.com
웹 앱 열기
마지막 줄에 호스팅 URL이 표시되어야 합니다. 이제 웹 앱은 https://<project-id>.firebaseapp.com 형식의 이 URL에서 제공되어야 합니다. 열어 봐. 채팅 앱의 작동 UI가 표시되어야 합니다.
SIGN-IN WITH GOOGLE 버튼을 사용하여 앱에 로그인하고 자유롭게 메시지를 추가하고 이미지를 게시하세요.
새 브라우저에서 처음으로 앱에 로그인하는 경우 메시지가 표시되면 알림을 허용해야 합니다. 
나중에 알림을 활성화해야 합니다.
실수로 차단을 클릭한 경우 Chrome Omnibar에서 URL 왼쪽에 있는 🔒 보안 버튼을 클릭하고 알림 옆에 있는 표시줄을 전환하여 이 설정을 변경할 수 있습니다.
이제 Cloud Functions용 Firebase SDK를 사용하여 몇 가지 기능을 추가할 것입니다.
6. 기능 디렉토리
Cloud Functions를 사용하면 서버를 설정하지 않고도 클라우드에서 실행되는 코드를 쉽게 가질 수 있습니다. Firebase 인증, Cloud Storage, Firebase Firestore 데이터베이스 이벤트에 반응하는 함수를 빌드하는 방법을 살펴보겠습니다. 인증부터 시작하겠습니다.
Cloud Functions용 Firebase SDK를 사용하는 경우 Functions 코드는 functions 디렉토리 아래에 있습니다(기본값). Functions 코드도 Node.js 앱이므로 앱에 대한 일부 정보를 제공하고 종속성을 나열하는 package.json 필요합니다.
더 쉽게 만들 수 있도록 코드가 들어갈 functions/index.js 파일을 이미 만들었습니다. 계속 진행하기 전에 이 파일을 자유롭게 검사하십시오.
cd functions
ls
Node.js 에 익숙하지 않은 경우 Codelab을 계속하기 전에 Node.js에 대해 자세히 알아보는 것이 도움이 될 것입니다.
package.json 파일에는 Cloud Functions용 Firebase SDK 및 Firebase Admin SDK 라는 두 가지 필수 종속 항목이 이미 나열되어 있습니다. 로컬로 설치하려면 functions 폴더로 이동하여 다음을 실행합니다.
npm install
이제 index.js 파일을 살펴보겠습니다.
index.js
/**
* Copyright 2017 Google Inc. All Rights Reserved.
* ...
*/
// TODO(DEVELOPER): Import the Cloud Functions for Firebase and the Firebase Admin modules here.
// TODO(DEVELOPER): Write the addWelcomeMessage Function here.
// TODO(DEVELOPER): Write the blurImages Function here.
// TODO(DEVELOPER): Write the sendNotification Function here.
필요한 모듈을 가져온 다음 TODO 대신 세 개의 함수를 작성합니다. 필요한 노드 모듈을 가져오는 것부터 시작하겠습니다.
7. Cloud Functions 및 Firebase 관리 모듈 가져오기
이 Codelab에는 두 개의 모듈이 필요합니다. firebase-functions Cloud Functions 트리거 및 로그를 작성할 수 있도록 하고 firebase-admin 관리 액세스 권한이 있는 서버에서 Firebase 플랫폼을 사용하여 Cloud Firestore에 쓰기 또는 FCM 알림 전송과 같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
index.js 파일에서 첫 번째 TODO 다음으로 바꿉니다.
index.js
/**
* Copyright 2017 Google Inc. All Rights Reserved.
* ...
*/
// Import the Firebase SDK for Google Cloud Functions.
const functions = require('firebase-functions');
// Import and initialize the Firebase Admin SDK.
const admin = require('firebase-admin');
admin.initializeApp();
// TODO(DEVELOPER): Write the addWelcomeMessage Function here.
// TODO(DEVELOPER): Write the blurImages Function here.
// TODO(DEVELOPER): Write the sendNotification Function here.
Firebase Admin SDK는 Cloud Functions 환경이나 다른 Google Cloud Platform 컨테이너에 배포할 때 자동으로 구성할 수 있으며 이는 인수 없이 admin.initializeApp() 호출할 때 발생합니다.
이제 사용자가 채팅 앱에 처음 로그인할 때 실행되는 함수를 추가하고 사용자를 환영하는 채팅 메시지를 추가해 보겠습니다.
8. 신규 사용자 환영
채팅 메시지 구조
FriendlyChat 채팅 피드에 게시된 메시지는 Cloud Firestore에 저장됩니다. 메시지에 사용하는 데이터 구조를 살펴보겠습니다. 이렇게 하려면 채팅에 "Hello World"라는 새 메시지를 게시합니다.
이는 다음과 같이 나타나야 합니다.
Firebase Console에서 빌드 섹션 아래의 Firestore 데이터베이스를 클릭합니다. 메시지 컬렉션과 작성한 메시지가 포함된 하나의 문서가 표시되어야 합니다.
보시다시피 채팅 메시지는 messages 컬렉션에 name , profilePicUrl , text 및 timestamp 속성이 추가된 문서로 Cloud Firestore에 저장됩니다.
환영 메시지 추가
첫 번째 Cloud Function은 새 사용자를 채팅에 환영하는 메시지를 추가합니다. 이를 위해 사용자가 Firebase 앱에 처음 로그인할 때마다 함수를 실행하는 functions.auth().onCreate 트리거를 사용할 수 있습니다. addWelcomeMessages 함수를 index.js 파일에 추가합니다.
index.js
// Adds a message that welcomes new users into the chat.
exports.addWelcomeMessages = functions.auth.user().onCreate(async (user) => {
functions.logger.log('A new user signed in for the first time.');
const fullName = user.displayName || 'Anonymous';
// Saves the new welcome message into the database
// which then displays it in the FriendlyChat clients.
await admin.firestore().collection('messages').add({
name: 'Firebase Bot',
profilePicUrl: '/images/firebase-logo.png', // Firebase logo
text: `${fullName} signed in for the first time! Welcome!`,
timestamp: admin.firestore.FieldValue.serverTimestamp(),
});
functions.logger.log('Welcome message written to database.');
});
이 기능을 특수 exports 객체에 추가하는 것은 현재 파일 외부에서 기능에 액세스할 수 있도록 하는 Node의 방법이며 Cloud Functions에 필요합니다.
위 함수에서 채팅 메시지 목록에 "Firebase Bot"이 게시한 새로운 환영 메시지를 추가하고 있습니다. 채팅 메시지가 저장되는 Cloud Firestore의 messages 컬렉션에서 add 메서드를 사용하여 이를 수행하고 있습니다.
이것은 비동기 작업이므로 Cloud Functions가 너무 일찍 실행되지 않도록 Cloud Firestore가 쓰기를 완료한 시기를 나타내는 Promise를 반환해야 합니다.
Cloud Functions 배포
Cloud Functions는 배포한 후에만 활성화됩니다. 이렇게 하려면 명령줄에서 다음을 실행합니다.
firebase deploy --only functions
다음은 표시되어야 하는 콘솔 출력입니다.
i deploying functions
i functions: ensuring necessary APIs are enabled...
⚠ functions: missing necessary APIs. Enabling now...
i env: ensuring necessary APIs are enabled...
⚠ env: missing necessary APIs. Enabling now...
i functions: waiting for APIs to activate...
i env: waiting for APIs to activate...
✔ env: all necessary APIs are enabled
✔ functions: all necessary APIs are enabled
i functions: preparing functions directory for uploading...
i functions: packaged functions (X.XX KB) for uploading
✔ functions: functions folder uploaded successfully
i starting release process (may take several minutes)...
i functions: creating function addWelcomeMessages...
✔ functions[addWelcomeMessages]: Successful create operation.
✔ functions: all functions deployed successfully!
✔ Deploy complete!
Project Console: https://console.firebase.google.com/project/friendlypchat-1234/overview
기능 테스트
함수가 성공적으로 배포되면 처음으로 로그인하는 사용자가 있어야 합니다.
- 호스팅 URL(
https://<project-id>.firebaseapp.com형식)을 사용하여 브라우저에서 앱을 엽니다. - 새 사용자로 로그인 버튼을 사용하여 앱에서 처음으로 로그인합니다.
- 앱에 이미 로그인한 경우 Firebase 콘솔 인증을 열고 사용자 목록에서 계정을 삭제할 수 있습니다. 그런 다음 다시 로그인합니다.
- 로그인하면 환영 메시지가 자동으로 표시됩니다.
9. 이미지 조정
사용자는 채팅에 모든 유형의 이미지를 업로드할 수 있으며 특히 공개 소셜 플랫폼에서 공격적인 이미지를 조정하는 것이 항상 중요합니다. FriendlyChat에서 채팅에 게시되는 이미지는 Google Cloud Storage 에 저장됩니다.
Cloud Functions를 사용하면 functions.storage().onFinalize 트리거를 사용하여 새 이미지 업로드를 감지할 수 있습니다. Cloud Storage에서 새 파일이 업로드되거나 수정될 때마다 실행됩니다.
이미지를 조정하기 위해 다음 프로세스를 진행합니다.
- Cloud Vision API를 사용하여 이미지가 성인 또는 폭력으로 플래그 지정되었는지 확인합니다.
- 이미지에 플래그가 지정된 경우 실행 중인 Functions 인스턴스에서 이미지를 다운로드합니다.
- ImageMagick을 사용하여 이미지를 흐리게 합니다.
- 흐리게 처리된 이미지를 Cloud Storage에 업로드합니다.
Cloud Vision API 사용
이 함수에서 Google Cloud Vision API를 사용할 것이므로 Firebase 프로젝트에서 API를 사용 설정해야 합니다. 이 링크를 클릭한 다음 Firebase 프로젝트를 선택하고 API를 활성화합니다.
종속성 설치
이미지를 조정하기 위해 Node.js용 Google Cloud Vision 클라이언트 라이브러리( @google-cloud/vision ) 를 사용하여 Cloud Vision API를 통해 이미지를 실행하여 부적절한 이미지를 감지합니다.
이 패키지를 Cloud Functions 앱에 설치하려면 다음 npm install --save 명령을 실행하세요. functions 디렉터리에서 이 작업을 수행해야 합니다.
npm install --save @google-cloud/vision@2.4.0
이렇게 하면 패키지가 로컬에 설치되고 package.json 파일에 선언된 종속성으로 추가됩니다.
종속성 가져오기 및 구성
설치된 종속성과 이 섹션에서 필요한 일부 Node.js 핵심 모듈( path , os 및 fs )을 가져오려면 index.js 파일의 맨 위에 다음 줄을 추가합니다.
index.js
const Vision = require('@google-cloud/vision');
const vision = new Vision.ImageAnnotatorClient();
const {promisify} = require('util');
const exec = promisify(require('child_process').exec);
const path = require('path');
const os = require('os');
const fs = require('fs');
함수가 Google Cloud 환경 내에서 실행되므로 Cloud Storage 및 Cloud Vision 라이브러리를 구성할 필요가 없습니다. 프로젝트를 사용하도록 자동으로 구성됩니다.
부적절한 이미지 감지
Cloud Storage 버킷에서 파일 또는 폴더가 생성되거나 수정되는 즉시 코드를 실행하는 functions.storage.onChange Cloud Functions 트리거를 사용하게 됩니다. index.js 파일에 blurOffensiveImages 함수를 추가합니다.
index.js
// Checks if uploaded images are flagged as Adult or Violence and if so blurs them.
exports.blurOffensiveImages = functions.runWith({memory: '2GB'}).storage.object().onFinalize(
async (object) => {
const imageUri = `gs://${object.bucket}/${object.name}`;
// Check the image content using the Cloud Vision API.
const batchAnnotateImagesResponse = await vision.safeSearchDetection(imageUri);
const safeSearchResult = batchAnnotateImagesResponse[0].safeSearchAnnotation;
const Likelihood = Vision.protos.google.cloud.vision.v1.Likelihood;
if (Likelihood[safeSearchResult.adult] >= Likelihood.LIKELY ||
Likelihood[safeSearchResult.violence] >= Likelihood.LIKELY) {
functions.logger.log('The image', object.name, 'has been detected as inappropriate.');
return blurImage(object.name);
}
functions.logger.log('The image', object.name, 'has been detected as OK.');
});
함수를 실행할 Cloud Functions 인스턴스의 일부 구성을 추가했습니다. .runWith({memory: '2GB'}) 사용하면 이 함수가 메모리 집약적이기 때문에 인스턴스가 기본값이 아닌 2GB의 메모리를 가져오도록 요청합니다.
기능이 트리거되면 이미지가 Cloud Vision API를 통해 실행되어 성인용인지 폭력적인지 플래그가 지정되었는지 감지합니다. 이미지가 이러한 기준에 따라 부적절하다고 감지되면 이미지를 흐리게 처리합니다. 이 작업은 다음에 살펴보겠지만 blurImage 함수에서 수행됩니다.
이미지 흐리게 하기
index.js 파일에 다음 blurImage 함수를 추가합니다.
index.js
// Blurs the given image located in the given bucket using ImageMagick.
async function blurImage(filePath) {
const tempLocalFile = path.join(os.tmpdir(), path.basename(filePath));
const messageId = filePath.split(path.sep)[1];
const bucket = admin.storage().bucket();
// Download file from bucket.
await bucket.file(filePath).download({destination: tempLocalFile});
functions.logger.log('Image has been downloaded to', tempLocalFile);
// Blur the image using ImageMagick.
await exec(`convert "${tempLocalFile}" -channel RGBA -blur 0x24 "${tempLocalFile}"`);
functions.logger.log('Image has been blurred');
// Uploading the Blurred image back into the bucket.
await bucket.upload(tempLocalFile, {destination: filePath});
functions.logger.log('Blurred image has been uploaded to', filePath);
// Deleting the local file to free up disk space.
fs.unlinkSync(tempLocalFile);
functions.logger.log('Deleted local file.');
// Indicate that the message has been moderated.
await admin.firestore().collection('messages').doc(messageId).update({moderated: true});
functions.logger.log('Marked the image as moderated in the database.');
}
위의 함수에서 이미지 바이너리는 Cloud Storage에서 다운로드됩니다. 그런 다음 ImageMagick의 convert 도구를 사용하여 이미지를 흐리게 처리하고 흐리게 처리된 버전을 Storage Bucket에 다시 업로드합니다. 다음으로 Cloud Functions 인스턴스에서 파일을 삭제하여 일부 디스크 공간을 확보합니다. 동일한 Cloud Functions 인스턴스가 재사용될 수 있고 파일을 정리하지 않으면 디스크 공간이 부족해질 수 있기 때문에 이렇게 합니다. 마지막으로 이미지가 조정되었음을 나타내는 채팅 메시지에 부울을 추가하면 클라이언트에서 메시지 새로 고침이 트리거됩니다.
함수 배포
함수는 배포한 후에만 활성화됩니다. 명령줄에서 firebase deploy --only functions 실행합니다.
firebase deploy --only functions
다음은 표시되어야 하는 콘솔 출력입니다.
i deploying functions
i functions: ensuring necessary APIs are enabled...
✔ functions: all necessary APIs are enabled
i functions: preparing functions directory for uploading...
i functions: packaged functions (X.XX KB) for uploading
✔ functions: functions folder uploaded successfully
i starting release process (may take several minutes)...
i functions: updating function addWelcomeMessages...
i functions: creating function blurOffensiveImages...
✔ functions[addWelcomeMessages]: Successful update operation.
✔ functions[blurOffensiveImages]: Successful create operation.
✔ functions: all functions deployed successfully!
✔ Deploy complete!
Project Console: https://console.firebase.google.com/project/friendlychat-1234/overview
기능 테스트
함수가 성공적으로 배포되면:
- 호스팅 URL(
https://<project-id>.firebaseapp.com형식)을 사용하여 브라우저에서 앱을 엽니다. - 앱에 로그인한 후 이미지를 업로드합니다.
- 업로드할 가장 공격적인 이미지를 선택하고(또는 이 살점을 먹는 좀비를 사용할 수 있습니다!) 잠시 후 이미지가 흐리게 표시된 게시물이 새로고침되는 것을 볼 수 있습니다.
10. 새 메시지 알림
이 섹션에서는 새 메시지가 게시될 때 채팅 참가자에게 알림을 보내는 Cloud 함수를 추가합니다.
FCM( Firebase Cloud Messaging )을 사용하면 여러 플랫폼에서 사용자에게 안정적으로 알림을 보낼 수 있습니다. 사용자에게 알림을 보내려면 FCM 장치 토큰이 필요합니다. 우리가 사용하고 있는 채팅 웹 앱은 사용자가 새 브라우저나 장치에서 처음으로 앱을 열 때 이미 사용자로부터 장치 토큰을 수집합니다. 이러한 토큰은 fcmTokens 컬렉션의 Cloud Firestore에 저장됩니다.
웹 앱에서 FCM 기기 토큰을 얻는 방법을 알아보려면 Firebase 웹 Codelab을 참조하세요.
알림 보내기
새 메시지가 게시되는 시기를 감지하려면 Cloud Firestore의 지정된 경로에서 새 객체가 생성될 때 코드를 실행하는 functions.firestore.document().onCreate Cloud Functions 트리거를 사용합니다. index.js 파일에 sendNotifications 함수를 추가합니다.
index.js
// Sends a notifications to all users when a new message is posted.
exports.sendNotifications = functions.firestore.document('messages/{messageId}').onCreate(
async (snapshot) => {
// Notification details.
const text = snapshot.data().text;
const payload = {
notification: {
title: `${snapshot.data().name} posted ${text ? 'a message' : 'an image'}`,
body: text ? (text.length <= 100 ? text : text.substring(0, 97) + '...') : '',
icon: snapshot.data().profilePicUrl || '/images/profile_placeholder.png',
click_action: `https://${process.env.GCLOUD_PROJECT}.firebaseapp.com`,
}
};
// Get the list of device tokens.
const allTokens = await admin.firestore().collection('fcmTokens').get();
const tokens = [];
allTokens.forEach((tokenDoc) => {
tokens.push(tokenDoc.id);
});
if (tokens.length > 0) {
// Send notifications to all tokens.
const response = await admin.messaging().sendToDevice(tokens, payload);
await cleanupTokens(response, tokens);
functions.logger.log('Notifications have been sent and tokens cleaned up.');
}
});
위 함수에서 우리는 Cloud Firestore 데이터베이스에서 모든 사용자의 장치 토큰을 수집하고 admin.messaging().sendToDevice 함수를 사용하여 이들 각각에게 알림을 보냅니다.
토큰 정리
마지막으로 더 이상 유효하지 않은 토큰을 제거하려고 합니다. 이는 사용자로부터 받은 토큰이 더 이상 브라우저나 장치에서 사용되지 않을 때 발생합니다. 예를 들어 사용자가 브라우저 세션에 대한 알림 권한을 취소한 경우 이런 일이 발생합니다. 이렇게 하려면 index.js 파일에 다음 cleanupTokens 함수를 추가합니다.
index.js
// Cleans up the tokens that are no longer valid.
function cleanupTokens(response, tokens) {
// For each notification we check if there was an error.
const tokensDelete = [];
response.results.forEach((result, index) => {
const error = result.error;
if (error) {
functions.logger.error('Failure sending notification to', tokens[index], error);
// Cleanup the tokens that are not registered anymore.
if (error.code === 'messaging/invalid-registration-token' ||
error.code === 'messaging/registration-token-not-registered') {
const deleteTask = admin.firestore().collection('fcmTokens').doc(tokens[index]).delete();
tokensDelete.push(deleteTask);
}
}
});
return Promise.all(tokensDelete);
}
함수 배포
함수는 배포한 후에만 활성화되며 배포하려면 명령줄에서 다음을 실행합니다.
firebase deploy --only functions
다음은 표시되어야 하는 콘솔 출력입니다.
i deploying functions
i functions: ensuring necessary APIs are enabled...
✔ functions: all necessary APIs are enabled
i functions: preparing functions directory for uploading...
i functions: packaged functions (X.XX KB) for uploading
✔ functions: functions folder uploaded successfully
i starting release process (may take several minutes)...
i functions: updating function addWelcomeMessages...
i functions: updating function blurOffensiveImages...
i functions: creating function sendNotifications...
✔ functions[addWelcomeMessages]: Successful update operation.
✔ functions[blurOffensiveImages]: Successful updating operation.
✔ functions[sendNotifications]: Successful create operation.
✔ functions: all functions deployed successfully!
✔ Deploy complete!
Project Console: https://console.firebase.google.com/project/friendlychat-1234/overview
기능 테스트
- 함수가 성공적으로 배포되면 호스팅 URL(
https://<project-id>.firebaseapp.com형식)을 사용하여 브라우저에서 앱을 엽니다. - 앱에 처음 로그인하는 경우 메시지가 표시되면 알림을 허용해야 합니다.
- 채팅 앱 탭을 닫거나 다른 탭 표시: 앱이 백그라운드에 있는 경우에만 알림이 나타납니다. 앱이 포그라운드에 있는 동안 메시지를 수신하는 방법을 알아보려면 설명서를 살펴보십시오.
- 다른 브라우저(또는 시크릿 창)를 사용하여 앱에 로그인하고 메시지를 게시합니다. 첫 번째 브라우저에 표시되는 알림이 표시되어야 합니다.
11. 축하합니다!
Cloud Functions용 Firebase SDK를 사용하고 채팅 앱에 서버측 구성요소를 추가했습니다.
우리가 다룬 내용
- Cloud Functions용 Firebase SDK를 사용하여 Cloud Functions 작성
- 인증, Cloud Storage, Cloud Firestore 이벤트를 기반으로 Cloud Functions를 트리거합니다.
- 웹 앱에 Firebase 클라우드 메시징 지원을 추가합니다.
- Firebase CLI를 사용하여 Cloud Functions를 배포합니다.
다음 단계
- 다른 Cloud 함수 트리거 유형 에 대해 알아보세요.
- 자체 앱에서 Firebase 및 Cloud Functions를 사용하세요.