자바스크립트에서 GitHub를 사용하여 인증 | Firebase Authentication

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Authentication

개요 기본사항

Firebase 추가 - Apple 플랫폼(iOS+)
Firebase 추가 - Android
Firebase 추가 - 웹
Firebase 추가 - Flutter
Firebase 추가 - C++
Firebase 추가 - Unity
Firebase 추가 - 서버 환경
Firebase 프로젝트 관리
지원되는 플랫폼 및 프레임워크
에뮬레이터 도구 모음 사용
Firebase의 Gemini를 사용한 AI 지원

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개요
에뮬레이터 도구 모음
Authentication
App Check
- 소개
- 시작하기
- 기본 제공자
- 커스텀 제공자
- 디버그 및 테스트 제공업체
- 요청 측정항목 모니터링
- 표준 Firebase 서비스
- Cloud Functions for Firebase
- 적용 사용 설정
- 표준 Firebase 서비스
- Cloud Functions for Firebase
- Firebase 이외의 리소스 보호
- 클라이언트에서 토큰 전송
- 백엔드에서 토큰 확인
Data Connect
- 소개
- 가격 책정 및 결제
- 시작하기
- 시작하기(로컬 개발)
- 스키마 및 작업 설계
- GraphQL 스키마, 쿼리, 변형 이해하기
- 승인을 통한 작업 보안
- Data Connect로 개발 및 테스트
- 테스트 데이터 시드 및 일괄 작업 실행
- 웹 SDK 생성
- Android SDK 생성
- iOS SDK 생성
- Flutter SDK 생성
- CI/CD에 Data Connect 에뮬레이터 사용
- Data Connect 프로젝트 관리
- 스키마 및 커넥터 관리
- 서비스 및 데이터베이스 관리
- Firebase Admin SDK로 권한이 있는 작업 실행
- Data Connect 솔루션
- 벡터 유사성 검색 수행
- 쿼리 및 변형에 AI 어시스턴스 사용
- GraphQL 언어 참조 가이드
- 지시어 참조
- 쿼리 참조
- 변형 참조
- 객체 참조
- 입력 객체 참조
- 스칼라 참조
- 열거형 참조
- 추가 참조 가이드
- CLI 참조
- 구성 및 보안 참조
- Common Expression Language(CEL) 참조
- Cloud 감사 로깅 참조
Cloud Firestore
- 소개
- 시작하기
- Cloud Firestore 이해
- 데이터베이스 관리
- 데이터 추가 및 관리
- 데이터 읽기
  - 데이터 가져오기
  - 실시간 업데이트 가져오기
  - 단순 쿼리 및 복합 쿼리 실행
  - 데이터 정렬 및 제한
  - 여러 필드에 범위 및 불일치 필터가 있는 쿼리
    개요
    쿼리 최적화
  - 집계 쿼리로 데이터 요약
  - 쿼리 커서로 데이터 페이지화
  - 오프라인으로 데이터에 액세스
  - 벡터 임베딩으로 검색
  - 색인 관리
- 데이터 보안 및 유효성 검사
- 솔루션
  - 개요
  - Firebase Extensions를 사용하는 솔루션
  - BigQuery와 통합하기
  - AI 기반 챗봇 구현
  - 텍스트 처리 개선
  - 미디어 가치 향상
  - 가이드 커스텀 구현을 사용하는 솔루션
  - 생성형 AI 기능 개발
  - Firestore Lite 웹 SDK
  - 쓰기-시간 집계
  - 분산 카운터
  - 전체 텍스트 검색
  - 접속 상태 구현
  - 사용자 및 그룹의 데이터 액세스 보안 설정
  - 호출 가능한 Cloud 함수로 데이터 삭제
  - 데이터 내보내기 예약
  - 샤딩된 타임스탬프
  - 지역 쿼리
  - CDN에서 번들된 Firestore 콘텐츠 제공
- 사용량, 한도, 가격 책정
- 백업 및 PITR
  - 재해 복구 계획
  - 예약된 백업
  - 백업 일정 만들기 및 데이터 복원
  - 인플레이스 복원 수행
  - 특정 시점 복구(PITR)
  - PITR 개요
  - PITR 작업
- 기술 및 권장사항
- Cloud Firestore 통합
- API 참조 문서
- 샘플
Realtime Database
Storage
보안 규칙
- 소개
- 시작하기
- 보안 규칙 이해
- 보안 규칙 작성
- 보안 규칙 테스트
- 보안 규칙 관리 및 배포
App Hosting
- 소개
- Discover
- App Hosting 작동 방식 이해
- App Hosting 비용 이해
- 제품 비교
- 시작하기
- 기본 앱 배포
- 여러 환경 배포
- 모노레포 앱 배포
- 개발
- 백엔드 구성 및 관리
- 커스텀 도메인 연결
- API 참조
- 모니터링, 로깅, 디버그
- 출시 및 버전 관리
- 로그 작성 및 보기
Hosting
- 소개
- 사용 사례 탐색
- 시작하기
- 테스트, 미리보기 후 배포
- GitHub pull 요청을 통해 배포
- 여러 사이트에서 프로젝트 리소스 공유
- 커스텀 도메인 연결
- 호스팅 동작 구성
- i18n 재작성 구성
- 예약된 URL을 통해 SDK 추가
- 동적 콘텐츠 제공 및 마이크로서비스 호스팅
- 웹 프레임워크 통합
- 실시간 및 미리보기 채널, 릴리스, 버전 관리
- Cloud Logging으로 웹 요청 데이터 모니터링
- 사용량, 할당량, 가격 책정
- REST API를 사용하여 배포
Cloud Functions
Extensions
- 소개
- 사용 사례
- 프로젝트에 확장 프로그램 사용
- 개요
- 확장 프로그램 설치
- 설치된 확장 프로그램 관리
- 확장 프로그램에 권한 부여
- 매니페스트로 구성 관리
- Firebase별 확장 프로그램
- 이메일 트리거
- 사용자 데이터 삭제
  - 시작하기
- Firestore 번들 빌더
  - 시작하기
  - 참조
- 이미지 크기 조절
- BigQuery로 컬렉션 내보내기
- 텍스트 번역
- Distributed Counter
- URL 단축
- 하위 노드 제한
- 확장 프로그램 빌드 및 게시
- 개요
- 시작하기
- 함수 작성
- 매개변수 설정
- 수명 주기 이벤트 처리
- 사용자 후크 추가
- 적절한 액세스 권한 설정
- 사용자 문서 만들기
- 게시자로 등록
- 확장 프로그램 게시
- extension.yaml에 대한 참조
- Firebase Extensions 게시자 계약
AI를 사용하여 빌드
Vertex AI in Firebase(Gemini API)
Genkit
- 소개
- 시작하기
- 개발자 도구
- AI 워크플로 빌드
- 콘텐츠 생성
- 흐름 생성
- Dotprompt로 프롬프트 관리
- 영구 채팅 세션
- 도구 호출
- 검색 증강 생성(RAG)
- 멀티 에이전트 시스템
- 평가
- 관측 가능성 및 모니터링
- AI 워크플로 배포
- Firebase로 배포
- Cloud Run으로 배포
- 모든 Node.js 플랫폼에 배포
- 승인 및 무결성
- 플러그인 작성
- 개요
- Evaluator 플러그인 작성
- 공식 플러그인
- 개발자를 위한 Google AI
- Google Cloud Vertex AI
- Ollama
- Chroma DB
- Pinecone
- pgvector(코드 템플릿)
- Firebase
- Google Cloud
- Next.js에서 Genkit 사용
- Genkit 0.5에서 마이그레이션
- Google의 최신 소식 확인하기
Genkit(Go 알파)
- 시작하기
- AI 워크플로 빌드
- 콘텐츠 생성
- 흐름 생성
- 흐름에 인증 추가
- 모델 프롬프트
- 프롬프트 관리
- 검색 증강 생성(RAG)
- 관측 가능성 및 모니터링
- AI 워크플로 배포
- Cloud Run으로 배포
- 호스팅 서비스로 배포
- 플러그인 작성
- 개요
- 모델 플러그인 작성
- 원격 분석 플러그인 작성
- 공식 플러그인
- 개발자를 위한 Google AI
- Google Cloud Vertex AI
- Ollama
- Pinecone
- pgvector(코드 템플릿)
- Google Cloud
- 참조
- Genkit 패키지
Firebase ML
- 소개
- Codelabs
- 커스텀 모델
- 커스텀 모델 사용
- 커스텀 모델 배포 및 관리
- 기존 API에서 마이그레이션
  - iOS+
  - Android
- Cloud Vision API 사용
- 텍스트 인식
- 이미지 라벨 지정
- 랜드마크 인식
- 지원 중단된 Vision SDK
  - 텍스트 인식
    iOS+
    Android
  - 이미지 라벨 지정
    iOS+
    Android
  - 랜드마크 인식
    iOS+
    Android
- Cloud AutoML Vision Edge(지원 중단됨)
- 개요
- 이미지 라벨 지정 모델 학습
- 모델을 사용하여 이미지에 라벨 지정
  - iOS+
  - Android
- 객체 감지 모델 학습
- 모델을 사용하여 객체 감지
  - iOS+
  - Android
- 데이터 세트 마이그레이션
- 심화 주제
- 두 가지 모델 버전의 A/B 테스트
  - iOS+
  - Android
- 프로덕션 준비
- Cloud 사용자 인증 정보 보호
  - iOS+
  - Android
- 이전 문서
- Firebase용 ML Kit
  - 소개
  - 비전
  - 텍스트 인식
    개요
    iOS
    Android
  - 얼굴 감지
    개요
    개념
    iOS
    Android
  - 바코드 스캔
    개요
    iOS
    Android
  - 이미지 라벨 지정
    개요
    iOS
    Android
  - 객체 감지 및 추적
    개요
    iOS
    Android
  - 랜드마크 인식
    개요
    iOS
    Android
  - AutoML Vision Edge
  - 개요
  - 이미지 라벨 지정 모델 학습
  - 모델을 사용하여 이미지에 라벨 지정
    iOS
    Android
  - 데이터 세트 마이그레이션
  - Natural Language
  - 텍스트 언어 식별
    개요
    iOS
    Android
  - 텍스트 번역
    개요
    iOS
    Android
    사용 가이드라인
  - 스마트 답장 생성
    개요
    iOS
    Android
  - 커스텀 모델
  - 커스텀 모델 사용