Google Cloud Onboard

Keynote

Google 자격증에 대해서 찾아 보고 커리어에 도움이 되기를

Google Cloud
비용 절감만이 문제가 아닌 Business 파트너로 사용 하고 있다.
기술과 최고급 제품을 기반으로 하여 단골을 포섭 하라 라는 마케팅을 실현 하고 있는 구글

구글 클라우드가 집중 하는 근본 원리

보안 , 네트워크 , 유연한 인프라 스트럭처
Lift and Improve

Google Cloud Platform 리전
지역으로 클라우드 구축이 됬다는 것을 의미

구글의 큰 특징은 구글 자체로 구축해 놓은 백본 스트럭처를 가지고 있다.

구글 네트워크 차별성
자체 구축으로 인한 지연 시간 낮음 등 ..

Google Cloud Platform 소개

이메일이나 Rock place로 문의 하기

코로케이션 기법이 나오면서 대여해서 사용 하는 방법이 나왔다.
VMware 같은 가상 머신 기능을 이용해, 1개의 웹호스팅 기술이 있었다면 한 서버에 여러개의 버추얼 머신을 사용할 수 있다.
서버리스 - VM도 없고 Docker도 없이 오로지 Function으로만 관리 되는 기술이다.
존 - 독립적인 데이터 센터라고 보면 된다. 자연 재해가 나도 어플리 케이션 배포에 문제가 없다.
멀티 존과 같은 서비스를 사용 해도 충분 하다.

구글에서 보안은 최우선 사항이다.
google git repo? ==> 찾아 봐야 겠다.

cloud shell : 개발자용 VM , 이용하여 개발 할 수 있다.

Google Cloud Platform 시작하기

구글 클라우드 플랫폼을 이용한다고 해서 보안에 철저하게 도움이 되는게 아니라, 사용자도 지켜야 한다. ex) 깃 허브에 API 키가 노출 되는 경우
Project를 Account 라고 부르기도 하고, 구글에서는 Project라고 불리운다.
Project 가 만들어짐과 동시에 Builing Account를 만들어야 한다.
즉, 권한의 범위를 나뉜다.
IAM : Identity Account Management

구글의 모든 인증은 OAuth 2.0을 사용한다.
구글의 모든 레퍼런스 + 테스팅 툴 제공 : APIs Explorer
APIs Explorer의 call은 가상이 아니기때문에, Project에 직접 Call이 되어진다.
Google 2.0 OAuth play ground 와 같은 곳에서 인증 받는 절차를 explorer에서 단계별로 받을 수 있다.

위의 2가지 툴을 이용해 Google API를 사용한 개발이라면, 도움이 된다.

Cloud Launcher
구글에서 제공하는 마켓이라고 보면된다.

설명들 자체가 핸즈온을 필요로 하는데… 추후 다시 정리 할때, 해볼 수 있었으면, 아마 유투브에 있겠지
많은 파트너사들이 있지만, 비용이 얼마나 드는지 너무 궁금 하다.

클라우드 환경에서의 가상 머신

VPC : 가상 사설 클라우드 네트워크
VPC는 많은 인터네트워킹 기능 제공 해준다.
글로벌 로드 밸런스를 이용해서 혹시나 모를 장애에 대비 할 수 있다.

클라우드의 저장소

이 역시 핸즈온인데, 실습을 강사만 하고 있다. 아무리 google cloud 소개 라지만, 그래도 중간 중간 설명은 해줘야지

명령어도 gcloud로 시작한다. 신기하군
개발 환경을 사용자나 개발자 중심으로 어떻게 하면 cloud 에서 개발 환경을 설정해서 개발하기 편리 하게 할 지
gcloud compute ssh ~~~이렇게 시작 한다. 명령어가.

cloud storage
object storage , block data [binary data]를 저장 한다. 모든 google cloud 사용자가 유니크한 이름을 사용해야 한다.
클래스가 다르면, 서로다른 서비스로 API로 다이나믹한 클래스를 가질 수 있고, 라이프 사이클인 룰셋을 사용 할 수 있다.

Cloud Bigtable는 관리형 NoSQL
Bigtable이 굉장히 큰 크기의 Row를 저장 할 수 있고, 낮은 레이턴시를 제공한다.
클러스터를 먼저 만들어야 한다. 샤딩되어서 기본적으로 데이터 베이스에 저장이 되는데 샤딩의 리벨런싱을 자주 해준다.
시간이 지나면 리니어한 성능의 향상을 기대 할 수 있다.
배포한 성능을 활용 할 수있게 된다.

Bigtable 액세스 패턴
스트리밍 데이터 : 처린한/처리할 데이터를 빅테이블이 가져 온다.

Cloud SQL 의 모든 권한은 IAM에서 관리 한다.
Cloud Spanner
기존의 RDBMS 사용 하듯이 사용 하면 된다.
Bigtable과 DataStore모두 NoSQL이다.
NoSQL이라 스키마 없이 테이블을 정의 할 수 있다.
BigQuery는 분석 솔루션으로 유명하다. Big Query내에 저장, NoSQL인데,

실습을 해야 하는데 인터넷이 연결이 안된다. ㅠㅠ

클라우드의 컨테이너

구글에서 도커를 사용하다가 만들어진게 Kubernetes엔진이다.

클라우드 어플리케이션

java, python, javascript, ios, android

클라우드에서 개발, 배포 및 모니터링

Cloud Function : 컨테이너의 작은 단위에 해당 한다.
모바일 개발 업체들이 많이 사용 한다.

deployment manager
인프라 매니저는 코드를 관리 한다.
인프라 스트럭처의 버져닝이 가능해 진다.

STack driver
모니터 리포팅, 로깅, 디버그 콘솔, 에러 리포팅, 웹 트레이스, Http 로드 밸런스
모니터링 결과에 따라 여러가지 노티피 케이션을 받을 수 있다.
로깅 에이전트도 제공 한다.
매트릭 로깅이라는 것을 제공한다.

Stack driver는 별도로 생성해서 설정을 해줘야 한다.

클라우드의 빅데이터 및 기계 학습

각 서비스의 이름과 키워드정도 알아야지. 구글 클라우드 Document를 많이 따라 해보자.
Quickstart 같은거 많으니까 수업 이후에 참조 해보자.
Data Studio : Google Analytics 상품군에 들어가 있다.
job 단위로 클러스터를 생성하고 , 지우고

핸즈온에 대해 구체적으로 더 알고 싶다면, 구글 클라우드 Document를 많이 참조 하자.
Cloud DataFlow는 관리형 데이터 파이프라인 제공
스트리밍 처리에 굉장히 유연 하다.
Data Flow는 Job에 대한 분배를 잘 해준다.

Big Query
수백 테러바이트에 대해서 속도를 빠르게 처리해서 가져 올 수 있게 해준다.
Data store처럼 Data set을 만들면 바로 사용 할 수 있다.
map reduce 논문을 가장 이상적으로 구현한 솔루션이라고 볼 수 있다.

쿼리당 비용이 발생 한다. 여기서 발생한 비용은 쿼리당 스캔한 비용이 든다.

pub/sub : Push / Pull 처리가 가능하다.
데이터 플로우의 실시간 데이터 전달 매개체로 사용을 많이 한다.
완전 관리형 서비스이다.
클라우스 Function이 Pub/sub을 많이 사용한다. 애플리 케이션간의 연결을 위해 사용

Big query의 query를 뽑아 비쥬얼라이즈 할 수 있다.

Cloud 기계 학습
TensorFlow : 머신러닝을 편하게 구현하기 위한 라이브러리
학습할 환경을 제공해주는 것을 Cloud ML이라고 한다.
Cloud ML을 이용해 나만의 인프라를 손쉽게 구축 할 수 있다.

Cloud vision API
사진에 대한 메타데이터(위치,감정상태,어딜 바라 보는지, 몇명인지등등을 수치화 해서 )를 유추해서 알려준다.

Cloud Speech API
실시간으로 사용 할 수 있다. ex). 번역

Cloud Natural Language API
콜 센터에서 사용자에 대한 채팅 로그에 대해 어떤 대답을 할지 머신런닝을 해서 대처 해준다.

Cloud Translation API
번역 API
Speach API와 함께 사용 하면 , 실시간 처리가 가능해 진다.

Cloud Video Intelligence API
정적인 이미지에 대한 분석이 아닌 동영상에 대한 분석을 통해 결과물을 처리해준다.

오늘 수업은 진짜 빨리 진행 됬을 뿐만 아니라.무료 와이파이가 잡히지 않아. 실습은 커녕 그냥 엄청 빨리 실습 내용을 바라 볼 수 밖에 없었다. 너무 아쉽다.