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[GCP] 한국 Cloud Onboard Online 4 : 머신러닝 모듈4 : 빅데이터와 머신러닝 AI의 대중화를 위한 툴을 제작하고 있음. Cloud AutoML 마우스 클릭만으로 AI를 생성하고 예측모델도 돌릴 수 있음. BigQueryML RDB에서 간단한 ML 모델 생성 Machine Learnig API 서비스 레이어를 제작하고, 모델을 서비스 레이어에 배포해야함 단순한 entity 추출. Cloud Vision API 부적절한 콘텐츠 감지. Cloud AI Platform을 사용해야하는 이유 사용자가 코드 처리를 하므로 정형 데이터, 비정형 데이터 모두 분석할 수 있음. 직접 코드하기 힘들면 AI Hub에서 다양한 사례, 모델, 코드를 보고 바탕으로 개발할 수 있음. 보고 듣고 이해하는 앱을 지원하는 학습은 이미 학습된 머신러닝 API들 Cloud Speech.. 2020. 9. 9.
[GCP] 한국 Cloud Onboard Online 3 : 스토리지, 컨테이너 모듈3 : 스토리지, 컨테이너 Cloud Storage 데이터 암호화 앱엔진 : 객체 스토리지, 로그, 데이터스토어 백업 Cloud SQL : 테이블 가져오기 및내보내기 Cloud Bigtable 분석용 DB로 쓰기 적절함. 관리형 NoSQL. 키 벨류 형태. HBase API를 기반. 굉장히 많은 데이터를 다룰 수 있음. Cloud SQL 자동복제, 관리형 백업, 수직확장(읽기 쓰기), 수형확장(읽기), 자동관리 수평 스케일링이 불가능. App engine 등과 함께 쓰기 좋음. 유럽, 서울 혹은 같은 지역에 같은 DB가 여러개 필요하면 Cloud Spanner를 사용. 강력한 일관성 적용 가능 Cloud Datastore NoSQL 스케일 아웃, Cloud SQL을 사용하다가 Cloud Spanner.. 2020. 9. 9.
[GCP] 한국 Cloud Onboard Online 2 : 가상머신 모듈2 : 가상머신 VPC Lan끼리의 연결. Router 간의 연결. Router 연결을 돕는 회사가 인터넷 회사. 도시 단위의 네트워크 형성, 국가 단위의 네트워크 형성, 전세계 단위의 네트워크 형성을 통해 인터넷을 사용함. 구글클라우드는 기존의 네트워크를 사용하는 것이 아님. 기존에는 라우터를 중점으로 네트워크를 형성(LAN) - 건물, 회사 등의 로컬 물리적으로 멀리 있는 사람과 네트워크를 형성 하는것이 어려움. VPC(Virtual Private Network) 물리적으로 수천키로가 떨어져도 하나의 네트워크로 묶을 수 있다. 아시아에서 유럽까지 요청보내기 인터넷 방식은 30개 이상의 홉을 지나야 요청을 보낼 수 있다. vpc는 한번의 홉으로 요청을 보낸다. 프로젝트 하위개념으로 여러개의 네트워크.. 2020. 9. 9.
[GCP] 한국 Cloud Onboard Online 1 : GCP 소개 모듈1: GCP 소개 기존의 기술 발전. 이후의 기술 방향. 과거에는 손으로 직접 적어서 고객 정보를 처리했음. 1990년대 ~ 2000년대 컴퓨터 및 서버의 등장이후 비지니스 처리가 급변했음. 서버를 구매하고 운영체제를 설치하고, 어플리케이션을 설치했음. 유틸리제이션의 문제. => 가동률이 떨어짐 10대를 샀지만 사실상 5대 밖에 사용하지 않는 문제 관리의 문제 서버는 계속 문제가 발생하기 때문에 주치하여 있어야함. 2000년대 가상화를 통해 효율적으로 자원을 관리할 수 있었음. 여전히 서버 관리의 귀찮음이 남음. 현재 클라우드. 온프리미스 방식(직접 서버를 구매하고 관리)과 달리 클라우드 전문가가 서버를 관리함. 더 효율적으로 자원을 사용할 수 있다. 100% 자동화된 기술. 서버리스 사용자 입장에서.. 2020. 9. 9.

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