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구글 클라우드 플랫폼 뽀개기 상세페이지

컴퓨터/IT 개발/프로그래밍 ,   컴퓨터/IT 컴퓨터/앱 활용

구글 클라우드 플랫폼 뽀개기

인프라, 데이터베이스, 머신러닝 개발을 위한 최적 솔루션

구매종이책 정가40,000
전자책 정가32,000(20%)
판매가32,000
구글 클라우드 플랫폼 뽀개기

책 소개

<구글 클라우드 플랫폼 뽀개기> 인프라, 데이터베이스, 머신러닝 개발을 위한 최적 솔루션

구글 클라우드는 구글의 대표적인 클라우드 서비스로, 누구나 유튜브, 지메일, 구글 지도와 같은 글로벌 규모의 구글 서비스와 동일한 인프라에서 안정적으로 작업을 할 수 있도록 해준다. 구글 클라우드를 이용하면 구글의 뛰어난 AI 및 ML 기술을 많은 사전 지식이 없는 상황에서도 손쉽게 이용할 수 있다.

또한 BigQuery와 같은 빅데이터 제품군을 활용하여 뛰어난 확장성, 성능, 비용 효율성을 가지고 빅데이터를 처리할 수 있으며, 다양한 서버리스 제품을 활용하면 인프라에 대한 고민을 할 필요 없이 낮은 비용으로 손쉽게 도입하고 사용할 수 있다. 구글 클라우드를 처음 접하는 분들도 이 책을 통해 구글 클라우드의 기본 개념 및 여러 서비스를 쉽게 이해하게 될 것이다.

이 책의 특징

- 클라우드 환경을 잘 몰라도 서버와 스토리지, 네트워크와 같은 인프라 컴포넌트를 어떻게 제어하는지 알 수 있다.
- 실습 위주의 구성을 통해 구글 클라우드를 어떻게 사용하는지 알 수 있다.
- 실습 과정을 하나하나 이미지를 통해서 보여주기 때문에 처음 접하는 사람도 쉽게 따라 하며 진행
할 수 있다.

이 책이 필요한 독자

- 클라우드를 처음 접하거나 타 클라우드를 이용하다가 구글 클라우드에 관심이 생긴 개발자
- ML 관련 지식은 없지만 ML을 이용하여 뭔가 개발을 해보고 싶은 개발자
- 구글 인프라에 대해 궁금하거나 동일한 인프라를 이용해 개발을 해보고 싶은 개발자

독자대상
초중급

소스코드 다운로드
https://github.com/bjpublic/googlecloud


출판사 서평

구글 클라우드 플랫폼은 2011년 10월 6일에 발표한 구글의 퍼블릭 클라우드 서비스입니다. 이 플랫폼은 우리가 많이 사용하는 구글의 서비스들인 구글 서치, 유튜브, 지메일, 구글 맵과 같은 글로벌 서비스들과 동일한 구글의 인프라를 제공합니다. 현재(2019년 5월 기준) 20개의 리전(Region)과 61개의 존(Zone), 134개의 네트워크 에지 로케이션(Network Edge Location)과 200개국 이상의 나라에서 서비스를 제공하며, 지금도 그 숫자는 증가하고 있습니다.

또한 구글 클라우드 플랫폼은 스타트업뿐만 아니라 국내 및 해외 대기업과 연구 기관 등 많은 분야에서 활용되고 있습니다. 이 책에서는 구글 클라우드 플랫폼을 처음 접하시는 분들을 위해서 이 플랫폼 안에 어떤 서비스들이 있고, 이러한 서비스들을 어떻게 사용해야 하는지 하나하나 실습을 통해 알아보도록 하겠습니다. 또한 서비스들의 역할이 무엇이고, 어떻게 사용하는지에 대한 이해를 목표로 합니다.


저자 소개

닐슨 코리아에서 안드로이드 개발자로 일하고 있다. Firebase와 BigQuery를 계기로 구글 클라우드를 접해 현재는 구글의 커뮤니티 프로그램인 GDG(Google Developer Group) Cloud Korea의 운영진으로 활동하고 있으며, 개인 블로그(https://jungwoon.github.io)에도 관련 내용을 정리하고 있다.

목차

1장 구글 클라우드 플랫폼
1.1 구글 클라우드 플랫폼
1.2 클라우드 서비스란?
1.3 GCP vs AWS vs Azure 서비스 비교
1.4 GCP 내 대표적인 서비스 소개
1.5 구글 클라우드 활용 사례

2장 기본 개념 살펴보기
2.1 GCP 리소스(데이터 센터)
2.2 서비스 및 제품
2.3 Global, Region, Zone 리소스
2.4 프로젝트
2.5 GCP 클라우드 콘솔
2.6 클라우드 SDK(gcloud)
2.7 클라이언트 라이브러리

3장 준비
3.1 계정 생성
3.2 프로젝트 생성
3.3 클라우드 SDK(gcloud) 설치
3.4 서비스 계정 키 설정

4장 Cloud IAM
4.1 Cloud IAM 이란?
4.2 Cloud IAM에서 사용하는 ID
4.3 액세스 관리와 관리 개념
4.4 IAM 정책(IAM Policy)
4.5 정책 계층 구조
4.6 Cloud IAM의 역할
4.7 서비스 계정

5장 Compute Engine
5.1 Compute Engine 이란?
5.2 VM 인스턴스
5.3 머신 유형
5.4 실시간 이전(Live Migration)
5.5 선점형 VM 인스턴스(Preemptible VM Instances)
5.6 인스턴스 템플릿
5.7 인스턴스 그룹
5.8 전역(Global), 영역(Region)과 지역(Zone)

6장 VPC(Virtual Private Cloud)
6.1 VPC란?
6.2 VPC 네트워크
6.3 방화벽 규칙(Firewall)
6.4 경로(Routing)
6.5 전달 규칙(Forwarding Rule)
6.6 IP 주소
6.7 별칭 IP 범위
6.8 다중 네트워크 인터페이스
6.9 공유 VPC
6.10 VPC 네트워크 피어링
6.11 Cloud VPN
6.12 Cloud Interconnect
6.13 Cloud Load Balancing

7장 Cloud Load Balancing & Auto Scaling
7.1 Cloud Load Balancing이란?
7.2 Auto Scaling이란?

8장 GCS(Google Cloud Storage)
8.1 GCS(Google Cloud Storage)란?
8.2 GCS의 주요 개념
8.3 저장소 등급 차이 및 비교
8.4 gsutil 명령어 살펴보기

9장 Cloud SQL
9.1 Cloud SQL이란?
9.2 MySQL용 Cloud SQL의 특징
9.3 MySQL과 MySQL용 Cloud SQL의 차이
9.4 MySQL 인스턴스 설정 내용
9.5 PostgreSQL용 Cloud SQL의 특징
9.6 PostgreSQL과 PostgreSQL용 Cloud SQL의 차이
9.7 PostgreSQL 인스턴스 설정 내용

10장 BigQuery
10.1 BigQuery란?
10.2 BigQuery 구조
10.3 BigQuery SQL
10.4 BigQuery ML
10.5 BigQuery GIS
10.6 BigQuery Web UI 살펴보기

11장 Cloud Composer
11.1 Cloud Composer란?
11.2 Apache Airflow
11.3 Cloud Composer 주요 개념

12장 Source Repositories
12.1 Source Repositories란?

13장 Cloud Pub/Sub
13.1 Cloud Pub/Sub란?
13.2 메시징 서비스
13.3 Pub/Sub의 구성
13.4 Pub/Sub 메시지 흐름
13.5 Pull(가져오기) / Push(내보내기) 구독 방법
13.6 메시지 서비스의 성능 판단

14장 Cloud Dataproc
14.1 Cloud Dataproc이란?
14.2 Apache Hadoop
14.3 Apache Spark
14.4 Hadoop Ecosystem
14.5 Cloud Dataproc 구성 요소
14.6 클러스터 웹 인터페이스

15장 Cloud Dataflow
15.1 Cloud Dataflow란?
15.2 지원하는 프로그래밍 언어
15.3 Dataflow vs Dataproc
15.4 Dafaflow 흐름 및 구성 요소
15.5 Unbounded Data(스트리밍 데이터) 처리
15.6 Cloud Dataflow(Apache Beam) 간단 문법(Python)

16장 Stackdriver
16.1 Stackdriver란?
16.2 Stackdriver 기능
16.3 Stackdriver Monitoring
16.4 Stackdriver Logging

17장 Cloud Translation
17.1 Cloud Translation이란?
17.2 언어 지원
17.3 저작자 표시 및 HTML 마크업 요구 사항
17.4 언어 번역

18장 Cloud Natural Language
18.1 Cloud Natural Language란?
18.2 Natural Language의 기능
18.3 Natural Language 요청
18.4 감정 분석 응답
18.5 항목 분석 응답
18.6 항목 감정 분석 응답
18.7 구문 분석 응답
18.8 콘텐츠 분류 응답

19장 Speech to Text
19.1 Cloud Speech to Text란?
19.2 음성 요청
19.3 Speech to Text 인식
19.4 비동기 요청 및 응답
19.5 스트리밍 요청 및 응답
19.6 권장 사항

20장 Text to Speech
20.1 Cloud Text-to-Speech란?
20.2 음성 합성
20.3 목소리
20.4 WaveNet 음성
20.5 SSML(Speech Synthesis Markup Language) 지원

21장 Cloud Vision
21.1 Cloud Vision 이란?
21.2 Cloud Vision 기능
21.3 OCR(광학 문자 인식)
21.4 라벨 감지
21.5 PDF/TIFF 문서 텍스트 감지
21.6 얼굴 감지
21.7 이미지 속성
21.8 랜드마크
21.9 로고
21.10 웹 항목

22장 Cloud AutoML (Beta)
22.1 Cloud AutoML이란?
22.2 Cloud AutoML 작동 방식
22.3 AutoML 기본 가이드

23장 Cloud Functions
23.1 Cloud Functions이란?
23.2 Cloud Functions 특징
23.3 Cloud Functions 사례

24장 프로젝트
24.1 GCP로 실시간 처리 시스템 만들기


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