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실습으로 완성하는 구글 클라우드 플랫폼 인 액션 상세페이지

컴퓨터/IT 개발/프로그래밍

실습으로 완성하는 구글 클라우드 플랫폼 인 액션

구매종이책 정가34,000
전자책 정가23,800(30%)
판매가23,800
실습으로 완성하는 구글 클라우드 플랫폼 인 액션

책 소개

<실습으로 완성하는 구글 클라우드 플랫폼 인 액션> 이 책을 통해 실제 구글 클라우드 플랫폼에 확장할 수 있는 클라우드 애플리케이션 배포 방법을 배울 수 있다. 저자이자 구글 소프트웨어 엔지니어인 제이 제이 지웍스는 간단한 워드프레스 웹 앱 호스팅부터 컴퓨터 비전 및 자연어 처리를 위한 클라우드 기반 AI 서비스 명령에 이르기까지 독자들이 모든 것을 할 수 있도록 이끌어 줄 것이다. 독자들은 이 과정을 통해 클라우드 기반 데이터 스토리지를 극대화하고, 클라우드 기능으로 서버리스 애플리케이션을 구현하며, 쿠버네티스로 컨테이너를 관리하는 방법을 알게 될 것이다. 또한, 이 책은 중급 개발자에 맞춰 집필되었지만, 클라우드나 구글 클라우드 플랫폼 사용 경험이 없어도 읽을 수 있도록 구성되어 있다.


출판사 서평

다양한 구글 클라우드 플랫폼 제품으로 만나는 클라우드 애플리케이션의 신세계
워드프레스 웹 앱 호스팅부터 클라우드 기반 AI 서비스 명령까지
구글 수석 소프트웨어 엔지니어가 알려 주는 구글 클라우드 플랫폼의 모든 것!

이 책의 주요 내용

■ 클라우드 스토리지와 컴퓨팅의 다양한 종류
■ 비용을 효율적으로 선택하는 방법
■ 다양한 실습 예제 코드
■ 클라우드 기반 머신러닝


저자 프로필

제이 제이 지웍스 J. J. Geewax

  • 학력 펜실베니아대학교 컴퓨터공학 학사
  • 경력 Invite Media 근무
    구글 수석 소프트웨어 엔지니어

2020.12.16. 업데이트 작가 프로필 수정 요청

2008년에 펜실베니아 대학교 컴퓨터공학과 학사 학위를 취득하였으며, 학부생일 때 이미 고객이 실시간으로 온라인 광고를 구매할 수 있는 플랫폼인 Invite Media에 합류했다. Invite Media는 2010년에 구글에 인수되었고, 가장 큰 내부 클라우드 고객으로서 구글 클라우드 플랫폼의 첫 번째 대규모 사용자가 되었다. 이후 구글의 수석 소프트웨어 엔지니어로 근무했으며, 지금은 구글 클라우드 플랫폼용 API 설계 전문가로 일하고 있다.


저자 소개

저 : 제이 제이 지웍스 (J. J. Geewax)
2008년에 펜실베니아 대학교 컴퓨터공학과 학사 학위를 취득하였으며, 학부생일 때 이미 고객이 실시간으로 온라인 광고를 구매할 수 있는 플랫폼인 Invite Media에 합류했다. Invite Media는 2010년에 구글에 인수되었고, 가장 큰 내부 클라우드 고객으로서 구글 클라우드 플랫폼의 첫 번째 대규모 사용자가 되었다. 이후 구글의 수석 소프트웨어 엔지니어로 근무했으며, 지금은 구글 클라우드 플랫폼용 API 설계 전문가로 일하고 있다.

역 : 홍승민
삼성SDS에 재직 중이다. 여러 공공 프로젝트 개발 및 보안 암호화 개발/보안 관제 등의 다양한 업무를 수행하였고, 현재는 인트라넷 시스템 개발자로 근무하고 있다. 최근 가장 뜨거운 화두인 클라우드에 많은 관심을 갖고 있으며, 시중에 구글 클라우드에 대한 자료가 상대적으로 많지 않아 다양한 클라우드 환경을 소개하고자 이 책을 번역하였다.

역 : 조민현
삼성SDS에 근무하였으며, 그곳에서 그룹웨어 인증 개발 업무를 수행하였다. 현재는 SK텔레콤에 재직 중이며, 빅데이터 분석 솔루션 개발 업무를 하고 있다. 주요 관심 분야는 빅데이터 처리 기술과 클라우드 기술 활용이다.

목차

PART I 시작하기

CHAPTER 1 클라우드란 무엇인가?
1.1 구글 클라우드 플랫폼이란 무엇인가?
1.2 왜 클라우드를 사용할까?
1.3 클라우드 서비스에서 기대할 수 있는 것
1.4 클라우드용 애플리케이션 빌드
1.5 구글 클라우드 플랫폼 시작하기
1.6 구글 클라우드 플랫폼과의 상호작용
요약

CHAPTER 2 시도하기: 구글 클라우드에 워드프레스 배포하기
2.1 시스템 구조 개요
2.2 데이터베이스 알아보기
2.3 워드프레스 VM 배포하기
2.4 워드프레스 구성하기
2.5 시스템 리뷰
2.6 끄기
요약

CHAPTER 3 클라우드 데이터 센터
3.1 데이터 센터 위치
3.2 격리 수준 및 내결함성
3.3 안전 문제
3.4 리소스 격리 및 성능
요약

PART II 저장소

CHAPTER 4 Cloud SQL: 매니지드 관계형 스토리지
4.1 Cloud SQL이란 무엇인가?
4.2 Cloud SQL 사용
4.3 운영환경을 위한 Cloud SQL 구성
4.4 스케일 업(및 다운)
4.5 복제
4.6 백업 및 복원
4.7 가격 책정의 이해
4.8 언제 Cloud SQL을 사용해야 할까?
4.9 비용
4.10 MySQL을 실행하는 VM으로 Cloud SQL 산정
요약

CHAPTER 5 Cloud Datastore: 문서 저장소
5.1 Cloud Datastore란 무엇인가?
5.2 Cloud Datastore와의 상호작용
5.3 백업 및 복원
5.4 가격 책정의 이해
5.5 언제 Cloud Datastore를 사용해야 할까?
요약

CHAPTER 6 Cloud Spanner: 대규모 SQL
6.1 NewSQL이란 무엇인가?
6.2 Spanner란 무엇인가?
6.3 개념
6.4 Cloud Spanner와의 상호작용
6.5 고급 개념
6.6 가격 책정의 이해
6.7 언제 Cloud Spanner를 사용해야 할까?
요약

CHAPTER 7 Cloud Bigtable: 대규모의 구조화된 데이터
7.1 Bigtable이란 무엇인가?
7.2 개념
7.3 Cloud Bigtable과의 상호작용
7.4 가격 책정의 이해
7.5 Cloud Bigtable은 언제 사용해야 할까?
7.6 Bigtable과 HBase의 차이점은 무엇인가?
7.7 사례 연구: InstaSnap 권장 사항
요약

CHAPTER 8 Cloud Storage: 오브젝트 스토리지
8.1 개념
8.2 Cloud Storage에 데이터 저장
8.3 올바른 저장소 클래스 선택
8.4 권한 제어
8.5 객체 버전
8.6 객체 수명주기
8.7 변경 알림
8.8 일반적인 사용 사례
8.9 가격 책정의 이해
8.10 Cloud Storage는 언제 사용해야 하나?
요약

PART III 컴퓨팅

CHAPTER 9 Compute Engine: 가상 머신
9.1 첫 번째(혹은 두 번째) 가상머신 시작하기
9.2 영구 디스크를 이용한 블록 저장소
9.3 인스턴스 그룹 및 동적 리소스
9.4 선점형 VM을 사용한 단기 수명 컴퓨팅
9.5 로드 밸런싱
9.6 클라우드 CDN
9.7 가격 책정의 이해
9.8 언제 GCE를 사용해야 할까?
요약

CHAPTER 10 쿠버네티스 엔진: 관리형 쿠버네티스 클러스터
10.1 컨테이너란 무엇인가?
10.2 도커란 무엇인가?
10.3 쿠버네티스란 무엇인가?
10.4 쿠버네티스 엔진이란 무엇인가?
10.5 쿠버네티스 엔진과의 상호작용
10.6 클러스터 유지보수
10.7 가격 책정의 이해
10.8 쿠버네티스 엔진은 언제 사용해야 할까?
요약

CHAPTER 11 App Engine: 완전 관리형 애플리케이션
11.1 개념
11.2 App Engine과의 상호작용
11.3 애플리케이션 스케일링
11.4 App Engine Standard의 관리 서비스 사용
11.5 가격 책정의 이해
11.6 언제 App Engine을 사용해야 할까?
요약

CHAPTER 12 Cloud Functions: 서버리스 애플리케이션
12.1 마이크로서비스란 무엇인가?
12.2 Google Cloud Functions란 무엇인가?
12.3 Cloud Functions와의 상호작용
12.4 고급 개념
12.5 가격 책정의 이해
요약

CHAPTER 13 Cloud DNS: 관리형 DNS 호스팅
13.1 Cloud DNS란 무엇인가?
13.2 Cloud DNS와의 상호작용
13.3 가격 책정의 이해
13.4 사례 연구: 부팅 시 DNS 이름 부여
요약

PART IV 머신러닝

CHAPTER 14 Cloud Vision: 이미지 인식
14.1 이미지 주석 달기
14.2 가격 책정의 이해
14.3 사례 연구: 유효한 프로필 사진 적용
요약

CHAPTER 15 Cloud Natural Language: 텍스트 분석
15.1 Natural Language API는 어떻게 작동하는가?
15.2 감정 분석
15.3 엔티티 인식
15.4 문법 분석
15.5 가격 책정의 이해
15.6 사례 연구: InstaSnap 해시 태그 제안
요약

CHAPTER 16 Cloud Speech: 오디오-텍스트 변환
16.1 간단한 음성 인식
16.2 연속 음성 인식
16.3 사용자 정의 단어와 구문으로 힌트 주기
16.4 가격 책정의 이해
16.5 사례 연구: InstaSnap 비디오 캡션
요약

CHAPTER 17 Cloud Translation: 다국어 기계 번역
17.1 Translation API는 어떻게 작동할까?
17.2 언어 감지
17.3 텍스트 번역
17.4 가격 책정의 이해
17.5 사례 연구: InstaSnap 캡션 번역
요약

CHAPTER 18 클라우드 머신러닝 엔진: 매니지드 머신러닝
18.1 머신러닝이란 무엇인가?
18.2 Cloud Machine Learning Engine이란 무엇인가?
18.3 클라우드 ML Engine과의 상호작용
18.4 가격 결정의 이해
요약

PART V 데이터 처리 및 분석

CHAPTER 19 BigQuery: 확장성이 뛰어난 데이터웨어하우스
19.1 BigQuery란 무엇인가?
19.2 BigQuery와의 상호작용
19.3 가격 책정의 이해
요약

CHAPTER 20 Cloud Dataflow: 대규모 데이터 처리
20.1 Apache Beam이란 무엇인가?
20.2 Cloud Dataflow란 무엇인가?
20.3 Cloud Dataflow와의 상호작용
20.4 가격 결정의 이해
요약

CHAPTER 21 Cloud Pub/Sub: 관리 이벤트 퍼블리싱
21.1 메시지 처리의 어려움
21.2 Cloud Pub/Sub란 무엇인가?
21.3 메시지의 수명
21.4 개념
21.5 시도해 보기
21.6 푸시 구독
21.7 가격 정책의 이해
21.8 메시징 패턴
요약

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