Google Cloud Platform (GCP)의 첫 번째 테크블로그에서는전반적인 환경과일반적으로 사용되는 기능들에 대해 간략히 소개합니다.
Google Cloud Platform Overview
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1. Google Cloud Platform 강점
Big Data 분석
Big Data 분석 도구 하둡의 기술 근간을 가지고 있는 Google은 가장 앞선 데이터 분석기술을 Google Cloud Platform을 통해 서비스로 제공합니다. Google BigQuery, Google Cloud Datalab, Google Cloud Dataproc 등을 활용해 보다 쉽고 빠르게 데이터 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
Machine Learning
Google Cloud Platform은 다양한 Machine Leaning 기술을 제공하고 있습니다. 기업과 학계에서 널리 사용되고 있는 Tensorflow도 그 중 하나로 제공되고 있으며, 이를 통해 사용자가 원하는 모델을 보다 쉽게 구축할 수 있습니다. 또한 Google의 화상분석, 음성분석, 언어분석 기술 등도 API로 제공하고 있습니다.
가격정책
Google Cloud는 인스턴스에 대한 과금을 초단위로 책정하고 있습니다. 최소 1분은 과금이 되고 그 이후의 사용량에 대해서는 초단위로 과금이 됩니다. 또한 인스턴스를 일정 시간 이상 사용하면 사용 기간에 따라 자동으로 디스카운트가 적용됩니다. 이런 차별적인 가격정책으로 타 Cloud 보다 효율적인 가격으로 서비스를 사용할 수 있습니다.
Private Global Fiber Network
Google Cloud의 데이터센터는 자체 광케이블로 연결되어 있습니다. 이를 기반으로 Google의 백본 네트워크는 소프트웨어로 정의된 고급 네트워킹을 사용하며, 빠른 속도, 일관된 성능, 확장성을 보장하는 엣지/캐싱 서비스를 지원합니다.
2. Regions and zones
Google Cloud는 현재 미국, 유럽, 아시아의 데이터센터 인프라를 기반으로 Compute, Storage, Big Data, Machine Learning 등의 서비스를 제공하고 있습니다.
- Region: 독립적인 지리적 영역
- Zone: 특정 Region 내의 Google Cloud Platform 리소스에 대한 배포 영역
그림1. 전세계 GCP Region, Zone, 내부 자원들의 관계
2018년 6월 현재 16개 Region, 49개 Zone에서 운영되고 있으며, 고 가용성의 내결함성을 갖는 체계를 구축하기 위해서는 Region / Zone을 적절히 배분하여 구축 / 관리해야 합니다.
그림2. 전세계 GCP 인프라
3. 주요 서비스
Google Cloud Platform의 제품 및 서비스는 크게 Compute, Storage, Big Data, Machine Learning 등으로 분류 할 수 있습니다.
그림3. Google Cloud Platform 주요 서비스 구성
Compute services
GCP은 사용자의 환경에 맞춰 적합하게 구성할 수 있는, 다양하고 확장성이 뛰어난 컴퓨팅 서비스를 제공합니다.
그림4. GCP 주요 Compute Services
Compute Engine
Virtual Machin(VM) 인스턴스를 사용자에게 제공하는 Infrastructure as a Service (IaaS) 서비스로, 클라우드에서 기존 VM 환경과 유사한 환경을 구축하기에 용이합니다.
App Engine
사용자가 Google의 확장 가능한 호스팅에 액세스 할 수 있게 해주는 PaaS (Platform-as-a-Service) 서비스로, 인프라 구조보다는 개발에 집중해야하는 환경에 적합합니다.
Container Engine
Google의 퍼블릭클라우드에서실행되는Docker 컨테이너의 관리 및 오케스트레이션하는 서비스로, 솔루션에서 컨테이너를 사용했거나, 둘 이상의 컨테이너를 운영해야 하는 환경일 경우 Container Engine을 적용해 필요한 관리 오버헤드를 효율화할 수 있습니다.
Storage services
GCP은 모바일 애플리케이션, 상용 소프트웨어 호스팅, 데이터 파이프라인, 백업저장등 사용자의 상황에 맞춰 사용할 수 있는 개체저장소,관리형MySQL 및 전역으로 확장 가능한NoSQL 등의 데이터베이스를 제공합니다.
그림5. GCP 주요 Storage Services
Cloud Storage
클라우드를위해서 제공되는Object Storage 이며 문서, 이미지 등 다양한 형태의 파일을 저장할 수 있습니다. 실시간 데이터 제공에서부터 데이터 분석, 머신러닝, 데이터보관처리에 이르기까지 다양하게 활용할 수 있습니다.
Cloud SQL
클라우드에서관리형MySQL 및PostgreSQL 데이터베이스를 손쉽게 설정/유지/관리할 수 있는 관리형데이터베이스로, 복제, 관리, 백업이자동화 되므로 업무 효율성을 증대시킬 수 있습니다. WordPress사이트, 전자상거래 애플리케이션, 지리정보 애플리케이션, MySQL 또는PostgreSQL과 호환되는 애플리케이션에 적합합니다.
Bigtable
NoSQL데이터베이스를 제공하며 지연시간이 짧고 처리량이 높은 작업에 적합한 서비스로, Hadoop 및Spark와 같은 빅데이터 툴과 쉽게 연계 가능하며IoT, 사용자 분석, 재무 데이터 분석을 비롯한 운영 및 분석 애플리케이션에 적합합니다.
Cloud Spanner
클라우드전용으로 설계된 엔터프라이즈급의 글로벌 분산형데이터베이스 서비스로, 고성능 트랜잭션과 행, 지역, 대륙 간의 강력한 일관성을 지원하며 예정된 다운타임이없으며,엔터프라이즈급 보안을 제공합니다. 금융 및 국제 공급망서비스에 적합합니다.
CloudDatastore
확장성 높은 NoSQL 데이터베이스로,자동분할및 복제 처리를 통해 자동으로 확장되는 가용성과 내구성이 높은 데이터베이스를 제공합니다.
Big data
GCP은 데이터 수집/처리/저장/분석 및 데이터에서 유용한 정보 도출을 용이하게 할 수 있는 통합형빅데이터 솔루션 서비스를 제공합니다.
그림6. GCP 주요 Big Data Service
BigQuery
Google의 전체 관리형서버리스저비용 데이터 웨어하우스로, 관리할 인프라가 없기 때문에 익숙한SQL로 데이터를 분석해 정보를 찾는 데 집중할 수 있습니다. 페타바이트급의데이터 저장 및 분석용 클라우드서비스 입니다.
Dataflow
스트리밍 분석, ETL, 일괄계산등의 다양한 데이터 처리 패턴을 실행하기 위한 통합 프로그래밍 모델과 관리형서비스를 제공합니다.게임 및 IoT분야에서 사용자 환경에 맞춘 분석에 적합합니다.
Dataproc
Apache Spark 및Apache Hadoop 클러스터를 더 간단하고 비용 효율적인 방식으로 실행하는 완전 관리형클라우드서비스 입니다.업데이트/네이티브버전의Spark, Hadoop, Pig, Hive를 제공하여 새로운 도구나API를 학습할 필요 없이 바로 사용하고, 재개발 없이도기존프로젝트 또는ETL 파이프라인을 이전할 수 있습니다.
Datalab
Google Cloud Platform에서 데이터를 탐색, 분석, 시각화 및 머신러닝모델을 구축할 수 있는Jupyter기반의 대화형 도구입니다. Python, SQL, 자바스크립트를 사용해Google BigQuery, Cloud Machine Learning Engine, Google Compute Engine, Google Cloud Storage에서 데이터를 분석할 수 있습니다.
Pub/Sub
독립적인 애플리케이션 간에 메시지를 주고받을 수 있는 서버리스실시간 메시징서비스 입니다.다른 클라우드에서또는 클라우드와앱 간에 실행되는 프로젝트 및 애플리케이션에 데이터를 전달할 수 있습니다.
Machine Learning
GCP은 사전 학습된 모델 및 Google의 최신 머신러닝서비스를 제공하고 있으며, 사용자가 이를 활용하여 각 환경에 적합한 모델을 생성할 수 있도록 지원합니다.
그림7. GCP 주요 Machine Learning Service
Natural Language API
Google머신러닝을사용해 텍스트의 구조와 의미를 보여줍니다. 텍스트 문서,뉴스기사,블로그 게시물에 언급된 인물, 장소, 이벤트 등의 정보를 추출하는 데 사용할 수 있습니다.
Vision API
Google Cloud Vision API는 이미지를 분류하고, 이미지 안의 개별 객체와 얼굴을 감지하고, 이미지에 인쇄된 단어를 찾아서 판독합니다. 라벨/얼굴/랜드마크 등을 감지해 활용하는 애플리케이션에 효율적으로 적용할 수 있습니다.
Machine Learning
Google Cloud Machine Learning Engine은 복잡한 회귀 모델 구축에서부터 이미지 분류에 이르기까지 다양한 상황을 다루는 정교한 대규모 머신러닝모델을 손쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다. TensorFlow모델을 지원하고 있어, 손쉽게 기존 모델을 호환할 수 있습니다.
Speech API
신경망 모델을 적용한 Google Cloud Speech API는 오디오를 텍스트로 변환할 수 있는 기능을 제공합니다. 110가지 이상의 언어와 방언을 지원하며, 음성 to텍스트,음성명령관리 등에 활용할 수 있습니다.
Translate API
Translation API는 임의 문자열을 서비스에서 지원되는 언어로 번역할 수 있는 간단한 인터페이스를 제공합니다. 100개 이상의 언어를 지원하며, 빠른 번역 서비스를 위해 웹사이트와 애플리케이션을Translation API와 통합할 수 있습니다.
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