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예측적 데이터 분석 예측적 데이터 분석이란?과거 데이터에서 설명변수와 목표변수 간의 관계를 수식화하여, 미래의 관측값을 예측하거나 대응하는 것이다. 전통 통계 (통계학 중심 분석)대표적 기법: 회귀분석접근 방식: 모집단에서 추출한 표본의 성격을 검정하며 분석을 수행정규성 검정, 등분산성, 독립성 등 전제조건 확인회귀계수의 유의성, 모델의 유의성까지 검정이상치 제거, 결측치 처리와 같은 데이터 전처리가 필수이다. 데이터마이닝 (기계학습 중심 분석)대표적 기법: 의사결정나무, 랜덤포레스트, 신경망 등접근 방식: 학습 데이터를 이용해 모델을 학습하고, 검증 데이터에서 성능만으로 판단전통적 통계의 전제조건은 고려하지 않음전처리는 중요하지만 통계적 가정은 거의 사용하지 않음 전통 통계 회귀분석의 절차1. 데이터 전처리이상치, 결측값.. 공감수 1 댓글수 1 2025. 5. 5.
확증적 데이터 분석 데이터 간 연관성, 상관성, 유사성 등에 대한 가설을 수립하고 통계적 검정 기법을 이용해 객관적인 수치로 검증하는 과정이다.통계적 가설 검정은 확률 분포를 기반으로 수행된다. 확률 분포란?확률 변수가 가질 수 있는 값들과 그 값이 나타날 확률을 나타낸 것으로 데이터가 따르는 분포에 따라 적절한 가설 검정 기법이 달라지기 때문에 확률 분포를 파악해야한다. 계량형 확률 분포 -> 숫자 / 연속형 데이터에 사용 분포 종류 설명 주요 용도 정규 분포 (Normal Distribution)평균 주변에 데이터가 밀집된, 좌우 대칭의 종 모양 분포자연 데이터 근사, 모집단 추정표준 정규 분포 (Standard Normal Distribution)평균 0, 표준편차 1로 정규화를 수행한 정규 분포Z-score .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 5.
탐색적 데이터 분석(EDA) 데이터 시각화시각화의 목적 - 설득을 위한 시각화: 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 명확하게 표현 - 탐색을 위한 시각화: 데이터의 특성, 분포, 트렌드를 빠르게 파악하기 위함 단일 변수 시각화 - 연속형Histogram: 연속형 데이터의 빈도수를 막대그래프로 표현 (X축: 연속형 데이터 / Y축: 빈도수)KDE(커널 밀도 추정): 연속형 데이터의 확률 밀도 함수를 추정해 부드러운 분포 곡선으로 표현 (X축: 연속형 데이터 / Y축: 확률 밀도)Box Plot: 데이터를 사분위수를 기준으로 구분하여 분포를 요약 이상치를 함께 시각화 가능 이상치 판별이상치: 데이터의 일반적인 패턴이나 특성에서 크게 벗어난 값으로 분석 결과를 왜곡할 수 있기 때문에 탐지 및 처리 과정이 중요 1. 사분위수(IQR, Inter.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 27.
기술적 데이터 분석 데이터 분석을 위한 라이브러리 종류 - numpy (numeric python) : 연속형 자료에 대한 과학, 통계, 수학 연산 관련 함수들의 집합 - pandas (panel dataset) : 정형데이터(execl, csv, sql, ...)를 처리, 분석, 통계 연산 함수들의 집합 - matplotlib (matlab plot library) : 연속형 자료들의 그래프를 시각화 하는 함수들의 집합 - seaborn : 정형데이터의 통계적 연산 및 시각화 - plotly : 정형데이터의 시각화 (동적 시각화) - scipy (science python) : 응용통계(가설 검정, 회귀 분석, 시계열 분석) 함수들의 집합 - scikit-learn (science python learning toolk.. 공감수 2 댓글수 1 2025. 4. 26.
데이터 분석 기초 통계 1. 전통적인 통계 분석 (Statistical Analysis)데이터란?여러 정보가 쌓인 것이며, 의미 있는 분석을 위해 사용된다. 통계의 기본 개념모집단(Population): 우리가 알고자 하는 전체 집단표본(Sample): 모집단에서 일부를 뽑은 것으로 전부 조사하면 좋지만, 비용과 시간의 한계 때문에 일부만 뽑아 분석한다.이 표본을 가지고 통계량(평균, 표준편차 등)을 계산해서 모집단의 특성을 추정한다. 표본이 모집단을 얼마나 잘 대표하느냐가 분석의 신뢰도를 좌우한다. 2. 데이터 마이닝 (Data Mining)전통 통계는 표본만 쓰지만, 데이터 마이닝은 전체 데이터를 다 사용한다. 로 정형 데이터 (엑셀처럼 열과 행으로 정리된 데이터)를 사용하는데, 컴퓨터가 스스로 학습해서 데이터 안에 숨겨진.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 25.
[GCP Associate Cloud Engineer] 취득 후기 시험을 보기전에 덤프문제와 예시 문제들을 풀어봤을 때 정답률이 70%정도 되서 걱정이 되었다.그래도 문제를 풀다 보면 특정 주제에따라 어떤걸 주로 물어보는지 패턴이 대충 보여서 해당 부분을 암기해서 시험에 임하였다. 일단 시험을 보기 전에 시험 감독을 매우 철저히하는데 진짜 책상위, 아래, 옆 모든곳에 노트북을 제외한 어떤것도 있으면 안되서 시험 준비하는데만 10분 넘게 걸렸었다.또한 이 모든것을 번역기 사용없이 담당자와 영어로 대화를 해야해서 너무 힘들었다. 시험을 보면서 느낀점은 덤프 문제가 도움이 많이 되었다는 것이다.물론 덤프 문제만 풀어서 시험을 보면 해당 문제들이 다루지 않은 개념들을 물어볼 때도 있기 때문에 전반적인 공부를 해야겠지만 내가 공부한 자료들 중에서는 덤프문제가 가장 도움이 많이 .. 공감수 4 댓글수 8 2025. 2. 28.
[GCP Associate Cloud Engineer] Associate Cloud Engineer 샘플 문제 Question 1Your organization plans to migrate its financial transaction monitoring application to Google Cloud. Auditors need to view the data and run reports in BigQuery, but they are not allowed to perform transactions in the application. You are leading the migration and want the simplest solution that will require the least amount of maintenance. What should you do? A. Assign roles/bigquery.d.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 22.
GCP Associate 덤프 문제 251 ~ 283 https://www.examtopics.com/exams/google/associate-cloud-engineer/view/ Associate Cloud Engineer Exam - Free Actual Q&As, Page 1 | ExamTopics www.examtopics.com위의 GCP Associate 덤프 문제에 대한 풀의를 한다. 251. You installed the Google Cloud CLI on your workstation and set the proxy configuration. However, you are worried that your proxy credentials will be recorded in the gcloud CLI logs. You want to preve.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 2. 21.
GCP Associate 덤프 문제 201 ~ 250 https://www.examtopics.com/exams/google/associate-cloud-engineer/view/ Associate Cloud Engineer Exam - Free Actual Q&As, Page 1 | ExamTopics www.examtopics.com위의 GCP Associate 덤프 문제에 대한 풀의를 한다. 201. Your company has multiple projects linked to a single billing account in Google Cloud. You need to visualize the costs with specific metrics that should be dynamically calculated based on company-spe.. 공감수 2 댓글수 1 2025. 2. 20.
GCP Associate 덤프 문제 151 ~ 200 https://www.examtopics.com/exams/google/associate-cloud-engineer/view Associate Cloud Engineer Exam - Free Actual Q&As, Page 1 | ExamTopics www.examtopics.com위의 GCP Associate 덤프 문제에 대한 풀의를 한다. 151. You are working with a user to set up an application in a new VPC behind a firewall. The user is concerned about data egress. You want to configure the fewest open egress ports. What should you do?A. .. 공감수 1 댓글수 1 2025. 2. 18.
GCP Associate 덤프 문제 101 ~ 150 https://www.examtopics.com/exams/google/associate-cloud-engineer/view/ Associate Cloud Engineer Exam - Free Actual Q&As, Page 1 | ExamTopics www.examtopics.com위의 GCP Associate 덤프 문제에 대한 풀의를 한다. 101. You need to host an application on a Compute Engine instance in a project shared with other teams. You want to prevent the other teams from accidentally causing downtime on that application. Which fe.. 공감수 3 댓글수 1 2025. 2. 16.
GCP Associate 덤프 문제 51 ~ 100 https://www.examtopics.com/exams/google/associate-cloud-engineer/view/ Associate Cloud Engineer Exam - Free Actual Q&As, Page 1 | ExamTopics www.examtopics.com 위의 GCP Associate 덤프 문제에 대한 풀의를 한다. 51. You need to create an autoscaling managed instance group for an HTTPS web application. You want to make sure that unhealthy VMs are recreated. What should you do?A. Create a health check on port 443 .. 공감수 2 댓글수 1 2025. 2. 14.
GCP Associate 덤프 문제 1 ~ 50 https://www.examtopics.com/exams/google/associate-cloud-engineer/view/ Associate Cloud Engineer Exam - Free Actual Q&As, Page 1 | ExamTopics www.examtopics.com 위의 GCP Associate 덤프 문제에 대한 풀의를 한다. 1. Every employee of your company has a Google account. Your operational team needs to manage a large number of instances on Compute Engine. Each member of this team needs only administrative access to t.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 2. 9.
[GCP Associate Cloud Engineer] GCP 리소스 구성 GCP 에서는 리소스를 체계적으로 관리하기 위해 조직(Organization) → 폴더(Folder) → 프로젝트(Project) → 리소스(Resources)의 계층 구조를 제공한다.모든 리소스는 특정 프로젝트에 속하며, 프로젝트는 여러 개의 리소스를 그룹화하는 역할을 한다.폴더는 여러 개의 프로젝트를 포함할 수 있으며, 조직은 여러 개의 폴더를 포함할 수 있다. 조직(Organization): GCP의 최상위 계층으로, 기업이나 기관 전체를 관리하는 단위이다.폴더(Folder): 조직 내에서 여러 프로젝트를 그룹화할 수 있는 단위이다. 부서별, 팀별로 구분할 때 유용하다.프로젝트(Project): 특정 애플리케이션이나 서비스의 리소스를 관리하는 단위이다. 모든 리소스는 프로젝트에 속한다.리소스(Res.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 2. 6.
[GCP Associate Cloud Engineer] Google Cloud의 운영 및 모니터링 애플리케이션을 개발하는 것뿐만 아니라, 운영 및 유지보수도 매우 중요하다.운영을 할 때 고려할 요소는 다음과 같다. - 애플리케이션 상태 체크: 서비스가 정상적으로 동작하는가? - 사용자 경험 모니터링: 사용자들이 문제를 겪고 있는가? - 리소스 상태 확인: VM, 데이터베이스, 네트워크가 적절한 상태인가? - 자동 경고: 이상 징후가 발생하면 즉시 대응할 수 있는가? Cloud Monitoring (모니터링 서비스) Google Cloud의 Cloud Monitoring은 인프라 및 애플리케이션 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있도록 돕는다.리소스 상태 모니터링을 통해 CPU, 메모리, 디스크 사용량, 네트워크 트래픽, 데이터베이스 성능을 확인할 수 있다.시각적 데이터 대시보드 제공을 하기 때문에 실.. 공감수 2 댓글수 1 2025. 2. 5.
[GCP Associate Cloud Engineer] Pub/Sub 애플리케이션이 다른 서비스와 데이터를 주고받을 때 동기식 통신이 필요한 경우가 많다. 예를 들어, 웹 서버에 있는 애플리케이션이 로그를 저장하기 위해 로그 서비스에 동기적으로 요청을 보낸다고 가정해보자.웹 서버는 로그를 남기기 위해 로그 서비스에 요청을 보낸 후 응답을 기다린다.로그 서비스는 받은 로그 데이터를 데이터베이스에 저장한다.따라서, 로그 서비스가 정상적으로 동작하면, 웹 서버는 문제없이 로그를 기록할 수 있다.그러나 이 방식에는 몇 가지 문제점이 존재한다. 로그 서비스가 다운될 경우만약 로그 서비스가 다운되면, 웹 서버도 로그를 남길 수 없게 된다.더 나쁜 경우, 로그를 남기려다 웹 서버 전체가 멈출 수도 있다. 트래픽이 급격히 증가할 경우갑자기 많은 로그가 발생하면, 로그 서비스는 과부하 가.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 4.
[GCP Associate Cloud Engineer] 데이터베이스 데이터베이스의 중요한 개념을 이해해보자.만약 런던에 데이터 센터를 배포하고 그 안에 데이터베이스를 두었다고 가정하자. 그리고 이 데이터베이스에 연결하는 애플리케이션이 있을 경우 발생할 수 있는 몇 가지 주요 문제를 살펴보겠다. 데이터 센터가 다운되면 데이터베이스도 사용할 수 없다데이터 센터가 장애를 일으키거나 서버의 저장 장치가 고장 나면 데이터베이스에 접근할 수 없게 된다. 이 경우 애플리케이션도 정상적으로 동작하지 못하게 된다.이를 해결하기 위해 데이터베이스의 정기적인 스냅샷을 생성하여 다른 데이터 센터에 저장하는 방안을 고려할 수 있다. 예를 들어, 동일한 런던 지역의 두 번째 데이터 센터에서 한 시간마다 데이터베이스의 스냅샷을 자동으로 저장하도록 한다.하지만 데이터 센터가 다운되면 데이터베이스가 .. 공감수 2 댓글수 1 2025. 2. 3.
[GCP Associate Cloud Engineer] IAM IAM(Identity and Access Management)정체성과 접근 관리를 의미하며, 클라우드에서 리소스에 대한 접근 권한을 관리하는 중요한 서비스이다. 클라우드 환경에는 다양한 리소스가 존재한다. 예를 들어, 가상 서버를 생성하거나 데이터베이스를 관리하는 등 다양한 리소스를 활용할 수 있다. 이러한 리소스에 접근하려면 정체성이 필요하다. IAM에서 관리하는 정체성은 크게 두 가지로 나뉜다.사람(Human): 클라우드 서비스를 직접 사용하려는 사용자(예: 개발자, 관리자 등).비인간(Non-Human): 애플리케이션이 데이터베이스와 같은 리소스에 접근하여 작업을 수행해야 하는 경우. 예를 들어, 특정 사용자가 가상 서버를 시작하거나 중지하려고 한다면, 해당 사용자가 리소스에 접근할 수 있는 권.. 공감수 3 댓글수 1 2025. 1. 30.
[GCP Associate Cloud Engineer] Storage Block Storage & File StorageBlock Storage 하드 디스크처럼 데이터를 블록 단위로 저장한다.주로 가상 서버나 가상 머신에 연결되어 데이터베이스 및 고성능 애플리케이션에서 사용된다.일반적으로 한 블록 스토리지 장치는 하나의 가상 서버에 연결되고, 읽기 전용 장치의 경우 여러 서버에 연결 가능하다.일부 클라우드 공급자는 다중 쓰기 디스크도 지원한다.크기 조정이 유연하여 디스크의 크기를 동적으로 확장할 수 있고, 디스크를 분리하지 않고도 크기 조절이 가능하다. 사용 방식 직접 연결 스토리지(DAS): 하드 디스크처럼 서버에 직접 연결. 스토리지 영역 네트워크(SAN): 고속 네트워크를 통해 스토리지 풀에 연결.Oracle, Microsoft SQL Server 같은 고성능 데이.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 24.
[GCP Associate Cloud Engineer] 암호화(Encryption) 데이터 암호화클라우드에 데이터를 이동하거나 저장할 때, 보안이 중요하다.암호화되지 않은 데이터를 저장하면, 무단 접근 시 데이터가 그대로 노출될 위험이 있다.암호화는 데이터를 보호하는 주요 방법 중 하나로, 데이터를 허가받지 않은 접근으로부터 안전하게 지킨다.따라서 데이터 손실 시에도 암호화 덕분에 데이터 보호 가능하다. 방어의 법칙(Defense in Depth): 데이터의 저장, 전송, 사용 단계에서 모두 암호화 적용. 데이터의 상태 데이터는 세 가지 주요 상태 중 하나에 있을 수 있다 데이터가 저장된 상태(Data at Rest)저장 장치나 백업에 데이터가 저장된 상태로 하드 디스크의 데이터, 데이터베이스 내부의 데이터, 데이터베이스 백업 및 아카이브등이 해당된다.이는 스토리지 암호화를 통해 보호한.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 22.
[GCP Associate Cloud Engineer] Google Cloud Functions Cloud FunctionsCloud Functions는 이벤트가 발생할 때 특정 코드를 실행할 수 있도록 하는 서비스이다.서버, 확장성, 또는 가용성을 관리할 필요 없이 이벤트에 반응하는 코드를 실행할 수 있다.그리고 서버리스로 동작하기 때문에 인프라 관리 없이 코드에만 집중할 수 있고, 수백만 개의 메시지가 큐에 도착하더라도 자동으로 확장되어 처리한다. GCP의 Cloud Functino에서 환경을 통해 세대를 정할 수 있는데 최신 세대일수록 고급 기능을 더 많이 제공한다. 함수 만들기를 진행하면 위와 같이 어떤 동작을 실행할지 코드를 넣을 수 있다.이때 사용가능한 언어는 Node.js, Python, Go, Java, .NET, Ruby 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원한다. Cloud Functi.. 공감수 2 댓글수 1 2025. 1. 22.
[GCP Associate Cloud Engineer] Google Kubernetes Engine(GKE) Google Kubernetes Engine(GKE) GCP에서 제공하는 관리형 Kubernetes 서비스로, 컨테이너 오케스트레이션을 단순화하고 효율적으로 실행할 수 있도록 돕는다. 관리형 서비스이기 때문에 클러스터의 운영 및 관리를 자동화해 사용자의 부담을 줄인다. GKE의 주요 특징 - 자동 복구(Auto-repair): 노드가 장애를 일으키면 자동으로 복구. - 자동 업그레이드(Auto-upgrade): 클러스터를 항상 최신 Kubernetes 버전으로 자동 업그레이드. - Pod 자동 확장(Pod Auto-scaling): 특정 마이크로서비스의 Pod 수를 자동으로 증가/감소. - 클러스터 자동 확장(Cluster Auto-scaling): 클러스터 내 노드(Node) 수를 자동으로 증가/감소.. 공감수 4 댓글수 3 2025. 1. 21.
[GCP Associate Cloud Engineer] App Engine 앱 엔진앱 엔진(App Engine)은 GCP에서 제공하는 관리형 서비스 중 하나로 2008년에 출시되어 클라우드 컴퓨팅의 초창기부터 존재했던 관리형 서비스 중 하나이다.앱 엔진은 GCP에서 애플리케이션을 배포하고 확장하는 가장 간단한 방법 중 하나로, 종단 간 애플리케이션 관리를 제공한다. 앱 엔진의 주요 기능 - 다양한 언어 및 런타임 지원앱 엔진은 Go, Java, .NET, Node.js, PHP, Ruby, Python과 같은 여러 언어와 사전 구성된 런타임 환경을 지원한다.이는 컨테이너화된 애플리케이션 실행을 지원하며, 컨테이너를 생성하고 원하는 특정 언어로 코드를 작성할 수 있다. - GCP 서비스와의 긴밀한 통합앱 엔진은 GCP의 다른 서비스들과 원활히 통합된다.예를들어 Cloud SQ.. 공감수 3 댓글수 5 2025. 1. 14.
[GCP Associate Cloud Engineer] Instance Groups Google Cloud 인스턴스 그룹인스턴스 그룹은 VM인스턴스를 관리하는 방법으로, 여러 VM을 단일 엔터티로 관리할 수 있다. 이를 통해 유사한 구성의 VM 그룹을 쉽게 배포, 유지 관리, 확장할 수 있다. 인스턴스 그룹은 관리되는 인스턴스 그룹(MIG)과 관리되지 않는 인스턴스 그룹(UMIG)으로 나뉜다. 관리되는 인스턴스 그룹 (MIG, Managed Instance Group)동일한 구성의 VM 인스턴스 그룹으로 인스턴스 템플릿을 기반으로 생성된다.고가용성, 자동화된 관리 및 업데이트 지원한다. 주요 기능 - 자동 확장(Auto-scaling): 트래픽 로드나 사용자 수에 따라 VM 수를 자동으로 늘리거나 줄임gcloud compute instance-groups managed set-autos.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 13.
[GCP Associate Cloud Engineer] Gcloud GCloud CLIGoogle Cloud 리소스와 상호 작용하는 명령줄 인터페이스로 Google Cloud SDK의 일부이며, VM 생성, 데이터베이스 관리, 리소스 업데이트 및 배포 등 대부분의 GCP 작업을 CLI에서 수행 가능하다. GCloud 외 GCP 서비스별 CLI 도구gsutil: Cloud Storage 관리bq: BigQuery 관리cbd: Bigtable 관리kubectl: Kubernetes 클러스터 내 포드와 배포 관리 GCloud 설치 및 접근 Google Cloud SDK를 설치하면 GCloud CLI가 포함되어 있다.SDK 설치 시 Python 필요한데 설치 지침은 아래 Google Cloud 공식 문서에서 확인 가능하다.https://cloud.google.com/sdk/do.. 공감수 2 댓글수 1 2025. 1. 13.
[GCP Associate Cloud Engineer] Google Cloud Prompt Engineering Guide Generative AI: 사용자가 제공하는 입력을 기반으로 텍스트, 이미지 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 AI의 하위 집합으로 2021년 이후 급격히 대중화되었으며, 의료, 금융, 소프트웨어 개발, 고객 서비스 등 여러 산업에서 사용된다.이는 데이터의 패턴과 구조를 학습한 후 유사한 특성을 가진 새로운 데이터를 생성한다. LLM(Large Language Models): 주로 언어 작업에 초점을 맞춘 Generative AI 모델의 하위 범주록 대규모 데이터셋과 수십억~수조 개의 매개변수로 훈련된다. 여기서 크다는 것은 훈련 데이터 사이트의 크기가 크다는 뜻이다.다만, LLM은 실시간 정보에 액세스할 수 없고 프롬프트에서 명시적으로 제공된 정보만 이해한다.LLM은 Pre-trained후 Fine-tune.. 공감수 3 댓글수 2 2025. 1. 5.
[GCP Associate Cloud Engineer] 클라우드에서 애플리케이션 개발 Cloud RunCloud Run은 서버리스 컴퓨팅 플랫폼으로, 웹 요청 또는 Pub/Sub 이벤트에 의해 트리거되는 상태 비저장 컨테이너를 실행한다. 서버리스 → 인프라 관리 작업을 제거하여 애플리케이션 개발에 집중할 수 있다.Knative 기반 → Kubernetes 위에서 실행되며, 오픈 API 및 런타임 환경을 제공한다.그리고 Cloud Run은 Google Cloud, Google Kubernetes Engine(GKE), 또는 Knative를 지원하는 어디에서나 실행 가능하다. Cloud Run은 빠르게 동작하여 요청 수에 따라 자동 확장 및 0부터 시작까지 거의 즉각적으로 수행되고 사용한 리소스에 대해서만 100밀리초 단위로 과금된다. 따라서 과도하게 프로비저닝된 리소스에 대해 비용을 지불.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 4.
[GCP Associate Cloud Engineer] 컨테이너 IaaS & VMIaaS는 하드웨어를 가상화한 VM을 통해 컴퓨팅 자원을 공유한다.각 개발자는 자신만의 운영체제(OS)를 배포하고 하드웨어에 접근하여 독립적인 환경에서 애플리케이션을 빌드하여 RAM, 파일 시스템, 네트워킹 인터페이스 등을 활용 가능하다.컨테이너IaaS와 PaaS의 장점을 결합한 방식으로, 독립적인 작업 확장성과 OS 및 하드웨어 추상화 계층을 제공한다.다만 VM 단위로 실행되기 때문에 크기가 클 수 있으며, 게스트 OS는 부팅 시간이 걸린다.그리고 애플리케이션 수요 증가 시 전체 VM 복사 및 OS 부팅이 필요하여 확장성이 느리고 비용이 많이 든다. 컨테이너는 코드와 의존성에 대한 보이지 않는 박스로 파일 시스템 및 하드웨어의 일부 파티션에 제한적으로 접근할 수 있다. 컨테니어는 몇 가.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 3.
[GCP Associate Cloud Engineer] Google Cloud storage Cloud Storage개발자와 IT 조직에 내구성이 뛰어나고 높은 가용성을 가진 객체 스토리지를 제공하는 서비스 객체 스토리지란?객체 스토리지는 데이터를 객체로 관리하는 데이터 저장 아키텍처이다. 이는 파일 및 폴더 계층 구조나 디스크의 블록 스토리지와는 다른 것으로 데이터의 이진 형태와 메타데이터, 그리고 고유한 식별자를 포함하는 패키지 형태로 저장된다. 여기서 고유 식별자는 URL 형태로 제공되어 웹 기술과 잘 호환된다. 위의 이미지를 통해 볼 수 있다시피 객체단위로 데이터를 관리하여 ~/2030/10/ 과 같은 파일 이름 및 경로가 key로 사용되고 파일 내용이 value로 사용된다. Cloud Storage는 고객이 원하는 만큼의 데이터를 저장하고 필요할 때마다 이를 검색할 수 있게 한다. 이.. 공감수 5 댓글수 3 2025. 1. 2.
[GCP Associate Cloud Engineer] VPC & Load Balancing & DNS VM을 생성하면 아래와 같이 내부 IP가 생기고 사용자의 설정에 따라 외부 IP도 생긴다.여기서 내부 IP는 GCP 네트워크 내부에 설치된 가상 컴퓨터 안에서만 사용되고, 외부에서 접속을 해야할 경우 외부 IP를 사용해서 접속을 할 수 있다. 다만 외부 IP의 경우 인스턴스를 중지하고 다시 실행할 경우 IP주소가 바뀌는 문제가 있다.따라서 VPC네트워크에서 외부 고정 IP 주소 예약을 통해서 인스턴스가 새로 시작할 때 연결될 IP를 고정시킬 수 있다.이를 통해 프로그램을 동작할 때 IP주소를 따로 수정없이 실행이 가능하게 할 수 있다. VPC에는 물리적 네트워크와 동일하게 라우팅 테이블이 있다.따라서 제공되는 사용자가 별도로 라우터를 프로비저닝하거나 관리할 필요가 없고 같은 네트워크 내 인스턴스 간, 서.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 31.

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