GCP 공부#1 Google Cloud Platform 개요

GCP

• GCP : Google Cloud Platform
• GCP는 소프트웨어 개발과 실행 기반을 클라우드에서 제공하는, IaaS와 PaaS를 중심으로 한 서비스

GCP가 제공하는 주요 서비스

• 컴퓨트
• GCE (Compute Engine) : VM 서비스
• GKE (Kubernetes Engine) : 컨테이너 오케스트레이션
• GAE (App Engine) : 운용이 쉽고 확장성을 가진 애플리케이션 플랫폼
• 스토리지/데이터베이스
• Cloud Storage : 오브젝트 저장소
• Cloud SQL : RDBMS의 관리형 서비스
• Cloud Datastore : NoSQL 데이터베이스
• 네트워킹
• Cloud Virtual Network : 가상 네트워크
• Cloud Load Balancing : 부하 분산기
• Cloud DNS : DNS의 관리형 서비스
• 머신러닝
• Cloud Vision API : 이미지 분석 서비스
• Cloud Transition API : 텍스트 번역 서비스
• 운용관리도구
• Cloud Console : 통합 관리 콘솔
• Cloud Shell : 브라우저에서 이용할 수 있는 명령 라인 콘솔
• Stackdriver : 통합 감시 서비스
• Cloud IAM : 사용자 접근 관리

[참고] 클라우드 서비스 분류

(1) IaaS (Infrastructure as a Service)

• 서버나 OS, 네트워크 등의 시스템 인프라를 온디맨드로 제공하는 서비스

(2) PaaS (Platform as a Service)

• 시스템 인프라와 애플리케이션 개발에 필요한 미들웨어를 묶어서 제공
• 개발에 필요한 라이브러는 물론이고, 실제 운용 환경에 대한 배포나 시스템 감시 등의 기능을 제공

(3) SaaS (Software as a Service)

• 이미 만들어진 애플리케이션 기능을 서비스로 제공

[참고] GCP가 제공하는 빅데이터와 머신러닝 서비스

• 빅데이터
• BigQeury: 대규모 데이터 분석에 맞는 데이터웨어 하우스
• Cloud Bigtable : 레이턴시가 낮고 높은 처리량을 가진 NoSQL 데이터베이스
• Cloud Spanner : 강한 견고성(Strong Consistency)과 가용성을 겸한 분산형 관계형 데이터베이스
• Cloud Dataflow : 스트리밍 처리와 배치 처리를 위한 관린형 데이터 처리 서비스
• Cloud DataProc : Spark/Hadoop의 풀 매니지먼트 서비스
• Cloud Pub/Sub : 실시간으로 신뢰성이 높은 메시징과 데이터 스트리밍 서비스를 제공
• 머신러닝
• Cloud Vision API : 이미지 분석 서비스를 제공하는 API
• Cloud Speech API : 음성 텍스트 변환 서비스를 제공 하는 API
• Cloud Translation API : 텍스트 번역 서비스를 제공하는 API
• Cloud Natural Language API : 자연어 분석 서비스를 제공하는 API
• Cloud Machine Learning Engine : TensorFlow를 사용한 머신러닝 서비스

GCE vs. GKE vs. GAE

• GCE (Google Compute Engine)

• 제공되는 환경: 가상머신

• 애플리케이션 배포방법: 게스트 OS 위에 애플리케이션을 설치

• 주요 이용 방법: 가상머신을 사용해서 기존의 애플리케이션 실행 환경을 구축

• GKE (Google Kubenetes Engine)

• 제공되는 환경: Kubernetes를 사용한 컨테이너 클러스터

• 애플리케이션 배포방법: Docker 이미지에서 컨테이너를 배포

• 주요 이용 방법: 컨테이너 기반의 마이크로 서비스 실행 환경을 구축

• GAE (Google App Engine)

• 제공되는 환경: 독자적으로 애플리케이션 실행 환경

• 애플리케이션 배포방법: 애플리케이션 코드를 배포

• 주요 이용 방법: 확장성과 개발 효율이 중시되는 애플리케이션 개발과 실행 환경으로 제공

  기타

• 기반 소프트웨어를 잘 활요한 다음에 "그것이 무엇을 목표로 개발된 것인가?", "어떤 유스케이스에 최적화된 구조인가"라는 점을 제대로 이해하는 것이 중요!

• GCP는 물론 Google 내부 인프라에서 이용되는 소프트웨어는 연구논문 형태로 아키텍처가 공개되어있음