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개요

챌린지 실습에서는 특정 시나리오와 일련의 작업이 주어집니다. 단계별 안내를 따르는 대신, 과정의 실습에서 배운 기술을 사용하여 스스로 작업을 완료하는 방법을 알아내 보세요. 이 페이지에 표시되어 있는 자동 채점 시스템에서 작업을 올바르게 완료했는지 피드백을 제공합니다.

챌린지 실습을 진행할 때는 새로운 Google Cloud 개념에 대한 정보가 제공되지 않습니다. 학습한 기술을 응용하여 기본값을 변경하거나 오류 메시지를 읽고 조사하여 실수를 바로잡아야 합니다.

100점을 받으려면 시간 내에 모든 작업을 성공적으로 완료해야 합니다.

이 실습은 Cloud Spanner 인스턴스 만들고 관리하기 기술 배지 과정에 등록한 학습자에게 권장됩니다. 챌린지에 도전할 준비가 되셨나요?

테스트 주제

• Cloud Spanner 인스턴스를 만듭니다.
• Cloud Spanner 데이터베이스를 만듭니다.
• 데이터베이스에 테이블을 만듭니다.
• 테이블에 간단한 데이터 세트를 로드합니다.
• 복잡한 데이터 세트를 로드합니다.
• 기존 테이블에 새 열을 추가합니다.

대상

이 챌린지 실습의 내용은 Cloud Spanner 데이터베이스 관리자에게 가장 적합합니다. 이 실습은 'Cloud Spanner 데이터베이스 만들고 관리하기' 과정을 완료한 학습자의 역량을 테스트하기 위해 설계되었습니다.

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다.

실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법

1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 대화상자가 열립니다. 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 창이 있습니다.

   • Google Cloud 콘솔 열기 버튼
   • 남은 시간
   • 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보
   • 필요한 경우 실습 진행을 위한 기타 정보

2. Google Cloud 콘솔 열기를 클릭합니다(Chrome 브라우저를 실행 중인 경우 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 시크릿 창에서 링크 열기를 선택합니다).

   실습에서 리소스가 가동되면 다른 탭이 열리고 로그인 페이지가 표시됩니다.

   팁: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.

   참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.

3. 필요한 경우 아래의 사용자 이름을 복사하여 로그인 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   실습 세부정보 창에서도 사용자 이름을 확인할 수 있습니다.

4. 다음을 클릭합니다.

5. 아래의 비밀번호를 복사하여 시작하기 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   실습 세부정보 창에서도 비밀번호를 확인할 수 있습니다.

6. 다음을 클릭합니다.

   중요: 실습에서 제공하는 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud 계정 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 참고: 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.

7. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

   • 이용약관에 동의합니다.
   • 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 않습니다.
   • 무료 체험판을 신청하지 않습니다.

잠시 후 Google Cloud 콘솔이 이 탭에서 열립니다.

참고: Google Cloud 제품 및 서비스에 액세스하려면 탐색 메뉴를 클릭하거나 검색창에 제품 또는 서비스 이름을 입력합니다.

Cloud Shell 활성화

Cloud Shell은 다양한 개발 도구가 탑재된 가상 머신으로, 5GB의 영구 홈 디렉터리를 제공하며 Google Cloud에서 실행됩니다. Cloud Shell을 사용하면 명령줄을 통해 Google Cloud 리소스에 액세스할 수 있습니다.

1. Google Cloud 콘솔 상단에서 Cloud Shell 활성화 를 클릭합니다.

2. 다음 창을 클릭합니다.

   • Cloud Shell 정보 창을 통해 계속 진행합니다.
   • 사용자 인증 정보를 사용하여 Google Cloud API를 호출할 수 있도록 Cloud Shell을 승인합니다.

연결되면 사용자 인증이 이미 처리된 것이며 프로젝트가 학습자의 PROJECT_ID, (으)로 설정됩니다. 출력에 이 세션의 PROJECT_ID를 선언하는 줄이 포함됩니다.

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud는 Google Cloud의 명령줄 도구입니다. Cloud Shell에 사전 설치되어 있으며 명령줄 자동 완성을 지원합니다.

3. (선택사항) 다음 명령어를 사용하여 활성 계정 이름 목록을 표시할 수 있습니다.

gcloud auth list

4. 승인을 클릭합니다.

출력:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (선택사항) 다음 명령어를 사용하여 프로젝트 ID 목록을 표시할 수 있습니다.

gcloud config list project

출력:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 참고: gcloud 전체 문서는 Google Cloud에서 gcloud CLI 개요 가이드를 참고하세요.

챌린지 시나리오

여러분은 회사 데이터베이스 관리자로서, 회사의 은행 운영 그룹을 위한 새로운 Cloud Spanner 데이터베이스를 설정하는 업무를 맡았습니다. 로드할 테이블 데이터 세트와 관련된 이 데이터베이스의 사양 목록이 제공되었습니다.

작업 1. Cloud Spanner 인스턴스 만들기

1. 첫 번째 작업은 인스턴스를 만드는 것입니다.

2. Cloud 콘솔 또는 gcloud CLI를 사용하여 이 단계를 완료할 수 있습니다.

3. 인스턴스에 다음 속성이 있어야 합니다.

항목	값
이름	banking-ops-instance
리전
컴퓨팅 용량 할당	단위 - 노드 // 수량 - 1

다음은 인스턴스를 만드는 gcloud CLI 명령어의 예시입니다.

gcloud spanner instances create my-sample-instance \ --config=regional-{{{project_0.default_region|Region}}} \ --description="Sample Instance" \ --nodes=1

4. 내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

인스턴스 만들기

작업 2. Cloud Spanner 데이터베이스 만들기

1. 다음 작업은 데이터베이스 만들기입니다.

2. Cloud 콘솔 또는 gcloud CLI를 사용하여 이 단계를 완료할 수 있습니다.

3. 데이터베이스에 다음 속성이 있어야 합니다.

항목	값
이름	banking-ops-db

다음은 데이터베이스를 만드는 gcloud CLI 명령어의 예시입니다.

gcloud spanner databases create my-sample-db \ --instance=my-sample-instance

4. 내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

데이터베이스 만들기

작업 3. 데이터베이스에 테이블 만들기

1. 데이터베이스에는 포트폴리오, 카테고리, 제품, 고객이라는 총 4개의 테이블이 있어야 합니다.

2. 테이블은 아래에 나열된 대로 정의해야 합니다.

다음은 테이블을 만드는 DDL 명령어의 예시입니다.

CREATE TABLE Sample ( SampleId INT64 NOT NULL, SampleName STRING(MAX) ) PRIMARY KEY (SampleId);

테이블: 포트폴리오

기본 키: PortfolioId

열	데이터 유형
PortfolioId	INT64 NOT NULL
이름	STRING(MAX)
ShortName	STRING(MAX)
PortfolioInfo	STRING(MAX)

테이블: 카테고리

기본 키: CategoryId

열	데이터 유형
CategoryId	INT64 NOT NULL
PortfolioId	INT64 NOT NULL
CategoryName	STRING(MAX)
PortfolioInfo	STRING(MAX)

테이블: 제품

기본 키: ProductId

열	데이터 유형
ProductId	INT64 NOT NULL
CategoryId	INT64 NOT NULL
PortfolioId	INT64 NOT NULL
ProductName	STRING(MAX)
ProductAssetCode	STRING(25)
ProductClass	STRING(25)

테이블: 고객

기본 키: CustomerId

열	데이터 유형
CustomerId	STRING(36) NOT NULL
이름	STRING(MAX) NOT NULL
위치	STRING(MAX) NOT NULL

작업 4. 테이블에 간단한 데이터 세트 로드

1. 포트폴리오, 카테고리, 제품이라는 세 테이블에는 간단한 소규모 데이터 세트가 로드됩니다.

2. 이러한 테이블을 로드할 때는 어떤 방법을 사용해도 됩니다.

참고: 제공된 데이터 요소는 해당 테이블의 열 순서와 일치하도록 정렬됩니다.

다음은 테이블에 단일 행을 로드하는 DML 명령어의 예시입니다.

INSERT INTO Sample (SampleId, SampleName) VALUES (1, "Banking");

테이블: 포트폴리오

1, "Banking", "Bnkg", "All Banking Business" 2, "Asset Growth", "AsstGrwth", "All Asset Focused Products" 3, "Insurance", "Insurance", "All Insurance Focused Products"

테이블: 카테고리

1,1,"Cash" 2,2,"Investments - Short Return" 3,2,"Annuities" 4,3,"Life Insurance"

테이블: 제품

1,1,1,"Checking Account","ChkAcct","Banking LOB" 2,2,2,"Mutual Fund Consumer Goods","MFundCG","Investment LOB" 3,3,2,"Annuity Early Retirement","AnnuFixed","Investment LOB" 4,4,3,"Term Life Insurance","TermLife","Insurance LOB" 5,1,1,"Savings Account","SavAcct","Banking LOB" 6,1,1,"Personal Loan","PersLn","Banking LOB" 7,1,1,"Auto Loan","AutLn","Banking LOB" 8,4,3,"Permanent Life Insurance","PermLife","Insurance LOB" 9,2,2,"US Savings Bonds","USSavBond","Investment LOB"

3. 내 진행 상황 확인하기를 모두 클릭하여 목표를 확인합니다.

테이블 만들기 및 로드

작업 5. 복잡한 데이터 세트 로드

1. 훨씬 더 큰 데이터 세트가 있는 고객 테이블을 로드합니다.

2. Customer_List_500.csv 파일에는 데이터 행 500개가 포함되어 있으며 파일은 다음 공개 Cloud Storage 버킷에 있습니다. 필요한 경우 파일을 참조하거나 다운로드할 수 있습니다.

gsutil URI

gs://spls/gsp381/Customer_List_500.csv

HTTP URL

https://storage.googleapis.com/spls/gsp381/Customer_List_500.csv

3. Cloud Spanner - 데이터 로드 및 백업 수행하기 실습에서는 대규모 데이터 세트를 로드하는 몇 가지 방법을 확인해 보았습니다. 대표적인 예는 Dataflow 또는 클라이언트 라이브러리를 일괄 모드로 사용하는 것입니다. 간단한 INSERT 문을 만들 수도 있습니다. 결정은 여러분의 몫이지만, 500개 행을 반드시 모두 로드해야 합니다.

4. 원하는 방법을 사용하여 행 데이터 파일 500개를 로드합니다. 일부 방법에서는 데이터 파일을 수정해야 하는데, 이 경우 데이터 파일을 로컬 머신에 다운로드해야 합니다. 이 옵션을 선택하는 경우 백업 파일을 만들어야 합니다.

5. 참고: Dataflow를 사용하는 경우 리전 엔드포인트를 지정하고 다음 gcloud 명령어를 통해 Dataflow API를 재설정해야 합니다.

gcloud services disable dataflow.googleapis.com --force gcloud services enable dataflow.googleapis.com

6. 또한 Dataflow 템플릿을 사용하는 경우 manifest.json이라는 매니페스트 파일을 제공해야 합니다. 다음은 고객 테이블을 로드하는 데 필요한 파일을 만들 수 있는 샘플 manifest.json 파일입니다.

참고: 이 샘플은 그대로 사용할 수 없으며 적절하게 업데이트해야 합니다.

참고:

{ "tables": [ { "table_name": "TABLE_NAME", "file_patterns": [ "gs://BUCKET/FOLDER/FILENAME.SUFFIX" ], "columns": [ {"column_name" : "UPDATE_COLUMN1", "type_name" : "UPDATE_DATATYPE" }, {"column_name" : "UPDATE_COLUMN2", "type_name" : "UPDATE_DATATYPE" }, {"column_name" : "UPDATE_COLUMN3", "type_name" : "UPDATE_DATATYPE" } ] } ] }

7. 내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

고객 테이블 로드

작업 6. 기존 테이블에 새 열 추가

1. 여러분은 DBA 업무의 일환으로 카테고리 테이블에 MarketingBudget이라는 새 열을 추가해야 합니다.

2. MarketingBudget 열의 데이터 유형은 INT64여야 합니다.

3. 새 열 추가는 DDL 명령어를 통해 수행됩니다. gcloud 명령어, Cloud 콘솔 또는 클라이언트 라이브러리 호출을 통해 DDL을 실행할 수 있습니다.

다음은 테이블에 열을 추가하는 gcloud CLI 명령어의 예시입니다.

gcloud spanner databases ddl update my-sample-db \ --instance=my-sample-instance \ --ddl='ALTER TABLE Sample ADD COLUMN SampleValue INT64;'

4. 내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

열 추가

수고하셨습니다

이 실습에서는 Cloud Spanner 인스턴스와 데이터베이스를 만들고, 테이블을 만들고, 데이터를 로드하고, 테이블에서 DDL 작업을 수행했습니다.

다음 기술 배지 획득

이 챌린지 실습은 Cloud Spanner 인스턴스 만들고 관리하기 기술 배지 과정의 일부입니다. 이 기술 배지 과정을 완료하면 위의 배지를 획득하여 수료를 인증할 수 있습니다. 이력서 및 소셜 플랫폼에 배지를 공유하고 #GoogleCloudBadge 해시태그를 사용해 스스로 달성한 업적을 널리 알리세요.

이 기술 배지 과정은 Google Cloud에서 제공하는 데이터베이스 엔지니어 학습 과정의 일부입니다. 이 학습 과정의 다른 기술 배지 과정을 이미 완료했다면 이 카탈로그에서 등록할 수 있는 다른 기술 배지 과정을 검색해 보세요.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2026년 1월 5일

실습 최종 테스트: 2025년 9월 8일

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