GSP1054

개요

Bigtable은 Google의 확장 가능한 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스로, 키-값 스토어에 대량의 데이터를 저장하는 데 적합하며 맞춤설정, 광고 기술, 금융 기술, 디지털 미디어, 사물 인터넷(IoT)과 같은 사용 사례에 활용하기 좋습니다. Bigtable은 짧은 지연 시간으로 높은 읽기 및 쓰기 처리량을 지원하므로 처리 및 분석을 위해 대량의 데이터에 빠르게 액세스할 수 있습니다.

맞춤형 사용 사례의 경우 Bigtable은 온라인 제품과 사용자의 상호작용을 저장하기 위한 높은 쓰기 처리량과, 이러한 상호작용을 맞춤화된 추천을 생성하는 모델에 제공하기 위한 높은 읽기 처리량을 모두 처리할 수 있습니다.

이 실습에서는 Google Cloud 콘솔을 사용하여 Bigtable 인스턴스를 만듭니다. 여기에는 제품과 사용자의 상호작용을 저장할 테이블이 포함됩니다. 그런 다음 Dataflow 템플릿을 사용하여 Cloud Storage에 사전 생성된 데이터 파일로 테이블을 채웁니다. Dataflow 작업이 완료되면 테이블에 데이터가 잘 채워졌는지 확인한 다음 Bigtable 데이터를 삭제하여 실습을 완료합니다.

실습할 내용

이 실습에서는 코드 작성 없이 Bigtable 인스턴스를 만들고 Cloud Storage에서 데이터를 로드하는 방법을 알아봅니다.

• Bigtable 인스턴스와 column family가 있는 Bigtable 테이블을 만듭니다.
• Dataflow 템플릿을 사용하여 Cloud Storage의 SequenceFile 파일을 Bigtable로 로드합니다.
• Bigtable에 로드된 데이터를 확인합니다.
• Bigtable 테이블과 인스턴스를 삭제합니다.

기본 요건

• 인스턴스, 스키마, 키와 같은 데이터베이스 개념과 용어에 관한 기본적인 이해
• Bigtable 스키마 설계 및 쿼리 실습 완료

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.

Dataflow API

Dataflow API가 사용 설정되어 있는지 확인

필요한 API에 액세스할 수 있도록 Dataflow API에 대한 연결을 다시 시작합니다.

gcloud services disable dataflow.googleapis.com --project {{{project_0.project_id|Project ID}}} --force gcloud services enable dataflow.googleapis.com --project {{{project_0.project_id|Project ID}}}

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Dataflow API

태스크 1. Bigtable 인스턴스 만들기

Bigtable에서 새 테이블을 만들려면 먼저 테이블을 저장할 Bigtable 인스턴스를 만들어야 합니다.

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴()에서 데이터베이스 아래의 Bigtable을 클릭합니다.

2. 인스턴스 만들기를 클릭합니다.

3. Bigtable 인스턴스를 만들려면 필요한 정보를 입력하세요.

속성	값
인스턴스 이름	맞춤형 판매
인스턴스 ID	기본값을 유지합니다.
저장소 유형	SSD
클러스터 ID	기본값을 유지합니다.
리전
영역
노드 확장 모드	수동 할당
수량	기본값을 유지합니다.

4. 만들기를 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Bigtable 인스턴스를 만듭니다.

태스크 2. 새 Bigtable 테이블 만들기

Bigtable에서는 테이블의 행마다 row key라는 고유 식별자가 있으며, 테이블의 열은 column family별로 그룹화하여 연관된 열을 관리합니다. 이 태스크에서는 사용자 상호작용에 적합한 row key와 column family를 사용하여 새 Bigtable 테이블을 만듭니다.

먼저 UserSessions라는 테이블을 만들어 다양한 제품에 대한 사용자의 온라인 상호작용과 확정된 판매 내역을 저장합니다. 이때 사용자 ID와 타임스탬프를 결합한 것을 row key로 사용합니다. 그런 다음 연관된 열을 정리하는 데 도움이 되도록 상호작용 및 판매라는 두 개의 column family를 만듭니다.

1. Bigtable 인스턴스 목록에서 personalized-sales라는 인스턴스 ID를 클릭합니다.

2. 탐색 메뉴에서 인스턴스 아래의 테이블을 클릭합니다.

3. 테이블 만들기를 클릭합니다.

4. 테이블 ID에는 UserSessions를 입력합니다.

5. column family 추가를 클릭합니다.

6. column family 이름에 상호작용을 입력합니다.

가비지 컬렉션 정책은 기본값으로 유지합니다.

7. 완료를 클릭합니다.

8. 판매라는 다른 column family를 만들려면 5~7단계를 반복합니다.

9. 만들기를 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 새 Bigtable 테이블을 만듭니다.

태스크 3. Dataflow 템플릿을 사용하여 Cloud Storage에서 데이터 파일 로드하기

이 태스크에서는 Cloud Storage에서 Bigtable로 데이터를 로드하기 위해 Dataflow 작업을 실행합니다. Dataflow 작업을 성공적으로 실행하려면 먼저 Dataflow가 필요에 따라 임시 파일을 쓸 수 있도록 Cloud Storage 버킷을 만들어야 합니다. 이렇게 하면 템플릿에서 새 Dataflow 작업을 만들고 실행할 수 있습니다.

Cloud Storage 버킷 만들기

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴()에서 Cloud 개요 > 대시보드를 클릭합니다.

2. 프로젝트 정보 아래의 프로젝트 ID(예: ) 값을 복사합니다.

   이미 전역적으로 고유한 Qwiklabs 프로젝트 ID를 Cloud Storage 버킷 이름으로 사용하겠습니다.

3. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴()에서 Cloud Storage > 버킷을 클릭합니다.

4. 버킷 만들기를 클릭합니다.

5. Cloud Storage 버킷을 만들려면 필요한 정보를 입력합니다. 이때 project-id를 2단계에서 복사한 프로젝트 ID로 대체합니다.

속성	값
이름	프로젝트 ID
위치 유형	멀티 리전
위치	us(미국 내 여러 리전)

그 외 파라미터는 기본값을 그대로 둡니다.

6. 만들기를 클릭합니다.

7. 공개 액세스가 차단됨이라는 메시지가 표시되면 확인을 클릭합니다.

템플릿을 사용하여 Dataflow 작업 생성

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴()에서 애널리틱스 아래의 Dataflow > 작업을 클릭합니다.

2. 템플릿에서 작업 만들기를 클릭합니다.

3. 템플릿에서 Dataflow 작업을 만들려면 필요한 정보를 입력합니다. 이때 프로젝트 ID를 이전에 복사한 프로젝트 ID로 대체합니다.

속성	값
작업 이름	import-usersessions
리전 엔드포인트
Dataflow 템플릿	SequenceFile Files on Cloud Storage to Cloud Bigtable
프로젝트 ID	project-id
인스턴스 ID	personalized-sales
테이블 ID	UserSessions
소스 경로 패턴	gs://spls/gsp1054/retail-interactions-sales-00000-of-00001
임시 위치	gs://project-id/temp

그 외 파라미터는 기본값을 그대로 둡니다.

4. 작업 실행을 클릭합니다.

5. 작업 그래프 페이지에서 작업 단계 뷰 아래의 그래프 뷰를 선택합니다.

그래프 뷰는 다음 단계를 완료하기 위해 진행되는 작업 방식을 그래프로 표시합니다.

• Cloud Storage의 SequenceFile을 읽습니다.
• Bigtable에 로드할 데이터를 변경합니다.
• Bigtable에 데이터를 씁니다.

6. 동일한 단계를 테이블 뷰로 보려면 테이블 뷰를 선택합니다.

작업이 완료되면 작업 그래프의 각 태스크 옆에 성공 상태의 녹색 체크표시가 나타납니다. 이 작업을 실행하는 데 약 3~5분이 소요됩니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Dataflow 템플릿을 사용하여 Cloud Storage에서 데이터 파일을 로드합니다.

태스크 4. Bigtable에 로드된 데이터 확인하기

Dataflow 작업이 완료되면 cbt(Cloud Bigtable 명령줄 도구) 명령어를 사용하여 Bigtable 인스턴스에 연결하고 테이블에 데이터가 채워졌는지 확인할 수 있습니다.

Bigtable CLI 구성

cbt CLI 명령어를 사용하여 Bigtable에 연결하려면 먼저 Cloud Shell을 사용하여 프로젝트 ID와 Bigtable 인스턴스 ID로 .cbtrc 구성 파일을 업데이트해야 합니다.

Cloud Shell에 액세스하는 방법을 검토하려면 이 페이지의 오른쪽 메뉴에서 설정 및 요구사항을 클릭합니다.

1. 프로젝트 ID와 인스턴스 ID로 .cbtrc 파일을 수정하려면 Cloud Shell에서 다음 명령어를 실행합니다.

echo project = `gcloud config get-value project` \ >> ~/.cbtrc echo instance = personalized-sales \ >> ~/.cbtrc

2. .cbtrc 파일이 수정됐는지 확인하려면 다음 명령어를 실행합니다.

cat ~/.cbtrc

다음과 유사한 결과가 출력됩니다.

project = <project-id> instance = personalized-sales

테이블의 데이터 쿼리

Cloud Shell에서 .cbtrc 구성 파일을 구성한 다음, 간단한 cbt CLI 명령어를 실행하여 테이블의 처음 10개 레코드를 쿼리할 수 있습니다.

• 테이블의 처음 10개 행에 대한 데이터를 확인하려면 다음 명령어를 실행합니다.

cbt read UserSessions \ count=10

출력은 다음과 같이 구성됩니다.

---------------------------------------------- ROW KEY COLUMN_FAMILY:COLUMN_QUALIFIER @ TIMESTAMP VALUE

출력 값은 다음과 유사합니다.

---------------------------------------------- blue1#1638940844409 Interactions:blue_blouse @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "purchased" Interactions:blue_jacket @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "viewed details" Interactions:blue_shoes @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "viewed details" Interactions:green_skirt @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "seen" Interactions:orange_dress @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "seen" Interactions:purple_dress @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "seen" Interactions:purple_skirt @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "seen" Interactions:user_id @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "blue1" Interactions:yellow_blouse @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "seen" Sales:sale @ 2022/06/07-18:34:28.858000 "blue_blouse"

태스크 5. Bigtable 테이블 및 인스턴스 삭제하기

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴()에서 데이터베이스 아래의 Bigtable을 클릭합니다.

2. Bigtable 인스턴스 목록에서 personalized-sales라는 인스턴스 ID를 클릭합니다.

3. 탐색 메뉴에서 인스턴스 아래의 테이블을 클릭합니다.

4. UserSessions라는 테이블을 클릭합니다.

5. 테이블 삭제를 클릭합니다.

6. 확인 대화상자에서 UserSessions를 입력합니다.

7. 삭제를 클릭합니다.

8. 탐색 메뉴에서 인스턴스 아래의 개요를 클릭합니다.

9. 인스턴스 삭제를 클릭합니다.

10. 확인 대화상자에서 personalized-sales를 입력합니다.

11. 삭제를 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Bigtable 테이블 및 인스턴스를 삭제합니다.

수고하셨습니다

이 실습에서는 Bigtable을 사용하여 새 인스턴스와 테이블을 만들고, Dataflow 템플릿을 사용하여 테이블에 데이터를 로드하고, 간단한 cbt CLI 명령어를 실행하여 데이터가 잘 로드되었는지 확인했습니다. 이후 Bigtable 테이블과 인스턴스를 삭제하여 실습을 완료했습니다.

다음 단계/더 학습하기

• Bigtable로 데이터 스트리밍 실습을 확인하세요.

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설명서 최종 업데이트: 2025년 8월 13일

실습 최종 테스트: 2025년 8월 13일

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