시작하기 전에
- 실습에서는 정해진 기간 동안 Google Cloud 프로젝트와 리소스를 만듭니다.
- 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지 기능이 없습니다. 실습을 종료하면 처음부터 다시 시작해야 합니다.
- 화면 왼쪽 상단에서 실습 시작을 클릭하여 시작합니다.
체크포인트
Create a new Bigtable instance
/ 10
Create and populate Bigtable tables
/ 20
Create Bigtable table and dataflow job
/ 20
Configure replication in Bigtable
/ 10
Create Backup and restore data in Bigtable
/ 10
Delete Bigtable data
/ 10
실습 설정 안내 및 요구사항
계정과 진행 상황을 보호하세요. 이 실습을 실행하려면 항상 시크릿 브라우저 창과 실습 사용자 인증 정보를 사용하세요.
Bigtable 인스턴스 만들고 관리하기: 챌린지 실습
실습 안내 및 작업
이 콘텐츠는 아직 휴대기기에 최적화되지 않음
최상의 경험을 위해 데스크톱 컴퓨터에서 이메일로 전송된 링크를 사용하여 방문하세요.
GSP380
개요
챌린지 실습에서는 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 완료해야 합니다.
이 실습은 Bigtable 인스턴스 만들고 관리하기 기술 배지 과정에 등록한 수강생에게 권장됩니다. 챌린지에 도전할 준비가 되셨나요?
테스트 주제
- 새로운 Bigtable 인스턴스를 만듭니다.
- Bigtable 테이블을 만들고 채웁니다.
- Bigtable에서 데이터를 쿼리합니다.
- Bigtable에서 노드 자동 확장 및 복제를 구성합니다.
- Bigtable에서 데이터를 백업하고 복원합니다.
- Bigtable 데이터를 삭제합니다.
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)
- 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)
챌린지 시나리오
여러분은 맞춤형 판매에 관심이 있는 전자상거래 회사의 데이터베이스 엔지니어로 채용되었습니다. 이 회사는 제품에 대한 온라인 사용자 상호작용과 머신러닝 모델의 맞춤형 추천을 저장하기 위해 Bigtable에 관심을 갖고 있습니다.
첫 번째 업무로, 제품에 대한 사용자 상호작용의 샘플 데이터와 각 사용자를 위한 맞춤형 추천을 저장하기 위해 Bigtable 인스턴스와 테이블을 설정하는 작업을 맡았습니다. 이렇게 하면 팀에서 이러한 아이디어를 더 자세히 살펴볼 수 있습니다.
이러한 작업에 필요한 기술과 지식을 보유하고 있어야 하며, 단계별 안내는 제공되지 않습니다. 별도의 안내가 없는 한 어떤 워크플로나 도구를 사용해도 됩니다.
작업 1. 새로운 Bigtable 인스턴스 만들기
프로젝트를 시작하려면 다음 요구사항에 따라 ecommerce-recommendations라는 새 Bigtable 인스턴스를 만듭니다.
| 속성 | 값 |
|---|---|
| 인스턴스 ID | ecommerce-recommendations |
| 스토리지 유형 | SSD |
인스턴스는 자동 확장으로 구성된 클러스터가 하나 있어야 하며, 다음 요구사항을 사용해야 합니다.
| 속성 | 값 |
|---|---|
| 클러스터 ID | ecommerce-recommendations-c1 |
| 리전 | |
| 영역 | |
| 최소 노드 수 | 1 |
| 최대 노드 수 | 5 |
| CPU 사용률 목표 | 60 |
내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.
작업 2. Bigtable 테이블 만들기 및 채우기
사용자 참여
제품에 대한 사용자 참여를 저장하려면 SessionHistory라는 테이블을 만듭니다.
- 테이블에 데이터를 로드하려면 import-sessions라는 Dataflow 작업을 만들고 다음 SequenceFile 파일을 사용합니다.
gs://spls/gsp380/retail-engagements-sales-00000-of-00001
- 아래 스키마를 검토하여 이 테이블에 필요한 column family를 식별합니다.
| … | 참여 | … | … | 판매 |
|---|---|---|---|---|
| … | red_skirt | red_hat | orange_shoes | 판매 |
| orange4029#1638940844261 | 구매함 | orange_shoes#orange_hat | ||
| purple3137#1638940844261 | 확인함 | 확인함 | purple_hat | |
| green1032#1638940844261 | 확인함 | green_blouse |
- 테이블에 데이터를 로드한 후 적절한 쿼리를 실행하여 다음 질문에 답합니다.
내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.
제품 추천
사용자별 제품 추천을 저장하려면 PersonalizedProducts라는 테이블을 만듭니다.
- 테이블에 데이터를 로드하려면 import-recommendations라는 Dataflow 작업을 만들고 다음 SequenceFile 파일을 사용합니다.
gs://spls/gsp380//retail-recommendations-00000-of-00001
- 아래 스키마를 검토하여 이 테이블에 필요한 column family를 식별합니다.
| … | 추천 | … | … | … |
|---|---|---|---|---|
| … | Recommendation0 | Recommendation1 | Recommendation2 | Recommendation3 |
| purple3103 | purple_hat | purple_blouse | purple_skirt | purple_jacket |
| yellow4744 | yellow_dress | yellow_jacket | yellow_shoes | yellow_hat |
| blue1936 | blue_shoes | blue_blouse | blue_dress | blue_hat |
- 테이블에 데이터를 로드한 후 적절한 쿼리를 실행하여 다음 질문에 답합니다.
내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.
작업 3. Bigtable에서 복제 구성
복제를 구성하려면 다음 요구사항을 사용합니다.
| 속성 | 값 |
|---|---|
| 클러스터 ID | ecommerce-recommendations-c2 |
| 리전 | |
| 영역 | 사용 가능한 영역 선택 |
작업 1에서 만든 클러스터에 맞게 노드 자동 확장을 적용합니다.
내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.
작업 4. Bigtable에서 데이터 백업 및 복원
데이터 복구를 지원하려면 PersonalizedProducts 테이블의 백업을 만듭니다.
- 백업 ID를 PersonalizedProducts_7로 설정합니다.
- 만료일을 1주일로 설정합니다.
백업을 만든 후 PersonalizedProducts_7_restored라는 새 테이블로 백업을 복원합니다.
내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.
작업 5. Bigtable 데이터 삭제
마지막 작업으로 모든 Bigtable 테이블과 백업을 삭제한 다음 Bigtable 인스턴스를 삭제하여 회사 리소스를 보존합니다.
내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.
수고하셨습니다
이 챌린지 실습에서는 새로운 Bigtable 인스턴스를 만들고, 새 테이블을 만들어 채우고, 노드 자동 확장 및 복제를 구성하고, Bigtable에서 데이터를 백업 및 복원하여 Bigtable 기술을 입증했습니다.
다음 기술 배지 획득
이 사용자 주도형 실습은 Bigtable 인스턴스 만들고 관리하기 기술 배지 과정의 일부입니다. 이 기술 배지 과정을 완료하면 위의 배지를 획득하여 수료를 인증할 수 있습니다. 이력서 및 소셜 미디어 플랫폼에 배지를 공유하고 #GoogleCloudBadge 해시태그를 사용해 스스로 달성한 업적을 널리 알리세요.
이 기술 배지는 Google Cloud에서 제공하는 데이터베이스 엔지니어 학습 과정의 일부입니다. Database Migration Service로 MySQL 데이터를 Cloud SQL로 마이그레이션하기 기술 배지 과정 또는 PostgreSQL용 Cloud SQL 인스턴스 만들고 관리하기 기술 배지 과정에 등록하여 학습 여정을 계속하세요.
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: 2025년 10월 16일
실습 최종 테스트: 2025년 10월 16일
Copyright 2026 Google LLC. All rights reserved. Google 및 Google 로고는 Google LLC의 상표입니다. 기타 모든 회사명 및 제품명은 해당 업체의 상표일 수 있습니다.
