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Karol Woźniak

회원 가입일: 2020

실버 리그

47919포인트
Google Cloud의 모니터링 가능성 Earned 9월 29, 2025 EDT
Security Command Center로 위협과 취약점 완화하기 Earned 9월 29, 2025 EDT
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 Earned 9월 17, 2025 EDT
Google Cloud의 보안 취약점 완화 Earned 9월 10, 2025 EDT
Google Cloud의 네트워킹: 부하 분산 Earned 9월 9, 2025 EDT
Google Cloud의 네트워킹: 네트워크 보안 Earned 9월 8, 2025 EDT
Google Cloud의 네트워킹: 기초 Earned 9월 8, 2025 EDT
Google Cloud에서 보안 관리하기 Earned 9월 7, 2025 EDT
IAM으로 권한 액세스 관리 Earned 9월 3, 2025 EDT
Google Cloud의 네트워킹: 하이브리드 및 멀티 클라우드 Earned 8월 26, 2025 EDT
Google Cloud의 네트워킹: 네트워크 아키텍처 Earned 8월 25, 2025 EDT
Vertex AI에서 노트북 작업하기 Earned 5월 11, 2025 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE 시험 대비 Earned 2월 21, 2025 EST
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 2월 21, 2025 EST
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 2월 5, 2025 EST
[DEPRECATED] 클라우드 설계자를 위한 Gemini Earned 2월 5, 2025 EST
Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos Earned 6월 8, 2024 EDT
Google Kubernetes Engine으로 설계하기: 기초 Earned 6월 2, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어 Earned 12월 22, 2023 EST
Google Cloud에서 일괄 데이터 파이프라인 빌드하기 Earned 12월 20, 2023 EST
Google Cloud에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 빌드하기 Earned 12월 19, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 12월 18, 2023 EST
Looker의 LookML 이해 Earned 12월 9, 2023 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PDE 시험 대비 Earned 11월 28, 2023 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned 11월 25, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 한국어 Earned 11월 23, 2023 EST
책임감 있는 AI 소개 Earned 11월 19, 2023 EST
대규모 언어 모델 소개 Earned 11월 19, 2023 EST
생성형 AI 소개 Earned 9월 12, 2023 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned 8월 5, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned 8월 1, 2023 EDT
Google Cloud의 네트워킹: 라우팅 및 주소 지정하기 Earned 8월 1, 2023 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture Earned 6월 27, 2023 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 11월 14, 2022 EST
Google SRE 문화 개발 Earned 11월 13, 2022 EST
Google Cloud 보안 권장사항 Earned 8월 17, 2022 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 기초 Earned 3월 29, 2022 EDT
Google Cloud의 Kubernetes Earned 1월 2, 2022 EST

2부로 구성된 과정의 두 번째 순서인 'Google Cloud의 모니터링 가능성'에 오신 것을 환영합니다. 이 과정을 수강하기 전에 1부인 Google Cloud의 로깅 및 모니터링을 먼저 완료하는 것이 좋습니다. 이번 과정에서는 Error Reporting, Cloud Trace, Cloud Profiler를 포함한 애플리케이션 성능 관리 도구에 대해 알아봅니다.

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중급 Security Command Center로 위협과 취약점 완화하기 기술 배지 과정을 완료하여 환경 위협을 예방 및 관리하고, 애플리케이션 취약점을 식별 및 완화하며, 보안 이상에 대응하는 기술 역량을 입증하세요.

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중급 Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Identity and Access Management(IAM)로 역할 생성 및 할당, 서비스 계정 생성 및 관리, 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 네트워크에서 비공개 연결 사용 설정, IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용한 애플리케이션 액세스 제한, Cloud Key Management Service(KMS)를 사용한 키와 암호화된 데이터 관리, 비공개 Kubernetes 클러스터 생성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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이 자기 주도형 교육 과정에서는 DDoS 공격, 피싱 공격, 콘텐츠 분류 및 사용과 관련된 위협 등 Google Cloud 기반 인프라의 많은 지점에 대한 공격을 완화시키는 기술을 배웁니다. 또한 Security Command Center, 클라우드 로깅 및 감사 로깅, Forseti를 사용하여 조직의 보안 정책 전반에 대한 규정 준수 상태를 확인하는 방법을 알아봅니다.

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이 교육 과정은 'Google Cloud 네트워킹: 기초' 과정에서 다룬 개념을 기반으로 합니다. 참가자는 프레젠테이션, 데모, 실습을 통해 Cloud Load Balancing을 살펴보고 구현하게 됩니다.

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'Google Cloud의 네트워킹' 시리즈의 네 번째 과정인 '네트워크 보안'에 오신 것을 환영합니다. 이 과정에서는 Google Cloud 네트워크 인프라를 보호하는 서비스를 자세히 살펴봅니다. 첫 번째 모듈인 'DDoS 보호'에서는 DDoS 공격을 방어하도록 네트워크를 강화하여 서비스의 중단 없는 가용성을 보장하는 방법을 다룹니다. 두 번째 모듈인 'VPC 네트워크에 대한 액세스 제어'에서는 리소스에 액세스할 수 있는 사용자와 방식에 대한 권한을 정의할 수 있도록 네트워크 액세스 제어에 대해 알아봅니다. 마지막으로 세 번째 모듈인 '고급 보안 모니터링 및 분석'에서는 잠재적인 위협을 선제적으로 탐지하고 이에 대응하여 Google Cloud 환경의 안전과 복원력을 유지하는 방법을 살펴봅니다. 이 과정을 마치면 Google Cloud 네트워크 보안을 포괄적으로 이해하게 됩니다.

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'Google Cloud의 네트워킹' 과정은 6부로 구성되어 있습니다. 6부로 구성된 과정의 첫 번째 순서인 'Google Cloud의 네트워킹: 기초'에 오신 것을 환영합니다.  이 과정에서는 네트워킹 기초, 가상 프라이빗 클라우드(VPC), VPC 네트워크 공유 등 핵심 네트워킹 개념을 포괄적으로 소개합니다. 또한 네트워크 로깅 및 모니터링 기법에 대해서도 알아봅니다. 

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이 과정에서는 Google Cloud 환경을 보호하기 위한 기본 지식을 제공합니다. 제로 트러스트 원칙과 공동 운명 모델을 포함한 Google Cloud의 보안 모델을 알아봅니다. Cloud ID 및 직원 ID 제휴와 같은 ID 서비스를 구성하고, Identity and Access Management(IAM) 역할, 조건, 정책을 사용하여 액세스 제어를 관리하며, VPC, Cloud Firewall 등급, VPC 서비스 제어와 같은 네트워크 보안 제어를 구현하여 안전한 경계를 구축합니다. 이 과정은 Google Cloud의 보안 학습 과정의 기초로서, 이후 두 가지 전문 트랙인 5개 과정으로 구성된 'Google Cloud 보안 권장사항 시리즈'와 4개 과정으로 구성된 'Google Cloud의 위협 완화' 시리즈에 필요한 핵심 원칙을 정립합니다.

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중급 IAM으로 권한 액세스 관리 기술 배지 과정을 완료하여 Identity and Access Management(IAM)를 사용한 커스텀 역할, 최소 권한의 원칙, 적시(JIT) 임시 승격 액세스, IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용한 웹 애플리케이션 보안에 관한 기술 역량을 입증하세요.

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'Google Cloud의 네트워킹' 시리즈의 여섯 번째 과정인 하이브리드 및 멀티 클라우드에 오신 것을 환영합니다. 첫 번째 모듈에서는 다양한 클라우드 연결 옵션을 살펴보고 Cloud Interconnect의 다양한 유형과 기능을 자세히 알아봅니다. 두 번째 모듈에서는 Cloud VPN에 대해 다루며 고가용성 VPN 토폴로지 구현과 간소화된 관리를 위한 네트워크 연결 센터(NCC)를 살펴봅니다. 이 과정을 마치면 온프레미스 및 기타 클라우드 네트워크를 Google Cloud로 확장하는 데 사용할 수 있는 여러 연결 옵션을 설명하고 다양한 Google Cloud 하이브리드 및 멀티 클라우드 연결 서비스의 특정 사용 사례에 대한 적합성을 분석할 수 있게 됩니다. 그럼 시작해 볼까요?

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'Google Cloud의 네트워킹' 시리즈의 세 번째 과정인 '네트워크 아키텍처'에 오신 것을 환영합니다. 이 과정에서는 Google Cloud 내에서 효율적이고 확장 가능한 네트워크 아키텍처를 설계하기 위한 기본적인 사항을 살펴봅니다. 첫 번째 모듈인 '네트워크 아키텍처 소개'에서는 먼저 서브넷, 경로, 방화벽, 부하 분산 등 네트워크 아키텍처의 핵심 구성요소와 개념을 소개합니다. 두 번째 모듈인 '네트워크 토폴로지'에서는 Google Cloud에서 일반적으로 사용되는 다양한 네트워크 토폴로지를 살펴보고 장단점을 설명합니다.

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이 과정은 데이터 준비부터 모델 배포와 모니터링까지 전체 머신러닝 워크플로를 위한 통합 플랫폼을 제공하는 Jupyter 노트북 기반 환경인 Vertex AI Notebooks를 소개합니다. 이 과정에서는 (1) 다양한 유형의 Vertex AI Notebooks와 그 특징, (2) Vertex AI Notebooks를 만들고 관리하는 방법을 다룹니다.

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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Machine Learning Engineer(PMLE) 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습합니다.

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이 과정에서는 생성형 AI 프로젝트와 예측형 AI 프로젝트를 모두 개발하는 데 중점을 두고 Google Cloud의 AI 및 머신러닝(ML) 기능을 소개합니다. 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 기술, 제품, 도구를 살펴보고, 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어가 대화형 실습을 통해 전문성을 강화할 수 있도록 지원합니다.

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이 과정에서는 생성형 AI 모델을 배포하고 관리할 때 MLOps팀이 직면하는 고유한 과제를 파악하는 데 필요한 지식과 도구를 제공하고 Vertex AI가 어떻게 AI팀이 MLOps 프로세스를 간소화하고 생성형 AI 프로젝트에서 성공을 거둘 수 있도록 지원하는지 살펴봅니다.

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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 도우미인 Gemini가 관리자의 인프라 프로비저닝을 어떻게 도와주는지 알아봅니다. 인프라에 관해 설명하고, GKE 클러스터를 배포하고, 기존 인프라를 업데이트하도록 Gemini에 프롬프트를 입력하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한 실무형 실습을 통해 Gemini가 GKE 배포 워크플로를 어떻게 개선하는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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Welcome to Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos! This is the first course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos path. Anthos enables you to build and manage modern applications, and gives you the freedom to choose where to run them. Anthos gives you one consistent experience in both your on-premises and cloud environments. During this course, you will be presented with modules that will take you through skills that you will use as an architect or administrator running Anthos environments. The modules in this course include videos, hands-on labs, and links to helpful documentation.

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Google Kubernetes Engine으로 설계하기: 기초' 과정에서는 Google Cloud의 레이아웃 및 원리를 살펴본 후 소프트웨어 컨테이너를 생성 및 관리하는 방법과 Kubernetes 아키텍처에 대해 알아봅니다.

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머신러닝을 데이터 파이프라인에 통합하면 데이터에서 더 많은 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이 과정에서는 머신러닝을 Google Cloud의 데이터 파이프라인에 포함하는 방법을 알아봅니다. 맞춤설정이 거의 또는 전혀 필요 없는 경우에 적합한 AutoML에 대해 알아보고 맞춤형 머신러닝 기능이 필요한 경우를 위해 Notebooks 및 BigQuery 머신러닝(BigQuery ML)도 소개합니다. Vertex AI를 사용해 머신러닝 솔루션을 프로덕션화하는 방법도 다루어 보겠습니다.

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이 중급 과정에서는 Google Cloud에서 강력한 일괄 데이터 파이프라인을 설계, 빌드, 최적화하는 방법을 알아봅니다. 기본적인 데이터 처리를 넘어, 시의적절한 비즈니스 인텔리전스와 중요한 보고에 필수적인 대규모 데이터 변환과 효율적인 워크플로 조정에 대해 살펴봅니다. Apache Beam용 Dataflow와 Apache Spark용 서버리스(Dataproc Serverless)를 사용하여 구현을 실습하고, 파이프라인 안정성과 운영 우수성을 보장하기 위해 데이터 품질, 모니터링, 알림에 대한 중요한 고려사항을 다룹니다. 데이터 웨어하우징, ETL/ELT, SQL, Python, Google Cloud 개념에 대한 기본적인 지식이 있으면 좋습니다.

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데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 사용하는 기존 접근방식은 효과적일 수 있지만, 특히 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 단점이 있습니다. 이 과정에서는 데이터 레이크하우스의 개념과 데이터 레이크하우스를 만드는 데 사용되는 Google Cloud 제품을 소개합니다. 레이크하우스 아키텍처는 개방형 표준 데이터 소스를 사용하며 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합하여 많은 단점을 해결합니다.

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이 과정에서는 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스를 소개합니다. Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하여 빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 빌드하는 프로세스, 문제점 및 이점을 살펴봅니다.

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이 과정에서는 Looker에서 LookML을 직접 사용해 봅니다. LookML 코드를 작성하여 새로운 측정기준과 측정을 만들고, 파생 테이블을 만들어 Explore에 조인하고, Explore를 필터링하고, LookML에서 캐싱 정책을 정의하는 방법을 배웁니다.

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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Data Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models, Introduction to Responsible AI 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 최종 퀴즈를 풀어보고 생성형 AI의 기본 개념을 제대로 이해했는지 확인해 보세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스에 대한 지식을 숙지한 사람에게 Google Cloud에서 발급하는 디지털 배지입니다. 프로필을 공개하고 기술 배지를 소셜 미디어 프로필에 추가하여 공유하세요.

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책임감 있는 AI란 무엇이고 이것이 왜 중요하며 Google에서는 어떻게 제품에 책임감 있는 AI를 구현하고 있는지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. Google의 7가지 AI 원칙도 소개합니다.

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이 과정은 입문용 마이크로 학습 과정으로, 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이고, LLM을 활용할 수 있는 사용 사례로는 어떤 것이 있으며, 프롬프트 조정을 사용해 LLM 성능을 개선하는 방법은 무엇인지 알아봅니다. 또한 자체 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.

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생성형 AI란 무엇이고 어떻게 사용하며 전통적인 머신러닝 방법과는 어떻게 다른지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. 직접 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.

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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.

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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.

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네트워킹 및 Google Cloud 시리즈의 두 번째 과정인 '라우팅 및 주소 지정하기'에 오신 것을 환영합니다. 이 과정에서는 Google Cloud의 네트워킹 기능과 관련된 핵심 라우팅 및 주소 지정 개념을 다룹니다. 모듈 1에서는 Google Cloud의 네트워크 라우팅 및 주소 지정을 살펴보고 IPv4 라우팅, 사용자 IP 주소 사용, Cloud DNS 설정 등 주요 구성요소를 알아보며 기초를 다집니다. 모듈 2에서는 비공개 연결 옵션으로 초점을 옮겨 내부 IP 주소를 통해 Google 및 기타 서비스에 비공개로 액세스하는 방법과 사용 사례를 살펴봅니다. 이 과정을 마치면 Google Cloud 내에서 네트워크 트래픽을 효과적으로 라우팅하고 주소를 지정하는 방법을 확실히 이해할 수 있습니다.

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This fundamental-level quest is unique amongst the other quest offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.

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Google Cloud 기초: 핵심 인프라 과정은 Google Cloud 사용에 관한 중요한 개념 및 용어를 소개합니다. 이 과정에서는 동영상 및 실무형 실습을 통해 중요한 리소스 및 정책 관리 도구와 함께 Google Cloud의 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 살펴보고 비교합니다.

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많은 IT 조직에서 민첩성을 추구하는 개발자와 안정성에 초점을 맞추는 운영자 간에 인센티브가 일치하지 않습니다. 사이트 안정성 엔지니어링(SRE)은 Google이 개발과 운영 간의 인센티브를 조정하고 미션 크리티컬 프로덕션 지원을 수행하는 방식입니다. SRE 문화 및 기술 관행을 도입하면 비즈니스와 IT 간의 협업을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 과정에서는 Google SRE의 주요 관행과 SRE 조직 도입의 성공에서 중요한 IT 및 비즈니스 리더의 역할을 소개합니다.

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이 자기 주도형 교육 과정은 수강생이 Google Cloud의 보안 제어 및 기술을 폭넓게 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 참가자는 녹화된 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 Cloud Storage 액세스 제어 기술, 보안 키, 고객 제공 암호화 키, API 액세스 제어, 범위 지정, 보안 VM, 암호화, 서명된 URL을 비롯한 안전한 Google Cloud 솔루션의 구성요소를 탐색하고 배포해 봅니다. Kubernetes 환경 보호에 대해서도 다룹니다.

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이 과정은 Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리에 관한 3개 과정으로 이루어진 시리즈 중 1부입니다. 이 첫 번째 과정에서는 Apache Beam이 무엇인지, Dataflow와 어떤 관계가 있는지 복습하는 내용으로 시작합니다. 다음으로 Apache Beam의 비전과 Beam 이식성 프레임워크의 이점에 대해 설명합니다. Beam 이식성 프레임워크는 개발자가 선호하는 프로그래밍 언어를 원하는 실행 백엔드와 함께 사용할 수 있다는 비전을 실현합니다. 그런 다음 Dataflow를 통해 컴퓨팅과 스토리지를 분리하면서 비용을 절감하는 방법과 ID, 액세스, 관리 도구가 Dataflow 파이프라인과 상호작용하는 방식을 알아봅니다. 마지막으로 Dataflow에서 사용 사례에 맞는 적절한 보안 모델을 구현하는 방법을 살펴봅니다.

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Kubernetes는 가장 인기 있는 컨테이너 조정 시스템이며, Google Kubernetes Engine은 Google Cloud에서 관리형 Kubernetes 배포를 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 이 고급 과정에서는 Docker 이미지, 컨테이너를 구성하고 완전한 Kubernetes Engine 애플리케이션을 배포하는 실무형 실습을 진행합니다. 이 과정에서는 컨테이너 조정을 자체 워크플로에 통합하는 데 필요한 실용적인 기술을 알려드립니다. 기술을 입증하고 지식을 확인할 실무형 챌린지 실습을 찾고 계신가요? 이 과정을 마친 후 추가로 챌린지 실습을 완료하여 전용 Google Cloud 디지털 배지를 받으세요. 이 챌린지 실습은 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 과정이 끝나면 제공됩니다.

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