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멀티 에이전트 아키텍처 배포
Earned 10월 17, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine 비용 최적화
Earned 10월 14, 2026 EDT
Gemini Enterprise Agent Platform을 사용한 멀티 에이전트 시스템 배포
Earned 10월 9, 2026 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드
Earned 9월 29, 2026 EDT
Google Cloud에서 보안 관리하기
Earned 9월 28, 2026 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개
Earned 9월 27, 2026 EDT
고급 멀티 에이전트 아키텍처 배포 기술 배지를 획득하고 다음 역량을 입증하세요. 여기에는 ADK를 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 에이전트 간(A2A) 프로토콜을 사용하여 에이전트를 연결하고, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 외부 도구를 통합하고, 에이전트 엔진에 완전한 멀티 에이전트 솔루션을 배포하는 작업이 포함됩니다.
중급 Google Kubernetes Engine 비용 최적화 기술 배지 과정을 완료하여 멀티 테넌트 클러스터의 생성 및 관리, 리소스 사용량의 네임스페이스별 모니터링, 효율을 위한 클러스터 및 포드 자동 확장 구성, 최적의 리소스 배포를 위한 부하 분산 설정, 애플리케이션 상태와 비용 효율을 위한 활성 프로브 및 준비 프로브 구현 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
이 과정에서는 Google 에이전트 개발 키트를 사용하여 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 빌드하는 방법을 학습합니다. 학습자는 도구를 갖춘 에이전트를 빌드하고 상하위 관계 및 흐름을 사용해 여러 에이전트를 연결하여 상호작용 방식을 정의해 봅니다. 에이전트를 로컬로 실행하고 Gemini Enterprise Agent Platform의 Agent Runtime에 배포하여 인프라 결정과 Agent Runtime에서 처리하는 리소스 확장에 따른 관리형 에이전트 흐름으로 실행합니다. 이 실습은 이 제품의 출시 전 버전을 기반으로 합니다. 유지보수 업데이트를 제공하는 동안에는 이러한 실습에 약간의 지연이 있을 수 있습니다.
중급 Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 Terraform을 사용하는 코드형 인프라(IaC) 원칙, Terraform 구성으로 Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 관리, 효과적인 상태 관리(로컬 및 원격), 재사용성 및 구성을 위한 Terraform 코드 모듈화 등에 관한 기술을 입증하세요.
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.
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.