Jens Müller
회원 가입일: 2020
멀티 에이전트 아키텍처 배포
Earned 8월 22, 2026 EDT
Gemini Enterprise Agent Platform을 사용한 멀티 에이전트 시스템 배포
Earned 8월 22, 2026 EDT
AI 인프라: 배포 유형
Earned 8월 22, 2026 EDT
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기
Earned 2월 22, 2026 EST
바이브 코딩과 MCP를 활용하여 스마트한 클라우드 애플리케이션 빌드하기
Earned 2월 22, 2026 EST
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned 2월 16, 2026 EST
Agent Platform의 프롬프트 설계
Earned 2월 2, 2026 EST
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide
Earned 2월 2, 2026 EST
Vertex AI Studio 소개
Earned 2월 2, 2026 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 2월 2, 2026 EST
책임감 있는 AI 소개
Earned 2월 2, 2026 EST
Discover Business Value for Customers
Earned 12월 30, 2025 EST
Google Cloud에서 생성형 AI 앱 만들기
Earned 12월 7, 2025 EST
생성형 AI 입문자 - Agent Platform
Earned 12월 4, 2025 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어
Earned 11월 26, 2025 EST
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가
Earned 11월 23, 2025 EST
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps) 기능 관리
Earned 11월 23, 2025 EST
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 11월 23, 2025 EST
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기
Earned 11월 23, 2025 EST
프로덕션 머신러닝 시스템
Earned 11월 17, 2025 EST
기업의 머신러닝
Earned 11월 9, 2025 EST
Google Cloud에서 TensorFlow를 사용해 이미지 분류하기
Earned 10월 17, 2025 EDT
Google Cloud에서 Keras를 사용해 ML 모델을 빌드, 학습, 배포하기
Earned 10월 11, 2025 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE 시험 대비
Earned 10월 7, 2025 EDT
머신러닝용 BigQuery
Earned 10월 7, 2025 EDT
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링
Earned 10월 7, 2025 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기
Earned 10월 6, 2025 EDT
Vertex AI에서 노트북 작업하기
Earned 10월 2, 2025 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 9월 26, 2025 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개
Earned 9월 22, 2025 EDT
Conversational AI Voice and Chat Integrations
Earned 3월 18, 2025 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 3월 7, 2024 EST
생성형 AI 소개
Earned 3월 7, 2024 EST
Vertex AI
Earned 7월 5, 2023 EDT
Cloud Hero DocAI
Earned 7월 2, 2023 EDT
Automate Interactions with Contact Center AI
Earned 7월 2, 2023 EDT
BigQuery for Data Analysis II
Earned 6월 26, 2023 EDT
Intro to BigQuery: Analytics & Machine Learning
Earned 6월 20, 2023 EDT
Hybrid Cloud Service Mesh with Anthos
Earned 4월 21, 2023 EDT
Google Cloud의 보안 취약점 완화
Earned 4월 19, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine 비용 최적화
Earned 4월 16, 2023 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure
Earned 4월 13, 2023 EDT
Google Cloud 네트워크 설정
Earned 4월 11, 2023 EDT
DEPRECATED Site Reliability Engineering: Measuring and Managing Reliability
Earned 4월 2, 2023 EDT
Google Cloud의 로깅 및 모니터링
Earned 4월 1, 2023 EDT
클라우드 아키텍처: 설계, 구현, 관리
Earned 3월 23, 2023 EDT
신뢰할 수 있는 Google Cloud 인프라: 설계 및 프로세스
Earned 3월 22, 2023 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned 3월 12, 2023 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드
Earned 5월 16, 2022 EDT
Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure 4.1
Earned 5월 5, 2022 EDT
DEPRECATED Exploring APIs
Earned 5월 4, 2022 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCD 시험 대비
Earned 5월 1, 2022 EDT
Google Cloud 네트워크 개발
Earned 4월 26, 2022 EDT
Using the Cloud SDK Command Line
Earned 4월 26, 2022 EDT
유연한 Google Cloud 인프라: 확장 및 자동화
Earned 4월 24, 2022 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기
Earned 4월 21, 2022 EDT
Google Kubernetes Engine으로 설계하기: 기초
Earned 4월 14, 2022 EDT
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기
Earned 4월 8, 2022 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 핵심 서비스
Earned 4월 3, 2022 EDT
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드
Earned 3월 28, 2022 EDT
Google Cloud의 네트워킹: 기초
Earned 3월 25, 2022 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정
Earned 3월 16, 2022 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 기초
Earned 3월 16, 2022 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 3월 11, 2022 EST
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 9월 23, 2020 EDT
기준: 인프라
Earned 9월 9, 2020 EDT
Google Cloud 필수 정보
Earned 9월 3, 2020 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.
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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.
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이 과정은 Google Cloud에서 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 배포, 관리, 최적화하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 일련의 강의와 실용적인 데모를 통해 Google Compute Engine(GCE)을 사용하는 고도로 맞춤 설정 가능한 환경부터 Google Kubernetes Engine(GKE)과 같은 관리형 솔루션에 이르기까지 다양한 배포 전략을 살펴봅니다. 특히 클러스터를 만들고 추론을 위해 GKE를 배포하는 방법도 배우게 됩니다.
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중급 Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트 생성, Python SDK와 Gemini API를 사용한 함수 호출 적용, Cloud Run으로 Streamlit 애플리케이션 배포 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 텍스트 생성을 위해 Gemini에 프롬프트를 입력하는 여러 가지 방법과 Cloud Shell을 사용해 Streamlit 애플리케이션을 테스트하고 반복하는 방법, Streamlit 애플리케이션을 Cloud Run에 배포된 Docker 컨테이너로 패키징하는 방법을 배울 수 있습니다.
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"바이브 코딩과 MCP를 활용하여 스마트한 클라우드 애플리케이션 빌드하기" 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google의 AI 코딩 어시스턴트와 MCP 서버의 강력한 기능을 활용하는 방법을 배울 수 있습니다.
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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초급 Agent Platform의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Agent Platform 내 프롬프트 엔지니어링, 이미지 분석, 멀티모달 생성형 기술과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 효과적인 프롬프트를 만들고 생성형 AI 출력을 안내하며 실제 마케팅 분야 시나리오에 Gemini 모델을 적용하는 방법을 알아보세요.
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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.
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이 과정에서는 생성형 AI 모델과 상호작용하고 비즈니스 아이디어의 프로토타입을 제작하여 프로덕션으로 출시할 수 있는 도구인 Vertex AI Studio를 소개합니다. 몰입감 있는 사용 사례, 흥미로운 강의, 실무형 실습을 통해 프롬프트부터 프로덕션에 이르는 수명 주기를 살펴보고 Vertex AI Studio를 Gemini 멀티모달 애플리케이션, 프롬프트 설계, 프롬프트 엔지니어링, 모델 조정에 활용하는 방법을 알아봅니다. 이 과정의 목표는 Vertex AI Studio로 프로젝트에서 생성형 AI의 잠재력을 활용하는 것입니다.
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기업에서 인공지능과 머신러닝의 사용이 계속 증가함에 따라 책임감 있는 빌드의 중요성도 커지고 있습니다. 대부분의 기업은 책임감 있는 AI를 실천하기가 말처럼 쉽지 않습니다. 조직에서 책임감 있는 AI를 운영하는 방법에 관심이 있다면 이 과정이 도움이 될 것입니다.
이 과정에서 책임감 있는 AI를 위해 현재 Google Cloud가 기울이고 있는 노력, 권장사항, Google Cloud가 얻은 교훈을 알아보면 책임감 있는 AI 접근 방식을 구축하기 위한 프레임워크를 수립할 수 있을 것입니다.
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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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The course aims to train Google technical sales partners on the business value discovery process using proprietary content.
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생성형 AI 애플리케이션은 대규모 언어 모델(LLM)이 발명되기 전에는 불가능에 가까웠던 새로운 사용자 경험을 만들 수 있습니다. 어떻게 하면 애플리케이션 개발자가 생성형 AI를 사용해 Google Cloud에서 강력한 대화형 앱을 빌드할 수 있을까요?
이 과정에서는 생성형 AI 애플리케이션에 대해 알아보고 프롬프트 설계 및 검색 증강 생성(RAG)을 사용해 LLM 기반의 강력한 애플리케이션을 빌드하는 방법을 학습합니다. 생성형 AI 애플리케이션에 사용할 수 있는 프로덕션 레디 아키텍처를 살펴보고 LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.
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생성형 AI 입문자 - Agent Platform 과정은 Google Cloud에서 생성형 AI를 사용하는 방법을 다루는 실습 컬렉션입니다. 이 실습을 통해 Agent Platform에서 Gemini 모델을 사용하는 방법을 알아봅니다. 또한 프롬프트 설계, 권장사항을 살펴보고 이를 아이디어 구상, 텍스트 분류, 텍스트 추출, 텍스트 요약 등에 활용하는 방법을 다룹니다. Agent Platform에서 커스텀 학습을 통해 파운데이션 모델을 조정하고, Agent Platform의 엔드포인트에 배포하는 방법도 배우게 됩니다.
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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 과정은 머신러닝 실무자에게 생성형 AI 모델과 예측형 AI 모델을 평가하는 데 필요한 도구, 기술, 권장사항을 제공합니다. 모델 평가는 프로덕션 단계의 ML 시스템이 안정적이고 정확하고 성능이 우수한 결과를 제공할 수 있게 하는 중요한 분야입니다.
강의 참가자는 다양한 평가 측정항목, 방법, 각각 다른 모델 유형과 작업에 적합한 애플리케이션에 대해 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 이 과정에서는 생성형 AI 모델의 고유한 문제를 강조하고 이를 효과적으로 해결하기 위한 전략을 소개합니다. 강의 참가자는 Google Cloud의 Vertex AI Platform을 활용해 모델 선택, 최적화, 지속적인 모니터링을 위한 견고한 평가 프로세스를 구현하는 방법을 알아볼 수 있습니다.
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이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템을 배포, 평가, 모니터링, 운영하기 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다.
학습자는 SDK 레이어에서 Vertex AI Feature Store의 스트리밍 수집을 사용하여 실습을 진행하게 됩니다.
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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 Cloud에서 프로덕션 ML 시스템 배포, 평가, 모니터링, 운영을 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 머신러닝 엔지니어링 전문가들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 도구를 사용합니다. 이들이 협력하거나 때론 그 역할을 하는 데이터 과학자는 고성능 모델을 빠르고 정밀하게 배포할 수 있도록 모델을 개발합니다.
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이 과정에서는 프로덕션 환경에서 고성능 ML 시스템을 빌드하기 위한 구성요소와 권장사항을 자세히 살펴봅니다. 정적 학습, 동적 학습, 정적 추론, 동적 추론, 분산 TensorFlow, TPU 등 고성능 ML 시스템 빌드와 관련된 일반적인 고려사항을 다룹니다. 이 과정에서는 정확한 예측 능력 외에도 양질의 ML 시스템을 만드는 특성을 탐구하는 데 중점을 둡니다.
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이 과정에서는 우수사례를 중심으로 ML 워크플로에 대한 실질적인 접근 방식을 취합니다. ML팀은 다양한 ML 비즈니스 요구사항과 사용 사례에 직면합니다. 팀에서는 데이터 관리 및 거버넌스에 필요한 도구를 이해하고 가장 효과적으로 데이터 전처리에 접근하는 방식을 파악해야 합니다.
두 가지 사용 사례를 위한 ML 모델을 빌드하는 세 가지 옵션이 팀에 제시됩니다. 이 과정에서는 목표를 달성하기 위해 AutoML, BigQuery ML 또는 커스텀 학습을 사용하는 이유를 설명합니다.
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중급 Google Cloud에서 TensorFlow를 사용해 이미지 분류하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 기술 배지 과정에서는 TensorFlow와 Vertex AI를 사용하여 머신러닝 모델을 만들고 학습시키는 방법을 배웁니다. 주로 Vertex AI Workbench 사용자 관리 노트북과 상호작용합니다.
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이 과정에서는 TensorFlow 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성에 대해 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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SQL만으로 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 머신러닝 모델을 빌드하고 싶으신가요? BigQuery ML은 데이터 분석가가 기존 SQL 도구와 기술을 사용하여 머신러닝 모델을 만들고, 학습시키고, 평가하고, 예측할 수 있게 하여 머신러닝을 범용화합니다. 이 실습 시리즈에서는 다양한 모델 유형을 실험하고 좋은 모델을 만드는 요소를 알아봅니다.
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중급 BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 기술 배지를 획득하여 Dataprep by Trifact로 데이터 변환 파이프라인을 BigQuery에 빌드, Cloud Storage, Dataflow, BigQuery를 사용한 ETL(추출, 변환, 로드) 워크플로 빌드, BigQuery ML을 사용하여 머신러닝 모델을 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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중급 BigQuery ML로 ML 모델 만들기 기술 배지 과정을 완료하면 BigQuery ML로 머신러닝 모델을 만들고 평가하여 데이터 예측을 수행하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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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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초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Managed Service for Apache Spark에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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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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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.
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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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Welcome Gamers! Learn Google Cloud's Vertex AI, all while having fun! Vertex AI is Google Cloud's unified ML platform for solving your tough business problems. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
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In this game you will create and use document processors using the Document AI API, automatically extract information from digitally scanned paper forms, use the Document AI API with Python to create various processors, and create an end-to-end document processing pipeline.
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Welcome Gamers! Add context to your virtual agent, add a phone gateway to allow users to call into your virtual agent, all while having fun! Use Dialogflow to create a conversational interface and design the end-user's intention. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
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Welcome Gamers! Test your skills and learn BigQuery, all while having fun!
You will compete to see who can finish the game with the highest score.
Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points
for speed!
Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points.
All players will be awarded the game badge.
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Welcome Gamers! Today's game is all about experimenting with Big Query for Machine Learning! Use real life case studies to learn various concepts of BQML and have fun. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.
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This on-demand course equips students to understand and adopt Istio-based
service-mesh with Anthos for centralized observability, traffic management,
and service-level security.
This is the second course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with
Anthos series. After completing this course, learners should continue to the
Hybrid Cloud Multi-Cluster with Anthos course.
Completion of the Architecting with Google Kubernetes Engine path is a
prerequisite for this course.
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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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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.
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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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Google Cloud 네트워크 설정 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 실습에서는 Google Cloud Platform에서 기본적인 네트워킹 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다. 커스텀 네트워크를 만들고 서브넷 방화벽 규칙을 추가한 다음 VM을 만들고 VM이 서로 통신할 때의 지연 시간을 테스트합니다.
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Service level indicators (SLIs) and service level objectives (SLOs) are fundamental tools for measuring and managing reliability. In this course, students learn approaches for devising appropriate SLIs and SLOs and managing reliability through the use of an error budget.
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Google Cloud의 로깅, 모니터링, 모니터링 가능성에 관한 2부 과정에 오신 것을 환영합니다. Google Cloud의 핵심 운영 도구는 크게 두 가지 카테고리로 나뉩니다. 운영 중심 구성요소와 애플리케이션 성능 관리 도구입니다. 이 과정에서는 Google Cloud의 로깅 및 모니터링에서는 로깅, 모니터링, 서비스 모니터링을 포함한 운영 중심 구성요소를 다룹니다. 이 과정을 수강한 후에는 Google Cloud의 모니터링 가능성(2부)을 완료하여 사용 가능한 애플리케이션 성능 관리 도구에 관해 알아보시기 바랍니다.
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클라우드 아키텍처: 설계, 구현, 관리 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하여 Apache 웹 서버를 통해 공개 액세스 가능한 웹사이트 배포, 시작 스크립트를 사용한 Compute Engine VM 구성, Windows 배스천 호스트와 방화벽 규칙을 사용한 보안 RDP 구성, Docker 이미지를 빌드하고 Kubernetes 클러스터에 배포한 후 업데이트, CloudSQL 인스턴스 만들기, MySQL 데이터베이스 가져오기 관련 기술 역량을 입증하세요. 이 기술 배지 과정은 Google Cloud 공인 프로페셔널 클라우드 설계자 자격증 시험에서 다루는 주제를 이해하는 데 도움이 되는 리소스입니다.
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이 과정에서는 학습자가 검증된 설계 패턴을 사용하여 Google Cloud에서 고도로 안정적이고 효율적인 솔루션을 빌드하는 데 필요한 역량을 기를 수 있습니다. 'Google Compute Engine으로 설계하기' 또는 'Google Kubernetes Engine으로 설계하기' 과정에서 이어지는 내용이며, 학습자가 두 과정에서 다루는 기술을 실무에서 사용해 본 경험이 있다는 전제로 진행됩니다. 학습자는 프레젠테이션, 설계 활동, 실무형 실습을 통해 고도로 안정적이고 안전하고 비용 효율적이며 가용성이 높은 Google Cloud 배포를 설계하는 데 필요한 비즈니스 요구사항과 기술 요구사항을 정의하고 이 사이의 적절한 균형을 유지하는 방법을 익힐 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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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.
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This class provides an overview of Google Cloud Platform services. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn the value of Google Cloud Platform and how its services work together. Participants also get foundational skills in how to use GCP.
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Google Cloud Application Programming Interfaces are the mechanism to interact with Google Cloud Services programmatically. This quest will give you hands-on practice with a variety of GCP APIs, which you will learn through working with Google’s APIs Explorer, a tool that allows you to browse APIs and run their methods interactively. By learning how to transfer data between Cloud Storage buckets, deploy Compute Engine instances, configure Dataproc clusters and much more, Exploring APIs will show you how powerful APIs are and why they are used almost exclusively by proficient GCP users. Enroll in this quest today.
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Gemini Notebook을 사용하여 Associate Cloud 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 알아봅니다.
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Google Cloud 네트워크 개발 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 IAM 역할 탐색 및 프로젝트 액세스 권한 추가/삭제, VPC 네트워크 생성, Compute Engine VM 배포 및 모니터링, SQL 쿼리 작성, Compute Engine에서 VM 배포 및 모니터링, Kubernetes를 여러 배포 접근 방식과 함께 사용하여 애플리케이션을 배포하는 등의 다양한 애플리케이션 배포 및 모니터링 방법을 배울 수 있습니다.
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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.
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이 속성 주문형 과정에서는 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습이 결합된 이 과정을 통해 안전한 네트워크 상호 연결, 부하 분산, 자동 확장, 인프라 자동화, 관리형 서비스가 포함된 솔루션 요소를 살펴보고 배포할 수 있습니다.
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중급 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 기술 배지 과정을 완료하여 Docker 컨테이너 이미지 구성 및 빌드, Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터 생성 및 관리, kubectl을 활용한 효율적인 클러스터 관리, 강력한 지속적 배포(CD) 관행으로 Kubernetes 애플리케이션 배포를 위한 기술을 갖추었음을 입증하세요.
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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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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 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 시스템, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 고객 제공 암호화 키, 보안 및 액세스 관리, 할당량 및 요금 청구, 리소스 모니터링 등 실용적인 솔루션을 배포하는 방법에 대해서도 설명합니다.
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안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud에서 애플리케이션을 빌드, 확장, 보호하는 데 필요한 다양한 네트워킹 관련 리소스에 대해 배울 수 있습니다.
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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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Google Cloud 앱 개발 환경 설정 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, Pub/Sub의 기본 기능을 사용하여 스토리지 중심 클라우드 인프라를 구축하고 연결하는 방법을 배울 수 있습니다.
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이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 가상 머신, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. Console과 Cloud Shell을 통해 Google Cloud를 사용하는 방법을 학습합니다. 또한 클라우드 설계자의 역할, 인프라 설계 접근 방식은 물론 Virtual Private Cloud(VPC), 프로젝트, 네트워크, 서브네트워크, IP 주소, 경로, 방화벽 규칙을 사용한 가상 네트워킹 구성에 대해 알아봅니다.
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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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초급 Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 애플리케이션 부하 분산기 구성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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이 과정은 Google Cloud 기본 개념 과정 이상의 지식을 얻기 위해 실무형 실습을 찾는 초보 클라우드 개발자에게 도움이 됩니다. 실습을 통해 Cloud Storage와 Monitoring 및 Cloud Functions 등 기타 주요 애플리케이션 서비스를 자세히 살펴보며 실무 경험을 쌓게 됩니다. 모든 Google Cloud 이니셔티브에 적용할 수 있는 유용한 기술을 개발할 수 있습니다.
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이 초급 과정에서는 Google Cloud의 기본 도구 및 서비스를 직접 사용해 보는 실무형 실습을 진행합니다. 선택사항으로 제공되는 동영상에서는 실습에서 다룬 개념을 자세히 살펴보고 복습합니다. Google Cloud 필수 정보는 Google Cloud 학습자에게 추천되는 첫 번째 과정입니다. 클라우드에 대한 사전 지식이 거의 없거나 전혀 없더라도 첫 Google Cloud 프로젝트에 적용할 수 있는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. Cloud Shell 명령어 작성, 첫 번째 가상 머신 배포, Kubernetes Engine에서의 애플리케이션 실행, 부하 분산 등 Google Cloud 필수 정보에서는 플랫폼의 기본 기능을 소개합니다.
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