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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Wenjing Liu

회원 가입일: 2019

다이아몬드 리그

17280포인트
Firebase로 서버리스 앱 개발 Earned 5월 18, 2026 EDT
Arcade Voyage: Data Governance and Firebase Foundations Earned 5월 18, 2026 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 Earned 5월 15, 2026 EDT
Arcade Adventure: Modern App Deployment Earned 5월 14, 2026 EDT
Google Cloud에서 웹사이트 빌드 Earned 5월 14, 2026 EDT
Google App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리 Earned 5월 14, 2026 EDT
Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기 Earned 5월 13, 2026 EDT
Google Cloud Compute 기본 Earned 5월 11, 2026 EDT
Arcade Base Camp May 2026 Earned 5월 11, 2026 EDT
Arcade Trail: Cloud Security and DevOps Foundations Earned 5월 10, 2026 EDT
Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현 Earned 5월 10, 2026 EDT
Google Cloud 네트워크 개발 Earned 5월 8, 2026 EDT
Work Meets Play: Expressive Efficiency Earned 5월 8, 2026 EDT
Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기 Earned 5월 8, 2026 EDT
Google Cloud 네트워크 설정 Earned 5월 8, 2026 EDT
Skill Up Summer Earned 5월 8, 2026 EDT
GKE에서 확장 가능한 워크로드 관리 Earned 5월 7, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine 권장사항: 보안 Earned 4월 22, 2026 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 관리 Earned 4월 21, 2026 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 Earned 4월 20, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine으로 설계하기: 프로덕션 Earned 4월 20, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine으로 설계하기: 워크로드 Earned 4월 16, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine 시작하기 Earned 4월 13, 2026 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 4월 10, 2026 EDT
멀티 에이전트 아키텍처 배포 Earned 4월 9, 2026 EDT
Gemini Enterprise로 더 신속하게 지식 교환 Earned 4월 8, 2026 EDT
Model Armor: 안전한 AI 배포 Earned 4월 8, 2026 EDT
Build AI Agents with Enterprise Databases Earned 4월 8, 2026 EDT
Unlock Insights with NotebookLM Earned 4월 8, 2026 EDT
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK) Earned 4월 8, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK) 및 Agent Engine으로 멀티 에이전트 시스템 배포하기 Earned 4월 8, 2026 EDT
Gemini Enterprise 소개 Earned 4월 7, 2026 EDT
Google Cloud 에이전트 이해하기 Earned 4월 7, 2026 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 Earned 4월 5, 2026 EDT
Snowflake 전문가를 위한 BigQuery 기초 Earned 4월 5, 2026 EDT
Oracle 전문가를 위한 BigQuery 기초 Earned 4월 5, 2026 EDT
Teradata 전문가를 위한 BigQuery 기초 Earned 4월 5, 2026 EDT
Redshift 전문가를 위한 BigQuery 기초 Earned 4월 4, 2026 EDT
클라우드 아키텍처: 설계, 구현, 관리 Earned 4월 2, 2026 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 Earned 4월 1, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine 비용 최적화 Earned 4월 1, 2026 EDT
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 Earned 3월 31, 2026 EDT
AWS 전문가를 위한 Google Cloud 인프라 빌드 Earned 3월 30, 2026 EDT
신뢰할 수 있는 Google Cloud 인프라: 설계 및 프로세스 Earned 3월 28, 2026 EDT
Google Cloud의 로깅 및 모니터링 Earned 3월 22, 2026 EDT
Vertex AI Studio 소개 Earned 3월 20, 2026 EDT
AWS 전문가를 위한 Google Cloud IAM 및 네트워킹 Earned 3월 17, 2026 EDT

중급 Firebase로 서버리스 앱 개발 기술 배지 과정을 완료하여 Firebase를 사용한 서버리스 웹 애플리케이션 설계 및 빌드, 데이터베이스 관리에 Firestore 활용, Cloud Build를 사용하여 배포 프로세스 자동화, 애플리케이션에 Google 어시스턴트 기능 통합 등에 관한 기술을 입증하세요.

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Working with data and applications requires the right balance of governance and agility. In this voyage, you’ll use Dataplex to organize, secure, and assess data quality while exploring concepts like data mesh. Alongside, you’ll get hands-on with Firebase—building serverless apps, working with Firestore, and managing data in real time—bringing together modern data management and application development.

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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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Building and running applications on Google Cloud can take many forms—and this adventure brings them together. Get hands-on with App Engine, Cloud Run, Kubernetes Engine, and Compute Engine as you deploy applications, manage scaling, and explore modern architectures, including the shift from monolithic to microservices.

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Google Cloud에서 웹사이트 빌드 기술 배지 과정을 완료하고 입문 기술 배지를 획득하세요. 이 과정은 Get Cooking in Cloud 시리즈를 기반으로 하며 다음 내용을 다룹니다. Cloud Run에 웹사이트 배포Compute Engine에 웹 앱 호스팅Google Kubernetes Engine에 웹사이트 생성, 배포, 확장Cloud Build를 사용하여 모놀리식 애플리케이션에서 마이크로서비스 아키텍처로 마이그레이션

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Google App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Python, Go, PHP로 App Engine을 사용하는 방법을 알아봅니다.

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초급 Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기 기술 배지 과정을 완료하여, Knowledge Catalog를 통해 데이터 메시를 빌드해 Google Cloud에서 데이터 보안, 거버넌스, 탐색을 활용하는 역량을 입증하세요. Knowledge Catalog에서 애셋에 태그를 지정하고, IAM 역할을 할당하고, 데이터 품질을 평가하는 기술을 연습하고 테스트할 수 있습니다.

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Google Cloud Compute 기본 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 퀘스트에서는 Compute Engine을 사용하여 가상 머신(VM), 영구 디스크, 웹 서버로 작업하는 방법을 학습합니다.

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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Securing applications and streamlining delivery go hand in hand in modern cloud environments. In this trail, you’ll work with tools like Cloud KMS, Identity-Aware Proxy, and service accounts to manage access and protect resources. You’ll also explore private Kubernetes clusters, artifact management, and build CI/CD pipelines with Cloud Build—bringing together the essentials of cloud security and DevOps in practice.

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중급 Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Source Repositories로 Git 저장소 만들기, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 배포 실행, 관리, 확장, 그리고 컨테이너 이미지 빌드 및 GKE로의 배포를 자동화하는 CI/CD 파이프라인 설계 등에 관한 기술을 입증하세요.

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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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As platforms grow, maintaining speed, reliability, and seamless user experiences becomes critical. Inspired by Bobble AI and its journey to support millions of real-time interactions, this challenge explores how cloud-native systems are designed for efficiency at scale. You’ll work with Docker and Kubernetes to run and orchestrate applications, while also using IAM, Cloud Storage, and Monitoring to manage access, data, and performance. The result: a clearer view of how the right mix of containers, automation, and observability keeps modern applications fast, resilient, and efficient.

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Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기 과정을 완료하여 고급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud Vision API, Cloud Translation API, Cloud Natural Language API와 같은 머신러닝 및 AI 기술의 기본 기능을 알아봅니다.

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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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A season to build, experiment, and grow—one skill at a time. You’ll start with the fundamentals of networking, creating the foundation that connects everything together. From there, you’ll step into automation and application development using Cloud Scheduler, App Engine, and machine learning APIs. By the end, you’ll have a more confident, hands-on understanding of how modern applications are built, connected, and run on the cloud.

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Google Kubernetes Engine을 사용하여 애플리케이션을 대규모로 현대화, 관리, 모니터링하는 방법을 알아봅니다. 이 과정에서는 강의와 실무형 실습을 통해, 여러 공급업체에서 호스팅하는 다양한 클러스터에 분산된 경우에도 최신 애플리케이션을 사용할 수 있게 해주는 Google Kubernetes Engine(GKE), GKE Fleet, Cloud Service Mesh, 구성 컨트롤러의 기능과 배포 방법을 알아봅니다.

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Anthos Ready 솔루션을 이용해 보세요. 이 Google Kubernetes Engine 중심의 권장사항을 다룬 실무형 실습 과정에서는 프로덕션 GKE 환경을 배포하고 관리할 때의 규모에 맞는 보안, 특히 역할 기반 액세스 제어, 강화, VPC 네트워킹, Binary Authorization에 중점을 둡니다.

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중급 Google Cloud에서 Kubernetes 관리 기술 배지 과정을 완료하여 kubectl로 배포 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 애플리케이션 디버깅 및 모니터링, 지속적 배포 기법과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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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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이 과정에서는 Kubernetes와 Google Kubernetes Engine(GKE) 보안, 로깅 및 모니터링, GKE에서의 Google Cloud 관리형 스토리지 및 데이터베이스 서비스 사용에 대해 다룹니다. Google Kubernetes Engine으로 설계하기 시리즈의 두 번째 과정입니다. 이 과정을 이수한 후 안정적인 Google Cloud 인프라: 설계 및 프로세스 과정 또는 Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos 과정에 등록하세요.

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'Google Kubernetes Engine으로 설계하기: 워크로드' 과정에서는 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발 여정을 포괄적으로 학습하며, 학습 과정 전반에 걸쳐 Kubernetes 운영, 배포 관리, GKE 네트워킹, 영구 스토리지에 대해 살펴보게 됩니다. 이 과정은 Google Kubernetes Engine으로 설계하기: 시리즈의 첫 번째 과정입니다. 이 과정을 이수한 후에는 'Google Kubernetes Engine으로 설계하기: 프로덕션' 과정에 등록하세요.

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Google Kubernetes Engine 시작하기 과정에 오신 것을 환영합니다. 애플리케이션과 하드웨어 인프라 사이에 위치하는 소프트웨어 레이어인 Kubernetes에 관심이 있으시다면 잘 찾아오셨습니다. Google Kubernetes Engine을 사용하면 Kubernetes를 Google Cloud에서 관리형 서비스로 사용할 수 있습니다. 이 과정의 목표는 흔히 GKE로 불리는 Google Kubernetes Engine의 기본사항을 소개하고 Google Cloud에서 애플리케이션을 컨테이너화하고 실행하는 방법을 설명하는 것입니다. 이 과정에서는 먼저 Google Cloud에 대해 기본적인 사항을 소개한 후 이어서 컨테이너 및 Kubernetes, Kubernetes 아키텍처, Kubernetes 작업에 대해 간략히 설명합니다.

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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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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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직원들이 검색창 하나로 문서 스토리지, 이메일, 채팅, 티켓 시스템, 기타 데이터 소스에서 특정 정보를 찾을 수 있도록 설계된 강력한 도구인 Gemini Enterprise에는 Google의 전문적인 검색 및 AI 기술이 통합되어 있습니다. 또한 Gemini Enterprise 어시스턴트를 사용하면 브레인스토밍 및 조사는 물론 문서 개요를 작성하고 캘린더 일정에 동료를 초대하는 등의 작업에 도움이 되므로 직원들이 지식 관련 작업과 모든 종류의 협업을 빠르게 진행할 수 있습니다. (Gemini Enterprise의 이전 명칭은 Google Agentspace였으며, 이 과정에서 이전 제품 이름이 언급될 수 있습니다.)

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이 과정에서는 Model Armor의 필수 보안 기능을 검토하고 서비스를 사용할 수 있도록 준비합니다. LLM과 관련된 보안 위험과 Model Armor가 AI 애플리케이션을 보호하는 방법을 알아봅니다.

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Build AI agents that can leverage enterprise databases using the MCP Toolbox for Databases. You will define secure database interaction tools, and implement intelligent querying capabilities (leveraging vector embeddings, structured queries).

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In this course, you will learn how to centralize diverse sources like PDFs, web pages, and even audio files into a single, intelligent workspace. You will learn to chat with your documents to find specific information, generate instant summaries, and verify answers with AI-powered citations.

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This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.

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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 Vertex AI Agent Engine에 배포하여 인프라 결정과 Agent Engine에서 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 과정에서는 AI 에이전트, 엔터프라이즈 검색, NotebookLM, 지능형 데이터 액세스를 결합하여 조직의 과제를 해결하는 강력한 플랫폼인 Gemini Enterprise를 소개합니다. 학습자는 실제 사례와 실습을 통해 Gemini Enterprise 기능을 실제 비즈니스 요구사항에 적용하고, 아키텍처를 설명하며, 역할에 따 데이터 액세스 및 개인 정보 보호를 처리하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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이 과정에서는 Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, 대화형 에이전트, 에이전트 개발 키트를 포함해 Google Cloud의 에이전트 플랫폼에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 학습자는 각 제품의 고유한 기능을 이해하고, 특정 사용 사례에 가장 적합한 솔루션을 구별하며, 검색 및 채팅 애플리케이션 제작에 필요한 기초 지식을 습득하게 됩니다.

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중급 BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 기술 배지를 완료하여 데이터를 조인하여 새 테이블 만들기, 조인 관련 문제 해결, 합집합으로 데이터 추가, 날짜로 파티션을 나눈 테이블 만들기, BigQuery에서 JSON, 배열, 구조체 작업하기와 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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이 과정은 Snowflake에서 SQL 기반 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용해 본 경험이 있는 전문가를 대상으로 BigQuery를 시작하기 위한 기초를 다룹니다. 대화형 강의 콘텐츠와 실습을 통해 BigQuery에서 리소스를 프로비저닝하고, 데이터 애셋을 만들고 공유하며, 데이터를 수집하고, 쿼리 성능을 최적화하는 방법을 알아봅니다. Snowflake에 대한 이해를 바탕으로 Snowflake와 BigQuery의 유사점과 차이점을 알아보며 BigQuery에서 데이터 웨어하우스를 시작할 수 있도록 구성되어 있습니다.

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이 과정은 Oracle에서 SQL 기반 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용해 본 경험이 있고 BigQuery에서 작업을 시작하려고 하는 전문가를 대상으로 하며 BigQuery 기본사항을 다룹니다. 대화형 강의 콘텐츠와 실무형 실습을 통해 BigQuery에서 리소스를 프로비저닝하고, 데이터 애셋을 만들고 공유하며, 데이터를 수집하고, 쿼리 성능을 최적화하는 방법을 알아봅니다. 또한 Oracle에 대한 이해를 바탕으로 Oracle과 BigQuery의 유사점과 차이점을 알아보며 BigQuery에서 데이터 웨어하우스를 시작할 수 있도록 안내합니다.

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이 과정은 Teradata에서 SQL 기반 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용해 본 경험이 있고 BigQuery에서 작업을 시작하려고 하는 전문가를 대상으로 하며 BigQuery 기본사항을 다룹니다. 대화형 강의 콘텐츠와 실무형 실습을 통해 BigQuery에서 리소스를 프로비저닝하고, 데이터 애셋을 만들고 공유하며, 데이터를 수집하고, 쿼리 성능을 최적화하는 방법을 알아봅니다. 또한 Teradata에 대한 이해를 바탕으로 Teradata와 BigQuery의 유사점과 차이점을 알아보며 BigQuery에서 데이터 웨어하우스를 시작할 수 있도록 안내합니다.

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이 과정은 Redshift에서 SQL 기반 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용해 본 경험이 있고 BigQuery에서 작업을 시작하려고 하는 전문가를 대상으로 하며 BigQuery 기본사항을 다룹니다. 대화형 강의 콘텐츠와 실무형 실습을 통해 BigQuery에서 리소스를 프로비저닝하고, 데이터 애셋을 만들고 공유하며, 데이터를 수집하고, 쿼리 성능을 최적화하는 방법을 알아봅니다. 또한 Redshift에 대한 이해를 바탕으로 Redshift와 BigQuery의 유사점과 차이점을 알아보며 BigQuery에서 데이터 웨어하우스를 시작할 수 있도록 안내합니다.

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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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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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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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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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AWS 전문가를 위한 Google Cloud 인프라 빌드 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 IAM 권한을 구성하고, Kubernetes를 사용해 워크로드를 조정하고, Compute Engine을 사용해 웹 애플리케이션을 호스팅하며, 부하 분산을 구성하는 방법을 배울 수 있습니다.

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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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Google Cloud의 로깅, 모니터링, 모니터링 가능성에 관한 2부로 된 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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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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이 과정은 AWS 지식이 있는 클라우드 설계자 및 엔지니어를 대상으로 하는 4개 과정 시리즈의 첫 번째 과정으로, Google Cloud와 AWS 솔루션을 비교하고 전문가를 위한 사용법을 안내합니다. 이 과정은 Google Cloud의 Identity and Access Management(IAM)와 네트워킹에 중점을 둡니다. 학습자는 AWS의 액세스 관리 및 네트워킹에 대한 지식을 바탕으로 Google Cloud의 액세스 관리 및 네트워킹과의 유사점과 차이점을 살펴봅니다. 학습자는 Google Cloud 리소스를 빌드하고 관리하는 실무형 실습을 함께 진행합니다.

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