본문 바로가기
교육용 G suite

구글 클라우드 플랫폼(GCP) 시작을 위한 기초 가이드

by 괴짜가족 2023. 4. 12.
 

구글 클라우드 플랫폼(GCP)은 기업이 클라우드에서 애플리케이션과 데이터를 구축, 배포 및 관리할 수 있도록 하는 Google의 클라우드 컴퓨팅 서비스 제품군입니다. 기업은 GCP를 사용하여 리소스를 확장하고 안정성과 보안을 개선하며 비용을 최적화하고 혁신할 수 있습니다.


구글 클라우드 플랫폼(GCP)을 사용해야 하는 이유

확장성

 GCP를 사용하면 수요에 따라 리소스를 확장 또는 축소할 수 있으므로 변화하는 비즈니스 요구사항에 신속하게 적응하고 피크 기간 동안 증가한 트래픽을 처리하고 리소스의 과잉 프로비저닝을 방지하여 비용을 절감하고 사용자를 개선할 수 있습니다.

 

안정성

GCP는 중복성 및 글로벌 부하 분산 기능이 내장된 매우 안정적인 인프라를 제공하여 전 세계 고객이 애플리케이션과 서비스를 사용할 수 있고 성능을 발휘하여 브랜드 평판과 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

 

보안

GCP는 유휴 및 전송 중 암호화, 세분화된 액세스 제어를 위한 ID 및 액세스 관리(IAM), 지속적인 모니터링 및 위협 감지를 비롯한 고급 보안 기능을 제공하여 데이터를 보호하고 비즈니스를 보안으로부터 보호합니다. 위협.

 

 

 

비용 효율성

GCP의 종량제 가격 모델을 사용하면 선불 비용이나 장기 약정 없이 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다. 이 비용 효율적인 가격 책정 방식을 통해 IT 예산을 최적화하고 운영 비용을 절감하며 리소스를 마케팅 이니셔티브에 효율적으로 할당할 수 있습니다.

 

유연성

GCP는 웹 애플리케이션 구축, 빅데이터 처리, 기계 학습 구현, IoT 기기 관리, DevOps 관행 채택 등 특정 비즈니스 요구사항을 충족하도록 맞춤설정할 수 있는 다양한 서비스와 도구를 제공합니다. 시장에서 비즈니스를 혁신하고 차별화할 수 있는 유연성

 


구글 클라우드 플랫폼(GCP) 사용 사례

웹 애플리케이션

GCP는 가상 머신용 Compute Engine, 확장 가능한 웹 애플리케이션 구축을 위한 App Engine, 정적 및 동적 콘텐츠 저장 및 제공을 위한 Cloud Storage와 같은 다양한 서비스를 제공하므로 웹 구축 및 배포에 이상적인 플랫폼입니다. 응용 프로그램.

 

빅데이터 및 분석

GCP는 빅데이터 분석을 위한 BigQuery, 데이터 처리를 위한 Dataflow, 실시간 메시징을 위한 Pub/Sub와 같이 대용량 데이터를 처리하고 분석하기 위한 강력한 도구를 제공하므로 기업에서 널리 사용됩니다. 많은 양의 데이터를 처리합니다.

 

머신 러닝 및 AI

GCP는 맞춤형 머신 러닝 모델을 구축하기 위한 AutoML, 머신 러닝 모델을 교육하고 제공하기 위한 ML Engine, 이미지 인식을 위한 Vision API를 포함하여 다양한 머신 러닝 및 AI 서비스를 제공하여 기업이 강력한 기능을 활용할 수 있도록 합니다.

 

사물 인터넷(IoT)

GCP는 IoT 기기 연결 및 관리를 위한 IoT Core, IoT 데이터 처리를 위한 Dataflow, 실시간 IoT 데이터 수집 및 처리를 위한 Cloud Pub/Sub와 같은 IoT 데이터 관리 및 분석을 위한 도구를 제공합니다. , IoT 애플리케이션 구축을 위한 이상적인 플랫폼입니다.

 

DevOps

GCP는 버전 제어를 위한 Cloud Source Repositories, CI/CD(Continuous Integration and Continuous Delivery)를 위한 Cloud Build, 컨테이너 오케스트레이션을 위한 Kubernetes Engine과 같은 애플리케이션의 개발 및 배포를 관리하기 위한 도구 모음을 제공합니다. DevOps 워크플로에 널리 사용되는 선택입니다.

 


구글 클라우드 플랫폼 추가 정보

Google Cloud Platform 및 서비스에 대한 자세한 내용은 다음 URL을 참조하세요

 

 
교차형 무한

댓글