Service Directory는 조직이 클라우드, 하이브리드, 온프레미스 환경 전반에 걸쳐 서비스(예: API, 데이터베이스, 마이크로서비스)를 등록, 관리, 검색할 수 있도록 돕는 완전 관리형 서비스입니다.  이를 통해 팀은 대규모 서비스 환경에서 서비스 위치를 효율적으로 ...

GCP는 ML(머신 러닝) 모델을 구축, 학습, 배포 및 확장하는 것을 더 쉽게 만드는 포괄적인 도구 및 서비스 제품군을 제공하여 머신 러닝에서 중요한 역할을 합니다.  Vertex AI를 통해 Google Cloud는 데이터 준비 및 모델 학습에서 배포 및 모니터링에 이르기까...

TPU는 Google에서 설계한 사용자 정의 빌드 머신 러닝 가속기로, 특히 TensorFlow로 구축된 머신 러닝 모델의 학습 및 추론 속도를 크게 높입니다.  TPU는 계산 집약적인 딥 러닝 작업에 최적화되어 기존 CPU 또는 GPU에 비해 더 빠른 모델 학습 및 추론을 가...

GCP에서 다중 지역 배포는 가용성, 중복성 및 성능을 향상시키기 위해 여러 지리적 지역에 애플리케이션 및 서비스를 분산하는 것을 의미합니다.  여러 지역에 리소스를 배포함으로써 조직은 한 지역에 가동 중단이 발생하더라도 애플리케이션이 작동 상태를 유지하도록 보장하여 재해 복구...

GCP에서 비용을 최적화하기 위해 조직은 여러 전략과 도구를 활용할 수 있습니다.  첫째, 지속 사용 할인 및 약정 사용 계약을 활용하면 시간이 지남에 따라 일관된 리소스 사용을 약정하여 장기 실행 워크로드의 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.  일괄 처리 또는 내결함성 작업에...

Private Catalog는 조직이 내부 사용을 위해 가상 머신 이미지, 컨테이너 구성, 소프트웨어 패키지 및 인프라 템플릿을 포함하여 승인된 솔루션의 선별된 카탈로그를 생성하고 관리할 수 있도록 하는 서비스입니다.  다양한 팀에서 배포할 수 있는 도구, 애플리케이션 또는 구...

GCP로 하이브리드 클라우드 배포를 관리하려면 온프레미스 인프라를 클라우드 기반 리소스와 통합하여 통합된 환경을 만들어야 합니다.  Google Anthos는 조직이 온프레미스 데이터 센터, GCP 및 AWS 또는 Azure와 같은 다른 클라우드 공급업체에서 일관되게 애플리케이...

GCP 환경을 안전하게 보호하기 위해서는 데이터, 애플리케이션, 인프라를 다층적으로 보호하는 것이 중요합니다.  주요 모범 사례로는 IAM(Identity and Access Management)을 활용해 최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege)을 ...