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GCP Monitoring에서 여러 프로젝트를 한 번에 모니터링하는 방법 (Metrics Scope 실습 가이드) 이 글은 여러 GCP 프로젝트를 운영하면서 각 프로젝트를 따로 모니터링해야 하는 비효율을 해결하고 싶은 클라우드 학습자를 위한 실습 기록입니다.문제는 프로젝트가 늘어날수록 VM 상태, 업타임, CPU 사용량, 장애 여부를 한 화면에서 보기 어려워진다는 점입니다.이 글을 통해 Metrics Scope를 활용해 여러 프로젝트를 하나의 모니터링 구조로 통합하고, Group, Uptime Check, Dashboard까지 연결하는 방법을 실습으로 이해할 수 있습니다.이 글의 핵심 질문GCP에서 여러 프로젝트의 리소스를 하나의 화면에서 통합 모니터링하려면 어떻게 구성해야 하는가?실습 환경Cloud: Google Cloud Platform서비스: Cloud Monitoring, Compute Engine프로젝트 구.. 2026. 3. 28.
GCP Application Load Balancer와 Autoscaling을 함께 구성하는 방법 (실습으로 이해하는 트래픽 분산 구조) 이 글은 GCP에서 트래픽이 몰릴 때 서버가 자동으로 늘어나지 않는 문제를 겪는 클라우드 학습자를 위한 실습 기록입니다.문제는 VM을 여러 대 만든다고 해서 트래픽이 자동으로 분산되거나, 부하가 올라간다고 해서 인스턴스 수가 자동으로 증가하지는 않는다는 점입니다.이 글을 통해 Application Load Balancer와 Managed Instance Group, Autoscaling을 연결해 트래픽 분산과 자동 확장을 동시에 구현하는 방법을 실제 흐름대로 이해할 수 있습니다.이 글의 핵심 질문GCP에서 트래픽을 자동으로 분산하고, 부하에 따라 서버를 자동으로 늘리려면 어떻게 구성해야 하는가?실습 환경Cloud: Google Cloud Platform서비스: Compute Engine, Cloud Lo.. 2026. 3. 27.
BigQuery에서 날짜 파티션 테이블을 만드는 방법: 쿼리 비용과 성능을 줄이는 실습 가이드 이 글은 BigQuery에서 날짜 조건으로 로그 데이터를 조회할 때 쿼리 비용이 너무 크게 나와 이유를 알고 싶은 클라우드 학습자를 위한 실습 기록입니다.문제는 날짜 조건을 WHERE절에 넣었는데도 BigQuery가 예상보다 많은 데이터를 스캔한다는 점입니다.이 글을 통해 날짜 파티션 테이블을 직접 만들고, 왜 파티션이 쿼리 비용과 성능에 중요한지 실습으로 이해할 수 있습니다.이 글의 핵심 질문BigQuery에서 날짜 조건으로 조회할 때 왜 날짜 파티션 테이블이 필요하고, 어떻게 직접 만들어야 하는가?실습 환경Cloud: Google Cloud Platform서비스: BigQueryDataset: ecommerce원본 테이블:data-to-insights.ecommerce.all_sessions_rawb.. 2026. 3. 27.
BigQuery에서 JOIN 오류가 발생하는 이유와 해결 방법 (데이터 조인 실습 완전 가이드) 문제는 JOIN 문법 자체는 이해해도, 실제 데이터에서는 중복 키와 잘못된 조인 유형 때문에 결과가 왜곡되기 쉽다는 점입니다.이 글을 통해 비고유 키, INNER JOIN 손실, LEFT JOIN의 NULL, CROSS JOIN 증폭, 그리고 DISTINCT 기반 해결 방법을 실제 예제로 따라할 수 있습니다.이 글의 핵심 질문BigQuery에서 JOIN 결과가 틀어지는 이유는 무엇이며, 어떻게 정확하게 해결할 수 있는가?실습 환경Cloud: Google Cloud Platform서비스: BigQuery주요 데이터셋: data-to-insights.ecommerce, ecommerce주요 테이블: all_sessions_raw, products, site_wide_promotion핵심 주제: 비고유 키, .. 2026. 3. 26.
BigQuery에서 JSON·ARRAY·STRUCT를 다루는 방법: 중첩 데이터 완전 이해 실습 이 글은 BigQuery에서 중첩 데이터(JSON, ARRAY, STRUCT)를 처음 다루는 학습자를 위한 실습 기록입니다.문제는 일반적인 SQL은 익숙해도 BigQuery의 ARRAY와 STRUCT 같은 중첩 데이터 구조를 어떻게 조회하고 풀어내는지 처음에는 감이 잘 오지 않는다는 점입니다.이 글을 통해 JSON 데이터를 BigQuery에 적재하고, ARRAY와 STRUCT를 UNNEST로 풀어 분석 가능한 형태로 변환하는 전체 과정을 직접 따라할 수 있습니다.이 글의 핵심 질문BigQuery에서 JSON 기반의 ARRAY와 STRUCT 데이터를 어떻게 조회하고 분석 가능한 형태로 변환할 수 있는가?실습 환경Cloud: Google Cloud Platform서비스: BigQueryDataset: fru.. 2026. 3. 26.
GCP Vision API로 이미지에서 텍스트 추출하고 번역하는 방법 (OCR 실습 완전 가이드) 이 글은 이미지 속 텍스트를 추출(OCR)하고 번역 및 의미 분석까지 연결하려는 클라우드 학습자를 위한 실습 기록입니다.문제는 이미지에 있는 문자를 어떻게 추출하고, 그 결과를 번역하고, 마지막에는 의미 분석까지 이어가는 전체 흐름이 처음에는 잘 보이지 않는다는 점입니다.이 글을 통해 Cloud Storage에 이미지를 올리고, Vision API로 텍스트를 추출한 뒤, Translation API와 Natural Language API까지 연결하는 전체 과정을 직접 따라할 수 있습니다.이 글의 핵심 질문GCP에서 이미지 텍스트를 추출하고 번역 및 분석까지 자동화하려면 어떻게 해야 하는가?실습 환경Cloud: Google Cloud Platform서비스: Cloud Storage, Vision API, .. 2026. 3. 25.
GCP AutoML로 이미지 분류 모델 만드는 방법 (Cloud Vision API 실습 기반 완전 가이드) 이 글은 머신러닝을 처음 접하는 클라우드 학습자를 위한 실습 기록입니다.문제는 이미지 분류 모델을 만들려면 데이터를 어떻게 준비하고, 어디에 업로드하고, 어떤 순서로 학습시키고, 마지막에는 어떻게 예측까지 연결하는지 전체 흐름이 잘 보이지 않는다는 점입니다.이 글을 통해 Cloud Storage에 이미지와 라벨 데이터를 업로드하고, Vertex AI AutoML로 이미지 분류 모델을 준비한 뒤, API를 통해 예측까지 수행하는 전체 과정을 이해할 수 있습니다.이 글의 핵심 질문GCP에서 AutoML을 활용해 이미지 분류 모델을 만들고 예측하려면 어떻게 해야 하는가?실습 환경Cloud: Google Cloud Platform서비스: Cloud Storage, Vertex AI (AutoML), Cloud .. 2026. 3. 25.
GCP BigQuery에서 CSV·GCS·Google Sheets 데이터를 적재하는 방법 (실습 기반 완전 가이드) 이 글은 BigQuery 데이터 적재를 처음 수행하는 클라우드 학습자를 위한 실습 기록입니다.문제는 CSV 파일, Google Cloud Storage, Google Sheets처럼 서로 다른 데이터 소스를 BigQuery로 어떻게 가져오고, 각각의 방식이 어떤 차이를 가지는지 처음에는 흐름이 잘 잡히지 않는다는 점입니다.이 글을 통해 BigQuery에서 CSV 업로드, GCS 데이터 적재, Google Sheets 외부 테이블 연결까지 전체 과정을 직접 따라할 수 있습니다.이 글의 핵심 질문BigQuery에서 다양한 데이터 소스를 테이블로 적재하고 활용하려면 어떻게 해야 하는가?실습 환경Cloud: Google Cloud Platform서비스: BigQuery데이터 소스: Local CSV, Googl.. 2026. 3. 24.
GCP Looker Studio로 BigQuery 데이터를 시각화하는 방법: 보고서 생성 실습 완전 가이드 이 글은 Looker Studio를 처음 사용하는 데이터 분석 입문자를 위한 실습 기록입니다.문제는 BigQuery에서 데이터를 조회하는 것까지는 가능하지만, 그 데이터를 실제 보고서 형태로 시각화하고 전달하는 과정이 막막하다는 점입니다.이 글을 통해 BigQuery 데이터를 Looker Studio에 연결하고, 테이블 기반 리포트를 생성하는 전체 과정을 직접 따라할 수 있습니다.이 글의 핵심 질문BigQuery 데이터를 Looker Studio에서 시각화 보고서로 만들려면 어떻게 해야 하는가?실습 환경Cloud: Google Cloud Platform서비스: Looker Studio데이터 소스: BigQueryDataset: data-to-insights.ecommerceTable: sales_repo.. 2026. 3. 24.

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