Google Cloud Professional Cloud Architect Certification(구글 PCA 자격증 대비) (4/5)

wonsik·2023년 2월 16일
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20. Creating Private Networks with Cloud VPC in Google Cloud Platform

Networking

Google Cloud VPC(Virtual Private Cloud)

  • Your own isolated network in GCP cloud
  • You control all the traffic coming in and going outside a VPC
  • VPC에서 GCP resource를 만드는 것이 모범 사례이다.

VPC Subnets

  • User는 인터넷에 존재하는 어플리케이션(로드 밸러서)에만 접근이 가능해야한다. 즉 내부 데이터와 연결된 Compute Engine과 Database에는 접근 X
    => 그렇다면 공공 리소스(어플리케이션, 웹)과 사설 리소스를 VPC에서 분리되게 해야한다.
    => Create separate Subnets!

  • 서브넷은 공공 리소스와 사설 리소스를 분리하는 것을 돕는다.

  • 또한 각 서브넷은 특정 지역과 연결되어있다. 따라서 리소스를 다양한 리전에 고가용성을 위해 분배할 수 있다.

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CIDR(Classless Inter-Domain Routing) Blocks

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Firewall

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Shared VPC

  • 조직은 여러 프로젝트를 가지고 있으며 각 프로젝트 리소스끼리 통신이 필요함.
  • 프로젝트끼리 통신할 때 내부IP와 안전하고 효율적으로 통신하는 방법.

VPC Peering

  • 다른 조직의 VPC network와 연결

21. Operations in Google Cloud Platform

Cloud Operations

Cloud Monitoring

  • 인프라를 모니터하는 도구들의 모음

Cloud Monitoring - Workspace

  • 여러 프로젝트를 모니터링하는 경우(AWS 계정 추가)

Cloud Logging

  • 모든 동작에서 나온 모든 로그는 구글 클라우드와 클라우드 로깅에 중앙 집중화 되고 캡쳐된다.

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Cloud Audit Logs

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Cloud Logging - Controlling & Routing

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Cloud Logging - Export

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Cloud Trace

  • 하나의 요청에 여러 개의 MicroServices가 포함된다. -> 어떻게 추적?
    => Cloud Trace

  • GCP 분산 추적 시스템

Cloud Debugger

  • Test or production 환경에서 이슈를 확인하고 싶을 때 사용
  • Cloud Debugger: Capture state of a running application

Cloud Profiler

  • 병목현상을 어떻게 확인?
  • Cloud Profiler: Statistical, low-overhead profiler

Error Reporting

  • 실시간으로 제작상의 문제를 파악
  • 클라우드 서비스로부터 보고된 에러를 집계하고 디스플레이할 수 있다.

22. Exploring IAM and Project Organization in Google Cloud Platform

Organizing GCP Resources

Resource Hierarchy in GCP

  • Organization > Folder > Project > Resources
  • Resources are created in projects

IAM Members/Identities

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Resource Hierarchy & IAM Policy

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23. Quick Review - Compute Engine Virtual Machines

SSHing into Linux VMs

Options

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Details

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Executing Shutdown Script on a GCE VM

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Troubleshooting VM startup

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Moving VM instances between Zones and Regions

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24. Asynchronous Communication in Google Cloud with Cloud Pub Sub

Pub Sub

Synchronous Communication

동기화 방식

Web Server -> Logging Service -> Database

위 방식대로 하면 Logging Service가 down되거나 Web Server에 많은 부하가 실릴 때 제대로 작동하지 않는다.
=> 비동기화 방식

Asynchronous Communication

Webserver(Publisher) -> Topic(Pub Sub) -> Logging Service(Subscriber) -> Database

Advantages:

  • Decoupling: Publisher(Apps) don't care about who is listening
  • Availability: Publisher(Apps) up even if a subscriber(Logging Service) is down
  • Scalability: Scale consumer instances(Logging Service) under high load
  • Durability: Message is not lost even if subscriber(Logging Service) is down

Pub/Sub

  • 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 완전히 관리되는 비동기 메세지 서비스
  • 매일 최대 10억개의 메시지를 처리할 수 있다.(서버 스케일링 걱정x)

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토픽에 여러 subscription이 있을 때 메세지가 생기면 모든 subscription에 전송된다. 메세지가 개별적으로 처리된다.

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Cloud Dataflow

  • Dataflow는 빠르고 경제적이며 서버리스 방식인 통합 스트리밍 및 일괄 데이터 처리를 제공합니다.

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25. Implementing Hybrid Cloud with Google Cloud

Hybrid Cloud

데이터 센터안에 많은 리소스가 있을 때 이걸 GCP 리소스와 연결하고 싶을 때 사용

Cloud VPN

가상 사설망(VPN)을 사용하면 Google Compute Engine 리소스를 자체 사설망에 안전하게 연결할 수 있습니다. Google VPN은 IKEv1 또는 IKEv2를 사용하여 IPsec으로 연결합니다.

암호화 하여 사용

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Cloud Interconnect

  • 클라우드 상호 연결은 고속, 고가용성의 대기 시간이 짧은 개인 연결로 온-프레미스 네트워크에서 구글 클라우드로 연결된다.

  • 네트워크 연결에 암호화 사용X

  • 다량의 데이터를 전송하기 위해 넓은 대역폭을 사용해야 한다면 Dedicated Interconnect를 사용한다. 하지만 설치하는데 시간이 걸린다.

  • 낮은 대역폭에 개인적인 연결을 위해선 Partner Interconnect를 사용한다.

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26. Exploring Datawarehouse in Google Cloud - BigQuery

Bigquery

  • 빅쿼리는 스캔된 데이터 양에 대해서 값을 지불한다.(쿼리 전에 비용 추정을 해야한다.)
  • 낮은 비용과 성능을 위해 파티션, 클러스터링사용

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Partitioning and Clustering BigQuery Tables

  • 특정 카테고리로 저장하고 싶으면 클러스터링을 사용하여 다른 카테고리 데이터를 스캔하지 않고 바로 데이터를 반환한다.
  • 파티션은 테이블을 여러 조각으로 나누는 것이다. 오래된 파티션을 자동으로 제거할 수 있다.

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Importing Data into BigQuery

배치 가져오기를 사용(스트리밍은 비쌈): 가져오는 비용은 무료, 보관료만 내면 된다.
Federated Query: 바로 외부데이터에 접근하여 사용하는 쿼리

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Best Practices

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Cloud Dataproc

  • 관리되는 Spark and Hadoop서비스 이다.
  • Multople Cluster Nodes: Single Node/Standard:High Availability
  • 하둡과 스파크 클러스터를 클라우드로 옮기고 싶을 때 사용
  • 대체로 빅쿼리를 사용할 수 있다.(When you run SQL queries on Petabytes)
  • 사용될 노드의 하드웨어 구성을 선택할 수 있다.

27. Exploring Data Lifecycle and Data Architectures in Google Cloud

Data Lifecycle

Four Step

  • Ingest: Stream or Batch ingest
  • Store: Durably and cost efficiently store data in a convenient format
  • Process and analyze: Convert data to information(normalizations or aggregations)
  • Explore and visualize: Flexibility to play with data/information. Get and share insights

Ingest

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Store

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Process and analyze

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Explore and visualize

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Big Data & Analytics in GCP

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Data Lake

데이터 저장소, 데이터 관리, 데이터 분석을 위한 솔루션을 조합한 단일 플랫폼.

  • 방대한 데이터를 수집하고 분석하고 시각화
  • 빅쿼리로 가능

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28. Caching in Google Cloud Platform

Caching

데이터베이스와 서버의 부하를 줄이는 방법.

  • 데이터가 얼마나 자주 바뀌는지?(자주 바뀌면 캐시 사용X)

Memorystore

  • In-memory datastore service: Reduce access times
  • Fully managed(Provisioning, Replication, Failover & Patching)
  • Support for Redis and Memcached:
    • Use Memcached for Caching
    • Use Redis for low latency access with persistence and high availability
  • Can be accessed from:
    • Compute Engine
    • App Engine flexible and standard
    • Google Kubernetes Engine
    • Cloud Functions

Cloud CDN - Content Delivery Network

전 세계 유저에게 낮은 지연성으로 콘텐츠를 제공

  • Integrates with External HTTP(S) Load Balancing

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wonsik
새로운 기술을 배우는 것을 좋아하는 엔지니어입니다!
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