조대협의 블로그

수포자를 위한 딥러닝#1 - 머신러닝의 개요조대협(http://bcho.tistory.com)들어가기에 앞서서 몇년전부터 빅데이타와 머신러닝이 유행하면서 이분야를 공부해야겠다고 생각을 하고 코세라의 Andrew.NG 교수님의 강의도 듣고, 통계학 책도 보고, 수학적인 지식이 부족해서 고등학교 수학 참고서도 봤지만, 도저히 답이 나오지 않는다. 머신 러닝에 사용되는 알고리즘은 복잡도가 높고 일반적인 수학 지식으로 이해조차 어려운데, 실제 운영 시스템에 적용할 수 있는 수준의 알고리즘은 석박사급의 전문가적인 지식이 아니면 쉽게 만들 수 없는 것으로 보였다. 예를 들어 인공지능망(뉴럴네트워크:Neural Network) 알고리즘에 대한 원리는 이해할 수 있지만, 실제로 서비스에 사용되는 알고르즘을 보니 보통 ..

스트리밍 분석 플랫폼인 Apache Beam (Dataflow)를 공부하다 보니, 예제가 필요해서 지난번에는 힐러리와 트럼프 후보가 언급된 피드를 읽어서, 구글의 자연어 분석 API를 통해서 긍정/부정 여부를 분석한 후, 빅쿼리에 넣어서, 파이썬 노트로 그래프로 표현해봤는데, 아무래도 자연어 분석 API의 정확도가 아직 떨어지는 건지, 대부분 부정으로 나오고, 분석 결과도 재미가 없다. 그래서 새로운 분석 예제를 고민 하다가, 다음 방향으로 정했다. 지난번과 마찬가지로 데이타 수집은 트위터에서 특정 키워드를 fluentd로 수집한다.수집한 데이타는 Pub/sub에 저장한다.Pub/sub에 데이타 플로우 파이프라인을 연결한다.데이타 플로우 파이프라인에서 데이타를 읽는다.읽어온 데이타중 10%만 샘플링 한다..

파이어베이스 애널러틱스를 이용한 모바일 데이타 분석#4 주피터 노트북을 이용한 파이어베이스 데이타 분석 및 시각화조대협 (http://bcho.tistory.com)노트북의 개념빅데이타 분석에서 리포팅 도구중 많이 사용되는 제품군 중의 하나가 노트북이라는 제품군이다. 대표적인 제품으로는 오픈소스 제품중 주피터(https://ipython.org/notebook.html) 와 제플린(https://zeppelin.apache.org/) 이 있다.노트북은 비지니스에 전달하기 위한 멋진 액셀이나 대쉬보드와 같은 리포트 보다는 데이타를 다루는 데이타 과학자와 같은 사람들이 사용하는 분석도구인데, 제품의 이름 처럼 노트북의 개념을 가지고 있다.예를 들어서 설명해보자 우리가 수학문제를 풀려면 연습장을 펴놓고 공식을..

파이어베이스 애널러틱스를 이용한 모바일 데이타 분석#3 빅쿼리에 연동하여 모든 데이타를 분석하기 조대협 (http://bcho.tistory.com) 파이어베이스 애널러틱스의 대단한 기능중의 하나가, 모바일에서 올라온 모든 원본 로그를 빅쿼리에 저장하고, 이를 빅쿼리를 통해서 분석할 수 있는 기능이다. 대부분의 매니지드 서비스 형태의 모바일 애널리틱스 서비스는 서비스에서 제공하는 지표만, 서비스에서 제공하는 화면을 통해서만 볼 수 있기 때문에, 상세한 데이타 분석이 불가능하다. 파이어베이스의 경우에는 빅쿼리에 모든 원본 데이타를 저장함으로써 상세 분석을 가능하게 해준다. 아울러, 모바일 서비스 분석에 있어서, 상세 로그 분석을 위해서 로그 수집 및 분석 시스템을 별도로 만드는 경우가 많은데, 이 경우 모..

파이어베이스 애널러틱스를 이용한 모바일 데이타 분석 #2-분석 지표와 대쉬 보드 이해하기 조대협 (http://bcho.tistory.com) 파이어베이스 애널러틱스로 지표를 수집하게 되면, 몬가 아름다워(?) 보이는 대쉬 보드와 그래프들을 볼 수 있다. 그러나 정작 각 그래프의 항목과 수치가 무엇을 의미하는지를 이해하지 못한다면 무용 지물이나 다름없다. 비단 파이어베이스 애널러틱스 뿐 아니라, 일반적인 데이타 분석에서도 많이 겪는 실수중에 하나인데, 이번에는 파이어베이스 애널러틱스에 의해서 분석되어 리포트로 제공되는 각종 지표와 이와 연관된 이벤트들에 대해서 알아보도록 한다.대쉬 보드파이어베이스 애널러틱스를 사용하게 되면 리포트는 대쉬보드를 통하여 출력되게 된다. 대쉬 보드는 대략 아래와 같이 생겼는데..

파이어베이스 애널러틱스를 이용한 모바일 데이타 분석 #1-Hello Firebase조대협 (http://bcho.tistory.com) 얼마전에 구글은 모바일 백앤드 플랫폼인 파이어베이스를 인수하고 이를 서비스로 공개하였다.파이어 베이스는 모바일 백앤드의 종합 솔루션으로, 크래쉬 리포팅, 리모트 컨피그를 이용한 A/B 테스팅 플랫폼, 클라우드와 자동 동기화가 가능한 리얼타임 데이타 베이스, 사용자 인증 기능, 강력한 푸쉬 플랫폼 다양한 모바일 기기에 대해서 테스트를 해볼 수 있는 테스트랩 등, 모바일 앱 개발에 필요한 모든 서비스를 제공해주는 종합 패키지와 같은 플랫폼이라고 보면 된다. 안드로이드 뿐만 아니라 iOS까지 지원하여 모든 모바일 앱 개발에 공통적으로 사용할 수 있다. 그중에서 파이어베이스 애..

빠르게 훑어보는 구글 클라우드 플랫폼 오늘 세번째 책이 나왔습니다. 이번에 출간된 책은 구글 클라우드에 대해서 간략한 사용 방법을 소개한 "빠르게 훑어보는 구글 클라우드 플랫폼" 이라는 책입니다.구글에 입사한지도 이제 3개월이 막 지났는데, 막상 사람들 이야기를 들어보니, 한글 자료가 없고, 기초적인 (SSH설정)에서 부터 막히는 분들이 많아서, 구글 한국 사용자 그룹분들과 함께 간략한 소개 서적을 만들었습니다. 한빛 미디어에서 보정 및 조판 작업을 도와주셨구요. (엔지니어 출신이신 이복연님이 꼼꼼하게 봐주신 덕분에 원고 품질이 많이 올라갔습니다.) 이책은 정보 공유 차원에서 무료 EBOOK 형태로 배포됩니다.http://www.hanbit.co.kr/realtime/books/book_view.html..

데이타 플로우 프로그래밍 모델의 이해 조대협 (http://bcho.tistory.com) 앞의 글에서 스트리밍 프로세스의 개념과, 데이타 플로우의 스트리밍 처리 개념에 대해서 알아보았다. 그렇다면 실제로 이를 데이타 플로우를 이용해서 구현을 하기 위해서는 어떤 컴포넌트와 프로그래밍 모델을 사용하는지에 대해서 알아보자. 구글 데이타 플로우 프로그래밍 모델은 앞에서 설명한 바와 같이, 전체 데이타 파이프라인을 정의하는 Pipeline, 데이타를 저장하는 PCollections, 데이타를 외부 저장소에서 부터 읽거나 쓰는 Pipeline I/O, 그리고, 입력 데이타를 가공해서 출력해주는 Transforms , 총 4가지 컴포넌트로 구성이 되어 있다. 이번 글에서는 그 중에서 데이타를 가공하는 Transfo..

데이타 플로우 개발환경 설정하기 조대협 (http://bcho.tistory.com) 데이타 플로우에 대한 이해가 끝났으면 이제 직접 코딩을 해보자. 데이타 플로우에 대한 개념등은 http://bcho.tistory.com/search/dataflow 를 참고하기 바란다.데이타 플로우에서 지원하는 프로그래밍 언어는 자바와 파이썬이다. 파이썬은 아직 알파버전으로, 이 글에서는 자바를 이용해서 설명한다. 자바를 이용한 개발환경 설정은 이클립스 개발환경과 maven을 이용한 개발 환경 두가지가 있는데, 여기서는 조금 더 손 쉬운 이클립스 환경을 기준으로 설명한다.메이븐 기반의 개발 환경 설정은 https://cloud.google.com/dataflow/docs/quickstarts/quickstart-jav..

Fluentd + Bigquery + Jupyter를 이용한 초간단 BI 구축하기 조대협얼마전에 빅데이타의 전문가로 유명한 김형준님이 "Presto + Zeppelin을 이용한 초간단 BI 구축 사례"라는 발표 자료를 보았다. http://www.slideshare.net/babokim/presto-zeppelin-bi 오픈 소스 기술들을 조합하여, 초간단하게 빅데이타 분석 플랫폼을 만든 사례 인데, 상당히 실용적이기도 하고, 좋은 조합인것 같아서, 마침 구글 빅쿼리에 대한 자료를 정리하던중 비슷한 시나리오로 BI 대쉬 보드를 만들어보았다.Fluentd를 이용해서 실시간으로 데이타를 수집하고, 이를 빅쿼리에 저장한 다음에 iPython nodebook (aka Jupyter)로 대쉬보드를 만드는 예제이다..

빅데이타 수집을 위한 데이타 수집 솔루션 Embulk 소개 조대협 (http://bcho.tistroy.com) 빅데이타 분석에 있어서, 아키텍쳐적으로 중요한 모듈중의 하나는 여러 서버로 부터 생성되는 데이타를 어떻게 모을 것인가이다. 얼마전에, 일본의 사례를 보다가 눈에 띄는 솔루션이 있어서 주말을 통해서 이런 저런 테스트를 해봤다. Embulk 소개Embulk라는 솔루션인데, fluentd를 만들었던 사람이 만들었다고 한다.여러 종류의 데이타 소스에서 데이타를 읽어서 로딩을 할 수 있다. 주요 특징을 보면플러그인 형태로 여러개의 소스와 타겟을 지원한다. jRuby로 개발이 되어서 ruby gem을 이용하여 손쉽게 플러그인을 설치할 수 있다. 병렬 로딩이 가능하다. 예를 들어 여러개의 파일을 동시에 로..

Google 앱앤진에 node.js 애플리케이션을 배포하기 조대협 (http://bcho.tistory.com)PaaS 서비스란?PaaS란 Platform as a service의 약자로, 간단하게 설명하면, Linux VM등에 직접 node.js나 기반 환경을 설치하고 디스크와 네트워크 구성, 오토스케일링등의 구성이 필요 없이, 개발자가 작성한 코드만 올려주면, 이 모든 것을 클라우드에서 대행해주는 서비스의 형태이다. 인프라 운영을 위한 별도의 작업이 필요하지 않기 때문에, 숫자가 적은 기업이나 개발에만 집중하고 싶은 기업에는 적절한 모델이라고 볼 수 있다.근래에 스타트업 비지니스가 발달하고 또한 사용하는 기술 스택들이 복잡해짐에 따라 각각의 기술 스택에 대한 설치나 운영에 대한 인력을 두기보다는 Pa..

데이타 스트리밍 분석 플랫폼 Dataflow 개념 잡기 #2/2(트리거, 이벤트 타임, 워터마크 개념) 조대협 (http://bcho.tistory.com) 앞글 http://bcho.tistory.com/1122 에 의해서 Dataflow에 대한 개념에 대해서 계속 알아보자 트리거윈도우와 더블어서 Dataflow 프로그래밍 개념중에서 유용한 개념중의 하나가 트리거이다. 트리거는 처리중인 데이타를 언제 다음 단계로 넘길지를 결정하는 개념이다. 특히 윈도우의 개념과 같이 생각하면 좋은데, 윈도우는 일반적으로 윈도우가 종료되는 시간에 그 데이타를 다음 Transform으로 넘기게 된다. 그런데 이런 의문이 생길 수 있다. “윈도우의 크기가 클때 (예를 들어 한시간), 한시간을 기다려야 데이타를 볼 수 있는 ..

데이타 스트리밍 분석 플랫폼 Dataflow 개념 잡기 #1/2 조대협 (http://bcho.tistory.com) 실시간 데이타 처리에서는 들어오는 데이타를 바로 읽어서 처리 하는 스트리밍 프레임웍이 대세인데, 대표적인 프레임웍으로는 Aapche Spark등을 들 수 있다. 구글의 DataFlow는 구글 내부의 스트리밍 프레임웍을 Apache Beam이라는 형태의 오픈소스로 공개하고 이를 실행하기 위한 런타임을 구글 클라우드의 DataFlow라는 이름으로 제공하고 있는 서비스이다. 스트리밍 프레임웍 중에서 Apache Spark 보다 한 단계 앞선 개념을 가지고 있는 다음 세대의 스트리밍 프레임웍으로 생각할 수 있다. Apache Flink 역시 유사한 개념을 가지면서 Apache Spark의 다음 ..

구글 데이타 스트리밍 데이타 분석 플랫폼 dataflow - #1 소개 조대협 (http://bcho.tistory.com) 실시간 데이타 처리에서는 들어오는 데이타를 바로 읽어서 처리 하는 스트리밍 프레임웍이 대세인데, 대표적인 프레임웍으로는 Aapche Spark등을 들 수 있다. 구글의 DataFlow는 구글 내부의 스트리밍 프레임웍을 Apache Beam이라는 형태의 오픈소스로 공개하고 이를 실행하기 위한 런타임을 구글 클라우드의 DataFlow라는 이름으로 제공하고 있는 서비스이다. 스트리밍 프레임웍 중에서 Apache Spark 보다 한 단계 앞선 개념을 가지고 있는 다음 세대의 스트리밍 프레임웍으로 생각할 수 있다. Apache Flink 역시 유사한 개념을 가지면서 Apache Spark의..

구글 클라우드의 대용량 분산 큐 서비스인 Pub/Sub 소개 #2 node.js를 통하여 메세지를 보내고 받기 조대협 (http://bcho.tistory.com) node.js에서 메세지 보내고 받기 이번 글에서는 node.js를 이용하여 실제로 pub/sub에 메세지를 보내고 받도록 해보자 키 파일 준비 하기Pub/Sub에 접속하기 위해서는 보안 인증을 위해서 키 파일이 필요하다.키 파일은 구글 클라우드 콘솔에서, API manager 메뉴로 들어가서 Credential 부분에서 Create Credential을 선택하면 아래와 같은 화면이 나온다.다음으로, 메뉴에서 Service account key를 선택하여 키를 생성한다. 키가 생성이 되면 json 파일로 다운로드가 된다.여기서는 편의상 키 파..

구글 클라우드의 대용량 메세지 큐 Pub/Sub 소개조대협 (http://bcho.tistory.com) 구글 클라우드의 Pub/Sub 은 클라우드 기반의 대용량 메세지 큐이다. 흔히들 사용하는 RabbitMQ, JMS나 Kafka의 클라우드 버전으로 보면 된다. Rabbit MQ와 같은 설치형 큐가 작은 메세지에 대해서 세심한 컨트롤을 제공한다고 하면, Kafka나 Pub/Sub은 대용량 스케일의 메세지를 처리하기 위해서 설계 되었고, 자잘한 기능보다는 용량에 목적을 둔다.그중에서 Pub/Sub은 클라우드 기반의 서비스로 비동기 메세징이 필요한 기능을 매니지드 서비스 형태로 제공함으로써, 별도의 설치나 운영이 필요 없이 손쉽게, 사용이 가능하다.보통 특정 클라우드 벤더의 매지니드 솔루션은 Lock in..

데이타 스트리밍 처리에 대한 이해 조대협 (http://bcho.tistory.com) 근래에 Apache Beam 프로젝트를 공부하게 되서, 그간 묵혀놨던 데이타 스트리밍 처리에 대해서 다시 정리중인데, 예전에 Apache Storm을 봤을때 보다 트리거나, 윈도우등 많은 개념들이 들어가 있어서 데이타 스트리밍에 대한 개념 부터 다시 정리를 시작을 하고자한다. Apache Storm에서 부터, Apache Spark 기반의 데이타 스트림 처리뿐 아니라 근래에는 Apache Flink와 같은 새로운 스트리밍 프레임웍크과 구글이 이미 클라우드를 통해서 서비스 하고 있는 google cloud dataflow (Apache Beam이라는 프로젝트로 오픈소스화 되었고, 현재 인큐베이션 단계에 있다.) 까지 빅..

빅쿼리-#3 데이타 구조와 데이타 공유 권한관리 조대협 (http://bcho.tistory.com) 빅쿼리에 대한 개념 및 내부 구조에 대한 이해가 끝났으면, 빅쿼리의 데이타 구조와, 데이타에 대한 권한 관리에 대해서 알아보도록 한다.데이타 구조빅쿼리의 데이타 구조는 다음과 같은 논리 구조를 갖는다. 일반적인 RDBMS와 크게 다르지 않다. 데이타 구조프로젝트 (Project)먼저 프로젝트라는 개념을 가지고 있다. 하나의 프로젝트에는 여러개의 데이타셋이 들어갈 수 있다. 데이타셋 (Dataset)데이타셋은 MySQL의 DB와 같은 개념으로, 여러개의 테이블을 가지고 있는 테이블의 집합이다. 이 단위로 다른 사용자와 데이타를 공유할 수 있다.테이블 (Table)데이타를 저장하고 있는 테이블이다. 잡 (J..

빅쿼리 #2-아키텍쳐 조대협 (http://bcho.tistory.com) 이번글에서는 앞에서 소개한 구글의 대용량 데이타 저장/분석 시스템인 빅쿼리의 내부 아키텍쳐에 대해서 알아보도록 한다.컬럼 기반 저장소다음과 같은 테이블이 있다고 하자 전통적인 데이타 베이스는 파일에 물리적으로 데이타를 저장할때 개념 적으로 다음과 같은 방식으로 저장한다. FILE 1 : “001;Cho;Terry;Seoul;30,002;Lee;Simon;Suwon;40,003;Kim;Carl;Busan;22” 그래서 하나의 레코드를 가지고 오면 그 레코드에 해당하는 모든 값을 가지고 올 수 있다. 반면 컬럼 기반 저장소의 경우에는 각 컬럼을 다음과 같이 다른 파일에 나눠서 저장한다. FILE 1: 001:Cho,002:Lee,00..

구글 빅데이타 플랫폼 빅쿼리 소개 조대협 (http://bcho.tistory.com) 구글의 클라우드 관련 기술중 무엇이 좋은게 있을까 살펴 보면서 기술을 하나하나씩 보다 보니, 구글 클라우드의 특징은 여러가지가 있겠지만, 데이타 회사 답게 빅데이타 및 머신 러닝 플랫폼이 상당히 강하다. 그중에서 빅데이타 플랫폼의 중심에 BIG QUERY라는 빅데이타 플랫폼이 있어서, 몇 회에 걸쳐서 빅쿼리에 대해서 소개해보고자 한다.구글 빅데이타 분석의 역사구글은 빅데이타를 다루면서, 그 근간이 되는 기술들의 논문들을 공개했다. 하둡 파일 시스템의 시초가 되는 GFS나, 하둡의 시초인 MapReduce 논문, 그리고 Hive를 통해 오픈소스화가 된 Big Table등의 논문들이 있다. 구글의 빅쿼리는 Dremel 이..

분산 로그 수집기 Fluentd 소개 조대협 (http://bcho.tistory.com) 요즘 들어 빅데이타 분석 관련 기술들을 보다보니, 역시나 여러 데이타 소스에서 데이타를 수집해 오는 부분이 여러 데이타 소스를 커버해야 하고, 분산된 여러 서버에서 데이타를 수집해야 하는 만큼 수집 컴포넌트의 중요성이 점점 더 올라가는 것 같다.그래서 요즘 빅데이타를 위한 데이타(및 로그) 수집 플랫폼을 보고 있는데, 예전 Flume 등 여러 로그 수집 솔루션이 있었는 것에 비해서 조금 정리된 느낌이라고나 할까? Scribed, Fluentd 그리고 ELK (Elastic Search + Logstash + Kibana 조합)에서 사용되는 Logstash등이 있는데, 대부분 Fluentd와 Logstash로 수렴 ..

구글 클라우드에서 Auto scale out을 사용해 보자 조대협 (http://bcho.tistory.com) 클라우드의 가장 큰 장점중의 하나는 들어오는 부하에 따라서 서버를 늘리고 줄일 수 있는 유연성에 있다. 그중에서도 부하량에 따라서 서버를 자동으로 늘리고 줄여 주는 auto scaling 기능은 거의 필수라고 할 수 있다. 이 글에서는 구글 클라우드 COMPUTE SERVICE에서 오토스케일링을 설정하는 방법에 대해서 알아보도록 한다. 오토 스케일링을 설정하는 절차를 보면 다음과 같다. 인스턴스 템플릿 정의인스턴스 템플릿으로 managed group 생성로드 밸런서 연결 인스턴스 그룹과 로드밸런서의 개념등은 이전의 로드밸런서를 이용한 부하 분산 글 (http://bcho.tistory.com/..

구글 클라우드 로드밸런서를 이용한 인스턴스간 부하 분산조대협 (http://bcho.tistory.com) 클라우드 VM 생성하는 방법을 숙지 하였으면, 다음으로 여러개의 VM 사이에 부하를 분산할 수 있는 로드밸런서 기능에 대해서 알아보자. 구글의 로드 밸런서는 일반적인 L4 스위치와 같이 일반적인 TCP/UDP 프로토콜에 대한 라우팅이 가능하다. 여기에 더해서 HTTP 프로토콜에 대해서는 HTTPS Termination 뿐만 아니라, HTTP URI에 따라서 가까운 서버나 특정 서버로 라우팅이 가능한 L7과 유사한 기능을 가지고 있다. (자세한 내용은 http://bcho.tistory.com/1111)를 참고다른 글에서도 여러번 언급했지만, 구글의 클라우드 로드밸런서를 사용하게 되면, 서버로 들어오..

전 위메프 CTO 김요섭님의 DEVOPS 조대협 (http://bcho.tistory.com) 오늘 GSSHOP에서 전 위메프 CTO 인 김요섭님의 DEVOPS에 대한 강의를 들었다. 그간의 경험이나 고민이 묻어나는 꽉 찬 강의 였다고나 할까? 내용을 정리해보면 다음과 같다.DEVOPS의 발전 단계DEVOPS는 조직의 성숙도나 역량에 따라서 단계적인 발전 단계를 갖는다.첫번째 단계는 자동화를 통해서 자동 빌드와 배포 (CI/CD)를 구축하는 단계, 두번째 단계는 운영 환경에서 나온 로그나 각종 지표를 참고로 하여 개발의 요구 사항에 반영 하는 과정, 세번째 단계는 운영 상황에 개발팀이 참여하여 실제 배포나 장애 상황에 대해서 같이 고민하는 과정, 마지막으로 네번째 단계는 개발 단계에서 운영을 고려하여 설..

구글 클라우드 로드밸런서 소개조대협 (http://bcho.tistory.com) 클라우드 플랫폼에서 가장 필요한 기능중의 하나가 로드밸런서이다.그중에서 구글 클라우드의 로드밸런서는 L7 스위치 이상의 기능을 가지면서 로드밸런서와 api gateway의 일부 기능을 수행할 수 있는데, 어떤 특징이 있는지 살펴보자. (개인적인 생각이지만 이게 정말 물건이다..)HTTP 프로토콜 지원TCP,UDP 뿐 아니라 HTTP 레이어의 로드밸런싱을 지원한다. HTTPS Termination을 당연히 지원하고 HTTP 모드로 부하분산을 할 경우 HTTP URI에 따라 다양한 라우팅을 할 수 있다.No warming다른 클라우드 로드밸런서와는 달리 트래픽이 갑자기 많이 들어오더라도 별도의 워밍업작업 없이 트래픽을 받을 수..

구글 클라우드 제품 소개

구글 클라우드 시작하기계정 생성과 VM 생성하기조대협 (http://bcho.tistory.com) 구글 클라우드 플랫폼에서 가상머신 VM을 생성해주는 GCE (Google Compute Engine)을 통해서 간단하게 VM을 생성하고 웹서버를 띄우는 방법에 대해서 알아보자.계정 가입먼저 GCP 클라우드를 사용하기 위해서는 구글 계정에 가입한다. 기존에 gmail 계정이 있으면 gmail 계정을 사용하면 된다. http://www.google.com/cloud 로 가서, 좌측 상당에 Try it Free 버튼을 눌러서 구글 클라우드에 가입한다. 다음 콘솔에서 상단의 Google Cloud Platform 을 누르면 좌측에 메뉴가 나타나는데, 메뉴 중에서 “결제" 메뉴를 선택한후 결제 계정 추가를 통해서 ..

알아서 깍아주는 구글 클라우드의 가격 정책조대협 (http://bcho.tistory.com) 구글 클라우드에 대해서 공부를 하다보니, 가격 정책을 살펴보게 되었는데, 흥미로운 가격 정책이 있어서 정리를 해본다. 구글 클라우드의 가격정책은 다른 클라우드에 비해서 크게 다음과 같은 특징을 가지고 있다.분단위 과금장기 계약 없이 알아서 깎아 주는 정책VM 사용량을 자동으로 합산해서 깎아 주는 정책커스텀 인스턴스분단위 과금구글 클라우드의 인스턴스에 대한 과금 정책은 분단위 과금이다. 최소 10분은 과금이 되고 그 이후의 사용량에 대해서는 분단위로 과금이 된다. 타 클라우드의 경우에는 시간단위 과금이 많은데, 그렇다 보니 1시간 1분을 사용하더라도 고스란히 2시간이 과금된다. 하둡이나 배치 작업 처럼 일정 시간..

구글 클라우드 MySQL서비스의 흥미로운 가격 정책조대협 (http://bcho.tistory.com) 구글 클라우드의 MySQL 서비스인 CloudSQL을 보다보니, 신기한 가격 정책이 있어서 정리해놓고자 한다.1세대와 2세대의 가격 정책이 다른데, 1세대의 가격 정책이 재미있는점이 있다. 기본 가격 정책 1,2세대 모두 기본 적인 가격 정책은 다음과 같다 저장량 + 인스턴스 기동 비용 + 네트워크 비용저장량은 말 그대로 저장된 데이타의 양에 따라 과금이 된다네트워크 비용은 outbound로 나가는 트래픽만 과금이 되는데, 이것도 같은 리전 안의 구글 클라우드에서 호출하는 경우에는 과금이 되지 않는다. 과금이 되는 경우는 구글 클라우드를 쓰더라도 다른 대륙의 인스턴스가 호출을 하거나 또는 다른 클라우드..