혜잉이의 소소한 공간

BigQuery = 구글에서 만든 완전 관리형 데이터 웨어하우스 👉 엄청 큰 데이터(테라~페타급)를 빠르게 SQL로 분석할 수 있게 만든 서비스 빅데이터 분석 전용 (SQL로 쿼리 가능)저장소 + 분석 엔진이 결합된 구조대량 데이터 읽기, 필터링, 그룹핑 등을 초고속으로 처리인프라 설정 필요 없음 → 자동으로 확장거의 실시간에 가까운 쿼리 처리✅ BigQuery 기본 사용법 📌 BigQuery의 핵심 구조프로젝트(Project) └─ 데이터셋(Dataset) └─ 테이블(Table) 프로젝트: GCP에서 과금 단위 + 리소스 묶음 단위데이터셋: 테이블들을 그룹핑하는 폴더 같은 역할테이블: 실제 데이터가 저장되는 곳뷰(View): SELECT 쿼리를 저장해 둔 가상 테이블 📌 기본 흐름..

✅ 1) GCP의 기본 구조 📍 Region (리전) 리전은 물리적으로 한 지역에 위치한 데이터센터의 집합asia-northeast3 → 한국 리전 (서울)asia-northeast1 → 일본 도쿄 리전하나의 리전에는 여러 개의 Zone이 포함 📍 Zone (존) Zone은 하나의 데이터센터 또는 하나의 데이터센터 그룹GCP에서는 일반적으로 한 리전에 최소 3개 이상의 Zone이 존재일반적으로 A, B, C로 부름Zone끼리는 서로 물리적으로 분리되어 있어 같은 리전 내에서도 장애가 Zone 단위로 나눠짐ex) asia-northeast3-a, asia-northeast3-b, asia-northeast3-c 📍 Region > Zone 구조[멀티 리전] > 여러 Region > 각 Region은..

✅ Compute = 서버를 의미 ⭐️ Compute Engine (=VM)GCP의 IaaS (Infrastructure as a Service) 서비스물리 서버 대신 가상 머신(VM)을 원하는 스펙으로 만들어 사용 가능자동 스케일링, 로드밸런싱, 사전예약(VM Preemptible) 등으로 비용 절감PCA 시험에서는 VM 배포, 고가용성(HA) 아키텍처, 디스크 종류(Persistent Disk, Local SSD) 선택, 자동복구 설정 등을 자주 물어봄 ⭐️ Google Kubernetes Engine (GKE)GCP의 Kubernetes 클러스터 관리 서비스컨테이너화된 앱을 자동으로 배포, 스케일링, 관리할 수 있음GKE의 Node Pool, Pod Autoscaling, LoadBalancer ..