Google Professional Cloud Developer — 학습 가이드
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이 가이드는 각 PCD 도메인을 깊이 있게 다룹니다. 깊이 학습할 도메인을 선택하거나 순서대로 진행하세요.
도메인
- 클라우드 네이티브 애플리케이션 아키텍처 및 서비스 선택 — Google Cloud의 클라우드 네이티브 애플리케이션 아키텍처는 수평적으로 확장되고, 운영 부담을 최소화하며, 적절한 경우 관리형 서비스를 활용하는 스테이트리스(stateless)하고 복원력 있는 서비스를 구축하는 데 중점을 둡니다. 효과적인 서비스를 선택하려면
- 컴퓨트, 컨테이너 및 서버리스 런타임 플랫폼 — - 동시성 및 확장: 기본 동시성은 80입니다. CPU 집약적이거나 스레드로부터 안전하지 않은(non-thread-safe) 코드의 경우 1로 설정합니다. 동시성이 높을수록 콜드 스타트 증폭과 비용을 줄일 수 있지만, 요청당 CPU/메모리가 부족하면 테일 레이턴시가
- API 설계, 통합 및 이벤트 기반 개발 — Google Cloud에서의 최신 애플리케이션 통합은 잘 설계된 동기식 API와 복원력 있는 비동기 및 이벤트 기반 패턴을 결합합니다. 목표는 명확한 명세, 강력한 ID, 일관된 오류 처리, 그리고 장애, 확장 또는 변경 상황에서도 지연 시간을 낮고 가용성을 높게
- 애플리케이션 데이터, 상태 및 스토리지 패턴 — Google Cloud의 최신 애플리케이션은 지연 시간, 일관성, 확장성, 비용, 운영 복잡성의 균형을 맞추기 위해 여러 데이터 저장소를 조합하여 사용하는 것이 일반적입니다. 목적에 맞는 서비스와 패턴을 선택하고 그 장애 모드를 이해하는 것은 탄력적인 설계의
- 아이덴티티, 인증 및 애플리케이션 보안 — Google Cloud에서 ID는 새로운 경계입니다. 애플리케이션은 보안 주체(사용자, 서비스)를 인증하고 데이터 및 API에 대한 최소 권한 액세스를 인가하는 동시에, 시크릿, 키, 소프트웨어 공급망을 보호해야 합니다. 이 섹션에서는 Google Cloud IAM,
- 지속적인 배포, 구성 및 인프라 자동화 — Terraform - 구성 및 모듈: 명확한 입력/출력을 가진 재사용 가능한 모듈로 분리하고 시맨틱 버전을 사용합니다. 공유 레포지토리나 레지스트리에 모듈을 게시하고, 예상치 못한 변경을 피하기 위해 버전을 고정합니다. - 상태(State): 원격 상태 관리를 위해
- 관찰 가능성, 디버깅 및 사이트 신뢰성 운영 — Google Cloud의 관측 가능성, 디버깅, 사이트 안정성 운영은 시스템을 측정 가능하고, 진단 가능하며, 복원력 있게 만드는 것을 중심으로 합니다. 강력한 관측 가능성을 위해서는 일관된 로깅 및 측정항목, 분산 추적, 실행 가능한 알림, 체계적인 인시던트 대응이
- 성능, 확장성 및 복원력 엔지니어링 — 자동 확장 신호 및 준비된 용량(warm capacity) - MIG 자동 확장은 CPU 사용률, 부하 분산 사용률, 그리고 Cloud Monitoring을 통한 커스텀 측정항목을 지원합니다. 트래픽이 급증하는 경우, CPU보다는 요청 관련 측정항목(rps, 큐
- 테스트, 품질 엔지니어링 및 안전한 릴리스 관리 — Google Cloud에서 빠르게 움직이는 팀은 엄격한 테스트와 점진적 배포를 결합하여 변경 속도를 높이면서 위험을 줄입니다. 견고한 전략은 단위 테스트부터 엔드 투 엔드 테스트, 현실적인 데이터 및 종속성 시뮬레이션, 자동화된 품질 게이트, 카나리 및 블루-그린과
- 비용, 거버넌스 및 지속 가능한 애플리케이션 운영 — 현대 Google Cloud 애플리케이션 개발에서 비용, 거버넌스, 지속 가능한 운영은 서로 분리할 수 없는 관계입니다. 목표는 지출을 파악하고 제어하며, 경제적으로 확장 가능한 서비스를 설계하고, 환경을 안전하고 규정을 준수하며 깔끔하게 유지하는 가드레일을 적용하는
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