Google Professional Data Engineer — 학습 가이드
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이 가이드는 각 PDE 도메인을 깊이 있게 다룹니다. 깊이 학습할 도메인을 선택하거나 순서대로 진행하세요.
도메인
- 데이터 엔지니어링 아키텍처 및 설계 — Google Cloud에서의 데이터 엔지니어링 아키텍처 및 설계는 도메인 경계, 처리 패턴, 서비스 기능을 균형 있게 조정하여 안정적이고 확장 가능하며 비용 효율적인 데이터 플랫폼을 제공합니다. 효과적인 설계는 스토리지, 컴퓨팅, 오케스트레이션, 서빙을 독립적으로
- 데이터 스토리지, 레이크 및 파일 형식 — Google Cloud의 데이터 스토리지는 원시 객체 스토리지, 큐레이션된 데이터 레이크, 분석에 최적화된 형식을 아우릅니다. 신뢰할 수 있고, 거버넌스가 적용되며, 성능이 뛰어난 레이크를 구축하려면 스토리지 클래스, 버킷 설정, 위치, 파일 형식, 테이블 레이아웃
- BigQuery 분석 및 웨어하우스 엔지니어링 — BigQuery는 스토리지와 컴퓨팅을 분리하여 거의 무한한 확장성, ANSI SQL, 통합된 거버넌스를 제공하는 서버리스, 컬럼 기반, MPP(대규모 병렬 처리) 분석 웨어하우스입니다. BigQuery에서의 웨어하우스 엔지니어링은 스키마 설계(파티셔닝, 클러스터링,
- Dataflow 및 Apache Beam을 사용한 스트림 처리 — Google Cloud의 스트림 처리는 Dataflow runner에서 실행되는 Apache Beam의 통합 프로그래밍 모델을 중심으로 합니다. Beam은 PCollection에 대한 변환(transform) 파이프라인이라는 논리적 추상화를 제공하여, 병렬 처리,
- 메시징, 이벤트 수집 및 실시간 서비스 — Google Cloud의 메시징, 이벤트 수집, 실시간 서비스는 분리되고 내구성 있는 전송을 위한 Cloud Pub/Sub 및 Eventarc, 상태 저장 스트림 처리를 위한 Dataflow, 그리고 BigQuery, Cloud Storage, 운영 데이터베이스와
- Spark, Dataproc 및 분산 데이터 처리 — Google Cloud Dataproc의 Apache Spark는 분산 데이터 처리를 위한 관리형 탄력적 플랫폼을 제공합니다. 제어 요구사항, 런타임 가변성, 관리 오버헤드에 따라 상시 실행(long-running) 또는 임시(ephemeral) Dataproc
- 데이터 수집, 통합 및 마이그레이션 — - 컷오버 계획: - 빅뱅 방식: 짧은 동결, 단일 전환. 운영 복잡성은 가장 낮지만 롤백 필요 시 위험이 가장 높음. - 단계적 또는 블루/그린 방식: 미러링된 쓰기를 통한 이중 실행, 점진적인 트래픽 전환, 섀도우 읽기. 비용은 더 높지만 롤백이 더 안전함. -
- 워크플로 오케스트레이션 및 파이프라인 자동화 — 주요 선택 사항: - DAG, 태스크 종속성, 고급 스케줄링을 위해 Cloud Composer(Apache Airflow)를 사용한 코드 중심의 배치 오케스트레이션. - 경량의 이벤트 기반 교차 서비스 시퀀스를 위한 Cloud Workflows를 사용한 서버리스
- 머신러닝, AI 및 데이터 서빙 — - 모델 생성: CREATE MODEL을 명시적 레이블 열 및 특성 변환과 함께 사용하여 데이터 유출(leakage)을 방지하고 입력을 표준화합니다. 예시: CREATE OR REPLACE MODEL ds.churn_model OPTIONS(
- 데이터 거버넌스, 보안, 안정성 및 비용 운영 — 이 섹션에서는 Google Cloud에서의 데이터 거버넌스, 보안, 안정성, 비용 운영에 대한 설계 패턴과 운영 방식을 요약합니다. BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataplex 및 지원 서비스에 중점을 둡니다. 최소 권한 원칙,
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