실습으로 완성하는 구글 클라우드 플랫폼 인 액션

PART I 시작하기 1CHAPTER 1 클라우드란 무엇인가? 3 1.1 구글 클라우드 플랫폼이란 무엇인가? 4 1.2 왜 클라우드를 사용할까? 5 1.3 클라우드 서비스에서 기대할 수 있는 것 7 1.4 클라우드용 애플리케이션 빌드 10 1.5 구글 클라우드 플랫폼 시작하기 15 1.6 구글 클라우드 플랫폼과의 상호작용 20 요약 26CHAPTER 2 시도하기: 구글 클라우드에 워드프레스 배포하기 27 2.1 시스템 구조 개요 28 2.2 데이터베이스 알아보기 29 2.3 워드프레스 VM 배포하기 35 2.4 워드프레스 구성하기 37 2.5 시스템 리뷰 40 2.6 끄기 41 요약 42CHAPTER 3 클라우드 데이터 센터 43 3.1 데이터 센터 위치 44 3.2 격리 수준 및 내결함성 47 3.3 안전 문제 51 3.4 리소스 격리 및 성능 54 요약 56PART II 저장소 57CHAPTER 4 Cloud SQL: 매니지드 관계형 스토리지 59 4.1 Cloud SQL이란 무엇인가? 60 4.2 Cloud SQL 사용 60 4.3 운영환경을 위한 Cloud SQL 구성 66 4.4 스케일 업(및 다운) 74 4.5 복제 76 4.6 백업 및 복원 81 4.7 가격 책정의 이해 88 4.8 언제 Cloud SQL을 사용해야 할까? 89 4.9 비용 92 4.10 MySQL을 실행하는 VM으로 Cloud SQL 산정 94 요약 96CHAPTER 5 Cloud Datastore: 문서 저장소 97 5.1 Cloud Datastore란 무엇인가? 99 5.2 Cloud Datastore와의 상호작용 111 5.3 백업 및 복원 117 5.4 가격 책정의 이해 120 5.5 언제 Cloud Datastore를 사용해야 할까? 122 요약 128CHAPTER 6 Cloud Spanner: 대규모 SQL 129 6.1 NewSQL이란 무엇인가? 130 6.2 Spanner란 무엇인가? 130 6.3 개념 131 6.4 Cloud Spanner와의 상호작용 134 6.5 고급 개념 145 6.6 가격 책정의 이해 167 6.7 언제 Cloud Spanner를 사용해야 할까? 168 요약 173CHAPTER 7 Cloud Bigtable: 대규모의 구조화된 데이터 175 7.1 Bigtable이란 무엇인가? 176 7.2 개념 180 7.3 Cloud Bigtable과의 상호작용 191 7.4 가격 책정의 이해 203 7.5 Cloud Bigtable은 언제 사용해야 할까? 205 7.6 Bigtable과 HBase의 차이점은 무엇인가? 210 7.7 사례 연구: InstaSnap 권장 사항 211 요약 219CHAPTER 8 Cloud Storage: 오브젝트 스토리지 221 8.1 개념 222 8.2 Cloud Storage에 데이터 저장 223 8.3 올바른 저장소 클래스 선택 227 8.4 권한 제어 230 8.5 객체 버전 243 8.6 객체 수명주기 247 8.7 변경 알림 250 8.8 일반적인 사용 사례 253 8.9 가격 책정의 이해 256 8.10 Cloud Storage는 언제 사용해야 하나? 262 요약 265PART III 컴퓨팅 267CHAPTER 9 Compute Engine: 가상 머신 269 9.1 첫 번째(혹은 두 번째) 가상머신 시작하기 270 9.2 영구 디스크를 이용한 블록 저장소 272 9.3 인스턴스 그룹 및 동적 리소스 292 9.4 선점형 VM을 사용한 단기 수명 컴퓨팅 304 9.5 로드 밸런싱 308 9.6 클라우드 CDN 316 9.7 가격 책정의 이해 322 9.8 언제 GCE를 사용해야 할까? 330 요약 335CHAPTER 10 쿠버네티스 엔진: 관리형 쿠버네티스 클러스터 337 10.1 컨테이너란 무엇인가? 338 10.2 도커란 무엇인가? 341 10.3 쿠버네티스란 무엇인가? 341 10.4 쿠버네티스 엔진이란 무엇인가? 346 10.5 쿠버네티스 엔진과의 상호작용 346 10.6 클러스터 유지보수 359 10.7 가격 책정의 이해 364 10.8 쿠버네티스 엔진은 언제 사용해야 할까? 365 요약 370CHAPTER 11 App Engine: 완전 관리형 애플리케이션 371 11.1 개념 372 11.2 App Engine과의 상호작용 378 11.3 애플리케이션 스케일링 398 11.4 App Engine Standard의 관리 서비스 사용 408 11.5 가격 책정의 이해 417 11.6 언제 App Engine을 사용해야 할까? 418 요약 423CHAPTER 12 Cloud Functions: 서버리스 애플리케이션 425 12.1 마이크로서비스란 무엇인가? 425 12.2 Google Cloud Functions란 무엇인가? 427 12.3 Cloud Functions와의 상호작용 431 12.4 고급 개념 435 12.5 가격 책정의 이해 445 요약 446CHAPTER 13 Cloud DNS: 관리형 DNS 호스팅 447 13.1 Cloud DNS란 무엇인가? 448 13.2 Cloud DNS와의 상호작용 451 13.3 가격 책정의 이해 458 13.4 사례 연구: 부팅 시 DNS 이름 부여 460 요약 465PART IV 머신러닝 467CHAPTER 14 Cloud Vision: 이미지 인식 469 14.1 이미지 주석 달기 470 14.2 가격 책정의 이해 486 14.3 사례 연구: 유효한 프로필 사진 적용 486 요약 488CHAPTER 15 Cloud Natural Language: 텍스트 분석 489 15.1 Natural Language API는 어떻게 작동하는가? 490 15.2 감정 분석 491 15.3 엔티티 인식 495 15.4 문법 분석 500 15.5 가격 책정의 이해 502 15.6 사례 연구: InstaSnap 해시 태그 제안 503 요약 507CHAPTER 16 Cloud Speech: 오디오-텍스트 변환 509 16.1 간단한 음성 인식 511 16.2 연속 음성 인식 513 16.3 사용자 정의 단어와 구문으로 힌트 주기 514 16.4 가격 책정의 이해 516 16.5 사례 연구: InstaSnap 비디오 캡션 516 요약 520CHAPTER 17 Cloud Translation: 다국어 기계 번역 521 17.1 Translation API는 어떻게 작동할까? 523 17.2 언어 감지 525 17.3 텍스트 번역 528 17.4 가격 책정의 이해 530 17.5 사례 연구: InstaSnap 캡션 번역 530 요약 533CHAPTER 18 클라우드 머신러닝 엔진: 매니지드 머신러닝 535 18.1 머신러닝이란 무엇인가? 535 18.2 Cloud Machine Learning Engine이란 무엇인가? 541 18.3 클라우드 ML Engine과의 상호작용 548 18.4 가격 결정의 이해 565 요약 569PART V 데이터 처리 및 분석 571CHAPTER 19 BigQuery: 확장성이 뛰어난 데이터웨어하우스 573 19.1 BigQuery란 무엇인가? 573 19.2 BigQuery와의 상호작용 581 19.3 가격 책정의 이해 597 요약 599CHAPTER 20 Cloud Dataflow: 대규모 데이터 처리 601 20.1 Apache Beam이란 무엇인가? 603 20.2 Cloud Dataflow란 무엇인…

출처: 국립중앙도서관 서지정보