이 책을 통해 실제 구글 클라우드 플랫폼에 확장할 수 있는 클라우드 애플리케이션 배포 방법을 배울 수 있다. 저자이자 구글 소프트웨어 엔지니어인 제이 제이 지웍스는 간단한 워드프레스 웹 앱 호스팅부터 컴퓨터 비전 및 자연어 처리를 위한 클라우드 기반 AI 서비스 명령에 이르기까지 독자들이 모든 것을 할 수 있도록 이끌어 줄 것이다. 독자들은 이 과정을 통해 클라우드 기반 데이터 스토리지를 극대화하고, 클라우드 기능으로 서버리스 애플리케이션을 구현하며, 쿠버네티스로 컨테이너를 관리하는 방법을 알게 될 것이다. 또한, 이 책은 중급 개발자에 맞춰 집필되었지만, 클라우드나 구글 클라우드 플랫폼 사용 경험이 없어도 읽을 수 있도록 구성되어 있다.

2008년에 펜실베니아 대학교 컴퓨터공학과 학사 학위를 취득하였으며, 학부생일 때 이미 고객이 실시간으로 온라인 광고를 구매할 수 있는 플랫폼인 Invite Media에 합류했다. Invite Media는 2010년에 구글에 인수되었고, 가장 큰 내부 클라우드 고객으로서 구글 클라우드 플랫폼의 첫 번째 대규모 사용자가 되었다. 이후 구글의 수석 소프트웨어 엔지니어로 근무했으며, 지금은 구글 클라우드 플랫폼용 API 설계 전문가로 일하고 있다.

PART I 시작하기 1

CHAPTER 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 26

CHAPTER 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 42

CHAPTER 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 56


PART II 저장소 57

CHAPTER 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 96

CHAPTER 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 128

CHAPTER 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 173

CHAPTER 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 219

CHAPTER 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 265


PART III 컴퓨팅 267

CHAPTER 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 335

CHAPTER 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 370

CHAPTER 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 423

CHAPTER 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 446

CHAPTER 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 465


PART IV 머신러닝 467

CHAPTER 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 488

CHAPTER 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 507

CHAPTER 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 520

CHAPTER 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 533

CHAPTER 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 569


PART V 데이터 처리 및 분석 571

CHAPTER 19 BigQuery: 확장성이 뛰어난 데이터웨어하우스 573
19.1 BigQuery란 무엇인가? 573
19.2 BigQuery와의 상호작용 581
19.3 가격 책정의 이해 597
요약 599

CHAPTER 20 Cloud Dataflow: 대규모 데이터 처리 601
20.1 Apache Beam이란 무엇인가? 603
20.2 Cloud Dataflow란 무엇인가? 611
20.3 Cloud Dataflow와의 상호작용 612
20.4 가격 결정의 이해 621
요약 622

CHAPTER 21 Cloud Pub/Sub: 관리 이벤트 퍼블리싱 623
21.1 메시지 처리의 어려움 624
21.2 Cloud Pub/Sub란 무엇인가? 624
21.3 메시지의 수명 624
21.4 개념 627
21.5 시도해 보기 632
21.6 푸시 구독 636
21.7 가격 정책의 이해 638
21.8 메시징 패턴 640
요약 645

찾아보기 647