GCP on board

지난번 AWS Cloud 2017 이후 오랜만에 세미나에 참석을 하였다. 

그 이름하여, GCP on board!! 두둥!!

세미나에 참석을 하고자 하였으나, 사전 참석을 하지 못한상황, 스케줄이 되지 않는 상황에서 어찌어찌 우연히 기회가 되게되어 사전등록을 하였다. 

무언가 구글 스러운 이미지이다(개인사견)

아젠다가 뭐랄까 어마어마 하였다. 하루동안 이걸 다 ?? 라는 의심이 드는 아젠다라고 할까?

행사 내용

8:30 AM - 10:00 AM	등록
10:00 AM - 10:05 AM	환영사 Chris Jang, Head of Google Cloud - Korea
10:05 AM - 10:40 AM	Building What's Next - 구글과 함께하는 클라우드와 그 이상에 대해 Terry Cho, Google Cloud Sales Engineer
10:40 AM - 11:20 AM	모듈 1 - Google Cloud Platform 소개 Junho Lee, Solutions Architect & GCP Trainer - Rockplace
11:20 AM - 12:00 PM	모듈 2 - Google Cloud Platform 사용 시작하기 Junho Lee, Solutions Architect & GCP Trainer - Rockplace
12:00 PM - 1:00 PM	점심시간, 머신러닝 데모 (12:10 PM - 12:30 PM) Myunggeun Choi, Google Cloud Sales Engineer
1:00 PM - 1:40 PM	모듈 3 - Google App Engine, Cloud Datastore Junho Lee, Solutions Architect & GCP Trainer - Rockplace
1:40 PM - 2:20 PM	모듈 4 - Google Cloud Platform Storage 옵션 Junho Lee, Solutions Architect & GCP Trainer - Rockplace
2:20 PM - 3:00 PM	모듈 5 - Google Container Engine Junho Lee, Solutions Architect & GCP Trainer - Rockplace
3:00 PM - 3:30 PM	휴식시간
3:30 PM - 4:10 PM	모듈 6 - Google Compute Engine, Networking Junho Lee, Solutions Architect & GCP Trainer - Rockplace
4:10 PM - 5:00 PM	모듈 7 - 빅 데이터 & 머신 러닝  Junho Lee, Solutions Architect & GCP Trainer - Rockplace
5:00 PM - 5:30 PM	Google Cloud를 활용한 경력 개발 | 교육 및 인증 시험  Terry Cho, Google Cloud Sales Engineer

구글 세미나에서 종횡무진 활약하고 있으신 조대협 님께서 서문을 열어 주셨다.

"Building What's Next - 구글과 함께하는 클라우드와 그 이상에 대해"

해당 세션은 DevOps 와 NoOps  그리고 머신러닝 등등의 내용을 가지고 여러가지를 풀어주는 느낌의 세션이였다.

예전의 Iaas 보다는 Paas, Saas 로 주도권이 넘어가는것에 대한 내용이 주라고 보였다.

그리고 Public Cloud 라는것이 인프라에서의 접근이 아닌 이젠 단순 솔류션에서의 접근이 필요할거 같다는 개인적인 생각이 드는 시간이였다.

여려가지 이야기를 종합해보면 이런저런 여러가지를 GCP 에서는 제공하고 있으며, 아이디어를 가지고 있으면 성공할수 있다! 의 느낌이랄까...

ex.1 예전 (2-3년전전) 빅데이터엔지니어는 빅데이터 관련 인프라 관리, 모니터링, 그 외 여러가지 부가작업이 실질적인 데이터 분석을 위해 투자하는 시간보다 월등이 많이 소요가 되는 비정상적인 구조에서 (7:3 정도?) 이 모든 인프라를 GCP (Public Cloud)에서 관리해주고 사용자는 데이터 분석을 위한것만 집중적으로 투자를 하면된다 는것이 핵심이라고 보였다.

ex.2 머신러닝의 핵심은 얼마만큼의 데이터를 가지고 학습을 하는가 인데 이 학습을 위한 데이터를 구하기가 너무나도 어렵다. GCP (Public Cloud) 에서는 이미 수많은 데이터를 통해 여러가지 인공지능으르 미리 학습 시켰으며, 유저들은 이 인공지능을 가지고 어떻게 사용할것인가 를 고민하면 된다.

결론적으로 너는 아이디어에 집중해라 그 이외의것은 GCP(Public Cloud) 에서 잘해주겠다. 라는것이 핵심 이였다.

모듈 1 - Google Cloud Platform 소개

GCP의 장점을 나열 하였다.

 - GCP 는 기본적으로 Global Service 업체이며, 이러한 Global service 를 기반으로 전 세계에 폭넓은 광섬유 네트워크를 가지고 있다.

 - GCP 에서는 원자시계를 기반으로 서버들의 시간관리를 한다.

 - GCP 의 여러가지 서비스에 대한 소개

전체적으로 가벼운 내용으로 시작하였다. 

모듈 2 - Google Cloud Platform 사용 시작하기

GCP 를 사용하기위해 기본적인 내용들을 데모와 함께 진행을 하였다. 

 - 프로젝트 및 조직에 대한 설명 / 기존에는 프로젝트 단위였지만 이러한 프로젝트을 관리하기 위한 조직이 생김

 - IAM 을 어떻게 구성해야하는지에 대한 설명, OAuth 정보]

점심시간, 머신러닝 데모

식사가 맛있었다. 

앉은 자리(세미나를 듣던 자리)에서 식사를 하는것이라 식사도중 흘리기 라도 한다면... 이라는 쓸때없는 부담과 함께 점심식사를 하였다. 

모듈 3 - Google App Engine, Cloud Datastore

App Engine, 이놈은 참 요물이다. 

내가 다 준비해놧으니 너는 이 App Engine 에 맞는 언어를 통해서 코딩만 하여라! 라는게 핵심이며, 너희들은 배포에 대한 두려움 없이 마음 편히 배포를 할수 있다 라는것이 부제였다. 신규 App 을 Deploy 한 후 해당 버전에 테스트용도의 트레픽을 자유롭게? 조정을 해주며, 해당 트레픽이 문제가 없다면 기존의 트레픽도 버전업된 버전으로 몰아주는 이 개념은 뭐랄까.. 편했다.

 AWS 의 ELB 에 익숙해진 나에게는 정말 편리한 느낌을 받았다. 

Azure, GCP 이 들은 로드 벨런서를 Network Device 로 구현한 반면, AWS 에서는 아직도 Server Device 로 구현하는것에 따른 차이? 라고 추측만 할뿐이다.

Cloud Datastore, 데이터 저장소

이 세션은 GCP 에서 제공하고 있는 여러가지 데이터 저장소에 대하여 설명을 하였다. 

 - Google Cloud Storage | GCP 에서 제공하고 있는 무제한용량의 오브젝스 스토리지이며, 각종 타사의 서비스와도 연동이 쉽다라는 설명을 덛붙여 주었다. 

 - GoogleCloud Bigtable, Datastore | NoSQL 기반의 GCP 데이터 저장소

 - Google Cloud SQL | Mysql 기반의 GCP 데이터 저장소

이때부터 데모, 데모, 데모, 데모 가 시작되었으며, 너무나 많은 내용을 적은 시간에 완벽하게 보여주려는 욕심에 정말 빠른진행(따라가기 버거운)이 시작 되었다. 

 그리고 GCP 기술 파트너 와 교육 파트너를 동시에 진행중인 RockPlace 에 대해 다시한번 좋은 인상을 받게 되었다. 

모듈 4 - Google Cloud Platform Storage 옵션

항상 이 시점에서의 교육은 힘들다... 핸드폰 뱃더리의 압박과 너무나 맛난 식사의 후 폭풍으로 인해서 폭풍 졸음 + 의도치 않은 지출 (핸드폰 충전기 구매)을 위한 편의점 방문으로 인해서 해당 세션은 듣지를 못했다.

모듈 5 -  Google Container Engine

초창기 컨테이너 수 많은 컨테이너 서비스들이 자웅을 겨루 었지만, 요즘은 도커가 컨테이너의 대명사가 된듯 하다.

이러한 컨테이나라 하고, 도커라 부르는것을 관리하는 툴이 있는데 그것이 바로 "kubernetes" 이 쿠버네티스는  유명한 오픈소스 컨테이너 오케스트레이션 툴이기도 하다. 

해당 모듈도 역시나, 데모, 데모, 데모 였으며, 데모를 열심히 구경하였으며 4월12일에 Hands on lab 에 참여를 해야할것같은 의무감이 드는 세션이였다. 

모듈 6 - Google Computer Engine, Networking

나의 집중력은 여기까지인가... 슬슬 데모를 구경? 하는것이 지쳐가고 있었다. 

그 와중에 Computer Engine 을 이용하기위한 SSH 접속 (Web Console) 의 기능이 왠만한 ssh 프로그램에 비해서 모자라지 않다는것이 정말로 인상적이였으며, AWS 에서는 아직 제공안하는 Web Console 이 너무나도 매력적이게 느껴졌다. VM의 성능을 정해진것이 아닌 내가 원하는 스팩으로 조절해서 쓸수 있다는게 또 다른 매력이였으며, 가격이 고정된것과 비교하여서 크게 비싸지 않다는것이 정말 좋게 보였다. 

이야기만 들었는데, 컴퓨팅 자원을 조절하는데 VM 의 리부팅이 필요하지 않다??? 라는것은 실제로 해봐야 알수 있을거 같다. 

모듈 7 - 빅 데이터 & 머신 러닝

첫 번째 조대협님께서 GCP 에서는 빅 데이터를 위해 8600의 Core를 준비하고 있다라는것, 어디어디 사이트지만, 사용자 패턴을 분석하기위해 정말 큰 자료를 넣고 준비해서 분석하고 기타 등등의 시간에 3시간정도 걸렸었는데, 빅쿼리로 변경후 7초 걸렸다. 라는 자랑의 말에 기대를 하고 들었으나, 이런 사례위주의 내용이기 보다는 어떠한 쿼리를 통해서 어떤 결과를 뽑아내고, 실질적으로 어찌어찌 해서 이리이리 사용이 가능하다라는 내용 위주의 세션이였다. 

 내 스스로 빅데이터를 이용하거나 머신 러닝을 이용한 무언가를 할 아이디어도 생각도 없어서 그런지 큰 관심 및 흥미가 있었던 세션은 아닌듯하다. 

Google Cloud를 활용한 경력 개발 | 교육 및 인증 시험

사실 좀 기대하고 있었던 세션이였지만, 세션이라기보다는 이러이러한 교육을 하는 기관이 있고, 인증을 위한 기관이 있으며, 이러이러한것으로 스스로 학습을 할수 있는 사이트가 있습니다 라는 단순한 안내 내용이였다. 이 부분은 뭐랄까 인터넷을 찾아보게되면 충분히 찾을수 있는 내용이였기에 아쉬운 내용이 였다. 

 Azure 같은경우 실질적인 자격증이 생겼으며, AWS 는 이전부터 여러가지 분야로 (5가지) 세분화 하여 횡적, 종적 자격에대한 증명을 해준다. 이러한 내용에 대해서 좀더 자세히 GCP 에서는 어떤 방식으로 GCP의 기술에 대해서 증명을 해줄것이며, 이러한 증명을 가지고 유저들은 이러한 이득을 가져가실수 있다. 라는 언급이 되었으면 어떨게 라는 생각이 들었다. 

GCP on board 를 마치며

코엑스는올때마다 헤매는듯 하다. 그랜드볼륨을 찾는데 20분정도 헤매었고 (길치가 아니라 자부했지만 이러한 자부심이 슬슬 무너지는 느낌) 힘들게 참석을 하여서 많은 기대를 하였다. 하지만 이번 행사는 GCP 행사이기 보다는 Rockplace 의 행사에 GCP 에서 지원을 빵빵하게 해준 느낌이 많이 들었으며, 정말로 많은 수고를 하신 Rockplace 의 이준호 님의 개인기(내공)을 느낄수 있었다. 

 하지만 너무나 많은 데모의 남발으로 집중을 하기 어려운 점은 있었다. (호불호가 있을듯)

나쁘진 않았지만 그렇다고 와 정말 굿!! 이런 느낌의 세미나는 아쉽게도 아니였다.