들어가며
GCP(Google Cloud Platform)는 구글이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스 플랫폼입니다.
빅데이터, 머신러닝, 서버리스 아키텍처, 고성능 컴퓨팅 환경에 특화된 GCP는 Google 검색, Gmail, YouTube 등 구글 자체 서비스와 동일한 인프라 환경을 일반 사용자에게 제공하며, 특히 개발자 친화적이고 데이터 중심적인 서비스를 강점으로 갖고 있습니다.
이 글에서는 GCP의 핵심 개념과 서비스 구성, 타 클라우드와의 차별점, 실무에서의 사용 이유를 정리하며 GCP 카테고리의 첫 글을 시작하겠습니다.
GCP란?
GCP는 Google이 제공하는 클라우드 플랫폼으로, 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 머신러닝, DevOps, 보안 등 다양한 영역의 서비스를 통합 제공하는 글로벌 클라우드입니다.
주요 특징
- 구글 인프라 기반: 전 세계 구글 데이터 센터와 동일한 수준의 기술 제공
- 강력한 네트워크 성능: 글로벌 네트워크와 백본을 활용한 빠른 응답 속도
- 빅데이터, AI 특화: BigQuery, Vertex AI, Dataflow 등 고성능 분석 서비스 제공
- 지속적인 할인 정책: 지속 사용 할인(Sustained Use Discounts), 커밋 사용 할인 등
GCP의 핵심 서비스 분류
1. 컴퓨팅
- Compute Engine: 가상 머신 기반의 인스턴스 실행
- Cloud Run: 컨테이너 기반 서버리스 실행 환경
- App Engine: 완전 관리형 PaaS 환경
- Google Kubernetes Engine (GKE): 완전 관리형 Kubernetes 클러스터
2. 스토리지
- Cloud Storage: 객체 기반 스토리지 (S3와 유사)
- Persistent Disks: VM용 블록 스토리지
- Filestore: 고성능 파일 스토리지
3. 데이터베이스
- Cloud SQL: 관리형 MySQL, PostgreSQL, SQL Server 제공
- Firestore / Firebase Realtime DB: 서버리스 NoSQL 문서형 DB
- Bigtable: 대규모 분산형 NoSQL
4. 빅데이터 & 머신러닝
- BigQuery: 초고속 데이터 웨어하우스
- Vertex AI: ML 모델 학습/서빙 통합 플랫폼
- Pub/Sub: 대규모 메시지 큐 / 이벤트 스트리밍
GCP를 선택하는 이유
항목GCP의 강점
| 네트워크 성능 | 전 세계 Google 백본망 기반의 고속 통신 |
| 머신러닝/AI | Vertex AI, AutoML, TPU 등 구글 AI 기술 접목 |
| 개발자 생산성 | Cloud Shell, gcloud CLI, Cloud Code 통합 개발환경 |
| 서버리스 | Cloud Functions, Cloud Run 등 다양한 FaaS 제공 |
| 유연한 비용 정책 | 사용량 기반 할인 자동 적용 |
실무 활용 사례
- Firebase + Cloud Functions 기반 웹/앱 서비스 백엔드
- BigQuery를 활용한 마케팅 로그 분석 자동화
- GKE 기반 마이크로서비스 클러스터 운영
- Cloud Run + Cloud Build를 이용한 CI/CD 자동화
- Pub/Sub + Dataflow로 실시간 로그 처리 파이프라인 구축
마치며 – 앞으로 다룰 GCP 주제들
GCP는 클라우드 초심자부터 AI/데이터 중심의 고도화된 워크로드까지 모두 수용 가능한 유연한 플랫폼입니다.
이 블로그에서는 다음과 같은 GCP 주제를 다룰 예정입니다:
- GCP 프로젝트 생성과 IAM 권한 구조 이해
- Compute Engine 인스턴스 생성 및 SSH 접속
- Cloud Storage로 정적 웹사이트 배포하기
- Cloud SQL과 외부 앱 연동
- BigQuery로 대규모 데이터 분석 시작하기
- Cloud Run을 통한 서버리스 API 구축
- Firebase와 GCP 통합 전략
클라우드 인프라의 새로운 가능성을 GCP에서 함께 탐험해보겠습니다!
📌 다음 글 미리보기
👉 GCP 프로젝트 생성과 IAM 권한 구조
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👉 https://jobreview.tistory.com/category/platform_infra_cloud/gcp
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