🚀 GCP (Google Cloud Platform)

🚀 GCP (Google Cloud Platform) 완벽 가이드: 개념부터 실무 활용까지! ☁️

 

“클라우드 하면 AWS만 아는 사람도 많던데, GCP는 대체 뭐가 좋은 거야?”

“GCP로 뭘 할 수 있지? AWS랑 비교하면 어떤 차이가 있을까?”

 

GCP를 처음 접하는 사람도 쉽게 이해할 수 있도록, 기본 개념부터 실무 활용까지 한 방에 정리해보자!

📌 목차

 

1️⃣ GCP란? - 개념 및 특징

2️⃣ GCP의 주요 서비스

3️⃣ AWS와 GCP 비교

4️⃣ GCP 핵심 구성 요소

5️⃣ GCP에서 프로젝트 생성 및 관리

6️⃣ GCP 요금 체계 및 비용 절감 방법

7️⃣ GCP 활용 사례

8️⃣ 결론

1️⃣ GCP란? - 개념 및 특징 ☁️

 

🔹 GCP (Google Cloud Platform)란?

 

GCP는 구글이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로,

Google Search, YouTube, Gmail 등에서 사용하는 인프라와 동일한 기술을 외부 사용자도 사용할 수 있도록 제공한다.

즉, Google의 강력한 서버 인프라를 활용하여 애플리케이션을 개발, 배포, 운영할 수 있는 플랫폼!

 

🔹 GCP의 주요 특징

 

✅ 구글 인프라 활용 → 글로벌 네트워크 기반, 빠른 속도와 높은 안정성

✅ AI & 머신러닝 강점 → TensorFlow, BigQuery, Vertex AI 등 강력한 AI/데이터 분석 지원

✅ 오픈소스 친화적 → Kubernetes, Istio, Apache Spark 등 오픈소스 기반 서비스 최적화

✅ 하이브리드 & 멀티 클라우드 지원 → Anthos를 활용해 AWS, Azure와 함께 사용 가능

 

💡 정리: GCP는 단순한 클라우드가 아니라, 데이터 분석, 머신러닝, 오픈소스 최적화, 글로벌 네트워크 강점을 가진 플랫폼!

2️⃣ GCP의 주요 서비스 🌟

서비스 유형서비스명설명

컴퓨팅	Compute Engine	VM(가상 머신) 제공
	Kubernetes Engine	컨테이너 오케스트레이션
	App Engine	서버리스 애플리케이션 플랫폼
스토리지 & 데이터베이스	Cloud Storage	객체 스토리지 (AWS S3 유사)
	Firestore	NoSQL DB (실시간 동기화 지원)
	Cloud SQL	관리형 RDB (MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
	BigQuery	초고속 데이터 분석 플랫폼
네트워크	Cloud Load Balancing	글로벌 부하 분산
	Cloud CDN	전 세계 캐싱으로 빠른 콘텐츠 제공
AI & 머신러닝	Vertex AI	AI 모델 개발 & 배포
	AutoML	비전, 텍스트 분석 등 AI 서비스
운영 & 관리	Cloud Functions	서버리스 함수 실행
	Cloud Run	컨테이너 기반 서버리스 앱 실행
	Stackdriver	모니터링 & 로깅

💡 GCP는 특히 머신러닝, 빅데이터 분석, 컨테이너 운영에서 강력한 경쟁력을 가지고 있음!

3️⃣ AWS와 GCP 비교 ⚖️

비교 항목AWSGCP

시장 점유율	1위 (클라우드 시장 32%)	3위 (클라우드 시장 11%)
주요 강점	강력한 서비스 생태계, 엔터프라이즈 최적화	AI, 데이터 분석, 오픈소스 친화적
컴퓨팅 서비스	EC2, Lambda	Compute Engine, App Engine
스토리지	S3, DynamoDB	Cloud Storage, Firestore
데이터 분석	Redshift, Athena	BigQuery (데이터 처리 속도 압도적)
AI/ML	SageMaker	Vertex AI, AutoML (강력한 머신러닝 플랫폼)

💡 AWS가 강력한 엔터프라이즈 솔루션을 제공한다면, GCP는 AI/머신러닝, 빅데이터 분석에서 강력한 경쟁력을 보유

4️⃣ GCP 핵심 구성 요소 🔧

 

GCP를 사용하려면 기본적으로 다음과 같은 개념을 이해해야 한다.

 

📌 프로젝트(Project)

• GCP의 모든 리소스는 프로젝트 단위로 관리됨.

• 하나의 계정에 여러 프로젝트를 생성할 수 있음.

 

📌 네트워크(VPC, Subnet, Firewall)

• GCP는 Virtual Private Cloud (VPC) 기반으로 네트워크 관리.

• Subnet으로 네트워크를 세분화 가능.

• 방화벽(Firewall) 설정을 통해 인바운드/아웃바운드 트래픽 관리.

 

📌 IAM (Identity and Access Management)

• 사용자 및 역할(Role) 기반 접근 제어.

• 특정 리소스에 대한 권한을 세밀하게 설정 가능.

 

📌 Billing (요금 관리)

• 사용량 기반 과금 (Pay-as-you-go 방식)

• 무료 티어(Free Tier) 제공 → 매월 300달러 크레딧 지원!

5️⃣ GCP에서 프로젝트 생성 및 관리 🚀

 

✅ GCP 프로젝트 생성 방법

 

1️⃣ Google Cloud Console 접속

2️⃣ 프로젝트 생성 버튼 클릭

3️⃣ 프로젝트 이름 & 결제 정보 설정

4️⃣ 필요 서비스(GCE, GKE, Cloud Storage 등) 활성화

6️⃣ GCP 요금 체계 및 비용 절감 방법 💰

 

📌 요금 체계

• GCP는 사용한 만큼 비용을 지불하는 Pay-as-you-go 방식을 적용.

• 💡 💰 무료 크레딧: 신규 가입자는 300달러 무료 크레딧 제공.

 

📌 비용 절감 방법

 

✔ Preemptible VM 사용 → 일시적인 워크로드에 저렴한 VM 활용

✔ Sustained Use Discounts (SUD) → 장기 사용 시 자동 할인 적용

✔ Committed Use Discounts (CUD) → 1~3년 약정 사용 시 최대 57% 할인

✔ Cloud Storage Lifecycle 설정 → 오래된 파일은 저비용 Coldline Storage로 이동

7️⃣ GCP 활용 사례 🎯

 

✅ 1. 대규모 데이터 분석 (BigQuery)

• 넷플릭스, 스포티파이 같은 기업들은 BigQuery를 활용하여 데이터 분석 최적화

• 수십억 개의 로그 데이터를 초고속으로 분석할 수 있음.

 

✅ 2. AI & 머신러닝 (Vertex AI)

• Google 자체 AI 플랫폼 활용 가능

• TensorFlow 기반의 모델 배포 및 학습 최적화

• 이미지 인식, 텍스트 분석, 자연어 처리 등 쉽게 구현 가능

 

✅ 3. 글로벌 서비스 운영 (Cloud CDN + Load Balancing)

• 빠른 웹사이트 로딩 속도를 위해 GCP CDN 활용

• 부하 분산을 위한 Cloud Load Balancer 사용

8️⃣ 결론: GCP, 언제 사용해야 할까? 🤔

 

✅ 데이터 분석이 중요한 서비스 → BigQuery, Dataflow가 강력

✅ AI/머신러닝을 적극 활용 → Vertex AI, AutoML 활용 가능

✅ 컨테이너 기반의 애플리케이션 → Kubernetes Engine 지원

✅ 하이브리드/멀티 클라우드 운영 → AWS/Azure와 함께 Anthos 사용 가능

 

🔥 “AWS만 쓰던 사람도 이제는 GCP를 알아야 할 때!”

🚀 전설의 개발자가 되어봅시당! 🌷