Google Cloud Data & Database Engineer — 4일 과정 전체 흐름과 목차

Day 1 · 11월 9일(월)

GCP 기초, 데이터 레이크 & 데이터베이스 선택 프레임워크

AWS·Azure 지식을 GCP로 1:1 매핑하고, Resource Hierarchy·Cloud Storage 데이터 레이크와 Cloud SQL·AlloyDB 선택 기준을 세워요.

실습 3개 (Lab 1 ~ Lab 3)

1교시 · 이론
GCP Resource Hierarchy & 멀티 클라우드 매핑 Organization ➔ Folder ➔ Project 계층 구조와 AWS Account·Azure Subscription 대응 비교
2교시 · Lab 1
GCP IAM & 권한 체계 실습 Basic·Predefined·Custom Role 최소 권한 부여와 Service Account 제어
3교시 · 이론
Cloud Storage & 데이터 레이크 기반 구축 Standard·Nearline·Coldline·Archive 클래스 특성과 수명주기(Lifecycle) 비용 최적화
4교시 · Lab 2
Cloud Storage 수명주기 관리 실습 gcloud storage CLI 버킷 프로비저닝 및 자동 아카이빙·삭제 정책 적용

5교시 · 이론
멀티 클라우드 DB 매핑 & RDBMS 아키텍처 AWS·Azure·GCP RDBMS·NoSQL·DW 1:1 비교 및 OLTP·OLAP 워크로드 격리
6교시 · 이론
Cloud SQL & AlloyDB 핵심 아키텍처 자동 백업·PITR, Read Replica, Multi-Zone HA와 AlloyDB 컬럼형 엔진 구조
7교시 · 이론
Database Selection Framework Cloud SQL vs AlloyDB vs Spanner vs Bigtable vs Firestore 실무 의사결정 트리
8교시 · Lab 3
Cloud SQL & AlloyDB 고가용성 프로비저닝 실습 HA 구성, Read Replica 확장, PITR 시점 복원 및 장애 조치(Failover) 검증

Day 2 · 11월 10일(화)

Database Migration Service(DMS)로 무중단 DB 이관을 수행하고, 글로벌 분산 RDBMS(Spanner)와 대규모 NoSQL(Bigtable·Firestore) 스키마를 설계해요.

실습 3개 (Lab 4 ~ Lab 6)

1교시 · 이론
DB 마이그레이션 전략 & 6R Framework 온프레미스·타 클라우드 DB 이관 웨이브 수립과 동종(Homogeneous)·이기종(Heterogeneous) 전략
2교시 · 이론
Database Migration Service (DMS) & Datastream 운영 DB 무중단 이관(DMS CDC)과 분석용 실시간 변경 복제(Datastream) 역할 구분
3교시 · Lab 4
DMS 기반 무중단 데이터베이스 마이그레이션 실습 원본 MySQL ➔ Cloud SQL 실시간 CDC 복제 파이프라인 구축 및 Cutover(Promote)
4교시 · 이론
Cloud Spanner 아키텍처 & 스키마 설계 TrueTime 글로벌 외부 일관성, Hotspot 방지 기본키(UUID·Hash) 및 Interleaved Table

5교시 · Lab 5
Cloud Spanner 인스턴스 구축 및 쿼리 실습 Spanner 프로비저닝, 부모-자식 테이블 인터리빙 구성 및 분산 쿼리 실행계획 분석
6교시 · 이론
Cloud Bigtable & Wide-Column NoSQL 아키텍처 페타바이트급 시계열·IoT 워크로드 처리와 Hotspot 방지 Row Key(Tall & Narrow) 설계
7교시 · Lab 6
Cloud Bigtable 스키마 설계 및 데이터 적재 실습 cbt CLI 기반 Row Key·Column Family 구조화 및 대규모 시계열 데이터 조회
8교시 · 이론
Firestore 문서형 NoSQL & Day 1~2 OLTP 아키텍처 종합 Collection·Document 모델링과 Day 1~2 운영 DB(Cloud SQL·AlloyDB·Spanner·Bigtable·Firestore) 총정리

Day 3 · 11월 11일(수)

BigQuery 스토리지·컴퓨팅 분리 구조와 파티셔닝·클러스터링 최적화를 익히고, Knowledge Catalog 거버넌스와 BigQuery ML·Gemini SQL을 구축해요.

실습 3개 (Lab 7 ~ Lab 9)

1교시 · 이론
BigQuery 아키텍처 Deep Dive Colossus(스토리지)·Dremel(컴퓨팅) 분리, On-Demand vs Slots 과금, STRUCT·ARRAY 비정규화
2교시 · 이론
BigQuery 성능 최적화 & Lakehouse Partitioning·Clustering 스캔 절감 원리, Lakehouse(Iceberg 외부 테이블) 및 Materialized View
3교시 · Lab 7
BigQuery 엔터프라이즈 DW 구축 실습 대용량 데이터 적재, 중첩·반복(STRUCT·ARRAY) 컬럼 쿼리 및 분석 마트 구성
4교시 · Lab 8
BigQuery 파티셔닝 & 비용 최적화 실습 일반 테이블 vs Partitioned·Clustered 테이블의 스캔 용량(Bytes Processed) 절감 실측

5교시 · 이론
Data Governance & Knowledge Catalog (옛 Dataplex) Row·Column-Level Security, 동적 데이터 마스킹, Sensitive Data Protection(PII) 및 Data Mesh
6교시 · 이론
BigQuery ML (BQML) & In-Database AI SQL(CREATE MODEL) 기반 머신러닝 파이프라인과 Gemini 원격 모델(ML.GENERATE_TEXT) 통합
7교시 · Lab 9
BigQuery ML 모델 학습 및 Gemini SQL 분석 실습 분류·회귀 모델 학습·예측(ML.EVALUATE·ML.PREDICT) 및 Gemini SQL 기반 텍스트 분석
8교시 · 이론/시연
Gemini in BigQuery & Dataform ELT 파이프라인 Data Canvas 자연어 분석과 Dataform(SQLX) 의존성 그래프·데이터 품질 테스트(Assertions)

Day 4 · 11월 12일(목)

Pub/Sub 메시징과 Dataflow(Apache Beam) 실시간 스트리밍 ETL을 구축하고, BigQuery Vector Search와 Gemini를 결합한 RAG 캡스톤으로 4일 과정을 완성해요.

실습 3개 (Lab 10 ~ Lab 12 캡스톤)

1교시 · 이론
Cloud Pub/Sub 실시간 메시징 아키텍처 Topic·Subscription(Pull vs Push), Dead Letter 처리 및 BigQuery Direct Subscription 무코드 적재
2교시 · Lab 10
Pub/Sub ➔ BigQuery 실시간 스트리밍 실습 토픽·구독 생성, 실시간 이벤트 스트림 발행 및 BigQuery 테이블 즉시 적재·조회
3교시 · 이론
Dataflow (Apache Beam) 스트리밍 아키텍처 Event Time vs Processing Time, Windowing(Fixed·Sliding·Session), Watermark & Trigger
4교시 · Lab 11
Dataflow 스트리밍 파이프라인 구축 실습 Pub/Sub ➔ Dataflow ➔ BigQuery 실시간 스트리밍 ETL 배포 및 오토스케일링 모니터링

5교시 · 이론
RAG & Vector Search 아키텍처 (BigQuery & AlloyDB AI) 텍스트 임베딩, 벡터 인덱스(IVF·TreeAH·ScaNN), BigQuery 분석형 RAG vs AlloyDB 운영형 RAG
6~7교시 · Lab 12
캡스톤: BigQuery Vector Search & Gemini RAG 파이프라인 구축 (90분) ML.GENERATE_EMBEDDING 임베딩 생성 ➔ VECTOR_SEARCH 유사도 검색 ➔ Gemini 답변 생성 완성
8교시 · 회고
4일 엔드투엔드 아키텍처 회고 & 자격증 로드맵 운영 DB ➔ DMS/스트리밍 ➔ 데이터 레이크/BigQuery ➔ RAG 전체 복기 및 PDE·PCDBE 핵심 정리