타 클라우드(AWS · Azure) 및 SQL 경력 엔지니어가 운영 DB 설계·무중단 이관(GCDBE)부터 BigQuery 데이터 웨어하우스·실시간 스트리밍·Gemini RAG(GCDE)까지 4일 만에 완성해요.
GCP 리소스 계층(Organization·Folder·Project)과 IAM 권한 체계, Cloud Storage 데이터 레이크를 다진 뒤, Cloud SQL · AlloyDB 고가용성(HA·PITR) 구성, DMS 실시간 CDC 무중단 마이그레이션, Cloud Spanner · Bigtable · Firestore 설계를 실습해요.
BigQuery(Colossus·Dremel 분리)와 Lakehouse로 대용량 데이터를 분석·최적화하고, Knowledge Catalog 데이터 거버넌스, BigQuery ML, Pub/Sub · Dataflow(Apache Beam) 실시간 스트리밍 파이프라인과 Vector Search · Gemini RAG 캡스톤을 완성해요.
| 일차 (페이지) | 엔드투엔드(End-to-End) 단계 | 핵심 아키텍처 및 대상 서비스 (AWS · Azure 1:1 매핑) | Google Skills 실습 (총 12개 Lab) |
|---|---|---|---|
| 01 · Day 111월 9일 (월) | 기반 구축 & OLTP DB 선택어디에 담고 어떤 DB를 고를까 | Resource Hierarchy · IAM · Cloud Storage (수명주기) · Cloud SQL · AlloyDB (Multi-Zone HA · Read Replica · PITR) · DB 선택 프레임워크 | Lab 1 (IAM & gcloud) Lab 2 (Cloud Storage 수명주기) Lab 3 (Cloud SQL · AlloyDB HA) |
| 02 · Day 211월 10일 (화) | 무중단 DB 이관 & NoSQL 확장어떻게 멈추지 않고 옮기고 넓힐까 | 6R 마이그레이션 · Database Migration Service (DMS) vs Datastream CDC · Cloud Spanner (TrueTime · Interleaving) · Cloud Bigtable (Row Key) · Firestore | Lab 4 (DMS MySQL → Cloud SQL) Lab 5 (Spanner 구축·쿼리) Lab 6 (Bigtable 스키마·적재) |
| 03 · Day 311월 11일 (수) | 분석 DW · 거버넌스 & In-DB AI모인 데이터를 어떻게 분석·통제할까 | BigQuery (Colossus · Dremel · Partitioning · Clustering) · Lakehouse (Iceberg) · Knowledge Catalog (보안·마스킹·품질) · BigQuery ML · Gemini · Dataform | Lab 7 (BigQuery 엔터프라이즈 DW) Lab 8 (파티셔닝·비용 최적화) Lab 9 (BQML & Gemini SQL) |
| 04 · Day 411월 12일 (목) | 실시간 스트리밍 & RAG 캡스톤실시간 이벤트와 AI 검색을 어떻게 붙일까 | Cloud Pub/Sub (BigQuery Direct Subscription) · Dataflow (Apache Beam · Window · Watermark) · BigQuery Vector Search · AlloyDB AI · Gemini RAG · PDE/PCDBE 로드맵 | Lab 10 (Pub/Sub → BigQuery) Lab 11 (Dataflow 스트리밍 ETL) Lab 12 (Gemini RAG 캡스톤) |