스팀잇 계정을 어캐 쓸까 고민을 하다가 내가 잘 아는 걸로 하면 되겠다 싶어서 결정한게 결국은 Google Cloud Platform ( 이하 gcp ) 와 Node.js !
현재 Google Cloud 한국 파트너사에서 일하기도 하고, 개인적으로 몇몇 친분이 있기도 하고, 잘 알기도 하고.. 해서 선택을 했다.
적게는 1주일에 하나, 많게는 더 많이... 좀 써보려고 한다.
아마 내가 쓰는 속도 보다 빠른 속도로 구글에서는 뭔가 새로운것을 내놓을꺼 같다.
지금도 구글에서는 AutoML이라는것을 내놔서 알파 테스트중인데, 쓸꺼 다 쓰고 나면 언젠간 ML ( 머신 러닝 )쪽도 포스팅을 해보고 싶다. ( 능력도 되야 하고 )
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일반적으로 한국에서 Cloud라고 하면 AWS가 가장 많이 잘 알려져 있다.
그러나, 비록 시장 점유율은 매우 낮지만, GCP는 그리 무시할 수 있는 존재는 아니다.
글로벌 기준으로 리서치 자료에 따르면 AWS는 시장의 47% 가량의 점유율을 가진다. Azure는 약 10% , 그리고 GCP는 불과 4% 가량의 점유율을 차지하고 있다.
하지만, 누구나 인정하는 기술의 갓구글은 그리 호락호락한 상대는 아니다.
적어도, IT에서는 "기술력"과 "돈" 그리고 "브랜드 파워"를 다 가지고 있으니까.
일반인들 조차 어느정도 이름을 알고 있는 AWS에 비해서 GCP는 일반인들에게는 잘 안알려져 있지만, 아니, 심지어 개발자들에게도 낯선 존재지만, 사람들의 생각보다 많이 스며들고 있다.
우선 누구나 알고 있는 개인용 Gmail과 더불어 기업용 서비스인 Google Apps. 지금은 G Suite으로 이름이 바뀌었지만, 매우 많은 기업들이 사용하고 있는 이 서비스는 Google Cloud라는 큰 브랜드에 통합이 되어 있다.
그리고 개발자들은 누구나 아는 다양한 구글의 API들은 Google Cloud와 매우 밀접한 관계를 가지고 있다. Google Docs / Sheet 등도 물론 API를 제공한다. ( 이 부분은 나중에 다시 다룰꺼다. 매우 중요하니까 ).
쓰다 보니 일이 너무 커질꺼 같긴 한데, 어쨌던 생각보다 많은 서비스들을 제공하고 있고 ( 앞으로 차근 차근 해볼꺼다 아는 한도내에서.. )
그리고 결정적으로 "인공지능은 역시 구글"아닌가!
앞에서 잠깐 언급했던 Auto ML을 내가 다루는 날까지 글을 써볼 생각이다.
현재 GCP에서는 Cloud ML이라는 기능을 제공해준다. 당연히 일반인들도 아는 TensorFlow 기반으로 되어 있으며 ( 구글에서 만들었으니까 ) 사실 잘은 모르는데, 배워서 쓰면 될듯.
Firebase도 여자친구와 작은 프로젝트를 하면서 배워봤는데, GCP와 크게 사용법이 다르지는 않다. 한번 다뤄볼 생각.
생각중인 순서는 대충 다음과 같은 형식을 생각중이다.
GCP IAM - 계정과 권한 다루기
Compute Engine ( VM ) / Cloud Storage / Cloud SQL
Cloud Network
Cloud Pub/Sub / Cloud Function ( Serverless )
사실 개인적으로 세미나에서 몇번 발표하기도 했던 서버리스 쪽은 조금 비중있게 다뤄볼 생각이다.
잘 아는 분야이기도 하고, 재미있는 분야이기도 하고 그리고 사람들이 잘 모르는 분야이기도 하고.
Cloud Repository / Container Registry
대충 이정도. 사실 이시점되면 내가 배워서라도 ML을 ㅡㅡ;;
아무튼 플랜은 거창한데, 우선 사고치고 보자는 개념으로 접근해보자.
그나저나 책먼저 마무리 해야 하는데..
