컴맹 : 진화의 시작

google cloud platform 은 GitHub 같은 형태의 소스코드 저장소를 로컬에서 지원하기 때문에 소스 관리가 용이하다. 또한 막상 GitHub 을 무료계정으로 사용하고 있어서 private 한 내용을 별도로 보관하고 이력관리할 필요가 있다면 GCP 의 저장소는 무척 유용하다. 사실 사용하기 위해서 대단한 스킬이 필요한 것은 아니지만 누군가의 진입장벽을 조금이라도 더 낮추기 위해서 포스팅해둔다. datalab 을 생성하면 기본적으로 저장소가 생성되는 듯 하고, 별도로 "저장소 만들기" 메뉴를 통해 생성할 수도 있다. 우선 여기 예시에서는 아래처럼 생성되어 있는 datalab-notebooks 라고 하는 이름의 저장소를 이용하는 방법에 대해서 알아보겠다.일단 별거 없다. "복제 URL"을 복사..

GCP (Google Cloud Platform) 은 웹 상으로 설정할 수 있는 모든 내용을 터미널에서 동일하게 컨트롤 할 수 있도록 Google Cloud Shell 을 제공한다. 계정만 있다면 무려 무료로 이용이 가능하다. 이 쉘은 Debian 계열의 64비트 머신인데 아래 보이는 것처럼 우측 상단에 터미널 아이콘을 눌러 접속할 수 있다.페이지 하단에 터미널이 열리는 것을 볼 수 있고, 새로운 윈도우로 열어 보면 편하다. 우선 이 Shell 환경은 f1-micro 라고 하는 Compute Engine VM 인스턴스인데 Shell 에서 사양을 조금 더 살펴볼 수 있겠다. 우선 디스크 정보를 살펴보자.약 25G 디스크를 사용하고 있으며 여분의 공간은 9.3G 정도 된다. 다음으로 CPU 를 살펴보자.In..

GCP (google cloud platform) 는 jupyter notebook 과 같은 솔루션인 datalab 을 제공한다. datalab 은 웹상에서 다양한 소스 구현이 가능하며 심지어 결과물의 시각화 까지 가능하게 한다. 이번에는 datalab 을 사용해보도록 한다. 우선 GCP 콘솔에 접속해서 우측 상단에 ( >_ ) 모양의 아이콘인 Google Cloud Shell 을 열도록 한다. GCS 는 GCP 에서 사용하는 대부분의 행위를 터미널에서 제어할 수 있도록 도와준다. 아이콘을 누르면 아래처럼 터미널이 열린다. Cloud Shell 은 f1-micro GCE 인스턴스를 사용하는데, 메모리가 무려 0.6 기가다. 여기 Shell 에서 뭔가를 해볼 생각은 접어두는게 좋다. 가급적 gcloud 관..

앞서 Cloud Shell을 이용해서 인스턴스에 접속하는 방법을 살펴봤는데, 이번에는 내가 사용하는 머신에서 직접 SSH를 접속하는 방법에 대해서 설명한다. 환경은 리눅스(우분투)지만 다른 OS라도 크게 다르지 않을 것이다.전체 시나리오를 요약하면 다음과 같다.1. 로컬에서 ssh 접속을 위한 rsa key 생성 2. 생성한 key 를 Google Cloud Platform 콘솔에 등록천천히 살펴볼텐데 우선 GCP에 등록할 rsa key 를 생성해야 한다. rsa key 의 default는 id_rsa 라는 이름으로 지정 되는데 혹시 이미 사용중일 수도 있으니 적당한 이름으로 변경해서 사용하도록 하자. $ ssh-keygen -t rsa -f ~/.ssh/[KEY_FILE_NAME] -C [USERNAM..

GCP 는 기본적으로 Google Cloud Shell 을 제공한다. Cloud Shell 에서는 프로젝트를 관리하거나 인스턴스를 제어 하는 등 웹에서 할 수 있는 대부분의 것들을 Shell 에서 사용할 수 있도록 해준다. 사용하려면 우측 상단에 터미널 아이콘을 클릭하도록 한다.잠시 기다리면 브라우저 하단에서 Shell 을 확인할 수 있는데, 새로운 브라우저로 빼서 확인해보도록 하자. 사용 가능한 대부분의 명령어는 gcloud 라는 커맨드로 제공되며 각 인자는 tab 으로 단어 자동완성을 지원한다. 공백에서 tab을 누를 경우 사용 가능한 인자 목록이 출력되니 참고하도록 하자.아래는 간단하게 인스턴스 목록을 출력해보는 과정이다. 과정에서 각 인자마다 tab 을 눌러 사용 가능한 명령어를 확인해보았다.oo..

무료 크레딧 기간동안 부지런히 테스트를 해야 한다. 이번에는 Compute Engine 에 VM 인스턴스를 생성해보도록 하겠다. VM 인스턴스는 가상의 서버가 존재하는 것처럼 사용하는 것이 가능하도록 해준다. 서버의 용도는 개인에 따라 구분되겠다. 웹서버가 될 수도 있고, 기타 앱 테스트를 위한 공간이 될 수도 있다.우선 아래 그림처럼 메인 대시보드에서 Compute Engine 항목에서 VM 인스턴스를 클릭하도록 한다.최초 진입시 화면은 아래와 같다. 샘플 앱을 제작하려면 "빠른 시작 사용"을 클릭하면 되고 직접 모든것을 설정하려면 "만들기" 버튼을 선택하면 되겠다. ("가져오기" 버튼은 cloudendur 라는 곳에 있는 데이터를 마이그레이션 하는 듯?)기본적인 화면 구성은 아래와 같다. 크게 정리해..

우선 GCP에서 무엇인가를 하려면 프로젝트를 등록해야 한다. 서버 용도나, 기계학습 용도나 프로젝트 단위로 관리되는 것으로 보인다. 여기서는 기계학습을 사용하기 위한 준비과정을 다룰텐데, 기계학습 API를 사용하려면 우선 "사용자 인증 정보"가 필요하다. 그것보다 더 먼저 필요한 것은 프로젝트를 등록하는 것이겠다. (사실 모든 것의 기본은 사용자 인증 정보이다.) 아래처럼 새 프로젝트를 등록하도록 한다. 프로젝트 이름은 일부 특수문자는 사용할 수 없으며 소문자로 자동 변환 된다.프로젝트에 적당한 이름을 붙이고 "만들기" 버튼을 누르면 프로젝트가 생성이 된다. 진행되는 과정을 잠시 기다리도록 한다.이제 프로젝트가 완성되었고, 앞서 언급한 사용자 인증 정보를 만들어야 한다.우선 API 키를 만들도록 한다. ..

GCP(Google Cloud Platform) 를 사용하는 과정을 기록하도록 한다. 본편에서는 가입하는 과정에 대해 기술하고, 이후부터 API 사용법 등에 대해 다뤄보도록 하겠다.우선 사용을 위해 cloud.google.com 으로 접속을 한다. 필요하다면 구글 계정으로 로그인을 하고 아래 TRY IT FREE 버튼을 클릭하도록 하자.다음 화면에서 국가를 입력하고 여러가지에 대해 동의하도록 한다. (동의하지 않으면 계속 진행할 수가 없다.)이어 주소정보를 기입하도록 하자. 옆에 도움말처럼 무료 크레딧은 $300 이 주어지며, 12개월 동안 사용 가능하다.결제 옵션으로 신용카드 정보를 입력한다. 자동 가입 방지를 위한 절차이며, 무료 평가판이 종료되어도 자동으로 청구되지 않으므로 안심할 수 있겠다. (사..