
시작하기 전에
- 실습에서는 정해진 기간 동안 Google Cloud 프로젝트와 리소스를 만듭니다.
- 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지 기능이 없습니다. 실습을 종료하면 처음부터 다시 시작해야 합니다.
- 화면 왼쪽 상단에서 실습 시작을 클릭하여 시작합니다.
이 실습에서는 다양한 형식으로 Spanner 기본 키를 생성하는 Python 코드를 검토하고 실행합니다.
이 실습에서는 다음을 수행하는 방법에 대해 알아봅니다.
다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.
실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 직접 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.
이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.
Google Cloud Shell은 다양한 개발 도구가 탑재된 가상 머신으로, 5GB의 영구 홈 디렉토리를 제공하며 Google Cloud에서 실행됩니다. Google Cloud Shell을 사용하면 명령줄을 통해 GCP 리소스에 액세스할 수 있습니다.
GCP Console의 오른쪽 상단 툴바에서 Cloud Shell 열기 버튼을 클릭합니다.
( 계속) Continue을 클릭하십시오.
환경을 프로비저닝하고 연결하는 데 약간의 시간이 걸립니다. 연결되면 이미 인증되었으며 프로젝트는 PROJECT_ID 로 설정됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
gcloud는 Google Cloud Platform의 명령줄 도구입니다. Cloud Shell에 사전 설치되어 있으며 탭 자동 완성을 지원합니다.
다음 명령어로 사용 중인 계정 이름 목록을 표시할 수 있습니다.
gcloud auth list
출력:
Credentialed accounts:
- <myaccount>@<mydomain>.com (active)
출력 예:
Credentialed accounts:
- google1623327_student@qwiklabs.net
다음 명령어로 프로젝트 ID 목록을 표시할 수 있습니다.
gcloud config list project
출력:
[core]
project = <project_ID>
출력 예:
[core]
project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6
팁: 콘솔 툴바의 검색창을 사용하여 Dataflow Workbench
를 검색할 수도 있습니다.
Notebooks API 사용 설정 링크가 표시되면 링크를 클릭하여 API를 활성화합니다.
Workbench 페이지에서 새로 만들기 버튼을 클릭합니다.
왼쪽 목록에서 머신 유형을 클릭하고 머신 유형으로 E2 standard 및 e2-standard-2를 선택합니다.
나머지 필드는 기본값 그대로 두고 만들기를 클릭합니다.
인스턴스가 준비되면 Jupyter 열기 링크를 클릭합니다. 그러면 다른 브라우저 탭에서 Jupyter가 열립니다.
왼쪽의 파일 탐색기에서 training-data-analyst/courses/understanding_spanner/colab-notebooks/Spanner_Generating_PK_Values.ipynb로 이동한 다음 해당 파일을 엽니다.
이 파일은 Python을 사용하여 다양한 형식으로 기본 키를 생성하는 코드가 포함된 Jupyter 노트북입니다. 텍스트를 읽고 각 코드 셀에서 코드를 실행합니다. 셀에서 코드를 실행하려면 코드 셀을 선택하고 툴바에서 실행 버튼을 클릭합니다.
실습을 완료하면 실습 종료를 클릭합니다. Qwiklabs에서 사용된 리소스를 자동으로 삭제하고 계정을 지웁니다.
실습 경험을 평가할 수 있습니다. 해당하는 별표 수를 선택하고 의견을 입력한 후 제출을 클릭합니다.
별점의 의미는 다음과 같습니다.
의견을 제공하고 싶지 않다면 대화상자를 닫으면 됩니다.
의견이나 제안 또는 수정할 사항이 있다면 지원 탭을 사용하세요.
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