ARC134

개요

챌린지 실습에서는 특정 시나리오와 일련의 작업이 주어집니다. 단계별 안내를 따르는 대신, 과정의 실습에서 배운 기술을 사용하여 스스로 작업을 완료하는 방법을 알아내 보세요. 이 페이지에 표시되어 있는 자동 채점 시스템에서 작업을 올바르게 완료했는지 피드백을 제공합니다.

챌린지 실습을 진행할 때는 새로운 Google Cloud 개념에 대한 정보가 제공되지 않습니다. 학습한 기술을 응용하여 기본값을 변경하거나 오류 메시지를 읽고 조사하여 실수를 바로잡아야 합니다.

100점을 받으려면 시간 내에 모든 작업을 성공적으로 완료해야 합니다.

이 챌린지 실습에서는 지정된 작업을 Gemini를 이용해 완료합니다.

Google Cloud를 위한 Gemini는 상시 사용 가능한 AI 파트너로, 기술 수준과 관계없이 모든 사용자에게 필요한 도움을 제공합니다. 이 실습에서는 Gemini를 사용하여 작업에서 리소스를 만드는 데 필요한 정보를 얻습니다.

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

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 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.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다.

챌린지 시나리오

커리어를 시작한 주니어 클라우드 설계자로서 여러분은 서비스 계정을 사용하고, gcloud 명령줄 인터페이스(CLI)를 사용하여 IAM 권한을 구성하고, 커스텀 역할을 추가하고, 클라이언트 라이브러리를 사용하여 서비스 계정에서 BigQuery에 액세스해야 하는 팀 프로젝트에 배정되었습니다.

다음 작업을 완료하는 데 필요한 기술과 지식을 보유해야 합니다. 또한 Gemini를 이용해 작업을 완료하는 데 필요한 CLI 명령어나 단계를 식별할 수 있어야 합니다.

챌린지

이 챌린지에서는 서비스 계정을 만들고, 필수 역할을 할당하고, gcloud CLI를 사용하여 IAM 권한을 구성하고, YAML 파일을 사용하여 커스텀 역할을 만들고, 클라이언트 라이브러리를 사용하여 서비스 계정에서 BigQuery에 액세스해야 합니다.

다음 작업을 수행해야 합니다.

• gcloud CLI를 사용하여 서비스 계정을 구성합니다.
• gcloud CLI를 사용하여 서비스 계정에 IAM 권한을 부여합니다.
• 서비스 계정을 사용하여 컴퓨팅 인스턴스를 만듭니다.
• YAML 파일을 사용하여 커스텀 역할을 만듭니다.
• 클라이언트 라이브러리를 사용하여 서비스 계정에서 BigQuery에 액세스합니다.

이 챌린지 실습에서는 작업 2~6을 완료할 수 있도록 가상 머신(VM) 인스턴스가 구성되어 있습니다.

모든 리소스는 리전 및 영역에서 만듭니다.

각 작업은 아래에 자세히 설명되어 있습니다. 좋은 결과가 있길 바랍니다.

작업 1. Gemini 사용 설정 및 살펴보기(선택사항)

참고: Gemini를 사용하려면 아래 단계에 따라 Gemini를 사용 설정하고, 사용하지 않으려면 작업 2로 바로 이동하세요.

여기서는 Gemini를 사용할 예정이니, Gemini를 빠르게 사용 설정하고 살펴봅니다.

이 작업에서는 Gemini 창을 사용하여 프롬프트를 입력하고 Gemini의 대답을 확인합니다. 프롬프트는 필요한 도움을 설명하는 질문이나 문장입니다. 프롬프트에는 Google Cloud에서 더 유용하고 완전한 대답을 제공하기 위해 분석하는 기존 코드의 컨텍스트를 포함할 수 있습니다. 적절한 대답을 생성하는 프롬프트를 작성하는 방법에 대한 자세한 내용은 Gemini에 대해 더 나은 프롬프트 작성을 참조하세요.

Google Cloud 서비스에 대해 Gemini에 프롬프트를 입력하려면 다음 단계를 수행합니다.

1. Google Cloud 콘솔에 로그인합니다.

2. Google Cloud 콘솔 툴바의 오른쪽 상단에 있는 Gemini 아이콘()을 클릭합니다.

참고: 실습을 시작할 때 Google Cloud 콘솔의 Gemini 관련 API(이전 명칭: Cloud AI Companion API)가 프로젝트에 사용 설정되었습니다.

3. 채팅 시작을 클릭합니다.

다음 프롬프트를 입력합니다.

What is service account? What is the difference between predefined roles and custom roles? 참고: Gemini는 사용자의 프롬프트나 프롬프트에 대한 대답을 모델 학습을 위한 데이터로 사용하지 않습니다. 자세한 내용은 Google Cloud의 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법을 참조하세요. 참고: Gemini는 아직 초기 단계의 기술로, 그럴듯해 보이지만 실제로는 잘못된 출력을 생성할 수 있습니다. Gemini의 모든 출력을 사용 전에 미리 검사하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Google Cloud의 Gemini와 책임감 있는 AI를 참조하세요.

작업 2. gcloud CLI를 사용하여 서비스 계정 만들기

이 작업과 다음 작업을 수행할 때 사용할 수 있도록 lab-vm이라는 VM이 이미 구성되어 있습니다. Gemini를 이용해 서비스 계정을 만듭니다.

1. gcloud에서 인증합니다.

2. SSH로 lab-vm VM에 연결하고 사용자의 gcloud 환경을 구성한 다음 gcloud 구성을 기본값으로 전환합니다.

3. SSH 내에서 devops라는 서비스 계정을 만듭니다.

참고: 다음 리소스를 만들려면 Click here for hint!를 클릭하고, 리소스를 만드는 명령어를 Gemini의 프롬프트를 사용하여 가져와야 합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. gcloud CLI를 사용하여 서비스 계정 만들기

작업 3. gcloud CLI를 사용하여 서비스 계정에 IAM 권한 부여

1. 프로젝트 ID와 서비스 계정을 여러 번 사용하므로, 프로젝트 ID와 서비스 계정을 로컬 변수로 내보내는 것이 좋습니다.

이 작업을 수행하려면 gcloud CLI를 사용하여 서비스 계정에 필요한 역할을 할당해야 합니다.

2. 또한 서비스 계정 이메일 주소를 SA라는 로컬 변수에 저장해야 합니다.

3. 이 작업을 완료하려면 SSH로 lab-vm VM에 연결하고, compute.instanceAdmin 권한이 있는 iam.serviceAccountUser 역할을 서비스 계정에 부여해야 합니다.

참고: 다음 리소스를 만들려면 Click here for hint!를 클릭하고, 리소스를 만드는 명령어를 Gemini의 프롬프트를 사용하여 가져와야 합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. gcloud CLI를 사용하여 서비스 계정에 IAM 권한 부여

작업 4. gcloud를 사용하여 서비스 계정이 연결된 컴퓨팅 인스턴스 만들기

이 작업에서는 lab-vm이라는 VM이 이미 구성되어 있습니다. 먼저 SSH로 lab-vm VM에 연결합니다.

1. 작업 2에서 만든 devops 서비스 계정이 연결된 vm-2라는 컴퓨팅 인스턴스를 만듭니다.

2. SSH로 vm-2 VM 인스턴스에 연결합니다. vm-2에서 인스턴스를 만들고 나열하여, 서비스 계정에 필수 권한이 있는지 확인합니다.

참고: 다음 리소스를 만들려면 Click here for hint!를 클릭하고, 리소스를 만드는 명령어를 Gemini의 프롬프트를 사용하여 가져와야 합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. gcloud를 사용하여 서비스 계정이 연결된 컴퓨팅 인스턴스 만들기

작업 5. YAML 파일을 사용하여 커스텀 역할 만들기

1. Gemini를 사용하여 cloudsql.instances.connect 및 cloudsql.instances.get 권한이 있는 커스텀 역할 정의가 포함된 role-definition.yaml이라는 YAML 파일을 만듭니다.

3. YAML 파일을 사용하여 프로젝트 수준에서 역할을 만드는 gcloud 명령어를 실행합니다.

참고: 다음 리소스를 만들려면 Click here for hint!를 클릭하고, 리소스를 만드는 명령어를 Gemini의 프롬프트를 사용하여 가져와야 합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. YAML 파일을 사용하여 커스텀 역할 만들기

작업 6. 클라이언트 라이브러리를 사용해 서비스 계정에서 BigQuery에 액세스

이 작업에서는 필요한 역할이 구성된 서비스 계정을 사용하여 인스턴스에서 BigQuery 공개 데이터 세트를 쿼리합니다. 제공된 사용자 이름과 비밀번호를 사용하여 Google Cloud 콘솔에 로그인합니다.

1. bigquery-qwiklab이라는 서비스 계정을 만들고 BigQuery 사용자 및 BigQuery 데이터 뷰어 역할을 할당합니다.

2. 서비스 계정 bigquery-qwiklab을 사용하여 bigquery-instance라는 VM 인스턴스를 만듭니다.

3. SSH로 bigquery-instance에 연결하고 종속 항목을 설치합니다.

4. 다음 코드를 사용하여 Python 파일을 만듭니다.

echo " from google.auth import compute_engine from google.cloud import bigquery credentials = compute_engine.Credentials( service_account_email='YOUR_SERVICE_ACCOUNT') query = ''' SELECT name, SUM(number) as total_people FROM "bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013" WHERE state = 'TX' GROUP BY name, state ORDER BY total_people DESC LIMIT 20 ''' client = bigquery.Client( project='YOUR_PROJECT_ID', credentials=credentials) print(client.query(query).to_dataframe()) " > query.py

5. PROJECT_ID 및 SERVICE_ACCOUNT 변수를 사용자 인증 정보로 바꾸고 Python3 명령어를 사용하여 파일을 실행합니다.

6. 위 단계에서 생성한 Python 파일을 실행합니다.

참고: 다음 리소스를 만들려면 Click here for hint!를 클릭하고, 리소스를 만드는 명령어를 Gemini의 프롬프트를 사용하여 가져와야 합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 클라이언트 라이브러리를 사용해 서비스 계정에서 BigQuery에 액세스

수고하셨습니다

수고하셨습니다. Google Cloud 서비스 계정을 만들고, 서비스 계정에 역할을 할당하고, gcloud CLI를 사용하여 IAM 권한을 구성하고, Gemini 프롬프트를 이용해 커스텀 역할을 만들었습니다.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2024년 7월 17일

실습 최종 테스트: 2024년 7월 17일

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