네, 적재 된 데이터를 datalab 을 이용하여 시각화 하는 것입니다.
코드를 박스 단위로 실행 가능하며, 코드 실행 후 에러가 발생하면 확인 하실 수 있습니다
datalab?의 장점으로는 손쉽게 설치, GCP API 이용 등이 있으며 기존 GCP 서비스와 빠르고 쉬운 연결을 통해 조금더 간편하게 데이터 시각화를 할 수 있다는 점 입니다.
데이터 시각화에서 얻을 수 있는 장점은 텍스트 형식의 데이터를 그래프, 이미지, 도표 형식으로 볼수 있다는 장점이 있습니다. 시각화로 인한 비용 절감 효과는 시각화 데이터를 어떻게 사용하느냐에 따라 달라 질수 있을 것으로 보여집니다
datalab 에서 코드 실행 후 문제가 될 경우에는 발생되는 에러를 통해 확인 해 볼 수 있습니다.
google bigquery 에 적재한 data 를 datalabe 에서 바로 쿼리가 가능합니다. 데모를 보시면 알 수 있듯이 python으로 작성 가능합니다. datalab ?사용 비용은 무료이지만, datalab 을 사용함으로써 함께 사용 되는 GCP 리소스에 대해서 과금되는 형태입니다
사용에 따라 보고서 및 기안문 작성에 용이 합니다. 데모 영상을 통해 최종 결과물을 보시면 확인 하실 수 있습니다.
기존 다른 서비스에서 datalab 으로 마이그레이션 하기 위해서는 직접적인 source control 이 필요할것으로 보여지는데요.. 이와 관련하여 영업을 통해 요청 주시면 감사하겠습니다.
방송으로 직접적인 실사용예를 보여드리기 위해 데모를 준비하였습니다.
구글 내부적으로 security policy 가 있으며, GCP 를 이용하시면 on-premise 에 해당 되는 해킹, 바이러스 및 버그에 대해서 google 에서 관리 받으 실 수 있습니다. 백업 보관 등의 관리방안은 GCP 서비스를 이용하시면서 auto 또는 manul 적용 되는 부분 입니다. https://cloud.google.com/security/
방송상 레퍼런스 및 사례 설명이 어려운 부분이 있습니다. 방문 요청 주시면 자세한 답변 드리도록 하겠습니다
네, 현재 진행중인 데모를 통해 최종 결과물을 보시면 유사하다는 것을 확인 하실 수 있습니다.
백업은 google cloud storage 에 진행 됩니다. cloud storage 에 백업 된 데이터를 레거시 스토리지로 백업하는 것은 추가 설정이 필요한 부분이라 백업 시간대는 추가적인 확인이 필요할 것으로 보여집니다. https://cloud.google.com/datalab/docs/how-to/working-with-notebooks#cloud_datalab_backup
백업은 google cloud storage 에서 백업이 됩니다. 백업 작업은 10분마다 실행되며, 최근 10 시간 동안의 백업, 일일 백업 7 회, 주간 백업 20 회를 유지하고 이전 백업 파일을 삭제하여 공간을 보존합니다 https://cloud.google.com/datalab/docs/how-to/working-with-notebooks#cloud_datalab_backup
datalab 사용 자체는 무료입니다. 그렇지만 datalab과 함께 사용하는 GCP 리소스에 대해서는 비용을 지불해야 합니다. https://cloud.google.com/datalab/docs/resources/pricing
안녕하세요, https://cloud.google.com/ 사이트에서 무료 300크레딧을 이용하여 GCP 를 접해 보실 수 있습니다.
안녕하세요
