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[GCP] Google BigQuery 이해하기: 데이터 분석의 힘 활용IT 일반 2023. 10. 9. 18:48반응형
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BigQuery란 무엇인가요?
BigQuery는 모든 데이터를 매우 빠르게 분석할 수 있는 확장성이 뛰어나고 비용 효율적인 서버리스 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. BigQuery는 모든 인프라를 관리하는 완전 관리형 서비스이므로 사용자는 데이터 분석에 집중할 수 있습니다.
BigQuery를 사용하는 이유
BigQuery를 사용하는 이유는 다음과 같습니다.
- 서버리스 서비스이므로 인프라 관리에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
- 확장성이 뛰어나므로 더 많은 데이터나 사용자를 쉽게 추가할 수 있습니다.
- 사용한 데이터에 대해서만 비용을 지불하므로 비용 효율적입니다.
- 속도가 매우 빨라서 데이터를 빠르게 분석할 수 있습니다.
- 간단한 웹 UI와 SQL 인터페이스로 사용이 쉽습니다 .
- 업계 최고의 암호화 및 액세스 제어 기능을 갖추고 있어 안전 합니다 .
BigQuery 사용 방법
BigQuery를 사용하려면 먼저 프로젝트를 만들어야 합니다 . 프로젝트는 데이터세트, 테이블 등 BigQuery의 리소스 모음입니다. 프로젝트를 만든 후에는 BigQuery에 데이터 로드를 시작할 수 있습니다. Cloud Storage, Google Cloud Platform(GCP) Pub/Sub, 기타 데이터 웨어하우스를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 로드할 수 있습니다 .
데이터가 BigQuery에 로드되면 분석을 시작할 수 있습니다. BigQuery 웹 UI, BigQuery API 또는 BigQuery SQL 클라이언트를 사용하여 쿼리를 실행할 수 있습니다. BigQuery ML을 사용하여 머신러닝 모델을 구축할 수도 있습니다 .
다른 Google Cloud 서비스와 함께 BigQuery를 사용하는 방법
BigQuery는 다음과 같은 다양한 다른 Google Cloud 서비스 와 함께 사용할 수 있습니다 .
- Cloud Dataproc : BigQuery에서 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있는 관리형 Hadoop 및 Spark 서비스입니다.
- Cloud Dataflow : BigQuery의 데이터를 실시간으로 분석하는 데 사용할 수 있는 관리형 스트리밍 분석 서비스입니다.
- Cloud Data Fusion : BigQuery를 포함한 여러 소스의 데이터를 통합하는 데이터 파이프라인을 구축하고 배포하는 데 사용할 수 있는 시각적 개발 환경입니다.
결론
BigQuery는 모든 데이터를 매우 빠르고 쉽게 분석하는 데 사용할 수 있는 강력한 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. 모든 인프라를 관리하는 완전 관리형 서비스이므로 데이터 분석에만 집중할 수 있습니다. 빠르고 확장 가능하며 비용 효과적인 데이터 분석 방법을 찾고 있다면 BigQuery가 훌륭한 선택입니다.
참조
이 블로그 게시물이 도움이 되었기를 바랍니다.
다음은 도움이 될 수 있는 몇 가지 추가 리소스입니다.
- BigQuery 블로그: https://cloud.google.com/blog/products/bigquery
- BigQuery 모범 사례: https://cloud.google.com/bigquery/docs/best-practices
- BigQuery 가격: https://cloud.google.com/bigquery/pricing
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