전문 서비스

Google Cloud의 Professional Services 팀이 개발한 일반적인 솔루션과 도구입니다.

면책 조항

이 저장소와 그 내용물은 공식적으로 지원되는 Google 제품이 아닙니다.

라이선스

이 저장소의 모든 솔루션은 Apache 2.0 라이선스에 따라 제공됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

예제

examples 폴더에는 다양한 Google Cloud Platform 제품에 대한 예제 솔루션이 포함되어 있습니다. 이 솔루션을 참조용으로 사용하거나 특정 사용 사례에 맞게 확장할 수 있습니다.* Anthos Service Mesh Multi-Cluster - Anthos Service Mesh를 사용하여 두 개의 프라이빗 GKE 클러스터를 페더레이션하는 솔루션입니다.

• Anthos CICD with Gitlab - Anthos와 Gitlab을 사용하여 예제 CI/CD 솔루션을 만드는 단계별 가이드입니다.
• Audio Content Profiling - 머신러닝 API를 사용하여 부적절한 콘텐츠에 대한 오디오 파일 검토 프로세스를 확장하는 파이프라인을 구축하는 도구입니다.
• Bigdata generator - 빅데이터 솔루션(예: BigQuery)을 스트레스 테스트하기 위해 대량의 데이터를 생성하는 솔루션입니다. 생성하려는 각 필드에 대해 값 생성 규칙을 지정할 수 있습니다. 생성된 데이터는 BigQuery 또는 GCS(Avro, CSV)에 저장할 수 있습니다.
• BigQuery Analyze Realtime Reddit Data - Google Cloud Platform에 (reddit) 소셜 미디어 데이터 수집 아키텍처를 배포하는 솔루션입니다. Reddit 댓글을 실시간으로 분석하고 무료 자연어 처리/감정 분석을 제공합니다.
• BigQuery Audit Log Dashboard - 시각화를 위해 Data Studio를 사용하고 감사 로그로 구성된 백엔드 데이터 소스를 쿼리하는 샘플 SQL 스크립트로 BigQuery 사용량을 감사하는 데 도움이 되는 솔루션입니다.
• BigQuery Audit Log Anomaly Detection - 자동화된 이상 탐지 및 이상치 분석에 BigQuery 감사 로그를 사용하는 샘플입니다. 빠른 bq 환경 분석을 위한 사용자 친화적인 그래프를 생성합니다.
• BigQuery Automated Email Exports - 예약된 간격으로 BigQuery 내보내기 결과를 이메일로 자동 전송하는 서버리스 솔루션입니다. 이메일에는 서명 또는 서명되지 않은 URL 링크가 포함되어 수신자가 쿼리 결과를 JSON, CSV 또는 Avro 파일로 볼 수 있습니다.
• BigQuery Automated Schema Management - BigQuery 데이터셋 및 테이블의 자동 프로비저닝과 관리를 위한 명령줄 유틸리티입니다.
• BigQuery Billing Dashboard - Data Studio를 사용한 시각화와 BigQuery의 백엔드 결제 내보내기 테이블을 쿼리하는 샘플 SQL 스크립트로 결제 정보를 표시하는 데 도움이 되는 솔루션입니다.
• BigQuery Cross Project Slot Monitoring - 프로젝트별 할당을 세분화하면서 여러 프로젝트에 걸친 슬롯 사용률 모니터링을 지원하는 솔루션입니다.
• BigQuery Data Consolidator - 조직 내 여러 프로젝트의 데이터를 모든 소스 테이블이 동일한 스키마(예: Billing Exports!)를 가진 하나의 대상 데이터셋/테이블로 통합하는 솔루션입니다. Cloud FinOps 작업에서 데이터 통합 및 추가 보고에 특히 유용합니다.
• BigQuery DDL Validator - 레거시 DDL을 읽고 이전에 추출된 DDL과 비교하여 DDL이 더 이상 일치하지 않는 객체의 이름을 출력으로 생성하는 유틸리티입니다.
• BigQuery Group Sync For Row Level Access - G Suite/Cloud Identity의 그룹 멤버십을 BigQuery로 동기화하고 이를 데이터와 조인하여 행 수준에서 액세스를 제어하는 샘플 코드입니다.
• BigQuery Long Running Optimization Utility - 전체 SQL을 읽고 쿼리를 최적화하고 장기 실행 문제를 방지하는 데 도움이 되는 제안 목록을 제공하는 유틸리티입니다.
• BigQuery Oracle DDL Migration Utility - Oracle DB에서 BigQuery로 테이블 스키마(DDL)를 마이그레이션하는 Oracle DDL 마이그레이션 유틸리티입니다. 이 유틸리티는 BigQuery Translation API를 활용하며 파티셔닝, 클러스터링, 메타데이터 열 및 테이블 이름 접두사 추가와 같은 추가 기능을 제공합니다.
• BigQuery Pipeline Utility - BigQuery에서 데이터 파이프라인을 정의하기 위한 Python 유틸리티 클래스입니다.
• BigQuery Remote Function - 사용자가 UDF의 일부가 아닌 SQL 또는 Javascript 이외의 언어로 사용자 지정 서비스나 라이브러리를 구현할 수 있게 해줍니다. 이 유틸리티에는 Cloud Run gen2 인스턴스를 배포하고 원격 함수를 사용하여 BigQuery에서 서비스를 호출하는 샘플 문자열 형식 Java 코드가 포함되어 있습니다.
• BigQuery Amazon S3 Migration Tool - 제공된 구성에 따라 Amazon S3의 파일에서 BigQuery 테이블로 데이터를 전송하는 BigQuery 마이그레이션 도구입니다.
• BigQuery Snowflake TabRle Migration Tool - BigQuery Snowflake Table Migration Tool은 Snowflake에서 BigQuery로 테이블 DDL을 마이그레이션하는 데 도움을 줍니다. 이 유틸리티는 BigQuery Translation API를 활용하며 파티셔닝, 클러스터링, 메타데이터 열 및 테이블 이름 접두사 추가와 같은 추가 기능을 제공합니다.
• BigQuery Table Access Pattern Analysis - 데이터 웨어하우스 ELT 작업에서 테이블 간의 비최적 파이프라인 스케줄링을 정확히 찾아내어 데이터 파이프라인 최적화 지점을 분석하는 샘플 코드입니다.
• BigQuery Tink Toolkit - BigQuery의 필드 수준 암호화와 상호 운용 가능한 방식으로 온프레미스 또는 GCP 시스템에서 Tink 기반 암호화를 사용하기 위한 Python 유틸리티 클래스입니다. 샘플 PySpark 작업과 KMS로 암호화된 Tink 키셋을 생성하여 BigQuery에 업로드하는 스크립트가 포함되어 있습니다.
• BigQuery to XML Export - BigQuery 쿼리를 받아 출력을 XML 문자열로 반환하는 Python 도구입니다.
• BigQuery Translation Validator - 2개의 SQL 파일을 비교하고 열 이름, 테이블 이름, 조인, 함수 이름, is-Null 및 쿼리 구문과 같은 기본적인 차이점을 지적하는 Python 유틸리티입니다.
• BigQuery Generic DDL Migration Utility - 데이터베이스(Oracle, Snowflake, MSSQL, Vertica, Neteeza) DB에서 BigQuery로 테이블 스키마(DDL)를 마이그레이션하는 일반 DDL 마이그레이션 유틸리티입니다. 이 유틸리티는 BigQuery Translation API를 활용하며 파티셔닝, 클러스터링, 메타데이터 열 및 테이블 이름 접두사 추가와 같은 추가 기능을 제공합니다.
• Bigtable Dataflow Cryptocurrencies Exchange RealTime Example - Google Cloud Dataflow 파이프라인으로 Crypto Exchanges WebSocket API에서 데이터를 읽고 Google Cloud Bigtable에 피드를 저장하는 Apache Beam 예제입니다. Flask 서버에서 실행되는 GCP Bigtable의 실시간 시각화 및 쿼리 예제가 포함되어 있습니다.
• Bigtable Dataflow Update Table Key Pipeline - 기존 테이블의 키를 업데이트하는 방법에 대한 예제가 포함된 Dataflow 파이프라인입니다. 스키마와 관계없이 모든 테이블에서 작동합니다. 기존 데이터가 있는 테이블의 키를 업데이트하여 성능 향상을 위한 다양한 대안을 시험해 보는 방법을 보여줍니다.
• Carbon Footprint Reporting - GCP 탄소 발자국 추정치를 분석하기 위해 사전 구축된 Data Studio 및 Looker 템플릿을 사용하는 예제입니다.
• Cloud Audit Log Samples - 다양한 로그 이벤트에 포함된 구조, 내용 및 값을 더 잘 이해할 수 있도록 사용자와 고객을 위한 감사 로그 샘플 모음입니다.
• Cloud Build Application CICD Examples - 컨테이너화 및 Cloud Run 배포와 같은 애플리케이션을 위한 Cloud Build CI/CD 예제입니다.
• Cloud Build with Proxy Running in Background - 모든 빌드 단계에서 백그라운드로 tcp 프록시를 실행하는 docker-compose를 사용한 cloudbuild 예제입니다.
• Cloud Composer CI/CD - Cloud Build를 사용하여 Airflow DAG를 Cloud Composer에 배포하는 예제입니다.
• Cloud Composer Deployment in Shared VPC - 공유 VPC 환경에 Cloud Composer를 배포하는 Terraform 코드입니다.
• Cloud Composer Dependency Management - 다양한 시간 주기(연간, 월간, 주간 등)에 걸쳐 부모-자식 DAG 관계를 관리하는 문제를 해결하는, Apache Airflow 내에서 복잡한 작업 종속성을 오케스트레이션하도록 설계된 Cloud Composer 종속성 관리 예제입니다.
• Cloud Composer Examples - GCP의 관리형 Apache Airflow 서비스인 Cloud Composer 사용 예제입니다.
• Cloud Data Fusion Functions and Plugins - Cloud Data Fusion 함수 및 플러그인 예제입니다.
• Cloud DNS load balancing - Cloud DNS 로드 밸런싱과 여러 Google Cloud 로드 밸런서 유형을 활용하는 GCE VM 및 Cloud Run 기반 애플리케이션을 위한 다중 리전 HA 구성입니다.
• Cloud DNS public zone monitoring - 로그 기반 메트릭과 Cloud Monitoring을 사용하여 Cloud DNS 공개 영역 쿼리 데이터를 시각화합니다.
• Cloud Function Act As - GitHub Workload Identity 호출자를 대신하여 해당 IAM 권한으로 Cloud Function을 실행하는 예제입니다.
• Cloud Function VM Delete Event Handler Example - VM이 삭제될 때 Cloud DNS의 A 레코드를 자동으로 삭제하는 솔루션입니다. 이 솔루션은 Stackdriver Logs Export를 통해 게시된 compute.instances.delete 이벤트에서 트리거되는 Google Cloud Function Background Function을 구현합니다.
• Certificate Authority Service Hierarchy - 도메인 소유권 검증 예제와 샘플 부하 테스트 스크립트가 포함된 루트 및 하위 인증 기관 서비스 CA 풀과 CA입니다.
• Cloud Run to BQ - HTTP REST 엔드포인트에서 이벤트/데이터를 수신하여 BQ에 삽입하는 솔루션입니다.
• Cloud Run CRL Monitor - CRL 유효성 검증 및 알림을 포함하여 CRL 배포 엔드포인트를 지속적으로 모니터링하는 Cloud Run 기반 솔루션입니다.
• Cloud SQL Custom Metric - Cloud SQL Private Services IP 사용량을 모니터링하는 Stackdriver 사용자 지정 메트릭을 만드는 예제입니다.
• Cloud Support API - Cloud Support API를 사용하는 샘플 코드
• CloudML Bank Marketing - CloudML을 사용하여 마케팅용 분류 모델을 만드는 노트북입니다.
• CloudML Bee Health Detection - 꿀벌과 아종의 이미지를 기반으로 꿀벌의 건강 상태를 감지합니다.
• CloudML Churn Prediction - 생존 분석(Survival Analysis)을 사용하여 사용자의 이탈 가능성을 예측합니다.
• CloudML Customer Support and Complaint Handling - 예상 해결 방안에 따라 고객 불만 사항을 분류하는 BigQuery + AutoML 파이프라인입니다. 다른 지원 커뮤니케이션 사용 사례에도 적용할 수 있습니다.
• CloudML Deep Collaborative Filtering - 사용자 또는 노래가 주어지면 노래를 추천합니다.
• CloudML Energy Price Forecasting - 과거 가격과 날씨를 기반으로 향후 에너지 가격을 예측합니다.
• CloudML Fraud Detection - 신용카드 거래를 위한 사기 탐지 모델입니다.
• CloudML Scikit-learn Pipeline - AI Platform에서 실행할 수 있는 scikit-learn 기반 머신러닝 파이프라인 트레이너를 구축하는 예제입니다. 파이프라인은 로컬 또는 AI Platform에서 원격으로 학습할 수 있습니다. 학습된 모델은 AI Platform에 추가로 배포하여 온라인 트래픽을 처리할 수 있습니다.
• CloudML Sentiment Analysis - TensorFlow RNNEstimator를 사용한 영화 리뷰 감정 분석입니다.
• CloudML TensorFlow Profiling - CloudML로 모델을 학습하기 위한 TensorFlow 프로파일링 예제입니다.
• 🚀 Creative Studio - Creative Studio는 자체 Google Cloud 프로젝트에 배포 가능한 솔루션으로 설계된 포괄적인 올인원 생성형 AI 플랫폼입니다. Vertex AI에서 Google의 최첨단 생성형 AI 모델의 전체 스펙트럼을 보여주는 강력한 참조 구현이자 창작 제품군 역할을 합니다. 창작자, 마케터, 개발자를 위해 구축된 이 애플리케이션은 최첨단 멀티모달 기능을 갖춘 실습형 대화형 경험을 제공합니다.
• Data Generator - 통합 테스트 또는 데모를 위해 사용자 지정 스키마로 대규모 랜덤 데이터를 생성합니다.
• Dataflow BigQuery Transpose Example - BigQuery 테이블을 전치/피벗/회전하는 예제 파이프라인입니다.
• Dataflow Custom Templates Example - 사용자 지정 Dataflow 템플릿을 구축하는 방법을 보여주는 예제입니다.
• Dataflow Elasticsearch Indexer - Cloud Pub/Sub에서 JSON 문서를 읽고, Cloud Bigtable에 저장된 메타데이터를 사용하여 문서를 보강한 다음 해당 문서를 Elasticsearch에 인덱싱하는 프로세스를 보여주는 예제 파이프라인입니다.
• Dataflow BigQuery to AlloyDB - Dataflow를 사용하여 BigQuery에서 AlloyDB 테이블로 데이터를 이동하는 방법을 보여주는 예제입니다.
• Dataflow Flex Template in Restricted Networking Env - 이그레스 트래픽 제한으로 인해 작업자가 Python 패키지를 다운로드할 수 없는 환경에서 실행할 수 있는 Python 플렉스 템플릿을 구현한 예제입니다.
• Dataflow Python Examples - Dataflow Python SDK를 사용하는 다양한 ETL 예제입니다.
• Dataflow Streaming Benchmark - 구성된 QPS로 Cloud Pub/Sub 주제에 무작위 가짜 JSON 메시지를 게시하는 유틸리티입니다.
• Dataflow Streaming Schema Changes Handler - 스키마 적용 및 DLT 방식을 사용하여 스키마 변경을 처리하는 Dataflow 예제입니다.
• Dataflow Streaming XML to GCS - XML로 인코딩된 메시지의 스트리밍을 처리하고 Google Cloud Storage에 쓰는 Dataflow 예제입니다.
• Dataflow – DLP Flex De-ID (CSV from GCS to BigQuery) - Cloud Storage에서 CSV 행을 일괄 처리하고 Sensitive Data Protection(DLP)으로 비식별화한 다음 BigQuery에 쓰는 Dataflow Flex 템플릿입니다.
• Dataflow DLP Hashpipeline - Firestore의 해시된 사전과 DLP 사회보장번호(SSN) 발견 항목을 매칭합니다. 해시 키에는 Secret Manager를 사용합니다.
• Dataflow Template Pipelines - Google Cloud Platform에서 일반적인 데이터 작업을 해결하기 위한 사전 구현된 Dataflow 템플릿 파이프라인입니다.
• Dataflow Production Ready - Beam, 파이프라인 구조화, 테스트 및 지속적 배포에 대한 모범 사례의 참조 구현입니다.
• Dataflow XML to BigQuery - XMLIO를 통해 Dataflow로 XML 데이터를 BigQuery에 로드하는 예제입니다.
• Data Loss Prevention hybrid inspection for MongoDB - MongoDB Change Streams를 사용하는 Cloud Function으로, Sensitive Data Protection의 하이브리드 데이터 손실 방지 검사 API를 거의 실시간으로 사용합니다.
• Dataproc Spanner - Scala의 Apache Spark를 사용하여 Dataproc 클러스터가 Spanner에 쓰는 예제입니다.
• Dataproc GCS Connector - Dataproc용 GCS 커넥터에 미출시 기능을 설치하고 테스트합니다.
• Dataproc Job Optimization Guide - 샘플 Dataproc 작업을 최적화하기 위한 단계별 가이드입니다.
• Dataproc Persistent History Server for Ephemeral Clusters - 임시 클러스터의 로그를 GCS에 쓰고 별도의 단일 노드 클러스터를 사용하여 Spark 및 YARN History UI를 확인하는 예제입니다.
• Dataproc Lifecycle Management via Composer - Composer를 통한 임시 Dataproc 수명주기 관리 및 리소스 최적화, Composer 및 추가 요구 사항을 배포하기 위한 Terraform 템플릿, 작업 구성 파일에서 동적으로 생성된 DAG입니다.
• Dataproc Running Notebooks - PySpark 작업을 통해 Dataproc 클러스터에서 Jupyter Notebook을 실행하는 워크플로를 오케스트레이션합니다.
• dbt-on-cloud-composer - dbt를 사용하여 BigQuery 데이터 파이프라인을 관리하고, Cloud Composer를 활용하여 dbt 실행을 실행하고 예약하는 예제입니다.
• Data Format Description Language (DFDL) Processesor with Firestore and Pubsub - DFDL 정의와 Daffodil 라이브러리를 사용하여 바이너리를 처리하는 예제입니다. DFDL 정의는 Firestore에 저장되고, 처리 요청은 Pub/Sub 구독을 통해 이루어지며, 출력은 Pub/Sub 주제에 JSON 형식으로 게시됩니다.
• Data Format Description Language (DFDL) Processesor with Bigtable and Pubsub - DFDL 정의와 Daffodil 라이브러리를 사용하여 바이너리를 처리하는 예제입니다. DFDL 정의는 Bigtable에 저장되고, 처리 요청은 Pub/Sub 구독을 통해 이루어지며, 출력은 Pub/Sub 주제에 JSON 형식으로 게시됩니다.
• Dialogflow Webhook Example - Python으로 작성된 Dialogflow용 웹훅 예제입니다.
• Dialogflow CX Private Webhook Example - Python으로 작성된 Dialogflow CX용 웹훅 예제입니다.
• Dialogflow Middleware Example - Java로 작성된 Dialogflow 미들웨어 예제입니다.
• Dialogflow Entities Creation and Update - Python으로 작성된 Dialogflow 엔티티 생성 및 업데이트 예제입니다.
• DLP API Examples - DLP API 사용 예제입니다.
• Ephemeral Projects - 샌드박스 목적으로 단기 GCP 프로젝트를 생성합니다.
• FinOps Agent - 자연어를 BigQuery SQL로 변환하여 클라우드 결제 데이터를 분석하고 기업 거버넌스를 적용하는 멀티 에이전트 FinOps 에이전트입니다.
• GCE Access to Google AdminSDK - GCE의 서비스 계정 ID를 사용하여 Google AdminSDK에 대한 액세스를 관리하는 데 도움이 되는 예제입니다.
• GCS Client Side Encryption via Sidecar - 사이드카를 통해 GCS 클라이언트 측 암호화를 구현하는 방법을 보여주는 예제입니다.
• GCS Hive External Table File Optimization - 파일 수, 파일 크기 및 파일 유형이 Hive 외부 테이블과 쿼리 속도에 미치는 영향을 보여주는 예제 솔루션입니다.
• GCS to BQ using serverless services - Cloud Function, Pub/Sub 및 Serverless Spark와 같은 서버리스 서비스를 사용하여 GCS를 BigQuery로 수집하는 예제입니다.
• GDCE Terraform Example - Terraform을 사용하여 GDCE 리소스를 프로비저닝하는 예제입니다.
• GKE Control Plane Authority - 제어 플레인 기능에 대해 자체 키(BYOK)와 인증 기관 및 관련 로그를 사용하여 고급 제어를 실행하는 예제입니다.
• GKE HA setup using spot VMs - 온디맨드 노드를 폴백으로 사용하여 GKE 스팟 노드에서 고가용성 요구사항이 있는 애플리케이션을 실행하는 예제입니다.
• Grpc Server connected to Spanner Database - Spanner 데이터베이스에 연결된 Grpc 서버의 기본 예제입니다.
• Grpc Server connected to Redis - Redis에 연결된 Grpc 서버의 기본 예제입니다.
• Gitlab KAS agent for GKE - Gitlab 리포지토리의 컨테이너 배포를 GKE 클러스터로 동기화하기 위한 Gitlab KAS 에이전트를 배포하는 Terraform 솔루션입니다.
• Home Appliance Status Monitoring from Smart Power Readings - IoT Core, ML Engine, BigQuery 등과 같은 Google Cloud Platform 제품 제품군을 갖춘 엔드투엔드 데모 시스템입니다.
• IAM Deny Policies with Terraform - 보안 가드레일을 적용하기 위해 IAM Deny 및 Organization Policies를 사용하는 방법을 보여줍니다.
• IAP User Profile - IAP가 활성화된 GAE 애플리케이션에서 사용자 프로필을 검색하는 예제입니다.
• IoT Nirvana - Google Cloud Platform에서 실행되는 엔드투엔드 사물인터넷(IoT) 아키텍처입니다.
• Kubeflow Pipelines Sentiment Analysis - Cloud Dataflow(Apache Beam Java)와 Cloud Natural Language API를 사용하여 New York Times 1면 헤드라인의 감정을 분석하는 Kubeflow Pipelines 구성요소와 파이프라인을 만듭니다.
• Kubeflow Fairing Example - Kubeflow Faring을 사용하여 머신러닝 작업(Scikit-Learn, XGBoost, Tensorflow)을 로컬 또는 클라우드 (AI Platform 학습 또는 Kubeflow 클러스터)에서 학습하는 방법을 보여주는 세 개의 노트북을 제공합니다.
• Left-Shift Validation Pre-Commit Hook - 일련의 Bash 스크립트를 사용하여 선택한 소스의 Gatekeeper 제약 조건 및 제약 조건 템플릿으로 Kubernetes 리소스를 검증하는 pre-commit 훅을 설정하는 예제입니다.
• Gemini Live Multimodal Avatar - 저지연 실시간 디지털 휴먼 어드바이저를 위한 엔터프라이즈 청사진입니다. Gemini Live API(Multimodal Live)로 구축되었으며, 동기화된 비디오 아바타, 실시간 오디오 스트리밍, Model Context Protocol(MCP)을 사용한 확장 가능한 도구 통합을 갖추고 있습니다.
• LookerStudio Cost Optimization Dashboard - 비용 최적화 LookerStudio 대시보드 구축을 돕는 SQL 스크립트입니다.
• Migrate Kafka to GMK using MM2 - MirrorMaker2를 사용하여 두 Google Managed Kafka 클러스터 간에 데이터를 마이그레이션하기 위해 리소스를 배포하는 Terraform 코드입니다.
• Personal Workbench Notebooks Deployer - 개인 인증 클러스터를 사용하여 Dataproc Hub를 프로비저닝하고 개별 분석 사용자를 위한 Workbench 관리형 노트북을 프로비저닝하는 Terraform 샘플 모듈입니다.
• Project factory with Terragrunt - Terragrunt와 공개 Terraform 모듈을 사용하여 Google Cloud Platform 프로젝트를 생성하기 위한 State-Scalable 프로젝트 팩토리 패턴을 구현합니다.
• Python CI/CD with Cloud Builder and CSR - Cloud Builder와 Cloud Source Repositories를 사용하여 테스트와 린팅을 자동화하는 예제입니다.
• Pub/Sub Client Batching Example - Pub/Sub Java 클라이언트 API의 일괄 처리입니다.
• QAOA - 양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)을 위해 독점 형식의 max-SAT 문제를 파싱하는 예제입니다.
• React single-page app on Cloud Run + Cloud Storage - 서버리스 Google Cloud 서비스에 React SPA를 배포하는 엔드투엔드 예제입니다.
• Redis Cluster on GKE Example - GKE에 Redis 클러스터를 배포합니다.
• Risk Analysis Asset - Cloud Run에 신뢰성 위험 분석 도구를 배포합니다.
• slo-assistant - 자동화된 사이트 안정성 엔지니어링(SRE)을 위한 AI 기반 SLO 컨설턴트
• Spanner Interleave Subquery - 인터리브 테이블에 대한 Cloud Spanner의 하위 쿼리를 벤치마킹하는 예제 코드입니다.
• Spanner Change Stream to BigQuery using Dataflow - Spanner 변경 스트림을 배포하고 Dataflow Streaming Job을 사용하여 변경 사항을 BigQuery에 게시하는 Terraform 코드입니다.
• Spinnaker - 카나리/프로덕션 배포 프로세스를 위한 예제 파이프라인입니다.
• STS Metrics from STS Notification - STS 알림에서 사용자 지정 메트릭을 생성하는 예제 코드입니다.
• TensorFlow Serving on GKE and Load Testing - GKE에서 TensorFlow 모델 추론을 구현하고 이러한 솔루션에 대한 부하 테스트를 수행하는 방법의 예제입니다.
• TensorFlow Unit Testing - TensorFlow ML 모델에 대한 단위 테스트를 작성하는 방법의 예제입니다.
• Terraform Internal HTTP Load Balancer - 내부 HTTP 로드 밸런서를 배포하는 방법을 보여주는 Terraform 예제입니다.
• Terraform NetApp CVS - Terraform을 사용하여 NetApp CVS 볼륨을 배포하는 방법을 보여주는 예제입니다.
• Terraform Resource Change Policy Library - CI/CD 파이프라인에서 Terraform 리소스 변경 사항을 검증하기 위해 gcloud beta terraform vet에서 사용할 수 있는 OPA Constraint Framework 형식으로 작성된 정책 라이브러리를 포함합니다.
• Uploading files directly to Google Cloud Storage by using Signed URL - Signed URL을 사용하여 파일을 GCS에 직접 업로드할 수 있게 하는 예제 아키텍처입니다.
• TSOP object transfer Log prosessor - TSOP의 객체 전송 로그를 Cloud Logging에 기록하는 방법을 보여주는 예제입니다.
• GCS CSV files to BigQuery - GCS에 저장된 CSV 형식 파일을 BigQuery 테이블에 로드하는 방법을 보여주는 예제입니다. 파일은 압축되지 않거나 Bzip2, GZIP 등과 같은 형식으로 압축될 수 있습니다. 지원되는 압축 방법 목록은 https://beam.apache.org/releases/javadoc/current/org/apache/beam/sdk/io/Compression.html 을 참조하세요.
• MCP Toolbox & Claude Integration - Spring Boot AI, BigQuery, CloudRun, MCP Toolbox 및 Claude LLM을 사용하여 구축된 호텔 예약 특화 Slack용 GenAI 에이전트입니다.## 도구

tools 폴더에는 Google Cloud Platform 사용을 간소화할 수 있는 바로 사용 가능한 유틸리티가 포함되어 있습니다.* agent-eval - ADK 에이전트를 위한 Vertex AI 생성형 AI 평가 서비스(Vertex AI Generative AI Evaluation Service)의 단계별 CLI 안내 도구입니다. 전체 평가 루프를 수행합니다 — GCP 설정, 메트릭 + 데이터셋 스캐폴딩, 트레이스 수집 (UserSim 다중 턴 + DIY 단일 턴), Vertex의 client.evals.evaluate()로 점수 산출, 그리고 Gemini가 작성한 진단이 포함된 독립형 HTML 리포트를 작성합니다. 결정론적 메트릭(토큰, 비용, 지연 시간, 캐시 적중, 추론 비율)과 LLM-as-judge 메트릭을 함께 표시하여 코드 품질과 런타임 비용을 한 페이지에서 확인할 수 있습니다.

• Agile Machine Learning API - Google Cloud Machine Learning Engine에서 ML 모델을 학습시키고 배포하며, 간단한 POST 요청을 통해 LIME을 사용해 예측 결과를 시각화할 수 있는 기능을 제공하는 웹 애플리케이션입니다.
• Airflow DAG Metadata Generator - Google의 생성형 모델을 사용하여 Airflow DAG를 분석하고 생성된 description, tags, doc_md 값으로 보완합니다.
• Airflow States Collector - DAGs GCS 폴더에 airflow dag를 생성하고 업로드하는 도구입니다. 이 dag는 airflow 작업 상태를 증분 수집하여 BQ에 저장합니다. 또한 BQ 뷰를 조회하는 LookerStudio 대시보드를 자동 생성합니다.
• Airpiler - Autosys JIL 파일을 dag-factory 형식으로 변환하여 Cloud Composer(관리형 airflow 환경)에서 실행하기 위한 Python 스크립트입니다.
• Ansible Module for Anthos on Bare Metal - Anthos on Bare Metal 설치를 위한 Ansible 모듈입니다.
• Anthos Bare Metal Installer - Anthos Bare Metal 설치에 사용할 수 있는 ansible 플레이북입니다.
• Apache Beam Client Throttling - Apache Beam 파이프라인에서 외부 서비스로 보내는 요청 수를 제한하는 데 사용할 수 있는 라이브러리입니다. 외부 서비스에 과부하가 걸리지 않도록 요청을 버퍼링하고, 서비스가 할당량 초과 오류로 요청을 거부하기 시작하면 클라이언트 측 스로틀링을 활성화합니다.
• API Key Rotation Checker - GCP 조직의 API 키를 검사하고 사용자 정의 회전 주기와 비교하는 도구입니다. API 키를 정기적으로 교체하는 것은 Google 및 업계 표준 권장 모범 사례입니다.

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