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아키텍처 및 상태
탐색, 고급 상태, 부수 효과를 사용하여 제대로 작동하는 앱을 만드는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI Agent Builder로 AI 에이전트 빌드
이 Codelab에서는 Google Cloud의 강력한 도구와 인프라를 사용하여 생성형 AI 에이전트를 빌드하고 배포하는 방법을 알아봅니다. 이 과정에서는 기본 개념을 다루고 첫 번째 상담사를 설정하고 실행하는 초기 단계를 안내합니다.
신뢰할 수 있는 공간 Codelab
이 Codelab에서는 신뢰할 수 있는 공간 솔루션을 사용하여 가속기로 AI/ML 워크로드를 실행하는 방법을 알아봅니다.
Android 및 기타 플랫폼의 패스키
패스키를 시작하고 사용자를 위해 안전하고 사용자 친화적인 인증 환경을 구축하세요.
Wear OS용 Compose
스마트시계에 최적화된 멋진 UI를 빌드할 수 있는 최신 선언형 UI 툴킷인 Wear OS용 Compose를 알아보세요.
패스키로 웹에서 비밀번호 없이 로그인하기
웹에서 패스키를 사용하여 사용자를 위한 안전하고 사용자 친화적인 인증 환경을 구축하세요.
PostgreSQL용 Cloud SQL을 사용하여 Cloud Run에 풀 스택 JavaScript 애플리케이션 배포
Cloud Run 은 Google의 확장 가능한 인프라에서 직접 코드를 실행할 수 있게 해주는 완전 관리형 플랫폼입니다. 이 Codelab에서는 Cloud Run의 Next.js 애플리케이션을 PostgreSQL용 Cloud SQL 데이터베이스에 연결하는 방법을 보여줍니다. 이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 배웁니다. 터미널에서 API를 사용 설정합니다. 승인하라는 메시지가 표시되면 승인 을 클릭하여 계속 진행합니다. 이 명령어를
로지스틱 회귀 Codelab
이 Codelab에서는 로지스틱 회귀를 사용하여 성별, 연령대, 노출 시간, 브라우저 유형 등의 특징과 사용자의 광고 클릭 가능성이 얼마나 관련이 있는지 파악하는 방법을 알아봅니다. 이 Codelab을 완료하려면 모델을 구축하기에 충분한 고품질 캠페인 데이터가 필요합니다. 먼저 다량의 고품질 데이터가 포함된 이전 캠페인을 선택합니다. 양질의 데이터가 포함되어 있을 가능성이 높은 캠페인을 모르는 경우 액세스 권한이 있는 데이터 중 가장 오래된 한
로지스틱 회귀 Codelab
이 Codelab에서는 로지스틱 회귀를 사용하여 성별, 연령대, 노출 시간, 브라우저 유형 등의 특징과 사용자의 광고 클릭 가능성이 얼마나 관련이 있는지 파악하는 방법을 알아봅니다. 이 Codelab을 완료하려면 모델을 구축하기에 충분한 고품질 캠페인 데이터가 필요합니다. 먼저 다량의 고품질 데이터가 포함된 이전 캠페인을 선택합니다. 양질의 데이터가 포함되어 있을 가능성이 높은 캠페인을 모르는 경우 액세스 권한이 있는 데이터 중 가장 오래된 한
선형 회귀 Codelab
이 Codelab에서는 선형 회귀를 사용하여 클릭당비용을 예측하는 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. 이 Codelab을 완료하려면 다음이 필요합니다. 이 Codelab을 완료하려면 모델을 구축하기에 충분한 고품질 캠페인 데이터가 필요합니다. 다음 쿼리를 실행합니다. 테이블 만들기 단계를 모델 만들기 단계와 분리하는 것이 좋습니다. 이전 단계에서 만든 임시 테이블에 아래의 쿼리를 실행합니다. 시작일과 종료일은 임시 테이블의 데이터를 기반으로
선형 회귀 Codelab
이 Codelab에서는 선형 회귀를 사용하여 클릭당비용을 예측하는 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. 이 Codelab을 완료하려면 모델을 구축하기에 충분한 고품질 캠페인 데이터가 필요합니다. 다음 쿼리를 실행합니다. 테이블 만들기 단계를 모델 만들기 단계와 분리하는 것이 좋습니다. 이전 단계에서 만든 임시 테이블에 아래의 쿼리를 실행합니다. 시작일과 종료일은 임시 테이블의 데이터를 기반으로 추론되므로 걱정하지 마세요. 행
Firebase를 Next.js 앱과 통합
Firebase를 Next.js 앱과 통합하는 방법을 알아보세요.
앱 체크 웹 Codelab
이 Codelab에서는 웹 앱을 무단 액세스로부터 보호하는 방법을 알아봅니다.
Apple 플랫폼용 Firebase 앱 체크
Firebase 앱 체크는 요청이 적법한 앱과 기기에서 발생하는지 확인하여 결제 사기 및 피싱과 같은 악용으로부터 백엔드 리소스를 보호합니다. Firebase 서비스 및 자체 백엔드 서비스와 모두 호환되므로 리소스를 안전하게 보호할 수 있습니다. Firebase 문서에서 Firebase 앱 체크 에 관해 자세히 알아보세요. 앱 체크는 플랫폼별 서비스를 사용하여 앱 또는 기기의 무결성을 확인합니다. 이러한 서비스를 증명 제공업체 라고 합니다.
Performance Monitoring 기능 출시
이 Codelab에서는 Firebase Performance Monitoring을 샘플 앱에 추가하고 기능 출시 중에 성능을 측정하는 방법을 알아봅니다.
Firebase 원격 구성을 사용하여 Firebase App Check 단계적 출시
App Attest와 함께 Firebase 앱 체크 를 사용하여 백엔드 서비스를 보호하고 Firebase 서비스에 대한 요청이 인증된 앱에서 전송되었는지 확인할 수 있습니다. 일반적으로 할당량 한도를 초과하지 않도록 사용자를 App Attest 서비스에 점진적으로 온보딩하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Apple의 ' 앱 증명 서비스 사용 준비 ' 문서를 참고하세요. ' 버전 업데이트 단계적 출시 '에 설명된 대로 Apple의 App
TensorFlow Lite 및 Firebase를 사용하여 앱에 기기 내 텍스트 분류 추가 - Android Codelab
이 Codelab에서는 Firebase와 TensorFlow Lite를 사용하여 텍스트 분류를 구현하는 방법을 알아봅니다.
실시간 기기 내 인앱 구매 최적화 Codelab
이 Codelab에서는 TFLite 모델을 배포하여 사용자별로 앱을 맞춤설정하고 인앱 구매를 최적화하는 방법을 알아봅니다.
Firebase iOS Codelab Swift
이 Codelab에서는 Swift로 iOS에서 Firebase 플랫폼을 사용하는 방법을 알아봅니다.
Firebase 클라우드 메시징을 사용하여 Flutter 앱의 알림 보내기 및 수신
이 Codelab에서는 FCM HTTP v1 API를 사용하여 여러 플랫폼에서 실행되는 앱에 푸시 알림을 전송합니다. Android/iOS/웹에서 원활하게 실행되는 Flutter를 사용하여 앱을 빌드합니다.
Flutter용 Firebase 알아보기
Firebase로 Flutter 모바일 앱을 빌드하는 방법을 알아보세요.
Firestore로 리더보드 빌드
이 Codelab에서는 Cloud Firestore 및 Cloud Functions를 사용하여 리더보드를 빌드합니다.
Firebase 교차 기기 Codelab
이 Codelab에서는 Flutter를 사용하여 Android, iOS, 웹용 간단한 음악 플레이어를 빌드합니다. 이 플레이어는 Firebase RTDB에 연결되므로 사용자가 여러 기기에서 재생을 동기화할 수 있습니다.
테스터에게 App Bundle 버전 배포 - Codelab
테스터에게 최신 버전의 앱을 빠르게 제공하세요. 이러한 방식으로
SKAd Network 전환 가치 스키마의 수익 버킷 계산
이 Codelab에서는 SKAd Network 전환 가치 스키마를 설정하기 위해 수익 버킷을 빌드하는 방법을 예시로 보여줍니다.
측정 프로토콜을 사용하여 GA4에 앱 이벤트 전송
이 Codelab에서는 측정 프로토콜을 사용하여 서버 간 호출을 통해 GA4로 이벤트를 전송하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Functions 코드를 Firebase 확장 프로그램으로 재사용
이 Codelab에서는 GeoHashing을 위한 Firebase 확장 프로그램을 빌드합니다. 이 시작 단계 Codelab에서는 기존 Cloud Functions를 수백만 명의 개발자에게 쉽게 배포하고 Firebase 프로젝트를 확장하는 데 도움이 되는 Firebase 확장 프로그램으로 변환하는 방법을 설명합니다.
첫 번째 인앱 메시지 실험
이 Codelab에서는 Firebase A/B 테스팅을 사용하여 첫 번째 Firebase 인앱 메시지 실험을 만듭니다.
Firebase Android Codelab - 프렌들리 채팅 빌드
이 Codelab에서는 Firebase 플랫폼으로 Android 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
AngularFire 웹 Codelab
이 Codelab에서는 채팅 앱을 빌드하여 웹에서 Firebase 플랫폼을 사용하는 방법을 알아봅니다.
Firebase 원격 구성으로 Unity 게임 계측
원격 구성으로 Unity 게임을 계측하는 방법 알아보기
Gemini API용 Firebase 확장 프로그램으로 AI 기반 웹 앱 빌드
Gemini API와 함께 Firebase 확장 프로그램을 사용하여 맞춤형 추천과 같은 AI 기반 기능이 포함된 웹 앱을 빌드하는 방법을 알아보세요.
FCM 및 FIAM을 사용하여 사용자에게 메시지 전송
Firebase 클라우드 메시징 및 Firebase 인앱 메시지를 사용하여 사용자에게 메시지를 보내는 방법을 알아보세요.
Firebase를 통해 효과적으로 사용자 참여 유도
타겟팅 메시지 캠페인을 사용자에게 게재하는 방법 및 게재 및 참여 데이터를 활용해 캠페인의 효과를 극대화하는 방법을 알아봅니다.
Android WebView에서 Firebase용 Google 애널리틱스 구현
이 Codelab에서는 JavaScript WebView 구현을 사용하여 GA4로 이벤트를 전송하는 방법을 알아봅니다.
TensorFlow Lite 및 Firebase를 사용하여 앱에 맞춤 콘텐츠 추가 - iOS Codelab
이 Codelab에서는 Tensorflow와 Firebase를 사용하여 앱의 콘텐츠 추천 엔진을 만드는 방법을 알아봅니다.
Firebase Angular 웹 프레임워크 Codelab
이 Codelab에서는 최신 Angular 라이브러리인 AngularFire 를 사용하여 실시간 공동작업 지도와 함께 여행 블로그를 빌드합니다. 최종 웹 앱은 여행 블로그로 구성되며, 여기에서 여행한 각 위치에 이미지를 업로드할 수 있습니다. AngularFire는 웹 앱을 빌드하는 데 사용되고, 로컬 테스트를 위한 에뮬레이터 모음, 사용자 데이터를 추적하는 인증, Cloud Functions를 기반으로 데이터와 미디어를 유지하는
Firebase Performance Monitoring으로 로드 시간 및 화면 렌더링 측정
이 Codelab에서는 샘플 앱을 빌드하고 Firebase Performance Monitoring으로 로드 시간과 화면 렌더링을 측정하는 방법을 알아봅니다.
Firebase용 Google 애널리틱스 맞춤 이벤트를 사용하는 Google Ads - Android
이 Codelab에서는 GA4F로 이벤트를 구현하고 Google Ads를 통해 액션 캠페인을 실행하는 방법을 알아봅니다.
웹용 Firebase 알아보기
Firebase와 StackBlitz 온라인 편집기를 사용하여 처음부터 웹 앱을 빌드하세요. 기본 HTML 및 JavaScript를 사용하여 Firebase와 통신합니다. Firebase Console을 사용하고 Firebase를 앱에 통합하는 방법을 소개합니다. 폭넓은 사전 지식이나 소프트웨어 설치가 필요하지 않습니다.
Firebase 앱 배포 iOS SDK를 사용하여 새 앱 출시에 대해 테스터에게 알림 - Codelab
앱 배포 SDK를 사용하여 테스터에게 최신 버전을 빠르게 제공하세요. 이 Codelab에서는 새 빌드를 사용할 수 있게 되면 테스터에게 인앱 알림을 표시하도록 앱을 업데이트합니다.
고급 인증 기능
차단 함수를 사용하여 다중 인증을 구현하고 맞춤 인증 요구사항을 만드는 방법을 알아봅니다.
Terraform을 통해 Firebase 프로젝트 및 제품 설정 및 관리
Terraform을 사용하여 인프라 및 Firebase 제품의 프로그래매틱 구성을 비롯한 Firebase 프로젝트를 설정하고 관리합니다.
웹용 Firebase Performance Monitoring
이 Codelab에서는 웹 앱에서 Firebase Performance Monitoring을 설정하고 이를 사용하여 최종 사용자에게 앱이 잘 실행되도록 하는 방법을 알아봅니다.
TensorFlow Lite 및 Firebase를 사용하여 앱에 기기 내 텍스트 분류 추가 - iOS Codelab
이 Codelab에서는 Firebase와 TensorFlow Lite를 사용하여 텍스트 분류를 구현하는 방법을 알아봅니다.
TensorFlow Lite 및 Firebase를 사용하여 앱에 맞춤 콘텐츠 추가 - Android Codelab
이 Codelab에서는 Tensorflow와 Firebase를 사용하여 앱의 콘텐츠 추천 엔진을 만드는 방법을 알아봅니다.
Firebase 원격 구성으로 Unity 게임의 A/B 테스트 구현
이 Codelab에서는 Unity 게임에서 원격 구성 A/B 테스팅을 사용하는 방법을 알아봅니다.
모듈식 Firebase JS SDK로 이전하여 웹 앱 성능 개선
이 Codelab에서는 기존 Firebase 웹 앱을 새로운 모듈식 Firebase JS SDK로 이전하여 사용하지 않는 코드를 트리 셰이크하고 앱을 빠르게 로드합니다.
앱 배포 및 fastlane을 사용하여 출시 전 iOS 빌드를 더 빠르게 배포
이 Codelab에서는 사용자가 앱 배포와 fastlane 플러그인을 함께 사용하여 iOS 빌드를 배포하고 테스트 기기를 등록합니다. 그런 다음 사용자는 앱 배포 콘솔에서 기기 및 UDID의 .txt 파일을 내보내고 이러한 기기 등록을 자동화합니다 (임시 iOS 빌드 배포의 요구사항).
클라우드 메시징 및 Cloud Functions를 사용하여 웹 앱 알림 전송
이 Codelab에서는 Firebase용 Cloud Functions를 사용하여 채팅 앱 사용자에게 알림을 보내는 방법을 알아봅니다.
고급 Crashlytics 기능을 사용하여 Unity 게임의 비정상 종료 파악
이 Codelab에서는 Crashlytics의 고급 기능을 사용하는 방법을 알아봅니다. 이를 통해 비정상 종료와 이를 유발할 수 있는 상황을 더 정확하게 파악할 수 있습니다.
FCM 주제를 사용하는 첫 번째 멀티캐스트 푸시 메시지
이 Codelab에서는 FCM 주제를 사용하여 특정 앱 인스턴스 그룹에 푸시 메시지를 멀티캐스트하는 방법을 알아봅니다.
FirebaseUI를 사용하여 Flutter 앱에 사용자 인증 흐름 추가
이 Codelab에서는 코드 몇 줄만으로 Flutter 앱에 Firebase 인증을 추가하는 방법을 알아봅니다.
Spanner 벡터 검색 시작하기
이 Codelab에서는 Spanner 인스턴스를 만들고 Spanner의 내장 벡터 검색 및 Vertex AI 모델과의 통합을 사용하여 벡터 임베딩에 대한 유사성 검색을 실행합니다.
Scene Semantics 및 Geospatial Depth
ARCore의 Scene Semantics API와 Geospatial Depth API에 관해 알아보세요. 환경을 더 잘 파악할 수 있습니다.
Streetscape Geometry 및 Rooftop Anchors
최대 100미터의 건물 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 ARCore의 Streetscape Geometry 및 Rooftop Anchors API에 대해 알아봅니다.
Aidemy: Google Cloud에서 LangGraph, EDA, 생성형 AI를 사용하여 멀티 에이전트 시스템 빌드
Google Cloud Platform에서 멀티 에이전트 시스템의 강력한 기능을 보여주는 'Aidemy'라는 AI 기반의 기능성 교육 보조 시스템을 개발합니다. Google Cloud에서 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 설계, 빌드, 배포하고, LLM 애플리케이션 개발의 핵심 개념을 숙지하며, 이벤트 기반 아키텍처의 이점을 이해하는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.
Cloud 데이터베이스, 서버리스 런타임, 오픈소스 통합을 갖춘 장난감 가게 검색 앱
이 Codelab에서는 텍스트 및 이미지를 통해 고객 검색에 일치하는 장난감을 찾고, 사용자 요청에 따라 맞춤 장난감을 만들고, AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j, 데이터베이스용 생성형 AI 도구 상자를 사용하여 맞춤 제작된 장난감의 가격을 예측하도록 설계된 RAG 기반 벡터 검색 애플리케이션을 빌드합니다.
Private Service Connect 인터페이스 Vertex AI Pipelines
이 튜토리얼에서는 Private Service Connect Vertex AI Pipelines를 구성하고 검증하는 방법을 알아봅니다.
AlloyDB AI 및 LangChain을 사용하여 LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션 빌드
이 Codelab에서는 AlloyDB 클러스터를 만들고, 데이터베이스를 위한 생성형 AI 데이터베이스 검색 서비스를 배포하며, 이 서비스를 사용하여 샘플 애플리케이션을 만드는 방법을 알아봅니다.
Kubernetes의 AlloyDB Omni 및 로컬 AI 모델
이 Codelab에서는 GKE 클러스터에 AlloyDB Omni를 배포하고, 동일한 클러스터에 I 모델을 배포하고, AlloyDB Omni에 모델을 등록하고, 함께 작동하도록 하는 방법을 알아봅니다.
AlloyDB Omni에서 열 기반 엔진을 사용하여 분석 쿼리 가속화
이 Codelab에서는 컴퓨팅 VM에 AlloyDB Omni를 배포하고, 데이터를 로드하고, AlloyDB 열 형식 엔진을 사용하여 성능을 개선하는 방법을 알아봅니다.
AlloyDB AI로 벡터 임베딩 시작하기
이 Codelab에서는 AlloyDB AI를 벡터 검색과 함께 사용하고 벡터 데이터에 색인을 만드는 방법을 알아봅니다.
PostgreSQL용 Cloud SQL에서 벡터 임베딩 시작하기
이 Codelab에서는 Cloud SQL AI 통합을 벡터 검색과 함께 사용하고 벡터 데이터에 색인을 만드는 방법을 알아봅니다.
AVIF 이미지 제공
이미지는 웹페이지를 로드하는 데 평균적으로 필요한 바이트의 60%이상 을 차지합니다. AVIF를 사용하면 이미지를 더 작게 만들고 웹사이트 로드 속도를 높일 수 있습니다. AVIF는 AV1 동영상 비트 스트림에서 파생된 이미지 형식입니다. AVIF는 압축 효율성을 위해 설계되었습니다. AVIF 이미지는 동일하거나 더 나은 품질의 JPEG, PNG, GIF 또는 WebP 이미지보다 훨씬 작습니다. Squoosh는 이미지 압축 웹 앱입니다.
AlloyDB용 Private Service Connect를 만드는 방법
이 Codelab에서는 AlloyDB용 Private Service Connect를 만드는 방법을 알아봅니다.
Gemini 기반 YouTube 요약 도구 빌드
이 Codelab에서는 YouTube 동영상을 요약할 수 있는 Gemini 기반 동영상 요약 도구를 만드는 방법을 알아봅니다.
Cloud SQL용 Private Service Connect를 만드는 방법
이 Codelab에서는 Cloud SQL용 Private Service Connect를 만드는 방법을 알아봅니다.
AlloyDB에서 생성형 AI 및 에이전트 애플리케이션용 Toolbox 설치 및 설정
이 Codelab에서는 데이터베이스용 생성형 AI 도구 상자를 사용하여 AlloyDB 및 생성형 AI 기능을 사용하는 가격 예측 애플리케이션용 도구 상자를 빌드하고 배포합니다.
Go의 생성형 AI 애플리케이션을 위한 실용적인 관측 가능성 기술
생성형 AI 애플리케이션에는 다른 애플리케이션과 마찬가지로 관측 가능성도 필요합니다. 생성형 AI 에 특별한 관측 기술이 필요한가요? 이 실습에서는 간단한 생성형 AI 애플리케이션을 만듭니다. Cloud Run 에 배포합니다. Google Cloud 관측 가능성 서비스 및 제품을 사용하여 필수 모니터링 및 로깅 기능으로 계측합니다. 아직 Google 계정이 없다면 새 계정을 만들어야 합니다. 터미널에서 이 실습에 필요한 Google API를
Firebase Data Connect로 빌드
Firebase Data Connect 및 GraphQL로 웹 앱을 빌드하는 방법 알아보기
Codelab - Firestore, 벡터 검색, Langchain, Gemini를 사용하여 문맥 요가 자세 추천 앱 빌드하기 (Python 버전)
이 Codelab에서는 지식 기반 요가 자세 추천 앱을 만드는 방법을 안내합니다. 이 앱은 일치하는 요가 자세를 제안하여 사용자 질문에 답변합니다. Hugging Face 데이터 세트에서 요가 자세의 Firestore 컬렉션을 빌드하고, Firestore 벡터 검색을 설정하고, 모든 것을 Flask 애플리케이션에 통합하는 방법을 알아봅니다.
JavaScript의 생성형 AI 애플리케이션을 위한 실용적인 관측 가능성 기법
생성형 AI 애플리케이션에는 다른 애플리케이션과 마찬가지로 관측 가능성도 필요합니다. 생성형 AI 에 특별한 관측 기술이 필요한가요? 이 실습에서는 간단한 생성형 AI 애플리케이션을 만듭니다. Cloud Run 에 배포합니다. Google Cloud 관측 가능성 서비스 및 제품을 사용하여 필수 모니터링 및 로깅 기능으로 계측합니다. 아직 Google 계정이 없다면 새 계정을 만들어야 합니다. 터미널에서 이 실습에 필요한 Google API를
Python의 생성형 AI 애플리케이션을 위한 실용적인 관측 가능성 기법
생성형 AI 애플리케이션에는 다른 애플리케이션과 마찬가지로 관측 가능성도 필요합니다. 생성형 AI 에 특별한 관측 기술이 필요한가요? 이 실습에서는 간단한 생성형 AI 애플리케이션을 만듭니다. Cloud Run 에 배포합니다. Google Cloud 관측 가능성 서비스 및 제품을 사용하여 필수 모니터링 및 로깅 기능으로 계측합니다. 아직 Google 계정이 없다면 새 계정을 만들어야 합니다. 터미널에서 이 실습에 필요한 Google API를
Java의 생성형 AI 애플리케이션을 위한 실용적인 관측 가능성 기법
생성형 AI 애플리케이션에는 다른 애플리케이션과 마찬가지로 관측 가능성도 필요합니다. 생성형 AI 에 특별한 관측 기술이 필요한가요? 이 실습에서는 간단한 생성형 AI 애플리케이션을 만듭니다. Cloud Run 에 배포합니다. Google Cloud 관측 가능성 서비스 및 제품을 사용하여 필수 모니터링 및 로깅 기능으로 계측합니다. 아직 Google 계정이 없다면 새 계정을 만들어야 합니다. 터미널에서 이 실습에 필요한 Google API를
AI 시대의 애플리케이션 빌드
이 실습에서는 Google의 생성형 AI 제품을 사용하여 Gemini Cloud Assist의 도움을 받아 Google Cloud에 인프라를 구축하고, 자연어를 사용하여 BigQuery 데이터를 Data Canvas의 SQL 기능에 쿼리하고, Gemini Code Assist의 도움을 받아 Colab Enterprise Jupyter 노트북과 Eclipse Theia (Visual Studio Code)에서 코드를 작성하고, Cloud
Firestore, 벡터 검색, Gemini 2.0으로 문맥 요가 자세 추천 앱을 빌드하세요.
이 Codelab에서는 사용자의 질문과 일치하는 요가 자세에 관한 질문에 답변하도록 설계된 지식 기반 문맥 요가 자세 검색 앱을 빌드합니다. 요가 자세를 만들고 수정하는 등의 관리 작업도 할 수 있습니다.
Activity Recognition Transition API Codelab
Activity Recognition Transition API를 사용하여 앱에 강력한 문맥 기능을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
ML Kit 및 CameraX로 언어 인식, 텍스트 번역, 텍스트 번역: Android
이 Codelab에서는 기기 내 머신러닝을 사용하여 59개 언어 간의 텍스트를 인식, 식별, 번역하는 ML Kit로 Android 앱을 빌드합니다. 또한 CameraX 라이브러리를 통합하여 실시간 카메라 피드에서 이러한 작업을 실행하는 방법도 알아봅니다.
Android 11(2주 차): 머신러닝
머신러닝은 경험을 통해 점진적으로 학습하고 개선하는 기능을 앱에 제공합니다. 이 개발자 과정에서는 Android 11에서 제공하는 다양한 머신러닝 도구와 메서드를 소개합니다.
자바 개발자를 위한 Kotlin
Android 스튜디오를 사용하여 자바 코드를 Kotlin으로 통합하고 변환합니다.
(지원 중단됨) Kotlin으로 변환
이 Codelab에서는 자바 코드를 Kotlin으로 변환하는 방법을 알아봅니다.
Android 11(5주 차): 언어
Android 11에는 Kotlin 지원을 가장 많이 사용되는 Jetpack 라이브러리에 통합하고, 플랫폼에 새 자바 API를 추가하며, 네이티브 코드의 메모리 손상을 방지하는 새 도구를 개발하는 등의 언어 및 라이브러리에 대한 대규모 투자가 포함되어 있습니다. 이 개발자 과정은 업데이트를 보여주고 Android 앱에서 이를 구현하는 방법을 설명하는 동영상과 도움말로 구성되어 있습니다.
Codelab - Firestore, 벡터 검색, Langchain, Gemini를 사용하여 문맥 요가 자세 추천 앱 빌드하기 (Node.js 버전)
이 Codelab에서는 지식 기반 요가 자세 추천 앱을 만드는 방법을 안내합니다. 이 앱은 일치하는 요가 자세를 제안하여 사용자 질문에 답변합니다. Hugging Face 데이터 세트에서 요가 자세의 Firestore 컬렉션을 빌드하고, Firestore 벡터 검색을 설정하고, 모든 것을 Node.js 애플리케이션에 통합하는 방법을 알아봅니다.
앱 현대화 워크샵
이 Codelab에서는 이전 PHP 애플리케이션을 Google Cloud로 현대화하고 컨테이너화하여 Cloud Run에 배포하고 Cloud SQL에 연결합니다. 또한 Cloud Build로 애플리케이션 CI/CD를 살펴보고 Secret Manager로 보호해 봅니다.
Private Service Connect - PSC 백엔드를 사용하여 프로듀서 서비스에 액세스
이 Codelab에서는 전역 외부 애플리케이션 부하 분산기와 함께 PSC 백엔드를 사용하여 다른 네트워크의 프로듀서 서비스에 액세스하는 방법을 알아봅니다.
Firebase 및 Jetpack Compose를 사용하여 Android 앱 빌드
Firebase와 Jetpack Compose를 사용하여 인증, 성능 모니터링, 선언적 UI, 기능 신고를 추가하여 할 일 목록 Android 앱의 기능을 빌드하세요.
AWS에서 집계 서비스 작업
이 Codelab을 실행하려면 몇 가지 기본 요건이 필요합니다. 각 요구사항은 '로컬 테스트' 또는 '집계 서비스'에 필요한지 여부에 따라 적절하게 표시됩니다. 로컬 테스트를 실행하려면 로컬 테스트 도구를 다운로드해야 합니다. 이 도구는 암호화되지 않은 디버그 보고서에서 요약 보고서를 생성합니다. 로컬 테스트 도구는 GitHub의 Lambda JAR 보관 파일 에서 다운로드할 수 있습니다. 이름은
Google Cloud Platform (GCP)에서 집계 서비스 사용
예상 소요 시간: 1~2시간 이 Codelab을 실행하는 방법에는 로컬 테스트 와 집계 서비스 의 두 가지 모드가 있습니다. 로컬 테스트 모드에는 로컬 머신과 Chrome 브라우저가 필요합니다 (Google Cloud 리소스 생성/사용 불가). 집계 서비스 모드를 사용하려면 Google Cloud에 집계 서비스를 완전히 배포해야 합니다. 두 모드 중 하나에서 이 Codelab을 실행하려면 몇 가지 기본 요건이 필요합니다. 각 요구사항은 로컬
VPC 서비스 제어 - BigQuery Data Transfer Service 보호
이 실습에서는 Cloud Storage에서 BigQuery 데이터 세트로 데이터를 전송하는 동안 VPC 서비스 제어 를 사용하여 BigQuery Data Transfer Service 를 보호하는 방법을 알아봅니다. 그런 다음 Cloud Storage 를 보호하고 이 프로세스를 반복하여 Cloud Storage에서 BigQuery로 데이터를 전송합니다. Cloud Storage 보호로 인해 VPC 서비스 제어가 위반되며, 이를 해결해야 전송이
Flutter 앱에 인앱 구매 추가
이 Codelab에서는 Dart 백엔드 서비스를 사용하여 확인 및 관리되는 Flutter 앱에 인앱 구매를 추가합니다.
Firebase Extensions로 모바일 앱에 Firestore 벡터 검색 추가
Firestore 벡터 검색 사용 방법 알아보기
Cloud Firestore 웹 Codelab
이 Codelab에서는 Cloud Firestore를 사용하는 웹 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Firebase 확장 프로그램을 사용하여 웹 앱에 새로운 기능을 빠르게 추가하세요.
이 Codelab에서는 Firebase Extensions를 사용하여 온라인 Marketplace 웹 앱에 기능을 추가합니다.
Cloud Firestore iOS Codelab
이 Codelab에서는 Cloud Firestore를 사용하는 iOS 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Firestore Android Codelab
이 Codelab에서는 Cloud Firestore를 사용하는 Android 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
버전 제어에서 Cloud Run으로 Genkit 웹 애플리케이션을 사용하여 생성형 AI Go를 자동으로 배포
웹 애플리케이션을 처음 배포하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 첫 번째 배포 후에도 프로세스가 너무 많은 경우 새 버전의 애플리케이션을 배포하지 않을 수 있습니다. 지속적 배포를 사용하면 애플리케이션 변경사항을 간편하게 자동으로 배포할 수 있습니다. 이 실습에서는 웹 애플리케이션을 작성하고 애플리케이션의 소스 코드가 변경될 때 애플리케이션을 자동으로 배포하도록 Cloud Run 을 구성합니다. 그런 다음 애플리케이션을 수정하고 다시 배포합니다.
버전 제어에서 Cloud Run으로 생성형 AI Go 웹 애플리케이션 자동 배포
웹 애플리케이션을 처음 배포하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 첫 번째 배포 후에도 프로세스가 너무 많은 경우 새 버전의 애플리케이션을 배포하지 않을 수 있습니다. 지속적 배포를 사용하면 애플리케이션 변경사항을 간편하게 자동으로 배포할 수 있습니다. 이 실습에서는 웹 애플리케이션을 작성하고 애플리케이션의 소스 코드가 변경될 때 애플리케이션을 자동으로 배포하도록 Cloud Run 을 구성합니다. 그런 다음 애플리케이션을 수정하고 다시 배포합니다.
버전 제어에서 Cloud Run으로 생성형 AI Java 웹 애플리케이션 자동 배포
웹 애플리케이션을 처음 배포하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 첫 번째 배포 후에도 프로세스가 너무 많은 경우 새 버전의 애플리케이션을 배포하지 않을 수 있습니다. 지속적 배포를 사용하면 애플리케이션 변경사항을 간편하게 자동으로 배포할 수 있습니다. 이 실습에서는 웹 애플리케이션을 작성하고 애플리케이션의 소스 코드가 변경될 때 애플리케이션을 자동으로 배포하도록 Cloud Run 을 구성합니다. 그런 다음 애플리케이션을 수정하고 다시 배포합니다.
버전 제어에서 Cloud Run으로 생성형 AI Next.js 웹 애플리케이션 자동 배포
웹 애플리케이션을 처음 배포하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 첫 번째 배포 후에도 프로세스가 너무 많은 경우 새 버전의 애플리케이션을 배포하지 않을 수 있습니다. 지속적 배포를 사용하면 애플리케이션 변경사항을 간편하게 자동으로 배포할 수 있습니다. 이 실습에서는 웹 애플리케이션을 작성하고 애플리케이션의 소스 코드가 변경될 때 애플리케이션을 자동으로 배포하도록 Cloud Run 을 구성합니다. 그런 다음 애플리케이션을 수정하고 다시 배포합니다.
버전 제어에서 Cloud Run으로 생성형 AI Python 웹 애플리케이션 자동 배포
웹 애플리케이션을 처음 배포하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 첫 번째 배포 후에도 프로세스가 너무 많은 경우 새 버전의 애플리케이션을 배포하지 않을 수 있습니다. 지속적 배포를 사용하면 애플리케이션 변경사항을 간편하게 자동으로 배포할 수 있습니다. 이 실습에서는 웹 애플리케이션을 작성하고 애플리케이션의 소스 코드가 변경될 때 애플리케이션을 자동으로 배포하도록 Cloud Run 을 구성합니다. 그런 다음 애플리케이션을 수정하고 다시 배포합니다.
버전 제어에서 Cloud Run으로 생성형 AI Node.js 웹 애플리케이션 자동 배포
웹 애플리케이션을 처음 배포하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 첫 번째 배포 후에도 프로세스가 너무 많은 경우 새 버전의 애플리케이션을 배포하지 않을 수 있습니다. 지속적 배포를 사용하면 애플리케이션 변경사항을 간편하게 자동으로 배포할 수 있습니다. 이 실습에서는 웹 애플리케이션을 작성하고 애플리케이션의 소스 코드가 변경될 때 애플리케이션을 자동으로 배포하도록 Cloud Run 을 구성합니다. 그런 다음 애플리케이션을 수정하고 다시 배포합니다.
버전 제어에서 Cloud Run으로 생성형 AI Angular 웹 애플리케이션 자동 배포
웹 애플리케이션을 처음 배포하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 첫 번째 배포 후에도 프로세스가 너무 많은 경우 새 버전의 애플리케이션을 배포하지 않을 수 있습니다. 지속적 배포를 사용하면 애플리케이션 변경사항을 간편하게 자동으로 배포할 수 있습니다. 이 실습에서는 웹 애플리케이션을 작성하고 애플리케이션의 소스 코드가 변경될 때 애플리케이션을 자동으로 배포하도록 Cloud Run 을 구성합니다. 그런 다음 애플리케이션을 수정하고 다시 배포합니다.
버전 제어에서 Cloud Run으로 생성형 AI Svelte 웹 애플리케이션 자동 배포
웹 애플리케이션을 처음 배포하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 첫 번째 배포 후에도 프로세스가 너무 많은 경우 새 버전의 애플리케이션을 배포하지 않을 수 있습니다. 지속적 배포를 사용하면 애플리케이션 변경사항을 간편하게 자동으로 배포할 수 있습니다. 이 실습에서는 웹 애플리케이션을 작성하고 애플리케이션의 소스 코드가 변경될 때 애플리케이션을 자동으로 배포하도록 Cloud Run 을 구성합니다. 그런 다음 애플리케이션을 수정하고 다시 배포합니다.
버전 제어에서 Cloud Run으로 생성형 AI Node.js Genkit 웹 애플리케이션 자동 배포
웹 애플리케이션을 처음 배포하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 첫 번째 배포 후에도 프로세스가 너무 많은 경우 새 버전의 애플리케이션을 배포하지 않을 수 있습니다. 지속적 배포를 사용하면 애플리케이션 변경사항을 간편하게 자동으로 배포할 수 있습니다. 이 실습에서는 웹 애플리케이션을 작성하고 애플리케이션의 소스 코드가 변경될 때 애플리케이션을 자동으로 배포하도록 Cloud Run 을 구성합니다. 그런 다음 애플리케이션을 수정하고 다시 배포합니다.
VPC 서비스 제어 경계 내에서 Cloud Run 작업을 예약하는 방법
Cloud Scheduler 및 Cloud Run 서비스를 사용하여 VPC SC 경계 내에서 정기적으로 Cloud Run 작업을 실행하는 방법을 알아봅니다.
Wear OS
시계에 맞게 최적화된 Android 기반 운영체제인 Wear OS에 관해 알아보세요.
PSA를 실행하는 기존 Cloud SQL 인스턴스에서 Private Service Connect 사용 설정하기 (Terraform)
비공개 서비스 액세스 네트워킹이 사용 설정된 기존 CloudSQL 인스턴스에서 PSC 연결을 사용 설정합니다. 그런 다음 다른 프로젝트의 PSC 엔드포인트를 통해 연결합니다.
Flutter의 애니메이션
이 Codelab에서는 Flutter에서 애니메이션을 사용하는 방법을 알아봅니다. 크기와 색상 모두 애니메이션 처리하고, 3D 카드 뒤집기 효과를 추가하고, 애니메이션 패키지의 효과를 활용하고, Android의 뒤로 탐색 예측 동작 지원을 추가하는 위젯을 빌드합니다.
Google Cloud용 ABAP SDK를 사용하여 SAP의 Cloud Pub/Sub에서 이벤트 수신
이 Codelab에서는 ABAP SDK를 사용하여 Cloud Pub/Sub에서 이벤트를 수신합니다.
청킹으로 Cloud Storage에 파일 업로드
이 Codelab에서는 Google Cloud용 ABAP SDK를 사용하여 Cloud Storage JSON API의 메서드를 호출하고 파일을 업로드하는 방법을 알아봅니다.
Google Wallet API를 사용하여 Android에서 패스 만들기
Google 월렛 API를 사용하면 포인트 카드, 혜택, 기프트 카드, 이벤트 티켓, 대중교통 티켓, 탑승권 등 다양한 유형의 패스를 통해 사용자와 소통하며 참여를 유도할 수 있습니다. 각 패스 유형 또는 패스 클래스에는 사용자 환경을 개선하기 위한 사용 사례별 필드와 기능이 있습니다. 하지만 이러한 방법이 모든 사용 사례에 적합하지는 않을 수 있습니다. 더 맞춤설정된 환경을 만들려면 일반 패스 유형을 사용하면 됩니다. 다음은 일반 패스 유형의
ABAP SDK에서 Gemini AI를 사용한 감정 분석
이 Codelab에서는 Gemini Pro 모델을 사용하여 ABAP SDK로 제품 리뷰에 대한 감정 분석을 수행합니다.
Google Cloud용 ABAP SDK와 함께 Translation API 사용
이 Codelab에서는 ABAP SDK를 사용하여 Translation API의 메서드를 호출하는 방법을 알아봅니다.
Google Cloud용 ABAP SDK를 사용하여 Cloud Pub/Sub에 이벤트 게시
이 Codelab에서는 Google Cloud Pub/Sub 서비스에 이벤트를 게시하는 방법을 알아봅니다.
Private Service Connect를 통해 CloudSQL에 연결 (Terraform)
PSC 서비스 연결을 사용하여 CloudSQL 인스턴스를 만듭니다. 다른 프로젝트의 PSC 엔드포인트를 통해 연결합니다.
Spanner Graph 시작하기
이 Codelab에서는 Spanner 인스턴스를 만들고 Spanner Graph를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Looker PSC Southbound HTTPS 인터넷 NEG SMTP
이 Codelab에서는 Looker SMTP Southbound 액세스의 서비스 프로듀서로 구성된 인터넷 NEG를 통합하는 방법을 알아봅니다.
Dataproc에서 PySpark를 사용하여 BigQuery 데이터 사전 처리
이 실습에서는 Dataproc에서 PySpark를 사용하여 BigQuery에서 데이터를 로드하고 Google Cloud Storage에 저장하는 방법을 보여줍니다.
Cloud Run에 Imagen 배포
이 Codelab에서는 Imagen 모델을 사용하여 Cloud Run을 통해 웹페이지에 이미지를 만듭니다.
GitHub - 생성형 AI를 사용한 코드 검토 자동화
GitHub - 생성형 AI를 통한 코드 검토 자동화
Cloud Functions (2세대) 시작하기
이 Codelab에서는 Google Cloud Functions (2세대)에 관해 알아봅니다. 구체적으로 HTTP 호출, Pub/Sub 메시지, Cloud Storage 이벤트, Cloud 감사 로그에 응답하는 함수를 배포합니다.
이벤트 기반 Cloud Run 함수 시작하기
이벤트 기반 Cloud Run 함수 시작 방법
ABAP SDK for Google Cloud를 사용하여 ABAP 환경에서 Vertex AI LLM 호출
이 Codelab에서는 Google Cloud용 ABAP SDK를 사용하여 ABAP 환경에서 Vertex AI PaLM 2 텍스트 (text-bison) LLM을 호출하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Run GPU에서 Transformers.js를 실행하는 방법
Cloud Run GPU에서 안정적인 확산을 실행하는 방법 알아보기
Eventarc 및 Cloud Run 함수를 사용하여 Cloud Storage에서 이벤트 처리 트리거
Cloud Storage 버킷 이벤트를 사용하여 Eventarc로 Cloud Run 함수를 트리거하여 Google의 Vision API를 사용하여 데이터를 분석하고 이미지를 처리한 후 결과 이미지 정보를 Cloud Storage에 객체 메타데이터로 저장하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Run으로 웹사이트 배포
컨테이너화된 앱에 서버리스 민첩성을 제공하는 Cloud Run으로 웹사이트를 배포하는 방법을 알아봅니다.
Cloud KMS (비대칭)로 데이터 서명 및 확인
이 Codelab에서는 Cloud KMS 비대칭 키를 사용하여 데이터를 암호화하고 복호화합니다.
문서 및 API 호출을 통한 품질보증을 위한 생성형 AI 상담사
문서 및 API 호출을 통한 품질보증을 위한 생성형 AI 상담사
GKE의 Jenkins 다중 브랜치 파이프라인
이 Codelab에서는 자동 확장 빌더 에이전트를 포함하여 GKE에 Jenkins 인스턴스를 배포하는 단계를 안내합니다.
IPv6 정적 경로 다음 홉 인스턴스 (태그가 지정되지 않음 및 태그가 지정됨), 다음 홉 주소, 다음 홉 게이트웨이 사용
이 Codelab에서는 next-hop-instance, next-hop-gateway, next-hop-address와 같은 새 다음 홉 속성을 사용하여 ipv6 정적 경로를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI 및 LangChain4j를 사용한 Java의 Gemini
이 Codelab에서는 Java에서 생성형 AI를 사용하고, Vertex AI에서 Gemini 대규모 언어 모델을 통합하고, LangChain4j 프레임워크를 활용하여 사용자와 채팅하거나, 문서에 대해 질문하거나, 함수 호출로 모델을 확장해 봅니다.
Firebase Genkit를 사용하여 데이터 기반 생성형 AI 기능 빌드
이미 알고 있는 앱 개발 기술과 도구를 사용하여 Firebase Genkit로 생성형 AI 기능을 빌드하는 방법을 알아보세요.
Dialogflow CX: 소매 가상 에이전트 빌드
가상 에이전트를 빌드하기 위한 대화형 AI 플랫폼 (CAIP)인 Dialogflow CX를 사용하여 소매 챗봇을 빌드하는 방법을 알아보세요.
Visual Studio Code를 사용하여 Node.js용 Cloud Functions로 로컬 개발
로컬 머신의 Visual Studio Code 내에서 Node.js용 Cloud Functions를 코딩, 배포, 디버그하는 방법을 알아봅니다.
Private Service Connect 66
이 Codelab에서는 소비자 및 프로듀서 네트워크를 배포하여 Private Service Connect 66 구현 및 유효성 검사에 대해 알아봅니다.
Private Service Connect 엔드포인트를 통해 Python SDK로 Vertex AI에서 Anthropic Claude에 액세스
Python SDK 및 PSC 엔드포인트를 통해 VM에서 Vertex AI의 Anthropic에 액세스
Cloud Run GPU에서 TorchServe 및 Stable Diffusion을 실행하는 방법
Cloud Run GPU에서 안정적인 확산을 실행하는 방법 알아보기
AI 시대의 애플리케이션 빌드
이 실습에서는 Google의 생성형 AI 제품을 사용하여 Gemini Cloud Assist의 도움을 받아 Google Cloud에 인프라를 빌드합니다.
Cloud Run의 Wagtail
이 Codelab에서는 서버리스 구성요소(웹 엔진용 Cloud Run, 데이터베이스용 Cloud SQL, 미디어 저작물용 Cloud Build)를 사용하여 Wagtail을 배포하는 방법을 알아봅니다.
생성형 AI를 사용한 JIRA 사용자 스토리 구현
생성형 AI를 사용한 JIRA 사용자 스토리 구현
다자간 컴퓨팅 및 Confidential Space로 디지털 애셋을 거래하는 방법
이 Codelab에서는 Confidential Space를 사용하여 다자간 컴퓨팅으로 디지털 애셋을 거래하는 방법을 알아봅니다.
Looker PSC의 Cloud SQL PSC에 대한 Southbound 액세스
이 Codelab에서는 Southbound 액세스를 위해 Cloud SQL PSC를 Looker PSC와 통합하는 방법을 알아봅니다.
소프트웨어 공급 보호
Artifact Registry를 사용하면 여러 아티팩트 유형을 저장하고, 단일 프로젝트에 여러 저장소를 만들고, 특정 리전 또는 멀티 리전을 각 저장소와 연결할 수 있습니다. 저장소 모드는 여러 가지입니다. 각 모드는 서로 다른 목적을 수행합니다. 다음 다이어그램은 여러 모드에서 저장소를 함께 사용할 수 있는 여러 방법 중 하나를 보여줍니다. 이 다이어그램은 두 Google Cloud 프로젝트의 워크플로를 보여줍니다. 개발 프로젝트에서
ABAP SDK for Google Cloud를 사용하여 Google Cloud Secret Manager에서 사용자 인증 정보/비밀 검색
이 Codelab에서는 ABAP SDK for Google Cloud를 사용하여 Secret Manager에서 사용자 인증 정보/비밀을 검색하는 방법을 알아봅니다.
Python에 Translation API 사용
이 튜토리얼에서는 Python으로 Translation API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Private Service Connect 64
이 Codelab에서는 소비자 및 생산자 네트워크를 배포하여 Private Service Connect 64 구현 및 유효성 검사에 대해 알아봅니다.
Cloud Deploy로 출시
이 튜토리얼에서는 preview, canary, prod라는 GKE 클러스터를 세 개 만듭니다. 그런 다음 각 클러스터에 해당하는 Cloud Deploy 타겟과 이러한 타겟에서 배포를 실행하는 단계의 시퀀스를 정의할 Cloud Deploy 파이프라인을 만듭니다. 배포 흐름은 Cloud Deploy 출시를 만들고 미리보기 클러스터에서 배포를 실행하는 cloudbuild 파이프라인에 의해 트리거됩니다. 미리보기 배포가 완료되고 예상대로 작동하는지
GCP에 Lustre 병렬 파일 시스템 배포
오픈소스 Lustre Deployment Manager 스크립트를 사용하여 Google Cloud Platform에 Lustre Parallel 파일 시스템을 배포하는 방법을 알아봅니다.
ABAP SDK for Google Cloud를 사용하여 SAP에서 BigQuery ML 예측 읽기
이 Codelab에서는 BigQuery에서 머신러닝 (ML) 모델을 만들고 Google Cloud용 ABAP SDK를 사용하여 SAP에서 이 모델의 예측을 가져옵니다.
Cloud NGFW Enterprise Codelab[TLS 검사 포함]
이 Codelab에서는 Cloud NGFW Enterprise를 사용하여 TLS 검사를 통해 Threat Prevention을 달성하는 방법을 알아봅니다.
Android 애플리케이션에 Play Integrity 추가
이 Codelab에서는 Play Integrity API를 샘플 애플리케이션에 추가합니다. Play Integrity API를 사용하여 앱의 라이선스 상태 및 무결성, 앱이 실행되는 기기의 무결성 상태를 확인하는 데 도움이 되는 무결성 확인 결과를 요청합니다.
기준 프로필을 사용하여 앱 성능 개선
이 Codelab에서는 기준 프로필을 사용하여 앱 시작 타이밍과 프레임 타이밍을 개선하는 방법을 보여줍니다.
적응성 기능을 네이티브 게임에 통합
이 Codelab에서는 간단한 3D 물리 시뮬레이션 게임으로 시작하여 적응성 기능을 게임에 통합합니다. 다음을 통합합니다.
Android App Links 구성, 구현, 확인
이 Codelab에서는 일련의 식당을 나열하는 Android 앱을 빌드합니다. Android App Links의 설계, 구성, 확인을 돕는 것을 목표로 합니다.
Compose를 사용하여 뷰 기반 Android 앱에 적응형 레이아웃 추가
Jetpack Compose를 사용하여 뷰 기반 Android 앱에 적응형 레이아웃을 추가하는 방법을 알아봅니다.
Confidential Space를 사용하여 ML 모델 및 지적 재산 보호
이 Codelab에서는 Confidential Space를 사용하여 머신러닝 모델과 지식 재산을 보호하는 방법을 알아봅니다.
로컬에서 웹 엔드 투 엔드의 B&A 테스트
입찰 서비스 (B&A) 는 구매자와 판매자가 Protected Audience 입찰을 진행하는 데 필요한 4가지 서비스로 구성됩니다. 구매자 스택: 판매자 스택: 이 Codelab에서는 로컬 환경에서 엔드 투 엔드 설정을 설정하고 테스트하는 방법을 안내합니다. 이 둘러보기는 초기 서비스 빌드 시간을 제외하고 약 1시간 정도 소요될 것으로 예상됩니다. 구매 측 코드 또는 판매 측 코드만 작업할 수도 있지만 로컬 환경에서 엔드 투 엔드
AI를 지원하는 BigQuery DataFrames 패키지를 사용하여 정형 데이터와 비정형 데이터에서 유용한 정보 얻기
이 실습에서는 BigQuery Studio의 Python 노트북에서 BigQuery DataFrames를 사용하여 Python으로 비정형 데이터에서 유용한 정보를 얻습니다.
Artifact Registry 심층 탐구
Artifact Registry 는 OCI 컨테이너 이미지와 언어 패키지 (예: Maven 및 npm)를 관리하는 통합 도구를 제공하는 완전 관리형 패키지 관리자입니다. Artifact Registry는 다음 예와 같이 Google Cloud의 다양한 다른 Google Cloud 서비스와 완전히 통합됩니다. 이 실습에서는 실습 튜토리얼 형식으로 이러한 기능을 자세히 안내합니다. 이 실습의 학습 목표는 무엇인가요? Cloud Shell에서
BigQuery DataFrames 패키지를 사용하여 아이오와주 주류 판매에 대한 탐색적 데이터 분석
이 실습에서는 BigQuery Studio의 Python 노트북에서 BigQuery DataFrames를 사용하여 아이오와주 주류 판매 공개 데이터 세트를 정리하고 분석합니다.
실시간 상담사 트랜스퍼
이 Codelab에서는 실시간 상담사 담당자와 봇 담당자 간의 대화 트랜스퍼를 관리하는 방법을 알아봅니다. 마지막에는 에이전트와의 진행 중인 모든 대화를 확인하고 실시간 에이전트로 참여하거나 대화에서 나갈 수 있는 기본 웹 인터페이스가 생성됩니다.
구조화된 데이터 캡처 라이브러리로 건강 데이터 캡처 및 처리
이 Codelab에서는 구조화된 데이터 캡처 라이브러리를 사용하여 Android 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다. 앱은 구조화된 데이터 캡처 라이브러리를 사용하여 FHIR 설문조사 및 응답을 렌더링하고 처리합니다. 이 Codelab에서는 구조화된 데이터 캡처 라이브러리 에 중점을 둡니다. 따라서 이와 관련 없는 개념과 코드 블록은 그냥 넘어가겠습니다. 단, 필요할 때 복사해서 붙여넣을 수 있도록 다른 설명 없이 제공만 해드리겠습니다. 이전에
AlloyDB를 사용하여 Cloud Run에 JavaScript 애플리케이션 배포
Cloud Run 은 HTTP 요청을 통해 호출 가능한 스테이트리스(Stateless) 컨테이너를 실행하는 완전 관리형 서버리스 플랫폼입니다. 이 Codelab에서는 IAM 인증을 사용하여 서비스 계정으로 Cloud Run의 Node.js 애플리케이션을 AlloyDB 에 안전하게 연결하는 방법을 보여줍니다. 이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 배웁니다. 터미널에서 API를 사용 설정합니다. 승인하라는 메시지가 표시되면 승인 을 클릭하여
클라우드 간 통합을 위한 로컬 처리 사용 설정
Local Home SDK로 로컬 처리를 사용 설정하여 스마트 홈과 어시스턴트의 통합을 강화하는 방법을 알아보세요.
Actions on Google을 사용한 스마트 홈 만들기
Google 어시스턴트용 스마트 홈 작업을 빌드하여 연결된 기기를 제어하는 방법을 알아보세요.
PostgreSQL용 Cloud SQL을 사용하여 Cloud Run에 JavaScript 애플리케이션 배포
Cloud Run 은 HTTP 요청을 통해 호출 가능한 스테이트리스(Stateless) 컨테이너를 실행하는 완전 관리형 서버리스 플랫폼입니다. 이 Codelab에서는 Cloud Run의 Node.js 애플리케이션을 PostgreSQL용 Cloud SQL 데이터베이스에 연결하는 방법을 보여줍니다. 이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 배웁니다. 터미널에서 API를 사용 설정합니다. 승인하라는 메시지가 표시되면 승인 을 클릭하여 계속
FHIR 엔진 라이브러리를 사용하여 FHIR 리소스 관리
이 Codelab에서는 FHIR 엔진 라이브러리를 사용하여 Android 앱을 빌드합니다. 앱은 FHIR 엔진 라이브러리를 사용하여 FHIR 서버에서 FHIR 리소스를 다운로드하고 로컬 변경사항을 서버에 업로드합니다. 이전에 Android 앱을 빌드한 적이 없다면 첫 앱을 빌드 하여 시작할 수 있습니다. HAPI FHIR 는 널리 사용되는 오픈소스 FHIR 서버입니다. 이 Codelab에서는 Android 앱이 연결할 수 있는 로컬 HAPI
Firebase 앱 체크 및 reCAPTCHA로 Places API 요청 확인
이 Codelab에서는 Places API를 요청하기 전에 Firebase AppCheck 및 reCAPTCHA로 웹 애플리케이션을 검증하는 방법을 알아봅니다.
AlloyDB 및 Vertex AI Agent Builder로 스마트 쇼핑 어시스턴트 빌드 - 1부
이 Codelab에서는 고객 질문에 답하고, 제품 탐색을 안내하며, 전자상거래 데이터 세트에 대한 검색 결과를 맞춤설정하도록 설계된 지식 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.
GKE에서 Airflow 2를 사용하여 MLOps 워크플로 빌드
이 튜토리얼에서는 Airflow DAG를 통해 GKE에서 vLLM을 사용하여 모델을 학습하고 실행하는 방법을 알아봅니다.
Private Service Connect - PSC 백엔드를 사용하여 지역별 Google API에 액세스
이 Codelab에서는 Private Service Connect를 사용하여 리전별 Google API에 액세스하는 방법을 알아봅니다. 이 Codelab에서는 내부 애플리케이션 부하 분산기를 사용하여 PSC 네트워크 엔드포인트 그룹을 백엔드로 설정하는 방법을 살펴봅니다.
서명된 컨테이너 이미지 Codelab
이 Codelab에서는 서명된 컨테이너 이미지 기능을 활용하여 Confidential Space의 사용성을 개선하는 방법을 알아봅니다.
서비스 프로듀서용 Private Service Connect 포트 매핑
이 Codelab에서는 Private Service Connect의 포트 매핑 기능을 알아봅니다. 이 솔루션이 유용한 이유, 사용 시점, 서비스 프로듀서로서 자체 환경에서 구성하는 방법에 대해 알아봅니다.
온라인 구매 후 매장 수령: Bonjour Meal - 2부 - 장바구니 빌드
이 Codelab에서는 본 시리즈 1부에서 제작된 에이전트를 확장하여 Business Messages 대화형 플랫폼에서 Python으로 디지털 에이전트를 빌드합니다. 이 Codelab에서는 의미 있는 대화 주제를 추가하고 인벤토리 조회 경험을 소개합니다.
온라인 구매 후 매장 수령: Bonjour Meal - 1부 - 시작하기
이 Codelab에서는 Business Messages 대화형 플랫폼에서 Python으로 디지털 에이전트를 빌드합니다. 특정 질문에 응답하는 디지털 에이전트를 만들기 위해 Google API 및 비즈니스 커뮤니케이션 개발자 콘솔을 사용하는 방법을 안내해 드립니다.
프로젝트: Business Card 앱 만들기
명함을 표시하는 Android 앱을 만드는 방법을 알아봅니다.
대화형 Dice Roller 앱 만들기
사용자가 주사위를 굴려 결과를 표시할 수 있는 대화형 Dice Roller 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
UI 및 상태와 상호작용
앱에서 사용자 입력을 받아 팁을 계산하는 팁 계산기 앱을 만듭니다.
Android 스튜디오의 코루틴 소개
Android 앱 내에서 Kotlin 코루틴을 사용하는 방법과 코루틴을 테스트하는 방법을 알아봅니다.
Kotlin 플레이그라운드의 코루틴 소개
Kotlin 플레이그라운드에서 Kotlin 코루틴을 사용하여 비동기 코드를 작성하는 방법을 알아봅니다.
맞춤 팁 계산하기
작업 버튼을 추가하고 키보드 작업을 설정하고 스위치 컴포저블을 사용하는 방법을 알아봅니다.
Kotlin에서 컬렉션 사용
목록, 세트, 맵을 비롯하여 배열 및 컬렉션을 사용하는 방법을 알아봅니다.
인터넷에서 이미지 로드 및 표시
앱에 아키텍처 권장사항을 적용하고 Coil을 사용하여 이미지를 다운로드하고 표시합니다.
앱에 버튼 추가
Android 앱에서 버튼 클릭에 응답하는 방법을 알아봅니다.
Kotlin 기본사항 더보기
더 흥미롭고 재미있는 Android 앱을 빌드하는 데 도움이 되는 추가 Kotlin 프로그래밍 개념을 알아봅니다.
Kotlin에서 클래스 및 객체 사용
Kotlin에서 클래스 및 객체의 사용 방법을 알아봅니다.
Kotlin 기초
Kotlin의 기초, 객체 지향 프로그래밍, 람다를 자세히 알아봅니다.
인터넷에서 데이터 가져오기
앱을 차단하지 않고 동시에 작업을 실행하기 위해 코루틴을 구현하고, 인터넷에서 데이터를 가져오기 위해 HTTP 및 REST에 관해 알아봅니다.
기본 레이아웃 만들기
텍스트와 이미지를 표시하는 간단한 사용자 인터페이스로 Android 앱을 빌드합니다.
Android 11(1주 차): 사용자 및 ID
사용자를 쉽고 안전하게 연결하는 데는 많은 어려움이 있습니다. Android 11에서는 사용자 가입/로그인 프로세스 개선을 위해 Google ID 서비스 라이브러리와 함께 Connection Notification API를 발표했습니다.
드래그 앤 드롭 Codelab
앱 내부와 앱 전체에서 DragHelper 및 DropHelper를 사용하여 뷰에 드래그 앤 드롭을 사용 설정하는 방법을 알아봅니다.
다양한 화면 크기에 맞게 조정
이 과정에서는 다양한 화면 크기에 맞게 앱을 조정하고 더 나은 사용자 환경을 제공하는 방법과 적응형 UI를 테스트하는 방법을 알아봅니다.
Wear OS에서 첫 카드 만들기
이 Codelab에서는 Wear OS용 카드를 직접 만드는 방법을 알아봅니다. Tiles Material 구성요소를 사용하며 이는 Material Design 가이드라인을 준수하는 UI를 더 쉽게 빌드하고, 개발하는 동안 Android 스튜디오에서 카드를 쉽게 미리 볼 수 있는 라이브러리입니다.
Android Enterprise로 앱 빌드
Android Enterprise에서 제공하는 관리 솔루션을 알아봅니다.
접근성, 테스트, 성능
앱 성능을 개선하고, 모든 사용자가 앱에 액세스할 수 있도록 돕고, 자동화된 테스트를 작성하여 이 동작을 유지하세요.
Android에서 Vulkan 시작하기
Vulkan은 고성능의 최신 그래픽 API입니다. GPU에 대한 하위 수준 접근성을 제공하고 다양한 방식으로 구현을 최적화하지만 사용하기가 어렵습니다. 대안인 OpenGL ES는 더 간단했지만 기존 하드웨어 아키텍처에 기반하기 때문에 기능과 성능이 떨어집니다. OpenGL ES는 다른 플랫폼에서 대부분 지원 중단되었으며 더 이상 개발되지 않습니다. Android에서는 OpenGL ES를 지원 중단하고 Vulkan으로 이전할 계획이므로 개발자는 이러한 전환을 준비해야 합니다.
첫 번째 헬스 커넥트 통합 앱
이 Codelab에서는 헬스 커넥트에 대해 읽기 및 쓰기를 지원하는 건강 및 피트니스 앱을 빌드합니다.
Android 뷰와 뷰의 Compose
Android 뷰로 앱을 빌드하는 기본사항과 뷰를 사용하여 빌드된 앱에서 구성 가능한 함수를 추가하는 방법을 알아봅니다.
Jetpack WindowManager로 폴더블 및 듀얼 화면 기기 지원
Jetpack WindowManager 라이브러리를 사용하여 폴더블 기기 및 듀얼 화면 기기와 같은 새로운 폼 팩터에 맞게 앱을 조정하는 방법을 알아보세요.
스크롤 가능한 목록 추가
Affirmations 앱에 스크롤 가능한 목록을 추가합니다.
Jetpack Compose
네이티브 Android UI를 빌드하기 위한 최신 도구 키트인 Compose에 관해 알아봅니다.
Jetpack Compose에서 테스트
이 Codelab에서는 Jetpack Compose로 만든 UI를 테스트하는 방법을 알아봅니다. 격리 테스트, 디버깅 테스트, 시맨틱 트리, 동기화를 알아보면서 첫 번째 테스트를 작성합니다.
활동 삽입과 Material Design으로 목록-세부정보 레이아웃 빌드
활동 삽입을 사용하면 코드 리팩터링 없이 활동 기반 앱이 대형 화면에서 창 두 개 레이아웃을 지원할 수 있습니다. 몇 가지 종속 항목을 추가하고, XML 구성 파일을 만들고, 이니셜라이저를 구현하고, 앱 매니페스트에 몇 가지 항목을 추가할 수 있습니다. 또는 코드로 작업하고 싶다면 기본 활동의 onCreate() 메서드에서 Jetpack API를 몇 번 호출할 수 있습니다. 이 Codelab에서는 XML 접근 방식과 API 개발 접근 방식을 모두 사용하여 활동 기반 앱을 목록 세부정보의 창 두 개 레이아웃으로 업데이트합니다.
적응형 레이아웃으로 앱 빌드
표준 레이아웃 패턴 중 하나를 구현하여 대형 화면에 맞게 앱을 조정하는 방법을 알아보세요.
직장 프로필에서 실행되는 앱 빌드
이 Codelab에서는 직장 프로필을 사용하는 관리 기기에서 앱을 실행할 때 더 나은 사용자 환경을 제공할 수 있도록 앱을 수정합니다.
활동 삽입
활동 삽입의 이점을 확인하고, 구현 우수사례를 살펴보고, 활동 기반 앱을 목록-세부정보 레이아웃으로 업그레이드하고, 태블릿, 폴더블, ChromeOS 기기에서 앱을 차별화할 수 있는 고급 기능을 알아보세요.
Android 앱에서 스타일러스 지원 개선
Android 앱에서 최신 스타일러스 환경을 지원하는 고급 기술을 구현하는 방법을 알아봅니다.
뒤로 탐색 예측 애니메이션 추가
이 Codelab에서는 뒤로 탐색 예측 애니메이션을 SociaLite 앱에 추가하는 방법을 알아봅니다.
Android 앱의 사용자 환경 개선
더 넓은 화면, 뒤로 탐색 예측, Glance로 Android 앱의 사용자 환경과 품질을 개선하는 방법을 알아보세요. 이 개발자 과정에서는 Android에서 관리되는 SociaLite 앱을 개선하기 위한 Codelab을 사용자에게 안내합니다.
일반적인 Android 사용 사례에서의 코루틴 사용 퀴즈
코루틴을 사용하여 일반 사용 사례(예: 네트워크 호출, 로컬 데이터 액세스)에서 백그라운드 작업 관리를 간소화하는 방법을 알아봅니다.
Android 앱에 이미지 추가
컴포저블 함수로 간단한 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
인터넷 연결 없는 양방향 통신
인터넷을 사용할 수 없는 경우에도 사용자를 서로 연결하는 방법을 알아봅니다.
Jetpack Compose의 요소 애니메이션
이 Codelab에서는 Compose Animation API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Android 네트워크 보안 구성 Codelab
이 Codelab에서는 Android의 네트워크 보안 구성을 살펴보고 보안 네트워크 통신 설정에 관한 몇 가지 일반적인 문제를 알아보겠습니다.
Jetpack Compose의 고급 상태 및 부작용
이 Codelab에서는 Jetpack Compose의 상태 및 부수 효과에 관한 고급 개념을 알아봅니다. 복잡한 스테이트풀(Stateful) 컴포저블의 상태 홀더를 만드는 방법, Compose 코드에서 코루틴을 만들고 정지 함수를 호출하는 방법, 다양한 사용 사례를 달성하기 위해 부수 효과를 트리거하는 방법 등을 알아봅니다.
(지원 중단됨)Wear OS에서 워치 배경화면 정보 표시에 데이터 노출
이 Codelab에서는 플랫폼 권장사항에 유의하면서 워치 배경화면 정보 표시에 데이터를 노출하는 방법을 알아봅니다.
고급 활동 삽입
이 Codelab에서는 활동 삽입의 새로 추가된 기능을 사용하여 앱 대형 화면 환경을 개선하는 방법을 알아봅니다. 이러한 기능에는 창 확장, 오버레이 프레젠테이션, 전체 화면 대화상자 어둡게 처리, 활동 스택 고정이 포함됩니다.
뷰 기반 앱에 Compose 추가
이 Codelab에서는 뷰 시스템의 화면 일부를 Jetpack Compose로 이전하는 방법을 알아봅니다.
레이아웃, 테마 설정, 애니메이션
고급 레이아웃을 구현하고 앱에 움직임과 스타일을 추가하세요. 다양한 Compose Animation API, Material Design 3를 구현하는 방법, 맞춤 레이아웃을 사용하여 복잡한 디자인을 구현하는 방법, 지연 레이아웃을 사용하여 성능 높은 UI를 만드는 방법에 관해 알아보세요.
Android 개인 정보 보호 Codelab
Android는 지난 몇 차례에 걸쳐 개인 정보 보호 기능을 많이 출시했으며 앱에서 이를 채택할 수 있어 기쁘게 생각합니다. 이 Codelab에서는 개인 정보 보호 기능을 연결하려고 하며, 비공개 사용자 데이터에 대한 앱의 액세스 권한을 학습하고 실행 중인 기존 앱에 개인 정보 보호 권장사항을 채택하는 방법을 개발자에게 보여주려고 합니다.
아키텍처 구성요소
앱 아키텍처를 살펴보고 ViewModel, UI 상태, StateFlow를 사용하여 더 복잡한 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
활동 수명 주기 단계
이 Codelab에서는 활동 수명 주기와 로깅을 알아봅니다.
Compose 기본사항
Jetpack Compose를 처음으로 사용해 보세요. 구성 가능한 함수, 기본 레이아웃 및 상태, Material Design, 목록, 애니메이션에 관해 알아보세요.
Compose의 기본 레이아웃
이 Codelab에서는 Compose에서 즉시 제공되는 컴포저블과 수정자를 통해 실제 디자인을 구현하는 방법을 알아봅니다.
연습: 클릭 동작
버튼 클릭 동작에 관해 학습한 내용을 적용하여 앱을 빌드합니다.
웹 앱 매니페스트
웹 앱 매니페스트는 운영체제 내의 디자인 감각 및 기본 동작을 비롯하여 PWA가 설치된 애플리케이션으로 취급되는 방식을 정의하는 JSON 파일입니다.
Jetpack Compose로 키보드, 마우스, 트랙패드, 스타일러스 지원 추가
Compose를 사용하여 마우스, 트랙패드와 같은 키보드 및 포인팅 기기를 지원하는 앱을 개발하는 방법을 알아보세요.
Jetpack WindowManager로 폴더블 기기에서 카메라 앱 최적화하기
수년에 걸쳐 Android 기기는 많은 기능과 함께 다양한 크기, 모양, 디스플레이를 포함하도록 발전했습니다. 하지만 처음부터 휴대전화로 사진을 찍는 것은 가장 중요한 사용 사례 중 하나였습니다. 오늘날 카메라 기능은 여전히 소비자가 휴대전화를 구매하는 큰 이유 중 하나입니다.
Android Sleep API Codelab
Android Sleep API를 등록하여 SleepSegmentEvents 및 SleepClassifyEvents를 가져오는 방법을 알아봅니다.
대략적인 위치
Android 1에서 위치 정보 액세스 권한 요청
저장소 추가 및 수동 DI
네트워크 호출을 저장소로 분리하여 화성 사진 앱의 아키텍처를 더 개선하는 방법을 알아봅니다.
Compose의 상태 소개
상태에 관해 알아보고 Jetpack Compose에서 상태를 사용하고 조작하는 방법을 알아봅니다.
Compose의 ViewModel 및 상태
이 Codelab에서는 아키텍처 구성요소 중 하나인 ViewModel을 사용하는 방법을 알아봅니다. 구성 변경 중에 앱 상태를 유지하도록 ViewModel을 구현합니다.
WorkManager를 사용한 작업 예약
애플리케이션 프로세스의 현재 실행 여부와 관계없이 실행해야 하는 백그라운드 작업을 처리하는 API인 WorkManager를 사용하는 경우와 방법을 알아봅니다.
Android Automotive OS용 주차 앱 빌드 및 테스트
이 Codelab에서는 Android Automotive OS 기기를 위한 우수한 주차 경험을 빌드하고 테스트하는 방법을 알아봅니다. 자동차에서 볼 수 있는 여러 화면을 최대한 활용하는 방법과 사용자가 표준 Android 메커니즘을 사용하여 자동차에만 적용되는 여러 시나리오에서 콘텐츠 재생을 제어하도록 지원하는 방법을 알아봅니다.
TV용 Compose 소개
TV용 Compose의 기본사항을 알아보고 TV 앱에서 일반적으로 사용할 수 있는 두 화면을 만듭니다.
Android 앱에 Gemini 기능 추가
Firebase용 Vertex AI를 사용하여 Android 앱에 간단한 Gemini API 기능을 추가하는 방법을 알아보세요.
Material 3을 사용하는 Compose의 테마 설정
이 Codelab의 목적은 새롭게 구현된 Material Design 3 및 Material You로 Jetpack Compose의 테마 설정을 보여주는 것입니다.
Compose에서 드래그 앤 드롭
수정자를 사용하여 Compose에서 드래그 앤 드롭을 사용 설정하는 방법을 알아보세요.
웹용 Google Pay API 201: 고급
이 Codelab은 웹용 Google Pay API 101: 기본사항 의 연장선으로, 해당 Codelab에서 작성된 코드를 사용합니다. 이 Codelab을 완료하려면 먼저 해당 Codelab을 완료해야 합니다. ButtonOptions 에 대한 간단한 개요입니다. 자세한 설명은 문서를 참고하세요. 옵션 필요성 값 onClick 필수 JavaScript 이벤트 핸들러의 이름 allowedPaymentMethods 선택사항
버전 2024년 4분기: Android 앱에서 Credential Manager API를 사용하여 인증 과정을 간소화하는 방법 알아보기
Credential Manager API를 구현하여 패스키나 비밀번호로 앱에서 원활하고 안전한 인증을 제공하는 방법을 알아보세요.
Kotlin에서 컬렉션 사용
목록, 세트, 맵을 비롯하여 배열 및 컬렉션을 사용하는 방법을 알아봅니다.
Jetpack Compose로 이전
이 Codelab에서는 뷰 시스템의 화면 일부를 Jetpack Compose로 이전하는 방법을 알아봅니다.
Jetpack Compose를 사용한 간단한 애니메이션
Compose 앱에 간단한 스프링 애니메이션을 추가하는 방법을 알아보세요.
Android 기초 02.2: Activity 수명 주기 및 상태
이 Codelab에서는 TwoActivities 앱에 로깅 문을 추가하고 활동 수명 주기 변경사항을 확인합니다. 이러한 변경사항을 사용하여 이러한 조건에서 사용자 입력을 처리하는 방법을 살펴봅니다.
Ongoing Activity API를 사용하여 새로운 방식으로 Wear OS 사용자 관심 유도
Wear의 Ongoing Activity API를 사용하면 개발자는 최소한의 코드로 시계 화면과 앱 런처에서 사용자의 참여를 유도할 수 있으며 사용자가 간단히 탭하여 중요한 활동이 있는 앱으로 다시 돌아가도록 할 수 있습니다.
Jetpack Compose 기초
이 Codelab에서는 Compose의 기본사항을 알아봅니다.
WorkManager로 백그라운드 작업
Android용 WorkManager API는 백그라운드 작업을 간편하게 만듭니다. WorkManager는 쿼리할 수 있고 재사용 가능하며 체이닝할 수 있는 작업을 만들 수 있습니다. WorkManager는 Android에서 권장되는 작업 스케줄러입니다. 이 Codelab에서는 단순한 작업 작성부터 더 복잡한 체인 작업에 이르기까지 WorkManager에 관한 모든 것을 배울 수 있습니다.
Compose의 뷰
Jetpack Compose로 빌드된 앱에 기존 뷰를 추가하고 사용하는 방법을 알아봅니다.
앱에 Nearby Messages 추가하기
Nearby Messages API로 메시지를 전송하고 검색하는 방법 알아보기
멋진 앱 빌드하기
Material Design, 애니메이션, 접근성 권장사항을 사용하여 앱을 더 멋지고 직관적으로 만들어 봅니다.
Android TV에서 제공되는 영화/TV 에피소드의 다음 볼만한 동영상에 사용자의 참여 강화
이 Codelab에서는 TV 영화/에피소드의 다음 볼만한 동영상을 빌드하기 위한 권장사항을 알아봅니다.
데이터 레이어 빌드
이 Codelab에서는 Android 앱 아키텍처의 데이터 레이어를 알아봅니다. 저장소와 데이터 모델, 데이터 소스를 빌드하여 로컬 데이터베이스 및 네트워크 서비스에서 데이터를 읽고 씁니다.
Jetpack Compose의 접근성
이 Codelab에서는 Compose 앱의 접근성을 높이는 방법을 알아봅니다. 터치 영역을 늘리고, 콘텐츠 설명과 클릭 라벨, 맞춤 작업을 추가하는 방법을 알아봅니다.
Art Space 앱 만들기
나만의 예술 공간을 선보이는 Android 앱을 만드는 방법을 알아봅니다.
Jetpack Compose의 상태
이 Codelab에서는 상태를 관리하여 다양한 기능의 대화형 Compose 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Android 15에서 더 넓은 화면 시행 처리
Android 15에서 더 넓은 화면 시행을 처리하는 방법을 알아보세요.
Cronet 기본사항
최종 업데이트: 2022년 5월 6일 Cronet은 Android 앱에서 라이브러리로 사용하도록 제공되는 Chromium 네트워크 스택입니다. Cronet은 지연 시간을 줄이고 앱이 작동해야 하는 네트워크 요청의 처리량을 늘리는 여러 기술을 활용합니다. Cronet 라이브러리는 YouTube, Google 앱, Google 포토, 지도 - 탐색 및 대중교통 등 매일 수백만 명이 사용하는 앱의 요청을 처리합니다. Cronet은 가장 많이 사용되는
Jetpack Compose의 실제 성능 문제 해결
시스템 트레이스를 분석하고 일반적인 지연 원인을 수정하여 Compose 앱의 실행 속도를 높이세요.
Wear OS용 Compose Codelab
이 Codelab에서는 새로운 Wear OS용 Compose를 사용하여 Compose 지식을 웨어러블 기기에 적용하는 방법을 알아봅니다. 과정을 진행하면서 웨어러블 기기용 앱을 위한 간단한 컴포저블은 물론 고급 컴포저블도 만들어보게 됩니다.
Android Paging 기본사항
이 Codelab에서는 목록을 표시하는 앱에 Paging 라이브러리를 통합합니다. Paging 라이브러리를 사용하면 로컬 저장소에서나 네트워크를 통해 대규모 데이터 세트의 데이터 페이지를 로드하고 표시할 수 있습니다.
폼 팩터
Jetpack Compose를 사용하여 다양한 화면 형식과 기기 유형에 맞는 앱을 개발하세요.
맞춤 팁 계산하기
작업 버튼을 추가하고 키보드 작업을 설정하고 스위치 컴포저블을 사용하는 방법을 알아봅니다.
벡터 임베딩에 textEmbed-gecko@003 사용
이 Codelab에서는 모델 gecko@003과 이 모델의 실제 사용 사례를 알아봅니다.
Private Service Connect 엔드포인트를 통해 Python SDK로 Gemini 채팅에 액세스
Python SDK 및 PSC 엔드포인트를 통해 VM에서 Gemini에 액세스
Vertex AI Conversation으로 생성형 채팅 앱 만들기
이 Codelab에서는 Vertex AI Conversation을 사용하여 데이터 스토어 에이전트와 채팅 앱을 생성, 구성, 배포하여 Google 스토어의 제품에 대한 고객 질문에 답변합니다.
Gemini Code Assist로 스타일리시하게 만들기
이 Codelab에서는 Gemini Code Assist를 사용하여 웹사이트에 Material Design을 구현하는 방법을 보여줍니다. Material Design이 구현되면 디자인을 반복하여 사용자 환경을 개선하고 기능을 추가하도록 변경할 수 있습니다. 이 워크숍을 마치면 CSS를 작성하지 않고도 Gemini를 통해 Material Design 또는 이와 유사한 라이브러리를 사용하여 유용하고 사용자 친화적인 웹페이지를 만들 수 있습니다. 이
다음 페인트에 대한 상호작용 측정 (INP)
이 Codelab에서는 web-vitals 라이브러리를 사용하여 다음 페인트에 대한 상호작용 (INP) 을 측정하는 방법을 알아봅니다. 코드는 web-vitals-codelabs 저장소 에 있습니다. 이 Codelab에서는 Gastropodicon (인기 있는 달팽이 해부학 참조 사이트)을 사용하여 INP의 잠재적 문제를 살펴봅니다. 페이지와 상호작용하여 속도가 느린 상호작용을 파악해 보세요. 기타 도구 > 개발자 도구 메뉴 에서
실습: NCC PSC 전파
이 실습의 목표는 PSC 전파를 통해 NCC를 살펴보는 것입니다.
Media CDN 및 Live Streaming API로 Google Cloud에서 실시간 스트리밍하기
이 실습에서는 Media CDN (CDN)을 사용하여 라이브 스트리밍 워크플로 데모를 배포하는 단계를 안내합니다. + Live Stream API + Cloud Storage + 미디어 플레이어
실습: SD-WAN 어플라이언스를 사용한 NCC 사이트 클라우드
이 실습의 목표는 NCC 허브에 연결된 소프트웨어 정의 WAN 어플라이언스 스포크를 사용하여 NCC를 살펴보는 것입니다.
Looker PSC 사우스바운드 HTTPS 인터넷 NEG
이 Codelab에서는 GitHub.com에 대한 Looker Southbound의 액세스를 위해 HTTPS as a Service Producer로 구성된 인터넷 NEG를 통합하는 방법을 알아봅니다.
PaLM Vertex AI API 및 Google Cloud Storage를 사용한 콘텐츠 요약을 위한 Cloud 함수
Google Cloud Storage에 업로드된 파일을 처리하고 콘텐츠에 대해 Vertex AI PaLM API를 사용하여 요약을 수행하는 방법을 보여주는 Cloud 함수입니다.
SQL을 사용한 BQML로 영화 평점 예측
BigQuery ML에서 SQL만 사용하여 영화 점수 예측 모델 만들기
Looker PSC 남방 하이브리드 NEG - 온프레미스
이 Codelab에서는 하이브리드 NEG를 온프레미스 Postgres 데이터베이스에 대한 Looker Southbound 액세스의 서비스 프로듀서로 통합하는 방법을 알아봅니다.
생성형 AI를 통한 코드 검토 자동화
생성형 AI를 통한 코드 검토 자동화
Looker PSC 북쪽 지역 외부 L7 ALB
이 Codelab에서는 북방향 Looker 액세스를 위해 L7 리전 외부 애플리케이션 부하 분산기를 통합하는 방법을 알아봅니다.
간소화된 마스터 데이터 관리: 일치 및 생성형 AI와 병합하세요
이 Codelab에서는 Gemini 1.0 Pro가 BigQuery 공개 데이터 세트에서 제공되는 citibike_stations 데이터의 보강 및 중복 삭제와 같은 마스터 데이터 관리 애플리케이션을 어떻게 간소화하는지 보여줍니다.
Vertex AI AutoML을 사용한 영화 평점 예측
Vertex AI AutoML을 사용해 영화 점수 예측 모델을 만들어 API 엔드포인트에 배포하고 Java Cloud Functions에서 Prediction API를 트리거합니다.
Gemini Pro를 사용하여 멀티모달 RAG로 Q&A 앱 빌드하기
이 Codelab에서는 Gemini Pro를 사용하여 멀티모달 질문 답변 시스템을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
MediaPipe를 사용하여 Android에서 기기 내 이미지 생성
이 Codelab에서는 MediaPipe 솔루션을 사용하여 Android 앱에 기기 내 텍스트 이미지 변환 생성을 추가하는 방법을 알아봅니다.
기본 "Google 번역" 배포 Python 3 Cloud Functions의 앱
이 Codelab에서는 Python과 함께 Google Cloud Translation API를 사용하여 로컬에서 실행하거나 Cloud 서버리스 컴퓨팅 플랫폼 (App Engine, Cloud Functions 또는 Cloud Run)에 배포하는 방법을 알아봅니다.
Google Forms 설문조사 응답을 변환하여 BigQuery에 로드
이 Codelab에서는 Dataprep을 사용하여 Google Forms 설문조사 데이터를 변환하고 심층 분석을 위해 BigQuery에 푸시하는 방법을 알아봅니다.
기본 "Google 번역" 배포 Python 2 Cloud Run (Docker)의 앱
이 Codelab에서는 Python과 함께 Google Cloud Translation API를 사용하여 로컬에서 실행하거나 Cloud 서버리스 컴퓨팅 플랫폼 (App Engine, Cloud Functions 또는 Cloud Run)에 배포하는 방법을 알아봅니다.
AlloyDB, 벡터 검색 등을 사용하여 특허 검색 앱 빌드 Vertex AI입니다.
이 Codelab에서는 Gemini 1.5 Pro를 AlloyDB 및 Vertex AI와 함께 사용하여 특허 검색 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Run의 Django
이 Codelab에서는 서버리스 구성요소(웹 엔진용 Cloud Run, 데이터베이스용 Cloud SQL, 미디어 애셋용 Cloud Build)를 사용하여 Django를 배포하는 방법을 알아봅니다.
기본 "Google 번역" 배포 Python 3 Cloud Run (Docker)의 앱
이 Codelab에서는 Python과 함께 Google Cloud Translation API를 사용하여 로컬에서 실행하거나 Cloud 서버리스 컴퓨팅 플랫폼 (App Engine, Cloud Functions 또는 Cloud Run)에 배포하는 방법을 알아봅니다.
Spanner, 벡터 검색으로 특허 검색 앱 빌드 Gemini 1.0 Pro를 사용해 보세요.
이 Codelab에서는 Gemini 1.0 Pro를 Spanner 및 Vertex AI와 함께 사용하여 특허 검색 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
MediaPipe 작업으로 필기 입력 숫자 분류기 Android 앱 빌드
MediaPipe로 Android에서 이미지 분류를 사용하여 필기 입력 숫자를 감지하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Run for Anthos Codelab 이벤트
이 Codelab에서는 Cloud Run용 이벤트에 대해 알아봅니다. 구체적으로는 Cloud Pub/Sub, 감사 로그, Cloud Storage, Cloud Scheduler의 이벤트를 수신 대기하고 커스텀 이벤트의 생성/사용 방법을 알아봅니다.
Looker PSC 남쪽 바인딩 SSH 인터넷 NEG
이 Codelab에서는 SSH로 구성된 인터넷 NEG를 Looker Southbound 액세스용 서비스 프로듀서로 github.com에 통합하는 방법을 알아봅니다.
실습: 스포크로서의 NCC VPC
이 실습의 목표는 VPC를 스포크로 사용하여 NCC를 살펴보는 것입니다.
대규모 언어 모델 미세 조정: Vertex AI가 LLM을 한 단계 끌어올리는 방법
이 Codelab에서는 Vertex AI를 사용하여 LLM의 지도 미세 조정을 수행하는 방법을 알아봅니다.
태그가 있는 전역 네트워크 방화벽 정책
이 Codelab에서는 태그를 통해 전역 네트워크 방화벽 정책을 사용하여 트래픽을 제어하는 방법을 알아봅니다.
ML Kit를 사용하여 이미지에서 객체 감지: Android
이 Codelab의 내용
Google Cloud 기반 Spring Native
Spring Native는 Spring 6.x 및 Spring Boot 3.x의 메인라인에 진입할 예정인 새로운 프로젝트이므로 출시 몇 달 전에 이 기능에 익숙해질 절호의 기회입니다.
보안 소스 코드
안전한 소스 코드 기법은 소스 코드의 보안을 개선하는 데 사용할 수 있는 일련의 방법입니다. 이러한 기술은 소스 코드의 취약점을 식별 및 수정하고 소스 코드에 대한 무단 액세스를 방지하며 소스 코드가 수정되지 않도록 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이미지에서 객체를 감지하여 ML Kit를 사용한 시각적 제품 검색 빌드: Android
이 Codelab에서는 온디바이스 머신러닝을 사용하여 이미지에서 객체를 인식한 다음 사용자가 시각적 제품 검색을 실행할 수 있는 ML Kit를 사용하여 Android 앱을 빌드합니다.
보안 빌드 Cloud Build, Artifact Registry, GKE로 배포
컨테이너 분석은 컨테이너의 취약점 스캔 및 메타데이터 스토리지를 제공합니다. 스캔 서비스는 Artifact Registry 및 Container Registry의 이미지에 대한 취약점 스캔을 수행한 후 결과 메타데이터를 저장하고 API를 통해 사용할 수 있도록 합니다. 메타데이터 저장소를 사용하면 취약점 스캔, Google Cloud 서비스, 서드 파티 제공업체 등 다양한 소스의 정보를 저장할 수 있습니다. 취약점 스캔은 자동으로 발생하거나
TCP 프록시 Codelab - TCP 프록시 부하 분산기를 사용한 비율 제한 및 IP 거부 목록
이 Codelab에서는 백엔드 서비스를 사용하여 TCP/SSL 부하 분산기를 만들고 특정 사용자 클라이언트 집합으로만 부하 분산기에 대한 액세스를 제한합니다.
Cloud Run에 안전하게 배포
Cloud Run에 안전하게 배포하기 위한 기본 방법
자동 DNS 구성을 사용하는 Private Service Connect
이 Codelab에서는 Private Service Connect 자동 DNS를 구성하고 검증하는 방법을 알아봅니다.
IAP (Identity-Aware Proxy)를 사용하는 안전한 서버리스 애플리케이션
IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용하여 CloudRun에서 실행되는 애플리케이션에 대한 액세스 보호 및 사용자 로그인 요구
컨테이너 빌드 보호
소프트웨어 취약점은 우발적인 시스템 장애를 일으키거나 악의적인 행위자가 소프트웨어를 손상시킬 수 있는 약점입니다. 컨테이너 분석은 컨테이너의 취약점을 찾기 위해 두 가지 종류의 OS 스캔을 제공합니다. On-Demand Scanning API를 사용하면 컴퓨터에 로컬로 저장된 이미지를 스캔하거나 Container Registry 또는 Artifact Registry에 원격으로 저장된 이미지를 스캔할 수 있습니다. 이렇게 하면 취약점을 스캔할
Gemma를 사용한 민첩한 안전 분류기 소개
이 Codelab에서는 파라미터 효율적인 튜닝 (PET)을 사용하여 맞춤설정된 텍스트 분류기를 만드는 방법을 보여줍니다. PET 메서드는 전체 모델을 미세 조정하는 대신 소량의 매개변수만 업데이트하므로 비교적 쉽고 빠르게 학습할 수 있습니다. 또한 모델이 상대적으로 적은 양의 학습 데이터로 새로운 동작을 더 쉽게 학습할 수 있습니다. 이 방법론은 모든 사용자를 위한 민첩한 텍스트 분류기 에 자세히 설명되어 있으며, 이 방법론에서는 이러한 기법을
LIT를 사용하여 Keras에서 Gemma 모델 분석
생성형 AI 제품은 비교적 새롭고 애플리케이션의 동작은 이전 형태의 소프트웨어보다 더 다양할 수 있습니다. 따라서 사용 중인 머신러닝 모델을 조사하고 모델 동작의 예시를 살펴보고 예기치 않은 결과를 조사하는 것이 중요합니다. 학습 해석 가능성 도구 (LIT, 웹사이트, GitHub )는 ML 모델을 디버그하고 분석하여 모델이 특정 방식으로 동작하는 이유와 방식을 이해하기 위한 플랫폼입니다. 이 Codelab에서는 LIT를 사용하여 Google의
스마트 홈 디버깅
GCP 측정항목 및 Logging을 사용하여 프로덕션 문제를 파악하고 해결하는 방법을 알아봅니다. 테스트 모음을 사용하여 기능 및 API 문제를 파악하는 방법을 알아보세요.
Google 어시스턴트에 스마트 홈 기기 연결하기
클라우드 간 통합을 빌드하고 배포하여 어시스턴트에 가상 스마트 세탁기를 통합하세요.
스마트 홈의 로그 기반 측정항목
Google Cloud에서 로그 기반 측정항목을 사용하여 패턴을 추적하고 스마트 홈 통합 오류 로그를 분석하는 방법을 알아보세요.
로컬 홈 디버깅
GCP 측정항목 및 Logging을 사용하여 프로덕션 문제를 파악하고 해결하는 방법을 알아봅니다. 테스트 모음을 사용하여 기능 및 API 문제를 파악하는 방법을 알아보세요. 로컬 홈 앱을 개발하는 동안 Chrome 개발자 도구를 사용하는 방법을 알아봅니다.
WebRTC로 CameraStream 구현
CameraStream 특성 및 WebRTC를 사용하여 웹캠에서 Google Nest 디스플레이 기기로 스트리밍하는 방법을 알아봅니다.
클라우드 간 통합 강화 및 보안
맞춤설정 가능한 기기 특성을 통해 클라우드 간 통합을 개선하고 보안을 강화하며, 2단계 인증을 통해 보안을 강화하는 방법을 알아보세요.
Cloud Scheduler로 Cloud Run 작업 트리거
Cloud Scheduler를 사용하여 Cloud Run 작업을 만들고 작업 실행을 구성하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Deploy로 Cloud Run 애플리케이션 배포
Cloud Deploy로 Cloud Run 애플리케이션을 배포하는 방법을 알아봅니다.
영업 주문 자동화를 위한 생성형 AI 에이전트
이 Codelab에서는 판매 주문 프로세스를 자동화하는 대화형 AI 상담사 앱을 빌드합니다.
Cloud Run 인그레스 트래픽 보호
Cloud Run의 인그레스 설정
Confidential Space로 사용 중인 공유 데이터 보호하기
이 Codelab에서는 Confidential Space를 사용하여 기밀성을 유지하면서 다자간 데이터 공유를 보호하는 방법을 알아봅니다.
데이터 지속성을 위해 Room 사용
Room 라이브러리를 사용하여 Android 앱에서 관계형 데이터베이스를 쉽게 만들고 사용할 수 있습니다.
Private Service Connect 인터페이스 관리형 서비스
이 튜토리얼에서는 VPC 피어링을 통해 서비스에 액세스하기 위해 Private Service Connect 인터페이스를 구성하고 검증하는 방법을 알아봅니다.
Go로 앱의 성능 향상을 위한 계측 (1부: trace)
OpenTelemetry는 trace 및 측정항목의 시스템 관측 가능성을 위한 업계 표준입니다. 또한 지속적인 프로파일링은 성능 조정을 위해 라스트 1마일 정보를 식별하는 도구입니다. 이 Codelab에서는 trace용 OpenTelemetry와 프로파일러 에이전트를 사용해 애플리케이션을 계측하는 방법과 Cloud Trace 및 Cloud Profiler의 시각화된 차트에서 병목 현상을 식별하는 방법을 알아봅니다.
Node.js의 빅데이터로 Google Slides 프레젠테이션 생성
이 Codelab에서는 Google Slides API 및 BigQuery를 사용하여 가장 일반적인 소프트웨어 라이선스에 대한 분석을 보고하는 프레젠테이션을 빌드합니다.
애드워즈 계정과 판매자 센터 하위 계정 생성 및 연결하기
이 Codelab에서는 AdWords API와 Content API for Shopping을 사용하여 애드워즈 관리자 계정과 판매자 센터 멀티 클라이언트 계정에서 관리하는 새 계정을 만드는 솔루션을 만듭니다. 그런 다음 새 판매자 센터 하위 계정에서 관리하는 제품을 새 애드워즈 하위 계정으로 만든 쇼핑 캠페인에서 사용할 수 있도록 새 하위 계정을 서로 연결합니다.
Private Service Connect로 멀티 리전 MongoDB Atlas 액세스
이 Codelab에서는 전역 액세스로 MongoDB에 대한 Private Service Connect 액세스를 구성하고 검증하는 방법을 알아봅니다.
Procurement Document AI를 사용한 AI Platform Notebooks로 인보이스 파싱
Procurement DocAI를 사용하여 인보이스를 지능적으로 파싱하는 방법을 알아봅니다.
GCP에서 LIT (Learning Interpretability Tool)를 사용하여 LLM 프롬프트 디버깅
이 실습에서는 Google Cloud Platform (GCP)에 LIT 애플리케이션 서버를 배포하여 Vertex AI Gemini 기반 모델 및 자체 호스팅 서드 파티 대규모 언어 모델 (LLM)과 상호작용하는 방법을 자세히 설명합니다. 또한 프롬프트 디버깅 및 모델 해석에 LIT UI를 사용하는 방법에 관한 안내도 포함되어 있습니다. 이 실습을 통해 사용자는 다음을 수행하는 방법을 알아봅니다. LIT는 텍스트, 이미지, 표 형식 데이터를
Private Service Connect 인터페이스
이 튜토리얼에서는 Private Service Connect 인터페이스를 구성하고 검증하는 방법을 알아봅니다.
AI Platform Notebooks의 프로토타입 모델
이 실습에서는 AI Platform Notebooks를 사용해 머신러닝 워크플로 프로토타입을 제작하는 방법을 알아봅니다. 커스텀 Notebooks 인스턴스 만들기, git에서 노트북 코드 추적, What-If 도구로 모델을 디버깅하는 방법을 다룹니다.
트래픽 분할, 점진적 출시, 롤백을 위해 Cloud Run 함수에서 버전 사용
Cloud Run 함수에서 버전을 사용하여 트래픽 분할, 점진적 출시, 롤백을 실행하는 방법을 알아봅니다.
Dataproc의 자연어 처리를 위한 PySpark
이 실습에서는 Spark MLlib 및 spark-nlp를 사용하여 대량의 데이터에 대해 머신러닝과 NLP를 수행하는 방법을 보여줍니다.
C#으로 Google Cloud Functions
이 Codelab에서는 C#으로 작성된 Google Cloud Run 함수에 대해 알아봅니다. 더 구체적으로 말하면 다양한 Google Cloud 소스의 HTTP 및 CloudEvents에 응답하는 C# 함수를 배포합니다.
기본 "Google 번역" 배포 Python 2 App Engine의 앱
이 Codelab에서는 Python과 함께 Google Cloud Translation API를 사용하여 로컬에서 실행하거나 Cloud 서버리스 컴퓨팅 플랫폼 (App Engine, Cloud Functions 또는 Cloud Run)에 배포하는 방법을 알아봅니다.
Codelab: NCC를 사용한 동적 경로 교환
이 실습의 목표는 VPC 스포크를 사용한 동적 경로 교환을 통해 NCC를 살펴보는 것입니다.
마이크로서비스 레인보우 럼퍼스
Cloud Run에 마이크로서비스를 배포하고 마이크로서비스를 통해 다른 마이크로서비스에 '무지개'를 던져 경쟁을 벌이는 가상의 럼퍼스에 참여하여 Google Cloud에 대해 알아보세요. Kotlin, Java, Go, Python 또는 Node.js 마이크로서비스를 배포하는 실습을 진행하면서 컨테이너와 Cloud Run에 대해 알아봅니다. 알고리즘을 꾸준히 개선하여 다른 모험가보다 더 많은 포인트를 획득할 수 있는지 확인하세요.
Google Kubernetes Engine (GKE)으로 웹사이트 배포, 확장, 업데이트
GKE를 사용하여 웹사이트를 배포, 확장, 업데이트하는 방법을 알아보세요.
Python과 함께 Natural Language API 사용
이 튜토리얼에서는 Python과 함께 Natural Language API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Eventarc 및 Workflows로 이벤트 기반 조정 구현
이 Codelab에서는 Eventarc 및 Workflows를 사용하여 이미지를 처리하는 마이크로서비스의 이벤트 기반 조정을 빌드합니다.
내부 HTTP(S) 부하 분산기가 있는 Private Service Connect 및 하이브리드 NEG를 사용하여 하이브리드 네트워킹을 통해 온프렘 서비스에 연결
내부 HTTP(S) 부하 분산기가 있는 Private Service Connect 및 하이브리드 NEG를 사용하여 하이브리드 네트워킹을 통해 온프렘 서비스에 연결
스마트 홈 서비스 중단 모니터링
이 Codelab에서는 스마트 홈 통합에 자동 알림을 설정하여 서비스 중단을 감지하는 방법을 알아봅니다.
Gemini Code Assist Enterprise를 통한 코드 맞춤설정
Gemini Code Assist Enterprise의 새로운 기능과 조직이 Google Cloud를 사용하여 빌드하는 데 이 기능이 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
클라우드 제공업체에 저장되지 않은 보호된 리소스로 Confidential Space 사용
이 Codelab에서는 Confidential Space를 사용하여 기밀성을 유지하면서 다자간 데이터 공유를 보호하는 방법을 알아봅니다. 이 Codelab에서는 Google Cloud 이외의 위치에서 호스팅되는 보호된 리소스와 함께 Confidential Space를 사용하는 방법을 중점적으로 설명합니다. nonce, 대상, PKI 토큰 유형을 제공하여 Google 증명 서비스에서 맞춤 토큰을 요청하는 방법을 알아봅니다.
CloudSQL용 Private Service Connect를 만드는 방법
이 Codelab에서는 CloudSQL용 Private Service Connect를 만드는 방법을 알아봅니다.
웹용 Google Pay API 101: 기본사항
이 Codelab을 완료하면 작동하는 Google Pay 통합이 포함된 최소한의 실행 가능한 웹사이트가 생성됩니다. 이 프로젝트는 결제 서비스 제공업체에 전송되어 처리될 수 있는 결제 토큰을 가져옵니다. Google Pay 결제 요청에는 요청 객체가 필요합니다. 여기에서 baseGooglePayRequest 로 정의된 객체에는 모든 요청에 대한 최소 공통 설정이 포함되어 있습니다. 요청에 따라 추가 설정이 추가되며 이 Codelab에서 검토할
Cloud NGFW Enterprise - 침입 방지 서비스 (TLS 검사 없음)
이 Codelab에서는 Cloud NGW Enterprise 침입 방지 서비스를 사용하여 동서 및 북남 트래픽을 검사하는 방법을 알아봅니다.
인증된 Cloud Functions를 호출하는 방법 알아보기
호출에 대한 인증을 요구하여 Cloud Functions를 보호하는 방법을 알아봅니다.
Jetpack Compose로 적응형 앱 빌드
이 Codelab에서는 스마트폰, 태블릿, 폴더블에서 사용할 수 있는 적응형 앱을 빌드하는 방법을 알아보고 도달 가능성에 관해 알아봅니다. Material 3 적응형 구성요소에 관한 권장사항도 알아봅니다.
웹 수신기에 Ad Breaks API 지원 추가
이 Codelab에서는 Cast Ad Breaks API를 사용하는 맞춤 웹 수신기 애플리케이션을 빌드합니다.
Cast 수신기 앱 디버깅
이 Codelab에서는 기존 커스텀 웹 수신기 앱에 Cast 디버그 로거를 추가합니다.
Cast 수신기에 실시간 지원 추가
이 Codelab에서는 Cast Live API를 사용하는 커스텀 웹 수신기 애플리케이션을 빌드합니다.
Cast 지원 Android 앱
이 Codelab에서는 기존 Android 동영상 앱을 수정하여 Google Cast 지원 기기에서 콘텐츠를 전송합니다.
맞춤 웹 수신기 빌드
이 Codelab에서는 Cast 지원 기기에서 콘텐츠를 재생하는 커스텀 웹 수신기 앱을 빌드합니다.
웹 앱에서 Cast 지원 사용
이 Codelab에서는 기존 웹 동영상 앱을 수정하여 Google Cast 지원 기기에서 콘텐츠를 전송합니다.
대상 풀에서 리전 백엔드 서비스로 네트워크 부하 분산기 전환
이 가이드에서는 기존 네트워크 부하 분산기를 대상 풀 백엔드에서 리전 백엔드 서비스로 전환하는 방법을 안내합니다.
Cloud 운영 제품군 소개
이 Codelab에서는 Google Cloud 운영 제품군에 대해 알아봅니다. 이 실습에서는 gcloud를 사용하여 샘플 애플리케이션을 설치합니다. 샘플 애플리케이션이 배포되면 Cloud Monitoring을 사용하여 대시보드, 알림, 업타임 체크 등을 정의합니다.
Android TV 앱 Cast 지원 사용 설정
이 Codelab에서는 기존 Cast 전송기 앱의 전송 및 통신을 지원하도록 기존 Android TV 앱을 수정합니다.
Android 11(9주 차): TV
Android TV용 앱 빌드에 사용할 수 있는 개발자 도구에 관해 알아봅니다.
Flutter 게임에 사운드와 음악 추가
Flutter로 게임에 음향 효과, 배경 음악, 동적 오디오를 추가하는 방법을 알아보세요.
BigQuery 원격 함수를 사용하여 SQL 쿼리에서 Vertex AI VQA (시각적 질의 응답)에 질문하기
BigQuery 원격 함수를 사용하여 Vertex AI VQA (시각적 질의 응답)에 Cloud Storage 객체 테이블에 저장된 이미지에 대해 질문하는 방법을 알아봅니다.
인증된 Cloud Run 함수를 호출하는 방법을 알아봅니다.
호출 시 인증을 요구하여 Cloud Run 함수를 보호하는 방법 알아보기
OAuth 2 액세스 토큰과 함께 FCM HTTP v1 API 사용
FCM 기존 API와 비교하여 FCM HTTP v1 API는 수명이 짧은 액세스 토큰을 사용하여 더 안전한 승인 모델을 제공합니다. FCM v1 API의 액세스 토큰을 생성하는 단계는 기존 API의 단계와 크게 다릅니다. 이 Codelab에서는 FCM HTTP v1 API를 사용하여 Android 앱에 푸시 알림을 보낼 수 있도록 클라이언트 및 서버 측 설정 프로세스를 안내합니다. v1 API 사용자 인증 정보 생성의 주요 단계를 강조
Firebase 에뮬레이터 도구 모음을 사용한 Flutter 앱 로컬 개발
Flutter로 개발하는 동안 Firebase 에뮬레이터 도구 모음을 사용하는 방법을 설명하는 Codelab입니다. 이 Codelab에서는 인증 및 Firestore 에뮬레이터를 사용하여 에뮬레이터 사용을 보여줍니다.
새로운 ARCore Geospatial API를 사용하여 증강 현실 (AR) 앱 빌드
새로운 ARCore Geospatial API 사용 방법을 알아보세요.
Vertex Pipelines에서 커스텀 모델 학습 실행
이 실습에서는 Vertex Pipelines 에서 Kubeflow Pipelines SDK를 사용하여 맞춤 모델 학습 작업을 실행하는 방법을 알아봅니다. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $5 입니다. 이 실습에서는 Google Cloud의 엔드 투 엔드 관리형 ML 플랫폼인 Vertex AI 를 사용합니다. Vertex AI는 Google Cloud 전반의
Vertex AI의 선행 학습된 TensorFlow 이미지 모델에서 예측 수행하기
이 실습에서는 Vertex AI 를 사용하여 사전 학습된 이미지 분류 모델에서 예측을 얻습니다. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $1 입니다. 이 실습에서는 Google Cloud에서 제공되는 최신 AI 제품을 사용합니다. Vertex AI 는 Google Cloud 전반의 ML 제품을 원활한 개발 환경으로 통합합니다. 예전에는 AutoML로 학습된 모델과 커스텀
파이프라인으로 Vertex ML Metadata 사용
이 실습에서는 Vertex ML 메타데이터 를 사용하여 Vertex Pipelines 실행의 메타데이터를 분석하는 방법을 알아봅니다. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $2 입니다. 이 실습에서는 Google Cloud에서 제공되는 최신 AI 제품을 사용합니다. Vertex AI 는 Google Cloud 전반의 ML 제품을 원활한 개발 환경으로 통합합니다.
Vertex AI: Vertex AI Training에서 자동 패키징을 사용하여 Hugging Face로 BERT 미세 조정
이 실습에서는 자동 패키징 기능을 사용하여 Vertex AI 학습에서 커스텀 학습 작업을 실행하는 방법을 알아봅니다. Vertex AI의 커스텀 학습 작업은 컨테이너를 사용합니다. 자체 이미지를 빌드하고 싶지 않다면 자동 패키징을 사용하면 됩니다. 자동 패키징은 코드를 기반으로 맞춤 Docker 이미지를 빌드하고, 이미지를 Container Registry에 푸시하고, 이미지를 기반으로 CustomJob 를 시작합니다. 다음 작업을 수행하는
Vertex Pipelines 소개
이 실습에서는 Vertex AI Pipelines 를 사용하여 ML 파이프라인을 만들고 실행하는 방법을 배웁니다. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $25 입니다. 이 실습에서는 Google Cloud에서 제공되는 최신 AI 제품을 사용합니다. Vertex AI 는 Google Cloud 전반의 ML 제품을 원활한 개발 환경으로 통합합니다. 예전에는 AutoML로
독립형 구성요소 시작하기
초보자 친화적인 이 Codelab에서는 Angular v14 독립형 구성요소를 사용하여 샘플 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
빌드팩을 사용하여 Google App Engine 자바 앱에서 Cloud Run으로 마이그레이션
간단한 Java App Engine 앱을 변환하고, 빌드팩으로 컨테이너화하고, Cloud Run으로 이동하는 방법을 알아봅니다.
서가 분석: Gemini를 사용하여 BigQuery와 생성형 AI로 SQL 애플리케이션 빌드
Gemini를 사용하여 BigQuery (SQL 전용 생성형 AI)로 도서 추천 및 요약 분석을 생성할 수 있습니다.
앱 온보딩
https://ide.cloud.google.com gcloud config set project {{project-id}} export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)') gcloud services enable \
Jib를 사용하여 Google App Engine 자바 앱에서 Cloud Run으로 마이그레이션
간단한 Java App Engine 앱을 변환하고, Jib를 사용하여 컨테이너화하고, Cloud Run으로 이동하는 방법을 알아봅니다.
고급 부하 분산 최적화 Codelab
이 Codelab에서는 전역 외부 애플리케이션 부하 분산을 위해 고급 부하 분산 최적화 기능을 설정하는 방법을 알아봅니다.
BigQuery 및 Looker를 사용하여 Bigtable에서 신용카드 거래 데이터를 분석하고 시각화하기
이 Codelab에서는 BigQuery에 대한 Bigtable 변경 내역 템플릿을 사용하는 방법을 보여줍니다. 샘플 데이터 세트를 사용하여 변경 로그 쿼리에 익숙해지고 Looker를 사용하여 시각적 대시보드를 만듭니다.
Cloud Foundation Toolkit 시작하기
이 Codelab에서는 Cloud Foundation Toolkit(CFT)을 시작하고 CFT 모듈에 기능을 추가하는 일련의 단계를 통해 온보딩합니다.
기준 프로필을 사용하여 앱 성능 개선
이 Codelab에서는 기준 프로필을 사용하여 앱 시작 타이밍과 프레임 타이밍을 개선하는 방법을 보여줍니다.
AppSheet를 Apps Script와 연결하기
이 Codelab에서는 'Hello World'라는 Apps Script 프로젝트를 만들고 메시지를 로깅하는 간단한 함수 logThis를 추가한 다음 Appsheet 자동화를 만들어 스크립트를 호출하도록 합니다.
서가 빌더: Gemini를 사용하여 Gemini 애플리케이션용 Java Cloud 함수 빌드
Cloud 함수에서 Vertex AI 생성형 AI (Gemini)를 BigQuery의 원격 함수로 사용하여 도서 추천 및 요약 앱을 만들어 보겠습니다.
Google App Engine 자바 앱에서 Docker를 사용하여 Cloud Run으로 마이그레이션
간단한 Java App Engine 앱을 변환하고, Docker로 컨테이너화하고, Cloud Run으로 이동하는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI를 사용하여 Google 품질 수준의 검색 시스템 빌드
이 Codelab에서는 Vertex AI Search/Agent Builder를 사용하여 문서 및 텍스트 파일의 쿼리에 답할 수 있는 Google 품질의 검색엔진을 빌드합니다.
GenAI 및 Cloud Run으로 퀴즈 생성기 빌드
이 Codelab에서는 Vertex AI를 사용하여 제공된 사양에 따라 퀴즈 퀴즈를 생성합니다. 클라우드에서 호스팅되는 개발자 환경에서 퀴즈 생성기를 테스트한 다음 Google Cloud Run에 배포하여 공개적으로 제공합니다. 실습을 마치면 퀴즈 생성기를 완전한 앱과 통합합니다.
MDC-112 웹: MDC와 웹 프레임워크 통합
사전 빌드된 Material 구성요소를 웹 프레임워크용 구성요소로 확장하는 방법을 알아보세요.
ML Kit를 사용한 텍스트 및 얼굴 특징 인식: Android
이 Codelab에서는 온디바이스 머신러닝을 사용하여 이미지에서 텍스트와 얼굴 특징을 인식하는 ML Kit를 사용하여 Android 앱을 빌드합니다.
ML Kit 및 CameraX로 언어 인식, 텍스트 번역, 텍스트 번역: Android
이 Codelab에서는 온디바이스 머신러닝을 사용하여 59개 언어의 텍스트를 인식하고 식별하며 번역하는 ML Kit를 사용하여 Android 앱을 빌드합니다. 또한 CameraX 라이브러리를 통합하여 실시간 카메라 피드에서 이러한 작업을 실행하는 방법도 알아봅니다.
Vertex AI: 예측을 위해 동일한 VM에서 모델을 공동 호스팅
이 실습에서는 Vertex AI 의 공동 호스팅 모델 기능 을 사용하여 온라인 예측을 위해 동일한 VM에서 여러 모델을 호스팅합니다. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $2 입니다. 이 실습에서는 Google Cloud에서 제공되는 최신 AI 제품을 사용합니다. Vertex AI 는 Google Cloud 전반의 ML 제품을 원활한 개발 환경으로 통합합니다.
Vertex AI: Sklearn과 함께 커스텀 예측 루틴을 사용하여 예측을 위한 데이터 사전 및 사후 처리
이 실습에서는 Vertex AI에서 커스텀 예측 루틴을 사용하여 커스텀 전처리 및 후처리 로직을 작성하는 방법을 알아봅니다. 이 샘플에서는 Scikit-learn을 사용하지만 커스텀 예측 루틴은 XGBoost, PyTorch, TensorFlow와 같은 다른 Python ML 프레임워크와도 작동할 수 있습니다. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 1달러
고객 관리 암호화 키 (CMEK)를 사용하여 Cloud Functions 암호화
use-cmek-to-encrypt-cloud-functions
Skaffold 이해하기
Skaffold 는 애플리케이션 빌드, 푸시, 배포를 위한 워크플로를 처리하는 도구입니다. Skaffold를 사용하면 로컬 개발 워크스페이스를 쉽게 구성하고, 내부 개발 루프를 간소화하며, Kustomize 및 Helm 과 같은 다른 도구와 통합하여 Kubernetes 매니페스트를 관리할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Skaffold의 핵심 개념을 살펴보고 이를 사용하여 내부 개발 루프를 자동화한 후 애플리케이션을 배포합니다. 실습할 내용은
Vertex AI Vision 트래픽 모니터링 앱
이 Codelab에서는 실시간 트래픽 동영상 스트림을 모니터링하는 엔드 투 엔드 Vertex AI Vision 애플리케이션을 만드는 데 중점을 둡니다. 선행 학습된 특수 모델 점유율 분석을 사용합니다. 또한 애플리케이션으로 수집할 동영상 스트림을 만드는 방법, 애플리케이션을 빌드하고 배포하는 방법, BigQuery를 사용하여 모델의 JSON 출력을 분석하고 Looker Studio에서 결과를 시각화하는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI Vision 큐 감지 앱
이 Codelab에서는 소매점에서 큐 감지 시나리오를 모니터링하는 엔드 투 엔드 Vertex AI Vision 애플리케이션을 만드는 데 중점을 둡니다. 선행 학습된 특수 모델 점유율 분석을 사용합니다. 또한 애플리케이션으로 수집할 동영상 스트림을 만드는 방법, 애플리케이션을 빌드하고 배포하는 방법, BigQuery를 사용하여 모델의 JSON 출력을 분석하고 Looker Studio에서 결과를 시각화하는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI: AutoML로 사기 감지 모델 빌드
이 실습에서는 Vertex AI 를 사용하여 테이블 형식 데이터로 모델을 학습시키고 서빙합니다. Vertex AI는 Google Cloud의 최신 AI 제품으로서 현재 미리보기 버전으로 제공됩니다. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $22 입니다. 이 실습에서는 Google Cloud에서 제공되는 최신 AI 제품을 사용합니다. Vertex AI 는 Google
Vertex AI: 커스텀 모델 학습 및 서빙
이 실습에서는 Vertex AI 를 사용하여 커스텀 컨테이너의 코드를 사용하여 TensorFlow 모델을 학습하고 제공합니다. 여기서는 모델 코드에 TensorFlow를 사용하지만 다른 프레임워크로 쉽게 교체할 수 있습니다. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $1 입니다. 이 실습에서는 Google Cloud에서 제공되는 최신 AI 제품을 사용합니다. Vertex
실험 최대한 활용하기: Vertex AI를 사용한 머신러닝 실험 관리
이 실습에서는 Vertex AI 를 사용하여 TensorFlow에서 커스텀 Keras 모델을 학습시키는 파이프라인을 빌드합니다. 그런 다음 Vertex AI Experiments 에서 제공되는 새로운 기능을 사용하여 모델 실행을 추적 및 비교하여 최고 성능의 초매개변수 조합을 식별합니다. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $1 입니다. 이 실습에서는 Google
스팸 필터링 머신러닝 모델을 사용하도록 앱 업데이트
기본 댓글 스팸 필터링을 지원하는 ML 모델로 앱을 업데이트하는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI Vision 모션 필터
이 Codelab에서는 모션 필터링 기능을 사용하여 동영상을 전송하는 방법을 보여주는 엔드 투 엔드 Vertex AI Vision 애플리케이션을 만드는 데 중점을 둡니다. 이 튜토리얼에서는 모션 필터 구성을 사용하여 동영상 스트림을 애플리케이션에 수집하는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI: TensorFlow를 사용한 멀티 작업자 학습 및 전이 학습
이 실습에서는 Vertex AI 를 사용하여 TensorFlow 모델을 위한 멀티워커 학습 작업을 실행합니다. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $5 입니다. 이 실습에서는 Google Cloud에서 제공되는 최신 AI 제품을 사용합니다. Vertex AI 는 Google Cloud 전반의 ML 제품을 원활한 개발 환경으로 통합합니다. 예전에는 AutoML로 학습된
이벤트 관리가 포함된 Vertex AI Vision 점유율 분석 앱
이 Codelab에서는 이벤트 관리 기능을 사용하여 이벤트를 전송하는 방법을 보여주는 엔드 투 엔드 Vertex AI Vision 애플리케이션을 만드는 데 중점을 둡니다. 선행 학습된 특수 모델 점유율 분석을 사용합니다. 동영상 스트림을 만들어 애플리케이션으로 수집하는 방법과 애플리케이션을 빌드하고 배포하는 방법도 알아봅니다.
YAML로 Google Cloud에서 Pulumi 사용
이 실습에서는 YAML로 Google Cloud에서 Pulumi를 사용하는 방법을 알아봅니다.
What-If 도구와 Vertex AI를 사용하여 재무 ML 모델 빌드
이 실습에서는 재무 데이터 세트에서 XGBoost 모델을 학습시키고, 이를 Vertex AI에 배포하고, What-If 도구로 분석하는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI Workbench: BigQuery의 데이터로 TensorFlow 모델 학습
이 실습에서는 데이터 탐색 및 ML 모델 학습에 Vertex AI Workbench를 사용하는 방법을 알아봅니다. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $1 입니다. 이 실습에서는 Google Cloud에서 제공되는 최신 AI 제품을 사용합니다. Vertex AI 는 Google Cloud 전반의 ML 제품을 원활한 개발 환경으로 통합합니다. 예전에는 AutoML로
Cloud Run 함수와 Gemini를 사용하여 Cloud Storage 버킷에 업로드된 텍스트 파일을 요약하는 방법을 알아봅니다.
이벤트 기반 Cloud Run 함수를 시작하는 방법
Cloud Run GPU와 Open WebUI를 프런트엔드 인그레스 컨테이너로 사용하여 Ollama를 사이드카로 사용하는 방법
Cloud Run GPU 및 Open WebUI를 프런트엔드 인그레스 컨테이너로 사용하여 Ollama를 사이드카로 사용하는 방법을 알아봅니다.
Matter 통합 디버깅
분석 도구를 사용하여 Matter 통합 문제를 해결하는 방법을 알아보고 개발자 지원 리소스에 관해 자세히 알아보세요.
Cloud Run에서 LangChain 앱을 빌드하고 배포하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Run에서 LangChain 앱을 빌드하고 배포하는 방법을 알아봅니다.
Dialogflow와 Calendar를 통합하여 fulfillment 이해하기
Dialogflow의 fulfillment 개념에 대해 알아봅니다.
Vision API를 Dialogflow와 통합
Vision API를 Dialogflow와 통합하는 방법을 알아봅니다.
13강: 앱 UI 디자인
UI 권장사항을 살펴보고 앱이 Material Design 가이드라인을 준수하도록 하는 방법을 알아봅니다.
MDC-101 Android: 머티리얼 구성요소 (MDC) 기본사항 (Kotlin)
Kotlin의 핵심 구성요소로 간단한 앱을 빌드하여 Android용 Material 구성요소 사용에 관한 기본사항을 알아봅니다.
Google Ads에서 Firebase용 Google 애널리틱스 맞춤 이벤트 - iOS
이 Codelab에서는 GA4F iOS SDK로 맞춤 이벤트를 구현하고 Google Ads를 통해 액션 캠페인을 실행하는 방법을 알아봅니다.
삽입된 Looker iframe 메시지
프로그래매틱 방식으로 이벤트를 수신 대기하고 삽입된 Looker 콘텐츠에서 작업을 전송하는 방법을 알아봅니다.
Keras와 TPU를 사용한 컨볼루셔널 신경망
이 실습에서는 컨볼루셔널 레이어를 꽃을 인식할 수 있는 신경망 모델로 조합하는 방법을 알아봅니다. 이번에는 모델을 처음부터 직접 빌드하고 TPU의 성능을 활용하여 몇 초 만에 모델을 학습시키고 설계를 반복합니다. 이 실습에는 컨볼루셔널 신경망에 관한 필요한 이론적 설명이 포함되어 있으며, 딥 러닝을 배우는 개발자가 이 실습을 시작하기에 좋은 출발점이 될 것입니다.
MDC-103 Android: 색상, 고도, 유형을 사용한 Material Theming (Kotlin)
Android용 Material 구성요소를 사용하여 Kotlin의 디자인을 통해 쉽게 제품을 차별화하고 브랜드를 표현하는 방법을 알아보세요.
IP 주소 지정 옵션 IPv4 및 IPv6
이 Codelab에서는 두 개의 VPC를 만들고 다양한 유형의 IP 주소를 사용하여 간단한 Apache 웹사이트에 액세스합니다.
MDC-102 Android: 머티리얼 구조 및 레이아웃 (Java)
자바에서 Android의 구조 및 레이아웃에 머티리얼을 사용하는 방법을 알아봅니다.
Google Ads에서 Firebase용 Google 애널리틱스 맞춤 이벤트 사용하기 - Unity
이 Codelab에서는 Unity 환경에서 GA4F iOS로 맞춤 이벤트를 구현하고 Google Ads를 통해 액션 캠페인을 실행하는 방법을 알아봅니다.
MDC-102 Android: 머티리얼 구조 및 레이아웃 (Kotlin)
Kotlin에서 Android의 구조 및 레이아웃에 Material을 사용하는 방법을 알아봅니다.
Embed SDK로 Looker를 삽입하는 방법
Looker Embed SDK로 Looker 대시보드를 삽입하는 방법을 알아봅니다.
CI/CD 시스템에 Test Lab 통합
이 Codelab에서는 gcloud CLI를 사용하여 Jenkins와 같은 기존 CI/CD 시스템에서 대규모 테스트 모음을 프로그래매틱 방식으로 실행하는 방법을 설명합니다. 이 Codelab은 플랫폼과 독립적입니다.
IPv6 주소를 사용하여 온프레미스 호스트에서 Google API 액세스
이 Codelab에서는 온프레미스 호스트에서 Google API에 대한 IPv6 액세스를 구성하고 검증하는 방법을 알아봅니다.
Magento와 Cloud Spanner 통합
이 Codelab에서는 오픈소스 Magento 전자상거래 플랫폼을 Cloud Spanner와 통합합니다.
MDC-111 웹: 머티리얼 구성요소를 코드베이스에 통합 (웹)
다시 시작하지 않고 개별 머티리얼 구성요소를 기존 웹 코드베이스에 통합하는 방법을 알아봅니다.
하이브리드 네트워킹을 통해 Looker Cloud 연결
이 튜토리얼에서는 하이브리드 네트워킹을 통해 Looker Cloud Core 비공개 IP를 구성하고 검증하는 방법을 알아봅니다.
TPU 기반 Keras 및 최신 전환
이 실습에서는 처음부터 나만의 컨볼루셔널 신경망을 빌드, 학습, 조정하는 방법을 알아봅니다. 이제 TPU의 성능을 활용하면 몇 분 만에 이 작업을 완료할 수 있습니다. 또한 매우 간단한 전이 학습부터 Squeezenet과 같은 현대적인 컨볼루셔널 아키텍처에 이르는 다양한 접근 방식도 살펴봅니다. 이 실습에는 신경망에 관한 필요한 이론적 설명이 포함되어 있으며, 딥 러닝을 배우는 개발자가 이 실습을 시작하기에 좋은 출발점이 될 것입니다. 이 실습에서는 Tensorflow 2를 사용합니다.
TPU 속도의 데이터 파이프라인: tf.data.Dataset 및 TFRecords
TPU는 매우 빠릅니다. 학습 데이터 스트림은 학습 속도를 따라갈 수 있어야 합니다. 이 실습에서는 tf.data.Dataset API로 GCS에서 데이터를 로드하여 TPU에 제공하는 방법을 알아봅니다.
Looker 대시보드 요약 확장 프로그램 Codelab
이 Codelab에서는 로컬 개발을 위해 Looker 대시보드 요약 확장 프로그램을 설정하고 확장 프로그램을 프로덕션에 배포하는 방법을 알아봅니다.
Firebase 에뮬레이터 도구 모음을 사용한 로컬 개발
Firebase 에뮬레이터 도구 모음으로 웹 앱을 개발하는 방법을 알아봅니다.
PSC를 사용한 GCP L7 부하 분산기의 명시적 체이닝
이 Codelab에서는 Private Service Connect를 사용하여 L7 부하 분산기를 연결하는 방법을 알아봅니다.
MDC-102 웹: 머티리얼 구조 및 레이아웃 (웹)
웹에서 구조와 레이아웃에 머티리얼을 사용하는 방법을 알아봅니다.
전이 학습을 사용한 첫 번째 Keras 모델
이 실습에서는 Keras 분류기를 빌드하는 방법을 알아봅니다. 꽃을 인식하기 위해 신경망 레이어의 완벽한 조합을 파악하는 대신, 먼저 전이 학습이라는 기법을 사용하여 강력한 선행 학습된 모델을 데이터 세트에 적용합니다. 이 실습에는 신경망에 관한 필요한 이론적 설명이 포함되어 있으며, 딥 러닝을 배우는 개발자가 이 실습을 시작하기에 좋은 출발점이 될 것입니다.
Keras 및 TPU를 사용한 최신 컨버닛, 스퀴즈넷, Xception
이 실습에서는 최신 컨볼루셔널 아키텍처에 대해 알아보고 지식을 활용하여 'squeezenet'이라는 간단하지만 효과적인 컨볼루션을 구현합니다. 이 실습에는 컨볼루셔널 신경망에 관한 필요한 이론적 설명이 포함되어 있으며, 딥 러닝을 배우는 개발자가 이 실습을 시작하기에 좋은 출발점이 될 것입니다.
서버리스 데이터 파이프라인 빌드: IoT에서 애널리틱스로
이 Codelab에서는 실시간 데이터를 처리하면서 확장과 복원력을 달성하는 데 일반적으로 사용되는 아키텍처 패턴을 직접 경험해 봅니다. 날씨 데이터를 측정하는 IoT 기기 (Raspberry Pi)를 빌드한 다음, Google의 Cloud Platform을 사용하여 메시지 큐, 서버리스 기능, 클라우드 기반 데이터 웨어하우스, 분석 대시보드가 포함된 데이터 파이프라인을 생성합니다.
Dataproc 클러스터에서 Hadoop 워드카운트 작업 실행
이 Codelab에서는 Cloud Composer에서 다음 작업을 완료하는 Apache Airflow 워크플로를 만들고 실행하는 방법을 보여줍니다.
Android용 Material 모션을 사용하여 멋진 전환 빌드
Android 라이브러리 및 Kotlin용 머티리얼 구성요소의 전환을 사용하여 머티리얼 모션 시스템을 Reply 앱에 빌드합니다.
lit-element로 브릭 뷰어 빌드
이 Codelab에서는 lit-element를 사용하여 브릭 뷰어 웹 구성요소를 빌드합니다.
탐색
탐색은 모든 애플리케이션 사이트의 핵심 요소이며 HTML에서 시작됩니다.
Firebase 보안 규칙으로 Firestore 데이터 보호
보안 규칙으로 Firestore 데이터를 보호하는 방법 알아보기
용어집
일반적인 접근성 용어 및 개념을 알아봅니다.
Web Serial API 시작하기
이 Codelab에서는 BBC micro:bit 보드와 상호작용하여 5x5 LED 디스플레이에 이미지를 표시하는 웹페이지를 빌드합니다. Web Serial API와 읽기 및 쓰기가 가능하고 스트림을 사용하여 브라우저를 통해 직렬 기기와 통신하는 방법에 대해 알아봅니다.
Vertex AI Workbench: 전이 학습 및 노트북 실행자를 사용하여 이미지 분류 모델 빌드
이 실습에서는 Vertex AI Workbench를 사용하여 노트북 실행을 구성하고 실행하는 방법을 알아봅니다. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $2 입니다. 이 실습에서는 Google Cloud에서 제공되는 최신 AI 제품을 사용합니다. Vertex AI 는 Google Cloud 전반의 ML 제품을 원활한 개발 환경으로 통합합니다. 예전에는 AutoML로
Cloud Dataflow에서 빅데이터 텍스트 처리 파이프라인 실행
Cloud Dataflow를 사용하고, Cloud Dataflow SDK로 Maven 프로젝트를 만들고, Google Cloud Platform Console을 사용해 분산형 작업 수 파이프라인을 실행합니다.
Cloud SQL 데이터베이스 및 LangChain을 사용하여 LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션 빌드
이 Codelab에서는 데이터베이스를 만들고, 데이터베이스용 생성형 AI 검색 서비스를 배포하고, 이 서비스를 사용하여 샘플 채팅 애플리케이션을 만드는 방법을 알아봅니다.
접근성 높은 Android 앱 만들기
색상 대비, 터치 영역 크기, 콘텐츠 라벨 지정 등 사용자에게 큰 차이를 만드는 접근성 원칙을 알아보세요.
기기 액세스 웹 애플리케이션 빌드
이 Codelab에서는 기기 액세스의 작동 방식을 알아보고 Nest Thermostat에 관한 인증과 Smart Device Management API 호출을 처리하는 웹 애플리케이션을 빌드합니다.
Firebase 앱 배포 Android SDK를 사용하여 새 앱 출시에 대해 테스터에게 알림 - Codelab
앱 배포 Android SDK를 사용하여 최신 버전을 테스터에게 빠르게 제공하세요. 이 Codelab에서는 새 버전이 출시되면 테스터에게 인앱 알림을 표시하도록 앱을 업데이트합니다.
Google 어시스턴트 및 Cloud Firestore를 사용한 맞춤법 연습 게임
Google 어시스턴트 개발자 플랫폼을 사용하면 스마트 스피커, 스마트폰, 자동차, TV, 헤드폰 등 10억 대 이상의 기기에서 가상 개인 비서인 Google 어시스턴트의 기능을 확장하는 소프트웨어를 만들 수 있습니다. 사용자는 어시스턴트와의 대화를 통해 식료품 구매나 차량 예약 등의 작업을 처리합니다. 개발자는 어시스턴트 개발자 플랫폼을 사용하여 사용자와 서드 파티 처리 서비스 간의 즐겁고 효과적인 대화 환경을 쉽게 만들고 관리할 수
스크립트 자동화 만들기
이 Codelab에서는 스크립팅된 자동화를 작성하는 방법을 알아봅니다.
법적 사안용 Android 앱 빌드
법적 사안용 Google Home 샘플 앱을 맞춤설정하여 기기를 의뢰하고 관리합니다.
박사 학위가 없는 TensorFlow, Keras, 딥 러닝
이 Codelab에서는 Python / Keras 코드 100줄로 99% 의 정확도로 필기 입력된 숫자를 인식하도록 컴퓨터를 학습시킵니다.
Python으로 Video Intelligence API 사용
이 튜토리얼에서는 Python과 함께 Video Intelligence API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Functions 시작하기
클라우드 서비스를 빌드하고 연결하기 위한 Google의 서버리스 실행 환경인 Cloud Functions를 시작해 보세요. 이 실습에서는 Google Cloud 콘솔을 사용하여 Cloud 함수를 만들고 배포하고 테스트하는 방법을 보여줍니다.
C#과 함께 Vision API 사용
이 Codelab에서는 C#으로 Google Cloud Vision API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
DLP API 및 Cloud Functions를 사용하여 Cloud Storage에 업로드된 데이터 자동 분류
이 Codelab에서는 DLP API를 사용하여 Cloud Storage에 업로드된 데이터를 자동으로 분류하는 방법을 알아봅니다. Cloud Storage에 업로드된 데이터 분류 자동화 기준
Spring Boot Kotlin 앱을 컨테이너화하여 Cloud Run에 배포
Docker 또는 Dockerfile 없이 Spring Boot Kotlin 앱에 최적화된 Docker 이미지를 빌드 및 게시한 다음 Cloud Run에서 빌드된 이미지를 실행하는 방법을 알아봅니다.
Google Kubernetes Engine의 Kubernetes에 ASP.NET Core 앱 배포
이 Codelab에서는 ASP.NET Core 코드를 Google Kubernetes Engine의 Kubernetes에서 실행되는 복제된 애플리케이션으로 변환하는 방법을 알아봅니다.
Istio를 사용하여 Google Kubernetes Engine에 ASP.NET Core 앱 배포 (1부)
이 Codelab에서는 Istio를 사용하여 ASP.NET Core 앱을 Google Kubernetes Engine에 배포하는 방법을 알아봅니다.
자바를 사용하여 gRPC 서비스 빌드
이 Codelab에서는 gRPC를 통해 API를 노출하는 Java 기반 서비스를 빌드하는 방법을 알아봅니다. 그런 다음 gRPC 서비스를 위한 Java 명령줄 클라이언트를 작성합니다.
Cloud KMS Autokey로 쉽게 리소스 암호화
이 Codelab에서는 Cloud KMS Autokey를 설정하고 리소스를 만들 때 필요에 따라 자동으로 리소스를 암호화합니다.
HP 조정을 사용하여 노트북에서 Kubeflow Pipelines로: 데이터 과학 여정
이 Codelab에서는 CLI 명령어나 SDK를 사용하지 않고 Kubeflow Pipelines에서 초매개변수 조정을 사용하여 복잡한 데이터 과학 파이프라인을 빌드하고 배포하는 방법을 알아봅니다.
Istio를 사용하여 Google Kubernetes Engine에 ASP.NET Core 앱 배포 (2부)
이 Codelab에서는 1부에서 만든 ASP.NET Core 애플리케이션을 계속 작업하면서 더 많은 Istio 기능을 추가합니다.
Python 2 App Engine Cloud Dataplex 마이그레이션 Cloud Tasks 앱에서 Python 3 및 Cloud Datastore (모듈 9)
이 Codelab에서는 Python 2 App Engine Cloud NBS 및 Cloud Tasks (v1) 앱을 Python 3, Cloud Datastore, Cloud Tasks (v2)로 마이그레이션하는 방법을 알아봅니다.
Jib로 컨테이너화된 Micronaut 애플리케이션을 Google Kubernetes Engine에 배포
이 Codelab에서는 Micronaut 마이크로서비스를 Google Kubernetes Engine에서 실행되는 복제된 서비스로 변환하는 방법을 알아봅니다.
Kubeflow Pipelines - GitHub 문제 요약
이 Codelab에서는 GKE를 사용하여 Cloud AI Platform 파이프라인 설치 (호스팅된 KFP)를 설정하고, Kubeflow Pipelines를 사용하여 ML 워크플로를 빌드 및 실행하고, AI Platform 노트북 (Jupyter) 내에서 파이프라인을 정의하고 실행합니다.
C#으로 gRPC 서비스 빌드
이 Codelab에서는 gRPC를 통해 API를 노출하는 C# 서비스를 빌드하고 gRPC 서비스를 호출하는 C# 클라이언트를 빌드하는 방법을 알아봅니다.
MiniKF와 케일을 활용해 Notebook에서 Kubeflow Pipelines로
이 Codelab에서는 CLI 명령어나 SDK를 사용하지 않고 Kubeflow Pipelines로 복잡한 데이터 과학 파이프라인을 빌드하고 배포하는 방법을 알아봅니다.
관리형 Active Directory 시작하기
이 Codelab에서는 Google Cloud Platform에 관리형 Active Directory를 배포하는 방법을 알아봅니다.
설치
설치된 앱은 쉽게 액세스할 수 있으며 OS와의 긴밀한 통합을 활용할 수 있습니다. PWA를 설치할 수 있도록 만들고 이러한 이점을 누리는 방법을 알아봅니다.
앱 디자인
프로그레시브 웹 앱과 기존 웹사이트 및 웹 앱의 주요 차이점 중 하나는 설치 가능성입니다. 이를 통해 플랫폼 및 운영체제에 더욱 통합된 독립형 환경을 만들 수 있습니다. 콘텐츠 주위에 브라우저의 사용자 인터페이스가 없기 때문에 설치를 통해 새로운 유연성과 책임을 다할 수 있습니다.
프로그레시브 웹 앱
프로그레시브 웹 앱 (PWA)은 최신 API로 빌드되고 향상된 웹 앱으로, 단일 코드베이스를 통해 장소와 장소에 구애받지 않고 누구에게나 도달할 수 있는 향상된 기능, 안정성, 설치 가능성을 제공합니다.
개선사항
사용자는 만족스러운 경험을 기대합니다. 이 장에서는 스플래시 화면, 앱 바로가기로 PWA를 개선하는 방법과 세션 작동 방식을 알아봅니다.
Node.js와 함께 Text-to-Speech API 사용
이 Codelab에서는 Node.js와 함께 Text-to-Speech API를 사용하도록 오디오 파일의 스크립트를 작성합니다.
Cloud Armor 사전 구성된 WAF 규칙 Codelab
이 Codelab에서는 규칙 세트에 간단한 이름을 사용하여 상위 10개의 OWASP 취약점으로부터 보호할 수 있도록 하는 Cloud Armor의 사전 구성된 WAF 규칙에 대해 알아봅니다.
Google API용 Private Service Connect
이 Codelab에서는 Google API용 Private Service Connect에 대해 알아봅니다. 더 구체적으로 스토리지 API에 대한 서비스 엔드포인트를 생성하고 클라우드 스토리지 버킷을 만듭니다. 검증을 수행할 수 있습니다
Compute Engine으로 Google Cloud에서 웹 앱 호스팅 및 확장
Compute Engine을 사용해 Google Cloud에서 웹 앱을 호스팅하고 확장하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Armor 및 TCP/SSL 프록시 부하 분산기 - 비율 제한 및 IP 거부 목록 Codelab
이 Codelab에서는 백엔드 서비스로 TCP/SSL 프록시 부하 분산기를 만들고 Cloud Armor를 사용하여 부하 분산기에 대한 액세스를 특정 사용자 클라이언트 집합으로 제한합니다.
Cloud Run 작업 시작하기
이 Codelab에서는 먼저 Node.js 애플리케이션을 탐색하여 웹페이지의 스크린샷을 찍고 Cloud Storage에 저장합니다. 그런 다음 애플리케이션의 컨테이너 이미지를 빌드하고, Cloud Run에서 작업으로 실행하고, 더 많은 웹페이지를 처리하도록 작업을 업데이트한 뒤, Cloud Scheduler로 일정에 따라 작업을 실행합니다.
C#으로 Video Intelligence API 사용
이 Codelab에서는 C#과 함께 Video Intelligence API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Material 3을 사용하여 애니메이션이 적용된 적응형 앱 레이아웃 빌드
이 Codelab에서는 Flutter를 지원하는 6가지 플랫폼 모두에서 Material 3으로 유동적인 애니메이션을 적용한 적응형 디자인 애플리케이션을 빌드해 봅니다.
웹 앱에서 양식 자동 완성으로 패스키 구현
웹 앱에서 양식 자동 완성으로 패스키를 구현하여 더 간단하고 안전한 로그인을 만드는 방법을 알아보세요.
ARCore에서 Scene Semantics 및 Geospatial Depth API 시작하기
ARCore에서 Scene Semantics 및 Geospatial Depth API를 Kotlin과 함께 사용하는 방법을 알아봅니다.
Adobe Aero 출시 전 버전에서 Geospatial Creator 시작하기
Adobe Aero에서 Geospatial Creator 도구를 사용하는 방법을 알아보세요.
데이터 카드 플레이북: 책임감 있는 AI를 위한 투명성 있는 문서
AI 데이터 세트의 투명성 문제를 해결하는 데 도움이 되는 도구 키트인 데이터 카드 플레이북에 대해 알아봅니다.
ARCore에서 Streetscape Geometry 및 Rooftop anchors API 시작하기
ARCore에서 Kotlin으로 Streetscape Geometry 및 Rooftop anchors API를 사용하는 방법을 알아보세요.
Unity용 Geospatial Creator 시작하기
Unity용 ARCore Geospatial Creator 사용 방법을 알아보세요.
Google Chat용 앱 빌드하기
Google Chat용 앱을 설계하고 빌드하는 방법을 알아보세요.
Angular를 사용하여 image-slider 요소 빌드
이 Codelab에서는 Angular 프레임워크와 독립적으로 작동하며, 모든 프레임워크에서 가져올 수 있고, 통합하기 매우 쉬운 image-slider를 빌드합니다.
감지
사용자가 앱과 상호작용하는 방식을 파악하면 사용자 환경을 맞춤설정하고 개선하는 데 유용합니다. 예를 들어 사용자의 기기에 앱이 이미 설치되어 있는지 확인하고 브라우저에서 독립형 앱으로 탐색을 전송하는 등의 기능을 구현할 수 있습니다.
첫 번째 Flutter 앱
이 Codelab에서는 멋진 이름을 무작위로 생성하는 Flutter 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI를 사용한 동영상 분석용 생성형 AI
Google의 생성형 AI 기능을 사용해 회사 또는 제품에 대한 YouTube 인플루언서의 조회수를 분석하는 방법을 알아보세요.
iOS 앱에서 Cast 지원 사용
이 Codelab에서는 기존 iOS 동영상 앱을 수정하여 Google Cast 지원 기기에서 콘텐츠를 전송합니다.
Cloud Run 작업으로 AlloyDB 데이터베이스 만들기
Cloud Run 작업을 사용하여 AlloyDB 데이터베이스를 만드는 방법을 알아봅니다.
In-Place LLM Insights: 구조화된 데이터 분석 및 비정형 데이터 분석을 위한 BigQuery 및 Gemini
이 Codelab에서는 LLM 모델, Gemini 1.0 Pro (텍스트 전용), Gemini 1.0 Pro Vision (멀티모달)을 BigQuery 워크로드 내에서 직접 통합하여 로우 코드 생성형 통계 생성 환경을 만드는 방법을 보여줍니다.
Python을 사용한 InnerLoop 개발
컨테이너화된 환경에서 Java 애플리케이션을 개발하는 업무를 맡고 있는 소프트웨어 엔지니어의 개발 워크플로를 간소화하도록 설계된 기능을 살펴보세요.
Java로 Gemini 함수 호출을 사용하는 결정론적 생성형 AI
Gemini 모델을 호출하여 함수 호출을 위한 입력을 조정하고, API를 호출한 다음, 다른 Gemini 호출에서 응답을 처리하고 이를 REST 엔드포인트에 배포하는 방식으로 Java 애플리케이션에서 Gemini 함수 호출 기능을 보여줍니다.
Cloud Run에서 프라이빗 CloudSQL에 연결
이 실습에서는 Cymbal Eats 메뉴 서비스를 만들고 RESTful API를 노출하여 메뉴 항목을 추가, 업데이트, 삭제, 나열합니다. Cloud Run에서 실행될 메뉴 서비스의 백엔드 데이터베이스로 Cloud SQL 데이터베이스를 만듭니다. Cloud Run은 Cloud SQL 데이터베이스와 동일한 VPC에 있지 않으므로 Cloud Run이 비공개 IP 주소를 통해 Cloud SQL과 통신할 수 있도록 서버리스 VPC 액세스 커넥터를
Cloud Data Loss Prevention 개요
이 Codelab에서는 명령줄 인터페이스를 통해 사용자에게 DLP API를 소개합니다. 사용자는 프로젝트 코드를 다운로드하고 샘플 디렉터리에 있는 일부 도구와 기본 함수를 검토합니다.
Cloud DNS ResourceRecordSets API
이 Codelab에서는 gcloud를 사용하여 도메인과 하위 도메인을 관리하는 Cloud DNS ManagedZone 및 관련 ResourceRecordSets를 만듭니다. 합니다.
Google Compute Engine
이 Codelab에서는 VM을 가동하고, 소프트웨어를 설치하며, 네트워크 부하 분산기를 통해 인터넷에서 이를 사용할 수 있도록 하면서 Google Compute Engine을 알아봅니다.
Python과 함께 BigQuery 사용
이 Codelab에서는 Python과 함께 BigQuery를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Google Cloud Armor로 봇 관리 + reCAPTCHA
이 Codelab에서는 부하 분산기 및 연결된 백엔드 서비스를 만듭니다. 그런 다음 Cloud Armor 봇 관리 규칙을 만들고 백엔드를 보호하는 방법을 알아봅니다.
Python으로 Document AI 프로세서 관리
이 튜토리얼에서는 Python으로 Document AI 프로세서를 관리하는 방법을 알아봅니다.
Workflows와 동시에 BigQuery 작업 실행
이 Codelab에서는 Workflows의 병렬 반복 기능과 동시에 Wikipedia 데이터 세트에 대해 BigQuery 작업을 실행하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Tasks로 HTTP 요청 버퍼링
이 Codelab에서는 먼저 HTTP 대상 태스크를 위한 일반 Cloud Tasks 큐를 만들고 사용하는 방법을 알아봅니다. 그런 다음 큐 수준 HTTP URI 재정의와 새로운 BufferTask API를 사용해 Cloud Tasks로 HTTP 요청을 보다 쉽게 버퍼링하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Armor로 비율 제한
이 Codelab에서는 부하 분산기 및 연결된 백엔드 서비스를 만듭니다. 그런 다음 Cloud Armor 비율 제한 정책을 만들고 백엔드를 보호하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Dataproc (명령줄)에서 관리형 Hadoop/Spark 클러스터 프로비저닝 및 사용
이 Codelab에서는 Dataproc을 사용하여 관리형 Spark/Hadoop 클러스터를 시작하고, 샘플 Spark 작업을 제출하고, 명령줄을 사용하여 클러스터를 종료하는 방법을 알아봅니다.
웹 기능 Codelab
이 Codelab에서는 완전히 새로 생성되었거나 플래그로만 사용할 수 있는 여러 웹 API를 살펴봅니다.
WebRTC를 사용한 실시간 통신
두 브라우저 간에 미디어와 데이터를 스트리밍하는 방법을 알아보세요. WebRTC의 핵심 API 및 기술을 익히세요. getUserMedia, CSS, 캔버스 요소를 사용하여 이미지를 캡처하고 조작할 수 있습니다. 피어 연결을 설정하고 데이터 채널을 사용하여 브라우저 간에 직접 데이터를 교환합니다. 마지막으로 Node.js를 사용하여 신호 서버를 설정합니다.
Compute Engine에서 파이 계산
이 Codelab에서는 새 Compute Engine 인스턴스를 만들고, 파이를 소수점 이하 자릿수 수백만 자릿수까지 계산하는 프로그램을 컴파일 및 실행합니다.
Cloud Build로 Google Kubernetes Engine (GKE)에 지속적 배포
Cloud Build로 컨테이너화된 워크로드를 GKE에 지속적으로 배포하는 방법을 알아봅니다.
App Engine 시작하기(Python 3)
이 가이드에서는 Google App Engine에서 Python을 사용하여 간단한 웹 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Gemini Code Assist로 개발 워크플로 강화
이 Codelab에서는 Gemini Code Assist가 설계, 빌드, 테스트, 배포와 같은 소프트웨어 개발 수명 주기 (SDLC)의 주요 단계에서 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다. 전체 애플리케이션을 설계 및 개발하고 Google Cloud에 배포합니다.
BigQuery에서 Wikipedia 데이터 세트 쿼리하기
이 Codelab에서는 BigQuery의 기본사항과 BigQuery를 사용하여 Wikipedia 데이터 세트와 같은 테라바이트 규모의 데이터를 쿼리하는 방법을 알아봅니다.
Node.js에서 BigQuery 사용
이 Codelab에서는 Node.js 클라이언트 라이브러리와 함께 BigQuery를 사용하는 방법을 알아봅니다.
App Engine 표준 환경에 Spring Boot 앱 배포
간단한 Spring Boot 앱을 빌드하고 App Engine 표준 환경에 배포하는 방법을 알아보세요.
Compute Engine에서 Windows Server에 ASP.NET 앱 배포
이 Codelab에서는 Google Compute Engine의 Windows Server에 간단한 ASP.NET 앱을 배포하는 방법을 알아봅니다.
C#으로 BigQuery 사용
이 Codelab에서는 C#으로 BigQuery를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Dialogflow 앱용 프런트엔드 Django 클라이언트 빌드
Dialogflow 앱의 대화형 환경을 조성하는 프런트엔드 샌드박스 클라이언트를 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Python으로 Cloud Workstations를 사용한 InnerLoop 개발
Cloud Workstations를 사용하여 컨테이너화된 환경에서 Python 애플리케이션을 개발하는 소프트웨어 엔지니어의 개발 워크플로를 간소화하도록 설계된 기능을 살펴보세요.
Google Cloud Shell에서 ASP.NET Core 앱 빌드 및 실행
이 Codelab에서는 브라우저를 나가지 않고도 Google Cloud Shell에서 ASP.NET Core 앱을 빌드하고 실행하는 방법을 알아봅니다.
Dialogflow와 Google Chat 통합
이 Codelab에서는 Dialogflow 및 Google Calendar에서 지원하는 약속 스케줄러 채팅 앱을 보강하여 Google Chat에서 실행합니다. 커스텀 Google Chat 메시지를 빌드하고 배포합니다.
Cloud Bigtable 소개
이 Codelab에서는 Java HBase 클라이언트를 사용하여 Cloud Bigtable을 소개합니다. 데이터를 로드한 다음 쿼리를 실행하고 데이터를 지도에 표시합니다.
개발 환경
Cloud Workstations를 사용하여 컨테이너화된 환경에서 Python 애플리케이션을 개발하는 소프트웨어 엔지니어의 개발 워크플로를 간소화하도록 설계된 기능을 살펴보세요.
App Engine에 ASP.NET Core 앱 배포
이 Codelab에서는 간단한 ASP.NET Core 앱을 Google App Engine에 배포하는 방법을 알아봅니다.
NodeJS를 사용한 InnerLoop 개발
컨테이너화된 환경에서 Java 애플리케이션을 개발하는 업무를 맡고 있는 소프트웨어 엔지니어의 개발 워크플로를 간소화하도록 설계된 기능을 살펴보세요.
VPC 서비스 제어 - BigQuery 보호 Codelab I
이 Codelab에서는 VPC 서비스 제어 를 사용하여 BigQuery API를 보호하는 방법을 알아봅니다. 이 Codelab은 서비스 경계로 보호되는 API 서비스가 없는 상태에서 시작하며, 공개 데이터 세트에서 쿼리를 실행하고 결과를 프로젝트 테이블에 저장할 수 있습니다. 쿼리는 한 프로젝트에서 실행되고 테이블 (결과가 저장되는 위치)이 다른 프로젝트에 생성됩니다. 즉, 한 프로젝트에 데이터를 저장할 수 있지만 다른 프로젝트를 사용하여
Cloud Run에서 완전 관리형 데이터베이스에 연결
서버리스 데이터베이스를 Cloud Run에서 실행되는 애플리케이션과 통합하여 Cloud Spanner 관계형 데이터베이스 및 Cloud Firestore를 사용하도록 서비스를 구성합니다.
Artifact Registry로 종속 항목 관리
Architect Registry로 종속 항목을 관리하는 방법을 알아봅니다.
Cloud AI Platform에서 XGBoost 모델 빌드, 학습, 배포
이 실습에서는 BigQuery에서 데이터를 수집하고, Cloud AI Platform Notebooks 인스턴스에서 XGBoost 모델을 빌드하고, AI Platform에 모델을 배포하는 등 GCP의 완전한 ML 워크플로를 살펴봅니다.
GKE Autopilot에서 실행되는 애플리케이션에서 비공개 AlloyDB 인스턴스에 연결
GKE Autopilot에서 실행되는 애플리케이션을 AlloyDB 데이터베이스의 비공개 인스턴스에 연결하는 방법을 알아봅니다.
VPC 서비스 제어 기본 튜토리얼 I
이 실습에서는 VPC 서비스 제어 경계를 만들고 이를 사용하여 프로젝트를 보호합니다. 그런 다음 VPC 서비스 제어 인그레스 위반을 유발하고 거부 문제를 해결하는 프로세스를 살펴봅니다. 이 실습을 마치면 VPC 서비스 제어를 사용하여 리소스를 보호하는 방법을 더 잘 이해할 수 있게 됩니다.
Web Serial API 시작하기
이 Codelab에서는 BBC micro:bit 보드와 상호작용하여 5x5 LED 디스플레이에 이미지를 표시하는 웹페이지를 빌드합니다. Web Serial API와 읽기 및 쓰기가 가능하고 스트림을 사용하여 브라우저를 통해 직렬 기기와 통신하는 방법에 대해 알아봅니다.
Node.js 및 Cloud Run을 사용하여 Google Workspace 부가기능 빌드
이 Codelab에서는 Node.js 및 Cloud Run을 사용하여 Google Workspace 부가기능을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI:Sklearn과 함께 커스텀 예측 루틴을 사용하여 예측을 위한 데이터 사전 처리 및 사후 처리
이 Codelab에서는 Vertex AI에서 커스텀 예측 루틴을 사용하여 커스텀 전처리 및 후처리 로직을 작성하는 방법을 알아봅니다.
VPC 서비스 제어 기본 튜토리얼 II - 이그레스 위반 문제 해결
이 실습에서는 VPC 서비스 제어 경계를 만들고 이를 사용하여 프로젝트를 보호합니다. 그런 다음 VPC 서비스 제어 이그레스 위반을 유발하고 이그레스 규칙을 만들어 거부 문제를 해결하는 프로세스를 살펴봅니다. 이 실습을 마치면 VPC 서비스 제어를 사용하여 리소스를 보호하는 방법을 더 잘 이해할 수 있게 됩니다.
What-If 도구를 사용하여 Cloud AI Platform에 배포된 재무 ML 모델 분석
이 실습에서는 재무 데이터 세트에서 XGBoost 모델을 학습시키고, 이를 Cloud AI Platform에 배포하고, What-If 도구로 분석하는 방법을 알아봅니다.
환경설정 미디어 쿼리로 사용자 적응형 인터페이스 빌드
각 사용자에게 해당 시점의 선호도를 반영하는 맞춤형 인터페이스를 받는 적응형 웹 양식을 만드는 방법을 알아봅니다.
IAM으로 프로젝트에 대한 액세스 권한 부여
이 Codelab에서는 Google Cloud 콘솔을 사용하여 프로젝트의 주 구성원에게 Identity and Access Management (IAM) 역할을 부여하는 방법을 보여줍니다.
안전한 사용자 관리 노트북을 만드는 Vertex AI
이 튜토리얼에서는 안전한 사용자 관리 노트북을 구성하는 방법을 알아봅니다.
AlloyDB 및 Vertex AI Agent Builder로 스마트 쇼핑 어시스턴트 빌드 - 2부
이 Codelab에서는 고객 질문에 답하고, 제품 탐색을 안내하며, 전자상거래 데이터 세트에 대한 검색 결과를 맞춤설정하도록 설계된 지식 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.
Google Cloud Platform에 ABAP 플랫폼 체험판 2022 설치 및 ABAP SDK 설치
이 Codelab에서는 ABAP 플랫폼 체험판 202를 설치합니다.
AlloyDB 및 Vertex AI Agent Builder로 특허 검색 어시스턴트 빌드 - 2부
이 Codelab에서는 특허 검색과 관련된 질문에 답변하고 특허 데이터 세트 사실을 기반으로 맥락상 관련성이 높은 결과를 소스로 가져오도록 설계된 지식 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.
Compute Engine VM에서 호스팅되는 SAP용 토큰을 사용하여 ABAP SDK 인증을 구성하고 Address Validation API를 실행합니다.
이 Codelab에서는 Compute Engine VM에 호스팅된 SAP용 토큰을 사용하여 ABAP SDK 인증을 구성하고 Address Validation API를 실행합니다.
스레드 보더 라우터 - 스레드 1.2 멀티캐스트
스레드 1.2에서는 스레드 네트워크 및 인프라 (Wi-Fi/이더넷) 네트워크 세그먼트 간에 멀티캐스트 통신을 허용하는 스레드 네트워크 전반의 멀티캐스트가 도입되었습니다. 이 Codelab에서는 Thread 1.2 멀티캐스트 기능을 설정하고 플레이하는 프로세스를 안내합니다.
스레드 보더 라우터 - 양방향 IPv6 연결 및 DNS 기반 서비스 검색
이 Codelab에서는 OTBR을 표준 스레드 보더 라우터로 사용하고 동일한 Wi-Fi 네트워크에 연결된 휴대전화에서 스레드 최종 기기를 찾아 연결합니다.
Simplyy Studio v5를 사용하여 Silicon Labs EFR32 보드 및 OpenThread가 포함된 스레드 네트워크 빌드
이 Codelab에서는 실제 하드웨어에서 OpenThread를 프로그래밍하고 스레드 네트워크를 만들어 관리하며 노드 간에 메시지를 전달합니다.
OpenThread로 스레드 네트워크 시뮬레이션
이 Codelab에서는 Linux 또는 Mac OS 시스템에서 OpenThread를 사용하여 가상 기기의 스레드 네트워크를 시뮬레이션합니다.
OTNS를 사용한 스레드 네트워크 시뮬레이션
이 Codelab에서는 OTNS CLI와 웹 시각화를 사용하여 시뮬레이션된 스레드 네트워크에서 노드를 추가/이동/삭제하고 네트워크가 토폴로지 변경사항에 어떻게 적응하는지 관찰합니다.
B91 개발 보드 및 OpenThread로 스레드 네트워크 빌드
이 Codelab에서는 실제 하드웨어에서 OpenThread를 프로그래밍하고 스레드 네트워크를 만들고 관리하며 노드 간에 메시지를 전달합니다.
시각화를 사용하여 스레드 네트워크 테스트
이 Codelab에서는 웹 인터페이스를 사용하여 시각화로 OpenThread 기능 테스트를 실행합니다.
스레드 보더 라우터 - NAT64를 통해 인터넷 액세스 제공
이 Codelab에서는 NAT64를 지원하는 OpenThread 보더 라우터를 빌드하고 네트워크의 최종 기기를 사용하여 인터넷의 IPv4 전용 리소스에 액세스합니다.
Docker에서 OpenThread를 사용하여 스레드 네트워크 시뮬레이션하기
이 Codelab에서는 Docker에서 OpenThread를 사용하여 가상 기기의 스레드 네트워크를 시뮬레이션합니다.
ESP32H2 및 ESP 스레드 보더 라우터 보드로 스레드 네트워크 빌드
이 Codelab에서는 실제 하드웨어에서 OpenThread를 프로그래밍하고 스레드 네트워크를 만들어 관리하며 노드 간에 메시지를 전달합니다.
Cloud Run으로 간단한 3단계로 개발부터 프로덕션까지
이 Codelab에서는 간단한 웹 앱을 빌드하고 비공개 개발자 환경에서 실행한 다음 Docker를 사용하여 컨테이너에서 실행하고 마지막으로 클라우드에 동일한 앱을 배포합니다.
C#로 Cloud Run 시작
이 Codelab에서는 서버리스 방식으로 스테이트리스(Stateless) 컨테이너를 배포하고 실행하여 Cloud Run을 시작하는 방법을 알아봅니다(인프라를 추상화함). Cloud Run은 완전 관리형 옵션은 물론 GKE 클러스터를 기반으로 실행하는 기능도 제공합니다.
Cloud SQL에 연결: Compute Engine, 비공개 IP, Cloud SQL 프록시
이 Codelab에서는 Cloud SQL 프록시를 사용하여 Google의 비공개 내부 네트워크 내에서 Compute Engine 인스턴스와 Cloud SQL 간의 연결을 설정합니다.
Cloud SQL에 연결: 공개 IP 및 승인된 네트워크
이 Codelab에서는 어디서나 액세스할 수 있는 Cloud SQL 인스턴스에 간단하게 연결하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Run 함수 (HTTP) 시작하기
Cloud Run 함수를 시작하는 방법을 알아봅니다.
Dataproc Serverless
이 Codelab에서는 Dataproc Serverless를 시작하는 방법과 다양한 기능 세트에 액세스하는 방법을 비롯하여 Dataproc Serverless에 대한 모든 것을 알아봅니다.
Dockerfile로 컨테이너 개발
Docker는 애플리케이션을 개발, 출시, 실행하는 데 사용하는 개방형 플랫폼입니다. Docker를 사용하면 인프라에서 애플리케이션을 분리하고 인프라를 관리형 애플리케이션처럼 취급할 수 있습니다. Docker는 코드를 더욱 빠르게 출시, 테스트, 배포하고 코드 작성과 실행 주기를 단축하는 데 도움이 됩니다. 이는 Docker가 커널 컨테이너화 기능을 애플리케이션 관리 및 배포를 지원하는 워크플로 및 도구와 결합하기 때문입니다. Docker
Google Dataproc으로 Spark ML 모델 만들기
이 Codelab에서는 Spark ML 작업을 Google의 Dataproc 서비스에 제출합니다.
Codelab: Gemini를 사용하여 JavaScript로 Chrome 확장 프로그램 빌드하기
이 Codelab에서는 Gemini를 사용하여 Chrome 확장 프로그램을 만들어 보겠습니다. Google Meet 페이지에 기능을 추가하는 데 도움이 되는 수준에 도달하기 위해 반복 기능을 추가할 예정입니다.
바이너리 인증으로 배포 제한
Binary Authorization은 배포 시점의 보안 제어를 제공하여 Google Kubernetes Engine (GKE) 또는 Cloud Run에 신뢰할 수 있는 컨테이너 이미지만 배포되도록 합니다. Binary Authorization을 사용하면 개발 프로세스 중에 신뢰할 수 있는 기관으로부터 이미지에 서명을 받도록 요구하고 이후 배포 시 서명 검증을 실시할 수 있습니다. 검증을 시행하면 확인된 이미지만 빌드 및 배포 프로세스에
Flutter 앱에 홈 화면 위젯 추가
이 Codelab에서는 iOS 또는 Android Flutter 앱용 홈 화면 위젯을 만듭니다. 기본적인 Flutter 뉴스 앱으로 시작해 보겠습니다. 그런 다음 네이티브 프레임워크를 사용하여 위젯 자체의 UI를 생성합니다. 마지막으로, 리소스를 공유하고 위젯과 기본 앱 간에 통신을 설정하는 방법을 알아봅니다.
Google Compute Engine 기반 Dataproc
이 Codelab에서는 Google Compute Engine (GCE)에서 Dataproc을 사용하는 방법을 알아봅니다.
GKE Autopilot 및 Pub/Sub와 통합되는 Workflows를 트리거하도록 Eventarc 구성
고객 보상 비즈니스 프로세스를 실행하기 위해 GKE Autopilot 및 Pub/Sub와 통합되는 Workflows를 트리거하도록 Eventarc를 구성하는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI에서 이미지를 생성하여 Google Ads에 업로드하는 방법
이 Codelab에서는 Vertex AI로 이미지를 생성하고 Google Ads로 이미지를 전송하는 방법을 알아봅니다.
OHS 및 Google Cloud를 사용하여 Android 앱에서 FHIR 데이터 관리
Android-FHIR SDK, OHS, Google Cloud Healthcare API로 안전하고 확장 가능하며 규정을 준수하는 데이터 기반 의료 모바일 앱을 빌드하세요.
고급 트래픽 관리 (Envoy) Codelab을 사용한 외부 HTTPs LB
이 Codelab에서는 새로운 외부 HTTP 부하 분산기에서 사용할 수 있는 고급 트래픽 기능을 알아봅니다.
Firebase용 Google 애널리틱스로 WebView에서 이벤트 추적
이 Codelab에서는 GA4F를 사용하여 WebView 내에서 웹페이지의 이벤트를 네이티브 코드로 전달하여 추적하는 방법을 실행합니다.
Eventarc로 워크플로 트리거
고객 보상 비즈니스 프로세스를 실행하기 위해 Cloud Run 및 Pub/Sub와 통합되는 Workflows를 트리거하도록 Eventarc를 구성하는 방법을 알아봅니다.
웹사이트 그리기: Gemini 모델을 사용하여 상상력을 웹사이트로 바꿔보세요.
이 Codelab에서는 Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.5 Pro 등에서 지원되는 생성형 AI 모델을 사용하여 몇 분 만에 그림을 웹사이트 코드로 변환하는 Cloud Run 애플리케이션을 빌드합니다.
Dialogflow Essentials로 Android용 음성 봇 빌드하기 플러터
Dialogflow는 웹, Google 어시스턴트, 소셜 미디어, 전화 게이트웨이 등 다양한 통합 기능을 기본적으로 제공합니다. 그러나 챗봇을 모바일 기기에서 사용하려면 맞춤 통합을 만들어야 합니다. 이 실습에서는 Dialogflow Essentials를 Flutter 앱에 통합하는 방법을 알아봅니다.
사이드카로 Cloud Run 서비스 만들기
localhost 포트와 볼륨 마운트를 사용하여 사이드카와 통신하는 Cloud Run 서비스를 만드는 방법을 알아봅니다.
Document AI (Python)를 사용한 양식 파싱
이 Codelab에서는 Document AI 양식 파서를 사용하여 Python으로 필기 양식을 파싱하는 방법을 알아봅니다. 여기서는 간단한 의료 접수 양식을 예로 사용하지만, 이 절차는 DocAI에서 지원하는 일반화된 모든 양식에서 작동합니다. 이 Codelab은 다른 Document AI Codelabs에서 다룬 콘텐츠를 기반으로 합니다. 다음 Codelab을 먼저 완료한 후에 진행하는 것이 좋습니다. 이 Codelab에서는 Document
Document AI Workbench - 커스텀 문서 추출기
이 Codelab에서는 Document AI Workbench와 자체 학습 데이터를 사용하여 완전히 맞춤설정된 모델을 만드는 방법을 알아봅니다.
실습: Dialogflow 및 Actions on Google을 사용하여 Google 어시스턴트용 TV 가이드 작업 만들기
TV 가이드 정보를 검색하는 데 도움이 되는 Google 어시스턴트와 대화를 만들어 보겠습니다.
실습: Women in Voice 워크숍
Women in Voice 모임 그룹의 이벤트와 문헌 정보를 검색하는 데 도움이 되는 사용자와 Google 어시스턴트 간의 대화를 만들어 보겠습니다.
Document AI Workbench - 업트레이닝
이 Codelab에서는 Document AI 업트레이닝을 사용하여 자체 학습 데이터로 모델 품질을 개선하는 방법을 알아봅니다.
실습: Google Workspace 및 Dialogflow로 Google Chat에서 TV 가이드 만들기
동적 카드 응답을 사용하여 Google Chat용 커스텀 Dialogflow 챗봇을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Document AI (Python)를 사용하는 특수 프로세서
이 Codelab에서는 Procurement DocAI와 Lending DocAI를 사용하여 전문 문서를 분류하고 파싱하는 방법을 알아봅니다.
Document AI(Python)를 사용한 광학 문자 인식(OCR)
이 Codelab에서는 Document AI와 Python을 사용하여 PDF 문서의 광학 문자 인식(OCR)을 수행합니다. 온라인(동기식) 및 일괄(비동기식) 프로세스 요청 모두를 만드는 방법을 살펴보겠습니다.
Google Cloud Dataflow를 사용하여 첫 SQL 문 실행
이 페이지에서는 Dataflow SQL을 사용하고 Dataflow SQL 작업을 만드는 방법을 설명합니다.
Apache Kafka에서 Pubsub로 마이그레이션
이 Codelab에서는 단계적 이전 방법을 사용하여 Apache Kafka에서 Google Cloud Pub/Sub로 애플리케이션을 이전합니다.
Dialogflow CX 생성기 및 데이터 저장소를 사용하여 정보에 입각한 의사 결정
초보자 친화적인 이 Codelab을 통해 생성기 기능을 숙지할 수 있습니다. 생성기는 Google의 최신 생성형 대규모 언어 모델 (LLM)을 사용하여 에이전트 응답을 생성합니다. 이 Codelab의 컨텍스트에서는 데이터 저장소에서 정보를 가져오는 생성기를 사용하여 정보에 입각한 결정을 내립니다.
Document AI: 인간 참여형(Human In The Loop)
이 Codelab에서는 Document AI 인간 참여형(Human In The Loop)을 사용하여 특수 프로세서로 사람의 검토 작업을 완료하는 방법을 알아봅니다.
생성형 대체를 사용하여 인텐트 적용 범위를 늘리고 오류를 적절하게 처리
이 초보자 친화적인 Codelab에서는 Google의 최신 생성형 대규모 언어 모델 (LLM)을 사용하여 가상 에이전트 응답을 생성하는 생성형 대체 기능을 알아봅니다.
Google Cloud Dataflow에서 Notebooks 사용
대화형 Beam으로 노트북 설정 및 실행
Android용 접근성 서비스 개발
이 Codelab에서는 Android 사용자를 위한 접근성 서비스를 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Document AI를 사용하여 필기 입력 양식 (Node.js)을 지능적으로 처리
이 Codelab에서는 Node.js와 함께 Document AI API를 사용하는 튜토리얼을 만드는 데 중점을 둡니다.
웹 구성요소에서 Lit 요소로
이 Codelab에서는 & 처음부터 웹 구성 요소를 빌드한 다음 점진적으로 Lit Element로 향상할 수 있습니다.
HEY를 사용한 Vertex AI 온라인 예측 기준 테스트
이 튜토리얼에서는 HEY를 사용하여 기준 테스트를 수행하고 클라우드 모니터링 측정항목을 예측하는 방법을 알아봅니다.
Gemini Code Assist를 사용한 테스트 소개
Gemini Code Assist를 사용하여 코드 테스트를 작성할 수 있습니다.
Cloud AI Platform에서 PyTorch 모델을 학습시키고 초매개변수를 조정
이 실습에서는 초매개변수 조정을 통해 클라우드에서 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다. PyTorch로 이 작업을 수행하는 방법을 보여드리지만 원하는 프레임워크에서 이 작업을 수행할 수 있습니다.
Node.JS 및 Google Cloud Functions로 DAG 트리거
이 Codelab에서는 Google Cloud Functions를 사용하여 Google Cloud Composer에서 Apache Airflow 워크플로 (DAG)를 트리거하는 방법을 보여줍니다. 여기서 DAG는 BashOperator를 사용하여 간단한 bash 명령어를 실행합니다.
Vertex AI 및 BigQuery ML을 사용한 시계열 예측
이 실습에서는 Notebooks, 학습, 예측, BigQuery ML을 다루는 Vertex AI를 사용하여 시계열 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI가 PSC를 사용하여 온라인 예측 엔드포인트에 비공개로 액세스
이 튜토리얼에서는 Private Service Connect를 사용하여 온라인 예측 액세스를 구성하고 검증하는 방법을 알아봅니다.
C#과 함께 Translation API 사용
이 Codelab에서는 C#과 함께 Translation API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Run의 Node.js 애플리케이션을 PostgreSQL용 Cloud SQL 데이터베이스에 연결하는 방법
Cloud SQL Node.js 커넥터 는 Node.js 애플리케이션을 Cloud SQL 데이터베이스에 안전하게 연결하는 가장 간편한 방법입니다. Cloud Run 은 HTTP 요청을 통해 호출 가능한 스테이트리스(Stateless) 컨테이너를 실행하는 완전 관리형 서버리스 플랫폼입니다. 이 Codelab에서는 IAM 인증을 사용하여 서비스 계정으로 Cloud Run의 Node.js 애플리케이션을 PostgreSQL용 Cloud SQL
Python에 Text-to-Speech API 사용
이 튜토리얼에서는 Text-to-Speech API를 Python과 함께 사용하는 방법을 알아봅니다.
C#으로 Text-to-Speech API 사용
이 Codelab에서는 C#으로 Text-to-Speech API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Python과 함께 Vision API 사용
이 튜토리얼에서는 Python과 함께 Vision API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Workflows를 사용한 서버리스 조정 소개
이 Codelab에서는 Workflows를 사용하여 Google Cloud 및 HTTP 기반 API 서비스를 조정하고 자동화하는 방법을 알아봅니다.
PowerShell용 Cloud Tools 설치 및 사용
이 Codelab에서는 Windows PowerShell용 Cloud 도구를 설치하고 사용하는 방법을 알아봅니다.
NodeJS에서 Cloud Workstations를 사용한 InnerLoop 개발
Cloud Workstations를 사용하여 컨테이너화된 환경에서 Nodejs 애플리케이션을 개발하는 소프트웨어 엔지니어의 개발 워크플로를 간소화하도록 설계된 기능을 살펴보세요.
BigQuery SQL 및 Vertex AI를 사용한 생성형 통계
BigQuery SQL 쿼리 및 Vertex AI PaLM API를 사용하여 영화 성공 평가 예측 및 처방 앱 빌드하기
Cloud Workstations 및 Cloud Code를 사용한 개발
Cloud Workstations를 사용하는 컨테이너화된 환경에서 Java 소프트웨어 엔지니어의 개발 워크플로를 간소화하도록 설계된 기능을 살펴보세요.
Android 뷰의 기본 색 조정
이 Codelab에서는 맞춤 색상을 동적 테마와 조화시키는 방법을 알아봅니다.
Fluid Numerics를 사용한 Gromacs Molecular Dynamics 시뮬레이션 실행' Slurm-GCP
이 Codelab에서는 SchedMD의 Slurm-GCP 솔루션을 사용하여 Google Cloud Platform에서 Gromacs를 실행하는 방법을 안내합니다.
생성형 AI - 키워드를 사용한 이미지 생성
이 Codelab에서는 GenAI API를 사용하여 특정 키워드에서 이미지를 생성하는 방법을 알아봅니다. 이는 text-bison API를 호출하여 이미지 생성 프롬프트를 생성한 다음 Imagen API를 호출하여 생성된 프롬프트에 따라 이미지를 생성하는 2단계 프로세스입니다. 이러한 전체 워크플로는 GRadio 앱을 사용하여 프런트엔드에서 실행됩니다.
Vertex AI PaLM API를 사용하는 BigQuery ML과 SQL 전용 LLM
텍스트 생성을 위한 Vertex AI 대규모 언어 모델 (text-bison)을 BigQuery에서 호스팅되는 원격 함수로 사용하여 BigQuery 공개 데이터 세트로 제공되는 GitHub 저장소의 소스 코드 요약입니다.
웹 블루투스로 PLAYBULB 원통 제어
JavaScript만 사용하여 초기 Web Bluetooth API를 통해 LED 불꽃 없는 초를 제어하는 웹 앱을 만듭니다.
Battle Jamón - 마이크로서비스 전투지
이 Codelab에서는 무대에서 하몬을 서로 '던져 버려서' 다른 마이크로서비스와 대결할 마이크로서비스를 빌드합니다.
Java를 사용한 InnerLoop 개발 - SpringBoot
컨테이너화된 환경에서 Java 애플리케이션을 개발하는 업무를 맡고 있는 소프트웨어 엔지니어의 개발 워크플로를 간소화하도록 설계된 기능을 살펴보세요.
ML Kit에서 AutoML Vision을 사용하여 기기 내 이미지 분류 모델 학습 및 배포
이 Codelab에서는 ML Kit의 AutoML Vision Edge를 사용하여 이미지 분류자를 학습시키고, ML Kit SDK를 사용하여 Android 또는 iOS 휴대전화에서 이미지 분류기를 실행합니다.
Material 3을 사용하는 Compose의 테마 설정
이 Codelab의 목적은 새롭게 구현된 Material Design 3 및 Material You로 Jetpack Compose의 테마 설정을 보여주는 것입니다.
Kotlin 04.1 기반 Android 고급: Android Google 지도
Android Kotlin 앱에 Google 지도를 추가하고 스타일을 지정하는 방법을 알아보세요.
Cloud Run에서 PaLM API를 사용하는 Chat 앱
Python Flask 프레임워크 및 Vertex AI PaLM API 모델을 사용하여 채팅 애플리케이션을 개발합니다.
Cloud Foundation Toolkit 시작하기
이 Codelab에서는 Cloud Foundation Toolkit(CFT)을 시작하고 CFT 모듈에 기능을 추가하는 일련의 단계를 통해 온보딩합니다.
Cloud Data Fusion을 사용하여 BigQuery로 CSV 데이터 수집 - 일괄 수집
이 Codelab에서는 Cloud Data Fusion을 사용하여 CSV 형식의 의료 데이터를 BigQuery에 로드하는 데이터 수집 패턴을 구현합니다.
Anthos Service Mesh 워크숍: 실습 가이드 - 일본어
이 워크숍은 프로덕션 단계에서 GCP에 전 세계에 분산된 서비스를 설정하는 방법을 알아보는 몰입형 몰입형 체험입니다. 주로 사용되는 기술은 안전한 연결, 관측 가능성, 고급 트래픽 형태를 만들기 위한 컴퓨팅용 GKE와 Anthos Service Mesh입니다. 이 워크숍에서 사용하는 모든 권장사항과 도구는 프로덕션에서도 사용됩니다.
Google VPN을 통해 AlloyDB를 Oracle에 연결
이 Codelab에서는 VPN을 통해 연결된 별도의 네트워크에 배포된 Oracle 데이터베이스에 AlloyDB 클러스터를 연결하는 방법을 알아봅니다.
BigQuery를 사용하여 GitHub 데이터 쿼리
BigQuery의 기본사항과 GitHub 커밋 데이터를 예시로 사용하여 테라바이트 규모의 공개 데이터를 쿼리하는 방법을 알아봅니다.
Battle One - 마이크로서비스 전투지
이 Codelab에서는 경기장에서 리프를 서로 '던져 놓는' 방식으로 다른 마이크로서비스와 싸우는 마이크로서비스를 빌드합니다.
ARCore 원시 심도
이 Codelab에서는 새로운 Raw Depth API를 사용하여 ARCore 애플리케이션을 빌드하는 단계를 보여줍니다.
Anthos Service Mesh 워크숍: 실습 가이드
이 워크숍은 프로덕션 단계에서 GCP에 전 세계에 분산된 서비스를 설정하는 방법을 알아보는 몰입형 몰입형 체험입니다. 주로 사용되는 기술은 안전한 연결, 관측 가능성, 고급 트래픽 형태를 만들기 위한 컴퓨팅용 GKE와 Anthos Service Mesh입니다. 이 워크숍에서 사용하는 모든 권장사항과 도구는 프로덕션에서도 사용됩니다.
앱에 동적 색상 추가
이 Codelab에서는 앱의 테마 설정을 Material 3으로 이전하고 나중에 동적 색상을 적용합니다.
Google Sheets와 Slides를 사용하여 빅데이터에서 유용한 정보 도출하기
이 Google Apps Script 중급 Codelab에서는 두 가지 Google 개발자 플랫폼인 Google Workspace와 Google Cloud 콘솔을 사용합니다. 구체적으로는 Cloud 콘솔의 BigQuery API (Apps Script 고급 서비스)와 기본 제공되는 한 쌍의 Google Workspace 서비스인 Google Sheets 및 Google Slides를 함께 사용합니다. 이 샘플 앱의 목적은 (상대적으로) 짧은 코드 조각으로 빅데이터 분석에서 슬라이드 프레젠테이션에 이르기까지 최종 단계를 자동화할 수 있음을 사용자에게 보여주는 것입니다.
BigQuery ML 시작하기
이 Codelab에서는 BigQuery를 사용해 애널리틱스 360 데이터 세트를 위한 머신러닝 모델을 만드는 방법을 알아봅니다.
BigQuery용 bq 명령줄 도구로 데이터 로드 및 쿼리
BigQuery용 Python 기반 명령줄 도구인 bq를 사용하여 데이터를 로드하고 쿼리하는 방법을 알아봅니다.
Cassandra 사용자를 위한 Cloud Bigtable
이 Codelab에서는 데이터 삽입, 업데이트, 읽기, 삭제를 위한 일반적인 Cassandra 쿼리를 자바 클라이언트에 상응하는 Cloud Bigtable과 비교합니다.
Vertex AI: 예측용 BigQuery 머신러닝 모델 내보내기 및 배포
이 실습에서는 BigQuery 머신러닝 으로 모델을 학습시킨 다음, 해당 모델을 Vertex AI 로 내보내고 배포합니다. 이는 Google Cloud의 최신 AI 제품 제품입니다. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $2 입니다. 이 실습에서는 Google Cloud에서 제공되는 최신 AI 제품을 사용합니다. Vertex AI 는 Google Cloud 전반의 ML
Google Apps Script 실습: 네 줄의 코드로 Google Sheets, 지도 및 Gmail에 액세스하기
이 Codelab에서는 Google 개발자 기술에 액세스하는 코드를 작성하는 가장 쉬운 방법 중 하나를 소개합니다. 이 모든 작업은 주류 웹 개발 언어인 JavaScript를 적용하여 수행됩니다. Google Apps Script를 사용하여 Google 시트의 셀에서 주소를 추출하고 주소를 기반으로 Google 지도를 생성한 다음 Gmail을 사용하여 지도를 첨부파일로 보내는 코드를 작성합니다. 무엇보다도 코드는 4줄에 불과합니다.
사용자 정의 규칙이 있는 NLB/VM용 Cloud Armor
이 Codelab에서는 사용자 정의 규칙으로 Cloud Armor 네트워크 에지 보안 정책을 구성하는 방법을 알아봅니다.
Dialogflow와 BigQuery를 통합하는 방법
이 실습은 Dialogflow의 fulfillment라는 개념을 기반으로 합니다. BigQuery에서 데이터 세트와 테이블을 만든 후 Dialogflow 처리에서 BigQuery 통합 세부정보를 설정하고 대화형 환경을 테스트하는 방법을 알아봅니다.
CEL-Go Codelab: 빠르고 안전한 삽입 표현식
이 Codelab에서는 Go로 구현된 Common Expression Language로 표현식을 작성합니다. 변수를 만들고, 논리 연산자 및/또는 연산자를 사용하고, json을 빌드하고, proto를 빌드하고, 표현식을 조정합니다.
배틀 피치 - 마이크로서비스 전투지
이 Codelab에서는 무대에서 복숭아를 서로 '던져 봐' 다른 마이크로서비스와 대결할 마이크로서비스를 빌드합니다.
Bigtable 및 Dataflow: Database Monitoring Art (HBase Java 클라이언트)
이 Codelab에서는 Dataflow를 사용하여 대량의 데이터를 로드하고 읽을 때 Bigtable 쓰기/읽기를 모니터링하는 방법을 알아봅니다.
풀 스택 영화 추천 시스템 빌드
이 Codelab에서는 풀 스택 추천 시스템을 빌드합니다. TensorFlow 추천자를 사용하여 추천 모델 2개를 학습시키고 TensorFlow Serving을 백엔드로 사용하여 배포합니다. 또한 크로스 플랫폼 Flutter 앱을 프런트엔드로 빌드합니다.
다음 페인트에 대한 상호작용 이해 (INP)
다음 페인트와의 상호작용 (INP) 에 관해 알아볼 수 있는 대화형 데모 및 Codelab입니다. 코드는 web-vitals-codelabs 저장소 에 있습니다. 페이지 상단에는 점수 카운터와 올리기 버튼이 있습니다. 반응성과 반응성의 일반적인 데모입니다. 버튼 아래에는 4가지 측정값이 있습니다. FPS 및 타이머 항목은 상호작용을 측정하는 데 전혀 필요하지 않습니다. 이들은 반응성을 좀 더 쉽게 시각화하기 위해 추가됩니다. 올리기 버튼과
PaLM Text Bison 모델을 래핑하는 Cloud 함수
Vertex AI 모듈을 초기화한 다음 PaLM Text Bison 모델을 호출하는 엔드포인트를 제공하는 Python으로 작성된 Cloud 함수를 보여줍니다.
커스텀 텍스트 분류 모델을 만들고 이 모델로 앱 업데이트
이 Codelab에서는 자체 데이터로 작동하는 모델을 만들 수 있도록 '모바일 텍스트 분류 시작하기' 과정에서 빌드한 모델을 개선하는 방법을 알아봅니다. 그러면 Android 및 iOS 앱을 새 모델로 업데이트하는 방법이 표시됩니다.
TensorFlow.js: 나만의 "Teachable Machine" 만들기 TensorFlow.js에서 전이 학습을 사용하여
이 Codelab의 내용
TensorFlow 에이전트 및 Flutter로 보드게임 빌드
이 Codelab에서는 머신러닝으로 구동되는 간단한 보드게임을 빌드합니다. TensorFlow 에이전트를 사용하여 강화 학습 모델을 학습시키고 TensorFlow Serving을 백엔드로 사용하여 배포합니다. 또한, 크로스 플랫폼 Flutter 앱을 게임 프런트엔드로 빌드합니다.
기본 메시지 스타일 앱 빌드
이 Codelab에서는 텍스트 상자와 보내기 버튼이 있는 간단한 메시지 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI 및 Svelte Kit가 포함된 Text Summarizer 앱
사용자가 Svelte Kit 웹 앱에서 Google Cloud Vertex AI를 사용하여 기사, 텍스트, 기타 형식의 콘텐츠를 요약할 수 있도록 텍스트 요약 사용 사례를 빌드합니다.
이미지 분류 기준의 커스텀 모델 만들기
이 Codelab에서는 특정 꽃을 인식하도록 ML 모델을 학습시킵니다.
TensorFlow.js: 특이 사례를 처리하도록 댓글 스팸 감지 모델 다시 학습시키기
이 Codelab에서는 선행 학습 모델에서 처리할 수 없는 극단적인 경우를 고려하기 위해 Model Maker를 사용하여 댓글 스팸 모델을 다시 학습시킨 다음 웹 애플리케이션에 새 모델을 다시 배포하는 방법을 알아봅니다.
앱에 커스텀 모델 통합
이 Codelab에서는 ML Kit 맞춤 모델을 사용하여 커스텀 이미지 분류 모델을 Android 또는 iOS 앱에 통합하는 방법을 알아봅니다.
댓글 스팸 머신러닝 모델 구축
이 Codelab에서는 다른 댓글에서 스팸을 필터링할 수 있는 머신러닝 모델을 만드는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI PaLM API를 사용한 텍스트 요약 방법
이 튜토리얼에서는 스터핑 방법을 통해 생성 모델을 사용하여 텍스트의 정보를 요약하는 방법을 알아봅니다.
Coral Edge TPU를 사용하여 TensorFlow.js로 노드에서 TFlite 모델 실행
Node.js에서 TensorFlow Lite 모델을 실행하고 Coral Edge TPU 및 WebNN을 사용하여 가속화합니다.
Codelab: 테스트 기반 개발을 가속화하는 Gemini
Gemini의 도움을 받아 TDD (테스트 기반 개발) 접근 방식을 사용하여 간단한 Ruby 앱을 만들어 보겠습니다.
정책 기반 경로 (PBR) Codelab
이 Codelab에서는 정책 기반 경로 (PBR)를 구성 및 활용하고 기능을 검증하는 방법을 알아봅니다.
Looker Studio에서 모든 데이터를 연결하고 시각화하기
Looker Studio는 Google의 비즈니스 인텔리전스 및 시각화 플랫폼입니다. 이 Codelab에서는 Looker Studio에서 소스의 데이터를 연결하고 시각화하는 방법을 알아봅니다. Google Apps Script를 사용하여 API에서 데이터를 가져오고 Looker Studio에서 해당 데이터를 시각화하는 코드를 작성합니다.
Cloud Run 작업
Cloud Run 서비스와 Cloud Run 작업을 모두 사용하면 Cloud Run에서 코드를 실행할 수 있습니다. 이 Codelab에서는 작업 생성, 작업 실행, 작업 관리 방법을 비롯하여 Cloud Run 작업을 사용하는 시기와 방법을 알아봅니다.
Cloud 보안 웹 프록시 (SWP) Codelab
이 Codelab에서는 클라우드 보안 웹 프록시 (SWP)를 배포하고 활용하여 웹 트래픽을 보호하는 방법을 알아봅니다.
Looker Studio에서 맞춤 시각화 만들기
이 Codelab에서는 Looker Studio 보고서에서 사용할 수 있는 맞춤 시각화를 만드는 방법을 알아봅니다.
dscc-gen을 사용하여 데이터 스튜디오 커뮤니티 시각화 만들기
이 Codelab에서는 프로젝트 템플릿 도구인 dscc-gen을 사용하여 데이터 스튜디오의 커뮤니티 시각화를 만듭니다.
Cloud NAT 동적 포트 할당 사용
이 실습의 목표는 Cloud NAT의 동적 포트 할당 (DPA) 기능을 살펴보는 것입니다.
Cloud NAT 규칙 사용
이 실습의 목표는 Cloud NAT의 규칙 기능을 살펴보는 것입니다.
모든 JavaScript 프레임워크를 Cloud Run에 배포하는 방법
Angular, Nuxt.js, Next.js와 같은 JavaScript 프레임워크를 Cloud Run에 배포하는 방법을 알아보세요.
vLLM 및 OpenAI Python SDK를 사용하여 Cloud Run GPU에서 LLM 추론을 실행하는 방법을 알아봅니다.
vLLM 및 OpenAI Python SDK를 사용하여 Cloud Run GPU에서 LLM 추론을 실행하는 방법을 알아봅니다.
직접 VPC 이그레스를 사용하여 내부 Cloud Run 서비스에 액세스하도록 Cloud Run 서비스를 구성하는 방법
직접 VPC 이그레스를 사용하여 내부 Cloud Run 서비스에 액세스하도록 Cloud Run 서비스를 구성하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Run, Video Intelligence API, Vertex AI를 사용하여 장면별 이미지 설명 서비스 만들기
Vertex AI 및 Video Intelligence API를 사용하여 동영상의 모든 장면에 있는 이미지를 설명하는 Cloud Run 서비스를 만드는 방법을 알아봅니다.
처음 100개 파일 표시 & Google Drive의 폴더
이 Codelab에서는 Google Workspace REST API를 사용하는 방법을 소개합니다. 이 예시는 간결성과 가용성을 위해 Python으로 작성되지만, 선호하는 개발 언어를 사용하도록 선택할 수도 있습니다. 많은 소개 주제를 마무리하고 사용자가 처음 100개의 파일을 표시하는 간단한 스크립트를 만드는 과정을 보여줍니다. 액세스할 수 있습니다.
Google Cloud Functions로 Gmail 받은편지함 강화하기
이 Codelab에서는 G Suite API와 Google Cloud Functions를 사용하여 Gmail 메일을 프로그래매틱 방식으로 자동 처리하는 방법을 알아봅니다.
내부 Cloud Run 서비스와 공개 인터넷에 모두 액세스하도록 Cloud Run 서비스 구성
공개 인터넷 액세스를 유지하면서 직접 VPC 이그레스를 사용하여 내부 전용 인그레스 Cloud Run 서비스에 액세스하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Run 작업 사용 방법 동영상을 처리하는 Video Intelligence API
Vertex AI 및 Video Intelligence API를 사용하여 동영상의 모든 장면에 있는 이미지를 설명하는 Cloud Run 작업을 만드는 방법을 알아봅니다.
Slurm을 통한 자동 확장 HPC Cluster 배포
Google Compute Engine, Google Deployment Manager, Slurm 워크로드 관리자를 사용하여 동적으로 확장 가능한 HPC 클러스터를 프로비저닝하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Run에 Gemini 기반 채팅 앱을 배포하는 방법
Express.js, htmx, tailwindCSS를 사용하여 Cloud Run에서 Gemini 기반 채팅을 배포하는 방법을 알아보세요.
Cloud Run 서비스에서 Cloud Storage의 PDF (비정형 데이터)에 Vertex AI Search 사용
Cloud Run 서비스에서 Vertex AI Search로 쿼리를 수행하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Build를 사용하여 GitHub에서 Cloud Run으로 변경사항을 자동으로 배포하는 방법
Cloud Build를 사용하여 GitHub에서 Cloud Run으로 변경사항을 자동으로 배포하는 방법
Gemini 함수 호출과 함께 Cloud Run을 사용하는 방법
Cloud Run을 Gemini 함수 호출의 엔드포인트로 사용하는 방법을 알아봅니다.
Google Cloud Codelab을 진행 중인가요? 여기에서 시작하세요.
이 Codelab에서는 다음 Codelab에서 사용할 Google Cloud 프로젝트를 설정합니다. 또한 Cloud Shell을 사용하여 파일을 수정하고 터미널 명령어를 실행하는 방법도 배웁니다.
BigQuery 및 AI Platform Notebooks를 사용한 임상 데이터 분석
이 Codelab에서는 BigQuery 및 AI Platform Notebooks를 사용해 GCP에서 임상 데이터에 액세스하고 분석하는 솔루션을 보여줍니다.
TensorFlow.js 선행 학습된 머신러닝 모델을 사용하여 자바스크립트로 스마트 웹캠 만들기
이 Codelab에서는 TensorFlow.js 선행 학습된 모델 (COCO-SSD) 중 하나를 로드하여 사용하고 이를 사용하여 학습된 일반 객체를 인식하는 방법을 알아봅니다.
Google Docs 및 머신러닝
이 Codelab에서는 Google Docs API를 사용하여 Google 문서를 만들고 오디오 파일의 스크립트를 이 문서에 작성합니다. Speech-to-Text API를 사용하여 지정된 오디오 파일의 텍스트 스크립트를 가져올 수 있습니다.
BigQuery로 FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) 수집
이 Codelab에서는 Cloud Healthcare FHIR API를 사용하여 FHIR - R4 형식의 의료 데이터 (일반 리소스)를 BigQuery에 로드하는 데이터 수집 패턴을 구현합니다.
Google Kubernetes Engine에서 .NET Core 앱 배포 및 업데이트
Microsoft.NET Core 는 기본적으로 컨테이너에서 실행할 수 있는.NET의 오픈소스 및 크로스 플랫폼 버전입니다..NET Core는 GitHub에서 사용할 수 있으며 Microsoft 및.NET 커뮤니티에서 유지관리합니다. 이 실습에서는 컨테이너화된.NET Core 앱을 Google Kubernetes Engine (GKE)에 배포합니다. 이 실습에서는 애플리케이션을 개발자의 로컬 환경에서 개발한 다음 프로덕션에 배포하는 일반적인
개발자를 위한 Duet AI 기술 실습 워크숍 가이드 Codelab
이 워크숍의 목적은 사용자와 실무자에게 Duet AI 실습 교육을 제공하는 것입니다. 이 Codelab에서는 다음 내용을 알아봅니다. 개발자용 Duet AI가 일상적인 개발에 어떻게 실제로 사용되는지 보여주기 위해 이 워크숍의 활동은 내러티브 맥락에서 진행됩니다. 새로운 개발자가 전자상거래 회사에 합류합니다. 기존 전자상거래 애플리케이션 (여러 서비스로 구성됨)에 새로운 서비스를 추가하는 업무를 담당합니다. 새 서비스는 제품 카탈로그의 제품에
Eventarc 이벤트로 Kubernetes 서비스 트리거
이 Codelab에서는 Eventarc를 사용하여 Pub/Sub, Cloud Storage, Cloud 감사 로그의 이벤트를 수신 대기하고 Google Kubernetes Engine (GKE)에서 실행되는 Kubernetes 서비스에 전달합니다.
Document AI Warehouse를 사용하여 문서 수집, 처리, 검색
이 Codelab에서는 Document AI Warehouse를 사용하여 문서의 전체 텍스트를 수집, 처리, 검색합니다.
고급 트래픽 관리 (Envoy) Codelab을 사용한 외부 HTTPs LB
이 Codelab에서는 새로운 외부 HTTP 부하 분산기에서 사용할 수 있는 고급 트래픽 기능을 알아봅니다.
Cloud KMS (비대칭)를 사용한 데이터 암호화 및 복호화
이 Codelab에서는 Cloud KMS 비대칭 키를 사용하여 데이터를 암호화하고 복호화합니다.
Cloud Armor로 에지 캐시 보호
이 실습에서는 CDN 배포를 만들고 Cloud Armor 규칙을 적용하여 에지 캐시를 보호합니다.
Google Ads에서 Firebase용 Google 애널리틱스 맞춤 이벤트 - Android
이 Codelab에서는 GA4F로 이벤트를 구현하고 Google Ads를 통해 액션 캠페인을 실행하는 방법을 알아봅니다.
소프트웨어 개발 수명 주기 전반에서 Duet AI 사용
Duet AI를 사용하여 기존 프로젝트의 작업 지원
Draco 도형 압축으로 3D 데이터 최적화
3D 그래픽은 게임, 디자인 및 데이터 시각화를 포함하여 많은 애플리케이션의 기본적인 부분입니다. 그래픽 프로세서와 제작 도구가 계속해서 개선됨에 따라 더 크고 복잡한 3D 모델이 보편화되고 몰입형 가상 현실 (VR) 및 증강 현실 (AR)에서 새로운 응용 분야를 발전시키는 데 도움이 될 것입니다. 모델의 복잡성이 증가하면서 저장용량 및 대역폭 요구사항이 폭발적으로 증가하는 3D 데이터를 따라잡을 수밖에 없게 되었습니다. Draco를 사용하면
Cloud KMS로 데이터 암호화 및 복호화
이 Codelab에서는 Cloud KMS를 사용하여 데이터를 암호화하고 복호화합니다.
Python의 HTTP Cloud Functions
이 튜토리얼에서는 Python으로 HTTP Cloud Functions를 빌드합니다.
Google Sheets로 CSV 데이터 가져오기를 자동화하는 Cloud 함수
이 Codelab에서는 Cloud Storage로의 CSV 파일 업로드에 반응하여 Cloud 함수에서 Google 스프레드시트를 채우는 방법을 알아봅니다.
Flask 앱에서 App Engine 작업 대기열 (가져오기 작업)을 사용하는 방법 (모듈 18)
기본 Python 2 Flask App Engine Dataplex 앱에 태스크 큐 가져오기 태스크 사용을 추가하는 방법을 알아봅니다.
App Engine Blob에서 Cloud Storage로 마이그레이션 (모듈 16)
Python 2 App Engine ndb 앱의 blobstore 사용량을 Cloud Storage로 이전하는 방법을 알아봅니다.
App Engine blobstore 사용 방법 (모듈 15)
간단한 Python 2 App Engine 앱에 blobstore 사용량을 추가하는 방법을 알아봅니다.
App Engine 태스크 큐 가져오기 태스크에서 Cloud Pub/Sub로 마이그레이션 (모듈 19)
Python 2 App Engine Dataplex를 마이그레이션하는 방법 알아보기 태스크 큐 (태스크 가져오기) 앱을 Cloud Dataplex로 가져오기 & Cloud Pub/Sub를 실행한 후 Python 3로 업그레이드
App Engine Memcache에서 Cloud Memorystore로 마이그레이션 (모듈 13)
Python 2 App Engine Dataplex를 마이그레이션하는 방법 알아보기 Memcache 앱에서 Cloud Dataplex로 마이그레이션 Cloud Memorystore (Redis용)를 사용한 후 Python 3로 업그레이드
Flask 앱에서 App Engine Memcache를 사용하는 방법 (모듈 12)
기본 Python 2 Flask App Engine NBS 앱에 Memcache 사용량을 추가하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Functions에 Stackdriver Logging 및 Stackdriver Trace 사용
Cloud Functions용 Stackdriver Logging 및 Stackdriver Trace 사용 방법을 알아봅니다.
모듈 11: Google App Engine에서 Cloud Functions로 마이그레이션
간단한 Python App Engine 앱을 변환 (또는 더 큰 모놀리식 앱을 마이크로서비스로 분할)하고 Cloud Functions로 이동하는 방법 알아보기
App Engine 번들 서비스 지원 확장: 1부 (모듈 17)
Gen2 런타임에서 App Engine 번들 서비스를 사용하는 방법을 알아봅니다.
모듈 5: Cloud Buildpack을 사용하여 Google App Engine에서 Cloud Run으로 마이그레이션
Cloud 빌드팩을 사용하여 간단한 App Engine 앱을 컨테이너화하고 Cloud Run으로 마이그레이션하는 방법을 알아봅니다.
C#과 함께 Natural Language API 사용
이 Codelab에서는 C#과 함께 Natural Language API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Flask 앱에서 App Engine 태스크 큐 (푸시 태스크)를 사용하는 방법 (모듈 7)
기본 Python 2 Flask App Engine Dataplex 앱에 태스크 큐 푸시 태스크 사용을 추가하는 방법을 알아봅니다.
기본 "Google 번역" 배포 App Engine, Cloud Functions, Cloud Run의 Express.js 앱
이 Codelab에서는 Node.js와 함께 Google Cloud Translation API를 사용하여 로컬에서 실행하거나 Cloud 서버리스 컴퓨팅 플랫폼 (App Engine, Cloud Functions 또는 Cloud Run)에 배포하는 방법을 알아봅니다.
Google Kubernetes Engine에서 모놀리식 웹사이트를 마이크로서비스로 마이그레이션
이 실습에서는 모놀리식 웹사이트를 마이크로서비스로 분할하여 Google Kubernetes Engine에 배포하는 방법을 알아봅니다.
모듈 6: Cloud Datastore에서 Cloud Firestore로 마이그레이션
간단한 App Engine 앱을 Cloud Datastore에서 Cloud Firestore로 마이그레이션하는 방법을 알아봅니다.
모듈 3: Google Cloud NBS에서 Cloud Datastore로 마이그레이션
간단한 App Engine 앱을 Cloud NBS에서 Cloud Datastore로 마이그레이션하는 방법을 알아봅니다.
App Engine 사용자 서비스에서 Cloud Identity Platform으로 마이그레이션 (모듈 21)
Python 2 App Engine Dataplex를 마이그레이션하는 방법 알아보기 사용자 서비스 앱을 Cloud Dataplex로 이전하는 경우 및 Cloud Identity Platform을 시작한 후 Python 3로 업그레이드
자동화 템플릿 만들기
이 Codelab에서는 자동화 템플릿을 작성하는 방법을 알아봅니다.
PipelineDP로 비공개 통계 계산
이 Codelab에서는 개인 정보 차등 보호 프레임워크인 PipelineDP를 사용하여 비공개 통계를 생성하는 방법을 알아봅니다.
Migrate for Anthos를 사용하여 Compute Engine에서 Kubernetes Engine으로 마이그레이션
이 Codelab에서는 Migrate for Anthos를 사용하여 간단한 웹 서버를 Compute Engine에서 Kubernetes Engine으로 마이그레이션합니다.
Google Thread Credentials API와 스레드 네트워크 공유
자체 보더 라우터와 앱이 Google API와 상호작용하여 단일 스레드 네트워크를 만드는 방법을 알아보세요.
Matter 기기 빌드
이 Codelab에서는 법적 사안 기기를 빌드하고 의뢰하며 사용합니다.
중요 가상 기기 빌드
이 Codelab에서는 가상 법적 사안 기기를 빌드하고 의뢰하여 사용합니다.
Cloud Run 시작 튜토리얼
시작 애플리케이션을 Cloud Run에 배포하는 방법을 알아봅니다.
내부 TCP/UDP 부하 분산기에 대한 Cloud DNS 라우팅 정책 및 상태 점검을 사용하는 멀티 리전 장애 조치
이 Codelab에서는 기본 부하 분산기와 Apache를 실행하는 백엔드 VM이 있는 백업 부하 분산기를 사용하여 Cloud DNS 장애 조치 라우팅 정책을 만듭니다. 장애 조치 기능을 테스트합니다.
콘솔을 사용한 신용카드 거래 사기 감지를 위한 BigQuery ML
이 Codelab에서는 콘솔을 사용하여 신용카드 거래의 사기 감지를 예측하는 BigQuery 로지스틱 회귀 모델을 빌드합니다.
Flutter와 Flame으로 2D 물리 게임 빌드
2D 물리 엔진인 Forge2D를 사용하여 Flutter 및 Flame 게임에서 게임 메커니즘을 제작하는 방법을 알아보세요.
Flutter를 사용한 Flame 소개
이 Codelab에서는 Flutter를 기반으로 빌드된 게임 엔진인 Flame을 사용하는 방법을 알아봅니다. Flame의 구성요소 및 효과에 관해 알아보고 Flame을 Flutter의 상태 관리와 통합하는 방법도 알아봅니다.
TensorFlow Enterprise 및 BigQuery로 Cloud AI Platform에서 사기 감지 모델 빌드
이 실습에서는 직접 BigQuery 데이터 세트를 수집하고 Google Cloud AI Platform에서 TensorFlow Enterprise를 사용하여 사기 감지 모델을 학습시킵니다.
Google 애널리틱스 맞춤 이벤트 및 Flutter로 Google Ads 캠페인 실행
이 Codelab에서는 GA4F로 맞춤 이벤트를 구현하고 Google Ads를 통해 앱 액션 캠페인을 실행하는 방법을 알아봅니다.
Cloud AI Platform을 사용한 사기 감지 모델 설명
이 실습에서는 TensorFlow를 사용하여 사기 거래를 식별하는 tf.keras를 빌드한 다음, Cloud의 Explainable AI SDK로 모델 결과를 해석합니다.
Flutter로 단어 퍼즐 빌드
컴퓨팅 집약적인 Flutter 앱을 빌드하고 Flutter의 유동적인 상호작용을 유지하는 방법을 알아보세요.
런타임 보안 통계
Cloud Run 및 GKE 클러스터에 애플리케이션을 배포하고 Software Delivery Shield Security에서 배포에 대한 보안 통계를 확인합니다.
Play 결제 라이브러리로 앱에서 정기 결제 판매 5
이 Codelab에서는 기본 요금제와 유연한 혜택을 포함하여 자동 갱신 정기 결제 및 선불 요금제를 구현하는 방법을 알아봅니다.
Spanner 및 Vertex AI Imagen API를 사용하여 데이터에서 생성형 AI로
서버 앱 API를 사용하여 Spanner 데이터베이스에서 가져온 데이터로 사용자가 만든 포즈 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성하는 포즈 생성기 앱을 빌드합니다.
PaLM 및 LangChain4J를 사용하여 Java로 사용자 및 문서와 함께 생성형 AI 기반 채팅
이 Codelab에서는 Java에서 생성형 AI를 사용하고, PaLM 대규모 언어 모델을 통합하고, LangChain4J LLM 조정 프레임워크를 활용하여 사용자와 채팅하거나 문서에 대해 질문합니다.
Gemini API를 사용하여 Google Workspace 작업 자동화하기
Gemini API의 강력한 기능을 사용하여 Google Workspace 작업을 자동화하고 더 많은 가능성을 탐색하는 방법을 알아보세요.
MDC-103 Android: 색상, 모션, 유형을 사용한 Material Theming (Java)
Android용 머티리얼 구성요소를 사용해 자바로 디자인을 통해 쉽게 제품을 차별화하고 브랜드를 표현할 수 있는 방법을 알아보세요.
MDC-101 웹: 머티리얼 구성요소 (MDC) 기본사항 (웹)
핵심 구성요소로 간단한 앱을 빌드하여 웹용 머티리얼 구성요소 사용에 관한 기본사항을 알아봅니다.
MongoDB Atlas 및 Cloud Run의 서버리스 MEAN 스택 애플리케이션
이 Codelab에서는 Cloud Run에서 실행되는 설치 가능한 MEAN Stack 앱을 빌드합니다.
MDC-111 Android: 머티리얼 구성요소를 코드베이스에 통합 (Kotlin)
처음부터 시작하지 않고 개별 머티리얼 구성요소를 기존 Kotlin 코드베이스에 통합하는 방법을 알아보세요.
MDC-111 Android: 머티리얼 구성요소를 코드베이스에 통합 (Java)
처음부터 시작하지 않고 개별 머티리얼 구성요소를 기존 Java 코드베이스에 통합하는 방법을 알아보세요.
MDC-103 웹: 색상, 모양, 고도, 활자를 사용한 Material Theming (웹)
웹용 머티리얼 구성요소를 사용해 디자인으로 얼마나 쉽게 제품을 차별화하고 브랜드를 표현할 수 있는지 알아보세요.
MDC-104 Android: 머티리얼 고급 구성요소 (Java)
디자인을 개선하고 자바의 고급 구성요소 배경화면 메뉴를 사용하는 방법을 알아보세요.
MDC-104 Android: 머티리얼 고급 구성요소 (Kotlin)
디자인을 개선하고 Kotlin의 고급 구성요소 배경화면 메뉴를 사용하는 방법을 알아보세요.
Go로 앱의 성능 향상을 위한 계측 (2부: 프로파일러)
연속 프로파일링은 성능 조정을 위한 라스트 1마일 정보를 식별하는 도구입니다. 이 Codelab에서는 프로파일러 에이전트를 사용하여 애플리케이션을 계측하는 방법과 Cloud Profiler의 시각화된 차트에서 병목 현상을 식별하는 방법을 알아봅니다.
Unity의 AR Foundation을 사용하여 AR 게임 만들기
이 Codelab에서는 Unity의 AR Foundation 프레임워크를 사용하여 ARCore를 사용하여 간단한 운전 게임을 만드는 방법을 알아봅니다.
BigQuery에서 파티셔닝 및 클러스터링
이 Codelab에서는 BigQuery 웹 UI를 사용하여 BigQuery의 파티션 나누기 및 클러스터링을 이해합니다.
C++에서 Firebase 시작하기
Android 및 iOS용 Firebase SDK에 대해 알고 계실지도 모르지만, 크로스 플랫폼 게임만을 위해 설계된 SDK인가요? 이 워크숍에서는 C++ SDK를 CMake를 통해 Android 프로젝트에 업데이트하고, 게임을 개선하는 데 도움이 되는 몇 가지 기본 분석을 추가하고, 친구 및 테스터와 공유하여 의견 수집을 시작하세요.
Gemini에서 함수 호출을 사용하여 API와 상호작용하는 방법
이 Codelab에서는 Gemini의 함수 호출을 사용하여 사용자가 환율에 대해 질문하고 외부 API에서 최신 데이터를 가져온 후 사용자에게 답변할 수 있는 앱을 빌드합니다.
동작 탐색과 더 넓은 화면 환경
이 Codelab에서는 기존 앱의 앱 컨트롤을 동작 탐색과 함께 작동하도록 만듭니다. 또한 더 넓은 화면 환경을 제공합니다.
Gemini Code Assist를 사용하여 AI 요약 점프 스타트 솔루션을 탐색하고 개선합니다.
이 Codelab에서는 Vertex AI 모델을 사용하여 Google Cloud Storage에 업로드된 PDF 문서를 요약하는 기존의 점프 스타트 솔루션인 AI 요약에 대해 살펴보겠습니다. Google은 Gemini Code Assist를 사용하여 새로운 기능을 파악하고 솔루션에 추가합니다.
PaLM 및 LangChain4J를 사용하여 Java로 생성형 AI 텍스트 생성
이 Codelab에서는 Java의 생성형 AI를 시작하고, PaLM 대규모 언어 모델을 통합하며, LangChain4J LLM 조정 프레임워크를 활용합니다.
Google Workspace 부가기능으로 이메일의 활용도를 높여보세요
이 Codelab에서는 사용자가 Gmail에서 나가지 않고도 영수증의 비용을 Google 시트에 쉽게 추가할 수 있는 Gmail 부가기능을 설계하고 구현합니다.
Gemini를 사용하여 서비스의 합성 모니터링 테스트 작성
이 Codelab에서는 작성 지원 기능을 활용하여 기존 서비스의 합성 모니터링 테스트를 작성하는 방법을 살펴보겠습니다.
GKE NFO 멀티 네트워크 배포 및 검증 고성능 인터페이스
이 Codelab에서는 GKE L3 및 넷기기 멀티닉 노드 풀을 구성하고 검증하는 방법을 알아봅니다.
Google 애널리틱스로 WebView에서 이벤트 추적
이 Codelab에서는 GA4F를 사용하여 WebView 내에서 웹사이트의 이벤트를 네이티브 코드로 전달하여 추적하는 방법을 실행합니다.
TensorFlow.js: Python 저장된 모델을 TensorFlow.js 형식으로 변환
이 Codelab에서는 SavedModel 형식의 기존 Python ML 모델을 TensorFlow.js 형식으로 변환하여 웹브라우저에서 실행할 수 있도록 하는 동시에 전환에서 발생할 수 있는 일반적인 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.
Node.js Codelab의 TensorFlow.js 학습
이 Codelab에서는 Node.js 서버에서 TensorFlow.js를 사용하여 야구 투구 추정 모델을 빌드하고 학습시키고 클라이언트에 측정항목을 제공하는 방법을 알아봅니다.
실습: Media CDN의 서비스 확장 프로그램
이 Codelab에서는 서비스 확장 프로그램 플러그인을 통해 커스텀 코드를 실행하여 커스텀 HTTP 인증을 달성하는 Media CDN 배포를 빌드합니다.
소매 제품 가격 최적화
이 Codelab에서는 Dataprep, BigQuery, Looker를 활용하여 다양한 소매가의 영향을 분석하고 제품 가격을 최적화하기 위해 정보에 입각한 결정을 내리는 방법을 알아봅니다.
Slack 명령어 자동화
Slack 애플리케이션에서 텍스트 요약을 위한 Slack 슬래시 명령어를 만들기 위한 소스 코드입니다. Slack 애플리케이션은 Cloud 함수를 사용하여 텍스트 요약을 위해 PaLM API를 호출합니다.
Kustomize를 사용한 확장
Kustomize는 템플릿 없이 애플리케이션 구성을 맞춤설정할 수 있는 방법을 도입하여 기성 애플리케이션 사용을 간소화하는 도구입니다. 독립형 유틸리티로 사용할 수 있으며 kubectl apply -k 를 통해 kubectl에 빌드되어 독립형 CLI로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 kustomize.io 를 참고하세요. 이 튜토리얼에서는 Kustomize의 핵심 개념을 살펴보고 이를 사용하여 애플리케이션 및 환경의 변형을 관리합니다.
Python으로 Secret Manager 사용
이 튜토리얼에서는 Python과 함께 Secret Manager를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Private Service Connect 및 하이브리드 NEG TCP 프록시를 사용하여 하이브리드 네트워킹을 통해 온프렘 서비스에 연결
이 Codelab에서는 TCP 프록시로 Private Service Connect를 사용하여 온프레미스 서비스에 액세스하는 방법을 알아봅니다.
Cloud Dataproc의 Apache Spark 및 Jupyter 노트북
이 실습에서는 선택적 구성요소 및 구성요소 게이트웨이를 사용하여 Cloud Dataproc에서 Apache Spark 및 Jupyter 노트북을 설정하는 방법을 알아봅니다.
Spring Resource 추상화로 Cloud Storage의 파일에 액세스
Spring 리소스 추상화로 Cloud Storage의 파일에 액세스하는 방법을 알아봅니다.
Kotlin 03.2의 고급 Android: MotionLayout을 사용한 애니메이션
이 Codelab에서는 MotionLayout을 사용하여 동적 애니메이션이 포함된 Android Kotlin 앱을 빌드합니다.
Cloud Armor 및 TCP/SSL 프록시 부하 분산기 - 비율 제한 및 IP 거부 목록 Codelab
이 Codelab에서는 백엔드 서비스로 TCP/SSL 프록시 부하 분산기를 만들고 Cloud Armor를 사용하여 부하 분산기에 대한 액세스를 특정 사용자 클라이언트 집합으로 제한합니다.
Android에서 TensorFlow Lite로 꽃 인식
이 Codelab에서는 이미지 분류기를 TensorFlow Lite를 사용하여 Android 휴대전화에서 실행합니다.
Cloud Data Fusion을 사용하여 CSV (쉼표로 구분된 값) 데이터를 BigQuery로 수집 - 실시간 수집
이 Codelab에서는 Cloud Data Fusion을 사용하여 CSV 형식의 의료 데이터를 BigQuery에 실시간으로 로드하는 데이터 수집 패턴을 구현합니다.
Spanner 및 Vertex AI를 사용한 유사성 검색
사용자 입력을 기반으로 의류 추천을 위한 유사성 검색 애플리케이션을 빌드하고 Spanner에 저장되고 벡터 검색으로 색인이 생성된 데이터를 검색하여 최근접 이웃에 응답합니다.
TensorFlow Lite for Microcontrollers 및 SparkFun Edge를 사용한 AI 음성 인식
이 Codelab에서는 마이크로컨트롤러가 포함된 배터리 기반 개발 보드인 SparkFun Edge에서 TensorFlow Lite for Microcontrollers를 사용하여 음성 인식 모델을 실행하는 방법을 알아봅니다.
OpenTelemetry를 사용한 트레이스 정보 계측
OpenTelemetry는 trace 및 측정항목의 시스템 관측 가능성을 위한 업계 표준입니다. 이 세션에서는 OpenTelemetry를 사용해 애플리케이션 측정항목을 계측하는 방법과 Cloud Monitoring 및 기타 모니터링 도구에서 이를 활용하는 방법에 대한 지식을 공유합니다.
실습: flexiWAN SD-WAN 어플라이언스를 사용하는 NCC 사이트 간
이 실습의 목표는 NCC 허브에 연결된 소프트웨어 정의 WAN 어플라이언스 스포크를 사용하여 NCC를 살펴보는 것입니다.
iOS 앱에 푸시 알림 추가
이 Codelab에서는 Firebase 클라우드 메시징을 사용하여 iOS 앱에 푸시 알림을 추가합니다.
서버리스 웹 API 워크숍
이 Codelab에서는 Google Cloud 서버리스 솔루션을 기반으로 서가와 서적을 제공하는 웹 API를 개발합니다. 샘플 데이터를 가져오는 Cloud 함수, 재사용 가능한 백엔드 웹 API를 제공하는 Cloud Run 컨테이너, 도서 라이브러리를 탐색할 수 있는 웹 프런트엔드를 제공하는 App Engine 웹 애플리케이션을 만듭니다.
웹 앱에 푸시 알림 추가
이 Codelab에서는 웹 앱에 푸시 알림을 추가하는 방법을 알아봅니다.
TensorFlow.js - 전이 학습을 사용한 오디오 인식
이 Codelab에서는 소리를 인식하고 브라우저의 슬라이더를 제어하는 데 사용할 수 있는 기본 오디오 인식 네트워크를 빌드합니다. 강력하고 유연한 JavaScript용 머신러닝 라이브러리인 TensorFlow.js를 사용하게 됩니다.
Android Codelab에서 원격 구성 통합
이 Codelab에서는 Android에서 원격 구성을 구현하고 사용하는 방법을 알아봅니다.
텍스트 및 얼굴 특징 인식 ML Kit: iOS
이 Codelab에서는 온디바이스 머신러닝을 사용하여 이미지에서 텍스트와 얼굴 특징을 인식하는 ML Kit를 사용하여 iOS 앱을 빌드합니다.
ViewModel의 단위 테스트 작성
ViewModel을 테스트하여 앱의 정확성, 기능 동작, 사용성을 확인하는 방법을 알아보세요.
구성 가능한 함수 text로 간단한 앱 빌드
컴포저블 함수로 간단한 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
광고 측정항목으로 Core Web Vitals 필드 데이터 측정
이 Codelab에서는 사전 빌드된 Google 태그 관리자 (GTM) 태그 템플릿으로 코어 웹 바이탈을 측정하고 Google 애널리틱스 4 (GA4) 속성으로 데이터를 전송하는 방법을 알아봅니다. Core Web Vitals 필드 데이터와 광고 실적 측정항목을 사전 빌드된 Looker Studio 대시보드와 연결하기 위해 Google Ad Manager 및 Google 애드센스 에서 GA4로 데이터를 가져오는 방법도 알아봅니다. GTM 태그
Google for Developers
Maps JavaScript API용 마커 클러스터링으로 여러 마커를 함께 사용하여 지도를 더 쉽게 읽을 수 있는 방법을 알아봅니다. Google Maps Platform과 함께 사용할 수 있는 오픈소스 데이터 시각화 프레임워크인 deck.gl에 대해 알아봅니다. Google Maps Platform 및 deck.gl을 사용하여 대용량 데이터 시각화를 생성하는 방법을 알아봅니다. 퀴즈를 풀고 배지를 받으세요. Google Maps
Angular를 사용한 크로스 플랫폼 앱 빌드
개발자가 유지관리 및 확장이 가능한 앱을 빠르게 설정하도록 Angular에서 제공하는 신규 및 기존 개발자 도구를 알아보세요.
Android용 Google Maps Platform 시작하기
Google Maps Platform과 Google Cloud Console의 프로젝트 관리 방법을 알아본 후 첫 대화형 Android 지도를 만들어 보세요.
SQL을 사용하여 데이터베이스 읽기 및 쓰기
관계형 데이터베이스의 핵심 개념을 알아보고 SQL을 사용하여 데이터베이스를 읽고 조작하는 방법을 알아보세요.
SQL 소개
SQL을 사용하여 관계형 데이터베이스에서 데이터를 읽고 조작하는 방법을 알아봅니다.
Room을 사용하여 데이터 유지
Android Kotlin 앱에서 Room을 사용하는 방법을 알아보세요. Room은 Android Jetpack의 일부인 지속성 데이터베이스 라이브러리로, SQLite 위에 있는 추상화 레이어입니다. Room은 데이터베이스를 설정하고 구성하며 쿼리하는 편리한 API를 제공합니다.
Room을 사용하여 데이터 읽기 및 업데이트
Room을 사용하여 Android Kotlin 앱에서 데이터를 읽고 업데이트하는 방법을 알아보세요. Room은 Android Jetpack의 일부인 데이터베이스 라이브러리로, 데이터베이스 설정 및 구성과 같은 여러 작업을 처리하고 앱이 일반적인 함수 호출을 사용하여 데이터베이스와 상호작용할 수 있도록 합니다.
Cupcake 앱 테스트
Navigation 구성요소를 테스트하고 테스트가 적용되는 코드의 양을 최대화하는 방법을 알아봅니다.
Jetpack Compose의 Navigation
Navigation 구성요소를 사용하여 화면이 더 많은 복잡한 앱을 빌드하는 방법과 여러 컴포저블 간에 데이터를 탐색하고 전달하는 방법을 알아봅니다.
Compose를 사용하여 화면 간 이동
Cupcake 앱에 Navigation 구성요소를 추가하여 앱의 흐름을 구성하고 여러 화면 간에 데이터를 탐색하고 전달합니다.
DataStore에서 키를 사용하여 데이터 저장 및 액세스
Android 앱에서 Preferences DataStore를 사용하여 간단한 키-값 쌍 데이터를 저장하는 방법을 알아봅니다.
디지털 접근성은 어떻게 측정되나요?
장애인을 포함한 모든 사용자가 의미 있고 평등한 방식으로 웹사이트와 상호작용할 수 있도록 돕는 접근성 측정에 대해 소개합니다.
스크롤 가능한 목록 빌드하기
Compose를 사용하여 스크롤 가능한 텍스트 및 이미지 목록을 표시하는 앱을 만듭니다.
Material Design 3를 사용하여 접근성 높고 개인화된 테마와 브랜드 만들기
Material 3를 사용하여 접근성 높고 개인화된 테마와 브랜드를 만드는 방법을 알아봅니다.
앱 아이콘 변경
Affirmations 앱의 앱 아이콘을 변경합니다.
Material Design을 사용하여 적응형 레이아웃 빌드
Material Design의 적응형 디자인을 사용하여 여러 화면 크기에서 일관성을 달성하는 방법을 알아봅니다. 이 Codelab에서는 모바일 디자인을 태블릿 형식에 맞게 만들고 반응형 그리드, 적응형 구성 패턴, 올바른 구성요소에 대해 알아봅니다.
인터넷에서 데이터 가져오기
커뮤니티에서 개발한 라이브러리를 사용해 Android Kotlin Compose 앱에서 웹 서비스에 연결하여 데이터를 가져오고 표시하는 방법을 알아봅니다. 잠재적인 네트워크 오류를 처리하는 방법도 알아봅니다.
접근성 테스트
앱의 접근성을 테스트하는 방법을 알아봅니다.
스크롤 가능한 목록 추가
텍스트와 이미지로 이루어진 스크롤 가능한 격언 목록을 표시하는 앱을 빌드합니다.
Jetpack Compose를 사용한 Material Theming
색상, 도형, 서체에 Material Theming을 추가하는 방법을 알아봅니다.
Android 스튜디오에서 디버거 사용하기
Android 스튜디오에서 디버거를 사용하여 런타임 시 앱의 상태를 검사하고 디버그하는 방법을 알아봅니다.
Gemini로 Google Chat용 앱 빌드
이 Codelab에서는 Vertex AI의 Gemini 기반 AI 모델, Dialogflow CX, 앱 홈, Google Chat 이벤트, 액세서리 위젯 등 사용 가능한 최신 기능을 사용하여 Google Chat 앱을 빌드합니다.
Android 앱 크기 조절
이 Jetpack Compose 기반 Codelab에서는 Android 앱을 최적화하여 자유 형식 크기 조절을 위한 권장사항을 보여줍니다. 여기에는 매니페스트 호환성 사용과 구성 변경 영향, 크기 조절 시 연속성 유지가 포함됩니다.
Speculation Rules API로 순간 탐색 기능 구현
Speculation Rules API를 사용한 사전 렌더링 을 통해 순간 탐색 기능을 구현하는 방법을 학습할 수 있는 대화형 데모 및 Codelab입니다. Codelab을 완료하는 데 약 30분이 소요되며, 화면 상단에서 남은 시간을 확인할 수 있습니다. 준비되셨나요? 그럼 시작해 보겠습니다. 이 데모의 첫 번째 단계는 Glitch 에서 다음과 같은 3개의 페이지가 있는 테스트 사이트를 만드는 것입니다. 자체 데모 사이트를 사용하고 싶은
Duet AI를 사용하여 기존 애플리케이션을 탐색하고 개선하는 방법
이 Codelab에서는 기존 API 백엔드를 기반으로 Duet AI를 사용하여 클라이언트 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아봅니다. 이 실습에서는 기존 애플리케이션에서 Duet AI를 사용하는 방법을 설명합니다. 이 실습에서는 다음 작업을 진행하는 방법을 학습합니다. 조직 정책에 따라 이 솔루션을 올바르게 배포하지 못할 수도 있습니다. 권장사항: 회사 또는 학교 계정이 아닌 모든 권한이 있는 계정(예: 개인 계정)을 사용하세요. 참고: 모든
Google Pay를 사용하여 Android에서 빠른 결제 환경 빌드(Kotlin)
이 Codelab에서는 Android 애플리케이션에 결제 화면을 빌드하고 Google Pay를 사용할 수 있도록 설정합니다. 이렇게 하면 애플리케이션 사용자가 버튼 탭만으로 빠르고 편리하고 안전한 방식으로 상품에 대해 결제를 진행할 수 있습니다.
개발자를 위한 Duet AI 둘러보기
이 Codelab에서는 Google Cloud의 AI 기반 공동작업 도구인 Duet AI를 사용합니다. Duet AI Chat과 인라인 코드 지원을 사용하여 코드를 생성하고 코드를 이해하는 방법 등을 숙지합니다.
서가 분석: Gemini를 사용하여 BigQuery 데이터를 웹으로 가져오는 Java Cloud Run 애플리케이션 빌드
Gemini를 사용하여 BigQuery 데이터를 웹으로 간단히 가져와서 Cloud Run에 배포하는 서가 요약 애플리케이션을 만듭니다.
Kotlin에서 조건문 작성하기
Kotlin에서 조건문을 작성하는 방법을 알아봅니다.
클래스 확장
`extends` 키워드를 사용하면 기존 클래스의 서브클래스를 만들 수 있습니다.
비교 연산자
비교 연산자 사용 방법을 알아봅니다.
부울
불리언 데이터 유형을 사용하는 방법을 알아봅니다.
속성 접근자
객체의 속성을 설정, 변경, 액세스하는 방법을 알아봅니다.
함수
JavaScript 함수를 소개합니다.
사물
JavaScript 객체 소개
문자열
자바스크립트 문자열 데이터 유형을 사용하는 방법을 알아보세요.
제어 흐름
자바스크립트의 제어 흐름에 대해 알아보세요.
프로토타입 상속
JavaScript 객체와 프로토타입 상속
키가 지정된 컬렉션
맵 및 세트와 같은 키가 지정된 컬렉션을 사용하는 방법을 알아봅니다.
BigInt
JavaScript의 BigInt 데이터 유형을 사용하는 방법을 알아봅니다.
JavaScript 소개
자바스크립트의 간략한 역사와 기본 규칙의 개요.
이 키워드
함수가 실행되는 컨텍스트로 작업하려면 `this` 키워드를 사용합니다.
JavaScript 학습에 오신 것을 환영합니다.
JavaScript의 기초에 대한 심층 과정입니다.
속성 설명어
속성 설명자를 사용하여 JavaScript 객체를 구성합니다.
함수 표현식
JavaScript 함수 표현식을 소개합니다.
기호
JavaScript의 기호 데이터 유형을 사용하는 방법을 알아보세요.
null 및 정의되지 않음
자바스크립트의 `null` 및 `undefined` 데이터 유형을 사용하는 방법을 알아보세요.
클래스 필드 및 메서드
클래스 필드와 메서드를 사용하여 클래스에 속성을 추가합니다.
데이터 유형 및 구조
자바스크립트의 기본 "원시" 데이터 유형입니다.
부록
JavaScript 여정에 도움이 될 수 있는 추가 정보입니다.
클래스
JavaScript에서 클래스를 사용하는 방법을 알아봅니다.
새 키워드
`new` 키워드를 사용하여 함수를 호출하여 객체를 만듭니다.
색인이 생성된 컬렉션
배열과 같이 색인이 생성된 컬렉션을 사용하는 방법을 알아봅니다.
정적 초기화 블록
정적 초기화 블록을 사용하여 정적 필드를 설정하거나 변경합니다.
반환 키워드
함수를 최대한 활용하려면 `return` 키워드를 사용합니다.
Numbers
JavaScript의 숫자 데이터 유형을 사용하는 방법을 알아보세요.
변수
자바스크립트 변수를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Kotlin 프로그래밍 소개
Kotlin에서 Android 앱 빌드를 준비하기 위해 Kotlin의 입문 프로그래밍 개념을 알아봅니다.
Kotlin에서 함수 만들기 및 사용하기
Kotlin의 함수 알아보기
인터넷에서 이미지 로드 및 표시
이 Codelab에서는 Coil 라이브러리를 사용하여 Android Compose 앱에 인터넷의 사진을 로드하고 표시합니다.
컬렉션을 사용한 고차 함수
Kotlin에서 컬렉션과 함께 일반적인 고차 함수를 사용하는 방법을 알아보세요.
연습: Superheroes 앱 빌드하기
Material Design의 개념을 바탕으로, 목록과 간단한 애니메이션을 사용하여 슈퍼히어로 목록을 빌드합니다.
Kotlin에서 함수 유형 및 람다 표현식 사용
Kotlin에서 람다 표현식과 고차 함수의 사용 방법을 알아봅니다.
연습: Compose 기본사항
기본 UI 컴포저블 개념을 적용하여 특정 문제에 관한 화면을 구현합니다.
제네릭, 객체, 확장
Compose 코드에서 사용할 제네릭, enum 클래스, 데이터 클래스, 객체, 범위 함수와 같은 더 많은 Kotlin 개념을 대략적으로 알아봅니다.
제공 예정
테스트에 관한 추가 정보를 기대해 주세요.
Android 스튜디오 다운로드 및 설치
Android 스튜디오를 다운로드하고 설치하는 방법을 알아보세요.
Android 스튜디오 설정
첫 번째 프로젝트를 만들고 기기 또는 에뮬레이터에서 실행할 수 있도록 Android 스튜디오를 설치하고 설정합니다.
연습: Sports 앱 빌드
Material Design의 개념을 바탕으로, 목록과 간단한 애니메이션을 사용하여 슈퍼히어로 목록을 빌드합니다.
Jetpack Compose 테마 설정
이 Codelab에서는 앱의 테마를 만들고 개별 구성요소의 스타일을 지정하며 밝은 테마/어두운 테마를 지원하는 방법을 알아봅니다.
테스트의 정의
테스트에 대한 개략적인 소개입니다.
Learn Testing에 오신 것을 환영합니다!
소프트웨어 테스트에 관한 심층 과정입니다.
테스트 환경
테스트에 런타임 도구 및 브라우저 에뮬레이션을 사용하는 방법을 알아봅니다.
정적 분석
기본적인 자동 테스트에 린터 도구를 사용하는 방법을 알아봅니다.
실제 구성요소 테스트
복잡한 종속 항목이 있는 React 구성요소의 테스트 설계 예
부록
테스트 개발 여정에 도움이 될 수 있는 추가 정보입니다.
유용한 도구
대부분의 테스트 프레임워크에 공통된 어설션 및 기타 프리미티브에 관해 알아봅니다.
자동 테스트 유형
테스트 유형의 일반적인 분류에 대해 알아봅니다.
테스트할 항목 및 접근 방식
테스트를 위해 코드를 평가하는 방법을 알아봅니다.
테스트가 실행되는 위치
테스트를 수동으로 실행하거나 자동화된 프로세스의 일부로 실행하는 방법을 알아봅니다.
Android 11(4주 차): 호환성
Android 11과 호환되는 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
코드 분할 자바스크립트
일부 리소스는 웹페이지의 초기 로드에 중요하지 않습니다. JavaScript는 코드 분할이라는 기술을 통해 필요할 때까지 지연할 수 있는 리소스 중 하나입니다. 이렇게 하면 대역폭과 CPU 경합을 줄여 성능을 개선할 수 있습니다. 이는 시작 시 초기 페이지 로드 속도와 입력 응답성을 모두 개선하기 위한 중요한 고려사항입니다.
중요 경로 이해
주요 렌더링 경로는 페이지의 초기 렌더링이 브라우저에 표시되는 속도를 다루는 웹 성능의 개념입니다. 이 모듈에서는 렌더링 차단 및 파서 차단 리소스와 같은 개념과 페이지가 브라우저에 표시되는 속도에 이러한 리소스가 어떻게 핵심적인 역할을 하는지를 다루며 주요 렌더링 경로에 대한 이론을 살펴봅니다.
실적 학습에 오신 것을 환영합니다
이 과정은 사용자 환경의 중요한 측면인 웹 성능의 초보자를 위해 고안되었습니다. 주요 웹 성능 개념과 성능 개선을 위한 기술을 다룹니다.
동영상 실적
동영상은 웹페이지에서 자주 사용되는 미디어 유형이지만 효율적으로 게재하는 방법을 아는 것은 실적의 한 측면입니다. 이 모듈에서는 웹사이트를 빠르게 이용할 수 있도록 동영상을 퍼가기 위한 몇 가지 핵심 기법과 동영상을 사용할 때 발생할 수 있는 인접한 성능에 대해 알아봅니다.
첫 번째 WebGPU 앱
이 Codelab에서는 새로운 WebGPU API의 기본 개념을 소개합니다. 그리고 GPU에서 실행되는 Conway의 Game of Life 버전을 빌드하는 방법을 안내합니다. WebGPU의 렌더링 기능은 보드를 그리는 데 사용되고 WebGPU의 컴퓨팅 기능은 게임 상태를 업데이트하는 데 사용됩니다.
첫 번째 Android 앱 만들기
이 콘텐츠는 오래되어 더 이상 유지되지 않습니다. 최신 권장사항을 알아보려면 Compose 사용 시 알아야 하는 Android 기본사항 과정을 확인하세요. 이 개발자 과정은 2023년 12월에 지원 중단됩니다.
탐색 구성요소 소개
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WorkManager를 사용한 작업 예약
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활동 및 인텐트
암시적 인텐트와 명시적 인텐트로 탐색을 사용하도록 미완성 앱을 업데이트합니다.
첫 번째 Android 앱 만들기 및 실행
이 Codelab에서는 Android 스튜디오를 사용하여 Kotlin으로 첫 Android 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다. Android 스튜디오 템플릿을 사용하여 첫 번째 프로젝트를 생성합니다.
스크롤 가능한 목록 표시
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인터넷에서 데이터를 가져와 표시
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프로젝트: Lemonade 앱
Android 기본사항 1단원의 프로젝트 안내
Kotlin의 클래스 및 객체 인스턴스
이 Codelab에서는 주사위를 굴릴 수 있는 Kotlin 프로그램을 만듭니다.
4강: 첫 번째 Android 앱 빌드
Android 스튜디오를 사용하여 첫 번째 Android 앱을 만드는 방법을 알아봅니다.
선택사항: 휴대기기에서 앱 실행
이 Codelab에서 휴대전화 또는 태블릿과 같은 Android 기기를 설정하고 Android 스튜디오 앱을 실행하는 방법을 알아봅니다.
Room을 사용하여 데이터 읽기 및 업데이트
Room을 사용하여 Android Kotlin 앱에서 데이터를 읽고 업데이트하는 방법을 알아보세요. Room은 Android Jetpack의 일부인 데이터베이스 라이브러리로, 데이터베이스 설정 및 구성과 같은 여러 작업을 처리하고 앱이 일반적인 함수 호출을 사용하여 데이터베이스와 상호작용할 수 있도록 합니다.
저장소 패턴
저장소 패턴을 사용하여 기존 앱에서 캐싱을 구현합니다.
프로젝트: Water Me! 앱
Android 기본사항 6단원의 프로젝트 안내
프로젝트: Amphibians 앱
Android 기본사항 4단원의 프로젝트 안내
앱에 변경사항 저장
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프로젝트: Forage 앱
Android 기본사항 5단원의 프로젝트 안내
프로젝트: Lunch Tray 앱
Android 기본사항 3단원의 프로젝트 안내
Kotlin에서 조건부 동작 추가
이 Codelab에서는 주사위 굴리기 값이 주어진 행운의 숫자와 같은지 확인하는 Lucky Dice Roll Kotlin 프로그램을 만듭니다.
팁 계산
이 Codelab에서는 팁 계산기 앱을 위한 코드를 작성합니다.
앱 테마 변경
이 Codelab에서는 앱의 색상 테마를 만듭니다.
디버깅 소개
스택 트레이스를 읽고 Android 스튜디오의 디버깅 도구를 숙지하는 방법을 알아봅니다.
적응형 레이아웃
다양한 화면 크기에 맞게 앱이 조정되도록 하는 방법을 알아보세요.
SQL 기본사항
관계형 데이터베이스의 기본사항을 알아보고 Android 스튜디오에서 Database Inspector로 SQL 쿼리 실행을 연습합니다.
생일 카드 앱 만들기
이 Codelab에서는 Android 스튜디오의 Layout Editor를 사용하여 텍스트를 표시하는 Android 앱을 만들어 봅니다.
대화형 Dice Roller 앱 만들기
이 Codelab에서는 주사위를 굴려 결과를 화면에 표시하는 Android 앱을 빌드합니다.
8강: 앱 아키텍처(UI 레이어)
강력하고 테스트와 유지관리가 쉬운 앱을 디자인하도록 돕는 라이브러리 모음인 Android Jetpack 아키텍처 구성요소를 사용하는 방법을 알아봅니다.
SQL, Room, Flow 소개
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Kotlin의 컬렉션
이 Codelab에서는 컬렉션, Kotlin의 람다 및 고차 함수에 관해 자세히 알아봅니다.
Kotlin에서 목록 사용
Kotlin 프로그래밍 언어로 목록을 사용하는 방법을 알아봅니다.
앱에서 사용자 입력 가져오기: 1부
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아키텍처 구성요소
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ViewModel과 함께 LiveData 사용하기
이 Codelab에서는 아키텍처 구성요소 중 하나인 LiveData를 사용하는 방법을 알아봅니다. ViewModel의 앱 데이터를 LiveData로 변환합니다. 또한 LiveData에서 변경사항을 관찰하고 UI를 자동으로 업데이트하는 방법도 알아봅니다.
5강: 레이아웃
먼저, 레이아웃을 빌드하여 팁 계산기 앱을 빌드한 후 사용자 입력에서 팁을 계산하는 로직을 구현합니다. 다음으로, Android의 RecyclerView 위젯을 사용하여 스크롤 가능한 목록을 표시하는 앱을 만듭니다.
Kotlin에서 생일 메시지 만들기
이 Codelab에서는 Kotlin 언어로 생일 메시지 프로그램을 만듭니다.
Android 스튜디오 다운로드 및 설치
이 Codelab에서는 Android 스튜디오 개발 도구를 다운로드하고 설치합니다.
Preferences DataStore
이 Codelab에서는 Jetpack DataStore라는 데이터 저장소 솔루션을 사용하여 애플리케이션에 키-값 쌍을 저장하는 방법을 알아봅니다.
중단점을 사용하여 디버그
디버깅할 때 중단점을 사용하고 특정 변수를 확인하는 방법을 알아보세요.
탐색 및 백 스택
이 Codelab에서는 백 스택에 관해 알아보고 앱 내의 탐색 동작을 맞춤설정하는 방법을 알아봅니다.
Android용 XML 레이아웃 만들기
이 Codelab에서는 XML 언어를 사용하여 Android 앱의 레이아웃을 만드는 방법을 알아봅니다.
프로젝트: Dogglers 앱
Android 기본사항 2단원의 프로젝트 안내
Dice Roller 앱에 이미지 추가
이 Codelab에서는 Dice Roller 앱에 이미지를 추가하여 사용자 환경을 개선합니다.
ViewModel에 데이터 저장하기
이 Codelab에서는 아키텍처 구성요소 중 하나인 ViewModel을 사용하는 방법을 알아봅니다. 구성 변경 중에 앱 데이터를 유지하도록 ViewModel을 구현합니다.
Kotlin으로 첫 번째 프로그램 작성하기
이 Codelab에서는 Kotlin 언어로 첫 번째 프로그램을 작성합니다.
프래그먼트 간 공유되는 ViewModel
고급 앱 예를 통해 Jetpack Navigation 구성요소를 사용해보고 활동의 여러 프래그먼트 간에 공유 ViewModel을 보유할 경우의 이점에 관해 알아봅니다.
카드를 사용하여 이미지 목록 표시
이 Codelab에서는 이전 Codelab에서 만든 Affirmations 앱의 사용자 인터페이스를 개선합니다.
적응형 레이아웃
이 Codelab에서는 다양한 화면 크기에 맞게 조정 가능한 앱에 SlidingPaneLayout을 사용하는 방법을 알아봅니다.
일반적인 HTML 성능 고려사항
모든 웹사이트는 HTML 문서에 대한 요청으로 시작되며, 해당 요청은 웹사이트 로드 속도에 큰 역할을 합니다. 이 모듈에서는 HTML 캐싱, 파서 차단, 렌더링 차단 등과 같은 중요한 개념을 다루므로 웹사이트의 HTML에 대한 첫 번째 요청이 순조롭게 진행될 수 있습니다.
웹 작업자 개요
사용자가 브라우저에서 보는 대부분의 내용은 _기본 스레드_라고 하는 단일 스레드에서 발생합니다. 그러나 기본 스레드가 사용자에게 표시되는 중요한 작업을 수용할 수 있도록 계산 비용이 많이 드는 작업을 새 스레드를 시작하여 시작할 수 있는 경우가 있습니다. 이를 수행하는 API를 Web Worker API라고 하며 이 모듈에서는 Web Worker API의 기본 사항을 다룹니다.
이미지 성능
이미지는 오늘날 많은 웹페이지에서 전송되는 데이터의 상당 부분을 차지합니다. 이 모듈에서는 이미지를 최적화하고 이미지를 효율적으로 제공하여 사용자의 기기와 상관없이 바이트 낭비를 최소화하는 방법을 다룹니다.
웹 글꼴 최적화
웹 글꼴은 웹에서 흔히 사용되는 리소스이며, 다른 리소스는 사용할 수 없는 방식으로 웹사이트 디자인에 추가되므로 당연합니다. 그렇더라도 웹 글꼴에는 여전히 성능 비용이 발생합니다. 이 모듈에서는 웹 글꼴과 관련한 여러 가지 성능 고려사항과 기법을 살펴봅니다.
구체적인 웹 작업자 사용 사례
이제 웹 작업자와 그 기능 및 한계에 대한 기본적인 내용을 이해했으므로 웹 작업자를 위한 구체적인 사용 사례를 살펴보겠습니다. 이 데모에서는 JPEG 파일을 가져오고, 메타데이터를 추출한 후 사용자가 브라우저에서 볼 수 있도록 이 파일을 기본 스레드로 다시 보내는 데 웹 작업자를 사용합니다.
이미지 및 <iframe> 요소 지연 로드
이미지와 iframe 요소는 상당한 대역폭과 CPU 처리 시간을 소비할 수 있습니다. 하지만 초기 페이지 로드 중에 모든 이미지 및 iframe 요소를 로드할 필요는 없으며, 사용자가 나중에 볼 가능성이 가장 높은 시점으로 연기할 수 있습니다. 이 기법을 _지연 로드_라고 합니다. 이 모듈에서는 페이지 로드 속도를 높이고 필요한 경우에만 대역폭과 처리 시간을 소비할 수 있도록 이미지 및 iframe 요소의 지연 로딩을 설명합니다.
미리 가져오기, 사전 렌더링, 서비스 워커 사전 캐싱
대부분의 성능은 불필요한 리소스를 최적화하고 제거하기 위해 할 수 있는 작업을 다루고 있지만 일부 리소스가 필요하기 전에 로드되어야 한다고 제안하는 것은 역설적으로 보일 수 있습니다. 하지만 특정 리소스를 미리 로드하는 것이 적합한 _것이 적절한 경우도 있습니다. 이 모듈에서는 미리 가져오기와 사전 렌더링을 설명하면서 이러한 성능 측면에 대해 살펴봅니다.
리소스 로드 최적화
페이지가 로드될 때 여러 리소스가 HTML 내에서 참조되며, CSS를 통한 페이지 모양과 레이아웃 및 자바스크립트를 통한 상호작용 기능을 제공합니다. 이 모듈에서는 이러한 리소스와 관련된 중요한 개념과 이러한 개념이 페이지 로드 시간에 미치는 영향을 다룹니다.
리소스 힌트로 브라우저 지원
리소스 힌트는 HTML에서 사용할 수 있는 기능 모음으로, 브라우저가 리소스를 더 일찍 로드하거나 리소스 우선순위가 더 높을 수 있도록 지원할 수 있습니다. 이 모듈에서는 페이지를 더 빠르게 로드하는 데 도움이 되는 몇 가지 리소스 힌트를 다룹니다.
속도가 왜 중요할까요?
학습 성능을 시작하기 전에 먼저 사용자 환경에서의 역할과 이러한 성능이 사용자에게 더 나은 결과를 가져올 수 있는 방법을 이해해야 합니다. 이 과정은 먼저 이러한 주제에 대한 간략한 소개로 시작하여 실적을 학습하는 것이 중요한 이유에 대해 중요한 컨텍스트를 제공합니다.
Kotlin에서 앱에 런타임 권한 추가하기
이 Codelab에서는 Android 앱에 권한을 추가하는 방법을 알아봅니다.
1강: Kotlin 기본사항
Kotlin으로 개발을 시작하고 데이터 유형, 연산자, 변수, 제어 구조, null을 허용하는 변수와 null을 허용하지 않는 변수의 차이점 같은 Kotlin 프로그래밍 언어의 기본사항에 관해 알아봅니다.
3강: 클래스 및 객체
Kotlin의 클래스, 객체, 상속에 관해 알아봅니다. 추상 클래스, 인터페이스, 인터페이스 위임에 관해 알아보면서 크기가 작은 프로그램을 만듭니다.
2강: 함수
Kotlin 프로그램을 만들고 매개변수의 기본값, 필터, 람다, 컴팩트 함수를 비롯하여 Kotlin의 함수에 관해 알아봅니다.
Android 11(11주 차): 최신 UI
11 Weeks of Android의 마지막 주에는 Android 11의 UI 개발에 관해 알아봅니다.
Kotlin으로 작성된 Android 앱에 Material Design 적용
Kotlin으로 작성된 Android 앱에 Material Design을 적용하는 방법을 알아봅니다.
Google Chat 앱과 함께 휴가 떠나기
이 Codelab에서는 Google Chat을 만드는 방법을 알아봅니다.
BigQuery ML로 이미지 데이터 분류
이 Codelab에서는 BigQuery에서 요가 자세 이미지를 저장 및 분석하고 SQL 구조만 사용하여 포즈에 라벨을 지정하도록 BigQuery ML로 이미지 분류 모델을 구현합니다.
Flutter와 Flame을 사용한 게임 빌드
이 Codelab에서는 Flutter와 Flame 엔진을 사용하여 플랫폼 게임 Doodle Dash를 만듭니다.
Flutter 플러그인에서 FFI 사용
이 Codelab에서는 FFI를 사용하여 모바일 및 데스크톱 플랫폼용 Flutter 플러그인을 빌드하여 기존 네이티브 C 라이브러리를 활용합니다.
MDC-101 Flutter: 머티리얼 구성요소 기본사항
간단한 Flutter 앱의 로그인 페이지를 만들어 Material 구성요소 사용에 관한 기본사항을 알아봅니다.
MDC-102 Flutter: 머티리얼 구조 및 레이아웃
Material을 사용하여 Flutter 앱의 구조와 레이아웃을 만드는 방법을 알아봅니다.
PAIR 가이드북과 MakerSuite를 사용하여 책임감 있는 AI 프로토타입을 제작하는 방법을 알아보세요.
책임감 있는 AI, MakerSuite, PAIR 가이드북을 위한 Google 도구로 책임감 있는 AI 솔루션 프로토타입 제작 방법 알아보기
Angular 신호 시작하기
Angular의 새로운 반응 모델인 신호 소개 신호는 보다 세밀한 반응을 위한 고품질 도구를 제공합니다.
프로토타입에서 프로덕션으로: 커스텀 학습 모델에서 예측 수행
이 실습에서는 Vertex AI 를 사용하여 커스텀 학습 모델에서 온라인 및 일괄 예측을 수행합니다. 이 실습은 프로토타입에서 프로덕션으로 동영상 시리즈 중 하나이며, 이전 실습 을 완료한 후에 이 실습을 진행해야 합니다. 함께 제공되는 동영상을 시청하여 자세히 알아볼 수 있습니다.. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $1 입니다. 이 실습에서는 Google
프로토타입에서 프로덕션으로: Vertex AI로 커스텀 모델 학습
이 실습에서는 Vertex AI 를 사용하여 커스텀 학습 작업을 실행합니다. 이 실습은 프로토타입에서 프로덕션으로 동영상 시리즈 중 하나이며, Flowers 데이터 세트 를 사용하여 이미지 분류 모델을 빌드합니다. 함께 제공되는 동영상을 시청하여 자세히 알아볼 수 있습니다.. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $1 입니다. 이 실습에서는 Google Cloud에서
기본 AppSheet 데이터베이스를 사용해 노코드 앱 빌드하기
AppSheet 앱을 빌드할 때 AppSheet의 기본 데이터베이스를 사용하는 방법을 알아보세요.
AppSheet 앱에 Chat 추가하기
AppSheet의 채팅 앱 기능을 사용하여 AppSheet 앱에 Chat을 추가하는 방법을 알아보세요.
Flutter에서 차세대 UI 빌드
Flutter의 6가지 플랫폼 전체에서 작동하는 애니메이션, 셰이더, 입자 효과로 Flutter 사용자 인터페이스를 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Flutter 앱을 테스트하는 방법
이 Codelab에서는 간단한 Flutter 앱을 빌드하고 테스트합니다.
Dart의 패턴과 레코드 자세히 알아보기
패턴, 레코드, 기타 새로운 Dart 3 기능을 사용하여 Flutter로 UI 디자인 스타일을 다시 설계합니다.
Flutter로 만든 적응형 앱
이 Codelab에서는 Flutter가 지원하는 6가지 플랫폼, Android, iOS, 웹, Windows, macOS, Linux에 맞게 조정되는 Flutter 앱을 구성합니다.
CSS로 스크롤 기반 애니메이션 시작하기
이 Codelab에서는 CSS를 사용해 스크롤 기반 애니메이션을 만드는 방법을 알아봅니다. 시차 배경 이미지, 시야에 들어올 때 드러나는 이미지와 같은 흥미로운 효과를 만들 수 있습니다.
앱 작업을 통해 동적 바로가기를 Google 어시스턴트로 확장
Google을 통해 동적 앱 바로가기를 구현하는 방법 알아보기
Messaging and People API를 사용하여 Android 앱에 채팅 관련 기능 추가
Messaging and People API로 채팅 관련 기능을 포함하도록 Android 앱을 확장하는 방법을 알아보세요.
차별화된 기능으로 카메라 환경 구축
수년에 걸쳐 Android 기기는 많은 기능과 함께 다양한 크기, 모양, 디스플레이를 포함하도록 발전했습니다. 하지만 처음부터 휴대전화로 사진을 찍는 것은 가장 중요한 사용 사례 중 하나였습니다. 오늘날 카메라 기능은 여전히 소비자가 휴대전화를 구매하는 가장 큰 이유 중 하나입니다.
Relay 및 Jetpack Compose를 사용하여 완전한 앱 빌드하기
Compose 앱에 Relay를 통합하고 디자인-코드 워크플로를 가속화하는 방법을 알아봅니다.
MDC-104 Flutter: 머티리얼 고급 구성요소
디자인을 개선하고 Flutter의 고급 구성요소 배경화면 메뉴를 사용하는 방법을 알아보세요.
MDC-103 Flutter: 색상, 형태, 고도, 활자를 사용한 Material Theming
Flutter의 머티리얼 구성요소를 사용해 디자인으로 얼마나 쉽게 제품을 차별화하고 브랜드를 표현할 수 있는지 알아보세요.
프로토타입에서 프로덕션으로: 초매개변수 조정
이 실습에서는 Vertex AI 를 사용하여 Vertex AI 학습에 대한 초매개변수 조정 작업을 실행합니다. 이 실습은 프로토타입에서 프로덕션으로 동영상 시리즈 중 하나이며, 이전 실습 을 완료한 후에 이 실습을 진행해야 합니다. 함께 제공되는 동영상 시리즈를 시청하여 자세히 알아볼 수 있습니다.. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약 $1 입니다. 이 실습에서는
프로토타입에서 프로덕션으로: Vertex AI에서 분산 학습
이 실습에서는 TensorFlow를 사용하는 Vertex AI Training에서 Vertex AI 를 사용하여 분산 학습 작업을 실행합니다. 이 실습은 프로토타입에서 프로덕션으로 동영상 시리즈 중 하나이며, 이전 실습 을 완료한 후에 이 실습을 진행해야 합니다. 함께 제공되는 동영상 시리즈를 시청하여 자세히 알아볼 수 있습니다.. 다음 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Google Cloud에서 이 실습을 진행하는 데 드는 총 비용은 약
FraudFinder: Vertex AI와 BigQuery를 사용하여 원시 데이터를 AI로 전환
이 실습에서는 Google Cloud에서 실시간 사기 감지를 위해 엔드 투 엔드 데이터-AI 시스템을 빌드하는 방법을 알아봅니다. 여기에서는 원시 데이터로부터 출발하여 Google Cloud에서 실행되는 프로덕션급 ML 파이프라인을 생성하는 방법을 이해할 수 있습니다. 이 실습에서는 다음 Google Cloud 제품을 사용합니다. 엔드 투 엔드 ML 파이프라인을 빌드하는 것은 어려운 일일 수 있습니다. 이 실습에서는 BigQuery 및
MediaPipe로 커스텀 객체 인식 웹 앱 만들기
MediaPipe를 사용하여 커스텀 객체 인식 웹 앱을 만드는 방법을 알아봅니다.
앱 작업을 통해 Android 앱을 Google 어시스턴트로 확장
앱 작업 내장 인텐트를 통해 Android 앱을 Google 어시스턴트로 확장하여 Android 앱을 음성으로 사용하도록 설정하는 방법에 관한 기본사항을 알아봅니다.
PaLM API와 Flutter로 Google 제품에 대한 하이쿠 생성하기
PaLM API와 Flutter를 사용하여 Google 제품에 관한 하이쿠를 생성하고 표시하는 간단한 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
Flutter 앱에 AdMob 광고 추가
이 Codelab에서는 Flutter 앱에 배너 광고, 전면 광고, 보상형 광고를 추가하는 방법을 알아봅니다.
앱 작업을 통해 Android 앱을 Google 어시스턴트로 확장(레벨 2)
이 중급 수준의 Codelab에서는 사용자가 Google 어시스턴트를 통해 앱 기능을 열고 인앱 콘텐츠를 검색할 수 있도록 일반적인 내장 인텐트를 사용하여 앱 작업을 개발하는 방법을 알아봅니다.
Unity 앱에 AdMob 앱 오프닝 광고 추가
이 Codelab에서는 Unity 앱에 AdMob 앱 오프닝 광고를 추가하는 방법을 알아봅니다.
Flutter용 머티리얼 모션을 사용하여 멋진 전환 빌드
애니메이션 패키지의 전환을 사용하여 머티리얼 모션 시스템을 Reply 앱에 빌드하세요.
Keras 및 TensorFlow Lite를 사용한 기기 내 대규모 언어 모델
KerasNLP를 사용하여, 선행 학습된 대규모 언어 모델을 로드하고, 최적화하고, TensorFlow Lite로 Android에 배포하는 방법을 알아보세요.
CameraX 시작하기
이 Codelab에서는 CameraX를 사용하여 뷰파인더를 표시하고, 사진을 찍고, 카메라에서 이미지 스트림을 분석하는 카메라 앱을 만드는 방법을 소개합니다.
Android 11(6주 차): Jetpack
Android Jetpack은 권장사항을 따르고, 상용구 코드를 적게 사용하며, Android 버전과 기기에서 일관되게 작동하는 고품질 앱을 작성하는 데 도움이 되도록 만들어진 라이브러리 모음입니다. 이 개발자 과정에서는 Android 11에서 도입된 새로운 라이브러리와 함께 주요 업데이트를 소개합니다.
Jetpack Compose 탐색
이 Codelab에서는 Compose의 탐색 기본사항을 알아봅니다.
연습: Kotlin 기초
Kotlin 프로그래밍 언어의 기본 개념을 적용하여 주어진 문제를 해결합니다.
Android 기기 연결 방법
앱 연결 방법 알아보기
Android Emulator에서 첫 앱 실행
Android Emulator에서 앱을 실행하는 방법을 알아봅니다.
Room을 사용하여 데이터 유지
Android Kotlin 앱에서 Room을 사용하는 방법을 알아보세요. Room은 Android Jetpack의 일부인 지속성 데이터베이스 라이브러리로, SQLite 위에 있는 추상화 레이어입니다. Room은 데이터베이스를 설정하고 구성하며 쿼리하는 편리한 API를 제공합니다.
카메라 앱에서 크기 조절이 가능한 노출 영역 지원
Android 12L이 등장하고 폴더블 기기 같은 새로운 폼 팩터와 멀티 윈도우, 다중 디스플레이 같은 새로운 디스플레이 모드를 사용할 수 있게 되어 카메라 출력과 노출 영역 간의 관계에 관한 많은 가정이 어려워졌습니다.
Kotlin의 클래스 및 상속
이 Codelab에서는 서브클래스를 만드는 방법과 Kotlin 프로그래밍 언어에서 상속이 작동하는 방식을 알아봅니다.
Macrobenchmark로 앱 성능 검사
이 Codelab에서는 Jetpack Macrobenchmark를 사용하여 앱 시작 시간과 프레임 시간을 측정하는 방법을 알아봅니다.
Room 및 Flow 소개
관계형 데이터베이스의 기본사항을 알아보고 Android 스튜디오에서 Database Inspector로 SQL 쿼리 실행을 연습합니다.
권장사항
>-
디지털 지문 수집
디지털 지문 수집은 사용자 설정의 특성을 바탕으로 특정 사용자를 식별하는 작업입니다. 이 작업으로 사용자 개인 정보 보호에 어떤 영향이 있는지 알아보세요.
필요한 데이터만 사용
이 모듈에서는 필요한 데이터만 수집하고, 수집한 데이터를 관리 및 삭제하며, 수집하는 정보를 사용자에게 설명하기 위한 전략을 알아봅니다.
제3자
서드 파티에 대해 알아보고 서드 파티 통합 시 사용자에게 미칠 수 있는 위험을 완화하는 방법을 알아보세요.
암호화
다른 사람이 사용자의 콘텐츠를 가로채거나 읽지 못하도록 하여 암호화를 통해 개인 정보를 보호하는 방법을 알아보세요.
설문지
HTML 양식의 개요
대화상자
>-
세부정보 및 요약
>-
결론 및 다음 단계
추가 리소스로 마무리하겠습니다.
HTML API
자바스크립트를 사용하여 HTML 정보를 노출하고 조작하는 방법을 알아봅니다.
오디오 및 동영상
오디오 및 동영상과 같은 HTML 미디어로 작업하는 방법을 알아봅니다.
템플릿, 슬롯, 섀도우
'템플릿, 슬롯 및 그림자에 대한 설명입니다.'
포커스
HTML 문서에서 포커스 순서를 관리하는 방법
기타 인라인 텍스트 요소
텍스트를 마크업하는 데 사용되는 요소의 범위를 소개합니다.
이미지
HTML로 된 이미지 개요입니다.
이미지 형식: WebP
WebP에 관해 알아보고 이 형식과 다른 형식의 차이점을 이해합니다.
벡터 이미지
'웹에서 사용되는 벡터 이미지 형식인 SVG에 대해 알아보세요.'
반응형 이미지
반응형 이미지 자세히 알아보기
이미지 형식: AVIF
AV1 이미지 파일 형식 (AVIF)은 오픈소스 AV1 동영상 코덱을 기반으로 하는 인코딩입니다.
이미지 형식: GIF
GIF 이미지 형식을 이해하고 이미지 인코딩 작동 방식에 관한 설명을 얻습니다.
압축 및 인코딩 자동화
>-
이미지 형식: JPEG
웹에서 가장 일반적인 이미지 형식에 대해 알아보세요.
사이트 생성기, 프레임워크, CMS
>-
웹에 있는 이미지의 간략한 기록
'1993년의 이미지 요소를 시작으로 웹 상의 이미지 역사'
이미지 콘텐츠 전송 네트워크
이미지 CDN이 이미지의 콘텐츠를 변환하고 최적화하는 방법을 알아봅니다.
설명 구문
srcset 및 크기를 사용하여 브라우저에 이미지 소스와 이미지 사용 방법에 대한 정보를 제공합니다.
주요 성능 문제
이미지 요청이 가능한 한 작고 성능이 우수하도록 하는 방법을 알아봅니다.
이미지 형식: PNG
PNG가 언제 가장 좋은 이미지 형식인지 알아보세요.
결론
추가 리소스
처방적 구문
사진 요소에 대해 알아보세요.
래스터 이미지
'JPEG, GIF, PNG, WebP 등의 래스터 이미지를 검색합니다.'
이미지 학습에 오신 것을 환영합니다.
웹용 이미지에 관한 심화 과정
