鐵人檔案
從零開始的雲端資料與 AI 實戰紀錄，從 GCP 雲端基礎開始，再到 Compute Engine、Cloud Storage 等核心服務，進一步理解企業級資料湖、資料分層與資料生命週期。實作 ETL、資料清洗、資料品質管理、BigQuery SQL 與 GCP 串流資料處理，理解一套雲端資料平台如何從資料儲存、處理、分析一路延伸到 AI 應用。
第一次接觸雲端服務時，很容易把它想成「租一台遠端電腦」。但如果真的開始使用 Google Cloud，會發現這個理解其實太狹隘。雲端比較接近一座可以透過 API...
建立好雲端環境之後，下一個很自然的問題就是：「資料要放在哪裡？」 Cloud Storage 是 Object Storage，不應該直接把它理解成「網路硬碟」...
前兩天，我們先建立了 GCP 的基本環境，接著把第一份資料放進 Cloud Storage。到了今天，問題開始從「資料放在哪裡？」變成另一個更重要的問題：到底誰...
上一篇 Day 3，我們談到 IAM 與雲端安全，理解「誰可以對什麼資源做什麼」。到了今天，開始真正建立一個雲端運算資源。如果說 Cloud Storage 是...
一開始接觸雲端時，我把注意力放在「怎麼把服務跑起來」。VM 建好了、可以連線，Bucket 也建立完成，看到畫面正常運作，就會覺得事情差不多完成了。但真正讓我開...
一開始我其實把資料處理想得很簡單：CSV 放進 Cloud Storage，資料就算存好了。 這句話沒有錯，但問題是——存好了，然後呢？如果我今天只是把 sam...
資料已經可以查了，SQL 也能正常執行。但我開始注意到一件事情：查詢可以成功，不代表這是一個好的查詢。 尤其在 BigQuery 裡，我不能只看 SQL 結果對...
1. 我原本以為資料湖只是「把檔案集中起來」 我一開始把資料湖理解成一個大型 Cloud Storage Bucket，只要把 CSV、JSON、Log 等資料...
前面我們已經用過 Cloud Storage、BigQuery，也實際建立過 Cloud SQL。做到這裡，開始有一個更根本的疑問：既然它們都能存資料，為什麼還...
