사용 가능한 거래 플랫폼의 유형

이용자에게 다양한 기능을 제공해 주는 공간이 바로 플랫폼인 셈입니다.

데이터 유형에 대한 FAQ

디지털 혁명과 빅데이터의 출현으로 평균적인 비즈니스를 위해 엄청난 양의 데이터가 생성되었습니다. IDC는 Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical이라는 2017년 연구에서 2025년까지 글로벌 데이터가 163ZB(제타바이트 즉, 1조 기가바이트)까지 증가할 것으로 예측했습니다.

빅데이터의 등장으로 인해 기업이 관리하고 보호해야 하는 데이터 유형의 범위가 확장됐습니다. 이러한 데이터 유형에는 다음이 포함됩니다.

정형 데이터는 대부분 숫자로 되어 있으며, 전사적 리소스 계획(ERP) 시스템과 같은 거래 사용 가능한 거래 플랫폼의 유형 시스템과 기술 도구에서 제공됩니다.
비정형 데이터는 규칙의 적용을 받지 않는 이미지, 오디오/비디오 녹화 및 Microsoft Office 파일과 같은 랜덤 파일 유형으로 구성되어 있습니다.
반정형 데이터는 이 두 유형의 하이브리드입니다. 파일에 숫자 정보가 포함될 수 있지만 해당 데이터를 추출하기가 어렵습니다(예: Microsoft Excel 스프레드시트).

이러한 각 데이터 유형은 정보를 저장하고 개인정보 및 보안을 보호하며, 데이터와 관련된 감독 기관의 규정을 준수하는 데이터 거버넌스 전략을 수립한다는 점에서 고유한 과제를 안고 있습니다.

대부분의 기업은 정형 데이터에 대해 확실히 이해하고 있으며, 이러한 데이터는 보통 행/열 형식과 월/일/년과 같은 매우 명시적인 메타데이터 요소를 갖추고 있습니다. 대용량의 정형 데이터는 거래 시스템, 데이터베이스 및 지원 부서 애플리케이션(예: ERP 시스템)에서 발생합니다. 기업에는 정형 데이터의 양이 압도적으로 많지만 데이터가 잘 정의되어 있기 때문에, 이를 관리, 분석 및 적용하는 방법을 일반적으로 잘 알고 있습니다.

대부분의 조직이 당면한 더 큰 문제는 비정형 데이터에서 가치를 이해하고 추출하는 것입니다. 비정형 데이터는 이미지, 오디오 파일, Office 또는 생산성 파일 및 스캔한 필기 메모처럼 복잡성의 정도가 다른 다양한 사용 가능한 거래 플랫폼의 유형 형식으로 제공됩니다. 이러한 데이터는 사내, 사외, 타사, 에지 장치 및 기타 소스의 어디에서든 발생할 수 있으며, 실제로 발생합니다.

비정형 데이터는 엄격한 규칙 또는 공유 형식으로 제어되지 않으므로 일관성 있는 데이터 통제 전략의 적용 및 관리가 어려울 수 있습니다. 그러나, 비정형 데이터에는 오늘날의 경쟁이 치열한 비즈니스 세계에서 조직에 필요한 중요한 인사이트가 포함되어 있을 수 있습니다.

예를 들어, 중요한 고객이 음성 메일에 불만을 남겼다고 가정합시다. 오디오 파일에서 가치를 찾으려면 오디오 파일을 재생할 수 있는 소프트웨어 애플리케이션, 물리적으로 들을 수 있는 사용자, 그리고 어떤 정보가 가치가 있고 없는지를 판단할 다른 사람이 필요합니다. 데이터 처리 전략의 일부로 오디오를 텍스트로 변환하면 녹음에 대한 액세스 권한이 있는 모든 사용자가 필요에 따라 해석할 수 있는 녹음의 일관된 보기가 생성됩니다. 또한 음성 메일의 원본을 해치지 않으면서도 다른 형태의 애널리틱스와 혼합할 수 있습니다.

핵심 인사이트를 포함하는 기타 비정형 데이터에는 필수 생산 장비를 관리하는 유지관리 기술자의 필기 메모가 포함될 수 있습니다. 타사 데이터와 관련해서는, 장기 일기 예보 또는 인플루언서가 게시한 부정적인 소셜 미디어 포스팅이 일부 제품의 수요에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터가 지닌 엄청난 잠재적 가치를 확인하는 것은 쉽습니다.

마지막으로, 반정형 데이터는 이 두 데이터 유형의 혼합입니다. 이 그룹에는 중요한 재무 정보가 들어 있는 Excel 스프레드시트가 포함될 수 있지만 데이터 자체는 추출하기 어렵습니다. 이러한 데이터 개체는 데이터 안에 구조를 포함하고 있지만, 표준 데이터 관리 프로세스에 필요한 외부 구조가 부족합니다. 비정형 데이터와 마찬가지로 이러한 개체는 중요한 인사이트를 포함하고 있습니다. 하지만, 지능형 데이터 거버넌스 전략 없이는 추출과 적용이 어렵습니다.

반정형 데이터는 XML 또는 JSON과 같이 자체 설명 스키마를 사용하는 모든 정보입니다. 이러한 데이터 유형에는 애플리케이션 데이터 유연성을 지원하는 개방형 스키마가 있습니다. 때때로 이러한 유형의 데이터가 정형 데이터와 결합하여 정형 데이터 저장소 내의 특정한 유형의 기록에 추가 속성을 기록하기도 합니다.

개방형 스키마는 내장된 구조를 정의하기 위한 목적으로 반정형 데이터가 데이터를 생성한 애플리케이션에 의존하지 않는다는 것을 의미합니다. 예를 들어, Oracle 데이터베이스는 정형 데이터 유형으로 간주됩니다. 데이터베이스를 관리하는 규칙은 파일을 생성하는 애플리케이션 즉, 데이터베이스에 의해 연결되고 적용됩니다.

반정형 데이터 세트를 사용하면 파일을 생성한 애플리케이션과는 상관없이 정의 및 제한조건이 파일 내에 임베드됩니다. 예를 들어, XML 파일과 웹 페이지의 계단식 스타일 시트는 모두 반정형 데이터입니다. 반정형 데이터는 메모장, 웹 사이트 구축 앱 또는 Word와 같은 Office 앱처럼 거의 모든 종류의 애플리케이션이 생성할 수 있으므로 애플리케이션이 이러한 데이터 유형에 구조나 규칙을 적용할 수 있는 방법이 없습니다.

반정형 데이터는 정형 데이터와 동일한 수준의 구조와 예측 가능성을 가질 필요가 없기 때문에 조직에서 관리하기가 어렵습니다. 반정형 데이터는 고정 필드 또는 고정 기록에 상주하고 있지 않습니다. 그와 동시에 데이터를 다양한 계층 구조로 구분할 수 있는 요소를 포함하고 있기 때문에(쉼표로 구분된 파일 또는 탭으로 구분된 파일) 비정형 데이터보다 경직성이 높습니다.

데이터를 플랫 테이블로 나타내는 정형 데이터와는 달리 반정형 데이터는 중첩된 정보의 n-수준 계층 구조를 포함할 수 있습니다. 이는 표준 데이터 관리 프로세스를 반정형 데이터에 적용하는 것이 쉽다는 것을 의미하며, 이를 통해 인사이트를 쉽게 추출할 수 있습니다. 기업이 데이터를 데이터 거버넌스로 관리할 수 있는 정형 또는 비정형 데이터 모델로 로드하는 데 필요한 툴과 기술을 보유하고 있는지 확인하는 것이 실질적인 문제입니다.

현재, 오늘날의 기업이 직면한 가장 큰 과제는 비정형 데이터의 폭발적인 증가입니다. 실제로, 오늘날 작성된 모든 새 데이터의 80%는 비정형 데이터입니다. 이는 대부분의 조직이 따라가기에 벅찬 수치이며, 회사가 인지하고 있지도 않은 정보를 수집할 가능성이 있음을 나타냅니다. 따라서, 비정형 데이터를 적절하게 사용하고 보호하는 것은 매우 어렵고 조직이 점차 증가하는 데이터 보호 규정을 부족한 인식으로 인해 의도치 않게 위반하게 되는 경우가 있기 때문에 리스크가 발생합니다.

두 번째 과제는 데이터로 무엇을 할 지 아는 것입니다. 이렇게 거대하고 증가하는 데이터 볼륨을 저장, 유지하기 위해서는 인프라가 필요합니다. 데이터 유지 관리에는 상당한 업무 시간과 비용이 들기 때문에 대부분의 조직은 이를 갖추고 있지 않습니다. 더 중요한 것은 방대한 데이터 볼륨때문에, 분명히 존재하는 중요한 전략적 인사이트를 끄집어 내기가 어렵다는 것입니다.

데이터는 계속해서 증가할 것이고 복잡성은 항상 변할 것이며, 생산자와 소비자 수는 끝도 없이 늘어날 것입니다. 이에 대한 해결책이 바로 지능형 데이터 거버넌스입니다. 이를 통해 정형 및 반정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터에 대한 접근성을 확실히 하고 데이터를 정리, 레이블링, 보호, 관리하기 위한 정책 및 모범 사례를 수립할 수 있습니다. 잘 정의된 데이터 거버넌스 전략을 수립하면 데이터 증가, 데이터 품질, 데이터 관련성 및 데이터 가용성에 보다 잘 대처하도록 준비할 수 있습니다.

간단히 말해 지능형 데이터 거버넌스는 데이터를 제어하고 보호하며, 데이터에 액세스할 수 있도록 하여 최상위 비즈니스 전략을 수행하는 것을 의미합니다. 또한, 데이터 거버넌스는 데이터의 출처, 현재 위치, 데이터에 액세스할 수 있는 사람, 데이터에 포함된 내용 및 데이터 보존 기간도 의미합니다. 지능형 데이터 거버넌스는 또한, 사소한 데이터가 전략적으로 중요한 정보와 구별된다는 것도 의미합니다.

데이터가 중앙 집중화되고 신중하게 관리되면 데이터의 진정한 전략적 잠재력을 발휘할 수 있습니다. 기업은 고객의 요구를 쉽게 파악하고, 새로운 문제를 예측하며, 새로운 비즈니스 기회를 모색하고, 감독 당국의 문의에 대응할 수 있습니다. 또한, 이러한 정보 자산의 저장 및 관리 비용을 최적화하는 동시에 비즈니스 핵심 이해 관계자는 데이터를 활용하여 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

데이터 거버넌스에 있어서는 적절한 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 모든 유형의 데이터는 반드시 면밀히 관리해야 하지만, 조직은 여전히 데이터에 액세스할 수 있어야 하며 빠르게 변화하는 오늘날의 세계에서 필수적인 높은 수준의 유연성과 속도를 지원할 수 있어야 합니다.

좋은 소식은 데이터 거버넌스 프로세스를 간소화하고 가속화할 수 있는 혁신적이고 자동화된 솔루션으로 조직의 귀중한 시간과 비용을 절감할 수 있다는 것입니다.

Hitachi Vantara는 말 그대로 데이터 거버넌스의 선구자가 되었습니다. 데이터 스토리지 및 관리 분야에서 확고한 리더십을 갖추고 있는 Hitachi의 전문가들은 데이터 거버넌스의 복잡한 작업을 자동화 솔루션을 통해 쉽고 간편하게 수행하도록 도와드립니다. 이를 통해 귀사는 다음과 같은 작업을 쉽게 수행하실 수 있습니다.

데이터 품질 보장.
데이터를 식별 가능하게 만들기.
데이터를 중앙 집중화하고 액세스 가능하게 만들기.

Hitachi는 정형, 비정형 및 반정형 데이터를 정리, 식별 및 중앙 집중화하는 자동화된 솔루션을 구현하여 막대한 전략적 가치를 지닌 "진실의 단일 원천"을 만들 수 있도록 지원합니다. 일상적인 운영, 고객 및 거래 파트너, 재무 및 새로운 동향에 대한 새로운 통찰력을 얻어서 회사 및 재무 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.

지능형 데이터 거버넌스는 일반적인 회사에 다음과 같은 다양한 전략적 이점을 제공합니다.

의사 결정 개선. 잘 통제된 데이터는 접근과 적용이 더 쉽습니다. 즉, 비즈니스 전반의 이해관계자는 직관이나 추측이 아닌 사실에 근거하여 의사결정을 내릴 수 있습니다.
운영 효율성. 성능 메트릭을 비롯한 중요한 데이터를 사용하여 매일 회사가 일하는 방식의 병목 지점과 비효율성을 식별하고 해결할 수 있습니다. 이를 위해서는 정확한 현재 데이터에 대한 액세스가 필수적입니다.
데이터 이해도 및 계통 개선. 데이터에 대한 "데이터 추적"과 모든 책임을 이해하면 감사에 대한 시기적절한 대응, 보다 효과적인 조기 사례 평가 활동 및 데이터 손상과 침해를 보다 사전에 예방할 수 있는 접근 방식을 가능하게 합니다.
규정 준수. 점점 더 많은 기업이 관리 및 저장하는 데이터와 관련한 복잡한 개인정보 보호 및 보안 규정을 준수해야 합니다. 데이터 거버넌스는 적용 가능한 모든 규정 사항에 명시된 규칙과 조직의 합치성을 보장하고 입증하는 중요한 요소입니다.
매출 증가. 정확하고 정밀한 실시간 데이터로 자신있게 무장한 기업은 매출 및 영업 이익에 긍정적인 영향을 미치는 보다 나은 의사 결정을 더욱 빨리 내릴 수 있습니다.

데이터 볼륨이 기하급수적으로 증가하고 있으므로 Hitachi Vantara는 분기마다 데이터 거버넌스 정책 및 관행을 검토할 것을 권장합니다. 기업은 매 3개월마다 데이터에 대한 "큰 그림"을 살펴 봄으로써 새로운 동향을 파악하고 문제를 해결하며 데이터가 전략적 리소스로 꾸준히 기능하도록 보장할 수 있습니다.

Hitachi는 데이터 거버넌스를 위한 전략 구축에 더해서 모든 조직에게 최고 데이터 책임자(CDO) 직책을 만들 것을 권유합니다. 조직 내에서 CDO는 "데이터의 목소리" 역할을 하며, 데이터를 보호하고 데이터의 전략적 기여를 지속적으로 극대화합니다.

새롭게 부상하고 있는 개념인 DataOps,즉 데이터 운영은 인공지능 시대를 위한 엔터프라이즈급 데이터 관리입니다. 매우 중요한 DataOps 전략을 도입하면 데이터 소비자와 생산자를 원활하게 연결하여 사용 가능한 거래 플랫폼의 유형 데이터의 모든 가치를 신속하게 찾아 활용할 수 있습니다.

데이터 운영은 제품이나 서비스 또는 솔루션이 아니라 방법론입니다. 보다 나은 데이터 품질, 더욱 짧은 주기 및 우수한 데이터 관리를 통해 조직의 데이터 활용을 개선하기 위한 기술적이자 문화적인 변화입니다.

DataOps는 정보를 수집하고 적용하는 전체 사이클에 걸쳐 있기 때문에 조직이 모든 유형의 데이터를 효율적으로 관리하는 것이 절대적으로 필요합니다. 데이터를 정리하고 관리하며 즉시 액세스할 수 있게 함으로써 DataOps 이니셔티브는 추측이 아닌 팩트에 기반하여 전략적 결정을 내리는 데 필요한 올바른 정보를 지원합니다.

Hitachi Vantara는 DataOps와 데이터 거버넌스 모두에서 입증된 전문 지식을 보유하고 있기 때문에 모든 유형의 데이터에서 Hitachi는 타고난 파트너입니다. Hitachi는 데이터 기반 문화와 사고방식을 도입하여 매일 데이터를 비즈니스에 집중할 수 있도록 지원합니다.

VM 인스턴스 가격 책정

이 페이지에서는 아래의 머신 유형으로 Compute Engine VM 인스턴스를 실행하는 비용과 기타 VM 인스턴스 관련 가격에 대해 설명합니다. 다른 Google Cloud Platform 제품의 가격을 보려면 GCP 가격 목록을 참조하세요.

Compute Engine은 다음과 같은 가격표에 따라 사용량에 대한 요금을 청구합니다. 결제 주기가 끝날 때마다 이전 사용량과 요금이 기재된 청구서가 발송됩니다. 이 페이지의 가격은 미국 달러(USD)로 표기됩니다.

Compute Engine에서 디스크 크기, 머신 유형 메모리, 네트워크 사용량은 기가바이트(GB, 1GB=2 30 바이트) 단위로 계산됩니다. 이 측정 단위는 기비바이트(GiB)라고도 합니다.

USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.

가격 정보는 다음 옵션을 통해 확인할 수도 있습니다.

에서 인스턴스 및 Compute Engine 리소스를 만들 때 예상 비용을 확인합니다. 를 사용해 총 프로젝트 비용을 추정합니다.

청구 모델

다음 청구 모델은 모든 vCPU, GPU, 메모리 리소스에 적용됩니다. 이 청구 모델은 Compute Engine 인스턴스에서 실행하는 여러 프리미엄 이미지에도 적용됩니다.

모든 vCPU, GPU, GB 단위 메모리의 최소 요금은 1분부터 시작됩니다. 예를 들어 가상 머신을 30초 동안 실행해도 사용량 1분에 해당하는 요금이 청구됩니다.

1분 후에는 1초 단위로 인스턴스에 요금이 청구됩니다.

인스턴스 업타임

인스턴스 업타임은 인스턴스를 시작해 중지하기까지의 시간(초 단위)으로 측정됩니다. 중지 시의 인스턴스 상태는 TERMINATED 입니다. 인스턴스에 오류가 발생해 인스턴스가 시스템에서 TERMINATED 로 표시되는 경우가 있는데, 이 경우 인스턴스가 TERMINATED 상태에 도달한 이후의 사용량에 사용 가능한 거래 플랫폼의 유형 대해서는 요금이 청구되지 않습니다. 인스턴스가 가동되고 있지 않으나 여전히 RUNNING 상태라면 인스턴스 업타임 요금이 청구됩니다. 인스턴스 상태를 파악하는 가장 간편한 방법은 gcloud compute instances list 명령어와 함께 gcloud compute 를 사용하거나 Google Cloud Console을 방문하는 것입니다.

예약에서 인스턴스 업타임은 예약을 생성할 때부터 이 예약을 삭제할 때까지의 시간(초)으로 측정됩니다. 예약된 리소스는 리소스가 시작되었는지 여부에 관계없이 표준 요금으로 청구됩니다.

Compute Engine의 요금은 사용량이 최소 1분으로 청구되므로 인스턴스를 사용한 업타임이 30초여도 1분에 해당하는 요금이 청구됩니다. 1분 후에는 초 단위로 인스턴스 요금이 청구됩니다. 자세한 내용은 청구 모델을 참조하세요.

리소스 기반 가격 책정

Compute Engine 요금은 단일 머신 유형을 기준으로 합산되지 않고 vCPU 1개 및 메모리 1GB를 기준으로 개별 청구됩니다. 사전 정의된 머신 유형을 사용하여 인스턴스를 생성하더라도 청구서에는 시간당 사용된 vCPU 수와 메모리 용량을 기준으로 한 요금이 표시됩니다.

리소스 기반 가격 책정 방식을 통해 Compute Engine은 개별 머신 유형이 아닌 한 리전 내에서 사전 정의된 모든 머신 유형에 지속 사용 할인을 전체적으로 적용합니다.

각 머신 유형의 vCPU 및 메모리 사용량에 다음 할인 중 하나를 적용할 수 있습니다.

여러 할인 유형을 결합할 수는 없습니다. 선점형 VM 인스턴스의 경우 지속 사용 할인이나 약정 사용 할인을 받을 수 없습니다.

다음 섹션에서는 vCPU와 메모리 리소스를 기반으로 한 머신 유형의 가격 및 머신 유형별로 계산된 비용을 설명합니다. 또한 Google Cloud 가격 계산기를 사용하면 다양한 구성의 가격을 더 잘 이해할 수 있습니다.

범용 머신 유형 계열

범용 머신 유형은 각 리전에 사전 정의된 머신 유형과 커스텀 머신 유형을 제공합니다. 사전 정의된 머신 유형은 vCPU 수와 사용 가능한 거래 플랫폼의 유형 사용 가능한 거래 플랫폼의 유형 메모리 용량이 미리 설정되어 있으며 리소스 기반 가격 책정 모델을 사용하여 요금이 청구됩니다. 커스텀 머신 유형은 리소스 기반 가격 책정에 따라 요금이 청구됩니다.

N1, N2, C2 머신 유형의 경우 Compute Engine은 리전에서 사용하는 사전 정의된 모든 vCPU 및 메모리 리소스에 자동으로 지속 사용 할인을 적용합니다. 사전 정의된 머신 유형에 적용되는 지속 사용 할인은 커스텀, 메모리 최적화, 컴퓨팅 최적화, 공유 코어 머신 유형과 별도로 계산됩니다. 머신 유형에 따라 N1 및 N2 머신 유형에 적용되는 지속 사용 할인이 다릅니다.

N1 머신 유형은 최대 30%의 지속 사용 할인을 받을 수 있습니다.
N2 머신 유형은 최대 20%의 지속 사용 할인을 받을 수 있습니다.

E2 머신 유형은 지속 사용 할인을 제공하지 않지만 주문형 가격 및 약정 가격을 통해 직접 더 큰 비용 절감 효과를 제공합니다. E2 머신 유형은 해당 월의 특정 기간에 VM을 실행할 필요 없이 지속적으로 예측 가능한 가격을 제공합니다.

자세한 내용은 지속 사용 할인을 참조하세요.

모든 머신 유형을 모든 영역에서 항상 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 머신 유형을 필요할 때 사용할 수 있게 하려면 특정 영역에서 머신 유형을 선점적으로 예약하면 됩니다. 특정 영역에서 사전 정의된 머신 유형을 예약하는 방법에 대한 정보는 영역 리소스 예약을 참조하세요.

N1 머신 유형

N1 표준 머신 유형

다음 표는 N1 머신 계열의 사전 정의된 표준 머신 유형에 대해 계산된 비용을 보여줍니다. 이러한 각 머신 유형의 vCPU와 메모리 요금은 개별적인 사전 정의된 vCPU 및 메모리 가격에 따라 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

표준 머신 유형에는 vCPU당 3.75GB의 메모리가 포함됩니다.

N1 높은 메모리 머신 유형

다음 표는 사전 정의된 N1 높은 메모리 머신 유형의 계산된 비용을 보여줍니다. 이러한 각 머신 유형의 vCPU와 메모리 요금은 개별적인 사전 정의된 vCPU 및 메모리 가격에 따라 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

높은 메모리 머신 유형은 vCPU당 6.5GB의 메모리를 사용할 수 있습니다. 높은 메모리 인스턴스는 가상 CPU에 비해 많은 메모리가 필요한 작업에 적합합니다.

N1 높은 CPU 머신 유형

다음 표는 사전 정의된 N1 높은 CPU 머신 유형의 계산된 비용을 보여줍니다. 이러한 각 머신 유형의 vCPU와 메모리 요금은 개별적인 사전 정의된 vCPU 및 메모리 가격에 따라 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

높은 CPU 머신 유형은 메모리 0.90GB당 vCPU 1개를 사용합니다. 높은 CPU 머신 유형은 필요한 vCPU 수에 적절한 메모리 구성이 필요한 작업에 적합합니다.

N1 커스텀 vCPU 및 메모리

커스텀 머신 유형을 사용하면 워크로드의 필요에 맞게 사용자의 인스턴스에 vCPU 수와 메모리 용량(GB)을 설정할 수 있습니다. 애플리케이션이 값비싼 대형 머신 유형에서 제공하는 리소스를 전부 사용할 필요가 없다면 커스텀 머신 유형을 통해 이러한 머신 유형에서 실행하는 비용을 절감할 수 있습니다.

예를 들어 vCPU가 6개인 머신 유형이 필요하다면 n1-standard-8 머신 유형을 사용하는 대신 6개의 vCPU와 22.5GB의 메모리를 포함한 커스텀 머신 유형 인스턴스를 만들면 됩니다. 커스텀 머신 유형을 만들면 대형 머신 유형을 선택할 때와 비교해 최대 40%까지 비용을 절감할 수 있습니다. 커스텀 머신 유형은 사용된 vCPU 수 및 메모리 양에 따라 요금이 청구됩니다.

이러한 머신 유형을 사용 가능한 거래 플랫폼의 유형 사용하는 방법을 자세히 알아보려면 커스텀 머신 유형으로 인스턴스 만들기를 읽어보세요.

커스텀 머신 유형의 지속 사용 할인은 사전 정의된 머신 유형, 메모리 최적화 머신 유형, 공유 코어 머신 유형과 별도로 계산됩니다.

커스텀 머신 유형의 청구액을 정확하게 추정하려면 Google Cloud Platform 가격 계산기를 사용하세요.

N1 확장 커스텀 메모리

커스텀 머신 유형을 사용하는 경우 vCPU당 6.5GB의 메모리까지는 표준 커스텀 vCPU 및 메모리 가격 요율에 따라 요금이 청구됩니다. vCPU당 6.5GB를 초과하는 메모리부터는 아래에 자세히 설명되어 있는 확장 메모리 가격에 따라 요금이 청구됩니다. 커스텀 머신 유형 및 확장 메모리로 인스턴스를 생성하는 방법을 자세히 알아보려면 확장 메모리 페이지를 참조하세요.

N2 머신 유형

N2 표준 머신 유형

다음 표는 N2 머신 계열의 사전 정의된 표준 머신 유형에 대해 계산된 비용을 보여줍니다. 이러한 각 머신 사용 가능한 거래 플랫폼의 유형 유형의 vCPU와 메모리 요금은 개별적인 사전 정의된 vCPU 및 메모리 가격에 따라 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

표준 머신 유형에는 vCPU당 4GB의 메모리가 포함됩니다.

N2 높은 메모리 머신 유형

다음 표는 사전 정의된 N2 높은 메모리 머신 유형의 계산된 비용을 보여줍니다. 이러한 각 머신 유형의 vCPU와 메모리 요금은 개별적인 사전 정의된 vCPU 및 메모리 가격에 따라 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

높은 메모리 머신 유형은 사용 가능한 거래 플랫폼의 유형 vCPU당 8GB의 메모리를 사용할 수 있습니다. 높은 메모리 인스턴스는 가상 CPU에 비해 많은 메모리가 필요한 작업에 적합합니다.

N2 높은 CPU 머신 유형

다음 표는 사전 정의된 N2 높은 CPU 머신 유형의 계산된 비용을 보여줍니다. 이러한 각 머신 유형의 vCPU와 메모리 요금은 개별적인 사전 정의된 vCPU 및 메모리 가격에 따라 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

높은 CPU 머신 유형은 메모리 1GB당 vCPU 1개를 사용할 수 있습니다. 높은 CPU 머신 유형은 필요한 vCPU 수에 적절한 메모리 구성이 필요한 작업에 적합합니다.

N2 커스텀 vCPU 및 메모리

이러한 머신 유형을 사용하는 방법은 커스텀 머신 유형으로 VM 인스턴스 만들기를 참조하세요.

커스텀 머신 유형의 지속 사용 할인은 사전 정의된 머신 유형, 메모리 최적화 머신 유형, 공유 코어 머신 유형과 별도로 계산됩니다.

커스텀 머신 유형의 청구액을 정확하게 추정하려면 Google Cloud Platform 가격 계산기를 사용하세요.

N2 확장 커스텀 메모리

커스텀 머신 유형을 사용하는 경우 vCPU당 8GB의 메모리까지는 표준 커스텀 vCPU 및 메모리 가격 요율에 따라 요금이 청구됩니다. vCPU당 8GB를 초과하는 메모리는 다음과 같은 확장 메모리 가격에 따라 요금이 청구됩니다. 커스텀 머신 유형 및 확장 메모리로 인스턴스를 만드는 방법을 알아보려면 머신 유형에 확장 메모리 추가를 참조하세요.

N2D 머신 유형

N2D 표준 머신 유형

다음 표는 N2D 머신 계열의 사전 정의된 표준 머신 유형에 대해 계산된 비용을 보여줍니다. 이러한 각 머신 유형의 vCPU와 메모리 요금은 개별적인 사전 정의된 vCPU 및 메모리 가격에 따라 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

표준 머신 유형에는 vCPU당 4GB의 메모리가 포함됩니다.

N2D 높은 메모리 머신 유형

다음 표는 사전 정의된 N2D 높은 메모리 머신 유형의 계산된 비용을 보여줍니다. 이러한 각 머신 유형의 vCPU와 메모리 요금은 개별적인 사전 정의된 vCPU 및 메모리 가격에 따라 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

높은 메모리 머신 유형은 vCPU당 8GB의 메모리를 사용할 수 있습니다. 높은 메모리 인스턴스는 가상 CPU에 비해 많은 메모리가 필요한 작업에 적합합니다.

N2D 높은 CPU 머신 유형

다음 표는 사전 정의된 N2D 높은 CPU 머신 사용 가능한 거래 플랫폼의 유형 유형의 계산된 비용을 보여줍니다. 이러한 각 머신 유형의 vCPU와 메모리 요금은 개별적인 사전 정의된 vCPU 및 메모리 가격에 따라 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

높은 CPU 머신 유형은 vCPU당 메모리가 1GB입니다. 높은 CPU 인스턴스는 메모리에 비해 많은 가상 CPU가 필요한 작업에 적합합니다.

N2D 커스텀 vCPU 및 메모리

이러한 머신 유형을 사용하는 방법은 커스텀 머신 유형으로 VM 인스턴스 만들기를 참조하세요.

커스텀 머신 유형의 지속 사용 할인은 사전 정의된 머신 유형, 메모리 최적화 머신 유형, 공유 코어 머신 유형과 별도로 계산됩니다.

커스텀 머신 유형의 청구액을 정확하게 추정하려면 Google Cloud Platform 가격 계산기를 사용하세요.

N2D 확장 커스텀 메모리

E2 머신 유형

E2 표준 머신 유형

다음 표는 E2 머신 계열의 사전 정의된 표준 머신 유형에 대해 계산된 비용을 보여줍니다. 이러한 각 머신 유형의 vCPU와 메모리 요금은 개별적인 사전 정의된 vCPU 및 메모리 가격에 따라 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

표준 머신 유형에는 vCPU당 4GB의 메모리가 포함됩니다.

E2 높은 메모리 머신 유형

다음 표는 사전 정의된 E2 높은 메모리 머신 유형의 계산된 비용을 보여줍니다. 이러한 각 머신 유형의 vCPU와 메모리 요금은 개별적인 사전 정의된 vCPU 및 메모리 가격에 따라 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

E2 높은 CPU 머신 유형

다음 표는 사전 정의된 E2 높은 CPU 머신 유형의 계산된 비용을 보여줍니다. 이러한 각 머신 유형의 vCPU와 메모리 요금은 개별적인 사전 정의된 vCPU 및 메모리 가격에 따라 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

E2 커스텀 vCPU 및 메모리

이러한 머신 유형을 사용하는 방법은 커스텀 머신 유형으로 VM 인스턴스 만들기를 참조하세요.

커스텀 머신 유형의 청구액을 정확하게 추정하려면 Google Cloud Platform 가격 계산기를 사용하세요.

메모리 최적화 머신 유형 계열

vCPU 대비 메모리 비율이 높은 메모리 집약적 작업에는 범용 n1-highmem 머신 유형보다 메모리 최적화 머신 유형이 적합합니다. 메모리 최적화 머신 유형은 특정 리전에서만 사용할 수 있습니다. 메모리 최적화 머신 유형을 자세히 알아보려면 머신 유형을 참조하세요.

메모리 최적화 머신 유형의 지속 사용 할인은 범용 머신 유형, 커스텀 머신 유형, 공유 코어 머신 유형과 별도로 계산됩니다.

M1 머신 유형

m1-ultramem 및 m1-megamem 머신 유형은 vCPU당 메모리가 14GB를 초과합니다. 아래에 이러한 머신 유형의 vCPU 및 GB 메모리당 가격이 나와 있습니다.

다음 표는 m1-megamem 및 m1-ultramem 머신 유형의 계산된 비용입니다. 이러한 각 머신 유형의 vCPU 및 메모리는 개별 메모리 최적화 vCPU 및 메모리 가격에 따라 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

이러한 머신 유형은 일부 영역에서만 사용할 수 있습니다.

M2 머신 유형

위의 머신 유형이 워크로드에 적합하지 않으면 vCPU당 메모리가 더 많은 다음 머신 유형 목록에서 선택하세요. 이러한 머신 유형을 사용하려면 다음 옵션 중 하나를 사용하여 할당량을 요청해야 합니다.

이러한 머신 유형의 성능을 테스트할 수 있도록 평가 할당량에 대한 액세스를 요청합니다. 이러한 머신 유형으로 생성한 모든 VM은 평가 할당량에 포함되며 아래에 나열된 평가 가격을 사용하여 요금이 청구됩니다. 평가 할당량은 프로젝트에서 제한된 기간 동안만 유지됩니다.
지속 사용을 위해 1년 또는 3년 약정을 구매합니다. 약정은 요금이 증분 방식으로 청구되지 않습니다. 약정을 구매하면 약정된 리소스를 사용하지 않아도 약정 기간 동안 매월 요금이 청구됩니다.

이러한 머신 유형은 일부 영역에서만 사용할 수 있습니다.

컴퓨팅 최적화 머신 유형 계열

컴퓨팅 최적화 머신 유형은 컴퓨팅 집약적 워크로드에 이상적이며, Google Compute Engine에서 코어당 최고 성능을 제공합니다.

C2 머신 유형

C2 머신 유형은 Intel 확장형 프로세서(Cascade Lake) 및 최대 3.8GHz의 지속형 올코어 터보를 제공합니다. 현재 C2 머신 유형은 특정 리전 및 영역에서만 사용 가능합니다. 다음 표에 C2 머신 유형의 vCPU 및 GB 메모리당 가격이 나와 있습니다.

다음 표는 사전 정의된 C2 머신 유형인 c2-standard 머신 유형의 계산된 비용을 보여줍니다. 이러한 각 머신 유형의 vCPU와 메모리는 컴퓨팅 최적화 vCPU 및 메모리 가격에 따라 개별적으로 청구되지만 이 표에는 특정 머신 유형을 사용할 때 예상되는 비용이 나와 있습니다.

N1 공유 코어 머신 유형

Compute Engine이 제공하는 공유 코어 머신 유형은 다른 머신 유형이 제공하는 많은 리소스가 필요하지 않은 소규모의 애플리케이션을 비용 효율적으로 실행하는 데 적합합니다.

사전 정의된 머신 유형, 커스텀 머신 유형, 메모리 최적화 머신 유형과 달리 공유 코어 머신 유형은 개별 리소스 기준으로 요금이 청구되지 않습니다. 머신 유형별로 vCPU와 메모리 모두를 포괄하는 가격이 정해져 있습니다.

공유 코어 머신 유형의 지속 사용 할인은 사전 정의된 머신 유형, 커스텀 머신 유형, 메모리 최적화 머신 유형과 별도로 계산됩니다.

CPU 버스팅

공유 코어 머신 유형은 인스턴스에서 단기간 물리적 CPU를 추가로 사용할 수 있는 버스팅 기능을 제공합니다. 인스턴스에서 원래 할당된 것보다 많은 물리적 CPU가 필요할 때 자동으로 버스팅이 진행됩니다. 이렇게 사용량이 급증할 때 인스턴스가 버스팅으로 제공되는 물리적 CPU를 활용할 수 있습니다. 버스팅은 영구적이지 않으며 주기적으로만 사용할 수 있습니다. 버스팅에는 추가 요금이 부과되지 않습니다. f1-micro , g1-small , e2 shared-core 머신 유형의 등록된 주문형 가격이 청구됩니다.

E2 공유 코어 머신 유형

사전 정의된 머신 유형, 커스텀 머신 유형, 메모리 최적화 머신 유형과 달리 공유 코어 머신 유형은 개별 리소스 기준으로 요금이 청구되지 않습니다. 머신 유형별로 vCPU와 메모리 모두를 포괄하는 가격이 정해져 있습니다.사용 가능한 거래 플랫폼의 유형

E2 공유 코어 머신 유형은 지속 사용 할인을 제공하지 않습니다.

지속 사용 할인

지속 사용 할인은 사용하는 vCPU 1개 및 메모리 1GB를 기준으로 계산됩니다. 1개의 vCPU 또는 1GB의 메모리를 한 달의 25%가 넘는 기간 동안 사용하면 Compute Engine에서 해당 리소스를 지속적으로 사용하는 증분 시간(초 단위)에 자동으로 할인을 적용합니다. 사용량이 늘어날수록 할인율이 커지며 한 달 내내 실행한 인스턴스의 경우 인스턴스의 vCPU와 메모리 비용에 최대 30%의 순 할인을 받을 수 있습니다.

또한 각 리전의 vCPU와 메모리 사용량은 다음과 같은 카테고리마다 별도로 계산됩니다.

: 단독 테넌트 노드와 n1-standard , n1-highcpu , n1-highmem 머신 유형에서 사용됨 : 사용자가 vCPU 수와 메모리 용량을 선택할 수 있는 커스텀 머신 유형에서 사용됨 : vCPU 수와 vCPU당 높은 메모리 비율이 사전 설정된 m1-megamem 및 m1-ultramem 머신 유형에서 사용됨 : 부분 vCPU를 사용하며 리소스 사용이 적은 소규모 애플리케이션을 실행하는 데 비용 효율적임

예를 들어 us-west1 에서 사전 정의된 머신 유형, 커스텀 머신 유형, 메모리 최적화 머신 유형을 사용하는 경우 Compute Engine은 해당 카테고리별로 지속 사용 할인을 계산합니다. 또한 다른 리전에서의 사용량은 us-west1 리소스와 별도로 계산됩니다.

지속 사용 할인은 프로젝트가 조건을 갖추면 자동으로 적용, 계산되어 청구서에 추가됩니다. 지속 사용 할인을 사용 설정하기 위해 사용자가 취해야 할 조치는 없습니다.

지속 사용 할인에 관한 자세한 내용은 지속 사용 할인 문서를 참조하세요.

약정 사용 할인

Compute Engine의 경우 약정 사용 계약을 구매하면 VM 사용 요금을 대폭 할인받을 수 있습니다. 이러한 할인을 약정 사용 할인이라고 부릅니다. 약정을 생성하는 방법을 알아보려면 약정 구매 페이지를 읽어보세요.

약정 사용 할인이 제공되는 카테고리는 다음과 같습니다.

일반 용도: GPU 및 로컬 SSD의 유무에 관계없이 표준, 높은 메모리, 높은 CPU, 커스텀 머신 유형 및 일반 용도 단독 테넌트 노드의 약정 사용 할인
메모리 최적화: 메모리가 최적화된 머신 유형용 약정 사용 할인
컴퓨팅 최적화: 컴퓨팅 최적화 머신 유형의 약정 사용 할인

약정은 앞으로 워크로드에 일정한 vCPU 및 메모리 양을 지속적으로 사용할 예정인 경우에 적합합니다. 약정을 이용하면 대부분의 머신 유형 또는 커스텀 머신 유형에 대해 정상가에서 최대 57% 할인된 가격으로 일정량의 vCPU 및 메모리를 구매할 수 있습니다. 메모리 최적화 머신 유형의 할인은 최대 70%입니다. 전체 사용 기간 동안 약정이 적용되며 사용량 발생 여부와 상관없이 매달 요금이 청구됩니다.

1년 및 3년 약정의 vCPU 및 메모리 가격을 다른 Compute Engine 가격 옵션과 비교해 보려면 리소스 가격 표를 참조하세요.

약정과 예약의 결합

약정 사용 할인은 1년 또는 3년의 할인 가격 계약을 제공하지만 특정 영역의 용량을 예약하지는 않습니다. 예약은 예약된 VM이 실행되지 않는 경우에도 특정 영역에 용량이 유지되도록 합니다. 예약을 약정과 결합하여 할인된 예약 리소스를 이용할 수 있습니다.

시뮬레이션된 유지보수 이벤트 가격 책정

2020년 2월 10일부터 시뮬레이션된 유지보수 이벤트를 실행하는 데는 비용이 들지 않습니다.

이 날짜 이전에는 다음과 같은 요금이 적용됩니다.

인스턴스의 vCPU당 가격(f1-micro 및 g1-small은 각각 vCPU 1개와 동등): $0.040
메모리 1GB당 가격: $0.010
로컬 SSD 공간 1GB당 가격: $0.001

사용량 보기

Google Cloud Console은 각 프로젝트의 트랜잭션 내역을 제공합니다. 이 내역에는 현재 잔액과 특정 프로젝트의 예상 리소스 사용량이 나와 있습니다.

프로젝트의 거래 내역을 보려면 예상 청구 인보이스 페이지로 이동하세요.

다음 단계

Compute Engine 머신 유형 자세히 알아보기 문서 참조하기 , 네트워킹 가격 책정, 단독 테넌트 노드 또는 GPU 가격 책정 검토하기 사용해 보기

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PrimeXBT 거래 플랫폼 평가

PrimeXBT는 2019 년에 출시 된 새로운 거래 플랫폼입니다. PrimeXBT는 오늘날 유사한 제품 중에서 최고의 거래 플랫폼이며 신뢰할 수 있고 안전하며 빠릅니다. PrimeXBT는 마진 거래 플랫폼 (마진 거래)이라고하지만 시장의 다른 플랫폼에서는 사용할 수없는 혁신적인 기능이 있습니다.

PrimeXBT 정보

수상 경력에 빛나는 비트 코인 기반 마진 거래 플랫폼 인 PrimeXBT는 암호 화폐, 상품, 외환 및 주가 지수에 대해 최대 1,000 배의 레버리지를 제공합니다. 초보자에게는 간단하고 전문 트레이더에게는 고급 도구가 거래 플랫폼의 주요 장점입니다. 낮은 거래 수수료를 제공하며 항상 매력적입니다.

PrimeXBT를 통해 트레이더는 비트 코인 및 기타 중요한 암호 화폐 거래로부터 혜택을받을 수 있습니다. PrimeXBT 거래 플랫폼은 이제 BitMex와 같은 대기업과 함께 암호 화폐 마진 거래 사업의 주요 참여자 중 하나가되었습니다.

PrimeXBT는 사용자 친화적 인 인터페이스, 많은 수의 거래 및 유동성을 제공합니다. 다른 플랫폼의 문제에는 확장 된 KYC (Know Your Customer Policy) 승인 프로세스, 낮은 유동성, 예기치 않은 다운 타임, 제한된 주문 유형 및 시장 실패가 포함됩니다. 거래 문제, 높은 거래 수수료 및 열악한 사용자 경험.

PrimeXBT를 사용하면 각 거래 유형에 대한 계산을 포함하는 특정 예를 볼 수 있습니다. 수익을 계산하면 계정에서 일어나는 일을 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 손익을 확인하려면 시가 포인트와 종가 포인트의 차이를 비교 한 다음 해당 수치에 포지션 크기를 곱하십시오. 이 수치를 레버리지와 결합하면 포지션 규모를 늘릴 수 있습니다.

암호 화폐 시장 정보

암호 화폐 시장은 트레이딩 플랫폼 간의 사용 가능한 거래 플랫폼의 유형 전쟁을 일으켰고, 최고의 트레이딩 플랫폼 간의 경쟁이 치열하다고 말할 수 있습니다. 오늘날 암호 화폐 거래자들은 불확실한 자산에서 수익 기회를 활용하려고 할 때 레버리지를 선호하기 때문에 이러한 추세는 마진 거래 플랫폼 방향으로 이동하고 있습니다.

이 리뷰에서는 PrimeXBT 플랫폼을 자세히 살펴보고 플랫폼에 등록 할 가치가 있는지 여부와 시작 방법에 대해 논의합니다.

PrimeXBT 거래 플랫폼 사용의 주요 이점

PrimeXBT 거래 플랫폼의 고유 한 기능과 주요 장점은 다음과 같습니다.

초고속 기록 은행 수준 보안 및 주소 화이트리스트 기능으로 인출을 용이하게합니다. 최소 최소 포지션 요구 사항과 최소 최소 입금액을 동시에 헤지 포지션에 적용합니다. 소프트웨어 자체에는 기본 지표 외에도 기술적 분석이 있습니다.CPA 견적 및 추천 계획과 같은 이익 및 손절 주문 수익 흐름과 같은 고급 주문 유형입니다. Prime XBT는 강력한 보안을 갖춘 신뢰할 수있는 거래 엔진입니다. 플랫폼과 경쟁사를 24/7 고객 서비스로 구분하는 혁신적인 도구입니다.

PrimeXBT는 빠르고 쉬운 등록, 무료 데모 계정 및 교육 자료를 보유하고있어 신규 사용자에게 이상적인 거래 플랫폼입니다. 이러한 모든 이유로 사용자가 사용해 볼 것을 강력히 권장합니다. 동시에 전문 거래자는 고급 거래 도구를 사용하여 수익성있는 시간을 보낼 수 있습니다.

이제 각 구성 요소와 사용자 경험을 소개하면서 전체 플랫폼에 대한 개요를 제공하겠습니다.

PrimeXBT의 주요 매력 중 하나는 등록 절차가 매우 빠르고 쉽다는 것입니다. 모든 작업은 1 분 미만이 소요됩니다. 첫 입금에 필요한 것은 이메일 주소와 국가 / 지역입니다. 그런 다음 이메일 주소를 확인하고 사용자 이름과 비밀번호를 입력해야합니다.그렇게 간단합니다

계정에 사용되는 통화는 BTC이며 모든 예금은 BTC 주소로 입금됩니다. 필요한 최소 예치금은 0.001 BTC입니다. 입금을 확인한 후 자금을 사용할 수 있습니다. Changelly라는 타사 서비스를 사용하여 다른 예금을 처리 할 수 있습니다. 입금 후 거래 계좌에 자금을 입금해야합니다. 이것은 귀하의 거래 계정에서 사용 가능한 마진에서 자금의 일부를 분리 할 수있는 유용한 도구입니다.

돈을 인출하는 것은 입금만큼 쉽지만 자금은 다른 BTC 주소로 보내야합니다. 다른 암호 화폐 주소로 전송되면 금전적 손실이 발생할 수 있습니다. 인출은 하루에 한 번 이월되는 대기열의 일부가됩니다. 이체 창에 도달 할 때까지 보류중인 인출을 취소 할 수 있습니다.

감시 목록, 기술 분석 소프트웨어가 포함 된지도, Parabolic SAR, RSI, Ichimoku 등과 같은 상위 거래 지표를 포함한 다양한 도구를 사용하여 거래 터미널을 사용자 정의 할 수 있습니다. 롱 포지션과 숏 포지션 모두 헤징 포지션을 설정할 수있어 시장이 어떤 방향으로 전환 되든 거래자들이 이익을 얻을 수 있습니다.

최소 지연으로 주문을 신속하게 관리하는 것 외에도 PrimeXBT는 99.9 %의 가동 시간을 제공합니다. 트레이더는 잠재적 인 수익을 극대화 할 수도 있습니다. 손절매 및 이익 명령을 통해 위험을 최소화 할 수 있습니다.

PrimeXBT 거래 플랫폼은 50 개의 고유 한 자산 시장을 제공합니다.

리플, 이더 리움, 비트 코인 (ASX 200, S & P 500, DAX 30 엔 등)과 같은 암호 화폐의 주요 주가 지수에 대한 CFD, 금,은 WTI 원유와 같은 귀금속에 대한 미국 달러 및 호주 달러와 같은 세계에서 가장 인기있는 외환 거래 , 천연 가스 및 브렌트 및 기타 상품.

PrimeXBT 거래 플랫폼이 제공하는 다양성은 비교할 수없는 포트폴리오 다양성을 제공하며 경쟁사보다 이익을 얻을 수있는 개방성이 더 큽니다. 현재 거래자들이 전통 시장에 더 많은 관심을 갖고 있기 때문에 PrimeXBT는 매우 매력적인 거래 플랫폼입니다.

수상 경력에 빛나는 추천 프로그램

랭킹리스트에 따르면 PrimeXBT는 거래 플랫폼의 4 단계 수익 추천 프로그램을 통해 획득 한 BTC 50 개 이상을 생성했습니다. 어떻게 작동합니까? PrimeXBT 거래 플랫폼에 새로운 거래자를 데려 오는 추천 거래자는 각 신규 추천에 대해 최대 4 단계의 수수료를 계속 제공 할 것입니다.

홍보센터

이용자에게 다양한 기능을 제공해 주는 공간이 바로 플랫폼인 셈입니다.

거의 다수의 시스템 소프트웨어가 여기에 속하기 때문에 시스템 소프트웨어를 의미하는 용어로도 사용되고 있습니다. 그 외에도 4) 자바 스크립트, HTML과 같은 웹 기반 프로그래밍 언어까지 소프트웨어 플랫폼이라 정의됩니다.

1) 오픈마켓, 구인구직 사이트와 같이 공급자와 수요자를 연결하는 거래형 플랫폼
2) 앱 스토어와 같이 사업자가 제공하는 다양한 인프라를 활용해 제품 및 서비스를 생산하고 제공하는 생태계형 플랫폼
3) 포털 사이트, SNS처럼 콘텐츠 또는 광고 인프라를 함께 제공함으로써 수요자와 공급자에게 각각 다른 가치를 제공해줄 수 있는 다면형 플랫폼 등의 유형이 존재합니다.

개인정보보호 방침

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패스웨이 캐피탈은 사용자와의 계약 관계 관리 및/또는 법적 의무 준수를 위해 상기의 활동을 수행합니다.

분기 보고서를 포함하여 서비스 정보, 신상품 정보, 회사 관련 여타 소식과 함께 마케팅 관련 이메일을 고객에게 전송할 목적

고객의 동의를 받았거나 정당한 이해관계를 가진 영역에 대해 상기의 활동을 수행하게 됩니다.

고객에 대한 이해도를 높임으로써 고객과 맞춤화 된 인터랙션을 수행하고 고객의 관심사에 부합하는 정보 및/또는 제안을 제공할 목적.

고객이 선호하는 바를 제대로 이해함으로써 고객이 관심있고 의미있게 생각하는 컨텐츠를 패스웨이 캐피탈의 서비스를 통해 제공할 목적.

고객 동의를 받았거나 패스웨이 캐피탈이 정당한 이해관계를 갖고 있을 경우 맞춤화 된 서비스를 제공하게 됩니다.

실사 및 투자 기회 평가 목적

서비스 효율성 개선 등을 위한 데이터 분석 목적

내부 프로세스가 취지대로 기능하는지, 법적 요건, 규정 또는 계약상 요건에 부합하는지 검증하기 위한 감사 목적

보안 위협, 사기 또는 여타 범죄활동이나 악의적 활동을 감지하여 방지하기 위한 사기 및 보안 모니터링 목적

패스웨이 캐피탈의 현 상품 및 서비스의 강화, 개선 또는 수정 목적

이용 트렌드 파악 목적. 예: 패스웨이 캐피탈 서비스 중 사용자의 관심도가 가장 높은 부분 파악

홍보 캠페인의 효과성을 판단하여 사용자의 니즈와 관심에 부합할 수 있도록 만들기 위한 목적

사업 활동의 운영 및 확장 목적. 예: 패스웨이 캐피탈 서비스 중 사용자의 관심도가 가장 높은 부분을 파악하여 사용자의 관심사 충족에 에너지를 집중

사용자와의 계약상 관계를 관리하고 법적 의무를 준수하기 위하여, 또는 패스웨이 캐피탈이 정당한 이해관계를 갖고 있을 경우 위의 활동을 수행합니다.

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기타 구체적인 목적으로 개인정보를 사용하고자 하는 경우 (고객의 동의를 필요로 하는 모든 목적을 포함) 패스웨이 캐피탈은 관련법에서 규정하는 대로 고객에게 연락하기 위해 합리적으로 가능한 최선의 노력을 기울일 것입니다.

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쿠키 및 유사 기술

쿠키 및 유사 기술이란?

쿠키는 사용자가 사용하는 컴퓨터에 직접 저장된 정보의 조각입니다. 쿠키를 이용해 브라우저 유형, 서비스 사용에 소요된 시간, 방문한 페이지, 선호하는 언어 및 기타 트래픽 데이터 등 정보를 수집할 수 있습니다. 패스웨이 캐피탈과 그 서비스 공급업체는 보안, 내비게이션 촉진, 효과적인 정보 게시, 사용자 경험의 개인화 등의 목적에 이 정보를 사용합니다. 또한 서비스 사용에 관한 통계 정보를 수집하여 서비스의 디자인과 기능성을 지속적으로 개선하고, 이용방식을 이해하며 관련된 문의사항을 해결하는데 사용합니다. 패스웨이 캐피탈은 현재 브라우저의 “추적 금지” 시그널에는 대응하지 않고 있습니다. 쿠키 사용을 통한 정보 취합을 원하지 않을 경우, 대부분의 브라우저에서는 자동적으로 쿠키를 거부하거나 특정 웹사이트에서 특정 쿠키를 거부 또는 수락할 수 있도록 하고 있으며 자세한 사항은 http://www.allaboutcookies.org/manage-cookies/index.html를 참고할 수 있습니다. 단, 쿠키를 수락하지 않을 경우 서비스 사용이 다소 불편할 수 있습니다.

패스웨이 캐피탈은 또한 픽셀 태그 등 쿠키와 유사한 기술을 사용하고 있습니다.

패스웨이 캐피탈이 사용하고 있는 쿠키 및 유사 기술은?

현재 웹사이트에서 사용하고 있는 쿠키 및 유사 기술의 유형은 다음과 같습니다.

엣센셜 쿠키(Essential cookies). 사용자가 웹사이트 내에서 이동하고 서비스와 기능을 사용할 수 있게 합니다. 반드시 필요한 쿠키로, 이것이 없으면 웹사이트가 원활하게 기능할 수 없으며 웹사이트 또는 특정 서비스나 기능의 제공이 불가능할 수도 있습니다.
프레퍼런스 쿠키(Preference cookies). 사용자 선택 및 선호에 관한 정보를 취합하는 쿠키로, 이에 따라 언어 및 여타 로컬 셋팅을 기억하여 웹사이트를 맞춤화하게 됩니다.
어낼리틱스 쿠키(Analytics cookies). 사용자의 웹사이트 이용 정보를 취합하는 쿠키로 이를 통해 웹사이트의 작동 방식을 개선할 수 있습니다. 예컨대, 웹사이트 중 가장 방문건수가 많은 페이지를 보여주고 사용자가 웹사이트에서 겪는 애로사항을 기록할 수 있게 하며 광고 효과가 있는지 여부를 보여줍니다. 이를 통해 한 개인의 이용이 아니라 전반적인 웹사이트 이용 패턴을 볼 수 있습니다. 패스웨이 캐피탈은 이 정보를 이용해 웹사이트 트래픽은 분석할 뿐 개인 식별용으로 사용하지는 않습니다.

– 구글 어낼리틱스는 쿠키 및 유사 기술을 이용하여 웹사이트 이용에 관한 정보를 수집, 분석하고 활동과 흐름을 보고하며 다른 웹사이트, 앱, 온라인 리소스의 사용에 관한 정보도 수집할 수 있습니다. 좀더 자세한 사항은 www.google.com/policies/privacy/partners/을 참고하며, 원하면 구글 어낼리틱스 옵트아웃 브라우저 애드온을 https://tools.google.com/dlpage/gaoptout 에서 다운받아 선택해제할 수 있습니다.

픽셀 태그. 픽셀 태그 (웹 비컨 및 클리어 GIFs라고도 함)는 무엇보다도 웹사이트 사용자의 활동을 추적하고 마케팅 캠페인의 성공 정도를 측정하며 웹사이트 사용 및 응답률에 관한 통계 정보를 취합하는데 사용됩니다.
브라우저 또는 디바이스 정보. 특정 정보는 대부분의 브라우저에서 수집되거나 사용자의 디바이스를 통해 자동 수집되는데, MAC (Media Access Control) 주소, 컴퓨터 유형 (윈도우인지 맥인지), 화면 해상도, OS 명과 버전, 디바이스 제조사와 모델, 언어, 인터넷 브라우저 유형 및 버전 등이 이에 해당됩니다. 이러한 정보를 사용해 웹사이트가 제대로 기능하도록 합니다.
IP 주소. 사용자의 IP 주소는 인터넷 서비스 공급업체(ISP)에서 컴퓨터에 자동 할당합니다. IP 주소는 사용자가 웹사이트에 액세스할 때마다 서버 로그 파일에 자동으로 식별, 기록되며 방문 시간과 방문 페이지도 함께 기록됩니다. IP 주소 수집은 표준적인 관행이며 많은 웹사이트와 어플리케이션, 여타 서비스에서 자동적으로 이루어지고 있습니다. 패스웨이 캐피탈은 IP 주소를 이용 수준 산출, 서버 문제 진단 및 서비스 실행 등의 목적에 사용하고 있으며 사용자의 IP 주소를 가지고 대략적인 위치를 추론할 수도 있습니다.

보안

패스웨이 캐피탈은 조직 내에서 개인정보 보호를 위해 합리적인 조직적, 기술적, 행정적 조치를 취하고자 노력하고 있습니다. 하지만 아쉽게도 어떤 정보 전송 또는 저장 시스템도 완벽한 보안성을 갖고 있지는 않습니다. 패스웨이 캐피탈과의 인터랙션이 안전하지 않다고 판단될 경우 하기 “연락처”섹션을 참고하여 즉시 연락해주시기 바랍니다. 패스웨이 캐피탈은 고객 또는 해당 개인정보가 관련된 정보주체의 이익, 기본권 또는 자유를 위태롭게 할 수 있는 개인정보위반에 대해 관련법에서 규정하는 대로 통지해야 합니다.

선택 및 액세스

개인 정보 이용 및 제공에 관한 사용자의 선택

패스웨이 캐피탈은 마케팅 목적의 개인정보 사용 및 제공 여부를 사용자가 선택할 수 있도록 하고 있습니다. 사용자는 패스웨이 캐피탈의 이메일을 거부할 수 있습니다. 향후 마케팅 관련 이메일 수령을 원치 않을 경우, 각 이메일에 포함된 지시사항에 따라 거부가 가능합니다. 패스웨이 캐피탈은 사용자의 요청을 즉시 따르고자 노력할 것입니다. 단, 사용자가 패스웨이 캐피탈의 마케팅 관련 이메일 수령을 거부한 경우에도 중요한 행정상 메시지는 전송할 수 있으며 이는 사용자가 수령을 거부할 수 없습니다.

개인 정보에 접근하거나 이를 수정 또는 삭제하는 방법

개인 정보의 검토, 수정, 업데이트, 사용금지, 제한 또는 삭제를 요청하고 싶거나, 개인 정보의 처리에 반대하거나, 다른 업체로의 전송할 목적으로 본인의 개인정보 전자 사본을 요청하려 할 경우(관련법에 따라 사용자에게 권한에 부여된 정도까지), 패스웨이 캐피탈은 관련법에 따라 사용자의 요청에 대응합니다.

패스웨이 캐피탈은 사용자 보호를 위해 사용자가 요청 시 사용한 특정 이메일에 관련해서만 개인 정보 관련 요청을 수행할 수 있으며, 요청 이행 전 사용자 본인 확인이 필요할 수 있습니다.

패스웨이 캐피탈은 기록 보관 목적으로 특정 정보를 보관해야 할 수도 있으며/또는 변경 또는 삭제 요청에 앞서 사용자가 개시한 거래를 완료해야 할 수도 있습니다.

보관 기간

개인정보는, 해당 정보를 수집한 목적 및 관계법에 따라 허용되거나 필요한 기간동안 보관됩니다.

보관 기관을 결정하는데 사용하는 기준은 다음을 포함합니다.

사용자와 지속적인 관계를 맺고 사용자에게 서비스를 제공하는 기간 (예: 사용자가 서비스를 계속해서 사용하는 기간)
패스웨이 캐피탈에 법적 의무가 적용되는지 여부 (예: 특정 법에 따라 일정기간동안 사용자의 거래 기록을 보관해야 할 의무가 있는 경우) 또는,
패스웨이 캐피탈의 법적 입장에 비추어 자료 보관을 권고할 만한지 여부 (한계, 소송 또는 규제 조사에 관한 해당 법령 등)

제삼자 서비스

본 개인정보보호 방침은, 웹사이트에 링크된 웹사이트나 서비스를 운영하는 제삼자를 포함해 어떤 제삼자이건 그 개인정보, 정보 또는 여타 관행을 다루지 않고 있으며 패스웨이 캐피탈은 이에 대한 책임이 없습니다. 웹사이트에 링크를 포함했다고 해서 링크된 사이트나 서비스를 패스웨이 캐피탈이나 그 계열사가 보증하는 것은 아닙니다.

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미성년자의 서비스 이용

본 서비스는 16세 미만인 자는 대상으로 하지 않으며, 16세 미만인 자의 개인정보를 수집하지 않습니다.

관할 지역 및 국가간 이전

사용자의 개인정보는 패스웨이 캐피탈이 설비를 두고 있거나 서비스 공급업자와 협력하고 있는 국가에서 저장 및 처리될 수 있으며, 서비스를 이용을 통해 사용자의 개인정보가 사용자의 거주국 외의 국가로 이전될 수 있습니다. 여기에는 미국도 포함되며 미국의 데이터 보호 규정은 사용자 거주국의 규정과 다를 수 있습니다.

유럽경제지역(EEA) 관련추가정보: 일부EEA 국가는유럽위원회에서EEA 기준에따라충분한수준의정보보호가이루어지는것으로인정받고있습니다(해당국가목록은 여기 를 참고). 개인정보가 EEA국가로부터 유럽위원회 정보보호 불인정 국가로 이전되는 경우에 대해 패스웨이 캐피탈은 유럽위원회가 채택한 표준 계약 조항 등 충분한 조치를 이행함으로써 사용자 개인정보를 보호하고 있습니다. 좀더 자세한 사항은 여기를 참고합니다.

케이먼 아일랜드에 관련한 추가 정보 – 패스웨이 캐피탈 또는 정당하게 권한을 위임받은 계열사 및/또는 서비스 공급업체는 2017년 정보보호법 규정에 따라 케이먼 아일랜드로부터 나오는 개인정보를 이전하게 됩니다.

민감 정보

별도로 요청하지 않는 한, 민감한 개인 정보(예: 주민등록번호, 인종 관련 정보, 정치적 견해, 종교나 여타 개인적 신념, 건강정보, 바이오메트릭스 또는 유전적 특징, 범죄 이력 또는 노조 가입여부 등)를 서비스를 통해 또는 여타 방식으로 패스웨이 캐피탈에 송부하거나 제공하지 말아 주시기 바랍니다.

본 개인정보보호 방침 업데이트

본 개인정보보호 방침 상단에 있는 “최종 업데이트” 부분에 최근 업데이트 일자가 게시됩니다. 업데이트된 내용은 서비스에 업데이트된 개인정보보호 방침을 게시하는 시점부터 효력을 발휘합니다. 이러한 업데이트에 따라 서비스를 사용하는 것은 사용자가 업데이트된 개인정보보호 방침을 수락함을 의미합니다.

연락처

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