API 관리

Google Cloud Apigee, 2024년 Gartner® Magic Quadrant™ API 관리 부문 리더로 선정

Wed, 13 Nov 2024 16:19:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2024년 10월 25일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

Google Cloud Apigee가 2024년 Gartner® Magic Quadrant™ API 관리 부문에서 9회 연속 리더로 선정되었다는 소식을 알려드립니다. 이처럼 연이어 리더로 선정되었다는 사실은 포괄적이고 혁신적인 API 관리 플랫폼을 제공하기 위한 Google Cloud의 노력을 인정받은 결과라고 생각합니다. Apigee는 비즈니스가 생성형 AI의 비중이 점차 커지고 있는 향상된 용량, 보안, 확장성을 활용해 클라우드 시대를 선도하도록 돕고 있습니다.

디지털 혁신 파트너

오늘날의 디지털 중심 세상에서 API는 비즈니스의 성장을 위한 필수 요소입니다. General Mills, Nationwide Insurance, PUMA, Freightos, Tieto, Veolia와 같은 업계 리더들이 Apigee를 믿고 API 생태계를 관리하는 이유가 바로 여기에 있습니다. Google Cloud에서는 더 나은 고객 경험을 제공하고, 혁신을 주도하고, 인프라를 보호하며, 새로운 수익 기회를 확보할 수 있도록 돕는 당사의 능력에 대한 기업의 신뢰를 소중하게 여깁니다.

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자신 있게 API 환경 탐색

API 환경은 끊임없이 진화하고 있습니다. 생성형 AI가 생산성 향상을 위한 전례 없는 기회를 제공하는 반면 보안 요구의 증가로 인해 새로운 복잡성도 생겨났습니다. Apigee는 이러한 과제를 자신 있게 해결할 수 있도록 설계되었습니다. Apigee가 제공하는 혜택은 다음과 같습니다.

포괄적인 API 수명 주기 관리: 설계부터 개발, 배포, 모니터링에 이르는 전체 API 수명 주기를 간소화합니다.
강력한 보안 기능: 고급 보안 정책과 위협 방지 기능으로 API와 데이터를 보호합니다.
확장성 및 성능: 많은 양의 API 트래픽을 쉽게 처리할 수 있어 최적의 성능과 안정성이 보장됩니다.
생성형 AI 기반 인사이트: API 사용량 및 성능에 대한 유용한 인사이트를 확보하여 API 전략을 최적화할 수 있습니다.

지속적인 혁신을 위한 Google Cloud의 노력

Apigee는 개발자가 성공하는 데 필요한 핵심 기능을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. Google Cloud는 Apigee가 진화하는 고객 니즈를 충족하는 세계적인 수준의 서비스로 계속해 자리할 수 있도록 투자를 지속하고 있습니다. 이번에 Gartner에서 리더로 선정되면서, 혁신을 지속하며 우수한 개발자 환경을 제공하고자 하는 Google Cloud의 노력이 더욱 힘을 얻게 되었습니다.

올해 Google Cloud에서 주력해 온 주요 분야는 다음과 같습니다.

생성형 AI 통합: Google Cloud는 개발자가 프롬프트와 자체 엔터프라이즈 컨텍스트를 결합해 새로운 API를 생성할 수 있는 Gemini Code Assist와 같은 생성형 AI의 강력한 기능을 활용하여 모든 API를 쉽게 빌드, 보호, 관리할 수 있도록 지원하고 있습니다. 또한 LLM 기반 검색으로 API 탐색 및 상호 연결 파악을 간소화합니다.
보안 및 규정 준수 강화: 위협에 대응하고 변화하는 요구사항을 충족하도록 강력한 보안 조치를 통해 플랫폼을 강화했습니다. 개발자가 악의적인 소비자를 신고하거나 자동으로 차단할 수 있어 더 많은 통제권을 확보할 수 있습니다. 향상된 데이터 저장 기능으로 전 세계 어디서든 규정을 준수하는 워크로드를 지원합니다.
개선된 개발자 환경: 개발자가 Gemini Code Assist를 활용하여 VS Code와 같은 직관적인 도구와 워크플로로 API 개발 속도를 높일 수 있습니다.
빠른 API 제공: 기존 사양에서 새 API를 신속하게 생성할 수 있습니다. 로컬에서 실행하거나 Cloud Run에 배포하여 프로토타입을 빠르게 제작할 수 있는 모의 백엔드도 쉽게 만들 수 있습니다.

고객 및 파트너 여러분께 감사드립니다

Apigee에 지속적인 성원과 신뢰를 보내 주시는 고객, 개발자, 파트너 커뮤니티에 깊이 감사드립니다. 제품 로드맵을 추진하고 안정적인 API 관리 환경을 제공하는 데 여러분의 의견과 협력이 매우 중요합니다.

보고서 다운로드

여기에서 보고서 전문을 다운로드(이메일 주소 필요)하거나 자세한 내용을 알아보세요.

_{Gartner, Magic Quadrant API 관리 부문, Shameen Pillai, John Santoro, Nicholas Carter, Andrew Humphreys, Mark O'Neill, 2024년 10월 16일.}

_{Gartner는 Gartner의 연구 간행물에 언급된 모든 공급업체, 제품 또는 서비스를 보증하지 않으며, 기술 사용자에게 최고 등급 또는 그 밖에 칭호가 부여된 공급업체만 선택하도록 권장하지 않습니다. Gartner 연구 간행물은 Gartner 연구 조직의 의견으로 구성되며 사실의 진술로 해석하면 안 됩니다. Gartner는 이 연구와 관련하여 상품성 또는 특정 목적에의 적합성에 대한 보증을 포함해 모든 명시적, 묵시적 보증을 부인합니다.}

_{이 그래픽은 Gartner, Inc.에서 연구 문서의 일부로 게시한 것으로서 문서 전체의 맥락에 따라 평가해야 합니다. Gartner 문서는 요청 시 Google에서 제공해 드립니다.GARTNER는 미국 및 기타 국가에서 Gartner, Inc. 및/또는 그 계열사의 등록 상표 및 서비스 표시입니다. MAGIC QUADRANT는 Gartner, Inc. 및/또는 그 계열사의 등록 상표이며 허가 하에 여기에 사용되었습니다. All rights reserved.}

Google Cloud를 위한 Gemini를 만나보세요

Tue, 23 Apr 2024 01:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2024년 4월 10일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

기쁜 마음으로 Google Cloud를 위한 Gemini 출시 소식을 전합니다. 지난 한 해 동안 생성형 AI의 능력은 엄청나게 성장했으며, Google Cloud는 이러한 기능을 제품 포트폴리오 전반에 적용해 왔습니다.

Google Cloud를 위한 Gemini는 개발자, 서비스, 애플리케이션을 위한 차세대 AI 어시스턴트입니다. 이 어시스턴트는 사용자가 보다 효과적으로 작업 및 코딩하고, 더 심층적인 데이터 인사이트를 확보하고, 보안 문제를 해결하도록 지원하며, 그 외에도 다양한 기능을 제공합니다. Google의 Gemini 모델 제품군을 사용하는 Google Cloud를 위한 Gemini를 통해 팀은 클라우드에서 더 많은 성과를 낼 수 있습니다.

업계 최고의 가용성을 자랑하는 Google Cloud를 위한 Gemini는 강력한 보안, 규정 준수, 개인 정보 보호 설정 등을 갖춘 엔터프라이즈 지원 AI 기능을 제공합니다.

이제 Google Cloud가 Gemini를 어떻게 제품 및 서비스에 통합하고 있는지 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

Gemini Code Assist로 소프트웨어 배포 가속화

개발자용 Duet AI의 진화된 형태로서 이제 최신 Gemini 모델을 사용하는 Gemini Code Assist를 소개합니다. Gemini Code Assist는 개발자가 VS Code, JetBrains와 같은 인기 있는 코드 편집기에서 더 빠른 속도로 보다 고품질의 애플리케이션을 빌드할 수 있도록 AI 기반 지원을 제공합니다. 엔터프라이즈급 코딩 지원 솔루션인 Gemini Code Assist는 비공개 코드베이스가 온프레미스, Gitlab, GitHub, Bitbucket 등 어디에 있든, 심지어 여러 저장소에 걸쳐 저장된 경우에도 지원을 제공합니다. 강력한 엔터프라이즈 기능을 기반으로 빌드된 이 서비스를 사용하면 조직이 AI 지원을 대규모로 도입하는 동시에 보안, 개인 정보 보호, 규정 준수 요구사항을 충족할 수 있습니다.

"Google Cloud의 Gemini Code Assist 런칭 파트너로서 LLM 기반 코드 가속화 워크플로를 채택하여 효율성이 30% 넘게 향상되었음을 알려드릴 수 있어 기쁩니다. Gemini Code Assist의 시간을 아껴 주는 코드 완성 기능 및 버그 해결 기능을 통해 혁신과 생산성의 한계를 뛰어넘을 수 있었습니다." - Asif Hasan, Quantiphi Inc. 공동 설립자

Next에서는 Gemini Code Assist의 멋진 신기능 여러 가지가 소개됩니다.

전체 코드베이스 인식: 현재 비공개 프리뷰 버전으로 제공되는 이 기능을 활용하면 새 기능 추가, 파일 간 종속 항목 업데이트, 버전 업그레이드 지원, 포괄적인 코드 검토 등 전체 코드베이스에 대한 대규모 변경 작업을 수행할 수 있습니다. 이 기능은 업계 최대 규모인 100만 개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 윈도우를 제공하는 Google의 Gemini 1.5 Pro 모델을 기반으로 합니다.
코드 맞춤설정: 현재 비공개 프리뷰가 진행 중인 이 기능을 기업에서 사용하면 Gemini Code Assist를 비공개 코드베이스에 연결해 맞춤설정하여 개발자에게 컨텍스트 인식 코드 생성 기능을 제공할 수 있습니다. 또한 Gemini Code Assist는 GitLab, GitHub, Bitbucket을 포함한 여러 소스 코드 저장소에 연결할 수 있습니다.
"Gemini Code Assist와 함께 RAG를 사용한 코드 맞춤설정은 Gemini가 개발자에게 제공하는 지원의 품질을 코드 완성 및 생성 측면에서 획기적으로 개선했습니다. 코드 맞춤설정 덕분에 전반적인 코드 인수율이 크게 높아질 것으로 예상됩니다. " Kai Du, Turing 엔지니어링 부문 이사 겸 생성형 AI 부문 책임자
통합 서비스: 고객의 애플리케이션에 원활하게 액세스하고 연결할 수 있도록 Apigee 및 Application Integration을 통해 Gemini Code Assist의 도달범위를 확장하고 있습니다.
생태계 개선: 지난 12월의 생태계 관련 발표 이후 Datadog, Datastax, Elastic, HashiCorp, Neo4j, Pinecone, Redis, Singlestore, Snyk, Stack Overflow 등 여러 파트너의 데이터 및 기술 자료를 사용하여 Gemini Code Assist를 개선하고 있습니다.

"이 기념비적이고 다차원적인 AI 중심 파트너십을 통해 Stack Overflow는 Google Cloud의 최신 AI 기술을 도입하고 있으며, Google Cloud는 Stack Overflow의 기술을 AI 도구에 통합하고 있습니다. 이러한 파트너십은 양사가 개발자의 창조력을 끌어올리고, 정확성 저하 없이 생산성을 향상하고, 사회적으로 책임감 있는 AI를 제공하는 데 얼마나 노력하고 있는지 잘 보여줍니다. 두 기업의 강점을 결합함으로써 다양한 업계에서 혁신을 가속화할 수 있습니다." - Prashanth Chandrasekar, Stack Overflow CEO

Gemini Cloud Assist를 사용하여 효율적으로 애플리케이션 수명 주기 관리

Gemini Cloud Assist는 클라우드팀이 애플리케이션 수명 주기를 설계, 운영, 최적화하는 데 도움이 됩니다. Gemini가 컨텍스트에 맞춰 제공하는 맞춤형 AI 가이드는 새로운 디자인을 만들고, 워크로드를 배포하며, 애플리케이션을 관리하고, 문제를 해결하며, 성능과 비용을 최적화하는 데 도움이 되도록 사용자의 Google Cloud 리소스를 이해합니다. 이 덕분에 복잡한 작업을 가속화하고 생산성을 높여 비즈니스에 계속 집중할 수 있습니다. Gemini Cloud Assist는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

목표 중심 설계: 원하는 설계 결과를 설명하면 Gemini Cloud Assist가 니즈에 맞는 아키텍처 구성을 생성할 수 있으며, 심지어 해당 구성을 제안한 근거까지 설명합니다.
운영 및 문제 해결 안내: Gemini Cloud Assist는 문제를 진단하고 근본 원인을 찾아내며 해결책을 추천하여 이슈를 신속하게 해결할 수 있도록 도와줍니다.
맞춤형 최적화: 비용 절감, 성능 또는 고가용성 중 무엇을 우선시하든 Gemini Cloud Assist는 개선이 필요한 영역을 식별하고 목표 달성 방법을 제안합니다.

Cloud Assist는 알림 요약, 로그 설명, 문맥에 맞는 문제 해결을 통해 시간을 절약합니다.

Gemini Cloud Assist는 Google Cloud 콘솔의 채팅 인터페이스를 통해 직접 액세스할 수 있으며, 각 클라우드 제품 및 리소스를 관리하는 인터페이스에 바로 삽입되어 있습니다. Gemini Cloud Assist는 현재 비공개 프리뷰를 진행 중입니다.

"Gemini Cloud Assist는 Ford의 Google Cloud 환경을 최적화하는 데 유용하며 발생한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다." - Sai Dutta, Ford Motor Company 엔터프라이즈 설계자

보안의 Gemini로 보안 역량 강화

지난해 Google Cloud는 시장의 주요 클라우드 제공업체 중 최초로 보안기능 사용자에게 생성형 AI를 정식 버전으로 제공하였습니다. 이제 보안팀의 기술을 강화하고 생산성을 높여 더 쉽게 위협을 감지하고 조사하여 대응할 수 있도록 보안 운영의 Gemini 를 Chronicle에 추가하고 있습니다. 이번 달 말에 정식 버전으로 출시되는 새로운 지원 조사 기능을 활용하면 자연어를 새로운 감지 기능으로 전환하고, 이벤트 데이터를 요약하고, 취해야 할 조치를 제안하고, 대화형 채팅을 통해 플랫폼 내에서 사용자를 안내할 수 있습니다.

사용자는 보안 운영의 Gemini를 통해 Chronicle에서 대화형 채팅을 사용하여 인시던트와 알림을 신속하게 조사할 수 있습니다.

"보안 운영의 Gemini 덕분에 운영 우수성을 도모하면서 사이버 보안 운영 센터 프로그램의 효율성을 향상할 수 있었습니다." - Ronald Smalley, Fiserv 사이버 보안 운영 부문 수석 부사장

여기에 더해 Google Cloud는 보안 포트폴리오 전반에 새 AI 기능을 도입하고 있습니다.

Threat Intelligence의 Gemini: 공개 프리뷰가 진행 중인 기능으로, 대화형 검색을 통해 Mandiant의 일선 위협 인텔리전스를 활용하여 위협 행위자의 행동에 대한 유용한 정보를 몇 초 만에 얻을 수 있습니다. 또한 관련 오픈소스 인텔리전스(OSINT) 기사에 대한 웹 크롤링을 자동화하고, 정보를 수집하며, 애널리스트에게 도움이 되는 요약을 제공하여 사용자가 위협 연구의 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
Security Command Center의 Gemini: 공개 프리뷰 버전으로 제공되며, 잘못된 구성 및 취약점에 대한 중요하고 우선순위가 높은 알림을 요약하고, 시뮬레이션된 공격 경로에서 잠재적인 취약점 공격을 차단하는 방법에 대한 권장사항을 제공하여 조직이 위험을 선제적으로 완화할 수 있도록 지원합니다.

보안의 Gemini 기능은 SecLM API를 기반으로 구축되었습니다. 이 덕분에 Gemini는 더욱 보안에 특화되었으며 확장성까지 갖추게 되었습니다.

보안의 Gemini를 통해 Pfizer와 같은 고객은 복잡한 분석을 더 신속하게 수행하고, 새로운 애널리스트가 더 빠르게 온보딩할 수 있도록 지원하며, 숙련된 애널리스트가 진화된 위협 추적에 집중할 수 있도록 시간을 절약하고 있습니다. 여기에서 새로운 기능에 대해 자세히 알아보고 여기에서 보안의 Gemini에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다.

BigQuery의 Gemini로 분석 및 워크플로 가속화

오늘 Google Cloud는 BigQuery의 Gemini도 프리뷰 버전으로 제공된다고 발표했습니다. BigQuery의 Gemini는 데이터 엔지니어와 데이터 애널리스트가 생산성을 높이고, 쿼리 성능을 개선하며, 수집 및 파이프라인 생성부터 AI 기반 기능으로 유용한 정보를 도출하기까지 분석 수명 주기 전반에 걸쳐 비용을 최적화할 수 있도록 함으로써 획기적인 변화를 가져왔습니다.

BigQuery의 Gemini에는 자연어 지원 및 시각화 삽입 기능으로 노트북과 같은 환경을 선사하는 새로운 데이터 캔버스가 함께 제공됩니다.

자신이 공유자전거 회사의 데이터 애널리스트라고 가정해 보세요. BigQuery의 Gemini의 새로운 데이터 캔버스를 사용하면 동일한 인터페이스 내에서 자연어 프롬프트를 사용해 데이터 세트를 탐색하고 주요 운행 기록을 식별하여 맞춤설정된 시각화를 생성할 수 있습니다.

BigQuery의 Gemini에는 시각적 데이터 파이프라인을 로우 코드로 빌드하는 기능과 함께 사용자의 데이터 정리 및 랭글링을 지원하는 AI 보강 데이터 준비 기능도 포함되어 있습니다. 또한 쿼리 추천, 시맨틱 검색, 로우 코드형 시각적 데이터 파이프라인 개발 도구와 함께 쿼리 성능 개선, 오류 최소화, 비용 최적화를 위한 지능형 추천을 제공합니다. 사용자는 자연어 프롬프트를 사용하여 SQL 또는 Python 코드를 만들고 쿼리를 작성하는 동안 실시간으로 추천을 받을 수도 있습니다.

"BigQuery의 새로운 AI 기반 보조 기능과 다른 Google Workspace 제품과의 간편한 통합을 통해 팀은 데이터에서 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 자연어 기반 환경, 로우 코드 데이터 준비 도구, 자동 코드 생성 기능을 통해 우선순위가 높은 분석 워크플로를 간소화하여 데이터 실무자의 생산성을 높이고 영향력 있는 이니셔티브에 집중할 수 있는 여지를 확보할 수 있습니다. 또한 비즈니스 사용자를 비롯해 다양한 기술을 보유한 사용자는 보다 쉽게 접근할 수 있는 데이터 인사이트를 활용하여 유익한 변화를 가져옴으로써 결과적으로 조직 내에서 포용적인 데이터 기반 문화를 조성할 수 있습니다." - Tim Velasquez, Veo 분석 책임자

또한 BigQuery에서 Vertex AI로 원활한 연결이 구축되어 BigQuery에서 Vertex의 AI 모델에 직접 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 AI 모델, 기본 ML 연산자, 통계 함수를 데이터 파이프라인에서 원활하게 결합하여 멀티모달 분석을 수행할 수 있습니다. 이 새로운 기능을 사용하면 구조화된 데이터와 함께 문서, 동영상, 이미지, 오디오 녹음을 분석할 수 있습니다.

Looker의 Gemini를 사용한 통계 자동화

Looker의 Gemini는 사용자에게 비즈니스 데이터를 활용하고 심지어 데이터와 채팅을 나눌 수도 있는 새로운 방법을 제공합니다. 오늘 Google Cloud는 새로운 대화형 분석 제품을 비공개 프리뷰 버전으로 발표하였습니다. 이 제품은 채팅에서 비즈니스 전문가에게 질문하는 것처럼 간단하게 데이터에 관해 질문할 수 있는 멀티턴 기능을 제공합니다. 대화형 분석을 위해 마련된 Looker 내 전용 공간에서 데이터와 관련해 채팅을 시작하면 몇 초만에 유용한 정보를 도출하고 이어서 탐색 및 분석 단계를 시작할 수 있습니다.

전자상거래 제공업체라고 가정해 보세요. Looker의 Gemini에 쿼리하여 판매 트렌드를 알아보고 유용한 정보를 즉시 탐색할 수 있습니다. 또한 차트가 어떻게 작성되었는지에 대한 세부 정보도 함께 제공됩니다.

또한 대화형 분석 외에도 새로운 기능이 공개 프리뷰 버전으로 출시됩니다. 이 새로운 기능은 빠르게 명확한 시각화 및 보고서를 만들어 Workspace에 연결하고 팀과 공유할 수 있도록 설계되었으며, 기능 사용을 위해 코드를 작성할 필요가 전혀 없습니다.

Looker의 Gemini는 항상 이용 가능한 지능형 어시스턴트로, 쿼리부터 생성, 검색, 공유까지 속도를 높이고 조직 내 대부분의 사용자에게 BI의 이점을 제공하도록 만들어졌습니다.

데이터베이스의 Gemini를 사용하여 데이터베이스 개발 및 관리 강화

데이터베이스의 Gemini는 데이터베이스 여정의 모든 측면을 간소화하는 AI 기반 지원을 제공하여 팀이 가장 중요한 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다

개발자, 운영자, 데이터베이스 관리자는 자연어를 사용하여 애플리케이션을 더 빠르게 빌드하고, 단일 제어 창에서 전체 데이터베이스를 관리, 최적화, 제어하며, 데이터베이스 마이그레이션 속도를 높일 수 있습니다. 데이터베이스의 Gemini는 현재 프리뷰 버전으로 제공됩니다.

Gemini는 Google Cloud 콘솔의 강력한 SQL 편집기인 Database Studio에 SQL 생성 및 요약 기능을 제공합니다. 이제 개발자는 권장사항을 기반으로 코딩 프로세스를 가속화하기 위한 고품질 지원을 받을 수 있습니다. 또한 AI 기반 채팅 인터페이스를 통해 질문에 답을 얻고 필요할 때마다 도움을 받을 수 있습니다.

운영자는 이제 데이터베이스 센터를 사용하여 단일 제어 창에서 전체 데이터베이스를 관리할 수 있습니다. 데이터베이스 센터는 가용성, 데이터 보호, 보안, 규정 준수 문제를 사전에 파악하고 유용한 정보와 도움말을 제공하는 지능형 대시보드를 통해 여러 데이터베이스의 관리를 단순화합니다. 스마트 추천을 사용하면 어시스턴트의 분석을 통해 제공된 조언을 따라 성능을 최적화하고 문제를 해결할 수 있습니다.

데이터베이스의 Gemini를 사용한다면, Gemini에 "모든 프로덕션 데이터베이스의 가용성이 높은가?(Are all my production databases highly available?)"라고 질문하고 데이터베이스 센터 내에서 문제의 영향을 받는 데이터베이스를 확인해 보세요.

데이터베이스의 Gemini는 Database Migration Service 내 데이터베이스 마이그레이션의 마무리 단계 작업에도 코드 변환을 포함한 지원을 제공합니다. 또한 SQL 개발자의 역량 강화와 재학습을 돕기 위해, 생성된 코드 및 추천에 대한 자세한 설명과 함께 여러 언어를 나란히 비교할 수 있는 설명 기능을 포함했습니다.

"데이터베이스의 Gemini를 사용하면 여러 데이터베이스의 상태에 대한 답변을 몇 초 만에 얻고 그 어느 때보다 신속하게 애플리케이션에 대한 잠재적 위험을 선제적으로 완화할 수 있습니다." - Bogdan Capatina, Ford Motor Company 데이터베이스 기술 부문 기술 전문가

Google Cloud를 위한 Gemini는 도입 첫날부터 엔터프라이즈를 위한 기능을 바로 제공합니다

Google Cloud는 대규모 비즈니스의 까다로운 니즈에 특화하여 Google Cloud를 위한 Gemini를 설계했습니다. 이 솔루션은 비즈니스의 현재 시스템과 통합되어 즉각적인 효율성 향상을 제공합니다. Google Cloud는 데이터 보안과 개인 정보 보호가 기업에 매우 중요하다는 것을 잘 알고 있습니다. 때문에 Gemini는 강력한 보호를 핵심 기능으로 제공합니다. Gemini를 이용하는 비즈니스는 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

공동 운명체: Google Cloud는 AI를 둘러싼 잠재적인 저작권 문제를 잘 인지하고 있습니다. 저작권을 이유로 법적 문제가 제기된 경우 생성형 AI 면책과 관련된 법적 위험에 대한 책임을 Google이 부담할 것입니다.
데이터 관리: Google Cloud의 방대하고 확장 가능한 네트워크에서 이점을 얻는 동시에 데이터가 상주하는 위치를 원하는 대로 결정하여 회사의 요구사항을 충족할 수 있습니다.
책임감 있게 배포: Gemini는 책임감 있는 AI를 염두에 두고 빌드되었으므로 고객은 소스를 추적하고 AI의 응답을 자체 데이터에 직접 연결하여 책임성을 높일 수 있습니다.

AI로 무엇을 할 수 있을지 상상해 보세요

Google Cloud를 위한 Gemini를 사용하면 개발자, 클라우드 운영자, 보안 운영자, 비즈니스 애널리스트 등 모든 사용자가 AI의 강력한 기능을 활용할 수 있습니다. 업계의 AI 혁신 속도는 계속해서 가속화될 것이며, Google Cloud는 고객이 지금 당장 가치를 창출할 수 있도록 생산적이고 책임감 있는 혁신을 제공합니다. 이미 Google Cloud 고객은 생산성 향상, TTM 단축, 운영 비용 절감, 보안 상황 강화를 경험하고 있습니다. Google Cloud는 AI를 통한 비즈니스 혁신에 도전하고 있습니다. 앞서 말씀드린 새로운 소식 역시 시작에 불과하며, 앞으로 더 많은 혁신을 제공할 것입니다.

생성형 AI 및 API 관리: 보안, 확장, 범용화 권장사항

Thu, 21 Mar 2024 01:00:00 +0000

여러 파트로 이루어진 이 시리즈는 생성형 AI 애플리케이션을 강력하게 만들고 실사용을 위한 준비에 중요한 측면들을 다룹니다. API 관리는 생성형 AI 생태계에서 LLM에 대한 액세스를 제어하고 보안을 보장하며 성능을 관리하는 데 중요한 역할을 합니다.

1부: Apigee가 Vertex AI 엔드포인트 보안에 중요한 이유

현대적인 플랫폼은 빠른 속도의 맞춤형 경험을 제공하는 데 효과적입니다. Google Cloud의 Vertex AI는 검색 및 추천과 같은 전자상거래 기능에 강력한 머신러닝 기능을 제공합니다. 하지만 까다로운 프로덕션 워크로드를 처리하고 원활하게 확장하며 고가용성을 보장하기 위해서는 강력한 API 관리 솔루션이 필요합니다. 불량 사용자의 모델 쿼리를 막는 것은 플랫폼 관리자의 큰 과제입니다. 이때 API 관리 플랫폼이 도움이 될 수 있습니다.

GCP 부하 분산기와 Cloud Armor는 Vertex AI 엔드포인트 네트워크 액세스 및 WAF 보안을 위한 강력한 기반을 제공하지만 이것만으로는 포괄적으로 방어하기에 부족할 수 있습니다.

부하 분산기와 Cloud Armor만으로는 Vertex AI 엔드포인트를 보호하기에 충분하지 않은 이유

GCP 부하 분산기와 Cloud Armor의 역할을 간략히 살펴보겠습니다.

GCP 부하 분산기: 확장성과 가용성을 위해 여러 Vertex AI 인스턴스에 수신 트래픽을 분산합니다. 기본적인 네트워크 수준(레이어 3/4)의 보안을 제공합니다.
Cloud Armor: DDoS, SQL 삽입, 교차 사이트 스크립팅(XSS)과 같은 레이어 7 공격으로부터 보호하는 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)입니다. GCP 부하 분산기와 통합됩니다.

보안 취약점이 발생하는 이유

API 관련 위협: 부하 분산기와 Cloud Armor는 API 취약점의 미묘한 차이를 이해하는 데 특화되어 있지 않습니다. 공격자가 일반적인 네트워크 수준에서 보호하지 못하는 API의 로직과 구조가 지닌 취약점(예: 손상된 객체 수준 인가, 대량 할당)을 공격할 수 있습니다.
데이터/모델 보안: Vertex AI 엔드포인트에서 민감한 정보나 모델이 노출될 수 있습니다. Cloud Armor는 다음에 대한 보호를 제공하지 않습니다.
- API 수준의 데이터 무단 반출
- 모델 추론 엔드포인트에 대한 승인되지 않은 액세스
- 모델 무결성(모델 포이즈닝)에 대한 공격: 잘못된 데이터 또는 악성 데이터를 학습 데이터 또는 학습 프로세스로 전송하여 모델을 조작할 수 있음
비즈니스 로직의 결함: 부하 분산기와 Cloud Armor는 애플리케이션의 비즈니스 로직을 이해하지 못합니다. 겉보기에는 적법한 방식이지만 실제로는 기본 비즈니스 프로세스를 악용하여 공격자가 API 호출을 조작할 수 있습니다.

Apigee: 보안 취약점을 보완하는 솔루션

Apigee는 핵심적인 레이어를 추가하여 GCP 부하 분산기와 Cloud Armor를 보완하는 API 관리 솔루션입니다.

1. API 중심 보안

Vertex AI 전용 API 게이트웨이: Vertex AI 엔드포인트 앞에 위치하는 Apigee 같은 API 게이트웨이를 고려해 보세요. OAuth, API 키/토큰 검증, 스키마 검증, API 구조에 맞춤화된 위협 감지 등 특수한 보안 정책이 지원됩니다.
포지티브 보안 모델: 포지티브 보안 모델은 이상 감지에만 의존하지 않고 허용되는 항목을 명시적으로 정의합니다.
트래픽 제어: 비율 제한과 할당량을 통해 악용과 무절제한 사용량 급증으로부터 Vertex AI 리소스를 보호합니다.

API-Centric Security

2. Apigee를 Vertex AI 엔드포인트용 부하 분산기로 사용

리전 복원력을 위한 부하 분산: Apigee의 부하 분산 기능을 사용하여 여러 리전에 배포된 Vertex AI 엔드포인트 간에 지능적으로 트래픽을 분산합니다.
중앙 집중식 트래픽 관리: Apigee가 API 트래픽의 단일 진입점이 됩니다. 클라이언트 상호작용이 간소화되어 여러 리전 Vertex AI 엔드포인트를 관리하는 대신 단일 API 엔드포인트로 작업하면 됩니다.
지능적인 부하 분산: Apigee는 다양한 부하 분산 알고리즘(라운드 로빈, 가중치 등)을 제공하여 리전, 엔드포인트 상태, 부하와 같은 요소에 따라 요청을 여러 Vertex AI 엔드포인트에 분산합니다.
장애 조치 및 복원력: Apigee는 리전 Vertex AI 엔드포인트를 사용할 수 없는지 감지하고 트래픽을 자동으로 다른 리전의 정상 엔드포인트로 리디렉션하여 애플리케이션의 안정성을 개선할 수 있습니다.
A/B 테스팅: Apigee는 애플리케이션 개발자가 기존 애플리케이션을 중단하지 않고도 배포된 여러 버전의 모델 간에 원활하게 전환할 수 있는 안정적인 인터페이스를 제공합니다. 또한 AI 실무자가 세분화된 출시를 수행하여 비즈니스 중단을 최소화할 수 있습니다.

작동 방식을 살펴보겠습니다.
코드 샘플: Vertex AI 부하 분산(대상 엔드포인트)

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', '<TargetEndpoint name="vertex-endpoint-us-east1">\r\n <HTTPTargetConnection> \r\n<URL>https://us-east1-my-project.cloud.google.com/aiplatform/v1/endpoints/1234567890:predict</URL>\r\n </HTTPTargetConnection>\r\n</TargetEndpoint>\r\n\r\n<TargetEndpoint name="vertex-endpoint-us-west1">\r\n <HTTPTargetConnection>\r\n <URL>https://us-west1-my-project.cloud.google.com/aiplatform/v1/endpoints/1234567890:predict</URL>\r\n </HTTPTargetConnection>\r\n</TargetEndpoint>\r\n\r\n<RouteRule name="default">\r\n <TargetEndpoint>vertex-endpoint-us-east1</TargetEndpoint>\r\n <TargetEndpoint>vertex-endpoint-us-west1</TargetEndpoint>\r\n</RouteRule>'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f302e14aaf0>)])]>

이 Apigee 대상 엔드포인트 정의에서는 라운드 로빈 알고리즘으로 서로 다른 리전(예: 'us-east1' 및 'us-west1')에 있는 Vertex AI 엔드포인트 간에 요청을 라우팅합니다. 사용자가 사용 가능한 Vertex AI 엔드포인트에서 항상 응답을 수신하도록 Apigee가 상태 점검과 장애 조치를 처리합니다.

Apigee의 상태 점검 및 장애 조치 프로세스

Apigee가 어떻게 상태 점검 및 장애 조치 메커니즘을 통합하며 이것이 코드에는 어떻게 반영되는지 살펴보겠습니다.

상태 프로브: Apigee는 주기적으로 백엔드 Vertex AI 엔드포인트에 프로브(예: HTTP 또는 TCP)를 전송합니다. 이 프로브는 간단한 엔드포인트 검사이거나 보다 정교한 테스트일 수 있습니다.
장애 감지: Apigee는 다음과 같은 경우 Vertex AI 엔드포인트를 비정상으로 표시합니다.
- 지정된 제한 시간 내에 프로브에 응답하지 못하는 경우
- 일관되게 오류 응답(예: HTTP 500 오류)을 반환하는 경우
트래픽 제외: Vertex AI 엔드포인트가 비정상으로 간주되면 Apigee에서 이 엔드포인트로의 트래픽 라우팅을 자동으로 중지합니다.
장애 조치: Apigee가 사용자의 부하 분산 알고리즘에 따라 남아 있는 정상 Vertex AI 엔드포인트로 트래픽을 리디렉션합니다. 이로써 지속적인 서비스 가용성이 보장됩니다.
복구: Apigee는 실패한 엔드포인트를 계속 모니터링하다가 다시 정상화되면 엔드포인트를 순환에 자동으로 복귀시킵니다.

대상 엔드포인트 구성 내에 HealthMonitor 섹션을 포함할 수 있습니다.

코드 샘플: 상태 모니터링

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', '<TargetEndpoint name="vertex-predictions">\r\n ...\r\n <HealthMonitor>\r\n <IsEnabled>true</IsEnabled>\r\n <IntervalInSec>10</IntervalInSec>\r\n <TimeoutInSec>5</TimeoutInSec> \r\n </HealthMonitor>\r\n</TargetEndpoint>'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f302e14aa00>)])]>

Apigee는 고급 상태 점검을 지원합니다.

커스텀 프로브: 대상 엔드포인트에 대한 모델 코드와 예상되는 응답 코드 내에서 상태 점검 요청을 정의합니다.
SuccessThreshold: 엔드포인트가 정상으로 간주되려면 연속으로 성공해야 하는 프로브 수를 구성합니다.
UnhealthyThreshold: 엔드포인트를 비정상으로 표시하도록 트리거하는 연속 실패 수를 구성합니다.

Apigee의 상태 점검은 부하 분산 메커니즘과 원활하게 연동됩니다. Apigee UI에서 실시간 상태를 확인하거나 상태 점검 데이터를 외부 모니터링 도구와 통합할 수 있습니다.

제한사항

Apigee의 상태 점검으로 Vertex AI 모델의 장애를 즉시 감지하지 못할 수도 있다는 점을 알아야 합니다. 보다 세분화된 상태 평가를 위해서는 Vertex AI 모델 자체에 대한 강력한 모니터링이 이루어져야 합니다.

3. Apigee 캐싱 및 Vertex AI 예측

느린 속도의 경험은 사용자 불만과 매출 감소로 이어질 수 있습니다. 이 경우 Apigee 캐싱과 Vertex AI를 기반으로 한 미리 가져오기와 예측 검색이 도움이 됩니다. 사용자 쿼리를 예측하고 결과를 캐싱하면 쿼리의 응답성을 대폭 향상시킬 수 있습니다.

미리 가져오기 및 예측 검색 워크플로

초기 사용자 입력: 사용자가 전자상거래 검색창에 검색어를 입력하기 시작하면 프런트엔드 JavaScript에서 백그라운드 요청을 적절하게 트리거하여 잠재적인 검색 결과를 가져옵니다.
Apigee 캐시의 이점: Apigee는 먼저 고성능 캐시에서 바로 미리 가져온 결과의 제공을 시도하여 거의 즉각적으로 응답을 제공합니다.
캐시 채우기: Apigee는 Vertex AI가 예측한 결과를 지능적으로 저장하여 향후 요청을 최적화합니다.
원활한 프런트엔드 업데이트: 프런트엔드가 (캐시 또는 Vertex AI에서) 결과를 비동기적으로 수신하여 원활하게 사용자에게 추천하거나 미리보기를 표시합니다.

코드 샘플: Apigee의 캐싱 정책

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', '<TargetEndpoint name="search-predictions">\r\n ... <HTTPTargetConnection> ... </HTTPTargetConnection>\r\n <PreFlow name="PreFlow">\r\n <Request>\r\n <Step>\r\n <Name>CacheLookup</Name>\r\n <KeyFragment ref="request.queryparam.q"/> \r\n </Step> \r\n </Request>\r\n <Response/> \r\n </PreFlow>\r\n <PostFlow name="PostFlow">\r\n <Request/>\r\n <Response>\r\n <Step>\r\n <Name>CachePopulate</Name>\r\n <KeyFragment ref="request.queryparam.q"/> \r\n </Step>\r\n </Response>\r\n </PostFlow>\r\n</TargetEndpoint>'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f302e14afa0>)])]>

위 코드 스니펫에는 다음과 같은 항목이 포함됩니다.

CacheLookup(PreFlow): Apigee가 캐시에 부분 검색어(request.queryparam.q)와 연관된 결과가 있는지 확인합니다.
CachePopulate(PostFlow): Apigee가 추후 조회를 위해 Vertex AI 예측을 캐시에 저장합니다.

Vertex AI를 사용한 Apigee 캐싱의 이점

빠른 추천: 사전 캐싱된 결과로 추천 검색어나 제품 미리보기를 거의 즉각적으로 제공합니다.
백엔드 부하 감소: 캐싱은 Vertex AI 엔드포인트의 부담을 줄여 반복적인 예측 요청을 효율적으로 처리합니다.

확장성: Apigee의 분산 캐시 아키텍처는 검색 트래픽의 급증을 원활하게 처리합니다.

4. 개발자 포털을 사용한 Vertex AI 엔드포인트 셀프서비스

Apigee 개발자 포털로 인해 Vertex AI 엔드포인트의 관리 및 사용이 획기적으로 달라졌습니다. 이 개발자 포털은 프로세스를 간소화하고 공동작업을 촉진하며 조직 내 혁신의 원동력이 됩니다.

셀프서비스 방식이 아닌 경우 문제점

병목 현상: 셀프서비스 방식이 아닌 경우 개발자가 중앙 팀이나 수동 프로세스를 통해 Vertex AI 엔드포인트에 액세스해야 합니다. 이는 느린 온보딩 속도, 지연, 불만을 야기할 수 있습니다.
거버넌스 과제: 표준화된 중앙 집중식 방법을 사용하지 않으면 강력한 Vertex AI 모델의 액세스를 제어하고 사용을 관리하기가 어려워집니다.
가시성 부족: 기존 Vertex AI 기능에 대해 개발자가 자세히 알고 있지 못한 경우 혁신과 강력한 머신러닝 모델의 잠재적 재사용이 어려울 수 있습니다.

Apigee 개발자 포털의 지원 방식

Model Garden으로 사용되는 마켓플레이스: 포털이 잘 정리된 Vertex AI 기반 API 카탈로그의 역할을 합니다. 개발자가 프로젝트와 관련된 모델을 쉽게 발견할 수 있습니다.
문서 및 안내: 포털에서 명확한 문서, API 사양, 코드 예시는 물론 가능한 경우 테스트를 위한 대화형 샌드박스도 제공합니다. 덕분에 개발자의 이해 및 온보딩 속도가 빨라집니다.
간소화된 온보딩: 개발자가 포털을 통해 스스로 등록하고 API 액세스를 요청하며 필요한 사용자 인증 정보(API 키 또는 OAuth 토큰)를 자동으로 받을 수 있습니다.
사용량 모니터링 및 제어: 개발자가 포털에서 API 사용 패턴 및 할당량을 파악할 수 있습니다. Vertex AI 리소스를 공정하고 책임감 있게 사용하도록 관리자가 중앙에서 제어를 관리할 수 있습니다.
피드백 루프: 포털이 API 개발자(Vertex AI 모델을 API로 게시하는 개발자)와 API 소비자(애플리케이션을 빌드하는 개발자) 간의 소통을 용이하게 하여 공동작업 개선 주기를 촉진할 수 있습니다.

요약 - 성공의 조합

최고의 방어는 레이어를 여러 겹 쌓는 것입니다. 레이어를 이렇게 생각해 보세요.

GCP 부하 분산기: 강력한 트래픽 책임자
Cloud Armor: 웹 기반 공격에 맞서는 최전선의 보호자
Apigee: API와 Vertex AI 모델 게이트웨이를 지키는 현명한 수호자

API 관리 레이어로 Apigee를 사용하고 머신러닝 인텔리전스를 처리하는 Vertex AI를 사용하면 규모와 성능은 물론 맞춤형 경험을 선사하는 플랫폼을 빌드하여 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.

여정 시작하기

여러분이 보유한 환경에서 Apigee와 Vertex AI가 지닌 잠재력을 최대한 활용할 준비가 되셨나요? Google Cloud 문서를 살펴보고 회사의 비즈니스 니즈에 가장 적합한 Apigee 기능을 실험해 보세요.

Application Integration 소개: 애플리케이션을 코드 없이 시각적으로 연결하기

Tue, 29 Aug 2023 07:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 7월 21일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

Accenture가 최근 발간한 보고서에 따르면 대기업은 평균 500개에 달하는 다양한 애플리케이션을 배포합니다. 이 숫자가 줄어들 기미를 보이지 않는 가운데 응답자의 대다수는 더 많은 애플리케이션을 배포할 계획인 것으로 나타났습니다. 물론 이러한 모든 애플리케이션은 통합과 관련된 여러 문제를 야기하며, 소프트웨어 개발 분야를 향해 다가오는 생성형 AI의 물결은 이러한 문제를 더욱 심화시킬 것으로 예상됩니다.

2년 전 Google Cloud는 Apigee API Management의 부가기능인 Apigee Integration을 도입했습니다. 고객과 대화를 나눠본 결과 Google Cloud 콘솔에서 해당 기능에 직접 접근하기 원한다는 것을 분명히 알 수 있었습니다. 오늘 Google Cloud는 코드 없이 시각적으로 애플리케이션을 연결하는 독립형 Integration Platform as a Service(IPaaS)인 Application Integration의 정식 버전을 선보입니다. 무엇보다 좋은 점은 기존 Apigee 고객이 아니더라도 선불 약정의 부담 없이 바로 Application Integration을 시작할 수 있다는 것입니다.

aside_block: <ListValue: [StructValue([('title', '현대적인 엔터프라이즈 연결'), ('body', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f302e133100>), ('btn_text', '자세히 알아보기'), ('href', 'https://cloud.google.com/blog/transform/application-integration-connecting-modern-enterprise-apps-data/'), ('image', <GAEImage: application-integration-enterprise-data-connections-hero.jpg>)])]>

Application Integration이란 무엇인가요?

클라우드 기반 제품인 Application Integration을 사용하면 간단한 포인트 앤 클릭 설정을 통해 자체 개발 SaaS뿐 아니라 서드 파티 SaaS까지 모든 애플리케이션을 연결하여 비즈니스 프로세스를 자동화함으로써 통합을 빠르고 쉽게 구성하고 유지하며 확장할 수 있습니다. Application Integration은 다음과 같은 기능을 제공합니다.

시각적 통합 디자이너: 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 복잡한 코딩이나 수동 프로세스 없이 누구나 워크플로를 구축할 수 있습니다. 시각적 통합 디자이너를 사용하면 누구나 에지, 포크, 조인 등의 개별 컨트롤 요소를 드래그 앤 드롭하여 복잡성에 관계없이 커스텀 통합 패턴을 빌드할 수 있습니다.

Plug-and-play connectors: 75개 이상의 사전 빌드된 커넥터 라이브러리를 통해 Google Cloud 서비스(예: BigQuery, Pub/Sub) 및 여러 서드 파티 애플리케이션(예: Salesforce, MongoDB, NetSuite)에 손쉽게 연결할 수 있습니다.

자동화된 트리거 및 변환: 기본 제공되는 트리거를 사용하면 API 호출, Cloud Pub/Sub 이벤트, Salesforce 이벤트 또는 Cloud Scheduler를 사용하여 통합을 실행할 수 있습니다. 직관적인 데이터 매핑 편집자와 포괄적인 매핑 기능을 통해 복잡한 데이터 변환 요구사항을 즉시 해결할 수 있습니다.

통합 플랫폼: Apigee에서 API를 빌드하거나, Pub/Sub를 사용해 데이터를 수집하거나, EventArc를 사용해 Cloud Storage에서 이벤트를 수신하는 등 어떤 경우에도 Application Integration은 다른 통합 서비스와 원활하게 통합되어 각 사용 사례에 적합한 포괄적인 기능을 제공합니다.

지금 시작하기

오늘날 통합에는 애플리케이션, 시스템, 데이터를 아우르는 포괄적인 접근 방식이 필요합니다. Application Integration은 Google Cloud의 통합 서비스 포트폴리오의 일부이며 고객의 엔드 투 엔드 통합 요구사항을 해결하기 위해 설계되었습니다. 이 포트폴리오는 데이터 통합, API 관리, 이벤트 기반 아키텍처와 같은 광범위한 사용 사례를 포괄합니다. 무료 등급을 사용해 선불 약정의 부담 없이 Application Integration을 시작할 수 있습니다. 자세히 알아보거나, 샘플 전자상거래 통합을 살펴보거나, 빠른 시작 튜토리얼로 개발을 빠르게 시작하세요.

[GCP 보안 운영 시리즈 ] VPC 서비스 제어로 클라우드 API 접근 통제하기

Mon, 26 Dec 2022 00:00:00 +0000

VPC 서비스 제어(Service Control)의 이해

VPC 서비스 제어는 Google Cloud에서 제공하는 접근통제 기법입니다. 클라우드에서 제공하는 여러 자원에서 IP 주소가 있는 자원은 VPC Firewall을 활용하면 손쉽게 접근통제를 적용할 수 있습니다. 가상머신, 웹서비스 도메인 등이 대표적인 예로 들 수 있습니다.

하지만 목적지 IP 주소가 없는 Google Cloud의 관리형 서비스들은 VPC Firewall을 이용할 수 없습니다. BigQuery, Cloud Storage를 생각해 봅시다. 이러한 서비스들은 IP를 기반으로 접근하지 않고 자원의 이름과 Cloud API를 이용하여 자원에 접근하므로 IP를 이용해서 통제할 수 없습니다.

왜 VPC SC가 필요한가?

VPC 서비스 제어는 Google Cloud의 관리형 서비스들의 접근통제를 위해서 API통제하는 방화벽 기능을 제공합니다. 예를 들어 BigQuery에 마케팅 정보를 저장하고 특정 사용자 또는 특정 서비스 계정에서 어떤 API를 호출할 수 있는가, 출발지는 어디인가를 지정해서 BigQuery에 접근할 수 있게 하는 것입니다.

이 기능을 사용하려면 사용자는 다음과 같은 역할을 가지고 있어야 합니다.

Access Context Manager Admin 또는 Access Context Manager Editor

VPC 서비스 제어를 설정하려면 먼저 접근 정책(Access Policy)를 설정해야 합니다. 접근 정책은 VPC 서비스 제어에서 보안정책을 적용할 수 있는 범위입니다. 기본적으로 조직 하위의 모든 폴더와 프로젝트에 보안정책 적용이 가능한 default policy가 생성됩니다. 규모가 작은 기업이라면 default policy 하나로도 운영이 가능합니다. 현재 VPC 서비스 제어는 프로젝트 단위로 최소 경계(perimeter)를 설정합니다. 설정하기 전에 관리자는 다음의 항목을 알고 있어야 합니다.

접근 통제 대상 자원이 어느 프로젝트 위치하고 있는가?
접근 통제 대상은 출발지 IP, 사용자 계정, 서비스 계정중 하나여야 합니다.
접근 통제를 하는 API(접근, 수정, 생성 등) 어떤 것인가?

VPC 서비스 제어 설정

Cloud 웹 콘솔에 접속한 다음에 Security 메뉴 하위의 VPC Service Controls 메뉴를 선택하여 이동합니다. 프로젝트 선택기에서는 조직을 선택합니다.

VPC 서비스 제어 설정은 두 가지 모드를 제공합니다.

ENFORCED MODE는 실제 운영 모드로서 보안 정책을 위반하는 접근을 차단합니다. 이에 반해 DRY RUN MODE는 일종의 테스트 모드로서 보안정책을 위반하는 접근을차단하지 않습니다. 다만 차단된 접근이라는 오류 로그를 생성합니다. 즉, DRY RUN MODE는 ENFORCED MODE를 활성화시키기 전에 서비스 안정성을 위한 테스트 수행모드입니다.

VPC 서비스 제어를 초기부터 ENFORCED MODE로 가동하면 예기치 못한 사용자 접근 차단이 발생할 수 있습니다. 그러므로 최초 정책 설정은 DRY RUN MODE로 구성하고 로그를 검사하면서 접근 차단이 발생하지 않도록 정책을 수정하는 방식으로 운영해야 합니다.

DRY RUN MODE로 동작하는 접근통제 정책은 수정이 가능합니다. 하지만 ENFORCED MODE로 동작하는 정책은 수정이 불가합니다. 만일 정책의 수정이 필요하다면 기존 정책을 지우고 개정 정책을 새롭게 추가해야 합니다.

일반적으로 DRY RUN MODE로 설정하고 최소 2주일정도 사용자의 서비스 접근을 점검한 다음에 ENFORCED MODE로 전환하는 것을 권고합니다. GO TO AUDIT LOGS는 VPC 서비스 제어의 동작 현황 로그를 볼 수 있는 바로가기 링크입니다.

새로운 경계 만들기

DRY RUN MODE에서 +NEW PERIMETER를 클릭하면 새로운 경계를 만들 수 있습니다.

서비스 접근자 정보없이 ENFORCED MODE를 선택하면 서비스 차단이 발생할 수 있기 때문입니다. 신규 경계 생성 단계는 7단계이지만 일부는 생략할 수 있습니다.

1. Details

경계 이름을 설정합니다. 경계 이름을 입력합니다. 경계 타입은 기본적인 경계입니다.

Perimeter bridge는 경계간에 연결 경로를 생성하는 것입니다.

2. Projects

ADD PROJECTS 버튼을 클릭하여 보호 대상 자원이 위치하는 프로젝트를 선택합니다. 앞서 정책 범위를 default Policy로 설정했기 때문에 조직의 모든 프로젝트가 목록에서 보입니다. 원하는 프로젝트를 선택하면 됩니다. VPC 서비스 제어에서 생성하는 경계에서 프로젝트는 반드시 하나의 경계에만 추가됩니다. 즉, A 프로젝트가 있고, [가] 경계와 [나] 경계가 있다면 A 프로젝트는 둘 중의 하나에만 추가될 수 있습니다.

3. Restricted Services

VPC 서비스 제어에서 통제할 서비스를 선택하는 항목입니다. 이 항목에는 VPC 서비스 제어가 가능한 API 목록이 나열되어 있습니다. 전체 목록은 여기에서 확인할 수 있습니다.

제한된 서비스는 VPC 서비스 제어에서 통제할 서비스 API를 지정하는 것입니다. 가장 강력한 방법은 모든 서비스를 등록하는 것입니다. 이후에 인그레스와 이그레스 규칙을 통해서 허용할 서비스를 개방할 수 있습니다. 전체를 설정하지 않더라도 스토리지 서비스 API는 보안을 위해서 설정하는 것을 권고합니다.

4. VPC Accessible services

경계내부에서 자원간 접속이 가능한 설정을 지정하는 것입니다. 기본값으로 모든 서비스(All services)를 선택합니다.

5. Access Levels

접근 수준을 지정하는 단계입니다. 다만 이 설정은 Ingress와 Egress 에서도 설정할 수 있기 때문에 이 단계에서는 설정하지 않고 넘어가기를 합니다.

6. Ingress Policy

Ingress Policy는 경계 외부에서 경계 내부 자원 접근이 필요할 때 허용하는 정책을 설정하는 것입니다. 이 개념은 방화벽 설정과 유사합니다. ADD RULE을 클릭하면 아래와 같은 설정 화면이 나타나며, 각 항목 설정 의미는 다음과 같습니다.

출발지 API 클라이언트 속성 지정

Source

All Sources: 모든 소스를 의미합니다.
Access Level: 접근 수준을 설정한 객체를 의미합니다.
Projects: 특정 프로젝트에서 접근할 수 있게 설정합니다.

Identity

Any Identity: 모든 계정을 의미합니다.
Any User Account: 모든 사용자 계정을 의미합니다.
Any Service Account: 모든 서비스 계정을 의미합니다.
Selected identities: 관리자가 특정 계정을 설정할 수 있습니다.

목적지 GCP 서비스/자원 설정

Projects

All Projects: 모든 프로젝트를 의미합니다.
Selected projects: 관리자가 특정 프로젝트를 설정할 수 있습니다.

Services

All services: 모든 서비스를 의미합니다.
Selected services: 관리자가 특정 서비스를 설정할 수 있습니다.

그림에서 설정한 내용의 해석은 다음과 같습니다.

Source: 모든 출발지를 설정했습니다.
Identity: 계정은 dragon@jayseo.altostrat.com을 설정했습니다.
Project: security-demo-319501 프로젝트를 경계로 보호하는 프로젝트로 설정했습니다.
Services: All services로 설정했습니다.

그러므로 위 설정에 의해서 security-demo-319501 프로젝트의 모든 서비스는 오직 dragon@jayseo.altostrat.com 사용자만 접근할 수 있습니다.

7. Egress Policy

Egress는 경계 내부에서 경계 외부로 접근할 때 적용하는 보안 정책입니다. 방향성만 다를뿐 설정방법은 Ingress Policy 설정과 동일합니다. 일반적으로 Egress Policy는 설정하지 않습니다. 설정하지 않은 Egress Policy는 기본적으로 모든 데이터의 복사, 전송 등을 차단합니다. 그러므로 프로젝트 내부의 데이터 외부 유출 위협에 강력한 대응효과를 갖습니다. 경계 내부의 데이터를 경계 외부 자원과 공유하거나 경계 외부의 스토리지로 데이터를 전송하려면 Egress Policy를 설정해야 합니다.

경계 생성후 분석

예제 ingress Policy를 설정 값은 다음과 같습니다. 실질적으로 사용자 dragon@에게 security-demo-319501 프로젝트의 모든 서비스에 접근이 가능하도록 경계를 생성했습니다. 테스트를 위해서 사용자 tiger@ 계정으로 security-demo-319501 프로젝트의 스토리지에 접근하면 다음과 같은 오류가 발생합니다.

현재 운영 모드가 DRY RUN이기 때문에 오류가 발생했더라도 접근 차단이 발생하지 않습니다. 이처럼 VPC 서비스 제어에서 경계를 생성하면 곧바로 ENFORCED MODE로 운영하지 말고 이 방식처럼 DRY RUN MODE로 운영하면서 오류가 없어질때까지 사용자들의 사용 패턴을 분석하고 이를 정책에 반영해야 합니다.

마치면서

VPC 서비스 제어는 Google Cloud에서 제공하는 서비스로서 관리형 자원의 접근통제를 적용할때 매우 강력한 기능을 제공합니다. 사용자를 통제할 때 IP기반의 통제를 넘어서 사용자가 호출 가능한 API목록까지 통제 가능하기 때문에 보다 세밀하게 권한 제어를 수행할 수 있습니다. 이는 Google Cloud가 제공하는 Zero Trust 원칙의 보안 기능을 제공하기 때문입니다. 데이터 유출 보호를 위해서라도중요 데이터를 보관하는 프로젝트에는 VPC 서비스 제어를 적용하시는 것을 권고합니다.

Apigee API 관리에 사용한 만큼만 지불 가격 책정 도입

Thu, 01 Sep 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 8월 31일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

Apigee는 조직에서 API를 빌드, 운영, 관리하고 API로 수익도 창출할 수 있는 Google Cloud의 API 관리 플랫폼입니다. 전 세계 여러 업계의 고객들이 Apigee를 믿고 API 프로그램을 빌드 및 확장하고 있습니다.

성숙한 API 중심 전략에 따라 운영되는 조직이 있는 반면 여전히 현대화 전략을 실현하기 위해 노력하는 조직도 있을 것입니다. 한 조직 내에서도 API 관리에 대한 사용 사례와 선택사항이 팀마다 다른 경우가 많습니다. 고객과 대화를 나눌 때마다 이렇듯 다양한 워크로드에 맞춰 기능과 가격을 조정해 달라는 요구가 증가하고 있습니다.

사용한 만큼만 지불 가격 책정 모델을 도입하여 고객이 Apigee의 API 관리 기능을 활용하면서도 계속 유연하게 비용을 관리할 수 있도록 지원하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 오늘부터 고객에게 사용한 항목에 대한 요금만 지불하여 Apigee를 사용할 수 있는 옵션이 제공됩니다. 이 새로운 가격 책정 모델은 기존 구독 요금제 또는 무료 평가 기능을 보완하는 옵션으로 제공됩니다.

소규모로 시작해도 큰 성과를 거둘 수 있는 사용한 만큼만 지불 가격 책정

새로 도입되는 사용한 만큼만 지불 가격 책정 모델은 조직에 다음과 같은 유연성을 제공합니다.

선불 약정 없이 Apigee 가치 활용: 선불 구매 또는 약정 없이 빠르게 준비하여 실행할 수 있습니다.
비용의 유연성과 관리 유지: 비용을 저렴하게 유지하면서 끊임없이 변화하는 요구에 대응하세요. 사용한 만큼만 지불 가격 책정을 사용해 계속해서 자동으로 확장하거나 사용량에 따라 구독 등급으로 전환할 수 있습니다.
실험의 자유 확보: API 관리 사용 사례는 저마다 다릅니다. 사용한 만큼만 지불 가격 책정을 사용하면 장기 약정을 체결하지 않아도 Apigee가 제공하는 가치를 활용하여 새로운 사용 사례를 실험할 수 있습니다.

사용한 만큼만 지불 가격 책정에서는 다른 Google Cloud 청구와 마찬가지로 라이선스 약정이나 선불 구매 없이 시작할 수 있습니다. 사용한 만큼만 지불 가격 책정 모델에서는 다음 소비량을 기준으로 요금이 청구됩니다.

Apigee 게이트웨이 노드: 사용된 분당 Apigee 게이트웨이 노드(API 트래픽을 처리하는 환경 단위) 수에 따라 API 트래픽에 대한 요금이 부과됩니다. 프로비저닝한 모든 노드에 대한 요금이 분 단위로 부과되며 최소 1분부터 요금이 청구됩니다.
API 분석: 매달 분석된 총 API 요청 수를 기준으로 요금이 부과됩니다. API 요청은 성공 여부와 관계없이 Apigee 분석에서 처리됩니다. 분석 데이터는 3개월 동안 보존됩니다.
네트워킹 사용량: 네트워킹(IP 주소, 네트워크 이그레스, 전달 규칙 등)에 대한 요금이 사용량에 따라 부과됩니다.

사용한 만큼만 지불 가격 책정이 적합한 경우

Apigee에서는 3가지 가격 책정 모델을 제공합니다.

평가: 60일간 무료로 Apigee 기능을 이용할 수 있는 요금제
구독: 예측 가능하지만 볼륨이 많은 API 요구사항에 따라 선택하는 Standard, Enterprise 또는 Enterprise Plus 요금제
사용한 만큼만 지불: 시작 비용이 들지 않는 요금제

구독 요금제는 특정 기간 동안의 워크로드를 예측할 수 있는 사용 사례에 이상적인 반면 사용한 만큼만 지불 가격 책정은 중요하지만 적은 워크로드로 시작하는 경우에 적합합니다. 사용한 만큼만 지불 가격 책정을 선택하는 조직의 사용 사례는 다음과 같습니다.

구독 모델을 선택하기 전에 사용 패턴을 설정
가치가 크고 볼륨이 적은 API 사용 사례를 시작해 API 프로그램을 발전
Google Cloud 인프라에 빌드한 애플리케이션을 관리하고 보호
중단 없이 점진적으로 서비스를 마이그레이션 또는 현대화

다음 단계

모든 조직에서 새 애플리케이션을 빌드하거나 최신 아키텍처를 채택하거나 새로운 경험을 선사하기 위해 API 사용을 늘리고 있습니다. 이러한 혁신의 여정에서 Apigee의 사용한 만큼만 지불 가격 책정을 도입하는 조직은 소규모로 시작한 후 API 관리 요구사항에 따라 원활하게 확장할 수 있는 유연성을 얻을 수 있습니다.

Apigee의 사용한 만큼만 지불 가격 책정을 시작하려면 콘솔로 이동하거나 여기에서 무료로 사용해 보세요.

API 관리에 적용되는 Apigee의 사용한 만큼만 지불 가격 책정에 대한 자세한 내용은 문서와 가격 계산기를 확인하세요. 비교 및 기타 정보는 가격 책정 페이지를 참조하세요.

Apigee의 GraphQL API 수명 주기 관리에 관한 기본 지원 발표

Tue, 05 Apr 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 9월 24일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 기술 솔루션 빌드 및 연결의 사실상 표준으로 자리잡았습니다. API는 개발자가 규모에 맞게 데이터와 기능을 활용할 수 있도록 소프트웨어 간 상호작용을 촉진합니다. API는 REST, gRPC, GraphQL, AsyncAPI 등 다양한 스타일로 제공되며 스타일마다 고유한 기능이 있습니다. 어떤 API 스타일을 선택해야 할지는 전적으로 사용 사례와 해결하려는 사안에 달려 있습니다. REST가 널리 사용되고 있기는 하지만 최근에는 GraphQL과 같은 형식이 개발자들에게 인기를 얻고 있습니다.

GraphQL은 API의 쿼리 언어이자 기존 데이터로 쿼리를 처리하는 런타임입니다. 유연성과 사용 편의성 때문에 개발자들이 GraphQL을 채택하는 경우가 증가하고 있습니다. GraphQL은 모든 데이터 교환에 사용되는 단일 엔드포인트를 제공하고, 과도한 또는 부족한 데이터 가져오기를 방지하며, 개발자가 API 호출 한 번으로 여러 앱과 서비스에서 데이터를 원활하게 집계할 수 있습니다.

오늘 Google Cloud의 Apigee API 관리 플랫폼에서 GraphQL API를 기본적으로 지원한다는 소식을 발표하게 되어 기쁩니다. 이제 개발자들이 Apigee에서 GraphQL API의 수명 주기를 상품화하고 관리할 수 있게 되었습니다. 기능을 살펴보기에 앞서 GraphQL에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

REST와 GraphQL 비교: 내게 적합한 스타일 찾기

REST와 GraphQL API 스타일은 여러 측면에서 차이가 있습니다.

엔드포인트 - REST는 논리적 리소스 관리자로 사용되는 여러 엔드포인트와 URL 분류를 제공합니다. GraphQL에는 특정 작업의 모든 필드를 캡처하는 하나의 엔드포인트가 있습니다.
상호작용 - REST는 일반적으로 HTTP 동사와 JSON/XML을 사용해 데이터를 교환합니다. GraphQL은 주로 HTTP POST 동사를 사용하며 응답으로 표준 JSON이 반환되는 요청에 스키마 정의 언어라는 커스텀 쿼리 언어를 사용합니다.
문서 - REST가 OpenAPI 사양 및 포털을 사용하는 것과 달리 GraphQL은 스키마에서 생성하는 문서를 주로 사용합니다. 개발자들은 스키마 기반 엔드포인트와 상호작용하기 위해 GraphQL 플레이그라운드 등의 브라우저 기반 개발 환경을 종종 사용합니다.
탐색 - 개발자들이 REST API를 탐색하고 상호작용하기 위해 관리 공급업체가 제공하는 포털을 주로 사용하는 가운데, GraphQL API에서는 사용자가 새로운 쿼리를 즉시 살펴볼 수 있는 포털이 기본적으로 제공되는 경우가 많습니다.

따라서 두 스타일 중 하나를 선택하기보다는 API 프로그램에 함께 사용하여 사용 사례별로 적합한 스타일로 해결하는 것이 좋습니다.

GraphQL API를 관리해야 하는 이유

설계 스타일과 상관없이 API는 기업의 가장 중요한 데이터 및 기능에 대한 액세스를 제공합니다. 개발자는 새로운 파트너십 및 디지털 서비스를 위해 데이터를 활용할 때 API를 사용합니다. 즉, 기업은 API 사용 방식 및 API 사용자를 관리하고 이해해야 합니다. 또한 기업에서는 액세스를 관리하는 것 외에도 개발자에게 최고 수준의 경험을 제공하고 생산성을 높일 수 있는 API를 설계하고 배포해야 합니다. 결과적으로 API를 코드 스니펫이 아닌 전체 수명 주기 관리가 필요한 디지털 제품으로 간주해야 합니다.

GraphQL API를 제품으로 패키징하면 이 스타일에 내재된 다음과 같은 제한사항을 극복할 수 있습니다.

스키마 탐색 등을 위한 제한적인 승인 기능
제한 또는 할당량에 대한 표준 없음
소비에 대한 통합 분석 없음
버전 제어 부족

비즈니스에 중요한 문제를 해결하기 위해 GraphQL API의 도입을 확대하는 경우 API를 제품으로 관리하는 것이 매우 중요합니다. REST API 관리에 대한 검증된 권장사항을 GraphQL로 확장할 수 있는 절호의 기회입니다.

Apigee에서 GraphQL API 사용

Apigee는 시장을 선도하는 전체 수명 주기 API 관리 플랫폼으로서 전 세계 수천 개 기업의 신뢰를 받고 있습니다. 새로운 기본 지원이 도입되면서 이제 Apigee에서 사용할 GraphQL API의 전체 수명 주기를 REST처럼 상품화하고 관리할 수 있습니다.

개발자는 GraphQL 정책을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

허용되는 최대 조각 수를 설정하여 페이로드에 제한사항을 적용합니다.
GraphQL을 API 제품과 연결합니다.
REST에서와 같이 OAuth2, VerifyAPIKey, Quota 정책 기능을 활용합니다.
스키마 수준에서 요청을 검증하고 인증합니다.

시작하기

문서를 참조하여 시작 방법에 대한 단계별 안내를 확인하세요. Apigee에 익숙하지 않다면 여기를 클릭하여 무료 체험을 신청하세요.

API가 소매업의 미래를 만드는 방식

Wed, 30 Mar 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 8월 26일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

오늘날 소매업 고객은 그 어느 때보다도 디지털 중심의 편리한 쇼핑 방법을 이용합니다. 이를 가능케 하는 중요 기술 중 하나인 API는 빠르고 효율적으로 시스템 및 프로세스를 혁신할 수 있는 역량을 소매업체에 제공합니다.

API에 힘입어 소매업체는 온라인 주문 및 매장 내 수령, 매장 밖 수령, 배송 파트너를 통한 주문 처리, 온라인 쇼핑 중 맞춤 추천 제공 등의 서비스를 통해 고객에게 원격으로 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 이러한 역량은 세계가 급격한 변화를 겪은 지난해에 특히 중요했습니다. 앞으로 고객 상호작용에 대한 더 많은 변화가 일어나겠지만 API는 소매업체가 디지털 경험을 더욱 개인화하고 운영을 간소화할 수 있도록 지원하는 중추적인 역할을 계속할 것입니다.

Google Cloud의 2021년 API 경제 현황 보고서에 따르면 조직의 32%가 디지털 혁신 투자를 늘릴 계획이며 16%는 디지털 중심 기업이 되기 위해 기존 전략을 완전히 수정할 것이라고 답했습니다. 게다가 업계는 앞서 2022년에 도달할 것으로 예상했던 온라인 판매량을 이미 2021년 초에 달성했습니다. API는 향후 5년간 소매업의 비즈니스 복원력 및 성장을 위한 토대 역할을 할 것입니다.

소매업 혁신의 최전선에 있는 API

소매업체는 공동작업의 속도를 높이기 위해 API를 활용하여 실험하고 팀을 연결함으로써 팀에서 데이터를 사용하여 고객 참여도를 높이는 혁신적인 환경을 조성할 수 있도록 지원합니다.

이를 통해 소매업체는 기업 안팎은 물론 시장 경계를 넘어 새로운 방식으로 혁신을 이룰 수 있습니다. 최신 디지털 경험의 기반이 되는 다양한 데이터와 기능은 공급망 전반에서 여러 시스템에 걸쳐 존재하며 여러 유통 채널의 다채로운 서비스에 속해 있는 경우가 많습니다. API는 이 모든 요소를 연결하는 디지털 신경 시스템입니다. 다양한 기술적 가치의 상호 운용성을 높이고 개발자가 쉽게 액세스하여 재사용할 수 있기 때문에 소매업체가 내부 효율성을 향상시키고 규모에 따라 협력하며 머신러닝과 같은 최첨단 서비스를 활용하는 데 도움이 됩니다. Google Cloud에서 실시한 조사에 따르면 소매업체의 52%는 API 덕분에 파트너가 규모에 맞게 디지털 자산을 활용하게 되어 혁신이 가속화된다고 답했으며 36%는 API를 비즈니스 가치 창출을 위한 전략적 자산으로 생각한다고 답했습니다.

소매업에서 API를 활용하는 사용 사례와 실제 사례를 살펴보겠습니다.

개인화된 고객 경험 제공

소매업체는 API를 사용하여 예측 가능하며 개인화된 양방향 경험을 선사하고 있습니다. 이러한 경험으로는 맞춤 의류, 액세서리, 메이크업 추천이 반영된 '마법' 거울부터 쇼핑객이 매장에서 구경할 때 특별한 상품을 살펴보도록 유도하는 스마트폰 알림, 쿠폰 제공 등이 있습니다. 백그라운드에서 API가 매장 및 소비자 데이터, 비즈니스 인텔리전스, 애플리케이션 보안을 상호 연결하여 이러한 혁신적인 경험을 실현합니다.

소매업 운영 간소화

API는 소매업체가 인사 관리, 고객 서비스, 유통부터 인보이스 처리, 마케팅, 규정 준수에 이르기까지 보다 효율적으로 운영할 수 있도록 도와 줍니다. 예를 들어 API를 사용하면 직원 및 계약업체의 온보딩, 관리, 교육이 훨씬 쉽고 간단해집니다. 실시간 택배 상태 추적과 소비자 쇼핑 통계 수집 등의 사용 사례를 위해 다양한 내부 시스템 및 외부 타사 시스템을 연결할 수 있습니다.

독일의 전자 제품 소매업체인 Conrad Electronic은 API 관리로 어떻게 효율성을 향상시킬 수 있는지 보여주는 대표적인 사례입니다. 이 회사는 Apigee를 사용하여 매장 직원과 방문객의 휴대기기로 제품, 서비스, 보증 관련 정보를 제공하는 도구를 만들었습니다. 60%가 넘는 고객이 이 API 기반 도구를 사용하였기 때문에 데이터를 사용하여 고객에게 제공하는 추천 및 서비스를 개선함은 물론 운영을 간소화할 수 있었습니다.

API가 지원하는 소매업의 미래

API는 모든 소매업 영역의 혁신에 중요한 요소입니다. 소매업체는 API를 사용하여 지속적인 디지털 혁신을 구현할 수 있을 뿐만 아니라 서비스 중단이 발생할 경우 이를 해결할 도구를 개발할 수 있습니다.

소매업체에서는 이미 API를 활용하여 다음과 같은 영역을 준비하고 있습니다.

지원하는 경계 없는 채널
실시간으로 발전하여 소비자의 니즈를 예측하고 구매 결정을 촉진하는 양방향 지능형 상품기획
보다 긴밀한 소비자 상호작용과 제품 통계 도출을 지원하는 자율적인 가상 쇼핑 경험

API가 어떻게 혁신을 이끌어 내는지 자세히 알아보려면 최신 eBook을 다운로드하세요. 이 eBook에서는 소매업 관련 API 사용 사례, 자세한 실제 사례, API가 소매업의 미래를 만드는 방식에 대한 유용한 정보를 확인할 수 있습니다.

효과적인 API 관리

API 프로그램을 발전시키고 API를 사용해 비즈니스에 중요한 애플리케이션 및 프런트엔드 경험을 지원하려면 이를 효과적으로 관리하고 확장할 수 있는 방법이 필요합니다. Google Cloud의 Apigee API 관리 플랫폼에서 도움을 받을 수 있습니다. 전 세계 주요 소매업체들이 Apigee를 사용해 API를 제어하고 유용한 정보를 얻어 엔드 투 엔드 API 수명 주기를 관리하고 있습니다. Apigee에 대해 자세히 알아보려면 여기를 클릭하세요.

UCLA: API로 고등교육 기술의 미래 구축

Wed, 05 Jan 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 7월 14일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

대학교에서 근무하면서 학과의 자금으로 무언가를 구매할 때마다 여러 단계의 절차를 오랫동안 거쳐야 한다고 상상해 보세요. 아니면 학생으로서 학업 성적을 확인한 후 필요한 과목을 훑어보고 수강 신청을 하려는데 이러한 절차를 수행하기 위한 각 기능이 여러 앱과 웹사이트에 흩어져 있으며 일부 정보는 상충되기까지 하는 경우를 생각해 보세요. 오늘날의 소비자가 기업에 흥미를 돋우고 매끄러운 디지털 환경을 기대하는 것과 마찬가지로 학생들도 고등교육 기관에서 직관적이고 원활한 환경을 제공하기를 기대합니다.

이번에는 오래된 절차를 디지털 환경으로 바꿔야 하는 대학교 IT 담당자의 입장이 되어 보세요. 물건을 구매해야 하는 교직원, 강의 정보를 조회해야 하는 학생 등 새로운 사용 사례, 즉 프로젝트별로 커스텀 통합을 수행하고 싶지는 않을 것입니다. 대신 개발자가 새로운 사례에 간단하고 반복적으로 확장하여 사용할 수 있는 데이터와 기능이 필요합니다. 이와 같은 시스템을 단순히 사용하는 데 그치는 것이 아니라 다양한 공동작업자가 손쉽게 찾을 수 있고 트래픽 급증에 탄력적으로 대응하며 관리가 단순하고 보안이 용이해야 합니다.

UCLA(University of California, Los Angeles)의 IT팀이 직면했던 문제가 바로 이것입니다. UCLA는 우수한 IT 기반을 갖춘 것으로 오랫동안 명성을 누렸지만 기술은 끊임없이 발전합니다. 또한 학생, 교직원, 파트너의 기대에 신속하고 민첩하게 부응하기 위해서는 API 중심의 현대적인 방식으로 앱과 디지털 서비스를 구축해야 했습니다.

UCLA의 엔터프라이즈 통합 담당 프로그램 관리자인 커티스 포르나들리는 다수의 대규모 조직과 마찬가지로 대학교에도 기존 시스템을 최신 애플리케이션에 활용해야 하는 경우가 많다고 말했습니다.

"이전에 UCLA IT팀은 엔터프라이즈 서비스 버스를 실행하고 자체 개발한 게이트웨이로 SOAP 서비스를 제공했습니다."라고 그는 설명했습니다. "하지만 SOAP 기반 서비스는 확장이 어렵고 관리 중에는 서비스를 이용할 수 없는 경우가 많기 때문에 개발자가 데이터 및 기능을 더 쉽게 사용할 수 있도록 하려는 우리의 니즈와 상충됩니다."

오늘날의 API 중심 아키텍처는 분산된 팀에 확장 가능하도록 설계되어 관리자가 거버넌스와 보안을 적용하는 동안에도 개발자는 필요한 자원을 손쉽게 활용하여 빠르게 작업할 수 있습니다. UCLA에 이러한 아키텍처를 도입할 필요성을 인지한 포르나들리는 포괄적인 API 프로그램을 제안했습니다. 결국 UCLA는 Google Cloud의 API 관리 플랫폼인 Apigee를 채택하여 비전을 실현할 수 있었습니다.

"UCLA의 사용자들이 더 효율적으로 새로운 솔루션을 만들 수 있도록 돕기 위해서는 API 관리가 필요했습니다."

이러한 비전의 토대에는 Ascend Financial System 및 Student Information System의 개발이 있습니다. Ascend Financial System은 UCLA의 금융 시스템 API를 확장하여 여러 부문의 개발자가 안전하고 확장 가능한 셀프서비스 기능을 통해 액세스할 수 있도록 지원합니다. 또한 Student Information System의 API를 통해 캠퍼스에서 사용되는 다양한 UCLA 애플리케이션에서 학생의 학사, 금융, 개인 기록에 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 이 두 프로젝트만으로도 API의 수와 API를 사용하고 의존하는 애플리케이션의 수가 크게 증가하여 서비스를 온라인 상태로 유지하고 사용량을 모니터링하며 액세스를 인증할 수 있는 종합적인 관리가 필요하게 되었습니다.

캠퍼스 전체에 적용되는 API 프로그램이 없었다면 내부 개발자와 파트너 모두가 분산된 API 환경에 처하게 되어 이러한 이니셔티브의 성공을 보장하기 어려워졌을 것입니다. 현재 UCLA는 200개가 넘는 API를 관리하면서 개발자가 셀프서비스 포털을 사용해 필요한 서비스를 찾고 액세스하는 허브 및 스포크 모델을 구축하고 있습니다. 이 프로그램은 통합된 캠퍼스 전체 API 거버넌스를 통해 모든 사용자에게 일관된 환경을 보장하고 개발자가 애플리케이션에 데이터를 활용할 때 권한을 가진 하나의 '신뢰할 수 있는 소스'를 설정합니다.

UCLA의 API 프로그램은 여전히 발전하고 있지만 이미 많은 결과로 성과가 입증되었습니다. 캠퍼스 내 Apigee 사용량은 2020년 100만 건의 호출에서 2021년 들어 (현재까지) 1,100만 건 이상으로 증가했습니다. 모든 API를 자체 개발한 게이트웨이에서 Apigee로 전환하는 작업은 이번 달에 완료되며 연말까지 사용량이 최소 4,900만 건의 호출에 달할 것으로 예상됩니다.

이 프로그램은 앞으로 실현될 무수한 혁신을 위한 기반도 제공합니다. 예를 들어 UCLA는 API 사용량을 모니터링하고 분석을 수행하여 흥미롭거나 대중적인 방법으로 사용되고 있는 서비스를 파악하고 있습니다. 이를 통해 미래 투자 방향을 정하고 진화하는 위협으로부터 API를 보호할 수 있는 유용한 정보를 얻고 있습니다. 또한 API는 데이터 저장소 간 사일로를 허물고 클라우드에서 서비스에 연결되도록 만들어 UCLA의 방대한 데이터 저장소를 활성화하는 데에도 도움을 줍니다. 무엇보다도 파트너들이 API를 통해 UCLA와 보다 손쉽게 작업할 수 있기 때문에 공동작업과 서비스 공유가 더 빠르고 간단하게 진행됩니다.

Apigee를 무료로 사용해 보고 조직에 어떤 도움을 주는지 알아보려면 여기를 클릭하세요.

APAC의 디지털 성장에 맞춰 결제 모델을 재정립해야 하는 금융 서비스 기업

Mon, 29 Nov 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 9월 3일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

은행과 결제 대행업체 같은 기타 금융 서비스 기관(FSI)은 단편화된 기존 결제 인프라로는 실시간 응답과 맞춤설정된 서비스에 대한 소비자 기대가 높은 아시아 태평양 고객의 온라인 수요를 충족시킬 수 없으므로 결제 인프라를 점검할 필요가 있습니다.

치열한 경쟁으로 거래 수수료를 부과하지 않는 업체가 늘어남에 따라 이러한 요구는 점점 더 긴급해질 것이며 부족한 부분을 채우기 위해 FSI는 새로운 수익원을 모색할 수 밖에 없습니다.

FSI는 온라인 도입이 급증하고 현금 대신 디지털 결제를 선택하는 소비자가 늘어나는 아시아 태평양 지역에서 이러한 기회를 찾을 수 있습니다.

팬데믹이 전 세계에서 지속되는 동안 이 같은 추세는 계속될 것입니다. Visa 조사에 따르면 코로나19로 인한 거리두기 조치 때문에 아시아 태평양 지역에서 소비자의 91%가 현금 대신 카드나 모바일 앱으로 결제하고 있는 것으로 나타났습니다. 75%는 팬데믹이 끝난 후에도 디지털 결제 습관을 유지할 계획입니다.

이러한 결제 습관이 인도에서도 부상하고 있는데, 인도 소비자 39%는 디지털 결제 수단을 선호하는 반면 26%는 체크카드와 신용카드를 선택하고 26%는 현금을 선호하는 것으로 YouGov 및 ACI Worldwide 조사에서 확인되었습니다.

인도 국민의 57%는 축제 시즌 동안 전자 지갑(e-wallet) 같은 디지털 결제를 매주 두 번 넘게 사용하여 구매 상품을 결제하고 있으며 이는 2019년의 43%에서 늘어난 수치입니다. 또한 작년의 15%에 비해 현재는 29%가 매일 1회 이상 디지털 결제를 사용합니다. 은행을 이용하지 않는 성인이 1억 9,000만명에 달하는 인도에는 무궁무진한 성장의 기회가 존재합니다.

하지만 ACI 조사에 따르면 2019년 36%에 비해 현재는 인도 소비자의 44%가 거래 실패를 우려하고 있습니다. 또 다른 42%는 위조 앱 또는 웹사이트를 사용한 사기 행위를 걱정하고 40%는 사기성 Know Your Customer(KYC) 업데이트와 가짜 온라인 결제 링크에 대한 우려를 표현했습니다.

결제에 대한 소비자의 불안은 FSI 업체에게 안전하고 투명한 서비스를 통해 시장에서 차별화할 수 있는 기회가 있음을 의미합니다. 고객의 선호도와 구매 습관을 고려한 맞춤형 서비스를 제공한다면 경쟁에서 앞서갈 수 있습니다.

이를 위해 은행은 인공지능(AI) 및 데이터 분석을 적용하고 고객의 금융 상호작용을 통합적으로 파악할 수 있는 인프라를 갖추어야 합니다. 기존의 결제 시스템으로는 이 모든 과제를 처리할 수 없을 것입니다.

사일로를 없애 일관된 결제 경험 제공

전통적인 은행과 결제 대행업체는 제품 소유권을 중심으로 시스템이 구축되므로 독립형 고객 경험을 제공하는 솔루션 구성요소별로 사일로가 만들어집니다.

오늘날의 은행을 자세히 살펴보면 신용카드 및 거래 계정 시스템에서 사기와 범죄 감지를 위해 각각 자체 프로세스를 실행하는 것을 알 수 있습니다. 개별 제품 수준에서 개발되어 각각 사일로에 구축되기 때문에 은행은 여러 개의 구조에서 사기를 감지해야 하는 상황에 놓이게 됩니다. 시스템과 채널 전체에서 기업 정책의 일관성이 떨어질 때 많은 금융 범죄가 발생하므로 사일로를 줄이면 은행은 정책의 올바른 시행을 신뢰할 수 있습니다.

반면에 소비자는 원활한 구매 환경을 원합니다. 쉽고 안전하게 거래를 완료할 수 있다면 어떤 프로세스를 사용하든 상관하지 않습니다. 또한 구매 환경이 원활하려면 구매 과정에 끊김이 없어야 합니다. 실시간으로 처리되며 무료로 또는 저렴한 비용으로 실행되어야 합니다.

결제 환경은 소비자가 원하는 지급 방식에 적합해야 하며 복잡한 거래 프로세스는 백그라운드에서 실행되고 고객에게는 최대한 매끄러운 경험을 선사해야 합니다.

이를 위해 결제 인프라는 시즌별 수요 급증과 컴퓨팅 리소스의 실시간 변동에 대처할 수 있도록 확장 가능하고 민첩해야 합니다. 이러한 인프라는 마이크로서비스와 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 효율적으로 실행해 주는 클라우드 기반 아키텍처를 통해서만 구현할 수 있습니다. 이 수준의 상호 운용성과 세분화를 갖춘다면 신규 서비스를 내부적으로 또는 외부 파트너와 함께 개발할 수 있게 됩니다. API를 통해 은행은 다양한 기존 시스템과 마이크로서비스를 활용하는 애플리케이션을 빌드하고 이 데이터 및 기능을 파트너와 공유할 수 있으므로 은행 업종에서 다양한 사일로화된 시스템이 흔히 갖고 있는 번거로운 시스템 통합 문제가 해결됩니다.

FSI는 네오뱅크나 다른 핀테크 업체와의 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 시스템을 재구축하고 고객 중심의 디지털 결제 경험을 제공해야 합니다. 예를 들어 지난 몇 년 동안 젊은 고객들은 기성 세대와 달리 금융 서비스 제공업체를 활발히 이용해 왔습니다. FSI가 관계를 유지하고 시간이 지날수록 이 소비자 기반과 함께 성장하고자 한다면 결제 전략을 재정립해야 하는데, 그 시작은 기존 프로세스에 계속 의존하기보다 민첩한 클라우드 기반 API 우선 방식을 따르는 것에서 출발합니다.

은행이 Google Cloud를 통해 경쟁력을 강화하는 방법

싱가포르 소재 핀테크 업체인 FOMO Pay는 시장이 필요로 하는 부분을 파악하여 판매자가 Visa QR, WeChat Pay, Alipay 등 모든 모바일 결제 옵션을 이용할 수 있는 디지털 결제 처리 플랫폼을 출시했습니다. Google Cloud를 기반으로 운영되는 FOMO Pay는 매월 3백만 건이 넘는 거래를 처리하고 초당 최대 5개 거래를 서비스 중단 없이 처리합니다.

이 회사는 Google Cloud의 데이터 분석, 머신러닝, AI 기능을 이용하여 다양한 데이터 소스에서 유용한 정보와 분석을 도출하고 있는데, 이는 고객 기대치를 충족하는 데 도움이 됩니다. 또한 FOMO Pay는 민감한 결제 및 고객 데이터의 보관과 처리에 관한 보안 및 규정 요건을 준수할 수 있다는 측면에서 Google Cloud Platform을 선택했습니다.

호주의 전자 청구서 결제 플랫폼인 BPAY Group은 고객에게 영향을 미치는 문제를 해결하기 위해 API를 채택했습니다. 운영된 지 22년이 넘은 이 회사는 기존 방식을 개편해야 할 필요성을 느꼈습니다. 예를 들어 예전부터 일괄 처리 시스템을 사용하여 청구 회사와 은행 간의 요청을 처리했지만 이 방법의 경우 한 개 요청에서 오류가 발생하면 전체 배치가 거부되어 서비스가 중단될 수 있습니다. 뿐만 아니라 일괄 프로세스는 완료하는 데 시간이 오래 걸리므로 실시간 거래를 위해 네오뱅크를 선호하는 고객이 늘어났습니다.

BPAY는 Google의 Apigee API 관리 플랫폼을 채택하여 API 개발을 촉진하고 네 개의 기본 API를 출시했습니다. 이제 이 API를 사용하는 업체는 배치 파일을 제출하기 전에 결제 정보를 검사하여 오류의 여지를 대폭 줄일 뿐 아니라 다양한 은행에 맞게 올바른 형식의 배치 파일을 자동으로 생성할 수 있습니다.

또한 이 API 덕분에 BPAY의 파트너 Zip은 고객이 Buy Now Pay Later(BNPL) 서비스를 이용하여 BPAY 로고가 표시된 청구서를 지불할 수 있도록 지원합니다.

이러한 혁신적인 디지털 결제 서비스는 은행과 FSI가 최적의 인프라를 구축해야만 실현할 수 있으며 최적의 인프라를 정의하는 요소는 다음과 같습니다.

클라우드 기반 및 민첩성
스트리밍에 맞는 설계 및 버스트 용량을 처리하는 성능
강력한 보안 기능 과 통합
AI를 통해 유용한 데이터 정보 제공 가능
API 사용

클라우드를 사용하면 FSI는 결제 과정으로 수익을 창출하고 신규 핀테크 업체 등의 파트너와 효율적으로 협력하여 혁신적인 결제 솔루션 개발을 촉진할 수 있을 것입니다.

Apigee, 머신러닝 기능 등 포괄적인 포트폴리오를 갖춘 Google Cloud는 FSI가 치열한 경쟁 속에서 끊임없이 진화하는 결제 시장에서 성공하는 데 필요한 인프라를 제공할 수 있습니다.

금융 서비스의 Google Cloud 활용에 대해 자세히 알아보세요.

GraphQL: API 소비자에 대한 일관된 접근방식 수립

Thu, 03 Jun 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 4월 2일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

개발자들은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용해 새 모바일 또는 웹 앱의 데이터와 기능을 조합합니다. 하지만 API와 상호작용 시 개발자들이 가장 많이 사용하는 2가지 옵션은 REST와 GraphQL입니다.

이 문서에서는 두 접근방식을 비교하고 GraphQL API 소비자를 위한 보다 일관된 경험을 구축하는 데 적용할 수 있는 REST API 권장사항을 소개합니다. 두 접근방식은 우열을 가릴 수 없으며 동일한 프로젝트가 아니라면 같은 팀에서 둘 다 사용할 수 있습니다. 프로젝트에 수반되는 API 유형에 상관없이 일관된 경험은 개발자가 더 많은 작업을 빠르게 수행하는 데 도움이 됩니다.

REST 및 GraphQL 비교

REST는 API가 준수하는 소프트웨어 아키텍처 스타일로, 개발자가 사용하면 표준적인 방법으로 서비스와 상호작용할 수 있습니다. GraphQL은 API의 쿼리 언어이자 해당 쿼리를 처리하는 런타임입니다. REST와 GraphQL은 리소스를 URL로 식별하고 이를 통해 앱이 데이터나 기능을 가져올 수 있다는 점에서 유사하지만 많은 차이점이 존재합니다.

GraphQL은 단일 엔드포인트에서 데이터를 교환하는 반면 REST는 여러 엔드포인트와 관련될 때가 많습니다. GraphQL 리졸버는 필드의 데이터를 가져오는데 리졸버가 실패해도 나머지 쿼리에서 유용한 데이터를 가져와 반환할 수 있습니다. 상호작용 패러다임에는 다수의 REST 쿼리를 수행할 때 예상되는 상황이 반영되어 있습니다. 따라서 GraphQL 쿼리 하나가 여러 REST 쿼리를 대체하는 경우가 많습니다.
GraphQL은 과도한 또는 부족한 데이터 가져오기, 즉 엔드포인트가 앱에 필요한 수준에 비해 너무 많거나 적은 정보로 호출에 응답하는 것을 방지합니다. REST API는 다양한 결정 수준으로 제공됩니다. 데이터를 더 가져오는 경우도 있고 덜 가져오는 경우도 있습니다. 다시 말해 직원 이름과 ID 번호만 필요한 상황에서 전체 직원 프로필을 가져오는 등 앱이 지나치게 많은 데이터를 수신할 수도 있습니다. 마찬가지로 수신되는 데이터가 너무 적어서 앱에서 API를 한 번이 아닌 여러 번 호출해야 할 수도 있습니다.
REST는 HTTP 동사를 사용하며 페이로드 데이터 교환을 위해 일반적으로 JSON을 사용합니다. 하지만 GraphQL에서는 HTTP POST 동사가 가장 많이 사용되며 프로토콜 내에 다양한 쿼리 유형이 지정됩니다. 또한 GraphQL은 스키마 정의 언어(SDL)라고 부르는 커스텀 쿼리 형식도 사용합니다. 요청에 커스텀 쿼리 언어가 사용되더라도 JSON이 반환되어 클라이언트가 응답을 쉽게 활용할 수 있습니다. GraphQL 클라이언트 라이브러리는 ReactJS UI 프레임워크와 기본적으로 통합되며 다른 언어 및 패러다임에서도 사용할 수 있어 오늘날 많은 개발자들이 활용하고 있습니다.
개발자의 탐색 관점에 차이가 있습니다. 개발자는 REST API 작동 원리를 이해하기 위해 일반적으로 포털을 상점처럼 사용하며 API를 탐색하고 상호작용합니다. GraphQL에서 포털은 기본 제공되는 플레이그라운드이며 개발을 위한 공간 역할도 합니다. 포털은 통합 개발 환경으로서 개발자가 새로운 쿼리를 즉석에서 탐색할 수 있으며 탭 완성과 같은 기능이 지원됩니다. 문서도 다릅니다. REST는 일반적으로 OpenAPI 사양과 포털을 사용합니다. 몇몇 OpenAPI 확장 프로그램도 존재합니다. 예를 들어 Apigee SmartDocs는 OpenAPI 사양으로 양방향 문서를 만듭니다. GraphQL 개발자는 일반적으로 스키마 기반 양방향 문서(예: Graphiql)를 사용해 개발하고 GraphQL 엔드포인트와 상호작용합니다.

이러한 특성으로 인해 GraphQL이 점점 더 많은 사용 사례에 쓰이고 있지만 채택 시에 문제가 발생할 가능성도 있습니다. 상호 운용성과 내부 인프라 해체가 필요한 프로젝트의 경우 GraphQL은 상이한 여러 기존 시스템의 몇 가지 API를 만드는 데 유용한 도구입니다. 하지만 API 관리 플랫폼을 통해 REST API를 제공하여 내부 및 외부의 혁신을 촉진하는 기업에서 일반적으로 수립하는 셀프서비스 개발자 프로그램과 관련 성장 전략에도 활용할 수 있습니다.

이러한 프로그램은 API를 빌드한 팀 이외의 많은 사용자가 팀에서 의도하지 않은 여러 사용 사례에 이 API를 사용할 수 있다는 점에서 전통적인 인프라 중심의 API 프로젝트와 다릅니다. 일관적이고 안정적이며 직관적인 개발자 경험이 얼마나 중요한지 알 수 있는 대목이며 GraphQL을 채택하는 데 장애 요소로 작용하기도 합니다. REST API 그룹은 상대적으로 손쉽게 훑어볼 수 있고 작업 내용과 방식이 직관적으로 표현되지만 아직 GraphQL에 익숙하지 않은 사용자가 많습니다.

GraphQL에서 REST 기반 권장사항 사용

사용자는 작업에 가장 적합한 도구를 사용할 수 있어야 하며 이러한 도구에는 GraphQL과 REST가 모두 포함될 수 있습니다. GraphQL로 작업 생산성을 높이려면 Google에서 수년 간 개발자 프로그램을 구축하며 개발한 REST 기반 권장사항을 채택하는 것이 좋습니다.

API를 기업에서 애셋을 가져와 그 애셋의 가치를 높이기 위해 내부 직원, 파트너 또는 외부 고객 등의 개발자에게 맡길 수 있게 해주는 디지털 제품이라고 생각해 보세요. API는 디지털 제품이므로 개발자가 사용 방법을 이해하고 시장에 매력적인 경험을 선보이려면 일관된 경험이 필요합니다. 개발자가 겪는 불편은 API를 채택하고 디지털 기업의 성장 전략을 추진하는 데 큰 걸림돌이 되므로 REST와 마찬가지로 GraphQL에서도 일관성이 핵심입니다.

그래프를 복수형 명사로 정의된 데이터 중심 계층 구조로 취급

REST 아키텍처 스타일의 주요 원칙 중 하나는 인프라 복잡성을 합리화하는 일관적이고 간소화된 인터페이스를 만드는 것입니다. GET/listEmployeesByDepartment가 제대로 작성된 REST 쿼리라고 생각하는 사람은 없을 것입니다. 이는 자바 함수에 더 가깝게 보이는 스타일입니다. 올바른 형식의 REST 리소스에서는 GET /Employees, POST /Employees와 같이 복수형 명사를 사용합니다. REST API는 예측 가능한 기대에 안정적으로 부응함으로써 개발자가 리소스를 사용하고 새로운 경험을 구축하는 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 시간이 돈이라는 사실을 잊지 마세요.

GraphQL의 스키마는 그래프 계층 구조를 사용해 한 카탈로그에 포함된 도서의 제목 및 저자와 같은 항목 간 관계를 정의합니다. 근본적으로는 데이터 중심 계층 구조이지만 자바 함수 스타일의 기능 계층 구조로 취급되는 경우도 있으며 그로 인해 예측 가능하고, 직관적이며, 일관된 경험을 방해하여 불편을 초래할 수 있습니다.

올바른 형식의 GraphQL은 올바른 형식의 REST와 비슷해야 합니다. /Books에서 GET이 가능하다면 /Books에 POST도 가능하다고 가정해야 합니다. 데이터 기반 명사 대신 동사 기반 함수로 정의된 GET listBooksByGenre와 같은 자바 스타일의 구조와 비교해 보세요. 어떻게 해야 POST할 수 있을까요? /BooksByGenre, /Books, /listBooks 등에 해야 할까요? 알 수 없는 일입니다. 따라서 데이터 중심 접근방식을 취하고 그래프를 데이터 중심의 계층 구조로 취급하는 것이 좋습니다.

REST가 더 적합한 경우 GraphQL을 고집하지 않기

REST에서는 사용자가 특히 CQRS(Command Query Responsibility Segregation)와 같은 패턴을 사용할 때 여러 URL에서 데이터를 요청하고 제출하는 경우가 많습니다. CQRS는 마틴 파울러가 처음으로 식별한 설계 패턴으로 데이터를 읽는 모델과 데이터를 업데이트하는 모델을 구분합니다. 개발자들은 REST에서 종종 CQRS를 사용해 마이크로서비스 아키텍처의 여러 서비스에서 데이터를 가져옵니다.

GraphQL에서는 특히 데이터 유형이 매우 다양하거나 제출된 데이터가 지나치게 적을 경우 변형(GraphQL 개발자가 데이터를 제출하는 방식)이 급속도로 매우 복잡해집니다. 데이터 가져오기를 데이터 제출과 구분하는 CQRS와 유사한 스타일을 사용하는 것이 좋습니다. 이는 이미 REST 기반 API 레이어를 갖춘 대기업에 특히 유용할 수 있습니다. GraphQL은 API 관리 레이어에 더하거나 이를 대신하는 형태로 데이터를 가져올 수 있지만 여전히 기존 REST API를 통해 데이터를 제출할 수 있습니다. 즉, REST가 적합할 때 개발자가 GraphQL을 억지로 사용할 필요가 없습니다.

재사용 가능성 최적화

대기업에 GraphQL을 배포할 때 개발자들이 다양한 유형의 백엔드를 사용할 수 있어야 하는 경우 종종 문제에 직면합니다. 사업부별로 개발한 서로 다른 스키마 요소가 개발자에게 종종 스키마 제휴의 스키마 병합을 통해 하나의 종합적인 그래프로 제공됩니다. 데이터 표현에 일관성이 없기 때문에 쿼리 동작이 그래프의 부분마다 다른 데이터나 동작을 반환할 경우 문제가 발생합니다. SDL에서 변수 이름이 동일하게 표시되는데 데이터 소스가 다른 것으로 확인된다고 해서 다른 값 또는 형식을 반환해서는 안 됩니다.

또한 요청되는 그래프 부분에 관계없이 릴레이 커서 연결 및 입력 힌트가 모두 일관된 동작을 나타내야 합니다.

이는 특히 변형에서 문제입니다. 개발자가 스키마의 한 부분에 데이터를 특정 방식으로 제출하여 이 데이터가 해당 방식으로 기록될 경우 이 데이터가 스키마의 다른 부분에 제출되었을 때 다른 방식으로 기록되면 알 수 없기 때문입니다. 변형은 재사용 가능성과 API 제품화를 최적화할 때 특히 어려운 과제이므로 GraphQL에서 변형을 개발하고 설계하는 방식을 신중하게 고려해야 합니다.

마지막으로 필드 이름을 살펴보겠습니다. 동일한 이름의 필드 이름에서 스키마의 다른 부분에 있다는 이유로 서로 다른 데이터와 동작을 제공하면 개발자가 어려움을 겪게 됩니다. 예를 들어 스키마의 한 부분에는 이름, 중간 이름, 성이 필요한 이름 필드가 있고 스키마의 다른 부분에는 성과 이름이 필요한 이름 필드가 있다면 이러한 불일치로 인해 개발자가 작업을 포기할 수 있습니다.

GraphQL에서는 쿼리 효율성에 맞춰 최적화하기 쉬우나 재사용 가능성 측면에서 최적화하는 데 목적을 두세요. API가 개발자에게 혼동을 주는 상황을 피하면 큰 도움이 될 것입니다.

REST와 GraphQL 중에서 무엇을 사용하든 API는 관리가 필요한 제품입니다

그래프를 데이터 중심 계층 구조로 취급하는 것에서 재사용 가능성과 개발자 사용 측면에서 최적화하는 것에 이르기까지 대부분의 권장사항이 강조하는 핵심은 성장 전략에 유용한 API는 개발자를 위한 제품이므로 개발자의 API 사용 경험이 API 채택 여부를 결정하는 데 가장 중요한 요소라는 점입니다. 개발자 프로그램에서는 Apigee API 관리의 도움으로 수년 간 REST API를 사용해 이 아이디어를 반영했으며 기업에서 GraphQL에 이를 더 폭넓게 적용함에 따라 앞으로 개발자가 혁신을 이루는 데 이러한 API 프로그램이 더욱 유용하게 사용될 것입니다.

GraphQL과 REST 비교에 대한 자세한 내용은 Google Cloud Next 동영상을 확인하세요. 또한 이 커뮤니티 게시물에서 참조 구현에 관한 유용한 링크와 Apigee에서 GraphQL 쿼리 승인을 사용할 수 있는 도구를 제공하는 GitHub 저장소 링크를 확인할 수 있습니다.

디지털 환경에 도입한 금융 서비스로 새로운 수익원을 확보할 수 있는 이유

Mon, 31 May 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 5월 15일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

고객 행동 및 수요의 변화, 이윤 축소, 디지털 경쟁업체의 위협 증가에 직면한 금융 서비스 기관(FSI)은 고객이 어디에 있든 이들을 만나고 서비스를 제공하며 제품으로 수익을 창출할 수 있는 새로운 방법을 마련해야 합니다. 이를 바탕으로 더 나은 고객 프로필을 구축하고 더욱 개인화된 사용자 경험과 빠르고 편리한 금융 및 결제 서비스를 제공할 수 있습니다. 클라우드 기술은 디지털 FSI를 향한 이러한 변화에 큰 역할을 합니다.

아시아의 경우 McKinsey&Company에 따르면 지역 월 거래량에서 은행 지점이 차지하는 비중이 12~21%에 불과하며 고객들은 P2P 송금 및 청구서 결제 같은 일상 거래를 디지털 채널로 전환하고 있는 것으로 나타났습니다. 전반적인 고객 참여도 역시 아시아 선진 시장에서 월평균 거래량이 12.7건에서 14.9건으로, 신흥 시장에서는 6건에서 8.1건으로 증가했습니다.^[1]

스마트폰 채택 증가, 고객 행동 변화, 디지털 플랫폼을 향한 모멘텀으로 인해 디지털 중심 업체가 금융 시장에서 차지하는 비중이 커지고 있습니다.

McKinsey는 아시아의 디지털 뱅킹 보급률이 아시아 선진 시장은 평균 97%이고 신흥 시장은 52%이며 아직 디지털 뱅킹을 사용하지 않는 소비자의 30~50%가 향후 이를 사용할 가능성이 있다고 예상합니다.

소비자들은 이제 네오뱅크, 즉 디지털 은행으로 전환할 충분한 준비가 되어 있습니다. 싱가포르 소비자의 63%가 디지털 전용 업체를 통한 뱅킹에 개방적이라는 사실이Visa 조사에서 밝혀졌습니다. 디지털 뱅킹을 사용하게 된 계기에 관한 질문에 63%는 청구서 결제라고 답한 반면 56%는 네오뱅크 서비스를 이용해 소매업체 매장에서 결제하기 위해서라고 답했습니다. 또한 디지털 은행을 선호하는 이유로는 54%가 편의성, 52%는 빠른 서비스라고 답했습니다.

디지털 은행에 개방적인 소비자 중 60%는 신규 업체에서 뱅킹 경험을 제공한 적이 없더라도 현재 은행에서 새 업체로 일부 서비스를 이전할 예정입니다. 응답자의 5분의 1이 모든 서비스를 네오뱅크로 전환할 의사가 있다고 답했습니다.

싱가포르의 중소기업(SMB) 역시 마찬가지입니다. 별도로 실시된 Visa 설문조사에 따르면 이러한 기업의 88%가 디지털 은행으로의 일부 서비스 이전을 고려할 예정입니다.

중소기업의 55%가 우수한 기업 제품 부족과 뱅킹 경험 관리 미숙으로 인한 불만으로 디지털 은행을 채택하고 있으며 네오뱅크가 전반적인 뱅킹 비용 절감에 도움이 될 것으로 생각합니다. 54%가 디지털 은행은 편의성이 더 우수하다고 답했으며 53%는 청구서 요금을 온라인에서 결제하기가 더 쉽다고 답했습니다.

이러한 통계는 기존 FSI, 특히 API를 통해 자사 서비스 생태계를 공개하고 혁신을 도모할 준비가 충분히 되지 않은 FSI에는 우려를 안겨줍니다.

새로운 수익원을 위한 API

대부분의 은행에는 사용 중인 API가 있지만 현재 일부 은행에서 제공하는 서비스는 파트너가 목표로 한 제품과 서비스를 얻기 위한 수단으로 가동될 뿐입니다. 소비자들은 이 사실을 모른 채 매일 원하는 애플리케이션을 사용하면서 이러한 유형의 API를 간접적으로 사용합니다. 예를 들어 결제 대행 API를 통해 점심 식사비를 내고 대출 신청 API를 통해 주택을 구입합니다.

은행은 항상 고객 여정 확보까지는 아니더라도 여전히 파트너를 통해 제품을 판매할 기회를 찾을 수 있습니다. 많은 주요 은행에서 API 관리, 인공지능(AI), 데이터 분석과 같은 핵심 기술을 활용하여 식료품, 여행, 엔터테인먼트, 의료, 음식 배달 등 소비자의 일상 생활에 디지털 뱅킹을 접목하고 있습니다.

기존 은행이 은행 자체 앱에 고유한 서비스를 도입하는 보다 포괄적인 서비스를 제공하는 타사에 자사의 API를 공개하면 더욱 광범위한 고객 여정을 만들 수 있는 여건이 마련됩니다. 이를 통해 서비스 사용을 개선하고 전반적인 고객 환경에 서비스를 포함시킬 수 있습니다. 은행이 더 풍부한 소비자 프로필을 구축하고 더욱 개인화된 제품 및 서비스를 제공하는 데 도움이 될 집계 데이터도 얻을 수 있습니다.

또한 API는 중소기업에도 똑같이 금융 서비스 생태계에 참여할 기회를 제공하여 이전에는 없었던 미시 영역을 만들 수 있습니다. 폐쇄적인 시스템에서는 이러한 서비스의 제공을 정당화하기에는 수요가 불충분하므로 미시 영역의 고객이 서비스를 받지 못한 상태로 방치되어 왔습니다. 여러 미시 영역의 공동작업을 지원하여 상업적 성공을 가능하게 만들어 주는 API로 이러한 문제를 완화할 수 있습니다.

일부 은행에서는 API를 공개하여 자동화된 워크플로를 트리거하고 운영 효율성을 높일 수 있는 데이터 세트를 기업에서 이용할 수 있도록 허용합니다. 또한 Bank Rakyat Indonesia(Bank BRI) 등의 은행에서는 Google Cloud의 Apigee를 활용해 API 수명 주기를 관리하고 새로운 수익 창출 기회를 찾아 새로운 수익원을 마련했습니다.

Apigee의 수익 창출 기능으로 Bank BRI에서는 $5,000만의 수익을 실현하고 API 호출에 기반한 가격 책정을 정의하며 사용량에 따라 자동으로 요금을 청구하고 있습니다.

또한 이 인도네시아 은행은 데이터 분석과 Google Maps Platform을 함께 사용하여 7,550만 명의 고객층에 점수를 매기고, 은행이 부족한 지역에서 활동할 BRILink 상담사로 채용할 수 있는 대상을 식별하고 있습니다. 그 결과, 최소 잔액 $800(미국 달러)를 유지하고 안정성 점수가 높은 고객들이 상담사로 활동하고 있습니다.

Agent BRILink 앱을 통해 무점포 상담사를 임명함으로써 무점포 비즈니스의 2018년 대출 규모가 $260억으로 늘었으며 이는 전년 대비 $150억이 증가한 금액입니다.

은행에서 API 사용을 시작하는 방법

은행에서 이미 보유한 데이터를 활용할 수 있는 새로운 수익 기회가 분명히 존재합니다. FSI에서 API 여정을 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁을 소개합니다.

내부 리더십 성장 이니셔티브와 일치를 이루세요. 성장 및 비용 절감에 관한 임원급 핵심성과지표를 활용하여 건전한 금융 서비스 생태계 구축을 위해 미시 영역의 시장에 API를 제공하는 분위기를 조성하세요.
강력한 가치 제안을 토대로 API를 상품화하세요. API 중심 접근방식부터 시작하여 타사(예: 소매업체, 전자통신 업체 등) 사용을 유도할 만큼 새로운 서비스와 강력한 API 인벤토리로 판매할 수 있는 API 기반을 마련하세요. 이 고객 우선의 내향형 접근방식은 API 채택이 늘수록 더 많은 API를 빌드 및 추가할 수 있는 강력한 기반을 마련합니다.
개발자 커뮤니티를 적극적으로 육성하세요. 적절한 교육을 받은 API 관리자를 통해 개발자 커뮤니티와 지속적으로 소통할 수 있으며 파트너들은 API와 관련된 실행 가능한 사용 사례를 찾는 데 도움이 되는 우수사례를 제공받습니다.
보안을 전략 실현에 활용하세요. 보안은 API 경제의 주요 요소이며 대부분의 API 보안 상태는 방어적입니다. 은행에서 심층 보안 도구와 강력한 개발자 식별 기능을 활용하면 정보 및 데이터 사용을 공격적으로 추적할 수 있습니다.

또한 FSI는 API를 지속적으로 개선해야 할 필요성을 간과하는 등의 일반적인 문제를 피해야 합니다. API를 아무도 사용하지 않는다면 이 API는 타사 개발자에게 실질적인 가치를 제공하지 못하고 있는 것이 분명합니다.

이와 더불어 API를 마케팅하고 개발자들에게 제공되는 사항을 알리기 위해 노력해야 합니다. FSI에서 흔히 저지르는 실수는 API가 공개되면 일이 모두 끝났다고 생각하여 API 인지도를 높이기 위한 커뮤니티 홍보 및 마케팅의 필요성을 무시하는 것입니다.

이 주제에 대해 자세히 알아보고 싶다면 Google Cloud Financial Services Summit에서 금융 서비스 도입: 뱅킹의 미래 관련 세션을 확인해 보세요.

^{[1] McKinsey & Company, 'Asia’s digital banking race: Giving customers what they want(아시아의 디지털 뱅킹 경쟁: 고객 니즈 충족)', 글로벌 금융 관행. 2018년 4월.}

Google Cloud Healthcare Consent Management API의 정식 버전 출시

Mon, 03 May 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 3월 10일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

지난 가을, Google은 의료용 애플리케이션 개발자와 임상 연구원이 의료 데이터 사용에 대한 개인의 동의 기록을 간편하게 관리할 수 있는 방법을 제공하는 Google Cloud Healthcare Consent Management API의 퍼블릭 프리뷰를 발표했습니다. 그 이후로 얼리 어답터는 이 API를 사용하여 맞춤설정된 환자 포털을 제작하고, 환자의 동의를 바탕으로 임상 워크플로에 데이터를 안전하게 통합하고, 가상 임상 시험을 개발하는 등 다양한 작업을 수행했습니다.

오늘 이 Healthcare Consent Management API가 정식 버전으로 제공된다는 기쁜 소식을 알려 드립니다. 이제 고객은 특히 새로운 치료 및 연구 시나리오에서 의료 데이터 관리라는 새로운 업무와 관련하여 늘어나는 수요에 맞게 동의 기록 관리 규모를 크게 확장할 수 있습니다.

코로나19 팬데믹 기간 동안 의료 조직은 가상 진료 및 원격 시험 같은 개념을 빠르게 도입했습니다. 따라서 의료용 애플리케이션 개발자와 연구원이 환자의 동의 기록을 쉽고 안전하게 관리할 수 있는 방법이 필요했습니다. 또한 혈당 모니터, 웨어러블 기기 같은 기기와 기타 소스에서 생성하는 리치 데이터의 폭발적인 증가로 인해 환자와 의료진이 더 많은 소스의 데이터를 치료 계획에 안전하게 통합하기를 원함에 따라 환자의 동의 기록과 개인정보 보호의 중요성이 대두되었습니다.

Healthcare Consent Management API는 기존 및 새로운 개인정보 보호와 동의 프레임워크의 요구사항을 더 쉽게 충족할 수 있게 지원하면서도 디지털 의료 데이터를 투명하고 책임감 있게 환자 치료 및 연구에 통합하도록 지원합니다. 동의 및 개인정보 보호 정보의 흐름은 다음과 같이 작동할 수 있습니다.

제공업체 또는 연구 기관에 소속된 관리자는 해당 조직에서 사용하는 개인정보 보호 개념과 용어를 사용하여 Healthcare Consent Management API의 고유한 인스턴스를 구성합니다.
제공업체 또는 연구원 애플리케이션이 사용자에게 개인정보 보호 옵션을 제공할 때, Healthcare Consent Management API 내에 해당하는 동의 기록을 만들거나 수정하여 사용자가 선택한 옵션을 반영합니다.
제공업체 또는 연구원 애플리케이션이 데이터 저장소에 데이터를 기록하면서 해당 데이터의 관련 개인정보 보호 특성을 조직의 Healthcare Consent Management API 인스턴스에 알립니다.
제공업체, 연구원 또는 애플리케이션이 특정한 목적을 위해 데이터에 액세스할 수 있는지 여부를 결정해야 하는 경우, Healthcare Consent Management API에 쿼리가 전송되고 이 API는 해당 액세스를 허용하는 유효한 동의 기록이 있는지 빠르게 확인합니다.

Healthcare Consent Management API는 의료 및 생명 과학 산업 중에서도 특히 데이터 보안, 개인정보 보호, 상호 운용성 부문에 혁신적인 기술을 제공하기 위한 Google Cloud의 노력에 일조합니다. 예를 들어 Healthcare API는 HL7v2, FHIR, DICOM 같은 업계 표준 데이터를 사용하는 클라우드 기반 애플리케이션의 제작을 용이하게 해줍니다. Life Sciences API는 유전체학 연구를 가속화하며 Healthcare 상호 운용성 준비 프로그램은 조직이 의료 데이터 소스 간에 안전한 상호 운용성을 확보할 수 있게 해줍니다. Cloud Data Loss Prevention은 민감한 정보의 검색, 분류, 보호를 지원하도록 설계된 완전 관리형 서비스를 제공합니다.

Google은 의료 데이터가 다양한 기기, 시나리오, 위치에 확산되기 시작한 시기에 Healthcare Consent Management API를 솔루션 포트폴리오에 추가하고 의료 및 생명 과학 전문가들을 지원하게 되어 기쁩니다. Consent Management API에 대해 자세히 알아보고 자체 의료 프로젝트를 시작하려면 개요 문서 및 방법 가이드를 참조하세요.

Apigee 및 Google Cloud Armor를 사용한 멀티 레이어 API 보안

Wed, 28 Apr 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 3월 16일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

정보 보안이 연일 헤드라인 뉴스에 오르고 있습니다. 크고 작은 스킴에 사용되는 악성 봇부터 대기업과 그 고객을 대상으로 하며 궁극적으로는 수많은 정부, 조직, 개인에게 영향을 미치는 전면적인 '소프트웨어 공급망 공격'에 이르는 다양한 보안 위험에 대해 아마 들어보았을 것입니다.

기업이 온라인 채널을 통해 고객에게 서비스를 제공하고, 전 세계 원격 근무 인력으로 어디서나 운영될 수 있도록 디지털 프로그램을 확장함에 따라, 이러한 보안 공격은 점점 더 보편화될 것이라 예상됩니다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 기업 디지털 프로그램의 기반이 되는 구성요소로, 다양한 앱과 서비스를 지원하는 데이터와 기능을 연결하므로 악성 공격의 벡터인 동시에 기업이 공격 패턴을 파악하고 이를 차단하는 데 사용할 수 있는 유용한 정보원이기도 합니다. Google Cloud의 2021년 API 경제 현황 보고서에 따르면 악의적인 트래픽이 172% 증가하고 기업의 이상 감지, 봇 보호, 보안 분석 기능 사용량이 230% 늘어났습니다.

비즈니스 수행 시 민첩하고 스마트하며 사전 예방적인 디지털 보안 메커니즘이 필요해짐에 따라, API 보안은 기업 IT 보안 포트폴리오의 필수적인 부분이 되었습니다. 이 문서에서 설명하는 것처럼 Google Cloud의 Apigee X 최신 출시 버전은 API 보안을 훨씬 더 강력하게 만들어 줍니다.

Apigee 및 Google Cloud Armor를 사용한 멀티 레이어 API 보안

API는 다양한 디지털 애셋으로 들어가는 문이며 모든 문에는 그 뒤에 있는 것을 안전하게 지켜주고 무단 액세스로부터 보호해 줄 자물쇠가 필요합니다. 따라서 조직이 API를 최고 수준으로 보호할 수 있도록 Google Cloud는 Apigee와 Cloud Armor를 결합하여 업계 선두의 API 관리 및 웹 애플리케이션 방화벽 기술을 함께 제공합니다. Google Cloud의 전체 수명 주기 API 관리 플랫폼의 최신 출시 버전인 Apigee X를 통해 고객은 Cloud Armor 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)을 API에 쉽고 편리하게 적용하여 보안을 한층 더 강화함으로써 승인된 사용자만 회사 디지털 애셋에 액세스하도록 할 수 있습니다.

날씨 데이터 및 예측의 글로벌 선두주자인 AccuWeather 같은 회사의 경우, 외부 개발자를 위한 새로운 애플리케이션을 구축하고 데이터와 기능으로 수익을 창출하여 이들 커뮤니티 역시 AccuWeather 애셋으로 혁신을 이끌어낼 수 있도록 하기 위해 API가 필수적이었습니다. AccuWeather는 API에서 이처럼 새로 확장된 노출 영역이 생김에 따라 디지털 애셋을 관리하고 보호하기 위해 강력한 보안이 필요했습니다.

AccuWeather의 최고 기술 책임자인 크리스 패티는 “지난 10년간 AccuWeather는 API를 사용하여 비즈니스 고객에게 가장 정확하고 유용한 날씨 정보를 제공하기 위해 디지털 솔루션으로의 혁신을 계속해 왔습니다. Apigee의 전략적 파트너십과 포괄적인 API 관리 플랫폼 덕분에 업계 선두의 API를 단 몇 주 만에 설계하고, 개발하고, 출시할 수 있었습니다.”라고 말했습니다. “현재는 하루에 500억 건 이상의 API 호출을 처리합니다. 많은 조직에서 자체 디지털 솔루션을 도입함에 따라, 혁신을 가속화하기 위해 API 우선 전략을 도입하는 회사가 점점 많아지고 있습니다. Apigee X 신규 출시 버전을 사용하면 reCaptcha, Cloud Armor, 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 같은 최고의 Google 기능으로 API 프로그램을 확장하여 글로벌 확장, 성능, 보안을 제공할 수 있을 것으로 보입니다.”

Apigee와 Cloud Armor를 모두 사용하면 여러 수준에서 API를 보호할 수 있습니다.

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Apigee X에는 OAuth(Open Authorization), API 키, 역할 기반 액세스 권한, 기타 여러 API 수준 보안 기능이 포함되어 있고, Cloud Armor는 DDoS(Distributed Denial of Service) 방지, 지오펜싱, OWASP(Open Web Application Security Project) 상위 10개 위험 완화, 커스텀 Layer-7 필터링 같은 네트워크 및 애플리케이션 보안을 제공합니다. 개발자는 Apigee X와 Cloud Armor를 통해 즉시 사용 가능한 통합 보안 기능으로 여러 수준에서 API를 보호할 수 있습니다.

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고객은 또한 Cloud Identity and Access Management(IAM)를 손쉽게 활용하여 Apigee 플랫폼에 대한 액세스를 인증 및 승인하고 고객 관리 암호화 키(CMEK)를 사용하여 암호화된 데이터를 더 세부적으로 제어할 수 있습니다.

Apigee X와 Cloud Armor는 애플리케이션 및 API에 위협 및 사기에 대한 강력한 방지 기능을 제공합니다. 또한 이러한 제품은 reCAPTCHA Enterprise의 안티봇 및 악용 방지 조치를 추가하는 WebApp and API Protection(WAAP) 솔루션의 일부로 제공됩니다.

공격자와 새로운 취약점은 끊임없이 발생하기 때문에 보안은 움직이는 과녁처럼 맞추기 어렵지만 API 보안에 멀티 레이어 접근법을 사용하면 기업은 보안을 침해하지 않으면서 새로운 디지털 서비스와 환경에 API를 빠르게 활용할 수 있다는 점에 안심할 수 있습니다. Apigee X에 대해 자세히 알아보고 Apigee와 Cloud Armor의 작동 모습을 보려면 이 동영상을 확인하세요.

Apigee API 관리를 사용한 대화형 AI로 고객 경험 향상

Mon, 05 Apr 2021 01:35:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 2월 26일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

팬데믹으로 인해 기업의 디지털 혁신 투자 속도가 빨라졌으며 특히 점증하는 고객 기대치에 부응하기 위해 AI와 클라우드를 사용하려는 노력이 두드려졌습니다.

이는 무엇보다 가상 에이전트와 기타 대화형 봇이 조직의 고객 서비스 도구 모음에 포함되어야 함을 의미합니다. 기업에서 고객이 요구하는 우수한 경험을 제공하기 위해서는 서비스 확장이 어려운 상담사나 융통성 없이 스크립트 흐름을 따르는 오래된 고객센터 관리 시스템에만 의존해서는 안 됩니다. 고객에게 만족스러운 답변을 주기 어려울 뿐만 아니라 불편을 끼칠 수 있기 때문입니다. 실제로 Gartner가 2020년 2월에 발표한 'Top CX Trends for CIOs to Watch' 보고서에 따르면 2022년에는 고객 상호작용에서 머신러닝(ML) 애플리케이션, 챗봇, 모바일 메시지 등의 신기술이 사용되는 비중이 2018년의 15%에서 크게 증가한 70%에 달할 전망입니다.

하지만 가상 에이전트나 봇을 기업 시스템 및 프로세스에 통합하기란 쉽지 않습니다. 챗봇 및 음성 봇이나 가상 에이전트는 API 및 통합 프레임워크를 통해 액세스할 수 있는 기업 데이터, 시스템, 비즈니스 기능을 사용합니다. 이러한 프로세스가 원활하게 진행되도록 Google Cloud에서는 기업이 시스템 복잡성으로 인해 문제를 겪지 않고도 효과적인 가상 에이전트를 출시할 수 있는Contact Center AI, Dialogflow, Apigee API 관리를 비롯한 여러 솔루션을 제공하고 있습니다.

Woolworths 사례: Apigee 및 Dialogflow를 사용해 고객에게 최첨단 경험 제공

Woolworths는 오스트레일리아 최대의 소매업체 중 한 곳으로, 대화형 AI와 API 관리를 활용해 웹 및 모바일 앱부터 Google Home에 이르는 다양한 채널에서 원활한 고객 경험을 제공하여 대화형 AI와 API 관리의 효과를 입증하고 있습니다. 이러한 경험 중 하나인 가상 에이전트 Olive는 Woolworths의 디지털 사업부인 WooliesX에서 개발했으며 Dialogflow 및 Apigee를 사용해 서비스를 제공합니다.

Apigee는 Woolworths 개발자에게 필요한 데이터와 기능에 대한 안전하고, 간편하며, 일관된 액세스를 제공하여 이 기업이 비즈니스 환경 전반에 걸친 원활한 API 관리를 통해 새로운 디지털 경험을 발빠르게 개발할 수 있도록 돕고 있습니다. Olive는 Dialogflow를 자연어 플랫폼으로 사용하며 유용한 고객 상호작용을 제공하는 데 필요한 정보를 API로부터 제공받습니다.

덕분에 고객은 다양한 디지털 플랫폼과 어시스턴트에서 Dan Murphy’s와 BIG W 같은 여러 Woolworths 브랜드 모두에 액세스할 수 있어 일관된 경험을 누릴 수 있게 되었습니다. Google Cloud Next 프레젠테이션에서 Woolies X의 플랫폼 기술 관리자인 조슈아 로저스는 고객 환경설정에 대한 일관성과 유연성으로 '고객과의 유대감이 형성'되며 이는 장기적인 고객 유지로 이어진다고 말했습니다.

Woolworths의 최고 디지털 기술 책임자인 닉 에슈케나즈는 “고객이 자신에게 편안한 방식으로 Woolworths와 사업부의 서비스를 이용하기를 바랍니다.”라며 다음과 같이 말했습니다. “고객이 소셜 미디어나 스마트 홈 기기를 통해 서비스 이용을 원할 수 있기 때문에 Google Cloud의 Dialogflow와 Apigee API 관리 솔루션을 활용해 Olive라는 새로운 가상 에이전트를 빌드했습니다. 그리고 Olive를 출시하자마자 시장을 선도하는 성능을 확인했습니다.”

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Woolworth에서 Olive를 어떻게 빌드했는지 자세히 살펴보면 이 챗봇은 Google Kubernetes Engine(GKE) 내에서 호스팅되는 디지털 애플리케이션 및 마이크로서비스에 기반하며 고객 요청에 응대하기 위해 다른 서비스와 데이터 소스를 요청합니다. Apigee에서 제공하는 API 게이트웨이 역시 Woolworth의 클라우드 마이그레이션에서 중요한 역할을 담당했으며 이 프로세스를 촉진합니다. 이후 GKE의 애플리케이션이 전달받은 데이터를 고객에게 Google 행아웃, 자사 텍스트 기반 챗봇, Google Home 기기 또는 허브의 IVR로 제공할 준비를 합니다.

Apigee API 관리 및 Dialogflow: 연동 방식

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Dialogflow를 사용해 만든 가상 에이전트는 API를 통해 고객은 물론 고객에게 필요한 정보 또는 경험이 포함된 백엔드 시스템과 통신합니다. 이러한 프로세스에는 왕복 지연 시간이 150밀리초 미만(ITU-T G.114에서는 편도 지연 시간으로 최대 150밀리초를 권장)인 빠른 응답 시간이 필요합니다. 서로 다른 여러 백엔드 시스템과 기존 애플리케이션도 사용되기 때문에 허용 가능한 시간 내에 응답을 받기란 매우 어려운 일일 수 있습니다. Apigee는 예열 캐시 기능을 사용한 결합을 제공하여 거의 즉각적인 응답을 얻습니다.

또한 이러한 통화 요청에서는 여러 클라우드에 현지화된 시스템이나 온프레미스 시스템에 대한 액세스가 필요할 수 있습니다. Apigee fulfillment는 API와 기업 비즈니스 프로세스 간의 상호작용을 간소화하고, 조정하며, 보호합니다. 또한 Apigee가 추상화 계층으로 기능하기 때문에 API, SLA(서비스수준계약), SLO(서비스 수준 목표)를 모니터링할 수 있습니다. 모두 Woolworths와 같은 조직에서 고객에게 빠르고, 유용하며, 원활한 경험을 제공하는 데 도움이 되는 기능입니다.

많은 기업에게 대화형 AI 솔루션과 백엔드 시스템을 연결하는 것은 어렵고 시간이 많이 소모되는 작업입니다. 하지만 Dialogflow와 Apigee를 사용하면 이러한 문제를 빠르게 해결할 수 있어 기업이 최종 고객에게 만족스러운 경험을 제공하는 데 집중할 시간 여유가 생깁니다.

Dialogflow와 Apigee를 무료로 사용해 보고 고객에게 새로운 디지털 경험을 선사하세요.

주요 기업이 API 분석을 사용하여 효과적인 결정을 내리는 방법

Tue, 23 Mar 2021 00:00:00 +0000

Google Cloud의 '2021년 API 경제 현황' 보고서에 따르면 코로나19로 인한 재정 압박과 붕괴에도 불구하고 기업의 75%가 디지털 혁신 이니셔티브에 계속 집중했으며 이들 중 3분의 2에 달하는 기업은 실제로 투자와 노력을 확대했습니다.

API는 소프트웨어 간 통신 방식이자 개발자가 다양한 시스템에서 데이터와 기능을 활용하는 방식이기 때문에 디지털 혁신 이니셔티브의 중심에 있습니다. 전 세계 조직의 비즈니스 방식이 변모함에 따라 IT 조직에서는 새 애플리케이션에 대한 요구를 충족하고 API로 더 많은 작업을 수행하기 위해 발 빠르게 움직이고 있습니다.

폭발적으로 증가하고 있는 API 분석 사용

주요 기업들은 API 분석을 사용해 새로운 전략을 위한 정보를 얻을 뿐만 아니라 경영진의 목표에 맞는 성과를 달성하고 있습니다. 후원자 역할을 하는 임원들은 실질적인 결과를 내는 이니셔티브를 지원하는 경향이 있습니다. 따라서 팀에서 API 측정항목을 사용하면 디지털 전략을 중심으로 리더들의 협력을 이끌고 플랫폼 수준에서 API 프로그램에 대한 지속적인 자금 지원을 정당화할 수 있습니다. 이러한 요구로 API 분석 사용이 급증하고 있습니다.

2019년에서 2020년 사이 Apigee 고객의 API 분석 채택이 75% 증가했으며 이러한 증가는 API 프로그램의 비즈니스 및 디지털 혁신 영향을 전체적으로 평가해야 하는 조직의 광범위한 요구를 반영한 결과입니다.

다양한 기회를 제시해 주는 API 분석

오늘날의 초연결 사회에서 경쟁력을 유지하려면 한 가지 핵심 질문에 대한 답을 찾아야 합니다. '제한된 리소스를 최대한 활용하고 있는지 확인하면서 디지털 이니셔티브로 어떻게 영향력을 발휘할 것인가?'라는 질문입니다.

이에 대한 답을 찾기 위해 API 제공업체는 API 분석을 통해 어떤 디지털 애셋이 비즈니스 가치를 이끄는 핵심 동력인지 파악하고 디지털 상호작용에 대한 전략적 관점을 갖출 수 있습니다. 조직은 특정 개발자 커뮤니티에서 사용하는 API, 가장 인기 있는 앱을 지원하는 API, API의 성능을 추적함으로써 최적화 또는 반복이 필요한 디지털 애셋, 새로운 사용 방식 또는 새로운 커뮤니티에서 활용되는 디지털 애셋, 수익을 창출하는 디지털 애셋 등을 확인할 수 있습니다. API 분석은 기업이 이미 확인한 바 있는 질문에 답할 수 있도록 지원하는 것 외에도 예상치 못한 패턴을 표시하고 IT 및 비즈니스 리더가 분석을 사용하여 생성하는 KPI를 세분화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 API가 새로운 분야의 개발자들에게 큰 호응을 얻게 되면 전체 채택보다는 이러한 특정 분야의 개발자 사이에 채택되도록 하는 KPI에 집중하도록 기업을 설득할 수 있습니다.

효과적인 API 측정항목을 정의하기 위한 권장사항

설문조사 응답자들에게 현재 기업에서 API 사용을 어떻게 측정하고 있는지 묻자 API 성능(35%), 전통적인 IT 중심의 수치(22%), API 사용(21%)에 초점을 둔 측정항목을 사용한다는 답변이 주를 이뤘습니다. 하지만 선호하는 API 측정에 대한 질문에서는 비즈니스 영향(43%)이라는 답변이 가장 많았습니다. 이 설문조사 데이터는 API 효과 측정항목이 지역과 업종에 따라 다르며 비즈니스 영향 또는 API 성능에 대한 측정이 총체적인 기준 역할을 한다는 것을 보여줍니다.

디지털 투자를 측정항목 및 핵심성과지표(KPI)에 직접 연결하는 프레임워크를 설정하는 것은 성공적인 API 전략을 보장하기 위한 전략적 조정의 가장 중요한 영역 중 하나입니다. 성공적인 프로그램은 비즈니스 측정항목(예: 직접 또는 간접 수익)과 API 사용 측정항목(예: API 트래픽, 특정 API를 기반으로 빌드된 앱 수, API를 활용하는 활성 상태인 개발자 수)의 조합을 명확하게 정의하고 측정합니다

효과적인 API 분석 작업을 위해서는 적절한 KPI가 선행되어야 하지만 이러한 KPI는 정의하기 어려울 수 있습니다. 다음은 성공적인 API 프로그램을 포지셔닝하는 데 도움이 되는 몇 가지 효과적인 KPI입니다.

운영 KPI

평균 및 최대 호출 지연 시간: P1 지연 시간 또는 경과 시간은 고객 경험에 영향을 미치는 중요한 측정항목입니다. 이 KPI를 자세한 측정항목(예: 네트워킹 시간, 서버 프로세스, 업로드, 다운로드 속도)으로 분류하면 API와 이 API를 사용하는 앱의 성능을 측정하기 위한 유용한 정보를 추가로 제공할 수 있습니다.

총 통과율 및 오류율: 200이 아닌 상태 코드를 트리거하는 API 호출 수를 기준으로 성공률을 측정하면 API의 버그 또는 오류 발생 가능성을 추적할 수 있습니다. 총 통과율과 오류율을 추적하려면 API 사용 중에 나타나는 오류 유형을 이해하는 것이 중요합니다.

API SLA: 가장 기본적인 측정항목 중 하나인 API 서비스수준계약(SLA)은 서비스 가용성을 측정하기 위한 최적의 표준 지표입니다. 많은 기업 SLA에 따라 소프트웨어 제공업체는 오류가 거의 발생하지 않도록 노력해야 합니다. 이같이 높은 수준의 서비스를 제공하려면 제공업체의 업스트림 API가 실행 중이어야 하며 성능을 유지하고 어떠한 문제든 신속하게 해결하기 위해 API 모니터링 및 분석이 필요합니다.

채택 KPI

개발자: 이 목표는 일반적으로 API 채택 개선을 목적으로 합니다. 기업은 이 측정항목을 특정 API의 비즈니스 유틸리티를 확인하는 다른 측정항목과 함께 사용하는 것이 좋습니다.

온보딩: 애플리케이션 개발자가 API에 액세스하는 데 사용하는 포털은 이상적으로 사용자가 앱 등록하기, 키 가져오기, 대시보드 액세스, API 찾아보기 등의 작업을 할 수 있는 셀프서비스 온보딩 기능을 포함한 자동 승인 프로세스를 제공해야 합니다. 개발자가 이 프로세스를 탐색할 수 있는 편의성과 속도는 기업의 API 프로그램 채택에 상당한 영향을 줄 수 있습니다. 장애 요소가 너무 많으면 소비자가 서비스를 채택할 가능성이 적은 것처럼 개발자가 간편하지 않고 안전하게 액세스할 수 없는 API를 채택할 가능성은 적습니다.

API 트래픽: 이 목표는 API 프로그램이 API를 통해 지속적으로 가치를 모니터링하여 개선하고 창출하여 강력한 DevOps 문화를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 백엔드의 안정성과 확장성을 비롯해 가치 사슬의 위아래에 있는 관련 측정항목과 이 목표를 결합하는 것이 좋습니다.

API 제품 채택: 유지 및 이탈을 통해 API 채택의 주요 패턴을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 유지율이 높은 제품은 이탈 문제가 있는 제품보다 시장 적합성에 근접합니다. 구독 유지와 달리 제품 유지는 API와 같은 제품의 실제 사용을 추적합니다.

비즈니스 영향 KPI

직접 및 간접 수익: 이 목표는 API가 수익에 기여하는 다양한 방식을 추적합니다. 일부 API는 특히 드물고 가치 있는 데이터 세트 또는 특히 유용하고 복제하기 어려운 기능에 대한 액세스를 제공합니다. 이러한 경우 기업은 파트너와 외부 개발자에게 API를 유료 서비스 또는 제품으로 제공하여 API로 직접 수익을 창출하기도 합니다. 그러나 기업이 초기 수익보다는 채택에 초점을 맞춘다면 API로 더 많은 가치를 창출할 수 있는 경우가 많습니다. 예를 들어 소매업체는 파트너에게 매장 검색 기능 API에 대한 액세스 비용을 청구하지 않고 API를 무료로 제공할 경우 파트너는 API를 사용해 앱에 기능을 추가할 가능성이 높으며, 더 많은 디지털 경험을 통해 더 많은 사람에게 소매업체의 비즈니스가 노출되기 때문에 소매업체의 수익이 늘어날 가능성이 높습니다. API로 창출되는 직접 수익 및 특정 개발자가 API를 채택하여 이들 개발자의 수익 창출 앱을 지원하는 방법 같은 간접 가치의 형태를 모두 추적할 수 있는 것이 중요합니다. 마찬가지로 가격 책정 모델을 조정하여 올바른 조합을 찾을 수 있어야 합니다. 예를 들어 API가 무료로 제공되는 경우, 고정 구독 요금으로 제공되는 경우, 기본 기능의 무료 이용 및 유료 등급이 있는 '부분 유료화(Freemium)' 모델로 제공되는 경우 API가 가장 가치가 있는지 여부를 분석을 통해 확인할 수 있습니다.

파트너: 이 목표는 파트너 홍보를 가속화하고 채택을 촉진하며 기존 사업부의 성공을 입증하는 데 사용할 수 있습니다.

비용: 기업은 새 프로젝트마다 새로운 커스텀 통합 작업을 시작하는 대신 API를 재사용하여 비용을 줄일 수 있습니다. 내부 개발자가 표준화된 API를 사용하여 기존 데이터와 서비스에 연결하면 API는 새로운 사용 사례에 반복해서 활용할 수 있는 디지털 애셋이 되며 보통 오버헤드 비용이 거의 들지 않습니다. API 사용을 추적함으로써, 기업은 재사용 가능한 API 덕분에 새 통합 프로젝트 비용을 없앤 인스턴스를 파악할 수 있습니다. 마찬가지로 API는 여러 프로세스를 자동화하고 가속화하기 때문에 기업은 특정 API가 개발 주기를 단축하고 비즈니스 프로세스를 더 빠르게 완료하는 데 어떻게 기여하는지, 그리고 프로세스에 얼마나 많은 리소스가 절약되는지 파악할 수 있습니다.

성공적인 API 프로그램의 핵심인 API 분석

API 프로그램에 대한 포괄적인 모니터링 및 강력한 분석 작업은 데이터에 기반한 비즈니스 결정을 내리는 데 가장 중요한 방법 중 하나입니다. 기업이 API 프로그램을 확장하는 방법을 잘 모르거나 다음 단계로 무엇을 해야 할지 확신이 없는 경우 분석은 이전에 숨겨진 기회를 찾아내고, 모호성을 없애고, 합의를 이끌어 내며, 비즈니스 성장을 돕는 유용한 정보를 제공하여 문자 그대로 차이를 만들어 내는 요소가 될 수 있습니다.

Citrix는 Google Cloud의 고객으로 Apigee의 모니터링 및 분석 솔루션을 사용하여 API의 성능, 가용성, 보안 상태를 사전에 모니터링합니다. “Apigee에는 모든 API에서 자동으로 실행되는 기본 제공 분석 기능이 많이 있으며 Citrix는 원하는 모든 커스텀 측정항목을 추적할 수 있습니다. 실시간으로 API에 대한 가시성을 확보하고 있으며 이는 내부 및 외부 개발자 모두를 위한 강력한 API 프로그램을 성장시키는 데 큰 도움이 되고 있습니다.”라고 Citrix의 고객 앱 부문 선임 관리자인 애덤 브랜카토는 말합니다.

모니터링 및 분석 도구가 연결되기보다 직접 통합되면 API를 관리하는 플랫폼이 데이터도 캡처하므로 데이터를 거의 실시간으로 더 쉽게 처리할 수 있습니다. Apigee와 같은 전체 수명 주기 API 관리 솔루션은 API팀이 API의 상태, 사용, 채택을 측정할 수 있도록 실시간에 가까운 모니터링 및 분석 통계를 제공하는 동시에 문제를 더 빠르게 진단하고 해결할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 이 솔루션을 통해 팀에서는 API 기반 디지털 비즈니스의 모든 필수 측면을 파악할 수 있습니다.

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'2021년 API 경제 현황*' 보고서에서는 2020년에 디지털 혁신 이니셔티브가 발전한 양상과 향후 나아갈 방향을 설명합니다.

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^{*이 보고서는 Google Cloud의 Apigee API 관리 플랫폼 사용 데이터, Apigee 고객 우수사례는 물론 대한민국, 뉴질랜드, 독일, 미국, 영국, 오스트레일리아, 인도네시아, 프랑스에서 직원 수가 1,500명 이상인 기업에 근무하는 기술 리더를 대상으로 실시한 여러 제3자 설문조사에 대한 분석을 토대로 작성되었습니다.}

2021년 API 기반 디지털 혁신 5대 트렌드

Fri, 19 Mar 2021 00:00:00 +0000

Google Cloud의 '2021년 API 경제 현황(State of the API Economy 2021)' 보고서는 디지털 혁신이 수년간 기업의 주요 비즈니스 과제 중 하나로 거론되긴 했지만 코로나19 팬데믹과 시장 상황의 변화로 인해 더욱 시급한 사안으로 떠올랐다는 사실을 분명히 보여줍니다. 전 세계의 조직은 몇 년이 걸릴 법한 디지털 혁신을 단 몇 달 만에 이뤄내며 팬데믹 상황을 헤쳐나갔습니다.

그렇게 할 수 밖에 없었던 상황의 긴박함은 2020년 팬데믹과 팬데믹이 비즈니스에 미친 파급 효과에 대처하기 위해 전체 75%나 되는 조직이 디지털 혁신에 투자를 이어갔다는 Google Cloud의 연구 결과에서 잘 드러납니다. 디지털 혁신에 투자를 지속한 기업의 3분의 2는 디지털 기반 기업이 되기 위해 투자를 늘리거나 전략을 발전시키고 있습니다.

디지털 혁신은 조직의 서비스, 역량, 자산을 반복적으로 활용 가능한 소프트웨어의 모듈식 요소로 패키징할 수 있는지 여부에 달려 있습니다. 전 세계 모든 기업은 이미 내부 시스템에 유용한 데이터와 기능을 갖추고 있습니다. 하지만 이 가치를 활용하기 위해서는 데이터 고립을 해소하고 파트너 및 타사의 유용한 자산과 결합하는 등 다양한 맥락에서 데이터 및 기능의 연동과 재사용이 가능하게 만들어야 합니다.

API를 사용하면 애초에 연동을 목적으로 하지 않았던 시스템을 포함한 다양한 시스템의 디지털 자산에 개발자가 쉽게 액세스하고 결합할 수 있어 시너지 효과를 얻을 수 있습니다. 가장 기본적인 형태의 API는 소프트웨어 간 통신 방식에 불과하지만 맞춤형 통합 프로젝트가 아닌 개발자 경험을 염두에 두고 설계된 API는 개발자가 새 앱과 자동화를 위해 데이터와 기능을 반복적으로 활용할 수 있을 만큼 매우 강력합니다.

Google Cloud는 '2021년 API 경제 현황(State of API Economy 2021)' 연구 보고서를 작성하는 과정에서 전 세계의 700명이 넘는 IT 임원을 대상으로 팬데믹과 팬데믹이 비즈니스에 미친 파급 효과에 어떻게 대처하고 있는지에 대한 설문조사를 진행하여 주요 트렌드를 파악했습니다. 그 결과, 2021년 API 기반 디지털 혁신에서 예상되는 주요 트렌드 5가지를 확인했습니다.

1. SaaS 및 하이브리드 클라우드 기반 API 배포 증가

미래의 주력 기술 및 투자 영역에 대한 질문에서 응답자의 절반이 하이브리드 클라우드의 도입을 확대할 뿐만 아니라 워크로드 관리를 위해 SaaS 사용을 늘릴 것이라고 답했습니다. API는 두 영역 모두에서 중요한 도구입니다.

API는 내부 애플리케이션 연결부터 디지털 생태계 전략 지원에 이르는 다양한 사용 사례를 제공하기 때문에 많은 조직에서 API 호스팅을 위해 온프레미스와 클라우드 인프라를 혼합해 활용하는 것은 당연한 일입니다.

2. 분석을 통한 경쟁 우위 확보

API 배포는 기업의 디지털화를 확대하는 데 도움이 되지만 API 사용을 최적화하고 이후의 혁신 추진 방향을 잡으려면 API 성능 측정이 필수입니다.

설문조사 응답자들에게 현재 기업에서 API를 어떻게 측정하고 있는지 묻자 API 성능, 전통적인 IT 중심의 수치, API 사용에 초점을 둔 측정항목을 사용한다는 답변이 주를 이뤘습니다. 하지만 선호하는 API 측정에 대한 질문에서는 순 추천 고객 지수(NPS)와 출시 속도 가속화를 포함한 비즈니스 영향이라는 답변이 가장 많았습니다.

주요 기업에서는 API 분석을 사용해 새로운 전략을 위한 정보를 얻을 뿐만 아니라 경영진 목표와 결과를 일치시키고 있습니다. 후원자 역할을 하는 임원들은 개발자에게 큰 관심을 끌거나 신제품 출시를 앞당기는 API와 같이 실질적인 결과를 지원하는 경향이 있습니다. 따라서 팀에서 API 측정항목을 사용하면 디지털 전략을 중심으로 임원들의 의견을 모으고 API 프로그램에 대한 플랫폼 수준의 지속적인 자금 지원을 정당화할 수 있습니다.

3. 대세로 떠오른 AI 및 ML 기반 API 관리

API 보안 및 관리에는 인증 메커니즘을 적용하여 액세스를 제어하거나 API 호출이 특정 한도를 초과할 때(DDoS 공격 상황 등) 비율 제한을 적용하는 것처럼 간단한 측면도 있지만 한편으로는 조직에서 API 관리 및 보안 역량을 강화하는 중요한 방법으로 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 부상하고 있습니다.

AI와 ML 기반의 새로운 API 보안 및 모니터링 솔루션 도입이 확대되어 기업에서 악의적인 공격을 감지하고 이를 차단하는 데 도움을 주고 있음은 놀라운 일이 아닙니다. 실제로 2019년 9월에서 2020년 9월 사이 Apigee 고객의 이상 감지, 봇 보호, 보안 분석 사용량이 전년 대비 230%나 증가했습니다.

4. 혁신을 주도하는 API 생태계

API는 파트너, 개발자, 고객 네트워크를 아우르는 디지털 비즈니스 생태계의 근간입니다. 이 생태계는 내부 당사자(예: 사내 개발자)로만 구성될 수도 있고 공급업체, 타사 제공업체, 계약업체, 고객, 개발자, 규제 기관, 심지어 경쟁사와 같은 외부의 개인과 조직이 포함될 수도 있습니다.

Google Cloud의 연구에서는 API 성숙도 수준과 상관없이 모든 기업이 새로운 애플리케이션 개발을 가속화하고 내부 애플리케이션 연결에 주력할 것으로 전망되었습니다. 특히 성숙도가 높은 조직은 자체 API를 중심으로 한 개발자 생태계 또는 B2B 파트너 생태계 조성에 훨씬 더 집중할 것으로 예상됩니다.

5. API 보안 및 거버넌스의 중요성 증가

2020년 코로나19의 여파 속에서 디지털 성숙의 중요성이 명확해지면서 소매업과 제조업에서부터 금융업, 숙박 및 요식업에 이르기까지 거의 모든 업종의 비즈니스 방식이 변화했습니다. 고객, 직원, 파트너 대면 작업이 모두 디지털 매체로 이전되었습니다. 그로 인해 새로운 혁신의 기회가 창출되었지만 해커가 민감한 정보에 액세스할 수 있는 방법도 늘어나 보안 위협 증가에 대처하는 데 어려움이 커졌습니다.

올바르게 설계하여 관리한다면 API는 기업이 디지털 자산에 대한 액세스를 제어하고 이전 시스템과 신기술을 결합하며 개발자가 실험하고, 혁신하며, 변화하는 고객 니즈에 대처하도록 지원할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다. 하지만 적절한 제어, 보안 기능, 개발자 고려사항, 가시성 메커니즘 없이 노출된 API는 기업 및 고객 데이터를 위험에 빠뜨리는 골칫거리가 될 수 있습니다.

Google Cloud의 연구 결과는 기업에서 디지털 자산을 보다 효과적으로 활용하고 보호하기 위해 보안 및 거버넌스에 대한 투자 확대를 변함없이 최우선적으로 고려하고 있음을 보여줍니다.

2020년이 남긴 많은 과제를 안고 2021년을 맞았지만 기업은 향후 십 년간의 디지털 혁신을 넘어 디지털 우수성을 달성하기 위해 고민하고 노력해야 합니다. 기업은 보안, 전 세계적인 도달범위, 액세스 관리, 인공지능과 관련해 고급 클라우드 기능을 활용하여 점점 커지고 있는 글로벌 디지털 생태계를 지원해야 합니다. 적절하게 설계되고 관리되는 API를 사용하는 기업은 혁신적인 변화가 도래할 때마다 이에 맞춰 비즈니스를 조정할 수 있습니다. 귀사가 디지털 우수성을 달성할 수 있도록 Google이 함께하겠습니다.

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'2021년 API 경제 현황(State of API Economy 2021)' 보고서에서는 2020년에 디지털 혁신 이니셔티브가 발전한 양상과 향후 나아갈 방향을 설명합니다. 보고서는 Google Cloud의 Apigee API 관리 플랫폼 사용 데이터, Apigee 고객 우수사례는 물론 대한민국, 뉴질랜드, 독일, 미국, 오스트레일리아, 영국, 인도네시아, 프랑스에서 직원 수가 1,500명 이상인 기업에 근무하는 기술 리더를 대상으로 실시한 여러 제3자 설문조사에 대한 분석을 토대로 작성되었습니다.

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디지털 우수성 시대의 도래(Apigee X 소개)

Mon, 08 Mar 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 2월 5일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

디지털 혁신은 수년간 기업의 최우선 과제였으며 전 세계적인 코로나19 대유행 상황에서 더욱 긴급한 사안으로 대두되고 있습니다. 대다수의 업계에서 이전에는 몇 년에 걸쳐 진행되었을 일을 몇 주 또는 몇 달 만에 관리해야 했습니다. Google Cloud의 '2021년 API 경제 현황' 보고서에서 실시한 설문조사에 따르면 2020년에 기업 중 4분의 3이 디지털 혁신에 계속 집중했으며 이들 중 3분의 2에 달하는 기업은 실제로 투자를 확대했습니다.

API는 디지털 혁신에서 중추적인 역할을 합니다. Google은 현재 기업이 직면하고 있는 어려운 상황을 극복할 수 있도록 돕기 위한 Apigee X 출시 소식을 전해드립니다. API 관리 플랫폼의 주요 출시 버전인 Apigee X는 AI, 보안, 네트워킹에 대한 Google Cloud의 전문성을 원활하게 결합하여 기업에서 디지털 혁신 이니셔티브가 구축된 애셋을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.

연구 및 자문 기업 Gartner는 2020년 7월 보고서 'Gartner Market Share Analysis: Full Life Cycle API Management, Worldwide, 2019'를 통해 "API는 기업이 디지털화를 달성하는 데 있어 가장 중요한 단계 중 하나가 되었습니다. API는 마이크로서비스, EDA, 서버리스, 하이브리드 클라우드, 멀티 클라우드와 같은 현대적인 아키텍처 패턴을 채택하는 데 핵심적인 역할을 합니다."라고 전했으며 다음과 같이 덧붙였습니다. "코로나19를 극복한 이후 기업들은 경제 활동을 재개하면서 뉴노멀에 발맞춰 나아갈 길을 찾아야 합니다. 가장 성공적인 기업은 코로나19 위기 속에서 규모를 재조정하고 스스로를 재창조하는 작업을 시작했을 것입니다. 하지만 대부분의 기업은 경제 활동을 재개하는 시점에야 시작할 것입니다. 규모 재조정 및 재창조는 운영 관행을 해체하고 재구성하는 과정을 거치며, 이러한 활동에서 무엇보다도 중요한 것은 API 플랫폼의 역할입니다. API 플랫폼이 더 효과적이고 광범위할수록 재조정 및 재창조가 더 빠르고 쉬워집니다."

API는 소프트웨어 간 통신 방식이자 개발자가 규모에 맞게 데이터와 기능을 활용하는 방식이기 때문에 API는 단순히 소프트웨어 스택의 구성요소가 아니라 개발자가 규모에 맞게 비즈니스 전략을 실행하고 혁신을 이루기 위해 사용하는 제품입니다. 모든 제품과 마찬가지로 API도 관리가 필요합니다. Apigee가 이번 달에 10주년을 맞이함에 따라 Google은 전 세계 1,000여 곳의 고객과 협력하면서 10년 동안 쌓아온 심층적인 전문성과 경험을 제공합니다.

Nationwide Insurance의 연금테크 부문 부사장인 릭 슈나이얼은 “Apigee는 API 전략을 적용하는 방법과 API를 사용한 디지털 혁신에 대해 전략적으로 생각할 수 있는 방법을 안내했습니다.” “이전에는 개발하는 데 모놀리식 서비스로 2~3개월이 걸렸는데 지금은 마이크로서비스로 며칠이면 가능합니다. 또한 Apigee를 통해 개발을 연계할 수 있기 때문에 개발자는 중앙 집중식 모델을 거치지 않고 자체적으로 API를 만들고 공유할 수 있습니다. 자체적으로 시작할 생각조차 하지 못했던 비즈니스 연결이 Apigee API 관리 플랫폼을 통해 이루어졌습니다.”라고 말했습니다.

Deutsche Bank의 기업은행기술 부문 상무이사인 숀 코터는 “우리는 Apigee X를 사용하여 Deutsche Bank 생태계에 통합된 API 솔루션을 설계하고 구현하기를 기대합니다. API 주도 통합의 효과적이고 안전한 사용은 Google Cloud 파트너십의 핵심 구성요소이며, 은행이 서비스를 내부적으로 보다 손쉽게 연결하고 제3자와 혁신하며 더 광범위한 고객층에 상품을 제공할 수 있도록 지원합니다.”라고 말했습니다.

Apigee X와 함께 디지털 우수성 실현

디지털 혁신에 대한 투자 확대가 시사하듯이 경쟁력은 갈수록 혁신에 대한 야망보다는 실제 혁신을 이루었는지에 따라 확보됩니다. 단순히 클라우드를 사용하거나 API를 이용하거나 API 관리를 채택하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 오히려 디지털 우수성, 즉 반복적으로 신속하게 배포하고 확장하며 디지털 프로그램에서 일관되게 제공할 수 있는 기능이 필수적입니다. 여기에는 수익 창출이 가능한 API 기반 플랫폼을 구축하고 측정 가능한 비즈니스 성과를 제공하기 위한 핵심 기업 전략으로 디지털을 채택하는 것이 포함됩니다. 고객이 점진적 혁신에서 디지털 우수성으로, API 기반 프로그램에서 API 기반 플랫폼으로 도약할 수 있도록 돕는 것이 Apigee X의 핵심 목표였습니다.

Pitney Bowes의 최고혁신책임자인 제임스 페어웨더는 “Pitney Bowes에서는 항상 고객에게 최상의 경험을 제공할 방법을 찾고 있으며 Apigee 기술을 통해 이를 실현할 수 있었습니다. Apigee X가 출시되어 정말 기쁩니다. Apigee X 출시로 기업이 API 주도 프로그램의 효율성을 향상하고 디지털 혁신을 더욱더 가속화할 수 있기 때문입니다.”라고 말했습니다. “지금처럼 불확실한 시기에 전 세계의 수많은 조직에서 API 전략에 집중하여 어디서나 운영하고, 프로세스를 자동화하며, 빠르고 안전하게 새로운 디지털 환경을 제공하고 있습니다. Apigee X는 reCAPTCHA Enterprise, Cloud Armor(WAF), Cloud CDN 등 새로운 기능으로 API를 지원함으로써 당사와 같은 기업이 디지털 이니셔티브를 쉽게 확장하고 고객, 직원, 파트너에게 혁신적인 환경을 제공할 수 있도록 해줍니다.”

Apigee X의 차별화 요소

Apigee X를 자세히 살펴보겠습니다.

전 세계적인 도달 범위, 고성능, 안정성

변화하는 시장 상황과 역동적인 근무 환경으로 인해 조직은 글로벌 확대를 위해 API 프로그램을 확장하고 분산된 인력을 지원하고 있습니다. Apigee X를 사용하면 고객이 Cloud CDN의 기능을 쉽게 활용하여 전 세계적으로 API의 가용성과 성능을 극대화할 수 있습니다. 이제 고객은 24개 Google Cloud 리전에 API를 배포하고 100여 개 위치에서 캐싱을 강화할 수 있습니다.

멀티 레이어 보안 및 개인정보 보호

API 프로그램을 확장하면 조직 안팎의 사기 활동 가능성도 커집니다. Google Cloud의 '2021년 경제 현황' 보고서에 따르면 지난 1년 동안 Apigee에서 악의적인 API 트래픽이 170% 이상 증가했습니다. Apigee X는 API 보안 강화를 위한 Cloud Armor 웹 애플리케이션 방화벽, Apigee 플랫폼에 대한 액세스 권한 인증 및 승인을 위한 Cloud Identity and Access Management(IAM) 등의 기능을 적용하기 위해 통합 접근 방식을 제공합니다. 이를 통해 기업은 CMEK로 암호화된 데이터를 더 세부적으로 제어하여 원하는 리전에 데이터를 저장할 수 있고 사용자가 VPC 서비스 제어를 사용하여 데이터에 액세스할 수 있는 네트워크 위치를 제어할 수 있습니다.

AI 기반 자동화

기업 비즈니스에 중요한 애플리케이션을 지원하기 위한 API 채택이 증가하면서 운영팀과 보안팀에서는 이러한 애플리케이션이 항상 사용 가능하고 안전하며 예상대로 작동하는지 확인해야 하는 부담이 커져가고 있습니다. Apigee X는 업계 최고의 Google AI 및 머신러닝 기능을 이전 API 메타데이터에 적용하여 자체적으로 이상 행동을 식별하고, 성수기의 트래픽을 예측하여, API의 규정 준수 요구사항을 따르도록 합니다. 따라서 API 운영자와 보안 관리자는 사소한 작업에 시간을 들이는 대신 실제 비즈니스에 중요한 프로그램에 집중할 수 있습니다.

API 관리 분야의 선두업체로 10년 동안 고객과 함께 일해오면서 Google은 기업이 API를 활용하여 새로운 디지털 환경과 더 강력한 지능형 자동화 기능, 더 효과적인 데이터 기반 애플리케이션을 빌드함으로써 진정으로 비즈니스 혁신을 이루는 모습을 확인했습니다. 이번 출시 이후에도 API 관리 기능은 계속해서 확대될 것이며 향후 10년간 디지털 우수성을 달성할 수 있도록 기업에 길을 열어줄 것입니다. 앞으로도 더 놀라운 혁신을 함께 이루어 나가기를 기대합니다. 여기를 클릭하여 Apigee의 새 출시 버전을 무료로 사용해 보세요.

^{Gartner는 자사 연구 간행물에 설명된 어떤 공급업체, 제품 또는 서비스도 보증하지 않으며 기술 사용자에게 최고 등급의 공급업체 또는 기타 지정된 공급업체만 선택하도록 권장하지 않습니다. Gartner 연구 간행물은 Gartner 연구 조직의 의견을 담고 있으며 사실의 진술로 해석되어서는 안 됩니다. Gartner는 이 연구와 관련하여 상품성 또는 특정 목적에 대한 적합성 보증을 비롯한 모든 명시적, 묵시적 보증을 부인합니다.}

API의 기초: API 설계에 대해 알아야 하는 모든 정보

Tue, 24 Nov 2020 09:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2020년 10월 22일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

애플리케이션 프로그래밍 인터페이스, 즉 API는 소프트웨어가 상호 간에 통신하는 방식입니다. API는 기본 시스템의 복잡함을 추상화하기 때문에 연동되도록 의도되지 않았던 시스템까지 색다른 방식으로 연결할 수 있습니다. 따라서 API는 최신 디지털 환경에서는 물론 오늘날 가장 흥미로운 비즈니스 기회를 실현하는 데에도 핵심 요소로 각광받고 있습니다.

하지만 API가 제공하는 가치는 API를 통해 액세스할 수 있는 기능 및 데이터뿐 아니라 API의 설계 방식에 의해서도 좌우됩니다. 많은 API가 통합용으로 설계됩니다. 즉 시스템을 연결하되 API의 추후 용도는 염두에 두지 않는 일회성 프로젝트에 그치는 것입니다. 가장 가치가 높은 API는 대체로 개발자의 작업을 간소화하기 위해 설계된 것이므로 추후 다른 개발자의 활용을 염두에 둔 설계인 경우가 일반적입니다. 이것을 소비용 설계라고 합니다.

이 차이는 비즈니스의 효율성과 혁신 역량에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 소비용으로 설계된 API를 사용하면 가치가 높은 기능과 데이터를 재사용할 수 있기 때문에 개발자가 서로 다른 API를 모듈식으로 조합하여 새로운 디지털 환경을 조성하거나 새로운 전략을 지원하는 데 사용할 수 있습니다. 파트너 참여 간소화 또는 디지털 생태계 참여 촉진 등을 목표로 한다면 이런 방식으로 API를 활용하는 것이 필수적입니다.

반면 통합용으로 설계된 API는 당장의 프로젝트 요구사항을 해결해 줄 수는 있지만 개발자가 이 API를 추후에 다른 용도로 활용하기는 어렵습니다. 이러한 API는 이후 다른 개발자가 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 설계되지 않았을 뿐 아니라 향후 개발자가 예상하는 방식으로 작동하지 않을 수 있습니다. 이 경우 결국 새 API를 만들어야 하므로 업무 부담과 시간 지연을 초래합니다. 애초에 보다 광범위한 용도를 염두에 두고 API를 설계했다면 일어나지 않았을 일입니다.

API 설계자가 가치와 개발자 생산성을 극대화하는 API를 빌드하려면 어떻게 해야 할까요? 이미 Google Cloud 블로그에서 이 주제를 여러 번 다뤘기에 이번 게시물에서는 API 설계에 대한 도움말과 권장사항에서 가장 유용한 정보를 모아 제공해 드립니다.

다양한 접근방식: REST, RPC, GraphQL

API별로 수반되는 시스템 상호작용 방식과 설계 규범이 각기 다르기 때문에 본격적인 시작에 앞서 다양한 API 설계 모델을 두루 살펴보는 것이 좋습니다. 자세한 정보는 API 설계: gRPC, OpenAPI, REST 및 그 용도의 이해, REST와 RPC 비교: 해결하려는 문제에 따른 API 선택, GraphQL: API 소비자에 대한 일관된 접근방식 수립, 웹 API가 항목 중심이어야 하는 까닭을 참조하세요.

종합적인 API 설계 개요

다양한 API 설계 주제를 자세히 알아보려면 API 웹 설계: 잃어버린 고리: 개발자가 선호하는 인터페이스 만들기 권장사항이라는 eBook을 통해 기본 지식을 탄탄히 다질 수 있습니다. 2014년부터 Google 내부에서 사용되면서 Cloud API 및 기타 Google API를 설계할 때 가이드로 활용되는 Google Cloud API 설계 가이드도 유용합니다. 또한 API 설계 권장사항 및 일반적인 문제에는 API 설계와 관련된 각종 주제의 Q&A가 수록되어 있으므로 읽어보기를 권해드립니다.

구체적인 과제 및 권장사항

위의 기사에서는 여러 주제를 폭넓게 다루었지만 API의 장기적인 가치에 영향을 미칠 수 있는 보다 세부적이고 구체적인 API 설계 과제도 다수 살펴봤습니다.

예를 들어 API는 여러모로 관계를 정의하는 방식입니다. 소매업체 API의 경우 정보 모델이 고객, 주문, 카탈로그 항목, 장바구니 등과 같은 항목 간의 관계를 설명하기도 합니다. 마찬가지로 은행 API는 계좌가 어떤 고객의 소유인지, 각 융자금 또는 인출액은 어떤 계좌에 해당되는지 표현합니다. API 개발자가 관계를 표현하는 가장 일반적인 방법은 노출하는 항목의 필드에 데이터베이스 키 또는 프록시를 노출하는 것입니다. 하지만 이 방법은 적어도 웹 API에 있어서는 웹 링크에 비해 몇 가지 단점이 있습니다. 그 이유를 확인하려면 API 설계: API에서 관계를 표현하는 데 키가 아닌 링크를 사용해야 하는 이유를 참조하세요.

마찬가지로 API URL을 작성할 때 사람이 인지하기 쉬운 이름을 이용한 URL을 사용해야 하는 경우와 정적인 숫자 ID를 이용한 URL을 사용해야 하는 경우를 알면 다소 혼란스럽더라도 큰 도움이 됩니다. 예를 들어 은행 계좌의 경우 숫자 ID를 사용하지 않으면 신뢰성 높은 참조의 역할을 하기 어려울 수 있습니다. 계좌 소유자에 관한 세부정보(예: 이름, 주소, 결혼 여부)가 바뀌거나 불확실한 경우(생년월일, 출생장소)도 있기 때문입니다. 소유자의 ID에 신뢰성이 있더라도 계좌의 소유권이 바뀔 수도 있습니다. 따라서 정적인 숫자 ID가 가장 신뢰할 수 있는 선택사항입니다. 이 주제를 보다 자세히 알아보려면 API 설계: 이름과 ID 중에서 URL 방식 선택하기를, 사람의 가독성과 시스템 안정성을 알맞게 절충한 API 설계에 대한 자세한 설명을 원한다면 웹 API에서 URL 설계의 잘못된 이분법을 읽어보세요.

소비용으로 설계된 API는 원래 개발자를 위한 소프트웨어 제품이기 때문에 여타 소프트웨어 제품처럼 반복 및 개선이 가능합니다. 하지만 새 API의 버전 관리 방법에는 다소 차이가 있기 때문에 API 설계: 나에게 맞는 버전 관리 및 API 버전 관리에 대한 일반적인 오해를 주의깊게 읽어보시기 바랍니다.

마지막으로 API는 검색 엔진에서 단일 페이지 애플리케이션이 색인되는 방식에 영향을 미칠 수 있으므로 이와 관련된 비즈니스 니즈가 있는 경우 API 설계 및 SEO에 관한 2부작 시리즈를 길잡이로 삼으시기 바랍니다.

API의 활용도 높이기

위의 정보를 토대로 한다면 보다 강력하고 사용자 친화적이며 다용도로 활용할 수 있는 API를 만들 수 있을 것입니다. 소비 중심 API의 주요 역할 중 하나가 재사용을 촉진하는 것이므로 보다 다양한 애플리케이션을 더욱 신속하게 빌드할 수 있는 새롭고도 무수히 많은 길이 펼쳐지게 됩니다. API를 통해 비즈니스 성과를 도출하는 방법을 보다 자세히 알아보려면 Google Cloud Next ‘20: OnAir의 API 관련 주제 모음을 확인해 보세요. 지금 바로 시작해 보세요.

비즈니스 애플리케이션 플랫폼으로 디지털 혁신 가속화

Tue, 20 Oct 2020 10:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2020년 9월 8일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

2020년은 비즈니스 리더가 경험한 가장 파격적인 한 해였습니다. 많은 기업이 몇 년이 걸릴 법한 디지털 혁신을 단 몇 달 만에 도입했기 때문입니다. 노력의 과정이 순탄치만은 않았습니다. 많은 조직에서 기존 리소스와 워크플로가 확장되지 않아서 빠르고 신속하게 이전할 수 없었기 때문입니다. 이 때문에 혁신을 이루는 방식과 다양한 분야의 직원들의 참여 방법을 재고해야 했습니다.

기업에서 이러한 여정을 탐색하고, 복원력을 키우고, 혁신을 가속화하는 데 도움이 되는 비즈니스 애플리케이션 플랫폼이라는 카테고리를 소개하겠습니다. API 관리, 코드 없는 애플리케이션 개발, 자동화 및 데이터 통계 기능이 포함된 비즈니스 애플리케이션 플랫폼의 목표는 다음과 같습니다.

복잡한 백엔드에 관계없이 API를 통해 서비스, 데이터, 기능을 일관적으로 사용하는 방법 제공
기술 지식이 없는 직원이 코딩 없이도 데이터 기반 애플리케이션을 빠르게 빌드하도록 지원
애플리케이션 통합 및 확장과 비즈니스 프로세스 자동화를 간편하게 수행하도록 지원
사용자에게 Looker 같은 셀프서비스 도구를 통해 데이터에서 유용한 정보를 도출하는 기능 제공

비즈니스 애플리케이션 플랫폼은 Apigee API 관리 및 AppSheet의 코드 없는 애플리케이션 개발에 대한 Google Cloud의 투자를 기반으로 합니다. Google은 하이브리드 및 멀티 클라우드 아키텍처, 인공지능, 머신러닝, 수명 주기 관리, 보안, 생산성 및 공동작업에 대한 Google Cloud의 전문성을 활용하는 새 기능을 이러한 분야에 추가할 예정입니다.

오늘 이러한 계획의 일환으로 기업이 빠르게 애플리케이션을 빌드하고, 워크플로를 자동화하고, 유용한 정보를 도출할 수 있게 해주는 몇 가지 새 제품과 기능을 소개하겠습니다.

API 게이트웨이 베타 출시 - 개발자가 Google Cloud 워크로드 및 서버리스 백엔드용 API를 빌드, 보호, 모니터링할 수 있게 해주는 완전 관리형 제품
AppSheet용 Apigee 데이터 소스의 일반 안정화 버전 - AppSheet 사용자가 Apigee API를 활용하여 코딩 없이 앱을 빌드할 수 있도록 지원
AppSheet Automation의 사전 체험판 출시 - 기술 지식이 없는 사용자가 다양한 데이터 소스를 활용하여 프로세스를 대규모로 자동화할 수 있게 해주는 솔루션

API 게이트웨이를 사용하여 서버리스 API 관리

개발자가 다른 팀과 공유하고 웹을 통해 공개적으로 노출하기 위해 서버리스 애플리케이션을 API로 패키징하는 경우가 증가함에 따라 개발자 사이에서 서버리스 워크로드가 점점 보편화되고 있습니다. API 게이트웨이는 개발자가 여러 엔드포인트에 대한 코드를 작성하거나 인프라 구성 또는 확장에 대해 걱정할 필요 없이 Compute Engine, GKE, App Engine, 서버리스 백엔드(Cloud Functions 및 Cloud Run) 기반의 API를 보호하고 관리할 수 있게 해줍니다.

Envoy 기반 API 게이트웨이는 인증, 키 검증, 비율 제한 같은 기능과 고성능 및 확장성을 제공합니다. 현재 베타 버전으로 제공되는 이 서비스는 사용량에 기반한 등급별 가격 책정이라는 유연한 비용 산정 방식을 사용합니다. 많은 얼리 어답터가 열광적인 반응을 보였습니다. API 게이트웨이를 더 많은 사용자에게 확대하고 더 많은 개발자가 멋진 앱을 빌드하도록 지원하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 여기를 클릭하여 API 게이트웨이 베타 버전의 사용을 시작하세요.

“우리는 Google Cloud의 API 게이트웨이를 사용하여 Cloud Run, Cloud Functions, App Engine에서 실행 중인 서버리스 애플리케이션의 API를 관리하고 있습니다. 편리한 설정 방식과 내장된 보안 기능이 애플리케이션과 아주 잘 맞습니다”라고 Veolia의 선임 개발자 기욤 블라키에르가 말했습니다.

AppSheet용 새 Apigee 데이터 소스로 코드 없이 더 다양한 앱 빌드

코드 없는 애플리케이션 개발이 계속해서 인기를 끌고 있습니다. Gartner는 2019년 10월에 발간된 'The future of apps must include citizen development'라는 보고서에서 “2023년에는 대기업에서 활약하는 일반인 개발자가 전문 개발자보다 4배 이상 많을 것”이라고 예상했습니다.

AppSheet는 이미 G Suite, mySQL, Salesforce 같은 다양한 데이터 소스를 지원합니다. 이제 기업은 AppSheet용 Apigee 데이터 소스의 일반 안정화 버전을 통해 직장 내 일반인 개발자에게 훨씬 더 많은 데이터를 제공할 수 있습니다. 기업은 직원이 Apigee API를 활용하고 코딩이 필요 없는 앱을 빌드하도록 함으로써 기술 경험이 없는 비즈니스 계열 직원이 혁신적인 앱을 만들도록 역량을 강화하고 기존의 IT 백로그를 줄일 수 있습니다. AppSheet용 Apigee 데이터 소스에 대해 자세히 알아보려면 여기를 클릭하세요.

EBSCO의 최고 데이터 설계자인 매튜 브라운은 “우리는 지금까지 CRM 관련 데이터, Google 스프레드시트, 기타 다양한 소스를 사용하여 AppSheet로 앱을 빌드해 왔습니다”라고 말했습니다. “AppSheet용 Apigee 데이터 소스를 사용하면 애플리케이션을 빌드할 때 API를 통해 기존 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있어 생산성과 속도가 크게 향상될 것입니다.”

AppSheet Automation으로 수동 프로세스를 더 빠르게 자동화

비즈니스 프로세스가 수동 작업에 의존하는 경우 기업 발전에 도움이 되는 작업에 주력하기 보다 시스템을 업데이트하는 데 소중한 시간을 낭비할 때가 많습니다. 게다가 실수나 소통 오류가 발생할 여지도 많습니다. 비즈니스 계열 작업자는 이러한 문제와 밀접하므로 이들이 프로세스를 최적화하고 자동화하도록 역량을 강화하는 것은 기업 혁신에서 중요한 부분을 차지합니다.

Google Cloud의 AI 제품으로 구동되고 현재 사전 체험판으로 제공되고 있는 AppSheet Automation은 기업이 코드를 작성할 필요 없이 자동화를 더 빨리 구축하고 운영하도록 지원하여 이러한 요구사항을 충족합니다. 손쉽게 제어할 수 있어 전체 조직에서 데이터 보안이 보장되고 수동 작업 위주의 프로세스, 애플리케이션 통합, 문서 기반 프로세스를 비롯한 다양한 사용 사례를 해결할 수 있습니다. 자연어 입력에 따라 상황별 제안을 제공하는 직관적인 인터페이스를 기반으로 하는 AppSheet Automation은 AI와 코드 없는 개발의 장점을 결합하여 사용자가 동일한 통합 플랫폼 내에서 다양한 앱과 강력한 자동화를 구축하도록 지원합니다. 여기를 클릭하여 AppSheet Automation 사전 체험판을 신청하세요.

Ather Energy의 디지털 및 IIOT 부문 선임 관리자인 라우딥 마디네니는 “AppSheet 덕분에 팀에서 코딩 없이 다양한 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다”라고 말했습니다. “곧 출시될 AppSheet Automation은 코드 없는 애플리케이션 개발과 자동화를 위한 통합 솔루션을 제공하여 개발자의 생산성을 효과적으로 높이고 출시에 필요한 시간을 단축할 수 있을 것입니다.”

비즈니스 애플리케이션 플랫폼으로 더 빠르게 이전

Google Cloud는 이러한 출시를 통해 기업이 IT 영역 너머까지 혁신하고 디지털 혁신을 가속화하도록 지원하는 데 주력하고 있습니다. Google은 비즈니스 애플리케이션 플랫폼이라는 새로운 카테고리가 핵심 기능을 통해 기술 개발자와 비즈니스 계열 개발자 모두가 애플리케이션을 만들고 확장하고, 워크플로를 빌드하고 자동화하며, 애플리케이션을 연결하고 현대화하는 데 도움이 될 것이라고 확신합니다. 개발자가 무엇을 개발할지 벌써부터 기대가 됩니다.

자세한 내용은 비즈니스 애플리케이션 플랫폼을 참조하세요.

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