애플리케이션 현대화

Gemini로 빌드하는 데 필요한 Firebase Studio 및 에이전트형 개발자 도구 소개

Thu, 01 May 2025 17:46:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2025년 4월 10일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

수백만 명의 개발자가 Firebase를 통해 사용자의 참여를 유도하면서 모바일 기기와 웹브라우저부터 임베디드 플랫폼과 에이전트형 경험에 이르기까지 어디서나 매일 700억 개 이상의 앱 인스턴스를 구동하고 있습니다. 하지만 풀 스택 개발은 빠르게 진화하고 있으며, 생성형 AI의 등장으로 앱 빌드 방법뿐만 아니라 앱의 유형도 변화하고 있습니다. 이로 인해 복잡성이 증가하고 개발자는 수동 병합이 필요한 많은 신기술을 따라잡아야 한다는 엄청난 압박을 받게 됩니다. 한편, 규모와 상관없이 모든 기업은 AI 앱 개발 주기를 더욱 효율화하고, 고품질 소프트웨어를 제공하고, 시장 진출에 소요되는 시간을 단축할 방법을 모색하고 있습니다.

오늘 Google Cloud Next에서는 Firebase 를 엔드 투 엔드 플랫폼으로 탈바꿈하여 전체 애플리케이션 수명 주기를 앞당기는 새로운 기능 모음을 소개합니다. 모든 사용자에게 프리뷰 버전으로 제공되는 새로운 Firebase Studio는 Gemini를 기반으로 한 클라우드 기반의 에이전트형 개발 환경으로, 개발자가 프로덕션 품질의 AI 앱을 빠르게 만들고 게시하는 데 필요한 모든 기능을 한곳에서 제공합니다. Firebase 플랫폼 전반에 여러 업데이트가 이루어지면서 개발자가 Google Cloud에서 최신 데이터 기반 앱을 마음껏 활용할 수 있게 되었습니다. 이번 발표를 통해 개발자는 여러 플랫폼에서 AI 애플리케이션을 빌드하는 새로운 길을 개척할 수 있게 될 것입니다.

Firebase Studio 소개

지난 1년간 Google은 AI 앱을 더 빠르고 쉽게 빌드할 수 있도록 Firebase의 Gemini, Genkit, Project IDX(Code OSS의 포크) 등 여러 새로운 서비스를 출시했습니다. Google은 Firebase Studio의 출시를 통해 이러한 모든 기능을 Firebase 서비스 및 Gemini의 창의적인 기능과 결합하여 새로운 네이티브 에이전트형 경험을 제공함으로써 큰 진전을 이루고자 합니다.

Firebase Studio를 사용해 풀 스택 AI 앱 빌드

60개 이상의 사전 빌드된 템플릿 중에서 선택하거나 앱 프로토타입 제작 에이전트를 사용해 새로운 앱을 만들 수 있습니다. 이 도구는 자연어, 이미지, 그리기 도구, 스크린샷을 사용하여 UI, API 스키마, AI 흐름과 같은 앱 설계를 지원합니다. 계속 프롬프트를 입력하여 프로토타입을 반복하고 준비가 되면 Firebase App Hosting에 직접 배포하세요. 완전히 작동하는 프로토타입 버전의 URL을 공유하여 의견을 얻거나 실험을 진행하세요. 사용량과 동작을 한눈에 모니터링하거나 Firebase Console로 이동하여 더 자세히 모니터링하세요. 언제든지 추가 설정 없이 클릭 한 번으로 Firebase Studio 코딩 작업공간에서 앱을 열 수 있습니다. 작업공간에서 아키텍처를 미세 조정하고 기능을 확장하여 프로덕션 배포를 준비할 수 있습니다.

코딩 작업공간에서는 다음 작업도 가능합니다.

코딩 워크플로 간소화: 코드를 작성하고 기능을 테스트할 때 모든 단계에서 Firebase의 Gemini의 지원을 받습니다. 코드 디버깅, 테스트, 리팩터링, 설명, 문서화와 같은 다양한 작업을 손쉽게 완료할 수 있습니다.
기존 앱 개선: 로컬 머신 또는 GitHub, GitLab, Bitbucket과 같은 Git 기반 저장소에서 기존 코드베이스를 가져옵니다. 선호하는 기술 스택의 맞춤 템플릿을 만들어 팀 전체와 공유하세요.
풀 스택 경험 생성: AI 모델 추론, 에이전트, 검색 증강 생성(RAG)부터 사용자 경험, 비즈니스 로직, 데이터베이스까지 앱의 모든 측면을 맞춤설정하고 발전시킵니다. API 및 마이크로서비스와 같은 도구를 AI 앱에 쉽게 노출하고 통합할 수 있습니다.
익숙한 도구로 작업: 시스템 도구, 확장 프로그램, 환경 변수와 같은 특정 구성을 가져와 작업공간을 맞춤설정합니다. Open VSX Registry에서 수천 개의 확장 프로그램에 액세스하세요.
유연한 배포 옵션: Firebase 백엔드 서비스 및 Google Cloud Run과 기본적으로 통합된 클라우드에서 실행되도록 앱을 설정합니다. 자체 커스텀 인프라에 배포할 수도 있습니다.

현재 Firebase Studio는 프리뷰 기간 동안 3개의 작업공간을 무료로 제공합니다. Google 개발자 프로그램 회원은 최대 30개의 작업공간을 이용할 수 있습니다. 지금 바로 Firebase Studio를 확인해 보세요.

aside_block: <ListValue: [StructValue([('title', 'Google Cloud 무료로 사용해 보기'), ('body', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f674b10b520>), ('btn_text', '무료로 시작하기'), ('href', 'https://console.cloud.google.com/freetrial?redirectPath=/welcome'), ('image', None)])]>

전체 워크플로에 걸쳐 AI 에이전트 작동

또한 Firebase Studio 내에서 Gemini Code Assist 에이전트 사전 체험판을 이용해 볼 수 있습니다. 예를 들어 Firebase Studio에서 마이그레이션 에이전트 를 호출하여 Java 버전 간에 코드를 마이그레이션하고, AI 테스트 에이전트를 호출하여 AI 모델에 대한 적대적 테스트를 실행해 잠재적으로 유해한 출력을 찾아 수정하고, 코드 문서화 에이전트를 호출하여 위키 스타일의 기술 자료에서 코드에 대해 채팅해 쉽게 새로운 팀원을 온보딩할 수 있습니다.

지금 Google 개발자 프로그램을 통해 Gemini Code Assist 에이전트 대기자 명단에 등록하세요.

Firebase Studio를 통해 액세스할 수 있는 AI 테스트 에이전트

Firebase 앱 배포는 수동 및 자동 테스트를 실행하기 위한 통합 모바일 앱 테스트 서비스입니다. Firebase 앱 배포의 새로운 앱 테스트 에이전트는 앱과 관련된 실제 사용자 상호작용을 시뮬레이션할 수 있습니다. '그리스 여행 찾기'를 목표로 설정하여 테스트를 작성하는 예를 들어보겠습니다. 앱 테스트 에이전트는 Gemini를 사용하여 해당 목표를 달성하기 위한 계획을 수립하고 가상 또는 실제 기기에서 실행하여 UI를 탐색하고 에이전트가 선택한 경로의 직관적인 근거와 시각적 요소를 포함한 자세한 성공/실패 결과를 생성합니다. 앱 테스트 에이전트는 현재 프리뷰 버전으로 제공되며, Android 앱에서 지금 바로 사용해 보실 수 있습니다. 올해 더 많은 플랫폼에서 지원될 예정입니다.

Firebase 앱 배포의 새로운 앱 테스트 에이전트

새로운 AI 앱 환경 만들기

권장사항과 표준이 부족하면 최첨단 AI 기능을 애플리케이션에 통합할 때 어려움이 발생합니다. 이러한 이유로 개발자가 진정으로 매력적이고 혁신적인 사용자 상호작용을 만드는 데 집중할 수 있도록 Google에서는 강력한 프레임워크, SDK, 도구에 지속적으로 투자하여 개발 프로세스를 간소화하고 있습니다.

Genkit의 언어 지원 확대Genkit를 사용하면 앱의 AI 기능을 빌드, 테스트, 모니터링하는 데 드는 복잡성을 줄일 수 있습니다. 정형 출력, 도구 호출, 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 상호작용, 검색 증강 생성(RAG), Model Context Protocol(MCP), 다중 모델 조정을 지원하는 강력한 에이전트형 경험을 개발하세요. 오늘날 Google은 Python에 대한 조기 지원과 Go에 대한 확장된 지원을 도입하여 선호하는 언어로 더 쉽게 개발할 수 있도록 지원하고 있습니다. Vertex Model Garden을 통해 Gemini 모델, Imagen 3, Llama와 Mistral 등의 추가 모델, Ollama를 통해 자체 호스팅된 모델, 커뮤니티 플러그인을 사용하는 서드 파티 모델에 액세스할 수 있으며, 특히 서드 파티 모델 생태계가 점점 더 확장되고 있습니다.

Firebase Studio에서 이 템플릿을 사용해 Genkit로 빌드해 보세요.

AI 기반 기능을 빌드하는 데 도움이 되는 Genkit

Vertex AI in Firebase를 통한 새로운 모델Vertex AI in Firebase를 사용하면 간소화되고 안전한 SDK가 제공되므로 개발자가 생성형 AI를 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 식단 계획 및 쇼핑 목록 관리 앱인 Meal Planner, AI 기반 일기 어시스턴트인 Life, 오프라인 하이킹 지도 제공업체인 HiiKER, 크리에이터를 위한 소셜 미디어 앱인 Waveful 등 현재 수천 개의 앱에서 사용되고 있습니다. 3월에는 Android, iOS, Flutter, 웹 애플리케이션에 이미지 생성 프로세스를 직접 추가할 수 있는 Gemini 모델 제품군을 비롯해 Imagen 3 모델(Imagen 3, Imagen 3 Fast)에 대한 지원을 추가했습니다. 오늘 Google은 Gemini 모델에 대한 Live API 지원을 추가하여 앱에서 더 많은 대화형 상호작용을 지원합니다. 이를 통해 고객은 오디오로 질문하고 대답을 얻는 등의 작업을 할 수 있습니다.

Vertex AI in Firebase를 통해 사용되는 Gemini 모델용 Live API

최신 데이터 기반 앱 가속화

또한 현재 정식 버전으로 출시된 Firebase Data Connect와 Firebase App Hosting을 통해 앱 아키텍처와 배포 프로세스를 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다.

Firebase Data Connect로 정교한 앱 빌드Firebase Data Connect는 즉각적인 GraphQL API와 유형에 구애받지 않는 SDK를 통해 PostgreSQL용 Google Cloud SQL의 강력한 안정성을 제공합니다. 사용자 관계가 복잡한 소셜 미디어 앱, 대규모 제품 카탈로그가 있는 전자상거래 플랫폼, 기본 제공되는 벡터 검색을 통한 맞춤형 추천 등 다양한 경험을 빌드하세요.

이제 Data Connect를 통해 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

스키마 및 쿼리의 손쉬운 생성: Firebase의 Gemini를 사용하면 Data Connect 스키마, 쿼리, 변형, 클라이언트 SDK를 자동으로 생성하여 백엔드 개발 속도를 크게 높일 수 있습니다.
확장된 쿼리 기능 활용: 이제 Data Connect는 더 심층적인 데이터 인사이트, 원자적 데이터 수정, 서버값 표현식을 사용한 트랜잭션을 위한 네이티브 집계 지원으로 쿼리 기능을 확장하여 복잡한 작업 전반에서 데이터 무결성을 보장합니다.
웹 프레임워크로 빌드: 웹 프레임워크용으로 생성된 유형에 구애받지 않는 후크와 구성요소를 사용해 긴밀한 통합과 간소화된 데이터 처리의 이점을 누리면서 동적 데이터 기반 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있습니다.

Firebase Studio의 Firebase Data Connect

Firebase App Hosting으로 배포Firebase App Hosting은 최신 풀 스택 웹 앱을 위한 Git 중심의 독자적인 호스팅 솔루션입니다. App Hosting은 빌드부터 CDN, 서버 측 렌더링에 이르기까지 앱의 전체 스택을 관리하여 TTM(time to market)을 단축합니다. GitHub에 푸시하면 App Hosting이 나머지를 알아서 처리합니다. App Hosting은 Cloud Build, Cloud Run, Cloud CDN 등의 엔터프라이즈급 Google Cloud 서비스를 기반으로 빌드됩니다.

이 출시 버전의 App Hosting을 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

간편한 빌드 테스트 및 문제 해결: 이제 App Hosting에 로컬 에뮬레이터가 제공되고 오류 메시지가 개선되어 빌드 실패를 미리 방지하고 문제를 해결할 수 있습니다.
몇 초 만에 프로덕션 사고에서 복구: App Hosting의 새로운 모니터링 대시보드를 사용하여 앱의 성능과 상태를 파악하고, 회귀 발견 시 이전 버전으로 즉시 롤백할 수 있습니다.
가상 프라이빗 클라우드(VPC)에 연결: 공개 IP 주소로는 액세스할 수 없는 Google Cloud 프로젝트의 백엔드 서비스에 앱이 액세스할 수 있도록 허용합니다. 즉, Cloud Memorystore로 콘텐츠를 캐싱하거나 Firebase 외 데이터베이스에서 데이터에 액세스할 수 있습니다.

Firebase App Hosting의 새로운 모니터링 대시보드

앱을 빌드하는 방법뿐만 아니라 빌드할 앱의 종류까지 새롭게 상상해 볼 수 있습니다. Firebase 블로그에서 이러한 제품에 대해 자세히 알아보세요. Firebase 플랫폼으로 여러분이 만들 멋진 결과물을 기대하겠습니다.

퍼블릭 Docker Hub 콘텐츠 사용 관련 권장사항

Wed, 24 Jan 2024 01:00:00 +0000

최신 개발 환경에서 오픈소스 소프트웨어가 확산됨에 따라 사용자 환경에는 Docker Hub에 저장된 퍼블릭 컨테이너 이미지에 대한 종속 항목이 있을 수 있습니다. 이러한 종속 항목은 적절한 구성과 제어가 없을 경우 CI/CD 파이프라인 내에서 보안 및 안정성에 위험을 초래할 수 있습니다. 이 블로그에서는 이러한 위험을 줄이기 위해 팀에서 따를 수 있는 몇 가지 권장사항을 개략적으로 소개합니다.

퍼블릭 컨테이너의 로컬 사본 저장

가능한 경우 퍼블릭 컨테이너의 로컬 사본을 저장하면 최고의 안정성을 확보하고 더욱 강력한 보안 제어를 실현할 수 있습니다. 자세한 내용은 Open Containers Initiative에서 게시한 퍼블릭 콘텐츠 사용 관련 지침을 참조하세요.

인증을 사용하여 Docker Hub에 액세스

Docker Hub에 액세스할 때는 익명으로 하지 말고 인증된 방식으로 액세스하시기 바랍니다. 익명으로 요청하면 보안 위험 외에도 rate limit에 도달할 위험이 있고, 이는 CI/CD 파이프라인의 안정성에 영향을 줄 수 있습니다. 인증에는 CI/CD 인프라 아키텍처 및 사용하는 Google Cloud 서비스에 따라 몇 가지 옵션이 있습니다.

Artifact Registry 원격 저장소 사용: 빌드 프로세스 내에서 Docker Hub 저장소를 직접 참조하는 대신 Artifact Registry 원격 저장소를 사용하여 Docker Hub로 인증하고 종속 항목의 리전별 캐시를 제공할 수 있습니다. Artifact Registry로 Docker Hub 액세스 토큰을 사용하는 방법에 대한 안내 전문은 Artifact Registry 문서 페이지인 Docker Hub에 대한 원격 저장소 인증 구성에서 확인하세요.

Cloud Build를 사용하여 Docker 이미지와 상호작용: Cloud Build는 빌드 단계 내에서 Docker Hub 이미지를 가져오기 위한 인증 메커니즘을 제공합니다. Docker Hub 이미지를 사용하여 컨테이너 이미지를 빌드하는 경우 이러한 인증 메커니즘을 사용할 수 있습니다.

다음 Cloud Build 구성 파일은 Secret Manager에 저장된 Docker 사용자 이름과 비밀번호로 Docker에 로그인하고 비공개 이미지를 실행하는 방법을 보여줍니다. Cloud Build를 사용하여 Docker Hub와 상호작용하는 방법에 관한 자세한 내용은 Docker Hub 이미지와 상호작용을 참조하세요.

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'steps:\r\n - name: \'gcr.io/cloud-builders/docker\'\r\n entrypoint: \'bash\'\r\n args: [\'-c\', \'docker login --username=$$USERNAME --password=$$PASSWORD\']\r\n secretEnv: [\'USERNAME\', \'PASSWORD\']\r\n - name: "gcr.io/cloud-builders/docker"\r\n entrypoint: \'bash\'\r\n args: [\'-c\', \'docker run $$USERNAME/REPOSITORY:TAG\']\r\n secretEnv: [\'USERNAME\']\r\n availableSecrets:\r\n secretManager:\r\n - versionName: projects/PROJECT_ID/secrets/DOCKER_PASSWORD_SECRET_NAME/versions/DOCKER_PASSWORD_SECRET_VERSION\r\n env: \'PASSWORD\'\r\n - versionName: projects/PROJECT_ID/secrets/DOCKER_USERNAME_SECRET_NAME/versions/DOCKER_USERNAME_SECRET_VERSION\r\n env: \'USERNAME\''), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f674b2953d0>)])]>

위에 개략적으로 설명된 권장사항을 따르면 보안 상황을 개선하고 CI/CD 파이프라인 내 안정성 관련 위험을 줄일 수 있습니다. 또한 사용자 환경에 적합한 인증 제어를 구현하여 추후 프로덕션 단계에서 개발을 방해하는 요소를 제거하고 프로세스에서 기업 보안 표준을 충족하거나 초과 달성할 수 있습니다.

다음과 같은 관련 제품 페이지 및 기능도 유용할 수 있습니다.

Kubernetes 서비스로 GKE를 선택해야 하는 이유

Mon, 18 Dec 2023 01:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 11월 3일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

Kubernetes는 최신 소프트웨어 개발 환경에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 당초 Google에서 개발한 Kubernetes는 현재 역사상 두 번째로 큰 오픈소스 프로젝트로서, 지난 10년간 83,000명이 넘는 기여자가 참여했으며 프로덕션 환경에서 컨테이너화된 애플리케이션을 실행하기 위한 사실상 표준으로 인정받고 있습니다.

Kubernetes는 클라우드의 대중화에 기여했으며, 덕분에 모든 규모의 비즈니스에서 컨테이너화의 이점과 더불어 클라우드를 활용할 수 있게 되었습니다. 다양한 애플리케이션을 실행할 수 있는 강력하고 유연한 플랫폼인 Kubernetes는 모든 규모의 기업에서 사용되고 있으며 세계에서 가장 규모가 크고 복잡한 일부 애플리케이션을 지원합니다. 근래에는 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 폭증하면서 기업에서 복잡하고 컴퓨팅 집약적인 머신러닝 플랫폼을 실행하고 확장하는 데 Kubernetes의 힘을 빌리고 있습니다.

Kubernetes는 오픈소스 소프트웨어의 위력을 입증한 성공 사례입니다. 극단적일 만큼 개방적인 커뮤니티 중심 프로젝트로서 전 세계 수만 명의 개발자가 Kubernetes의 기능을 향상하고 새로운 사용 사례에 맞게 조율하는 데 참여하고 있습니다. 결과적으로 Kubernetes는 오픈소스에서만 가능한 속도로 계속 진화하고 있습니다.

전체 산업의 기회를 확대한 Kubernetes의 오픈소스 제공

Google에서 개발한 Kubernetes는 2014년에 오픈소스로 출시되었습니다. 그 뿌리는 Google 검색부터 Google 지도, YouTube에 이르는 모든 서비스의 기반이 된 Google 내부의 Borg 시스템(2003~2004년 사이에 출시됨)으로 거슬러 올라갑니다. Google에서 매주 출시하는 컨테이너 수는 평균 40억 개가 넘습니다.

Kubernetes의 오픈소스 제공은 혁신적인 움직임이었습니다. 이를 통해 Cloud Native Computing Foundation(CNCF)이 설립되고 전 세계 기여자와 사용자로 이루어진 커뮤니티가 형성되었습니다. 이 글로벌 커뮤니티가 점점 커짐에 따라 Google은 Kubernetes가 성장을 지속할 수 있도록 관리자 역할을 수행하고 꾸준한 리더십을 발휘하는 등, 그 어느 때보다 Kubernetes에 큰 노력을 기울이고 있습니다.

오늘날 Google은 Kubernetes의 최대 기여자로서 기여 횟수가 100만 건이 넘습니다. 이는 2위부터 5위까지의 조직 4곳을 합친 횟수보다 더 많은 수치입니다. 시간과 개발 리소스를 투자하는 것 외에도 Google Cloud는 매년 수백만 달러를 기부하여 Kubernetes 컨테이너를 호스팅하고 각 출시 버전을 빌드 및 테스트하는 데 필요한 인프라를 지원하고 있습니다.

지난 한 해 동안 클라우드 제공업체만의 기여도를 살펴보면 Google Cloud의 기여도가 2위로 기여한 제공업체보다 3배 더 높았습니다.

출처: Kubernetes 기업 통계 - 지난 한 해

Google Cloud는 Kubernetes에 매우 광범위하게 참여하고 기여합니다.

API Machinery, Autoscaling, Networking, Scheduling, Storage를 비롯한 SIG, Special Interest Groups에서 공동 의장 및 기술 리더로 활약하고 있습니다.
커뮤니티와 Google 고객 모두에게 영향을 주는 복잡한 문제를 파악하고 해결합니다. 예를 들어 Google은 커뮤니티와 더불어 모든 Kubernetes의 업그레이드 및 지원 중단을 개선하는 데 막대한 투자를 해왔으며, 이는 모든 고객에게 훨씬 더 안정적인 플랫폼을 제공하는 데 도움이 되었습니다.
Kubernetes에서 발견된 보안 취약점 중 절반 이상을 해결하고 있습니다. Kubernetes 보안 향상을 위한 이 같은 노력은 사용자를 위해 Kubernetes를 안전하게 보호하고자 하는 Google의 의지를 보여줍니다.
Go 관련 작업을 수행하는 Google 직원과 긴밀하게 협력하여 업데이트된 Go 버전으로 Kubernetes를 안전하게 보호합니다. Go팀은 Kubernetes 코드 작성에 사용되는 Go 프로그래밍 언어를 개발하는 업무를 맡고 있습니다. Google 직원은 Go팀과 긴밀하게 협업하여 Kubernetes가 최신 Go 버전과 호환되도록 하고 Go에서 발견된 모든 보안 취약점을 해결합니다.
Kubernetes 포드 보호를 위한 일련의 권장사항인 포드 보안 표준 개발에 앞장서고 있습니다. Google 직원은 이러한 표준 개발을 주도해 왔으며 사용자가 Kubernetes 포드를 보호하는 데 도움이 되는 여러 가이드와 리소스를 게시하고 있습니다.
컨테이너로 스토리지에 액세스할 수 있는 방법을 정의하는 초기 컨테이너 스토리지 인터페이스(Container Storage Interface, CSI) 사양을 만들었습니다. Google 직원이 CSI의 초기 개발에 참여했으며 초기 사양을 만드는 데 도움을 주었습니다. CSI는 현재 오픈소스 및 상업용 스토리지 공급업체에서 널리 사용되고 있습니다.
정형 데이터에 대해 쿼리와 변환을 표현하기 위한 Common Expression Language(CEL)를 만들었습니다. CEL은 허용 정책 검증과 커스텀 리소스 유효성 검사 표현식을 포함한 다양한 Kubernetes 구성요소에 사용됩니다. CEL은 강력하고 유연한 언어로 Kubernetes의 확장 가능성과 사용성을 개선하는 데 도움이 되었습니다.

Google은 Kubernetes에 상당한 기여를 해왔으며 플랫폼을 더욱 견고하고 확장 가능하며 안전하고 안정적으로 만드는 데 일조했습니다. 더 나아가 Google은 일괄 처리, 머신러닝과 같은 새로운 영역으로 Kubernetes를 확대 적용하면서 Kueue를 사용한 작업 큐잉, Kubeflow를 사용한 ML 작업 및 워크플로 등 CNCF에도 기여하고 있습니다. 이러한 기여는 매우 중요합니다. Kubernetes 커뮤니티가 발전하고 있다면 이는 개인과 회사로 구성된 핵심 그룹이 Kubernetes의 실질적인 발전을 위한 핵심적인 작업에 시간을 투자하고 모두에게 유익한 새로운 기능을 빌드하고 있기 때문입니다. Kubernetes가 AI/ML 같은 새로운 워크로드에도 적합한 플랫폼이 되려면 이러한 워크로드를 처리하는 데 Kubernetes를 활용하고 또 Kubernetes에 기여하는 회사가 더 많아져야 합니다.

고객이 중요한 워크로드에 Google Kubernetes Engine을 믿고 활용하는 이유

Google Kubernetes Engine(GKE)은 가장 확장성이 뛰어나고 완전히 자동화된 Kubernetes 서비스입니다. 업종이나 규모에 관계없이 모든 비즈니스에서 널리 사용되고 있으며 세계에서 가장 크고 복잡한 애플리케이션을 호스팅하는 데에도 사용됩니다. GKE를 사용하면 Google Cloud의 전문성으로 뒷받침되는 안정적이고 확장 가능한 플랫폼에서 애플리케이션이 실행된다는 확신을 가질 수 있습니다. GKE에는 이제 멀티 클러스터 및 분산 팀 관리, 정책 컨트롤러를 사용한 정책 시행, 구성 동기화를 사용한 GitOps 기반 구성, 구성 컨트롤러를 사용한 Google Cloud 리소스의 셀프서비스 프로비저닝, 완전 관리형 Istio 지원 서비스 메시 기능이 포함되어 있습니다. 이 모든 새로운 기능은 GKE Enterprise와 통합되어 있으며, Kubernetes를 사용하기 시작했거나 이미 전 세계에 배포한 고객에게도 이상적입니다.

고객이 중요한 애플리케이션을 실행하는 데 GKE를 사용하는 이유에는 여러 가지가 있습니다.

Kubernetes를 만든 팀보다 내 환경을 더 잘 운영하고 관리할 수 있는 팀이 있을까요? 오픈소스 Kubernetes 프로젝트 전체가 Google Cloud에서 빌드, 테스트, 배포되며 GKE는 Vertex AI와 DeepMind를 비롯한 여러 서비스에 사용되고 있습니다.
GKE는 2023년 Gartner Magic Quadrant의 컨테이너 관리 부문에서 리더로 선정되었습니다.
GKE는 GPU 시간 공유 및 Cloud TPU를 통해 AI/ML 워크로드를 가속화하고 효율적으로 확장합니다.
GKE는 GKE Autopilot을 통해 최초의 완전 관리형 서버리스 Kubernetes 환경을 제공합니다. GKE Autopilot은 기본 컴퓨팅 인프라를 관리하는 핸드오프 작업 모드이자 Kubernetes API의 모든 기능을 제공하고 포드 수준의 SLA와 명성 높은 Google SRE팀의 지원을 받습니다.
GKE는 독보적으로 15,000개의 노드 클러스터까지 확장할 수 있어 가장 크고 까다로운 애플리케이션의 니즈도 충족합니다. 예를 들어 PGS에서는 Cray를 72.02페타플롭스 용량의 GKE 기반 슈퍼컴퓨터로 대체했습니다.
GKE는 잘못 구성된 워크로드와 컨테이너 이미지 취약점을 검사하는 GKE Security Posture, Kubernetes 네트워크 정책이 기본 제공되는 네트워크 정책 시행, 신뢰하지 않는 워크로드를 격리하기 위한 GKE Sandbox, 사용 중인 워크로드 데이터를 암호화하기 위한 Confidential Nodes 같은 기능으로 엔터프라이즈급 보안을 제공합니다.
GKE는 블루-그린 업그레이드, 유지보수 기간 및 유지보수 제외 등 세밀한 제어 도구를 사용해 원활하게 자동 업그레이드할 수 있습니다.
비즈니스, 규제, 규정 준수 관련 니즈 및 요구사항을 충족하는 유연한 배포 옵션입니다. Google Distributed Cloud(완전 관리형 하드웨어 및 소프트웨어 배포 옵션을 통해 Google Cloud를 고객 데이터 센터 또는 에지 위치로 확장), AWS와 Azure로 멀티 클라우드 배포, CNCF와 호환되는 Kubernetes 클러스터를 연결하고 관리하는 기능이 여기에 포함됩니다.
Google Cloud는 최초의 Kubernetes 비용 최적화 상태 보고서를 발행하는 등 비용 최적화된 애플리케이션 실행에 관한 전문 지식을 갖추고 있습니다.
Google Cloud는 새로운 오픈소스 버전을 출시하고 약 30일 후에 이에 상응하는 GKE 마이너 버전을 출시하여 GKE 사용자가 최대한 빨리 최신 보안 패치와 기능에 액세스할 수 있도록 합니다.

마이크로서비스부터 데이터베이스, 가장 까다로운 생성형 AI 워크로드에 이르기까지 무엇을 실행하든 확장 가능하고 안정적인 완전 관리형 Kubernetes 서비스를 찾고 계신다면 GKE가 가장 적합한 선택이 될 것입니다.

Google, 2023년 Gartner® Magic Quadrant™의 컨테이너 관리 부문에서 선두 기업으로 선정

Mon, 27 Nov 2023 01:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 9월 27일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

Gartner가 Google Cloud를 평가하여 Google을 2023년 Gartner® Magic Quadrant™ 컨테이너 관리 부문의 선두 기업으로 선정했다는 반가운 소식을 알려드립니다. Google은 후보인 모든 컨테이너 공급업체 중 실행 능력(Ability to Execute) 면에서 최고로 선정되었으며 이로써 고객이 어디서든 컨테이너화된 워크로드를 실행할 수 있도록 최적의 환경을 제공하고자 하는 사명을 다하는 데 성공했음을 입증했습니다. Gartner는 '2021년에는 프로덕션 환경에서 컨테이너화된 애플리케이션을 실행하는 조직이 전 세계 조직의 40% 미만에 불과했지만 2027년에는 90% 이상으로 크게 증가할 것'이라고 예측합니다. Google Cloud는 컨테이너가 오늘날 가장 혁신적인 앱과 비즈니스를 지원하고 있으며 수년 내에 비즈니스에 더 큰 변화와 혁신을 가져올 것이라고 기대합니다.

Google Cloud의 여정은 2014년 Kubernetes를 도입하고 Google Kubernetes Engine(GKE)을 출시하면서 시작되었으며 이는 세계 최초의 관리형 Kubernetes 서비스였습니다. GKE는 현재 관련 업계에서 제공하는 Kubernetes 서비스 중 가장 확장성이 좋은 최고 수준의 Kubernetes 서비스입니다. Google Cloud에서는 2019년 컨테이너와 서버리스의 장점을 결합한 첫 번째 플랫폼인 Cloud Run을 출시했습니다. 현재 Cloud Run은 최고의 개발자 환경을 제공하는 클라우드 제공 플랫폼 중 하나입니다. 또한 Google Cloud는 2019년 Anthos를 사용하여 GKE를 하이브리드와 멀티 클라우드 환경으로 확장했고 2021년 GKE에 Autopilot 모드를 도입했습니다. 올해에는 Google Cloud의 컨테이너 관리 플랫폼 범위를 Google Distributed Cloud로 확장했습니다.

Google Cloud에서 다른 클라우드, 데이터 센터, 에지에 이르기까지 고객이 컨테이너를 빌드하고 실행하는 곳이 어디든지 Google Cloud는 모든 워크로드에 가장 단순하고 포괄적이며 안전하고 믿을 만한 컨테이너 플랫폼을 전달하는 것을 목표로 합니다.

Google Cloud는 고객이 컨테이너를 사용하여 비즈니스를 현대화하고 혁신할 수 있도록 돕는다는 사명을 지금도 계속 이어가고 있습니다. Google Cloud는 플래그쉽 행사인 Google Cloud Next '23 컨퍼런스에서 당사 컨테이너 관리 제품에 대해 '컨테이너 플랫폼의 차세대 진화'라고 불리는 강력한 개선사항을 소개했습니다. 주요 변화는 다음과 같습니다.

GKE의 새로운 프리미엄 버전인 GKE Enterprise. GKE Enterprise는 컨테이너와 Kubernetes 부문에서 Google Cloud가 발휘하는 리더십을 기반으로 빌드되어 통합된 콘솔 환경에서 GKE와 Anthos의 장점을 직관적인 통합 컨테이너 플랫폼에 결합합니다. 또한 GKE Enterprise에는 하이브리드와 멀티 클라우드 지원이 포함되므로 어디에서나 컨테이너 워크로드를 실행할 수 있습니다.
차세대 AI 애플리케이션을 개발하는 조직을 위한 GKE의 Cloud TPU v5e 지원. NVIDIA H100 GPU가 탑재된 A3 VM과 GKE용 Cloud Storage Fuse 모두 정식 버전을 발표했습니다.
GKE의 Duet AI와 Cloud Run은 생성형 AI를 활용하여 고객 컨테이너 플랫폼 팀의 생산성과 속도를 높입니다. Google Cloud의 컨테이너 관리 제품 문서에 대해 구체적으로 학습된 Duet AI를 사용하는 고객은 컨테이너화된 애플리케이션을 실행하고 최적화하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

Kubernetes에서 AI까지 Next '23에서 발표한 모든 컨테이너 관리 주요 혁신들과 가장 중요한 컨테이너화된 워크로드에 맞게 효율성, 신뢰성, 보안을 개선하기 위해 Google Cloud가 고객을 지원하는 방법을 확인해 보세요.

Google Cloud는 2014년 이후 많은 발전을 이뤄왔고 이번에 Gartner로부터 컨테이너 관리 부문의 선두 기업으로 인정받게 되어 매우 감격스럽습니다. Google Cloud의 컨테이너 관리 제품을 신뢰해 주신 전 세계 고객에게도 감사의 인사를 드립니다. 다음은 몇 가지 고객 사례입니다.

BBC는 Cloud Run을 사용하여 트래픽 급증을 처리하고 150~200개의 컨테이너 인스턴스를 단 몇 분 만에 1,000개 이상으로 확장하며 매주 성인 기준 4억 9,800만 명 이상의 시청자에게 콘텐츠를 제공하고 있습니다.
Carrefour는 GKE와 Cloud Run을 함께 사용하여 새로운 전자상거래 앱을 운영하고 있습니다.
Equifax는 GKE를 전 세계 데이터 패브릭의 기초로 사용하고 있으며 이를 통해 8개 지역에 걸쳐 2,500억 개의 데이터 포인트를 분석하고 전 세계 고객이 최상의 재정 상태를 유지할 수 있도록 지원하고 있습니다.
GKE 최대 고객사 15곳은 이미 이 솔루션을 사용하여 AI 워크로드를 지원하고 있습니다. 실제로 작년 한 해 동안 GKE를 활용한 GPU 사용이 두 배 증가했습니다. grammarly, Lightricks, character.ai가 GKE를 연동하여 대규모 AI 모델을 빌드한 방법을 알아보세요.

Google Cloud는 2023년 Gartner® Magic Quadrant™ 컨테이너 관리 부문의 선두 기업으로 선정된 것을 영광스럽게 생각하며 계속해서 디지털 혁신 여정에서 새로운 방법을 발견하고 고객들과 함께 협력할 수 있기를 기대합니다.

보고서: 2023년 Gartner® Magic Quadrant™ 컨테이너 관리 부문을 무료로 다운로드하세요. 조직에서 Google Cloud의 컨테이너를 활용하여 비즈니스를 혁신하는 방법을 자세히 알아보세요.

AI 기반 공동작업 도구인 Duet AI를 Google Cloud 전반에 확대 적용

Mon, 11 Sep 2023 07:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 8월 30일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

고객들은 보다 스마트하게 업무를 처리할 방법을 모색하면서도 성장에 집중하고 업계에서 경쟁력을 유지하고 싶다는 의견을 주었습니다. 이러한 바람을 실현하기 위해 Google은 생성형 AI를 통해 Google Cloud 제품을 개편하고 있습니다.

오늘, 새로운 기능으로 확장된 Google Cloud의 Duet AI를 프리뷰 버전으로 선보이며, 올해 말에는 정식 버전을 제공할 예정입니다. 이제 광범위한 Google Cloud 제품 및 서비스에서 Duet AI를 사용한 AI 지원 기능이 제공되어 개발자, 운영자, 데이터 실무자, 사이버 보안 전문가 등 더 많은 클라우드 사용자가 서비스를 이용할 수 있습니다.

Duet AI: 상시 사용 가능한 AI 공동작업 도구

Google Cloud는 AI 기능을 통해 모든 사용자에게 클라우드를 제공할 새로운 방법을 마련하기 위해 노력하고 있습니다. Google이 AI와 관련하여 기울이고 있는 모든 노력에서 핵심적인 부분을 차지하는 Duet AI는 사용자가 Google Cloud로 작업하는 방식에 혁신을 일으키고 있습니다. 그 결과 사용자가 생산성을 높이고 경쟁력을 확보하고 궁극적으로 수익을 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

지난 5월에 개최된 Google I/O에서는 Google Cloud의 Duet AI를 공개했으며 코드와 채팅 지원 등의 개발자 기능을 선보였습니다. 이후 전 세계의 신뢰할 수 있는 테스터들이 Duet AI의 기능을 경험했으며, Google은 이 기능을 확장하여 포트폴리오 전반의 다양한 제품과 서비스에 통합하기 위한 작업을 진행했습니다.

Next에서 Google은 이제 Duet AI가 더 많은 분야에서 AI 지원 기능을 제공함으로써 Google Cloud 전반에 생성형 AI 기능을 적용하여 애플리케이션 개발, 운영, 데이터베이스 관리 및 마이그레이션, 데이터 분석 및 시각화, 사이버 보안을 지원한다는 소식을 전할 예정입니다.

애플리케이션 개발 가속화

Google Cloud의 Duet AI는 소프트웨어 개발 수명 주기 전반에서 전문적인 지원을 제공합니다. 여기에는 코드 생성, 출처 인용, 테스트 범위, API 설계 및 게시, 애플리케이션 마이그레이션 및 현대화 등이 포함됩니다.

개발자는 Duet AI를 통해 자연어를 사용하여 복잡한 코드와 API를 빠르게 이해하고, 코딩 관련 권장사항을 따르고, 단위 테스트를 신속하게 생성하는 등의 이점을 누릴 수 있습니다. Duet AI의 코드 및 채팅 지원 기능은 Google Cloud 콘솔, Cloud Workstations, Cloud Shell 편집기와 같은 Google 개발 환경에서 사용할 수 있습니다. 또한 Cloud Code IDE 확장 프로그램을 설치하면 VSCode 같은 서드 파티 IDE와 CLion, GoLand, IntelliJ, PyCharm, Rider, WebStorm 같은 JetBrains IDE에서 Duet AI를 사용할 수 있습니다. 개발자가 코드를 개발할 때 시간을 들이는 부분에 Duet AI가 지원되므로 더 오랫동안 작업에 집중하고 컨텍스트 전환을 최소화할 수 있습니다.

오늘 Google은 AI 코드 지원의 범위를 확대하기 위해 Duet AI에 다음과 같은 여러 유용한 개발자 기능을 도입합니다.

애플리케이션 현대화: Duet AI는 코드 리팩터링 관련 지원을 통해 애플리케이션 현대화 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 일반적으로 기존 애플리케이션을 리팩터링하려면 한 언어에서 다른 언어로 코드를 마이그레이션하고 리팩터링해야 합니다. 이 작업은 비용이 많이 들고 수개월이 걸릴 수 있습니다. Duet AI를 활용하면 보다 빠르고 쉽게 코드를 리팩터링하고 Google Cloud로 마이그레이션할 수 있습니다. 프론트엔드 웹사이트를 백엔드 제품 데이터베이스에 연결하는 제품 카탈로그 서비스를 업데이트하는 경우를 예로 들어보겠습니다. 업데이트의 일환으로 C++에서 Go로 마이그레이션하고, Google Cloud의 관리형 관계형 데이터베이스인 Cloud SQL을 사용하고자 합니다. 이를 수동으로 진행한다면 코드를 C++에서 Go로 변환하고, Cloud SQL 구조를 파악한 다음, Cloud SQL을 사용하도록 데이터베이스 연결을 업데이트해야 합니다. 하지만 Duet AI를 활용하면 개발 환경에서 바로 Duet AI 채팅을 열고 '이 함수를 Go로 변환하고 Cloud SQL을 사용하세요'라는 내용의 간단한 자연어 프롬프트를 작성하기만 하면 됩니다. 그러면 함수가 Go로 다시 작성되고 데이터베이스 연결이 Cloud SQL로 자동 변환됩니다. 정말 간단해집니다.

채팅 인터페이스를 통해 자연어 프롬프트에 응답해 함수를 Go로 변환하고 백엔드 데이터베이스를 Cloud SQL로 업데이트하는 Duet AI

컨텍스트 인식 코드 생성: Google은 조직의 라이브러리와 코드베이스에서 도출한 조직별 지식을 토대로 Duet AI를 맞춤설정하여 컨텍스트 인식 코드를 제안할 수 있도록 일부 기업과 협업을 시작했습니다. 예를 들어 Duet AI에 회사의 제품 카탈로그에서 $10 미만의 모든 제품을 찾는 함수를 얻기 위한 코드를 생성해 달라고 요청할 수 있습니다. 그러면 제품 카탈로그와 상호작용하는 데 사용되는 회사의 클래스 및 메서드를 바탕으로 함수가 생성됩니다.

조직별 콘텐츠를 바탕으로 코드를 생성하도록 지원하는 Duet AI

API 관리 및 애플리케이션 통합: 통합은 애플리케이션 개발의 또 다른 중요한 요소입니다. 애플리케이션은 여러 서비스 간의 통신을 조정할 때 API와 통합 서비스를 사용합니다. 이제 개발자는 Apigee API 관리와 Application Integration 같은 통합 서비스에서 Duet AI를 사용하여 간단한 자연어 프롬프트를 통해 손쉽게 API를 설계하고, 만들고, 게시할 수 있습니다.

자연어 프롬프트에 응답해 기업 애셋과 컨텍스트를 바탕으로 API 사양, 통합 흐름, 설명, 테스트 사례를 자동으로 생성하는 Duet AI

"Wayfair는 개발자 생산성을 가장 중요하게 생각합니다. Duet AI의 도입으로 Wayfair 개발자들이 매우 빠르게 애플리케이션을 빌드할 수 있도록 지원할 수 있게 되어 기쁩니다. Duet AI를 사용하면 개발자의 생산성뿐 아니라 만족도도 높일 수 있습니다." - Mark Quigley, Wayfair 엔지니어링 지원 부문 책임자

"Duet AI는 지금까지 사용해 본 코딩 지원 기능 중 가장 성능이 뛰어납니다. Duet AI를 사용한 지 얼마 되지 않았지만 벌써 생산성이 약 33% 향상되어 전망이 밝습니다. 현재 색인 생성과 디버깅 등 최신 기능을 사용해 보고 있는데 생산성이 더욱 향상될 것으로 기대합니다." - Kai Du, Turing 엔지니어링 부문 책임자

인프라와 애플리케이션 운영 및 관리 간소화

배포를 구축 및 보호하고 애플리케이션 전반의 문제를 조사하기 위한 실마리를 찾는 데는 오랜 시간이 걸립니다. Duet AI를 활용하면 배포를 자동화하고, 애플리케이션이 올바르게 구성되었는지 확인하고, 빠르게 문제를 파악하고, 디버깅할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 안전성과 안정성이 더 우수한 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

예를 들어 Google Cloud의 Duet AI에는 모니터링과 로깅이 통합되어 있어 개발자, 사이트 안정성 엔지니어, 운영자가 성능을 모니터링하고 빠르게 문제를 해결할 수 있습니다. Duet AI는 애플리케이션 전반에서 상관관계를 식별할 수 있도록 지원하므로 개발자가 알림을 수신한 후 빠르게 문제를 해결할 수 있습니다. Cloud Monitoring에서는 자연어 프롬프트를 PromQL 쿼리로 변환하여 시간의 경과에 따른 CPU 사용량과 같은 시계열 측정항목을 분석할 수 있습니다. 또한 Duet AI는 로그 탐색기를 통해 복잡한 로그 항목에 대한 직관적 설명을 제공하므로 근본 원인 분석 과정이 보다 수월합니다. 나아가 Error Reporting에 문제 해결 방법에 대한 제안을 제공합니다.

서비스 문제를 빠르게 해결하도록 지원하고 문제 해결 방법을 추천하는 Duet AI

데이터에서 가치를 창출할 수 있도록 지원

데이터 및 비즈니스 분석가는 BigQuery의 Duet AI를 활용하여 빠르게 데이터를 분석할 수 있습니다. BigQuery의 Duet AI는 데이터 액세스 및 분석을 위해 SQL과 Python을 작성하기 위한 컨텍스트 기반 지원을 제공합니다. 덕분에 데이터팀이 논리와 결과에 역량을 집중할 수 있습니다. Duet AI는 완전한 함수와 코드 블록을 생성하고, 완성된 코드 버전을 자동으로 추천하며, 코드와 SQL 쿼리를 설명해 줄 수 있습니다. Duet AI는 데이터와 데이터의 사용 패턴을 집중적으로 파악하고 이를 토대로 질문을 추천하여 분석 과정을 지원합니다.

또한 BigQuery에서 데이터에 Vertex AI 기능을 사용할 수 있습니다. SQL 문 하나만으로 BigQuery 테이블을 Vertex AI의 기반 모델에 연결하거나, BigQuery Studio에서 데이터로 프롬프트를 최적화하거나, 텍스트 분석을 수행하거나, 새로운 속성을 생성하여 BigQuery 데이터 모델을 보강할 수 있습니다. 아울러 Duet AI를 사용하면 BigQuery에서 벡터 임베딩을 생성하여 효과적인 시맨틱 검색 및 추천 쿼리를 만들 수 있습니다.

BigQuery Studio에서 고객 세분화와 같은 작업을 수행하기 위해 간편하게 SQL 또는 Python 코드를 만들 수 있는 Duet AI

"L’Oréal의 데이터팀은 BigQuery의 Duet AI 덕분에 데이터를 더욱 간편하게 탐색하고, 이해하고, 사용하게 되어 혁신에 박차를 가할 수 있었습니다. Duet AI를 사용하면 데이터를 빠르게 쿼리하여 필요한 정보를 도출하고 보다 효과적인 비즈니스 관련 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 계속해서 Duet AI를 통해 더 큰 혁신을 이루고 비즈니스 목표를 달성할 수 있게 되어 기쁩니다." - Antoine Castex, L’Oréal 데이터 플랫폼 설계자

또한 Google은 비즈니스 사용자가 더욱 빠르게 데이터를 분석할 수 있도록 Looker에 Duet AI를 도입합니다. 모든 의사 결정권자가 제때 적절한 형식으로 적절한 정보를 얻을 수 있도록 지원하기 위해 Looker에 Duet AI를 도입하게 되었습니다. Looker의 Duet AI를 통해 대화형 데이터 분석, 프레젠테이션 자동 생성, 보고서를 토대로 한 지능형 텍스트 요약, 자연어를 사용한 계산값 및 시각화 결과 생성, 신속한 LookML 모델 생성이 가능합니다. 올해 하반기에는 노트북 공동작업 경험을 통해 데이터를 분석할 수 있도록 Looker에 새로운 Duet AI 경험을 추가할 예정입니다.

데이터를 빠르게 분석 및 시각화한 후 시각화 자료를 슬라이드로 내보내도록 지원하는 Duet AI

데이터베이스 가속화 및 현대화

데이터베이스의 Duet AI는 개발자 생산성을 새로운 차원으로 끌어올리는 데 도움이 됩니다. 오늘 Google은 이 기능을 Cloud Spanner에 도입하며, 앞으로 AlloyDB와 Cloud SQL에도 도입할 계획입니다. Cloud Spanner의 Duet AI를 활용하면 자연어를 사용하여 데이터를 구조화하거나 수정하거나 쿼리하기 위한 코드를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 '메시지 테이블의 모든 데이터를 표시하는 쿼리를 작성해줘'와 같은 간단한 명령어를 사용하면 Duet AI로 필요한 SQL을 자동으로 생성할 수 있고, 추가로 검토하거나 수정할 수도 있습니다. 이에 따라 애플리케이션용 코드 개발 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

또한 데이터베이스를 더 쉽게 현대화할 수 있도록 Database Migration Service(DMS)에 Duet AI를 도입합니다. DMS의 Duet AI는 저장 프러시저, 함수, 트리거, 패키지, 커스텀 PL/SQL 코드 등 기존의 변환 기술로는 변환할 수 없었던 데이터베이스 코드의 변환 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 올해 하반기에는 Oracle에서 AlloyDB 및 PostgreSQL용 Cloud SQL로 각각 마이그레이션하는 최종 단계에 DMS의 Duet AI를 사용할 수 있도록 지원할 계획입니다.

Oracle에서의 마이그레이션 최종 단계에서 코드 변환을 자동화하는 Duet AI

보안 대응 및 문제 해결 가속화

Duet AI는 보안 전문가가 위협을 예방하고, 보안 워크플로의 반복적인 업무를 줄이고, 보안 인력의 역량을 높이는 데 도움이 됩니다. 이제 Chronicle Security Operations, Mandiant Threat Intelligence, Security Command Center와 같은 보안 제품에 Duet AI가 통합됩니다. Duet AI는 신속하게 위협 관련 정보를 요약 및 분류하고, 자연어 검색을 쿼리로 변환하고, 문제를 해결하기 위한 다음 단계를 추천할 수 있습니다. 이에 따라 감지와 대응에 걸리는 시간이 단축되고 업무 부담이 과중한 보안 전문가의 생산성이 향상됩니다. Duet AI가 보안 전문가에게 도움이 될 수 있는 방법에 대한 자세한 내용은 이 블로그를 참조하세요.

클라우드 애셋이 공격에 취약할 수 있는 이유를 설명하고 위험을 완화하기 위한 추천사항을 제공하는 Security Command Center의 Duet AI

맞춤형 방식으로 책임감 있는 지원을 제공하는 Duet AI

Duet AI는 더욱 스마트하고 컨텍스트에 맞는 추천사항을 제공하도록 학습되었습니다. Google Cloud 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 문서, 코드 예시, Google Cloud 권장사항과 같은 Google Cloud 관련 콘텐츠로 AI 기반 모델을 학습하고 세부 조정했습니다. Google은 Duet AI를 통해 인텐트에 기반하며 맞춤화된 새로운 클라우드 경험을 선사하고, 고객의 팀이 안전하고 안정적이면서 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 한편 전문적인 가이드를 제공하고자 합니다.

Duet AI를 설계할 때 Google은 고객의 보안과 개인 정보뿐 아니라 Google의 AI 원칙을 지키기 위한 포괄적인 접근 방식을 취했습니다. 다시 말해 고객은 코드, Duet AI에 입력하는 정보, Duet AI를 통해 생성되는 추천사항이 공유 모델을 학습시키거나 제품 개발에 사용되지 않을까 걱정하지 않아도 됩니다. 데이터와 지식 재산은 언제나 고객의 소유입니다. 또한 라이선스 요구사항과 정책을 준수하는 데 도움이 되도록 Duet AI 사용 시 추천된 코드의 올바른 출처가 인용됩니다.

자세히 알아보기

오늘부터 Google Cloud의 Duet AI가 프리뷰 버전으로 제공됩니다. Google Cloud의 Duet AI에 대해 자세히 알아보고 프리뷰 프로그램에 참여하려면 제품 페이지(cloud.google.com/duet-ai)를 방문하세요.

엔터프라이즈급 생성형 AI를 더욱 폭넓게 제공하는 Google Cloud

Fri, 28 Jul 2023 07:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 7월 19일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

생성형 AI가 엄청난 속도로 발전을 거듭하는 가운데 조직에서 이 혁신적인 기술을 활용하기 위해 엔터프라이즈급 역량을 갖추는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

Google Cloud는 수십 년간 축적된 Google의 AI 연구, 혁신, 투자를 토대로 보안, 데이터 거버넌스, 확장성을 갖춘 생성형 AI를 전 분야에 제공하려는 노력을 지속적으로 기울이고 있습니다.

이를 위해 지난달 Google Cloud에서는 정식 버전의 생성형 AI를 Vertex AI에 지원한다는 사실을 발표했습니다. 이제 고객은 Google 연구팀이 개발한 강력한 기반 모델과 이를 맞춤설정하고 적용할 수 있는 도구에 액세스할 수 있습니다.

오늘 Google Cloud에서는 Vertex AI에 사용할 수 있는 4가지 중요한 기반 모델인 Imagen, 채팅용 PaLM 2, Codey, Chirp의 정식 버전(GA)을 발표합니다. 조직은

모델 가든에서 각 모델의 API를 액세스하고 Generative AI Studio에서 프롬프트 설계와 미세 조정을 수행할 수 있습니다.

Imagen에 포함된 4가지 주요 기능

이미지 생성: 스튜디오급 이미지 대량 생성
이미지 편집: 텍스트 프롬프트를 통해 생성되었거나 기존에 존재하는 이미지 편집
이미지 캡션 생성: 이미지 캡션 대량 생성
시각적 질의 응답(Visual Question & Answering, VQA): 이미지를 사용한 상호작용, 이미지 분석, 설명

채팅용 PaLM 2: 6월에 출시된 텍스트용 PaLM 2 정식 버전에 이은 출시
Codey: 코드 생성, 완성, 코드 채팅을 지원
Chirp: 다국어 Speech AI 지원

아울러 이번에 발표되는 Multimodal Embeddings API 미리보기 버전을 통해 고객은 Vertex AI의 생성형 AI 모델의 강력한 성능을 자체 독점 데이터에 활용하여 텍스트 및 이미지 데이터의 임베딩이나 상호 호환되는 벡터 표현을 생성할 수 있습니다. 이러한 기능은 데이터 과학팀이 이미지 분류, 콘텐츠 추천, 시각적 검색 같은 다양한 다운스트림 작업을 처리하는 데 활용될 수 있습니다.

이 블로그 게시물에서는 귀사에서 이러한 강력한 모델을 사용해 어떤 작업을 수행할 수 있으며 생성형 AI를 설정하고 실행하는 데 Vertex AI의 엔터프라이즈급 기능을 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.

생성형 AI 모델을 활용한 기업 가치 향상

강력한 모델이 생성형 AI의 기반이기는 하지만, 기업에 이 모델을 도입하기 위해서는 모델과 관련된 소프트웨어, 도구, 인프라도 중요하게 고려해야 합니다. 조직은 이러한 모델에 액세스하는 것뿐만 아니라 지적 재산을 지속적으로 보호하고 데이터 보안 및 개인 정보 보

호 관련 규정을 준수하며 모델과 애플리케이션의 사용 안정성을 보장하면서 AI를 통합해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 또한 많은 조직이 큰 비용을 부담하거나 거대한 클러스터를 관리할 필요 없이 생성형 AI를 사용하길 원합니다.

Google Cloud는 이와 같은 문제 해결에 도움이 될 수 있도록 확장 가능한 애플리케이션 통합, 전용 AI 인프라, 안전한 비공개 데이터 맞춤설정, 이 기술의 책임 있는 사용을 위한 Vertex AI 플랫폼 기능을 제공하고 있습니다.

이러한 각 기본 방침이 조직에 어떤 도움이 될 수 있는지 살펴보겠습니다.

프로덕션 단계의 생성형 애플리케이션 빌드를 위한 모델 액세스
오늘 모델 발표에서 언급한 것처럼 Vertex AI를 사용하면 기반 모델에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 모델은 생성형 AI의 필수적인 구성요소이지만 기업에서 이 기술을 사용하는 과정을 지원하는 소프트웨어도 그만큼 중요합니다. 이러한 이유에서 Vertex AI는 기업에서 자체 데이터를 사용해 차별화된 애플리케이션을 빌드할 수 있도록 모델의 미세 조정, 배포, 모니터링, 유지관리를 위한 다양한 도구도 제공하고 있습니다.

오늘 발표로 다시 돌아가자면, Google Cloud는 이미지 생성을 위한 기반 모델인 Imagen의 출시 소식을 5월에 발표한 바 있습니다. 이제 Imagen이 허용 목록을 통해 사용 가능한 정식 버전으로 출시됨에 따라(영업 담당자가 액세스 승인) 가입 고객은 이미지 생성 및 편집 기능 사용을 시작할 수 있습니다. 또한 프로덕션 워크로드를 위한 시각적 질의 응답과 캡션 생성 기능이 모든 고객에게 정식 버전으로 제공됩니다. 시각적 질의응답은 소매 제품 또는 이미지 라이브러리 같은 이미지 기반 데이터를 사용할 수 있는 새로운 방법입니다. 이 새로운 기능은 이미지에 대한 질문에 답변을 제공하여 대량 데이터의 신속한 분석을 지원할 뿐 아니라 시각장애인이 다른 방법으로는 알 수 없는 이미지나 그래프를 이해하는 데 도움을 줄 수도 있습니다. 한편 캡션 생성 기능은 이미지와 관련된 설명을 쉽게 생성할 수 있도록 지원합니다. 캡션은 색인 생성과 검색은 물론, 전자상거래 웹사이트의 제품 등록정보에 이미지 설명을 지정하는 데에도 활용될 수 있습니다.

Omnicom의 Annalect 최고 제품 책임자인 아트 쉬람은 "Omnicom의 개방형 운영체제인 Omni 내 핵심 기능에 Imagen의 역량이 더해지면서 교육과 인증을 받은 17,000명 이상의 사용자가 잠재고객에 맞춰 설정된 이미지를 수 분 내에 생성할 수 있게 되었습니다. Imagen은 이미지 생성과 맞춤설정을 위한 확장 가능한 플랫폼을 제공하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 플랫폼에 Imagen을 통합한 덕분에 잠재고객으로부터 영감을 받은 창작 활동의 범위를 이전에는 불가능했던 규모로 넓힐 수 있게 되었습니다."라고 말했습니다. "Omnicom은 스타일과 미세 조정 같은 최신 기능뿐 아니라 엔지니어링 데이터 중심의 프롬프트를 도입하기 시작했습니다. 앞으로도 사용자와 연관성이 높은 시각적 요소 관련 아이디어를 책임감 있는 방식으로 제공할 수 있길 기대합니다."

Typeface의 제품 책임자인 비샬 수드는 "최근 개선된 Imagen의 제품 유지 역량은 Typeface의 중점 사업인 브랜드 맞춤 AI에 완벽하게 부합합니다."라고 설명했습니다. "Google Vertex AI의 Imagen을 Typeface의 브랜드 맞춤 AI에 접목하면서 기업이 짧은 시간 내에 10배나 많은 맞춤 콘텐츠를 생성하도록 도울 수 있게 되었습니다."

최근 Google 쇼핑은 Vertex AI 기반 Imagen을 사용해 Product Studio라는 애플리케이션을 개발했습니다. Product Studio는 판매자가 전문가급의 제품 사진을 촬영하는 데 들던 시간의 일부만 투입해 풍부한 제품 이미지를 신속하고 쉽게 생성할 수 있도록 지원합니다. Google의 제품 관리 부문 전무이사인 제프 하렐은 “초기 파일럿에 참여한 판매자로부터 Vertex AI 기반 Imagen을 활용한 Product Studio가 제품 실사용 사진을 생성하고 제품 카탈로그에 바로 게시하는 데 도움이 된다는 긍정적인 반응을 얻었습니다."라고 말합니다.

5월에 발표된 PaLM 2는 Google Cloud의 Bard와 Duet AI를 비롯한 수십 개의 Google 제품을 지원하는 모델군입니다. 현재 정식 버전으로 출시된 채팅용 PaLM 2 모델을 통해 쇼핑 도우미, 고객 지원 담당자 등의 멀티턴 채팅 애플리케이션에 Google PaLM의 다양한 기능을 활용할 수 있게 되었습니다.

널리 사용되는 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 제공업체인 ThoughtSpot은 Google Sheets용 ThoughtSpot에 차트, 시각적 요소, 이상치의 설명을 즉시 생성할 수 있는 'AI Explain'이라는 새로운 기능을 빌드하기 위해 PaLM 2를 사용하고 있으며, 분석 플랫폼에 새로운 대화형 AI와 ML 기반 예측 기능을 선보일 예정입니다.

Codey를 사용하는 조직의 개발자는 다양한 코딩 작업의 속도를 높여 작업의 효율성을 높이고 기술 격차를 메울 수 있습니다. 이 모델은 코드 완성 및 코드 생성 기능뿐 아니라 디버깅, 문서 작성, 새로운 개념 학습 등에 도움이 되는 채팅까지 지원합니다. 5월에 미리보기 버전으로 출시된 이후 Go, Google 표준 SQL, Java, JavaScript, Python, Typescript와 같은 프로그래밍 언어가 추가되었습니다. 또한 코드 응답의 품질을 개선하고 제공 역량을 높여 개발자들이 생성형 엔지니어링 시대를 맞아 적절한 도구를 갖출 수 있도록 뒷받침했습니다.

GitLab의 최고 제품 책임자인 데이비드 데산토는 "보안과 개인 정보 보호는 소프트웨어 개발 수명 주기에 AI를 통합할 때 반드시 고려해야 할 핵심 요소입니다."라고 말했습니다. "GitLab은 새로운 AI 기반 기능을 개인 정보 보호 우선 접근방식으로 제공하기 위해 Vertex AI를 활용하고 있습니다. 덕분에 PaLM 2를 바탕으로 빌드된 Codey 기반 모델을 활용하고 자체 모델을 실행할 수 있게 되었습니다. GitLab DevSecOps 플랫폼은 조직에서 데이터, 지식 재산, 소스 코드를 보호하면서도 AI의 장점을 활용해 소프트웨어를 보다 신속하게 제공할 수 있도록 도와줍니다."

5월에 미리보기 버전으로 처음 출시된 Chirp는 Google Cloud에서 수백만 시간 상당의 오디오로 학습하고 100개 이상의 언어를 지원하도록 개발하여 매개변수가 20억 개에 달하는 음성 모델의 한 버전입니다. Chirp는 영어 정확도가 98%에 달하며 사용자가 1,000만 명 미만인 언어에서는 최대 300%의 상대적 개선을 실현합니다. 고객 지원, 스크립트 작성 또는 음성 제어와 같은 사용 사례에 Chirp를 활용하는 조직은 현지 언어로 잠재고객을 응대하여 고객과 주민들과 소통할 수 있습니다.

마지막으로, 현재 미리보기 버전으로 출시된 Multimodal Embeddings API는 텍스트와 이미지를 상호 호환되도록 처리하여 이미지 및 텍스트 기반 추천 같은 새로운 애플리케이션을 다양하게 개발할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 이 기능은 6월에 정식 출시되어 완전히 텍스트 기반의 사용 사례에 권장되는 Text Embeddings API를 보완하는 역할을 합니다. Multimodal Embeddings API를 사용하면 이미지와 텍스트를 함께 분류하는 것이 가능해집니다. 또한 제품 이미지와 텍스트 설명을 모두 사용해 연관성이 높은 결과를 제공할 수 있는 소매용 추천 시스템 같은 사용 사례에 중요하게 사용될 수 있습니다.

생성형 AI에 맞는 인프라 구축
생성형 AI 앱 빌드에 필요한 모델과 도구에 액세스하는 것 외에도 앱의 확장과 안정적인 실행을 뒷받침할 인프라가 필요합니다. 되도록이면 기술 인력이 혁신적인 제품을 빌드하는 데에만 집중할 수 있도록 부담스러운 컴퓨팅 비용이나 관리 오버헤드가 발생하지 않는 것이 이상적입니다. Google Cloud는 최소한의 지연 시간으로 유한한 태스크를 실행하는 소규모 모델은 물론 최신 실험을 수행할 수 있는 대규모 모델을 실행할 수 있는 선택사항과 역량을 제공합니다.

대규모 언어 모델 고객은 Google Cloud 모델을 사용해 프로젝트와 애플리케이션 규모를 확대할 계획이며, 요청이 합당한 수준의 성능으로 처리될지 확신을 얻고 싶어 하는 경우가 많습니다. 고객 서비스가 핵심인 실시간 애플리케이션을 제공할 때 특히 중요한 부분입니다. Vertex AI는 8월부터 보장된 처리량을 제공할 수 있도록 프로비저닝된 전용 생성형 AI 용량을 지원할 예정입니다. 이 기능은 워크로드가 대량으로 꾸준히 지속되는 고객에게 특히 유용하게 활용될 수 있습니다.

데이터와 개인 정보가 보호되는 생성형 AI 활용
Google Cloud에서는 고객이 자체 데이터를 사용해 모델을 맞춤설정할 수 있는 기능을 지원하고 있습니다. Vertex AI는 고객이 데이터를 보호하고 안전하게 비공개 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다. 기업이 Vertex AI에서 기반 모델을 미세 조정할 때 비공개 데이터, 모델 출력, 프롬프트를 비공개 상태로 유지할 수 있으며 기반 모델 학습 코퍼스에 절대 사용되지 않습니다. 고객 데이터 보호를 위한 Google Cloud의 노력은 최근 발간한 'Adaptation of Large Foundation Models(대규모 기반 모델 적응)'이란 백서에 소개되어 있습니다.

감사 기능과 규정 준수는 고객 데이터의 보안과 개인 정보 보호를 보장하는 데 필수적입니다. Google Cloud는 고객 데이터 사용에 대한 투명성 약속과 고객의 데이터 보호 영향 평가(DPIA) 지원을 비롯한 포괄적인 GDPR 개인 정보 보호 노력에도 참여하고 있습니다. Google Cloud는 Vertex AI에 정식 버전으로 출시된 많은 모델에 대해서도 HIPAA를 준수하고 있습니다. 이제 비즈니스 제휴 계약을 체결한 의료 및 생명과학 고객은 Google Cloud에서 보호 건강 정보(PHI) 데이터로 워크로드를 실행할 수 있습니다.

책임 있는 혁신
비즈니스 성과보다는 유익한 사용, 사용자 안전, 피해 예방을 우선시하는 Google Cloud의 AI 원칙이 AI 제품 개발에도 그대로 적용되었습니다. Google Cloud는 생성형 AI 제품에 대한 포괄적인 점검을 통해 잠재적인 위험을 식별하고 이러한 영향을 완화하기 위한 안전 장치를 개발했습니다. 예를 들어 안전에 대한 우려를 해소하기 위해 편견과 악의적인 표현, 그 밖의 유해한 콘텐츠를 거르기 위한 안전 필터를 구현했습니다. Google Cloud는 고객에게 애플리케이션 내 위험을 완화하는 데 도움이 되는 도구와 함께 책임감 있는 AI 도입 과정에 도움이 되는 권장사항을 제공합니다.

조직에 강력한 생성형 AI 성능 탑재

Vertex AI는 다양한 기반 모델과 광범위한 엔터프라이즈급 플랫폼 역량을 모두 갖추고 있으면서도 비즈니스나 조직이 기반 모델을 액세스해 자체 데이터를 기반으로 미세 조정한 후 차별화된 앱 및 디지털 환경에 활용할 수 있는 방법을 계속해서 개발하고 있습니다. 다음 단계가 궁금하다면 Google Cloud의 제품 페이지를 방문하거나 영업 담당자에게 연락하여 Google Cloud의 최신 기능에 대해 알아보세요.

AI 기반 공동작업 도구 소개: Duet AI for Google Cloud

Mon, 19 Jun 2023 06:00:00 +0000

클라우드 개발자 여러분, 바야흐로 무엇이든 할 수 있는 시대입니다. 원하는 언어로 코딩하고, 컨테이너로 이식성을 활용하고, 서버리스로 복잡성을 최소화하고, DevOps 원칙에 따라 전체 소프트웨어 수명 주기를 관리할 수 있습니다. 그렇지만 현실을 직시해보죠. 새로운 클라우드 애플리케이션을 빌드하고 온보딩하려면 여전히 수작업 계획 통합, 그리고 그야말로 고된 작업을 해야 합니다. 배포에 대해 조사하고 계획을 수립하고, 실행 가능하며 안전한 아키텍처를 만들어야 하며, 실제 코드 또한 작성해야 합니다.

지난 수십 년 간 클라우드는 기본적으로 다양한 옵션을 제공하는 'DIY' 모델로서 개발을 더욱 복잡하게 만드는 방향으로 발전해 왔습니다. 처음에는 기쁨의 비명을 질렀지만, 이제는 비명만 지르게 된 상황입니다.

그 기쁨을 온전히 되찾을 수 있다면 어떨까요? 필요하기만 하면 언제 어디서든 도움을 얻을 수 있다면 어떨까요?

Duet AI for Google Cloud 소개

Google의 최신 생성형 AI 기반 모델로 구동되는 Duet AI for Google Cloud는 상시 사용 가능한 AI 공동작업 도구로, 기술 수준에 관계없이 모든 사용자에게 필요한 도움을 제공합니다. Google은 Duet AI를 통해 사용자 의도에 기반하며 맞춤화된 새로운 클라우드 경험을 선사하고 사용자 환경을 심층적으로 파악하여 확장 가능하면서 안전한 애플리케이션 구축을 지원하는 동시에 전문적인 가이드를 제공하고자 합니다.

Google은 Duet AI에 맞춰 Google Cloud를 진화시키면서 책임감 있는 AI를 경험의 중심에 두며 더욱 인간 중심적이고 종합적이며 유용한 클라우드 플랫폼을 구축하고자 합니다.

인간 중심: Google은 Duet AI를 통해 필요할 때마다 개발자를 위한 코드 추천부터 데이터 엔지니어를 위한 프롬프트 기반 데이터 통계, 비즈니스 사용자를 위한 채팅 기반 앱 제작에 이르기까지 다양한 지원을 제공함으로써 기술 수준에 관계없이 모든 유형의 사용자가 Google Cloud에 더욱 쉽게 액세스하고 맞춤화하여 사용할 수 있도록 지원합니다.
종합적: 생성형 AI 중심의 클라우드 환경을 사용하면 기능, 서비스, 기술 스택 전반에 걸쳐 사일로가 감소하고 유기적으로 클라우드를 개발할 수 있으며, Google Cloud의 어떤 위치에서든 원하는 형식으로 전체 그림을 파악할 수 있습니다.
유용성: Google Cloud로 앱을 빌드하고 운영하기 위한 더욱 스마트하고 문맥에 맞는 권장사항을 제공하기 위해 Duet AI를 지원하는 기본 모델 중 하나인 Codey를 문서 및 샘플 코드와 같은 Google Cloud 관련 콘텐츠로 선행 학습시키고 Google Cloud 사용자 행동 및 패턴을 토대로 미세 조정했습니다.
책임감: Google은 AI 원칙에 따라 책임감 있게 기술을 개발하려는 노력을 기울입니다. 사용자의 코드와 권장사항은 모델 학습과 개발에 재사용되지 않습니다. 따라서 데이터 및 코드를 보호하고 AI 모델을 학습시키는 지식 공간의 무결성을 보장할 수 있습니다.

Duet AI for Google Cloud에서 새롭게 제공되는 기능

사용자 의도에 기반한 그리고 개인에게 맞춤화된 새로운 클라우드 경험을 선사한다는 Google의 미션을 가능케 하는 새로운 기능 몇 가지를 소개합니다.

코드 어시스턴스는 애플리케이션 개발자와 데이터 엔지니어 같은 클라우드 사용자를 위한 AI 기반 코드 어시스턴스를 제공합니다. 코드를 입력할 때 실시간으로 추천 코드를 제공하고, 전체 함수와 코드 블록을 생성하며, 코드의 취약성과 오류를 파악하여 수정 사항을 제안합니다.

Google Cloud Storage 버킷 생성 코드를 자동 생성하는 코드 어시스턴스

코드 어시스턴스는 Google의 완전 관리형 보안 개발 환경인 Cloud Workstations와 Google Cloud 콘솔에서 제공하는 기타 코드 편집기 환경 등 Google Cloud 전반의 여러 제품 및 서비스에서 활용가능해집니다. 또한 Cloud Shell 편집기 또는 VSCode 및 JetBrains IDE를 위한 Cloud Code IDE 확장 프로그램에서도 개발자에게 코드 어시스턴스를 제공합니다. 코드 어시스턴스는 Go, Java, JavaScript, Python, SQL을 비롯해 다양한 언어를 지원합니다.

채팅 어시스턴스를 사용하면 간단한 자연어를 사용하여 개발 또는 클라우드에 관련된 구체적 질문에 답변을 얻을 수 있습니다. 사용자는 채팅 어시스턴스를 통해 특정 클라우드 서비스 또는 기능을 사용하는 방법이나 클라우드 프로젝트 구현을 위한 세부 계획 등 다양한 주제에 대해 실시간 안내를 받을 수 있습니다. 또한 아키텍처 또는 코딩 관련 권장사항을 제공하므로 관련 문서를 검색할 필요성이 줄어듭니다.

채팅 어시스턴스를 사용하여 Cloud Run에 앱을 배포하기 위한 세부 단계 알아보기

또한 IDE, Cloud 콘솔과 같은 여러 Google Cloud 표시 영역과 제품 및 서비스에서도 채팅 어시스턴스가 제공됩니다. 채팅 어시스턴스를 활용하면 개발자, 운영자, 데이터 엔지니어, 보안 전문가 등이 더 많은 작업을 보다 빠르게 완료할 수 있습니다.

한 가지 특정 영역에 전문화된 개발자를 위해 이러한 기능을 더욱 최적화하려면 기업에서 Vertex AI의 생성형 AI 지원을 사용해 자체 코드베이스로 Codey를 미세 조정하면 됩니다. 현재 Vertex AI에서 이러한 맞춤형 Codey 모델을 직접 사용할 수 있으며 올 하반기에는 기본 제공 Duet AI 환경과 연결할 수 있게 될 예정입니다. 코드로 Codey를 학습시키는 경우에도 비공개 데이터는 비공개로 유지되며 광범위한 기반 모델 학습 코퍼스에서 사용되지 않으니 걱정하지 마세요. 데이터가 저장되는 위치와 데이터가 사용되는 방식 또는 사용 여부를 직접 관리하고 투명하게 확인할 수 있습니다.

Duet AI for AppSheet를 사용하면 지능형 비즈니스 애플리케이션을 만들어 데이터를 연결하고 자연어를 통해 Google Workspace에 워크플로를 구축할 수 있습니다. AI 기반 프롬프트가 안내하는 채팅에서 사용자가 요구사항을 설명하는 방식으로 앱을 빌드할 수 있어 코딩이 필요하지 않습니다. 덕분에 더욱 많은 사용자의 앱 제작이 가능해져 개발자팀에서 더 중요한 다른 업무에 집중할 수 있습니다.

Duet AI for AppSheet를 사용하여 자연어로 비즈니스 애플리케이션 제작하기

지속적으로 진화하는 공동작업 도구의 도움을 얻어 개발자의 과도한 업무 부담을 완화하면서도 클라우드 개발의 즐거움을 되찾게 되기를 바랍니다. Duet AI를 사용하여 보다 자신 있고 쉽고 재미있게 클라우드를 탐색하세요.

게다가 이것은 시작에 불과합니다. Duet AI가 선사하는 클라우드 경험의 미래에는 가능성이 가득합니다. Google은 정교하게 맞춤화된 지원에 개발자 생산성 향상의 미래가 달려 있다고 생각합니다. Duet AI는 Google만의 고유한 엔드 투 엔드 AI 지원 기술을 사용하여 작업 환경의 생산성을 새롭게 정의합니다. Duet AI for Google Cloud에 대한 Google의 비전을 보려면 여기를 확인하세요.

현재 Duet AI for Google Cloud의 초기 기능은 제한된 사용자에게만 제공되며, 곧 제공 범위가 확대될 예정입니다. Google Cloud의 신뢰할 수 있는 AI 테스터 프로그램에 참가하려면 여기에서 가입하세요.

개발자, 기업, 정부에 생성형 AI를 제공하는 Google Cloud

Tue, 14 Mar 2023 13:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2023년 3월 14일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

생성형 AI는 우리가 정보, 브랜드, 다른 사람과 상호작용하는 방식에 혁신적인 대화형, 멀티모달 경험의 물결을 일으키고 있습니다. 수십 년간 Google이 AI에 투자한 연구 및 혁신 기술의 힘을 활용하는 Google Cloud는 기업 및 정부에 간단한 자연어 입력으로 텍스트, 이미지, 코드, 동영상, 오디오 등을 생성할 수 있는 능력을 제공하고 있습니다.

이러한 기술이 잠재력을 완전히 발휘하려면 모든 개발자, 기업 및 정부가 사용할 수 있도록 지원해야 합니다. 오늘날까지 생성형 AI는 맞춤설정은 물론 접근조차 쉽지 않았으며, 때때로 신뢰도에 영향을 줄 정도로 부정확한 정보를 생산하는 경향이 있었습니다. 10년 전, 기업과 개발자가 새로운 폼 팩터, 인터페이스 및 상호작용에 적합한 안전하고 강력한 도구를 확보함에 따라 모바일 생태계가 비상할 수 있었습니다. 마찬가지로, 현재의 생성형 AI가 성장하려면 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 빌드할 수 있는 차세대 도구가 필요합니다.

이러한 요구를 해결하기 위해 Google Cloud는 생성형 AI를 기반으로 한 다양한 제품을 출시하여 개발자가 책임감 있게 제품을 빌드하는 동시에 엔터프라이즈급 안전, 보안 및 개인 정보 보호를 확보할 수 있도록 지원할 것입니다. 이러한 여정은 오늘 다음과 같은 두 가지 새로운 기술의 도입으로부터 시작됩니다.

Vertex AI의 생성형 AI 지원을 통해 데이터 과학팀은 Google 및 타사에서 구축한 기반 모델에 액세스할 수 있으며, 자체 개발한 ML 모델 및 MLOps에 사용하는 것과 동일한 플랫폼에서 이러한 모델을 기반으로 삼아 빌드하고 맞춤설정할 수 있게 됩니다.
생성형 AI 앱 빌더는 개발자가 봇, 채팅 인터페이스, 커스텀 검색엔진, 디지털 어시스턴트 등을 비롯한 새로운 경험을 빠르게 제공할 수 있게 도와줍니다. 개발자는 Google의 기반 모델에 API로 액세스하고 즉시 사용 가능한 템플릿으로 몇 분 또는 몇 시간 내에 생성형 앱 제작을 빠르게 시작할 수 있습니다.

이 모든 과정에서 Google Cloud는 조직이 데이터 사용 여부, 방법 및 대상을 완벽하게 제어할 수 있도록 보장합니다.

IDC의 전 세계 인공지능 및 자동화 연구 부문 그룹 부사장 리투 조티는 다음과 같이 말합니다. “Google Cloud는 Vertex AI의 생성형 AI 지원 및 생성형 AI 앱 빌더 출시를 통해 수십 년간 이어진 AI 연구와 혁신, 투자의 결과를 전 세계에 제공하고 있습니다. 이를 통해 Google Cloud는 완전히 새로운 세대의 기업가, 혁신가, 개발자 및 실행가가 새로운 방식으로 AI의 힘을 활용할 수 있도록 지원할 준비를 갖추었습니다. Google Cloud는 팀 역량 강화, 산업 혁신, 더 나은 세상을 만드는 변화에 대한 매우 고무적인 비전을 갖고 있습니다. 특히 책임성에 대한 인식을 기반으로 한, 신중하면서도 대담한 접근 방식이 특징입니다.”

Vertex AI로 기반 모델 빌드, 조정 및 배포

Vertex AI는 ML 모델 및 AI 애플리케이션 학습 및 배포를 위한 Google Cloud의 머신러닝 플랫폼이며 사상 최대의 업그레이드가 진행되고 있습니다.

Vertex AI의 생성형 AI 지원을 통해 데이터 과학팀은 가장 간단한 방식으로 PaLM과 같은 기반 모델을 활용할 수 있으며 다음을 포함한 여러 옵션과 제어 기능을 사용할 수 있습니다.

해결할 사용 사례를 선택. 개발자가 이제 Vertex AI에서 PaLM API에 쉽게 액세스하여 콘텐츠 생성, 채팅, 요약, 분류 등의 사용 사례를 즉시 해결할 수 있습니다.
Google의 최신 기반 모델 중에서 선택. Google Research 및 DeepMind에서 개발한 모델이 제공되며 텍스트, 이미지, 동영상, 코드 및 오디오 등 다양한 데이터 형식에 대한 지원이 포함됩니다.
다양한 모델 중에서 선택. 향후 Vertex AI는 점진적으로 오픈소스 및 서드 파티 모델을 지원할 것입니다. 다양한 모델 유형 및 크기를 한 곳에서 사용할 수 있는 Vertex AI는 비즈니스 요구에 맞는 최고의 리소스를 사용할 수 있는 유연성을 고객들에게 제공합니다.
프롬프트 조정, 맞춤설정 및 최적화 방법을 선택. 비즈니스 데이터를 사용하여 기반 모델 출력의 관련성을 높이고 비용을 관리하며 데이터 주권과 개인 정보 보호를 보장할 수 있습니다.
모델 사용 방법을 선택. 노트북, API, 대화형 프롬프트 등 다양한 도구를 통해 개발자, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어가 모두 생성형 앱 및 맞춤설정된 모델 빌드에 기여할 수 있습니다.

CNA Insurance의 글로벌 데이터 및 분석 최고 책임자이자 SVP인 산토시 바드와즈는 다음과 같이 말합니다. "처음부터 Vertex AI는 CNA의 AI 확장 방식을 혁신하고 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 더 효과적으로 관리하는 데 도움이 되었습니다. Vertex AI의 생성형 AI 지원 덕분에 현재 CNA는 고객 및 직원의 고유한 비즈니스 니즈에 맞춤화된 인사이트를 제공할 수 있습니다."

신뢰할 수 있는 테스터는 오늘부터 Vertex AI의 생성형 AI 지원에 액세스할 수 있습니다. 사전 체험 관련 소식에 관심이 있으면 Google의 기술 커뮤니티, Google Cloud Innovators에 가입하세요.

생성형 AI 앱 빌더를 사용하여 몇 분 또는 몇 시간 내에 애플리케이션 빌드

기업과 정부는 또한 새로운 AI 기술을 활용해서 고객, 파트너 및 직원 상호작용을 더 효과적이고 유용하게 만들고자 합니다. 이를 지원하기 위해 Google은 개발자가 제한적인 전문 기술만으로도 봇, 채팅 앱, 디지털 어시스턴트, 커스텀 검색엔진 등의 생성형 앱을 빠르게 제작할 수 있도록 지원하는 새로운 생성형 AI 앱 빌더를 발표하였습니다. 개발자는 다음을 수행할 수 있습니다.

몇 주 또는 몇 년이 아닌 몇 분 또는 몇 시간 내에 빌드. 개발자는 기반 모델에 대한 직접 API 액세스와 즉시 사용 가능한 템플릿을 활용해 검색, 지원, 제품 추천 및 탐색, 미디어 제작 등의 주요 사용 사례를 위한 작업을 빠르게 시작할 수 있습니다. 또한 사전 빌드된 커넥터를 통해 데이터를 기반 모델의 인텔리전스와 통합하고 이 과정에서 데이터 비공개 상태를 유지할 수 있습니다.
조직 데이터 및 정보 검색 기술을 결합하여 관련성 있는 답변을 제공. 조직은 이제 사용자 질문의 의도를 유추하고 기반 모델의 관련성 있는 정보와 독점적 데이터를 함께 표시하며 필요한 인용 및 출처와 함께 응답을 제공하는 앱을 빌드할 수 있으며 이 과정에서 데이터 격리 및 주권을 보장할 수 있습니다.
텍스트 이외의 정보를 사용하여 검색하고 응답. 고객은 키보드 입력, 대화, 스크린 탭, 이미지 제출 등 다양한 방식으로 상호작용할 수 있습니다. 그리고 봇, 어시스턴트, 기타 생성형 앱 역시 텍스트, 음성 및 미디어로 응답할 수 있습니다.
자연스러운 대화를 구조화된 흐름과 결합. 이제 개발자는 상호작용 기간과 관계없이 세부 제어 기능을 사용해 기반 모델의 출력을 단계별 대화 조정과 결합하여 고객에게 올바른 답변을 안내할 수 있습니다.
단순한 알림 대신 상호작용을 지원. 디지털 어시스턴트와 봇을 구매 및 프로비저닝 시스템에 연결하여, 단순한 콘텐츠 제공을 넘어 고객 대화를 맥락에 따라 상담사에게 에스컬레이션할 수 있습니다.

"일상 생활에서 음성 어시스턴트 사용이 늘어남에 따라 소비자들은 점점 더 정확하고 일관된 음성 상호작용을 기대하고 있습니다. Toyota와 Lexus는 이미 Google Cloud의 업계 최고 AI 기반 음성 서비스 통합을 통해 고객들에게 고품질 음성 서비스를 제공하고 있습니다."라고 Toyota Connected North America의 CEO 겸 사장인 스티브 바스라는 말합니다. "이러한 최신 생성형 AI 발표와 발맞추어 Toyota Connected는 Google과의 파트너십을 확장하는 한편 운전자에게 가장 뛰어나고 혁신적인 차량 경험을 제공하고자 하는 비전에 기반 언어 모델이 어떻게 도움이 될지 모색하고자 합니다."

"Mayo Clinic의 CIO인 크리스토퍼 로스는 다음과 같이 말합니다. "AI 역량은 Mayo Clinic이 환자 및 지역사회의 건강 증진을 위한 질병 진단 및 치료를 발전시키기 위한 핵심 전략 파트너로 Google Cloud를 선택한 이유입니다. 생성형 AI 기반 검색은 의료진이 정보를 찾고 이해하고 해석하는 데 도움이 될 수 있으며 데이터의 비공개 상태를 안전하게 유지할 수 있습니다. Mayo Clinic은 지속적인 공동 혁신을 통해 의료진과 직원들의 인지 정보 과부하 상황을 완화하고 운영 효율성을 개선하는 데 도움이 될 솔루션을 개발할 수 있기를 기대합니다."

"STARZ의 Direct-to-Consumer 부문 수석 부사장인 로빈 차코는 다음과 같이 말합니다. "Google Cloud의 선도적인 AI 기술 덕분에 STARZ 고객들이 보다 관련성 높은 콘텐츠를 검색할 수 있게 되어 참여도를 개선하고 제공 콘텐츠를 끝까지 시청할 가능성을 높일 수 있습니다. 생성형 AI 기반 검색을 통해 사용자가 관련성이 가장 높은 콘텐츠를 더욱 쉽고 빠르게 검색할 수 있도록 지원하는 것에 대해 큰 기대를 가지고 있습니다."

신뢰할 수 있는 테스터는 오늘부터 생성형 AI 앱 빌더에 액세스할 수 있습니다. 사전 체험 관련 소식에 관심이 있으면 Google의 기술 커뮤니티, Google Cloud Innovators에 가입하세요.

생성형 AI 빌딩 블록을 경영상의 가치로 전환

Google Cloud의 생성형 AI 기능을 활용할 수 있는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

자동화된 콘텐츠 생성. 생성형 AI는 브레인스토밍을 촉진하고, 카피라이팅을 수행하고, 미디어 애셋을 생성할 수 있습니다. 즉, 이메일, 마케팅 메시지, 광고 애셋의 프로토타입을 몇 초 만에 제작하고 몇 주 또는 몇 개월이 아닌 몇 분 또는 몇 시간 내에 검토하도록 준비할 수 있습니다. 다양한 조직의 마케팅팀과 크리에이티브팀이 이 기술을 통해 현재의 워크플로를 보강하여 캠페인, 프로그램, 광고 등에 더 많은 옵션과 유형을 활용하고 독창성을 발휘하기를 바라고 있습니다.
거의 모든 태스크를 위한 AI 경험 및 어시스턴트. 생성형 AI는 기업과 정부가 복잡한 대용량 데이터를 요약본, 대화형 멀티미디어 경험 및 자연스러운 대화로 전환할 수 있게 도와줍니다. 따라서 브랜드 및 제품 Q&A와 같은 고객 대면 경험은 물론 보다 복잡한 데이터 과학 사례에서도 이 기술을 활용하는 데 관심을 가지는 고객이 많습니다. 예를 들어 디지털 어시스턴트와 같은 생성형 앱은 자연어 쿼리 등을 통해 데이터 탐색을 지원하는 SQL 쿼리를 생성하여 데이터 분석가 및 비즈니스 사용자의 기술 향상을 도와줄 수 있습니다.
여러 소스에 걸쳐 있는 대규모 내부 데이터 세트 검색 및 이해. 시장을 포괄적으로 파악하기 위해 다양한 내부 및 외부 데이터 소스를 분석하는 은행 고객이 많습니다. 여러 소스의 정보를 검색할 때 관련성 있는 결과, 대규모 문서의 정확한 요약, 쿼리 소스를 세분화하는 도구, 인용 및 출처를 제공하는 기술을 사용하여 직원이 검색 결과를 신뢰하고 필요에 따라 더 심층적으로 분석할 수 있도록 하는 방법을 모색하고 있습니다.
생성형 앱 스타트업을 위한 기초 제공. Vertex AI는 생성형 AI를 통해 공평한 개발 기회를 제공합니다. Vertex AI는 기반 모델에 대한 API 액세스를 제공하고 이러한 기술에 일반적으로 수반되는 방대하고 제한적인 데이터 요구사항을 줄임으로써 데이터 과학자부터 독학 개발자까지 모든 종류의 개발자와 혁신가들이 차세대 스타트업을 만들 수 있게 도와줍니다.

책임감 있는 AI로 데이터 보호 및 대화 흐름 형성

Google Cloud는 제품에 새로운 AI 발전 기술을 도입할 때 두 가지를 약속합니다. 즉 혁신적인 기술을 제공하는 동시에, 이러한 기술에 조직, 사용자 및 사회를 위한 적절한 보호가 포함되도록 한다는 것입니다. 이를 위해 2017년 마련된 AI 원칙은 첨단 기술 구축, 연구 수행, 제품 개발 정책 입안에 대한 접근 방식을 안내하는 '살아있는 기준'을 제시합니다. 이 AI 원칙을 실행하는 구체적인 방법은 Google의 포괄적인 보고서를 참조하세요.

이번 발표 역시 AI 원칙을 다음과 같은 형태로 담았습니다.

투명성과 설명가능성: Vertex AI와 생성형 AI 앱 빌더에는 모델 동작을 조사, 파악 및 수정하기 위한 도구가 포함되어 있습니다.
데이터 개인 정보 보호와 데이터 주권: 회사에서 Vertex AI로 모델을 학습하거나 생성형 AI 앱 빌더로 고객 서비스 환경을 빌드하는지에 관계없이 비공개 데이터는 비공개 상태로 유지되고 광범위한 기반 모델 학습 코퍼스에 사용되지 않습니다. 조직은 항상 데이터 저장 위치 및 사용 방식 또는 사용 여부를 제어하며, 다양한 규정 및 데이터 주권 법률을 준수하는 동시에 다양한 데이터 사용 사례를 안전하게 추진할 수 있도록 지원합니다.
사실성과 최신성: 생성형 AI 앱 빌더는 정확한 소스와 출처를 제공하면서 가장 적절한 정보를 제공하도록 설계된 정보 검색 알고리즘을 사용합니다.
확정적 워크플로 제어를 갖춘 확률적 모델: 조직은 생성형 AI의 대화형 및 확률적 특성을 통제되고, 확정적이며, 신뢰할 수 있는 결과와 결합하기를 원합니다.
다양한 요구사항에 적합한 옵션: 다양한 조직의 각종 요구를 충족하기 위해 Google Cloud의 플랫폼은 데이터 및 모델 계보 기능, 통합 보안 및 ID 관리 서비스, 서드 파티 모델 지원, 모델 및 비용에 대한 옵션 및 투명성, 통합 청구 및 사용 권한 지원, 여러 언어 간 지원 등을 포함하여 유연하게 설계되었습니다.

Deutsche Bank의 CIO인 길 페레즈는 다음과 같이 말합니다. "Google Cloud는 Deutsche Bank의 전략적 파트너로서 운영 효율을 개선하고 고객을 위한 제품 설계 및 제공 방식을 재편하기 위해 협력하고 있습니다.. 책임감 있는 AI에 대한 Google의 접근 방식에 만족하고 있으며, 개발자 생산성 및 혁신 강화, 직원 유지에 있어 그동안 달성한 성공을 기반으로 생성형 AI의 발전 과정에서도 함께 혁신을 이룰 수 있기를 기대합니다."

또한 AI 개발에 대한 개방형 접근 방식의 일환으로 Google은 스타트업, 개발자 및 기업이 자체 AI 프로젝트를 쉽게 가속화할 수 있게 도와주는 새로운 AI 파트너십 및 프로그램을 발표했습니다.

새로운 발표 내용에 대해 자세히 알아보려면 Google Cloud의 생성형 AI 페이지를 방문하거나 3월 29일 온라인에서 라이브로 진행되는 Google Data Cloud & AI Summit에 참여하세요.

Artifact Registry 및 컨테이너 스캔을 사용하여 원점 회귀 보안 달성 및 배포 간소화

Tue, 06 Dec 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 10월 5일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

사이버 범죄로 인한 기업의 피해액은 연간 6조 달러에 달하며, 그중 랜섬웨어로 인한 피해액만 200억 달러에 달합니다.¹ 공격 벡터의 주요 소스는 오픈소스 소프트웨어에 존재하는 취약점인데, 이러한 취약점은 유명한 프로젝트일수록 더 많이 발견됩니다. 2021년 기준 가장 인기 있는 오픈소스 프로젝트 버전의 상위 10%에 알려진 취약점이 포함될 가능성은 평균 29%에 달했습니다. 반면 나머지 90%의 프로젝트 버전에 알려진 취약점이 포함될 가능성은 6.5%에 불과합니다.²Google은 오픈소스 소프트웨어를 활용할 때 부딪힐 수 있는 어려움을 잘 알고 있습니다. 지금까지 수십 년 동안 오픈소스 소프트웨어를 다뤄온 Google은 Google Cloud의 솔루션을 통해 고객에게 일부 권장사항을 제공하고 있습니다. 다음은 아티팩트 관리 플랫폼을 시작하고 활용하기 위한 간단한 세 가지 방법입니다.

Google Cloud 기반 레지스트리 솔루션 사용: Artifact Registry는 차세대 Container Registry이며 이미지 스토리지를 보호하고 최적화하는 데 적합한 옵션입니다. 중앙 집중식 관리가 가능하며 Google Cloud 런타임 및 DevOps 솔루션과 원활하게 통합되어 다양한 아티팩트를 저장할 수 있으므로 애플리케이션을 쉽게 빌드하고 배포할 수 있습니다.
원점 회귀로 심각한 취약점 조기 발견: Artifact Registry에서 컨테이너의 자동 스캔을 사용 설정하면 개발 프로세스 초기에 취약점을 감지할 수 있습니다. 자동 스캔 기능을 사용 설정하면 레지스트리에 푸시된 모든 이미지가 계속해서 증가하는 운영체제 및 언어 패키지 취약점을 감지하는 자동 스캔을 거치게 됩니다. 지속적 분석 기능은 이미지가 사용되는 동안 해당 이미지 관련 취약점 정보를 계속해서 업데이트합니다. 이 간단한 단계를 통해 개발 초기부터 보안을 고려할 수 있으며 운영 중인 애플리케이션의 심각한 취약점을 악의적인 행위자가 포착하기 전에 감지할 수 있습니다.
GKE에 최적화된 간편한 배포: 저장소가 리전화되어 있어 이미지를 Google Cloud 런타임에 빠르고 쉽게 배포할 수 있습니다. 또한 이미지 스트리밍을 통해 GKE에서 실행되는 애플리케이션의 시작 지연 시간을 더욱 줄일 수 있습니다.

Google 기반 아티팩트 관리 솔루션은 IAM 및 Binary Authorization 등 다른 Google Cloud 서비스와 긴밀하게 통합됩니다. Artifact Registry와 함께 자동 스캔을 사용하는 것은 소프트웨어 개발 수명 주기의 보안 상태를 개선하는 중요한 한 걸음입니다.

엔드 투 엔드 소프트웨어 공급망

이러한 Google Cloud 솔루션을 활용하면 컨테이너 워크로드를 최적화하고 조직이 개발 초기부터 보안을 고려하는 데 도움이 됩니다. Artifact Registry 및 자동 스캔 사용 설정에 대해 자세히 알아보세요.

해당 기능은 현재 사용 가능합니다.

1. Cyberwarfare In The C-Suite(최고 책임자의 사이버 전쟁)

2. State of the software supply chain 2021(2021년 소프트웨어 공급망 현황)

Cloud Logging에서 알아야 할 다섯 가지 보안 및 규정 준수 기능

Thu, 08 Sep 2022 00:14:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 8월 4일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

기업 및 공공 부문에서 클라우드 채택이 계속 가속화됨에 따라 클라우드 환경에서 누가 무엇을 했는지 정확하게 파악하는 것이 클라우드 환경의 보안 및 규정 준수를 위해 중요해졌습니다. 로그는 보안 침해를 감지하거나 현재 일어나고 있는 보안 문제를 조사하거나 포렌식 조사를 수행할 때 매우 중요합니다. 다음 Cloud Logging에서 알아야 할 다섯 가지 보안 및 규정 준수 기능은 고객이 보안 감사를 가장 잘 수행할 수 있도록 로그를 생성하는 데 도움이 됩니다. 첫 세 가지 기능은 2022년에 출시되었으며 나머지 두 기능은 그 이전부터 사용되어 왔습니다.

1. Cloud Logging은 Assured Workloads의 일부입니다.

Google Cloud의 Assured Workloads는 고객이 소프트웨어 정의 커뮤니티 클라우드를 통해 규정 준수 요건을 충족할 수 있도록 지원합니다. Cloud Logging 및 외부 로그 데이터는 다양한 규정에 포함되어 있습니다. 이에 따라 Cloud Logging은 이제 Assured Workloads의 일부가 되었습니다. Assured Workloads로 Cloud Logging을 사용하면 고객은 NIST 800-53 및 지원되는 기타 프레임워크의 로그 보관 및 감사 요건을 훨씬 더 수월하게 충족할 수 있습니다. 이 문서에서 시작하는 방법을 알아보세요.

2. Cloud Logging은 이제 FedRAMP 높음 인증을 받았습니다.

FedRAMP는 클라우드 기술을 채택하는 연방 기관에 보안 및 위험 평가에 대한 표준화된 접근 방식을 제공하여 안전한 클라우드 서비스의 채택을 촉진하는 미국 정부 프로그램입니다. Cloud Logging팀은 High Baseline 수준으로 FedRAMP를 준수하는 데 필요한 제어를 구현하는 데 대한 인증을 받았습니다. 고객은 이 인증을 통해 민감한 정보를 클라우드 로그에 저장하고 Cloud Logging을 사용하여 자체 규정 준수 제어 요건을 충족할 수 있습니다.

아래는 이 인증을 위해 NIST의 요건에 따라 Cloud Logging이 구현한 제어입니다. 괄호 안에는 기능에 대한 예시 제어 매핑이 포함되어 있습니다.

이벤트 로깅(AU-2) - 다양한 이벤트를 캡처합니다. 지정된 이벤트의 예로는 비밀번호 변경, 시스템과 관련된 로그온 실패 또는 액세스 실패, 보안 또는 개인 정보 보호 속성 변경, 관리 권한 사용, PIV(Personal Identity Verification) 자격 증명 사용, 데이터 작업 변경, 쿼리 매개변수 또는 외부 자격 증명 사용 등이 있습니다.
편리해진 감사(AU-3) - 사용자에게 감사에 필요한 모든 정보를 제공하기 위해 이벤트 유형, 발생 시간, 이벤트 위치, 이벤트 출처, 이벤트 결과 및 신원 정보를 캡처합니다.
연장된 로그 보관(AU-4) - 사건의 사후 조사를 지원하기 위해 로그 저장 용량 및 보관에 대한 개요 정책을 지원합니다. 고객이 규정 및 조직 정보 보관 요건을 충족할 수 있도록 보관 기간 구성을 돕습니다.
로그 실패에 대한 경고(AU-5) - 고객은 로그 오류가 발생할 때 경고를 만들 수 있습니다.
증거 생성(AU-16) - 표준화된 형식의 감사 기록으로 구성된 논리적 또는 물리적 시스템 전체 감사 추적을 캡처합니다. 조직 간 감사 기능을 활성화할 수 있습니다.

이 웹 세미나에서 Assured Workloads가 FedRAMP 규정 준수 노력을 지원하는 방법을 자세히 알아보세요.

3. 고객 관리 암호화 키(CMEK)로도 알려진 '자체 키 관리'로 Cloud Logging 로그 버킷을 암호화할 수 있습니다.

특정 암호화 요구사항이 있는 고객을 위해 Cloud Logging은 이제 Cloud KMS를 통해 CMEK를 지원합니다. CMEK는 개별 로그 버킷에 적용할 수 있으며 로그 라우터와 함께 사용할 수 있습니다. Cloud Logging은 필요한 경우 단일 버킷과 라우터에 조직의 모든 로그를 중앙 집중화하도록 구성할 수 있으므로 조직의 로그 스토리지에 CMEK를 간단하게 적용할 수 있습니다.

여기에서 Cloud Logging 버킷에 CMEK를 사용 설정하는 방법을 알아보세요.

4. 액세스 투명성으로 클라우드 제공업체 투명성을 위한 높은 기준을 설정합니다.

액세스 투명성 로그는 콘텐츠에 대해 Google 직원이 수행한 작업을 감사하는 데 도움이 될 수 있으며, 기존 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 도구와 통합하여 Google 직원이 콘텐츠에 액세스할 수 있게 되는 드문 상황에 대한 감사를 자동화할 수 있습니다. Cloud 감사 로그는 조직의 누가 Google Cloud의 데이터에 액세스했는지 알려주는 반면, 액세스 투명성 로그는 Google 직원이 데이터에 액세스했는지 여부를 알려줍니다.

이러한 액세스 투명성 로그는 다음 작업에 도움이 될 수 있습니다.

Google 직원이 서비스 중단 해결 또는 지원 요청 응답과 같은 업무적으로 타당한 이유로만 콘텐츠에 액세스하고 있는지 확인
액세스가 승인되었을 때 직원이 실제로 취한 조치 검토
Assured Workload Support가 법적 또는 규제상 의무를 준수하는지 확인 및 추적

여기에서 조직을 위해 액세스 투명성을 사용 설정하는 방법을 알아보세요.

5. 액세스 승인 로그를 사용하여 누가 로그 데이터에 액세스하는지 추적합니다.

액세스 승인을 사용하면 사전 정의된 특성에 따라 Google 직원의 콘텐츠 액세스를 제한할 수 있습니다. 로깅 관련 기능은 아니지만 많은 고객이 궁금해하는 기능입니다. Google 지원 담당자 또는 엔지니어가 디버깅 목적의 지원을 위해 콘텐츠에 액세스해야 하는 경우(서비스 요청이 생성된 경우) 액세스 승인 도구를 사용하여 요청을 승인하거나 거부할 수 있습니다.

여기에서 액세스 승인을 설정하는 방법을 알아보세요.

Google은 이러한 기능이 관련 규정을 준수하는 동시에 Cloud Logging을 더 쉽고 안전하게 채택하고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 더 많은 기능이 개발되는 중이므로 어떻게 하면 추가적인 보안 또는 규정 준수 의무를 충족하는 데 Cloud Logging이 도움이 될지 의견을 보내 주세요.

qwiklab 퀘스트를 통해 Cloud Logging에 대해 자세히 알아보고 토론 포럼에 참여해 보세요. 언제나 그렇듯이, 의견이 있으면 알려주시기 바랍니다. 나누고 싶은 의견이 있으면 여기로 알려주세요.

Google Cloud의 혁신 중심 인프라

Wed, 24 Aug 2022 00:38:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 7월 14일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

오늘날 여러 조직들은 핵심 프로세스를 더 효율적으로 만드는 일부터 고객에게 도달해 더 나은 서비스를 제공하기 위한 방법을 개선하고, 혁신의 거름이 되는 데이터에서 유용한 정보를 도출하기까지 클라우드를 사용해 목표 달성을 위한 새로운 방법을 개발하여 비즈니스의 완전한 혁신을 추구하고 있습니다.

클라우드 인프라는 모든 조직의 혁신 전략에서 핵심적인 부분을 차지합니다. Google Cloud의 주요 기능을 활용해 혁신할 수 있는 기회는 무궁무진합니다. 이러한 기능은 Google Cloud에서 솔루션을 빠르고 간단하게 빌드하는 역량에 장기적인 영향을 미칠 것입니다. Google은 데이터 관리와 머신러닝부터 보안, 지속 가능성에 이르기까지 기초로부터 가치를 창출하는 인프라 혁신에 집중적인 투자를 이어가고 있습니다. Google은 고객이 혁신을 통해 비즈니스 속도를 높일 수 있도록 인프라의 3가지 무척 중요한 속성에 초점을 맞추고 있습니다.

최적화: 고객은 구체적인 니즈를 충족하는 솔루션을 원합니다. 일반적인 워크로드, 업계 솔루션은 물론 고성능, 비용 절감, 성능과 비용의 균형 등의 특정한 결과에 따라 맞춤설정된 앱을 필요한 곳에서 빌드하고 실행하기를 원하는 것입니다. 고객의 워크로드가 Google Cloud에서 더 잘 실행되어야 하는 이유입니다.
혁신: 혁신은 비용 절감 및 편의를 위해 인프라를 클라우드로 '리프트 앤 시프트'하는 것만을 의미하지 않습니다. 혁신적인 인프라는 Google 최고의 AI 및 ML 기능을 통합하여 혁신을 가속화하면서도 가장 엄격한 보안, 주권, 규정 준수 요구사항을 충족합니다.
사용 편의성: 클라우드 플랫폼의 용도가 다양해지면 채택과 운영이 매우 복잡해질 수 있습니다. 하지만 사용하기 쉬운 클라우드 플랫폼으로 운영 부담을 줄일 수 있습니다. 종종 고객들이 Google Cloud에서는 복잡한 업무가 단순하게 느껴진다고 이야기하는데, 이는 사용 편의성을 염두에 두고 제작했기 때문입니다.

Google이 20년 넘게 기술 분야를 주도할 수 있었던 것은 혁신 문화와 고객에 대한 집중이 토대가 되었기 때문입니다. Google이 이러한 부문에 일으킨 새로운 혁신의 예를 몇 가지 소개합니다.

고객에게 가장 중요한 가치에 맞춰 최적화된 솔루션

가격 대비 성능 최적화부터 살펴보겠습니다. 작년에 Google은 수평 확장 워크로드의 비용 효율적인 성능에 최적화된 Tau VM을 출시했습니다. Tau T2D는 다른 주요 클라우드의 동급 VM에 비해 최대 42% 높은 가격 대비 성능을 제공하면서 성능과 총 소유 비용 측면에서 다른 모든 주요 퍼블릭 클라우드 제공업체를 뛰어넘었습니다.

오늘 Google은 Tau VM 제품군에 Arm 기반 머신을 추가하여 고객에게 더 많은 선택권을 제공한다는 소식을 발표했습니다. Ampere® Altra® Arm 기반 프로세서로 구동되는 T2A VM은 합리적인 가격에 우수한 단일 스레드 성능을 제공하여 수평 확장 클라우드 기반 워크로드에 이상적입니다. 이제 개발자는 워크로드를 테스트, 개발, 실행하는 데 최적의 아키텍처를 선택할 수 있게 되었습니다.

비용 최적화는 많은 Google 고객의 주요 목표입니다. 스팟 VM을 사용하면 파격적인 할인이 적용되는 유휴 머신 주기를 활용하여 주문형 가격에서 60% 보장 할인 및 최대 91% 할인을 받을 수 있습니다. 스팟 VM은 고성능 컴퓨팅, 빅데이터, 분석 부문의 일괄 작업과 내결함성 워크로드에 이상적입니다. 스팟 VM 가격의 변동성을 줄이고 예측 가능성을 높여달라는 고객 의견이 많이 접수되었습니다. Google은 고객 의견을 경청하여 가격에 반영했습니다. 그 결과, Google의 스팟 VM은 다른 주요 클라우드에 비해 가장 낮은 가격 변동성(가격 변동 월 1회)과 보다 높은 예측 가능성을 제공하고 있습니다.

글로벌 규모에 맞춘 최적화는 동영상 스트리밍을 비롯하여 오늘날 소비자의 까다로운 요구사항을 충족시키는 데 매우 중요합니다. 2022년 5월에 출시된 Media CDN은 몰입형 동영상 스트리밍 경험을 글로벌 규모로 제공하도록 최적화되었습니다. 1,300개가 넘는 도시에서 지원되는 Media CDN은 YouTube가 전 세계 20억 명 이상의 사용자에게 콘텐츠를 제공하기 위해 사용하는 것과 동일한 인프라를 활용합니다. U-NEXT, Stan 등의 고객이 Media CDN을 빠르게 도입하여 시청자들에게 최신 고품질 경험을 제공하고 있습니다.

분산 시스템 및 분산 작업자가 증가하고 필요한 곳 어디에서나 앱을 빌드하고 실행할 수 있게 되면서 또 다른 새로운 기회가 생겼습니다. 이제 Google Distributed Cloud로 Google Cloud 인프라 및 서비스를 온프레미스, 코로케이션 데이터 센터, 다양한 에지 환경 등을 포함한 여러 물리적 위치(또는 분산 환경)로 확장할 수 있게 되었습니다. Anthos가 모든 Google Distributed Cloud 제품 및 서비스를 지원하여 사용자가 선택하는 어떤 위치에서든 컨테이너화된 최신 애플리케이션을 빌드, 배포, 실행할 수 있는 공통 제어 영역을 제공합니다.

선택의 폭을 넓히기 위해 Google은 Google Distributed Cloud를 워크로드 및 사용 사례의 특정 요구사항을 해결하기 위한 여러 제품이 포함된 하드웨어, 소프트웨어, 서비스로 구성된 포트폴리오로 설계했습니다. 에지, 가상, 호스팅 제품 중에서 비즈니스 요구사항에 맞는 제품을 선택할 수 있습니다.

AI/ML 및 보안을 통한 혁신 주도

머신러닝 분야의 혁신 속도가 계속해서 빨라지고 있으며 Google은 오랫동안 이 분야에서 선구자 역할을 했습니다. Google 검색부터 YouTube, Google Play, Google 지도에 이르기까지 Google 제품이 최상의 가치를 제공하는 데 ML이 도움을 주었습니다. Google은 최고의 Google 기능을 고객에게 제공하기 위해 노력을 기울여 왔으며 JAX와 Cloud TPU v4는 이를 방증하는 좋은 예시입니다.

JAX는 Google 연구팀이 개발한 첨단 오프소스 ML 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 ML 실무자에게 더 많은 유연성을 제공하여 모델을 최대 규모로 보다 손쉽게 확장할 수 있도록 설계되었습니다.

최근에는 새로운 ML 허브를 통해 모든 고객에게 Cloud TPU v4 포드를 제공하고 있습니다. Cloud TPU v4 포드 클러스터는 9엑사플롭스급의 최고 집계 성능을 제공하며 90%의 무탄소 에너지로 운영됩니다. 전 세계에서 가장 빠르고 효율적이며 지속 가능한 ML 인프라 허브 중 하나입니다. 연구원들은 Cloud TPU v4를 사용해 자연어 처리 모델과 추천자 모델을 비롯한 여러 정교한 모델을 학습시킬 수 있습니다. Cohere는 학습 시간이 70% 개선되었고 LG Research에서는 Cloud TPU v4를 사용해 대규모 멀티모달 3,000억 매개변수 모델을 학습시키는 등 많은 고객이 이미 그 혜택을 누리고 있습니다.

보안 측면에서는, 사이버 보안 위협이 증가함에 따라 모든 기업이 보안 태세를 재고하고 있습니다. Google은 안전하고 성능이 우수하며 안정적인 세계적 규모의 네트워크에 투자하는 한편 고객이 소프트웨어 공급망을 보다 안전하게 보호할 수 있도록 업계 전반의 프레임워크 및 표준을 정의하는 데 앞장서고 있습니다. 작년 Google에서는 SLSA(Supply-chain Levels for Software Artifacts)를 도입했습니다. SLSA는 소프트웨어 공급망 전반에서 아티팩트의 무결성을 보장하는 엔드 투 엔드 프레임워크이자 Google 내부에서 구현 중인 여러 프로세스의 오픈소스 버전입니다.

Google은 복잡한 구성이나 성능 저하 없이 보안을 실현하는 데 도전하고 있습니다. 이러한 노력의 일례로 컨피덴셜 VM을 들 수 있습니다. 컨피덴셜 VM의 경우 외부에서는 디버거를 사용하더라도 VM에서 수행되는 데이터나 작업을 볼 수 없는 신뢰할 수 있는 실행 환경에 데이터가 저장됩니다. 또 다른 예로는 Cloud Intrusion Detection System(Cloud IDS)이 있습니다. 이 제품은 ML 기반 위협 분석을 토대로 한 네트워크 위협 감지를 제공하며 매일 430만 개의 고유한 보안 업데이트를 통해 새로운 위협을 식별하기 위하여 하루 15조 개가 넘는 트랜잭션을 처리합니다. CyberRatings.org에서 가장 높은 평점인 AAA를 받은 Cloud IDS는 거의 모든 방어 회피를 차단하는 효과를 입증했습니다.

개발자 중심의 사용 편의성

Google은 고객이 혁신을 가속화할 수 있도록 사용하기 쉬운 도구로 혁신 여정을 간소화하는 데 우선순위를 두고 있습니다. 오늘 Google에서는 Batch 미리보기 버전을 선보입니다. 이 완전 관리형 작업 스케줄러는 고객이 단일 명령어로 수천 개의 일괄 작업을 실행하도록 지원합니다. 간단하게 설정할 수 있으며 요구 사항이 까다로운 MPI 라이브러리를 비롯한 처리량 지향 워크로드를 지원합니다. 작업이 자동 확장 가능한 리소스에서 실행되므로 개발자에게 가장 중요한 작업을 처리할 수 있는 시간 여유가 생깁니다. 이에 따라 유전체 염기서열 분석, 미디어 렌더링, 금융 리스크 모델링, 전자 설계 자동화 등의 HPC, AI/ML, 데이터 처리 워크로드를 실행하는 개발자 환경이 개선됩니다.

계속해서 더욱 쉽게 혁신을 이룰 수 있도록 최근에는 새로운 HPC Toolkit의 출시를 발표했습니다. Google Cloud의 이 오픈소스 도구를 사용하면 입증된 권장사항에 따라 반복 가능하고 즉시 사용이 가능한 HPC 클러스터를 몇 분 만에 간편하게 만들 수 있습니다. 여러 청사진은 물론 Slurm 스케줄러, Intel DAOS, DDN Lustre 스토리지와 같은 서드 파티 구성요소에 대한 폭넓은 지원도 제공합니다.

시스템 성능 및 인프라가 수행하는 작업에 대한 이해는 보안과 밀접한 관련이 있지만, 이를 잘 수행하려면 사용하기 쉬워야 합니다. Google에서 최근에 선보인 네트워크 분석기는 고객이 사후 대응 워크플로를 사전 예방 프로세스로 변환하고 VPC 네트워크 구성을 자동으로 모니터링하여 네트워크 및 서비스 다운타임을 줄이도록 도와줍니다. Network Intelligence Center의 일부인 네트워크 분석기는 Google Cloud 네트워크 관측 가능성, 모니터링, 문제 해결을 위한 단일 콘솔을 제공합니다.

지금까지 소개한 내용은 고객이 손쉽고 혁신적이며 최적화된 플랫폼에서 안전하게 혁신하고 온프레미스에서 에지, 클라우드로 확장할 수 있는 인프라를 제공하기 위한 Google Cloud의 노력을 보여주는 일부 사례에 불과합니다. Broadcom 및 Snap과 같은 고객이 Google Cloud의 유연한 인프라를 사용하여 어떻게 가장 큰 난관을 해결하고 있는지 자세히 알아보려면 오늘 방송되는 Infrastructure Spotlight 이벤트를 시청하세요.

Google I/O: Google Cloud의 모든 소식

Wed, 18 May 2022 19:03:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 5월 12일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

올해도 기다리던 시간이 왔습니다. 이번 주에 열린 Google I/O는 전 세계의 개발자 커뮤니티가 모여서 함께 배우고 토론하며 즐기는 Google 최대 개발자 컨퍼런스입니다. 이번 컨퍼런스에서는 Google Cloud 및 Google Workspace에 대해 비중 있게 다루면서, Google이 어떻게 직관적이고 유용한 개발자 환경을 구축하여 고객이 자유롭고 신속하게 혁신할 수 있도록 지원하고 있는지 보여드렸습니다. Google은 AI/ML과 보안 같은 분야에 대해 수년간 Google 연구팀에서 축적한 전문 지식을 통합하여 까다로운 작업을 대신 수행합니다. 덕분에 개발자는 고객을 위한 안전한 지능형 솔루션을 손쉽게 빌드할 수 있습니다.

올해 I/O와 관련한 소식을 전해드리겠습니다.

기조연설부터 살펴보겠습니다.

Google I/O 기조연설

Google 및 Alphabet의 순다르 피차이 CEO는 세계에서 가장 빠르고, 가장 효율적이며, 가장 지속 가능한 ML 인프라 허브를 포함해 머신러닝의 최신 혁신을 강조하는 열정적인 기조연설로 I/O의 막을 올렸습니다. Cloud TPU v4 포드 기반의 Google Cloud 머신러닝 클러스터(미리보기 버전)를 사용하면 연구원과 개발자가 더 크고 복잡한 모델을 보다 신속하게 학습시킴으로써 AI의 혁신을 일구고 대규모 자연어 처리(NLP), 추천 시스템, 컴퓨터 비전 등의 워크로드를 지원할 수 있습니다. 단일 데이터 센터에 8개의 TPU v4 포드가 있고 9 엑사플롭스급의 최고 성능을 제공하는 Cloud TPU v4 포드 클러스터는 누적 컴퓨팅 성능 측면에서 세계 최대의 일반 공개 ML 허브이며 90%의 무탄소 에너지로 운영됩니다. Cloud TPU v4 기반 ML 허브에 관한 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.

“TPU v4 사전 체험판을 사용한 덕분에 간단한 영어 프롬프트를 실행 가능한 코드로 전환할 수 있는 160억 개의 매개변수를 갖춘 자동 회귀 언어 모델, CodeGen의 대화형 AI 프로그래밍에 혁신을 가져올 수 있었습니다.” - 에릭 네이캄프, Salesforce 연구 과학자

“…TPU v3에서 TPU v4로 전환한 결과, '초대형' 모델의 학습 시간이 70% 개선되었습니다… 극히 적은 탄소 발자국 또한 Cloud TPU v4 포드에 대한 만족도를 높인 주요 요인이었습니다.…"- 에이단 고메즈, Cohere CEO 겸 공동 설립자

기조연설에서 순다르는 사용자에 중점을 둔 Google Workspace의 새로운 AI 지원 기능도 발표했습니다. 이 기능은 사용자가 하이브리드 업무 환경에서 성과를 높일 수 있도록 설계되었습니다. NLP의 새로운 기능을 통해 스페이스를 요약할 수 있어 사용자가 놓친 대화에 대한 유용한 요약 정보를 얻을 수 있습니다. Google Meet의 자동 회의 스크립트 기능을 통해 회의에 참석하지 않았던 사용자도 회의 내용을 파악할 수 있고 참석자들은 논의한 사항을 나중에 쉽게 참조할 수 있습니다. 이제 사용자는 참여자 영상 품질 개선(Portrait restore)도 사용할 수 있습니다. 저화질 웹캠이 장착된 기기에서도 동영상 품질이 자동으로 개선되는 기능입니다. 표면이 단단하고 넓은 공간에서 발생하는 반향을 필터링하여 지하실, 주방, 차고 등 어느 공간에 있든 에코 제거(De-reverberation) 기능을 활용하여 '회의실급 오디오 품질'을 경험할 수 있습니다. 고품질 경험을 선사하는 새로운 기능을 통해 Google Workspace 사용자는 Google의 선도적인 AI 기술의 이점을 누릴 수 있습니다.

개발자 기조연설

다음으로, Google 개발자 경험 및 개발자 관계 부문 부사장인 제닌 뱅크스와 여러 제품 팀이 Android에서 Flutter, Cloud에 이르기까지 흥미진진한 최신 정보를 들려줬습니다. Google Cloud에서는 Cloud Run 작업(Cloud Run jobs) 미리보기 버전을 발표했습니다. 이 기능을 통해 개발자는 데이터베이스 마이그레이션과 같은 관리 작업 수행, 야간 보고서와 같은 예약된 작업 관리 또는 일괄 데이터 변환 수행에 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다. Cloud Run 작업을 사용하면 확장성이 뛰어난 완전 관리형 Cloud Run 플랫폼에서 코드를 실행하면서도 인프라 관리에 대해 걱정할 필요 없이 작업이 실행될 때만 비용을 지불하면 됩니다. Cloud Run 작업에 관한 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.

이어서 PostgreSQL용 AlloyDB의 미리보기 버전을 발표했습니다. 이 새로운 완전 관리형 관계형 데이터베이스 서비스는 고가의 기존 데이터베이스 시스템에서 Google Cloud로 마이그레이션하는 데 필요한 성능, 가용성, 관리 편의성을 제공합니다. AlloyDB는 Google 지도, YouTube, Google 검색, Google Ads와 같이 전 세계적으로 사용되는 인기 제품을 지원하여 성능이 입증된 분산형 스토리지 및 컴퓨팅을 개발자들에게 각광받는 오픈소스 데이터베이스 엔진인 PostgreSQL과 결합합니다.

성능 테스트 결과 AlloyDB는 표준 PostgreSQL에 비해 트랜잭션 처리 속도가 4배 빠르고 분석 쿼리 속도는 최대 100배 더 빠른 것으로 확인되었습니다. 또한 AWS의 유사 PostgreSQL 호환 서비스에 비해 2배 더 빠른 트랜잭션 워크로드 처리 속도를 지원합니다. AlloyDB의 완전 관리형 데이터베이스 작업 및 ML 기반 관리 시스템을 통해 관리자와 개발자는 데이터베이스 관리 작업 부담을 덜 수 있습니다. 물론, AlloyDB는 PostgreSQL과 완전하게 호환되기 때문에 개발자는 기존 개발 기술과 도구를 재사용할 수 있습니다. 또한 AlloyDB는 유지보수가 포함된 99.99%의 SLA를 제공하며, 복잡한 라이선스나 I/O 요금 청구가 없습니다. PostgreSQL용 AlloyDB에 대한 자세한 내용은 여기에서 알아볼 수 있습니다.

“애플리케이션을 빌드, 혁신, 마이그레이션하는 데 있어 개발자에게는 많은 선택권이 있습니다. AlloyDB는 완전한 PostgreSQL 호환성, 우수한 성능, 가용성, 클라우드 통합을 지원하는 강력한 관계형 데이터베이스 옵션을 제공합니다. Google과 함께 혁신을 이루게 되어 매우 기쁩니다. 덕분에 엔터프라이즈급 기능을 활용하는 동시에 기존의 독자적 데이터베이스를 비용 효율적으로 현대화할 수 있게 되었습니다." - 발라 나타라잔, PayPal 데이터 인프라 및 클라우드 엔지니어링 부문 전무이사

Cloud 기조연설 - '개발자를 위한 클라우드'

Cloud 기조연설에서는 Google Cloud 제품 관리 부문 이사인 아파르나 신하와 Google Cloud 및 Google Workspace 제품 책임자 매튜 아이작이 I/O 시청자에게 클라우드 관련 흥미로운 소식을 전달했습니다. 아파르나는 Cloud Run 작업과 AlloyDB의 이점을 거듭 강조하면서 Google 서비스가 어떻게 원활하게 통합되어 백엔드, 웹, 모바일, 데이터 분석 애플리케이션을 위한 맞춤형 풀 스택을 제공하는지 설명했습니다. 또한 편의를 위해 이 스택에는 주요 보안 및 AI/ML 기능이 기본적으로 내장되어 있습니다.

특히 Cloud Build의 새로운 기능인 빌드 무결성(build integrity)을 사용하면 생성된 이미지, 입력 소스, 빌드 인수, 빌드 시간 등의 세부정보를 포함한 빌드 출처 및 'Built by Cloud Build' 증명을 즉시 이용할 수 있어 최대 SLSA 레벨 2 보증을 달성하는 데 도움이 됩니다. 아울러 Binary Authorization을 사용하면 올바른 증명이 있는 확인된 빌드만 프로덕션에 배포할 수 있습니다. 보안 전문가가 아니더라도 전문가와 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

아파르나는 개발자가 쉽고 빠르게 문제를 해결하고 복잡한 서비스 중단의 근본 원인을 구분하는 방식을 보여주는 네트워크 분석기(Network Analyzer) 미리보기 버전에 대해서도 발표했습니다. Network Intelligence Center의 새로운 네트워크 분석기 모듈은 네트워크 장애를 사전에 감지하여 의도치 않은 구성 오류, 과도한 사용률, 최적화되지 않은 경로로 인한 다운타임을 방지합니다. 네트워크 분석기는 Compute Engine, Google Kubernetes Engine(GKE), Cloud SQL 등의 서비스에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 네트워크 분석기 페이지에서 확인할 수 있습니다.

I/O를 시청한 개발자들에게 반응이 가장 좋았던 소식은 Immersive Stream for XR 미리보기 버전에 대한 발표였습니다. 이 제품에서는 강력한 Google Cloud GPU를 사용해 확장 현실 경험을 렌더링하고 이 경험을 전 세계 휴대기기에 스트리밍할 수 있습니다. Immersive Stream for XR은 고품질 XR의 제작, 유지보수, 확장 프로세스를 통합합니다. 실제로 Immersive Stream for XR을 사용해 전송된 XR 콘텐츠는 모델, 연도 또는 운영체제에 관계없이 거의 모든 휴대기기에서 작동합니다. 또한 사용자가 링크를 클릭하거나 QR 코드를 스캔하기만 해도 이러한 몰입형 환경을 즐길 수 있습니다

“신규 및 기존 고객 모두가 BMW 브랜드 역사상 가장 특별하고 혁신적인 두 자동차 모델에 걸맞은 독특하고도 획기적인 캠페인을 기대하고 있습니다. Google Cloud 덕분에 고객과 공유할 특별한 캠페인을 마련할 수 있었습니다.” - 알비 파젠스터트, 북미 지역 BMW 브랜드 커뮤니케이션 및 전략 책임자

자세히 알아보려면 xr.withgoogle.com을 방문하고 이 동영상을 시청하여 직접 확인하세요.

마지막으로 매튜는 Google Workspace에서 제공하는 놀라운 혁신 기술을 강조했습니다. 개발자들이 어떻게 제품군을 쉽게 확장하고 맞춤설정하며 기존 도구와의 통합을 간소화할 수 있는지 자세히 설명했습니다. 예를 들어 Google Workspace 부가기능을 사용하면 선호하는 스택 및 언어를 사용하여 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. 빌드 한 번으로 Gmail, Google Calendar, Drive, Docs와 같은 Google Workspace 앱에서 자체 애플리케이션을 사용할 수 있습니다. 또한 매튜는 PagerDuty와 같은 DevOps 도구를 Google Workspace 플랫폼에 쉽게 연결할 수 있도록 개발 환경을 어떻게 개선하고 있는지에 대해서도 공유했습니다. 끝으로 Google Workspace Marketplace가 애플리케이션 성장 및 참여도 증가에 어떤 중요한 역할을 할 수 있는지 설명했습니다. Google에서 머신러닝을 사용해 어떻게 업무 생산성 및 효과를 향상시키고 있는지 자세히 알아보려면 이번 주 Workspace 소식을 확인하세요.

세션 및 워크숍

Google I/O에서는 세 차례의 기조연설에서 다룬 다양한 클라우드 소식 뿐만 아니라 추가 세션과 워크숍 업데이트를 확인할 수 있습니다.

Google Cloud는 I/O에서 다양한 주제를 다룬 14개의 클라우드 소그룹 세션과 5개의 워크숍을 진행했습니다. 전체 목록은 다음과 같으며 모두 주문형으로 이용할 수 있습니다.

세션

워크숍

마지막으로 I/O의 재미있는 대화형 환경을 놓치지 마세요. 커스텀 대화형 데모 및 샌드박스가 포함된 I/O Adventure에서 클라우드를 경험해 보세요. 참석자가 콘텐츠를 살펴보고 Google 직원과 대화를 나누며 멋진 아이템을 수집할 수 있습니다.

지금까지 I/O에서 발표한 Google Cloud 소식을 간략히 살펴봤습니다. 개발자 경험을 더 간단하고 직관적으로 만들어 줄 흥미로운 소식들을 앞으로 몇 달에 걸쳐 전달할 예정입니다. 그동안 개발자 커뮤니티인 Google Cloud Innovators에 참여하여 새로운 동료들을 만나보세요. 그리고 10월에 Google Cloud Next '22에 등록하는 것도 잊지 마세요. 다시 뵐 수 있기를 바랍니다.

에릭 브루어와 함께하는 Kubernetes의 과거, 현재, 미래

Fri, 11 Feb 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 12월 8일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

Kubernetes라는 단어가 기술 업계에 처음 등장한 것은 2014년이었습니다. 그 당시 Kubernetes를 처음 접했을 때 가장 먼저 떠오른 생각은 '도대체 어떻게 발음해야 하지?'였습니다. 그로부터 7년이 지난 후 Kubernetes는 세계 최대 규모의 오픈소스 프로젝트 중 하나가 되었습니다. Kubernetes의 초기 관리자 중 한 명이 Google 펠로우인 에릭 브루어입니다. 지난 10여 년 동안 에릭은 Google 기술의 개발과 외부 출시를 적극 지원하며 주도적으로 이끌어 왔습니다. 현재는 Kubernetes, 서버리스, DevOps, Istio, 기타 서비스와 같은 다양한 Google Cloud 서비스에 주력하고 있으며, 이전에는 컴퓨팅과 스토리지 분리, 대규모 VM 라이브 마이그레이션 보급 추진, 분할을 위한 어플라이언스 사용 정립 등 획기적인 작업에서 중요한 역할을 했습니다. 저는 몇 번의 세션에 걸쳐 수년간 그가 경험한 IT 현장의 이야기를 듣고 에릭이 클라우드 컴퓨팅의 미래를 결정지은 4대 요소로 꼽는 Kubernetes 및 오픈소스 관련 유용한 정보를 상세히 알아보는 시간을 가졌습니다.

1. 오픈소스로 제공되는 Kubernetes는 클라우드 기반 컴퓨팅의 중심축이 되었으며 우리는 오픈소스 기술에 지속적으로 투자해야 합니다.

UC 버클리 학부에 입학한 에릭은 많은 프로세스, 서비스, API를 사용하는 상용 서버 클러스터에 기반한 모델이자 훗날 클라우드 컴퓨팅의 모체가 되는 기술에 큰 관심을 가졌습니다. 2011년, Google에 입사한 후에는 이러한 생각을 토대로 높은 수준의 추상화를 중심으로 한 신종 클라우드를 개발했습니다. 이 신종 클라우드는 컨테이너화된 애플리케이션을 자동으로 배포, 확장, 관리하기 위한 오픈소스 시스템인 Kubernetes의 시초가 된 초기 프로토타입과 잘 연동되었습니다.

2010년대 초반 클라우드가 태동하던 시기에 에릭은 Google 내부의 컨테이너에 기반한 접근법이 VM과 디스크보다 훨씬 더 강력한 클라우드를 구현해 낼 수 있음을 알고 있었습니다. Google에서 생각이 같은 사람을 모으는 것은 비교적 쉬웠지만 이제껏 경험해 보지 못한 새롭고 검증되지 않은 아이디어가 업계 전반에 받아들여지기까지는 대개 시간이 오래 걸리기 마련입니다. 선견지명이 있었던 에릭은 프로젝트를 오픈소스로 제공하는 것이 클라우드 컴퓨팅을 혁신할 수 있는 Kubernetes의 잠재력을 실현할 수 있는 단 하나의 방법임을 바로 알아챘습니다.

물론 일부 저항에 부딪히기도 했습니다. 2012년 무렵, Google Cloud는 이미 App Engine과 VM을 제공하고 있었습니다. 비평가들의 공통적인 질문은 '왜 컴퓨팅을 하는 데 제3의 길이 필요하냐?'는 것이었습니다. Kubernetes의 등장 전부터 Google은 이미 매주 수십억 개의 컨테이너를 실행하고 있었으며 에릭은 이 기술을 더욱 발전시킴으로써 산업 전반에 걸쳐 막대한 가치를 창출할 수 있을 것으로 예상했습니다. Kubernetes는 자동화와 유연성을 갖추고 있어 원시 VM 또는 원시 디스크를 사용할 때에 비해 훨씬 더 수월하게 운영할 수 있습니다.

수년 동안 오픈소스 지원이 이루어진 후 Kubernetes는 Knative, Kubeflow와 같이 Kubernetes를 기반으로 실행되는 한층 더 독자적이고 수평적으로 확장 가능한 서비스를 통해 클라우드에서 애플리케이션을 실행하는 실질적인 방법으로 자리 잡았습니다. 클라우드 컴퓨팅이 또 한 번의 전환점을 맞이하는 상황에서도 이 프로젝트는 계속 발전하고 있습니다. 현재 에릭은 Kubernetes의 근본 철학과 보안에 민감한 업계가 요구하는 엄격한 보호 조치를 결합하기 위한 노력을 진두지휘하고 있습니다. 오픈소스 및 소프트웨어 공급망 보안에 중점을 두고, 공격 지점을 최소화하기 위해 소스 코드 작성에서 배포까지 더욱 독자적인 도구를 개발하는 것을 목표로 삼고 있습니다.

2. 소프트웨어 개발에 사용된 종속 항목의 수가 늘어날수록 보안 위험이 급격히 커지게 됩니다. 소프트웨어 공급망 보안에 대한 투자는 필수적이며 자체 관리 솔루션보다 관리형 서비스로 전환하는 것이 실제로는 더 안전합니다.

SolarWinds와 CodeCov 등 최근 발생한 공격을 보면 소프트웨어 산업 전반에서 재사용이 증가하고 개발 속도가 빨라지면서 공격의 여지가 될 만한 보안 허점이 늘어나는 것을 알 수 있습니다. 에릭은 전지구적인 최우선 과제를 해결하기 위한 기반을 닦고 있습니다.

취약점의 99%는 애플리케이션에 작성한 코드가 아니라 깊고 복잡하게 얽혀 있는 종속 항목에 존재하며, 여러분이 잘 알고 있는 것도 있고 전혀 모르는 것도 있습니다. 에릭 브루어

소프트웨어 개발에서 오픈소스 소프트웨어와 종속 항목의 사용이 늘고 있기 때문에 조직이 소프트웨어에서 중점 투자할 부분을 판단하고 그 이유를 이해하는 것이 중요합니다. 검증되지 않은 소프트웨어 종속 항목을 코드에 포함하는 대신, 이 소프트웨어를 평가하고 기준에 부합하지 않거나 제대로 관리되지 않는 요소를 찾아내는 데 시간을 할애해야 합니다.

수백 개의 소프트웨어 종속 항목이 존재하는 Kubernetes에 Google은 어떻게 투자하고 있느냐는 질문에 에릭은 2015년에 Cloud Native Computing Foundation(CNCF)이 설립되기까지 Google Cloud가 크게 기여했다고 설명했습니다. CNCF는 Kubernetes, Prometheus, Envoy 등 빠르게 증가하는 오픈소스 프로젝트의 공급업체 중립적인 발상지 역할을 하고 있습니다. CNCF의 사명은 클라우드 기반 컴퓨팅을 널리 보급하고 생태계 확장을 조성하는 것입니다. CNCF 지원을 기반으로 Google은 2020년에 123,000건이 넘는 항목을 비롯하여 프로젝트에 680,000건 이상을 추가로 기여했습니다.

Google은 오래전부터 오픈소스 분야에 상당한 노력을 기울여 왔으며, 실제로 최근에는 오픈소스 보안을 지원하는 제3자 재단에 1억 달러를 후원하기도 했습니다. 뿐만 아니라 에릭은 조직 보안 책임자들이 일련의 오픈소스 종속 항목에 대한 보안을 이해하고 확인하도록 돕는 오픈소스 보안 도구와 권장사항을 주로 개발하는 Open Source Security Foundation(OpenSSF)을 설립하는 데 큰 역할을 했습니다. 에릭은 선례를 마련한다는 측면에서 이 성과를 중요하게 생각합니다. 오픈소스의 안전성을 최대한 확보하기까지 길고 지루한 과정을 거쳐야 하겠지만 이는 반드시 필요한 작업이며 재정적인 지원이 필요합니다.

오픈소스는 공공 인프라이기도 합니다. 모든 공공 인프라와 마찬가지로 유지보수와 지원이 필요합니다. 에릭 브루어

더 높은 수준의 추상화를 채택하는 서비스가 계속 늘어나면서 관리형 서비스가 안전한 소프트웨어 제공을 보장하는 탄탄한 토대가 되고 있습니다. 관리형 서비스를 이용하면 제공업체가 자동화된 보안 예방 조치와 증명을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 GKE Autopilot은 노드와 노드 풀을 포함한 클러스터의 기본 인프라를 프로비저닝 및 관리하여 핸드오프 환경에서 최적의 클러스터를 구현해 줍니다. 클러스터, 워크로드 설정, 보안에 대한 Google Kubernetes Engine(GKE) 권장사항과 추천을 따르는 동시에 보다 효과적으로 컨테이너를 격리하는 설정을 적용합니다. 에릭의 의견에 따르면 이 모델은 앞으로 계속 성장하며 주류로 자리 잡을 것입니다. 시간이 지날수록 보안을 비롯하여 제공업체가 관리하는 기능이 늘어나고 수년에 걸쳐 축적되고 입증된 프로토콜과 권장사항을 이용하여 기업이 직접 관리하고 싶어 하지 않는 기능들을 제공업체가 책임지고 관리하게 될 것입니다.

3. 플랫폼 운영자는 기업이 중시하는 가이드라인을 적용하면서 범용 플랫폼으로 GKE를 실행해야 합니다.

몇 년간 에릭이 꾸준히 받았던 공통적인 질문은 GKE와 같은 관리형 Kubernetes를 기업에서 활용하는방법에 관한 것입니다. 첫 번째로 기억해야 할 사항은 클라우드 제공업체는 여러분이 생각하는 것보다 더 다양하고 많은 요소와 옵션, 기능을 개발자에게 제공한다는 점입니다. 플랫폼 소유자는 이러한 요소를 이용해 최신 앱을 구동하기 위한 안전하고 유지보수 가능한 플랫폼을 구축할 수 있습니다. 예를 들어 백업을 기본적으로 적용하고 루트 파일 시스템 액세스나 백엔드 시스템의 공개 IP 생성을 금지하는 정책을 시행하는 것이 현명합니다. 신용카드 거래를 처리하는 기업이라면 내부 개발자에게 무제한의 권한을 주는 것이 아니라, 서비스 구조에 의하여 거래가 운영 지역의 규정을 준수하도록 보장해 주는 플랫폼을 제공하기를 원할 것입니다.

Kubernetes를 프로젝트 생성과 사용하는 노드, 가져올 라이브러리와 저장소에 대한 제어를 통해 기업이 중시하는 규칙을 적용하는 맞춤 플랫폼을 구축하는 방법이라고 생각해 보세요. 백그라운드 제어는 일반적으로 앱 개발자에 의해 관리된다기보다는, 통제되는 안전한 운영 프레임워크를 개발자에게 제공합니다.

대부분의 관리형 서비스는 플랫폼 운영자가 손쉽게 이용할 수 있는 자동화된 정책 제어와 권장사항을 제공하거나 지원합니다. 예를 들어 Anthos Service Mesh는 서비스 간의 트래픽 흐름과 API 호출을 제어하도록 도와줍니다. 서비스를 자동으로 선언적으로 보호하는 기능을 통해 개발자는 생산성이 향상되는 효과를, 조직은 더 많은 기능을 더 빠르게 제공하는 효과를 누릴 수 있습니다. 동시에 회사 정책이나 정부 규정에 위배되는 기능을 출시하는 것을 방지할 수 있습니다.

Google Cloud는 Dockerfile 없이 소스 코드로 프로덕션에 즉시 사용 가능한 안전한 컨테이너 이미지를 쉽고 빠르게 만들 수 있는 오픈소스 기술인 buildpacks를 지원합니다. Artifact Registry는 Google Cloud에 안전한 비공개 빌드 아티팩트 스토리지를 설정하여 아티팩트를 액세스하거나 조회, 다운로드할 수 있는 사람을 계속 제어할 수 있도록 해 줍니다. 컨테이너 분석은 Artifact Registry 및 Container Registry의 이미지에 대한 취약점 스캔을 제공합니다.

4. Kubernetes는 에지로 계속 확장되고 보조 프로세서를 이용하며 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드에서 효율적으로 실행될 것입니다.

이 시리즈의 마지막 에피소드에서는 에지의 Kubernetes, 보조 프로세서에서 실행되는 Kubernetes, 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 간 적절한 균형 찾기 등 현장에서 대두된 몇 가지 화두와 관련된 질문들을 간단히 취합했습니다.

에지의 Kubernetes.

Google은 이미 에지에서 Kubernetes의 잠재력이 실현되고 있는 것을 목격하고 있습니다. 예를 들어, 전자통신 및 소매업 분야에서는 에지에 Kubernetes가 사용되고 있습니다. 에지 보안에 대한 우려섞인 견해에 대해 에릭은 Kubernetes를 실질적으로 보호할 수 있으며 중요한 것은 풀 스택이라고 설명합니다. 신뢰할 수 있는 루트를 통해 하드웨어와 하드웨어에서 실행되는 스택에 이르기까지 종합적으로 보호하여 보안을 강화할 수 있습니다.

이 분야는 Google Cloud의 지속적인 투자 대상입니다. Google Cloud는 Next 2021에서 Google Cloud의 인프라와 서비스를 에지로 확장하는 완전 관리형 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션 포트폴리오인 Google Distributed Cloud를 발표했습니다. 이 솔루션은 GKE가 주요 구성요소인 Anthos를 기반으로 하며 로컬 데이터 처리, 에지 컴퓨팅, 온프레미스 현대화는 물론이고 주권, 엄격한 데이터 보안 및 개인 정보 보호 요구사항을 충족하는 데 이상적입니다. Kubernetes를 에지에서 안전하게 사용할 수 있도록 Distributed Cloud는 Google 에지 네트워크, 통신사 에지(통신 서비스 업체 파트너가 제공하는 5G 및 LTE 서비스) 또는 소매 매장, 공장 현장, 지사 등 자체 에지에서 클러스터에 대한 중앙화된 구성 및 제어를 제공합니다.

보조 프로세서에서 실행되는 Kubernetes

Google은 에지에서 Anthos를 실행하는 데 필요한 GPU 가속화 컴퓨팅 및 네트워킹 솔루션을 제공하기 위해 NVIDIA와도 협력하고 있습니다. 이러한 협업은 Kubernetes와 관련된 보조 프로세서의 잠재력을 보여줍니다. 에릭은 컴퓨팅의 미래에서 보조 프로세서가 중요한 부분을 차지한다고 생각합니다. 무어의 법칙이 그 유효성을 다해가는 이 시점에 이를 보완하기 위해 업계는 GPU 기반 그래픽 처리, TPU 기반 머신러닝과 같은 사용 사례에 맞게 가속화된 전문 분야별 하드웨어를 채택하고 있습니다.

퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 간의 적절한 균형

이 모든 급격한 혁신에도 불구하고 퍼블릭 클라우드와 독립된 프라이빗 클라우드를 균형감 있게 운영하는 문제는 여전히 회사에 골치 아픈 질문을 던집니다. 에릭은 퍼블릭 클라우드가 왜 더 많은 혜택을 가져다 줄 수 있는지에 대한 명백한 이유를 제시합니다.

개방형 퍼블릭 클라우드는 비용 효율성이 더 우수하기 때문에, 둘 중 하나만 사용할 수 있다면 거의 대부분의 경우 개방형 퍼블릭 클라우드를 사용하는 것이 좋습니다. 혁신의 속도가 빨라지고, 시간이 지날수록 할 수 있는 일이 늘어날 것입니다 에릭 브루어

퍼블릭 클라우드 제공업체를 이용한다면 클라우드 제공업체와 이 업체가 위치한 국가(오늘날은 대개 미국임)의 정부를 신뢰해야 합니다. 그들을 신뢰하지 않거나 너무 많은 위험이 존재한다고 생각하면 독립된 프라이빗 클라우드를 통해 자국에서 운영할 수 있습니다. 이 경우 Kubernetes는 프라이빗 클라우드에서 실행하기에 매우 적합하다는 장점이 있습니다. 에릭이 개발을 지원한 Anthos를 사용하면 Kubernetes를 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경의 GKE에서 실행하거나 베어메탈에서 실행할 수 있습니다. 공급업체 종속을 우려하는 기업의 경우, Anthos에서 이전하여 온프레미스에서 Kubernetes 애플리케이션을 계속 실행할 수 있습니다.

Google Cloud의 다음 외부 출시 제품과 클라우드 컴퓨팅의 미래에 대한 에릭의 예측을 들으려면 위의 동영상을 확인하세요. Google에서 에릭의 연구 활동에 대한 최신 소식을 확인하려면 Twitter에서 @eric_brewer를 팔로우하세요.

@stephr_wong을 팔로우하면 최신 콘텐츠를 계속 확인할 수 있습니다.

2021년 상반기 Cloud OnBoard 다시 보기

Wed, 23 Jun 2021 00:00:00 +0000

Google Cloud Korea 팀에서는 매 분기 Google Cloud에 입문하고자 하시는 분들을 위한 기초 교육인 “Cloud OnBoard”를 진행하고 있습니다. Cloud OnBoard는 타 클라우드는 활용해보았지만 Google Cloud 사용 경험이 없는 분들은 물론, 클라우드를 사용해본 적이 없는 분들도 참여할 수 있는 반나절짜리 온라인 교육입니다.

2021년 상반기에는 총 2회, 각각 Data Warehouse Modernization with BigQuery (BigQuery와 함께 하는 데이터 웨어하우스 현대화)와 Application Development(애플리케이션 개발)를 주제로 Cloud OnBoard가 진행됐습니다. 생방송은 종료되었습니다만 다시 보기 영상을 계속해서 시청하실 수 있습니다.

어떤 주제를 들어야 할지 고민 되신다고요? 저희가 도와드리겠습니다.

데이터 애널리스트, 데이터 사이언티스트, 비즈니스 애널리스트
데이터 프로세싱을 위한 파이프라인과 아키텍처를 디자인하거나, 머신러닝과 통계 모델을 만들거나, 데이터세트를 쿼리 하거나, 쿼리 결과를 시각화하고 리포트를 생성하는 업무를 맡고 있는 사람

위에 해당하는 분들에게는 Data Warehouse Modernization with BigQuery를 추천합니다.

실제 진행된 날짜: 2021년 3월 3일
연사: 박기택, Technical Trainer, Data & Machine Learning, Google Cloud
아젠다

교육 시간	모듈
40분	데이터 레이크 및 데이터베이스
40분	데이터 웨어하우스: BigQuery
50분	BigQuery 성능
50분	ETL, 데이터 파이프라인
10분	요약 및 마무리

만약 아래와 같은 업무를 맡고 계시다면

개발자. 특히 애플리케이션을 배포하고 애플리케이션 환경을 만들 계획인 개발자
시스템 운영자
솔루션 설계자

Application Development를 추천합니다.

실제 진행된 날짜: 2021년 6월 2일
연사

김정환, Technical Account Manager, Google Cloud
이준호, Solutions Architect, Google Cloud
양현주, Technical Account Manager, Google Cloud

아젠다

교육 시간	모듈
45분	애플리케이션 개발 소개
50분	스토리지와 모니터링
48분	Container, App Engine, Cloud Run

원하시는 곳에서, 원하시는 때에 Cloud OnBoard 다시 보기와 함께 기초를 쌓아보시길 바랍니다.

다음 Cloud OnBoard 생방송은 9월과 12월 진행됩니다. 본 블로그 및 Google Cloud 페이스북에서 소식을 알려드릴테니 기대해주세요.