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AI 시대를 맞아 성장하는 라틴 아메리카 중견기업의 AI 활용 방식

Tue, 06 Oct 2026 07:00:00 +0000

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라틴 아메리카의 중소기업은 지역 경제의 핵심 동력입니다. 유엔 추정치에 따르면 이들 기업은 라틴 아메리카 전체 고용의 60% 이상을 차지합니다. 이들과 비슷한 기업들과 마찬가지로, 어디에서나 적극적으로 AI를 도입하려는 팀들이 빠르게 움직이고 있습니다.

많은 기업이 이미 생성형 도구와 Agentic Workflows를 실험하는 단계를 넘어, 이를 일상 업무에 활용해 업무 효율을 높이고 시간을 절약하며 탁월한 고객 경험을 제공하고 있습니다. 특히 성장 중인 기업들은 AI 투자 효과를 극대화하는 데 주력하고 있습니다. 예를 들어, 빠르고 비용 효율적인 모델로 매일 수신하는 이메일을 요약하거나 복잡한 데이터 분석에 고급 모델을 활용하는 등 각 팀은 수행할 작업과 예산에 맞춰 적합한 AI 기능을 선택할 수 있습니다.

이처럼 다양한 선택지를 제공하고 Google의 비즈니스, 미디어 및 광고 도구 전반에 익숙하다는 점에서 많은 중소기업이 AI 플랫폼으로 Google Cloud를 선택하고 있으며, 특히 Gemini Enterprise를 적극적으로 도입하고 있습니다. 이를 통해 기업은 맞춤형 AI 에이전트를 구축하고 일상적인 업무와 서류 작업을 간소화할 수 있습니다. 또한 글로벌 시장에서 경쟁하는 데 필요한 속도와 도달 범위를 바탕으로 고객을 즉각적으로 지원할 수 있습니다.

Google Cloud는 이러한 현장을 가까이에서 지켜보면서, 중소기업이 Gemini Enterprise를 생성형 AI에 활용하는 데 그치지 않고, Google Kubernetes Engine 및 BigQuery와 같은 필수 클라우드 도구의 도입을 촉진하는 수단으로 활용해 전 과정을 아우르는 현대화를 추진하는 모습을 확인해 왔습니다. Google Cloud AI 도구를 사용하는 라틴 아메리카 중소기업 수는 전년 대비 8배 증가했으며, 브라질 중소기업의 경우 전년 대비 9배 증가했습니다. 이러한 빠른 도입은 Gemini 모델과 Gemini Enterprise는 물론 핵심 클라우드 인프라 전반으로 확산되고 있으며, 기업은 이를 통해 다음과 같은 성과를 거두고 있습니다.

더 나은 고객 지원 시스템을 구축하여 고객 문의를 적절한 담당자에게 에스컬레이션하고 더 빠르게 해결할 수 있습니다.
급여 및 회계 등의 분야에서 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다.
데이터 분석가 교육을 받지 않은 직원도 업무에 필요한 데이터를 이해하고 활용할 수 있도록 지원합니다.
마케팅 콜레트럴에 사용할 새로운 디자인을 빠르게 제작하고 적용할 수 있습니다.
더 많은 직원이 일상 업무에 활용할 자체 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다.

오늘 브라질에서 열리는 Google Cloud Summit을 앞두고 Google AI를 활용해 불필요한 반복 업무를 줄이고 고객에게 더 신속하게 서비스를 제공하며 비즈니스를 성장시키고 있는 라틴 아메리카의 신규 고객 약 20곳을 소개하게 되어 매우 기쁩니다.

Google AI를 업무에 활용하는 라틴 아메리카의 신규 고객

AdGoat: 아르헨티나에 본사를 둔 광고 기술 기업으로, 전 세계 100개 이상의 웹사이트에서 연간 100억 건이 넘는 광고 요청을 처리합니다. Cloud Run, Gemini API, Gemini Enterprise를 활용해 콘텐츠 분석, 광고 입찰, 잠재고객 타겟팅을 자동화하고, 이를 통해 이커머스 브랜드가 광고 캠페인의 성과를 높일 수 있도록 지원합니다.
Angelus: 브라질의 치과 및 헬스케어 제품 제조 기업으로, Gemini Enterprise를 활용해 연구개발 부서 전반의 프로젝트 관리를 간소화합니다. 이를 통해 각 팀은 기술 프로젝트 데이터를 회사의 브랜드 아이덴티티와 규제 요건에 부합하는 사전 승인된 템플릿에 자동으로 입력할 수 있습니다.
BunkerDB: 라틴 아메리카 전역에서 사업을 운영하는 마케팅 분석 기업으로, Gemini Enterprise, Cloud Run, Cloud Storage를 활용해 AI 플랫폼을 구축했습니다. 이 플랫폼은 마케팅 자료를 체계적으로 관리하고, 브랜드 규정 준수 여부를 확인하며, 멀티모달 콘텐츠를 생성하거나 수정하고, 광고 집행 전에 광고 실적을 예측합니다. 이를 통해 광고 소재 제작 기간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축하고 리드당 비용을 최대 25% 절감할 수 있습니다.
Caffeine Army: 영양, 스포츠, 웰빙 분야의 솔루션을 제공하는 브라질의 웰니스 및 고성능 제품 기업입니다. Google Cloud에서 BigQuery와 Gemini Enterprise를 도입해 고객의 구매 관련 인사이트를 통합했습니다. 이를 통해 크리에이티브 캠페인 제작 및 수정에 소요되는 시간을 단축하고 조직 전반의 팀 생산성을 높였습니다.
Convert: 브라질의 마케팅 및 데이터 분석 서비스 제공업체로, Looker, BigQuery, Cloud Run을 활용해 복잡한 비즈니스 질문에 자연어로 답변하는 전문 AI 에이전트 5개를 구축했습니다. 이를 통해 보고서 제공 시간을 65% 단축하고 운영 비용을 32% 절감했습니다.
Growth Digital: 라틴 아메리카 13개국에서 Google 광고 영업을 대행하는 기업으로, BigQuery와 Gemini Enterprise를 활용해 113개가 넘는 AI 에이전트를 구축했습니다. 이를 통해 팀은 제안서를 5배 더 빠르게 작성하고, 캠페인 보고 시간을 80% 단축했으며, 재무 오류율을 0.01% 미만으로 낮췄습니다.
GrupoTusMaquinas.com: 칠레에 본사를 둔 장비 관리 플랫폼으로, Google Cloud AI 도구와 Gemini 모델을 도입해 트럭과 기계의 디지털 추적 프로필을 생성했습니다. 이를 통해 기업은 자연어로 차량 및 장비의 운용 현황을 조회하고, 브랜드나 위치에 관계없이 차량을 관리할 수 있습니다.
HealthAtom: 헬스케어 기술 기업으로, Gemini API, Firestore, Cloud Functions를 활용해 자사의 의료 플랫폼 전반에 AI 어시스턴트를 도입했습니다. 이를 통해 진료 예약과 의료 기록 검토를 자동화하는 동시에 연간 8,000만 건의 환자 상호작용을 지원합니다.
KLog.co: 라틴 아메리카 전역의 화물 운송 업무를 디지털화하는 칠레의 물류 기술 기업으로, Gemini Enterprise, BigQuery, Google Workspace를 활용해 화물 추적과 운송 서류 처리를 자동화했습니다. 이를 통해 수작업으로 데이터를 입력할 때 발생하는 오류를 90% 이상 줄이고 문서 처리 역량을 10배 높였습니다.
NEEOH: 브라질의 주요 옥외 광고 플랫폼으로, Gemini Enterprise를 활용해 조직 전반에 안전한 AI 사용 환경을 구축하고 있습니다. 이를 통해 기업 고객의 데이터를 안전하게 보호하면서 팀이 캠페인 문구를 생성하고 영업 제안서를 더 빠르게 작성할 수 있도록 지원합니다.
Luxia Agro: 아르헨티나의 농작물 보호 제품 무역 기업으로, Gemini 3.5 Flash와 Gemini Enterprise를 활용해 복잡한 운송 관련 이메일에서 주요 정보를 자동으로 추출하고 중앙 비즈니스 시스템을 업데이트합니다. 이를 통해 대외 무역 업무의 80%를 자동화하고 수작업 처리 과정에서 발생하는 오류를 절반으로 줄였습니다.
Macal: 칠레의 경매 기업으로, Gemini Enterprise, Cloud Run, BigQuery, Security Command Center를 활용해 부동산 기록을 자동으로 검증하고 기술 시스템을 현대화했습니다. 이를 통해 소프트웨어 개발 기간을 몇 주에서 며칠로 단축하고 인프라 비용을 최대 30% 절감했습니다.
Ninecon: 브라질의 기술 컨설팅 기업으로, Gemini Enterprise를 도입해 직원들의 워크플로에 AI를 직접 통합했습니다. 이를 통해 관리자는 실시간 통계를 바탕으로 AI 사용 패턴을 파악하고 프로젝트 처리 기간을 최적화할 수 있습니다.
Nova Gestões: 브라질의 고객 서비스 및 운영 관리 기업으로, Cloud Speech-to-Text와 Gemini Enterprise를 활용해 고객 통화 내용을 100% 실시간으로 번역하고 분석합니다. 이를 통해 통화 후 수작업으로 데이터를 입력하는 업무를 줄이고 팀 생산성을 30% 높였습니다.
Romi: 브라질의 산업용 기계 제조업체로, Gemini API와 Gemini Enterprise를 활용해 CNC 기계의 HMI(휴먼 머신 인터페이스)에 대화형 채팅 어시스턴트를 직접 구현했습니다. 이를 통해 공장 작업자는 공식 매뉴얼에 기반한 답변을 즉시 확인할 수 있으며, 단계별 안내 동영상으로 연결되는 QR 코드도 생성할 수 있습니다.
Supermercados El Dorado: 우루과이의 주요 슈퍼마켓 체인으로, Google Compute Engine과 Gemini Enterprise를 활용해 기존 테스트 인프라를 현대화하고 맞춤형 AI 에이전트를 일상적인 업무 프로세스에 통합했습니다. 이를 통해 각 부서의 팀 생산성을 높이고 있습니다.
Tryvia: 브라질의 IT 및 비즈니스 솔루션 제공업체로, Google Cloud, Looker, Gemini Enterprise를 활용해 기존의 물리적 서버 기반 시스템에서 클라우드로 전환했습니다. 이를 통해 팀에 실시간 보고 대시보드와 AI 도구를 제공하고 소프트웨어 개발 및 일상 업무의 속도를 높이고 있습니다.
Via Cristais: 브라질의 주요 고속도로 운영 기업으로, Google Contact Center as a Service를 활용해 고속도로 사고 발생 시 긴급 신고를 신속하게 적절한 담당 부서로 연결합니다. 이를 통해 신고자의 통화중 대기 시간을 줄이고 운전자 만족도를 높이는 한편, 콜 센터 직원의 이직으로 인한 업무 차질도 완화하고 있습니다.
WeSpeak: 라틴 아메리카의 호텔 및 숙박 업계를 위한 AI 대화 플랫폼으로, Cloud Run, Gemini Pro, Gemini Flash를 활용해 WhatsApp과 Instagram 등 메시징 채널을 통한 고객 응대 전 과정을 자동화했습니다. 이를 통해 고객 문의의 85%를 해결하고 호텔 고객사의 전체 매출 규모를 2배로 늘리는 성과를 거뒀습니다.

팀의 AI 역량 강화 지원

성장하는 팀이 AI를 최대한 효과적으로 활용할 수 있도록 누구나 쉽게 이용할 수 있는 무료 학습 프로그램을 마련했습니다.

중소기업을 위한 프로그램: 초보자도 쉽게 따라 할 수 있는 교육 과정을 살펴보거나 전문 프로그램에 참여해 일상 업무에 활용할 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축하는 방법을 배워 보세요.
조직을 위한 Google Skills: Google Cloud와 Google DeepMind 전문가가 설계한 수천 개의 무료 AI 온라인 강좌와 실습형 교육을 원하는 시간에 수강할 수 있습니다.
자격증 취득: 체계적인 교육 과정과 전문가 멘토링, 기술 배지를 통해 직원들이 업계에서 인정받는 AI 자격증을 취득할 수 있도록 지원하세요.

Google은 Workspace의 일상적인 사무용 앱부터 Google Cloud의 고급 AI 기술까지, 사용하기 쉬운 도구와 무료 교육을 제공하여 라틴 아메리카 기업들이 현재는 물론 미래에도 지속적으로 성장할 수 있도록 지원합니다.

Google Cloud의 새로운 소식

Tue, 29 Sep 2026 19:00:00 +0000

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Google Cloud의 최신 소식을 알고 싶으신가요? 한곳에서 편리하게 찾아 보고 최신 업데이트, 공지사항, 리소스, 이벤트, 학습 기회 등을 정기적으로 확인하세요.

팁: Google Cloud 블로그에서 원하는 내용을 어디에서 찾아야 할지 잘 모른다면 Google Cloud 블로그 시작하기: 주제, 링크, 리소스 전체 목록에서 시작하세요.

9월 21일~9월 25일

Apigee를 사용한 MCP 도구 승인 및 에이전트 거버넌스 마스터하기
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 자율 AI 에이전트의 상호 운용성을 해결하지만 CRM 수정 또는 데이터베이스 쿼리와 같은 연결된 작업은 시스템을 무단 실행에 빠르게 노출시킵니다. 2026년 10월 1일 목요일 오후 5시(CEST)에 Google Cloud의 Christophe가 진행하는 기술 심층 분석 세션에 참여하세요. MCP 클라이언트와 엔터프라이즈 백엔드 사이에 Apigee를 배치하면 OpenID AuthZEN과 같은 새로운 표준을 통해 세분화된 승인 (FGA), 완전한 감사 추적, 정책 평가가 어떻게 가능해지는지 알아보세요.

언어 및 접근성 참고사항: 이 세션은 프랑스어로 진행되지만 프랑스어를 사용하지 않는 참석자도 Google Meet 실시간 번역 자막을 켜서 영어, 스페인어, 독일어, 포르투갈어 또는 이탈리아어로 읽으면 원활하게 따라갈 수 있습니다.

10월 1일 커뮤니티 TechTalk 등록하기

Apigee Trace Viewer 튜토리얼: 프록시 추적 캡처 및 분석
Apigee 고객 엔지니어 Tyler Ayers가 작성한 새로운 튜토리얼을 통해 API 프록시 디버깅을 더욱 간소화할 수 있습니다. 이 가이드에서는 Google Cloud Apigee X (또는 Hybrid)와 로컬 Apigee Emulator 모두에서 디버그 추적을 캡처하고, 웹 UI 또는 자동화된 REST API를 통해 추적 JSON 데이터를 추출하고, 오픈소스 Apigee Trace Viewer를 사용하여 실행 흐름, 변수 변경, 지연 시간 병목 현상을 분석하는 엔드 투 엔드 안내를 제공합니다.

지금 바로 Apigee Trace Viewer 가이드를 읽어보세요.

Apigee 프록시 테스트를 로컬에서 자동화
오류를 조기에 포착하면 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. Apigee 고객 엔지니어인 Tyler Ayers가 작성한 새로운 튜토리얼에서는 자동화된 테스트를 위해 Apigee 로컬 에뮬레이터를 사용하는 방법을 보여줍니다. 테스트를 로컬에서 실행하고, CI/CD 파이프라인에 통합하고, 공유 샌드박스를 위해 Google Cloud Run에 배포하는 방법을 알아봅니다. 이 접근방식은 즉각적인 피드백과 클라우드 비용 절감을 제공하여 팀이 배포 주기를 단축하는 데 도움이 됩니다.

튜토리얼 읽기

Apigee로 엔터프라이즈 멀티 에이전트 시스템 확장
프로덕션 환경에 멀티 에이전트 아키텍처를 배포하면 보안, 운영 제어, 런타임 비용과 관련해 중요한 장애물이 발생합니다. Apigee API 허브가 중앙 검색 표면을 제공하여 도구, 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버, 엔터프라이즈 API 전반에서 에이전트가 무분별하게 확산되는 것을 방지하는 방법을 알아보세요. 에이전트 게이트웨이 가드레일을 사용하여 기존 백엔드 서비스를 안전한 MCP 도구로 전환하는 방법을 알아보고, 시맨틱 캐싱과 지능형 모델 라우팅을 적용하여 토큰 비용을 예측 가능하게 유지하는 방법을 알아봅니다.

10월 15일 시카고에서 열리는 Google Cloud AI Evolution에 참여하세요. 시카고 세미나에 참여하세요

Apigee Local Emulator로 Apigee 프록시 테스트 자동화
API 프록시 로직을 검증하기 위해 원격 배포를 기다리면 출시 주기가 느려지고 인프라 오버헤드가 증가합니다. 2026년 10월 8일 목요일 오후 5시(CEST)에 나이젤 월터스와 함께 Apigee의 시프트 레프트 테스팅에 관한 커뮤니티 TechTalk에 참여하세요. Apigee Local Emulator와 apigee-emulator-service를 사용하여 로컬 머신에서 1초 미만의 어설션 모음을 실행하고, GitHub Actions에서 CI/CD 검사를 자동화하고, Google Cloud Run에 임시 프리뷰 샌드박스를 배포하는 방법을 알아보세요.

10월 8일 커뮤니티 TechTalk에 등록하기

공개 프리뷰 출시: 결정적 가드레일이 적용된 AI 지원 EKS-GKE 마이그레이션
복잡한 Kubernetes 환경을 AWS EKS에서 GKE로 마이그레이션하는 작업은 전통적으로 마찰이 많고 오류가 발생하기 쉬웠습니다. 현재 공개 프리뷰 버전으로 제공되는 GKE 에이전트형 마이그레이션 은 임시 대규모 언어 모델 프롬프팅을 결정론적 가드레일로 보호되는 AI 지원 마이그레이션 워크플로로 대체하는 오픈소스 에이전트 플러그인입니다.

개발 하니스에서 로컬로 실행되며 소스 코드형 인프라를 색인하고, Karpenter를 커스텀 컴퓨팅 클래스에 매핑하는 등 클라우드별 기본 요소를 매핑하며, 구성을 오프라인으로 검증하여 검토 가능한 pull 요청과 데이터 마이그레이션 런북을 라이브 클러스터 변경사항 없이 제공합니다.

발표 블로그에서 자세히 알아보고 GitHub에서 플러그인을 사용해 보세요.

Claude Opus 5.5가 이제 Google Cloud에서 제공됩니다. 일상적인 복잡한 작업을 위해 빌드된 이 모델은 더 강력한 에이전트형 코딩, 연구, 분석을 제공하며, 토큰당 더 저렴한 비용으로 장기 실행 작업을 처리합니다. Google Cloud는 엔터프라이즈 고객이 AI 에이전트를 안전하게 빌드, 배포, 확장할 수 있도록 다양한 모델을 계속 제공하고 있습니다.

여기 에서 사용해 보세요.

Dataflow 작업 빌더로 Delta Lake 테이블 가져오기
경계 없는 레이크하우스로의 마이그레이션이 훨씬 쉬워졌습니다. 이제 Dataflow 파이프라인 작성을 위한 노 코드/로우 코드 인터페이스인 Dataflow 작업 빌더를 사용하여 Cloud Storage에 저장된 Delta Lake 테이블을 가져올 수 있습니다. Dataflow는 완전 관리형 서비스이므로 가상 머신을 프로비저닝하고 관리하는 데 드는 오버헤드를 줄일 수 있습니다. 단계별 안내는 여기에서 문서를 확인하세요.

9월 14일~9월 18일

Google Cloud Storage용 Storage Intelligence Advisor가 정식 버전으로 출시되었습니다
이제 Google Cloud Storage 고객은 Storage Intelligence Advisor를 통해 클라우드 스토리지를 더욱 효과적으로 관리할 수 있습니다. Storage Intelligence Advisor는 선별된 측정항목, 자동화된 이상 감지, 실행 가능한 권장사항을 별도의 설정 없이 바로 제공합니다.

Advisor는 프로젝트 전반의 활동을 기준으로 삼아 운영 급증, 예상치 못한 리전 간 이그레스 증가, 오류 급증 등 4가지 주요 이상치를 자동으로 감지합니다. 각 발견 사항에는 변경사항을 유발하는 리소스에 대한 심층적인 드릴다운 가시성과 함께 성능 또는 비용에 영향을 미치기 전에 문제를 해결하기 위한 규범적 단계가 포함되어 있습니다.

Storage Intelligence Advisor를 시작하는 방법을 자세히 알아보세요.

Apigee X에서 Cloud Run으로 비공개 WebSockets 빌드
실시간 AI 에이전트와 스트리밍 아키텍처에는 지속적인 양방향 연결이 필요한 경우가 많습니다. Apigee 고객 엔지니어인 Joel Gauci가 작성한 새로운 구현 가이드에서는 Apigee X와 Cloud Run 간에 비공개 하향 연결을 설정하는 방법을 보여줍니다. 팀은 Private Service Connect (PSC)와 리전 내부 애플리케이션 부하 분산기를 사용하여 백엔드 서비스를 공개 인터넷에서 완전히 격리된 상태로 유지하면서 에지에서 API 거버넌스 및 보안 정책을 적용할 수 있습니다.

단계별 가이드와 오픈소스 코드를 살펴보세요.

Private Service Connect를 사용하여 Gemini Enterprise Agent Runtime을 Apigee에 연결
자율 AI 에이전트를 배포할 때는 보안, 규정 준수, 비용 문제가 발생하는 경우가 많습니다. 새로운 참조 가이드에서는 Gemini Enterprise Agent Runtime과 Apigee 간에 엔드 투 엔드 비공개 아키텍처를 빌드하는 방법을 자세히 설명합니다. 이 설계는 내부 백엔드를 보호하고 토큰 할당량을 관리하는 데 도움이 됩니다.

전체 커뮤니티 가이드를 읽고 코드를 배포하세요.

Apigee의 새로운 기능과 향후 계획을 알아보세요
엔터프라이즈 아키텍처가 생성형 AI와 자율 워크플로에 적응함에 따라 Apigee는 검증된 플랫폼 기능을 확장하여 기존 API 관리와 함께 최신 AI 게이트웨이 사용 사례를 지원하고 있습니다. 9월 24일 목요일에 진행되는 세션에 참여하여 Apigee 제품 관리자인 게이르 슈르세트의 이야기를 들어보세요. 최근 제품 출시 소식을 살펴보고, 모델과 에이전트를 보호하기 위한 아키텍처 패턴을 탐색하고, 실시간 Q&A 세션에서 질문하세요.

9월 24일 Apigee 제품 업데이트에 등록하기

Managed Service for Apache Kafka는 공개 인터넷 액세스가 가능한 클러스터를 지원합니다.
관리형 Kafka 공개 클러스터를 사용하면 이제 로컬 머신을 포함한 VPC 외부의 클라이언트에서 메시지를 생성하고 소비하여 더 빠르고 원활하게 테스트할 수 있습니다. 공개 클러스터는 IoT 기기, 소매점, 통신 네트워크 타워와 같은 사용 사례를 지원합니다. Google Cloud 콘솔, gcloud CLI 또는 REST API를 통해 신규 또는 기존 클러스터에서 공개 액세스를 사용 설정합니다. 첫 번째 공개 클러스터를 가동하거나 kafka-hotline@google.com으로 문의하세요.

이제 프리뷰 버전으로 제공되는 Bigtable 구독을 사용하여 Bigtable로 직접 데이터 스트리밍
Bigtable 구독 을 사용하면 ETL 없이 Pub/Sub 메시지를 Bigtable 테이블에 쓸 수 있습니다. 파이프라인도 코드도 필요 없으며 Pub/Sub를 통해 이미 알고 있는 서버리스 제로 운영 환경을 제공합니다. 복잡한 ETL 파이프라인을 관리하는 오버헤드 없이 모델 텔레메트리부터 실시간 컨텍스트 엔지니어링에 이르기까지 AI 워크로드를 강화하세요. 데드 레터 주제를 기본적으로 지원하여 안정적으로 작동하도록 빌드되었습니다. 지금 바로 사용해 보세요.

9월 7일~9월 10일

음성 에이전트에 세션 감사가 필요한 이유
음성 에이전트를 프로덕션으로 전환하려면 강력한 품질 모니터링이 필요합니다. 이 가이드에서는 오디오 세션 감사를 담당하는 에이전트 개발 키트 (ADK)의 내부 작동 방식에 대해 자세히 살펴봅니다. ADK의 save_live_blob 기능이 활성 Gemini Live 세션 중에 원시 오디오 청크를 가로채고 버퍼링하며 저장하는 방법을 알아보세요. 이러한 조각을 원활하게 연결하여 재생 가능한 일관된 오디오 파일로 만드는 자동화된 후처리 파이프라인을 빌드하는 방법을 살펴봅니다. 이러한 중요한 오디오 감사 추적을 활용하여 실제 상호작용을 모니터링하고, 오류를 진단하며, 엔터프라이즈급 안정성을 보장하는 방법을 알아보세요. 여기에서 전체 가이드를 읽어 보세요.

AlloyDB Omni Red Hat RPM 조정자 정식 버전 출시
AlloyDB Omni Red Hat RPM 조정자가 정식 버전으로 출시되었습니다. AlloyDB Omni Red Hat RPM 조정자는 베어메탈 또는 VM 플랫폼에서 PostgreSQL 호환 워크로드를 관리하는 새로운 방법을 제공하며, AlloyDB의 고성능, 생성형 AI 기능 및 Gemini 모델에 대한 액세스를 결합하여 AI 에이전트와 애플리케이션을 빌드하고 완전한 자동화를 실현합니다. 조정자는 인스턴스 파라미터, 노드 구성, 네트워킹 옵션을 조정하여 맞춤설정할 수 있는 참조 아키텍처 사양을 정의할 수 있도록 하여 클러스터 프로비저닝 및 수명 주기 관리를 간소화합니다. 전체 블로그 게시물에서 모든 세부정보를 확인하세요.

8월 31일~9월 4일

VM 확장 프로그램 관리자로 VM 게스트 소프트웨어 수명 주기를 자동화하세요(정식 버전 출시)
이제 Google Cloud VM 확장 프로그램 관리자의 정식 버전이 출시되어 Compute Engine 기기 전반에서 게스트 OS 확장 프로그램을 관리하기 위해 맞춤 시작 스크립트를 사용할 필요가 없어졌습니다. 모든 리전과 영역에서 원하는 소프트웨어 상태를 적용하는 선언적 프로젝트 전체 정책을 정의합니다. 자동 자체 복구 기능을 통한 지속적인 드리프트 감지, 장애 발생 시 자동 롤백을 통한 다중 영역 단계적 출시, Cloud Monitoring과 통합된 중앙 집중식 Fleet 상태 가시성을 활용하세요.

VM 확장 프로그램 관리자 문서 살펴보기

타겟 환경 없이 Apigee 마이그레이션 평가
Apigee X 또는 Hybrid로의 마이그레이션을 계획 중이신가요? 이제 계획 주기 초기에 기존 Apigee Edge SaaS 또는 OPDK 환경을 평가할 수 있습니다. 팀은 Apigee Migration Assessment Tool의 업데이트된 --skip-target-validation 플래그를 사용하여 전체 인벤토리를 생성하고 대상 인프라 또는 IAM 사용자 인증 정보가 프로비저닝되기 전에 범위 기준을 설정할 수 있습니다.

자세한 내용은 가이드를 참고하세요.
Claude Fable 5.1이 이제 Agent Platform에서 제공됩니다. 추론, 전체 수명 주기 코딩, 멀티 툴 워크플로, 지식 작업 전반에서 Fable 5 대비 성능이 개선되었습니다.
Anthropic은 또한 고객이 제어하는 클라우드 인프라에 데이터를 저장하면서 Anthropic의 가장 강력한 모델을 안전하게 배포할 수 있는 옵션을 제공하는 솔루션인 Enterprise Frontier Safeguards를 발표했습니다.
Google Cloud는 엔터프라이즈 고객이 Google Cloud에서 안전하게 빌드, 배포, 확장할 수 있도록 최첨단 모델 전반에 걸쳐 다양한 옵션을 계속 제공하고 있습니다.

8월 24일~8월 28일

이제 Gemini Enterprise Agent Platform에서 Grok 4.6을 프리뷰로 사용할 수 있습니다. 코딩, 에이전트형 작업, 지식 작업을 위해 빌드된 xAI의 가장 강력한 모델인 Grok 4.6은 Model Garden에서 Grok 4.3 및 Grok 4.20과 함께 Grok 제품군의 주력 모델이 됩니다. 멀티 스텝 에이전트 워크플로를 위한 추론, 함수 호출, 구조화된 출력을 지원하며 텍스트 및 이미지 입력을 허용합니다.

지금 시작하기

고급 보안 거버넌스를 통한 자율 에이전트 역량 강화
AI 에이전트는 엄청난 생산성 향상을 제공하지만, 이메일을 읽고, 데이터베이스를 쿼리하고, API를 트리거할 수 있는 액세스 권한을 부여하면 심각한 새로운 보안 위험이 발생합니다. 실제로 기술 리더의 79% 가 AI 확장의 가장 큰 과제로 보안과 거버넌스를 꼽았습니다. 프롬프트 삽입 및 동적 권한과 같은 자동화된 위협을 처리하기에는 기존 도구가 더 이상 충분하지 않습니다. 선도적인 기업들이 기본적으로 안전한 설계, 에이전트 ID 거버넌스, 인간 중심 제어를 사용하여 에이전트를 자신 있게 배포하는 방법을 알아보세요.

자세히 알아보기

프리뷰 버전의 BigQuery 연속 쿼리에서 스테이트풀(Stateful) 처리를 사용할 수 있습니다
스테이트풀(Stateful) 작업은 BigQuery 연속 쿼리로 가능한 작업을 크게 확장합니다. 이 기능을 사용하면 사용자가 스트리밍 쿼리에서 직접 JOIN, 집계, 윈도우 함수와 같은 함수를 활용할 수 있습니다. 이제 시간 경과에 따른 측정항목 (예: 30분 평균)을 계산하여 훨씬 풍부한 실시간 신호로 다운스트림 애플리케이션과 AI 에이전트를 강화할 수 있습니다.
여기에서 기능을 사용해 보고 bq-continuous-queries-feedback@google.com으로 의견을 보내주세요.

Kafka용 관리형 서비스에 합성 데이터 생성기 도구 사용 가능
첫 번째 Kafka 클러스터를 시작했습니다. 이제 어떻게 해야 할까요? 다음으로 클러스터에 데이터를 생성해야 하지만, 이를 위해서는 클라이언트 애플리케이션을 어딘가에서 수정하거나 가상 머신을 스핀업해야 합니다. 이제 일반 공개된 합성 데이터 생성기 도구를 사용하면 3번의 클릭만으로 클러스터에 모의 데이터를 전송할 수 있으며, 2분 이내에 클러스터로 데이터 스트리밍을 시작할 수 있습니다. 클러스터와 새로운 기능을 테스트하고 싶을 때 사용하기에 완벽한 유틸리티입니다. 지금 바로 빠른 시작을 사용해 보세요.

Dataflow 파이프라인 업데이트가 더 빠르고 유연해짐
Dataflow 파이프라인 업데이트 이제 파이프라인을 중지하고 교체할 수 있습니다. 이는 기존의 인플레이스 업데이트 기능에 추가된 주요 기능입니다. 새로운 병렬 파이프라인 옵션은 이전 파이프라인과 새 파이프라인 간의 마이그레이션을 가속화하여 비즈니스 중단을 줄입니다. 또한 드레인에 타임아웃을 설정하여 처리 중단 시 파이프라인의 과도한 비용 청구를 방지할 수 있습니다. 이 기능은 정식 버전입니다. 여기 에서 사용해 보세요.

8월 17일~8월 21일

웹 세미나: 안전한 AI 혁신을 위한 기반으로서의 에이전트 ID
도용된 API 키가 있는 AI 에이전트는 합법적인 에이전트와 동일하게 보입니다. 자율 에이전트가 엔터프라이즈 시스템 전반으로 확장됨에 따라 정적 사용자 인증 정보와 기존 IAM 정책은 더 이상 머신 속도 실행을 따라갈 수 없습니다. 8월 27일 오후 1시(동부 표준시)에 Google Cloud의 제품 관리자인 숀 류가 진행하는 웹 세미나에 참여하여 검증 가능한 암호화 ID(SPIFFE, ID-JAG, OAuth)를 사용하여 에이전트, 인간, 비인간 ID를 워크로드 중심 플랫폼으로 통합하는 Google Cloud의 비전을 살펴보세요.

지금 웹 세미나에 등록하세요

8월 10일~8월 14일

최고의 성능을 위한 Apigee Hybrid Cassandra 읽기 지연 시간 진단
단계별 문제 해결 가이드를 통해 Apigee Hybrid에서 실시간 Cassandra 읽기 지연 시간을 진단하고 API 키 검증 병목 현상을 해결하세요. 디버깅 클라이언트를 배포하고 쿼리 성능 테이블을 쿼리하여 밀리초 미만의 응답 시간을 유지하는 방법을 알아보세요.

Apigee Hybrid Cassandra 문제 해결 가이드 읽기

에이전트와 함께 계속 나아가세요! All Things Agentic Hackathon이 공식적으로 시작되었습니다.
Google Cloud와 Gemini 3.5를 사용하여 반복적인 작업을 처리하고 백그라운드에서 복잡한 작업을 수행하는 차세대 에이전트를 빌드하는 것이 이번 Hackathon의 과제입니다. 190,000달러 상당의 상금, 현금, Google Cloud 크레딧을 두고 경쟁하세요. 제출 기간은 2026년 8월 3일부터 2026년 8월 31일까지입니다.

자세히 알아보고 등록하기 가입하여 GEAR 전용 업데이트와 배지를 받아 보세요. #AllThingsAgenticHackathon

Database Migration Service의 Gemini를 사용하여 PostgreSQL 마이그레이션 가속화
엔터프라이즈 데이터베이스 마이그레이션은 Oracle 또는 SQL Server의 기존 저장 프로시저, 트리거, 맞춤 함수를 변환하는 '라스트 마일'에서 종종 멈춥니다. 이제 Database Migration Service (DMS)는 Databases의 Gemini로 구동되는 AI 지원 코드 변환을 제공합니다. DMS는 1:1 구문에 대한 결정적 컴파일러 규칙과 복잡한 절차 블록에 대한 Gemini 컨텍스트 합성 기능을 결합하여 기존 코드를 전체 스키마 인식 및 나란히 검증을 통해 네이티브 PostgreSQL 및 AlloyDB로 변환합니다.

전체 블로그 게시물을 읽고 데이터베이스 코드 변환을 간소화하는 방법을 알아보세요.

G2 및 G4 GPU VM에 Compute Flex CUD 사용 가능
Compute Flexible Committed Use Discounts (Flex CUD)를 이제 G2 (NVIDIA L4) 및 G4 (NVIDIA RTX Pro 6000) VM에 사용할 수 있습니다. 이제 예측 가능한 비용 절감 효과를 누리면서도 VM 제품군 전반에 걸쳐 유연하게 조정하고, 리전 간에 마이그레이션하며, 범용 컴퓨팅, GKE, Cloud Run, G2 및 G4 GPU VM을 단일 지출 약정으로 결합할 수 있습니다. G 시리즈 VM용 Flex CUD를 사용하면 지금 바로 비용을 절감하고 중단 없이 최신 하드웨어로 업그레이드할 수 있는 민첩성을 유지할 수 있습니다.

VM 인스턴스 가격 책정을 살펴보거나 Flex CUD에 대해 자세히 알아보세요.

Rapid Bucket은 GCSFS를 통해 PyTorch 생태계에서 학습 및 체크포인트 성능을 가속화합니다.
2026.8.0 버전의 GCSFS가 출시됨에 따라 이제 조직은 Dask, Pandas, PyTorch, PyTorch Lightning, Hugging Face Datasets, Ray data 등의 프레임워크를 사용할 때 PyTorch 생태계의 GPU에서 데이터 기근을 없애 AI/ML 인프라에서 최대 ROI를 실현할 수 있습니다. 적응형 동시 프리페치를 기본값으로 설정하면 GCSFS가 순차적 읽기 패턴을 동적으로 예측하고 백그라운드에서 가져와 단일 파일 처리량을 5배 높이고 최대 21GiB/초까지 확장하여 Rapid Bucket과 페어링할 때 NIC를 포화시킵니다. NIC를 포화시키면 가속기 굿풋이 크게 개선되고 통합 마찰 없이 학습 대기 시간이 단축됩니다. 학습 및 체크포인트 복원 워크플로는 랜덤 읽기 중에 버퍼를 자동으로 드레이닝하여 대역폭 또는 메모리 페널티를 완전히 피하는 지능형 메모리 관리의 이점을 누릴 수 있습니다.

8월 3일~8월 7일

하이브리드 클라우드로 데이터 주권 및 AI 혁신 탐색
엄격한 규정 준수 규칙을 준수해야 하는 기업의 경우 민감한 정보를 온프레미스에 보관하면 최첨단 AI를 놓치는 경우가 많습니다. 2026년 AI 인프라 현황 보고서의 데이터에 따르면 IT 리더의 52% 가 이러한 격차를 해소하기 위해 하이브리드 클라우드 전략을 채택하고 있습니다. 최신 블로그 게시물에서는 Google Distributed Cloud (GDC)가 조직에서 연결된 모델 또는 에어 갭 모델을 배포하여 안전한 환경 내에서 고급 AI를 실행하고 혁신을 희생하지 않으면서 지정학적 위험을 완화하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다. 자세히 알아보기

SAP와 Google Cloud, BigQuery용 BDC Connect 출시
수년 동안 기업은 미션 크리티컬 SAP 데이터를 고급 분석 플랫폼으로 이전하는 데 드는 비용, 위험, 복잡성으로 인해 어려움을 겪어 왔습니다. BigQuery용 SAP Business 데이터 클라우드 (BDC) 커넥트의 정식 버전 출시를 기점으로 전환점을 맞이했습니다. 혁신적인 제로 카피 양방향 데이터 공유를 도입한 이 새로운 기능은 SAP 시스템과 Google Cloud의 강력한 데이터 및 AI 생태계를 원활하게 연결합니다. 이제 조직은 수동 데이터 복제 및 비즈니스 컨텍스트 손실로 인한 어려움을 겪는 대신 사일로를 제거하고, 분석 비용을 대폭 절감하며, 실시간 운영 현실에 기반한 신뢰할 수 있는 에이전트 AI 솔루션을 신속하게 배포할 수 있습니다. 전체 공지사항을 읽고 데이터 전략을 혁신하는 방법을 알아보세요.

Google Cloud Cortex Framework 버전 7이 정식 버전으로 출시되었습니다.
이번 출시를 통해 AI 에이전트 준비를 위한 데이터 아키텍처를 현대화하여 강력한 데이터 제품을 신속하게 배포, 맞춤설정, 확장하는 동시에 조정 작업을 간소화하고 인프라 오버헤드를 줄일 수 있습니다. SAP 소스 데이터에 대한 데이터 제품 가속기를 제공하여 고급 분석 및 에이전트 사용 사례에 사용할 수 있는 신뢰할 수 있는 고품질 데이터 제품을 빌드합니다. 이 프레임워크는 BigQuery, Dataform, Knowledge Catalog, Gemini Enterprise Agent Platform을 비롯한 Google Cloud 제품과 통합됩니다. 자세한 내용은 공지사항 블로그 , 기술 문서를 참고하거나 지금 바로 데모 배포를 사용해 보세요.

Apigee를 사용한 API 관리부터 AI 게이트웨이까지
LLM이 대규모로 도입되면서 자동화가 가능해졌지만 예측할 수 없는 토큰 비용부터 프롬프트 인젝션과 같은 보안 위험에 이르기까지 심각한 취약점이 노출되었습니다. 중앙 관리가 없으면 조직은 기술 부채가 가속화되는 상황에 직면하게 됩니다. Apigee를 엔터프라이즈 AI 게이트웨이로 전환하여 거버넌스를 중앙 집중화하는 방법을 알아보세요. 이 아키텍처 로드맵에서는 시맨틱 캐시를 활용하여 토큰 비용을 최적화하고, 보안을 위한 프롬프트 보호 정책을 구현하며, 새롭게 떠오르는 MCP 표준을 사용하여 도구를 제품화하는 방법을 자세히 설명합니다.

Apigee 커뮤니티 허브에서 전체 아키텍처 로드맵을 읽어보세요.

Apigee AI Gateway로 엔터프라이즈 AI 트래픽을 중앙에서 제어
단일 제어 창에서 전체 인프라의 모델 통신을 관리, 추적, 보호합니다. 새로운 동영상 둘러보기에서 수석 설계자인 Tyler Ayers가 Apigee AI Gateway가 에이전트 거버넌스를 어떻게 간소화하는지 보여줍니다. 개발자 워크플로에 영향을 미치지 않으면서 모델 트래픽을 투명하게 프록시하고, 실시간 토큰 수를 로깅하고, 런타임 보안 할당량을 적용하는 방법을 알아보세요.

Apigee AI Gateway 데모 보기

프로비저닝된 처리량 사용률 극대화
갑작스러운 트래픽 마이크로 스파이크는 초당 할당량을 초과하여 429 오류를 트리거하거나 공유 리소스 풀로 오버플로를 강제할 수 있습니다. 새로운 아키텍처 가이드에서는 Cloud Run과 Google Cloud Tasks를 사용하여 서버리스 '충격 흡수 장치'를 빌드하는 방법을 보여줍니다. 요청 수집과 실행을 분리하는 이 큐 기반 패턴은 변동성이 큰 트래픽 급증을 평탄화하고 정확한 할당량 비율로 요청을 Gemini에 원활하게 전달하여 프로비저닝된 처리량 사용률을 극대화하는 동시에 사용량이 급증하는 동안 작업 실패를 제거합니다. 단계별 설정 가이드 읽기

에이전트형 도구 상호작용에서 보안 사각지대 제거
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)을 통한 모니터링되지 않은 에이전트형 도구 호출은 엔터프라이즈 아키텍처에 심각한 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 8월 13일(목)에 진행되는 기술 심층 분석 세션에 참여하여 Apigee를 중앙 집중식 보안 게이트웨이로 포지셔닝하는 방법을 알아보세요. 이 세션에서는 API 제품의 새로운 ParsePayload 정책과 페이로드 작업 그룹을 활용하여 세분화된 도구 필터링을 적용하고, 실행 할당량을 관리하며, 개발자 속도를 저해하지 않으면서 안전한 에이전트 생태계를 확장하는 방법을 보여줍니다.

8월 13일 커뮤니티 TechTalk 등록하기

7월 27일~7월 31일

데이터 클라우드 및 Apigee CDMX: AI 에이전트의 진화 | 2026년 8월 12일
엔터프라이즈 AI는 기본적인 대화형 어시스턴트를 넘어 진화해야 합니다. 실질적인 가치를 창출하려면 AI 모델이 조직의 핵심 시스템 및 라이브 데이터 소스와 연결되어야 합니다. 8월 12일 Google CDMX 에서 열리는 특별 이벤트 AI Evolution: Powering Tomorrow's Enterprise에 참여하세요. Google Cloud 엔지니어가 진행하는 실습 데모를 통해 Gemini, Apigee, 데이터 에이전트 기술의 기능을 통합하여 민첩하고 안전한 생태계를 설계하는 방법을 알아보세요.

멕시코시티에서 진행되는 오프라인 세션에 참여하려면 지금 등록하세요.

GCP를 기반으로 빌드된 Vast Edge는 클라우드 백업을 위한 최초의 라이브 복구 인터페이스를 출시하여 IT팀이 백업 콘텐츠를 실시간으로 검사할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 백업은 로그 기반의 맹목적인 프로세스에서 팀이 복원 가능한 정확한 데이터를 즉시 검색, 미리보기, 검증할 수 있는 대화형 플랫폼으로 전환됩니다.

이 플랫폼은 Google Workspace, NetSuite, Salesforce, Workday 및 다양한 SaaS 환경을 보호하여 완전한 가시성과 엔터프라이즈급 감독을 제공합니다.

Vast Edge 백업 및 재해 복구를 방문하여 GCP Marketplace에서 Google Workspace 백업, NetSuite 백업, Salesforce 백업, Workday 백업의 백업 솔루션을 무료로 사용해 보세요.

7월 20일~7월 24일

Anthropic의 최신 모델인 Claude Opus 5가 이제 Agent Platform에서 제공됩니다. 코딩, 장기 실행 에이전트, 지식 작업 전반에서 Opus 4.8 대비 성능이 향상되었습니다.이 모델은 제로 데이터 보관 (ZDR)과 호환됩니다. 침투 테스트 또는 익스플로잇 생성과 같은 고위험 워크플로의 경우 안전을 위해 알림을 보내고 Opus 4.8로 되돌아갑니다.Google Cloud는 앞으로도 엔터프라이즈 고객이 최첨단 모델 전반에서 AI를 안전하게 빌드, 배포, 확장할 수 있는 옵션을 제공할 것입니다. 여기 에서 사용해 보세요.

Apigee Northam Roadshow 2026 | AI 에이전트의 진화: 미래의 엔터프라이즈를 위한 동력
AI는 진화하고 있습니다. 조직에서 자율 에이전트를 배포할 때 API와 모델 간의 통합이 중요해집니다. Google Cloud 전문가와 함께 심층 세션과 라이브 데모를 살펴보는 특별한 하루를 보내세요. Apigee와 Google Cloud Agent Platform의 통합된 기능을 통해 고성능 AI 에이전트를 빌드, 제어, 확장하는 방법을 알아보세요. 클릭 유도 문구: 서니베일 이벤트 등록 | 뉴욕 이벤트 등록 | 시카고 이벤트 등록

MCP 레지스트리 검색을 위한 Apigee 프록시 배포
Apigee API Hub 데이터를 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 레지스트리 형식으로 지정하기 위해 Apigee X 프록시를 배포하는 방법을 알아봅니다. Tyler Ayers의 이 튜토리얼에서는 개발자가 샘플 저장소를 클론하고, Apigee Feature Templater (aft)를 사용하여 배포하고, 엔드포인트를 테스트하여 코딩 에이전트가 API 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 하는 방법을 안내합니다.

커뮤니티 튜토리얼 전체를 읽고 시작하세요.

AI 인프라 간소화: Apigee AI Gateway 시작하기
여러 백엔드 환경으로 구성된 복잡한 AI 환경을 관리하는 것은 운영 및 거버넌스 측면에서 상당한 과제를 야기할 수 있습니다. 새로운 튜토리얼에서는 Apigee AI Gateway를 사용하여 통합 API 프록시를 빌드하는 방법을 안내합니다. 모든 모델 트래픽에 대한 단일 보안 진입점을 설정함으로써 팀은 실시간 분석, 포괄적인 추적, 재무 운영 감사를 완전히 원활하게 수행할 수 있으며 클라이언트 환경이나 사용자 구성을 전혀 수정할 필요가 없습니다.

단계별 설정 가이드 읽기

AI 에이전트가 준비되었습니다. 데이터가 준비되어 있나요?
AI 확장의 가장 큰 병목 현상은 모델이 아니라 비즈니스 컨텍스트에 대한 액세스 권한을 부여하는 것입니다. 엔터프라이즈가 선제적인 시스템으로 전환함에 따라 기존 인프라는 AI 에이전트의 비선형적인 속도에 압도되는 경우가 많습니다. AI 네이티브 인프라를 기반으로 빌드된 Google Cloud의 새로운 에이전트형 데이터 클라우드는 데이터, AI 모델, 운영 데이터베이스를 통합하여 이 문제를 해결합니다. 경계 없는 레이크하우스와 활성 Knowledge Catalog가 불필요한 엔지니어링 오버헤드 없이 신뢰할 수 있는 실시간 컨텍스트로 AI 에이전트를 강화하는 방법을 알아보세요. 자세히 알아보기

런던 Apigee AI Horizon에서 AI를 안전하게 제어하세요
기본적인 프롬프트에서 복잡한 에이전트 워크플로로 AI를 이동하려면 신뢰와 제어가 필요합니다. 2026년 9월 1일 화요일, Google 런던에서 열리는 제5회 Apigee AI Horizon에 참여하세요. Google Cloud 제품 리더와 설계자가 Apigee와 Model Armor를 사용하여 LLM API를 보호하고, 정책 제어를 구현하고, 토큰 소비를 관리하는 방법을 알아보세요. 이번 기회를 놓치지 마세요. 지금 바로 등록하세요.

AI Horizon 런던에 참석하세요

7월 13일~17일

리소스 기반 CUD 공유가 이제 기본적으로 사용 설정됩니다
2026년 6월 16일부터 Google Cloud 리소스 기반 약정 사용 할인 (CUD) 공유의 기본 설정이 신규 결제 계정과 활성 CUD가 없는 기존 계정의 경우 사용 중지됨에서 사용 설정됨으로 변경됩니다. 이번 업데이트는 리소스 전반에서 활용도가 낮은 할인을 통합하여 자동으로 비용 절감 효과를 극대화합니다.

CUD 범위 구성을 변경하여 언제든지 CUD 공유 환경설정을 조정할 수 있으므로 완전한 제어권을 유지할 수 있습니다. 자세한 내용은 CUD 공유 사용 설정 또는 CUD 공유 사용 중지를 참고하세요.

인도 웹 세미나: 교육 기술을 위한 Google Cloud: 대규모 트래픽 및 토큰 거버넌스 최적화
API 트래픽 급증과 AI 모델 통합으로 교육 기술 환경이 재편되고 있습니다. 2026년 7월 23일에 열리는 Satyam Maloo의 웹 세미나 Google Cloud for EdTech: 대규모 트래픽 및 토큰 거버넌스 최적화 에 참여하세요. 고급 속도 제한을 구현하고, 세분화된 토큰 가시성을 확보하고, 실시간 분석을 활용하여 플랫폼을 효과적으로 관리하는 방법을 알아보세요. 학기 중 성수기에 맞춰 확장하거나 복잡한 AI 워크플로를 통합하는 등 어떤 경우에도 이 세션에서 필요한 인프라 청사진을 얻을 수 있습니다.

지금 등록하기

AI 에이전트 확장: 프롬프트를 소프트웨어 아티팩트처럼 취급
AI 에이전트가 프로덕션으로 이동함에 따라 모놀리식 시스템 프롬프트는 구성 드리프트, 병합 충돌, 무음 런타임 오류를 초래하는 경우가 많습니다. 해결책은 Prompts-as-Code 아키텍처를 채택하는 것입니다. 엔지니어링팀은 프롬프트를 모듈식 스킬 파일로 나누고 빌드 타임 트랜스파일러를 사용하여 에이전트의 컨트롤 플레인에 종속 항목 해결, 정적 검증, CI/CD 엄격성을 도입할 수 있습니다. 수동으로 대규모 텍스트 파일을 편집하는 대신 결정적이고 안정적인 에이전트 인프라를 빌드하세요.

여기 에서 자세히 알아보세요.

7월 6일~7월 10일

웹 세미나: Palo Alto Networks 기반의 Google Cloud NGFW Enterprise 고급 멀웨어 보호 소개
올해 말 프리뷰 버전으로 출시되는 새로운 Cloud NGFW 고급 멀웨어 샌드박스를 알아보세요. Palo Alto Networks Advanced Wildfire를 기반으로 70,000명 이상의 고객으로부터 얻은 데이터를 활용하여 고급 멀웨어를 물리칩니다. 7월 16일 오전 11시(동부 표준시)에 참여하여 앱과 데이터가 어디에 있든 보호하는 복원력 있는 제로 트러스트 클라우드 인프라를 빌드하는 방법을 알아보세요.

지금 웹 세미나에 등록하세요

Cloud Run 샌드박스에서 AI 생성 코드를 안전하게 실행
현재 공개 프리뷰 버전으로 제공되는 Cloud Run 샌드박스는 기존 Cloud Run 서비스 인스턴스 내에서 거의 즉시 생성할 수 있는 경량의 격리된 실행 경계입니다.

LLM으로 동적으로 생성된 Python 스크립트를 실행하여 비즈니스 마진을 계산하거나 헤드리스 브라우저를 실행하여 웹 조사를 수행해야 하는 경우 Cloud Run 샌드박스를 사용하면 서버리스 환경을 벗어나지 않고도 이러한 작업을 실행할 수 있는 안전한 격리된 샌드박스를 얻을 수 있습니다.

블로그를 읽고 지금 바로 시작해 보세요.

Australia API Horizon: Scaling Enterprise Governed AI Agents(오스트레일리아 API Horizon: 엔터프라이즈 제어 AI 에이전트 확장)
AI 챗봇에서 자율 에이전트로의 전환은 비즈니스에 가장 중요한 통합 지점입니다. Google Cloud의 예정된 이벤트에 참여하여 에이전트 시대에 맞게 설계하는 방법에 관한 독점적인 심층 세션을 살펴보세요.

Apigee를 지능형 AI 게이트웨이로 사용하여 고성능 아키텍처를 제어, 보호, 확장하는 방법을 알아보세요. 기존 API를 기반으로 AI 도구를 원활하게 빌드하고 전체 생태계를 제어하는 방법을 배울 수 있습니다.

원하는 도시에서 참여하세요.

Cloud Run에서 고가용성 멀티 리전 서비스 빌드
Cloud Run을 사용하면 비즈니스에 중요한 애플리케이션의 업타임을 훨씬 쉽게 유지할 수 있습니다. 이제 일반 안정화 버전으로 제공되는 서비스 상태는 간단한 2번의 클릭으로 설정하여 인스턴스 수준 상태 점검을 위한 준비 프로브를 활용하여 리전 간 장애 조치를 자동화합니다. 전역 외부 애플리케이션 부하 분산기를 사용해 공개 애플리케이션의 서비스 상태를 구성하거나 리전 간 내부 애플리케이션 부하 분산기를 사용해 비공개 네트워킹 트래픽의 서비스 상태를 구성할 수 있습니다.

Cloud Run의 서비스 상태를 구성하는 방법을 알아보세요.

보고서: 조직의 83% 가 에이전트 AI를 위해 인프라 업그레이드 필요
대화형 봇에서 자율 에이전트로의 전환으로 인해 기존 시스템이 중단되고 있습니다. 새로운 AI 인프라 현황 보고서에서는 엔지니어링 리더가 이러한 대규모의 새로운 워크로드에 어떻게 적응하고 있는지 자세히 설명합니다. 추론 병목 현상을 없애고, 숨겨진 확장 비용을 제어하고, 에이전트 확산을 관리하기 위해 업계는 유동적인 컴퓨팅, 중앙 집중식 거버넌스, 통합된 공동 설계 아키텍처로 빠르게 전환하고 있습니다.

주요 인프라 인사이트 살펴보기

더 이상 실험하지 말고 확장하세요: 산업화된 AI 플레이북
맞춤형 AI 투자 중 실제로 측정 가능한 비즈니스 가치를 창출하는 것은 5% 에 불과하다는 사실을 알고 계셨나요? 문제는 기술이 아니라 조직이 기술을 실행하도록 구성된 방식입니다.

이 흥미로운 자료에서 Google Cloud Consulting은 '멋진 기술 실험'과 실제 손익에 영향을 미치는 엔터프라이즈 ROI 사이의 큰 격차를 해소하는 운영 청사진을 분석합니다.

Medium에서 전체 기사를 읽어보세요.

AI 에이전트 클리닉: 앱 지연 시간 80%단축
AI 에이전트의 프로토타입을 만드는 것은 쉽지만, 라이브 트래픽에 맞게 확장하는 것은 고유한 과제를 안고 있습니다. 최신 AI 에이전트 클리닉에서는 기술 전문가가 개발자와 협력하여 라이브 축구 분석 에이전트인 PlaybackIQ를 최적화합니다. 이 세션에서는 OpenTelemetry를 사용하여 Gemini Enterprise Agent Platform의 병목 현상을 추적하고 Cloud Run에 배포하여 동시 실행 규모를 확대하고 응답 시간을 80% 단축하는 방법을 보여줍니다. 프로덕션급 디버깅 전략을 통해 자체 LLM 애플리케이션을 최적화하는 방법을 알아보세요.

60분 분량의 분석 동영상 보기

6월 29일~7월 3일

Anthropic의 최신 모델인 Claude Sonnet 5가 Agent Platform에서 제공됩니다.
이 모델은 Sonnet 4.6을 대체할 수 있는 모델로, 조직이 엔터프라이즈 워크플로 전반에서 작업을 완료할 수 있는 선택지를 확장해 줍니다. 이 모델은 향상된 추론, 더 깔끔한 코드 생성, 데스크톱 및 브라우저 워크플로를 위한 컴퓨터 사용 기능을 제공합니다.

Google Cloud는 최첨단 모델을 플랫폼에 지속적으로 빠르게 도입함으로써 엔터프라이즈급 AI를 빌드, 테스트, 확장하는 데 있어 업계 최고의 기술을 타협 없이 선택할 수 있도록 지원합니다.

지금 바로 시작하세요.

Apigee와 YAML로 AI 거버넌스 자동화
수동 API 게이트웨이 구성은 AI 엔지니어링 속도를 빠르게 저하시킬 수 있습니다. 7월 16일 목요일에 Apigee 커뮤니티에 참여하여 모델 가든 관리를 위한 자동화된 선언적 청사진을 알아보세요. 간단하고 반복 가능한 YAML 패턴을 통해 AI 실무자가 마찰 없이 안전하고 정책 지원 엔터프라이즈 구성을 즉시 가동하는 방법을 알아보세요. 라이브 Q&A 세션에서 질문하고 소통하세요.
7월 16일 커뮤니티 TechTalk에 등록하세요

자율 에이전트를 위한 차세대 AI 포털 빌드
표준 개발자 포털은 인간 개발자가 정적 API를 구독하도록 설계되었습니다. 오늘날 자율 에이전트, LLM 툴킷, 동적 런타임에는 거버넌스를 위한 중앙 신경계가 필요합니다. 7월 23일 목요일에 진행되는 기술 심층 분석에 참여하여 Apigee의 새로운 AI 포털 솔루션을 살펴보세요. 모델, 도구, 에이전트에 대한 엔터프라이즈 셀프서비스를 안전하게 관리하기 위해 MCP 기반의 풀 서비스 허브를 배포하는 방법을 정확히 알 수 있습니다.
7월 23일 커뮤니티 TechTalk 등록

API 레이어에서 고급 사이버 공격으로부터 인프라를 보호하세요 (포르투갈어 발표)
점점 더 정교해지는 위협의 시대에 전통적인 방화벽에만 의존하면 중요한 데이터에 허점이 생길 수 있습니다. 7월 30일 목요일에 포르투갈어로 진행되는 기술 커뮤니티 TechTalk에 참여하여 게이트웨이 레이어에서 직접 위험을 선제적으로 완화하는 방법을 알아보세요. 이 세션에서는 강력한 방어선을 구축하여 엔터프라이즈 마이크로서비스의 최대 가용성과 완전한 무결성을 보장하기 위해 필수적인 Apigee 보안 정책을 구성하고 관리하는 방법을 보여줍니다.

7월 30일 포르투갈어 커뮤니티 TechTalk에 등록하세요

6월 22일~6월 26일

GKE에서 RAM을 절약하면서 TPU 모델 로딩을 가속화합니다.
대규모 모델 콜드 스타트는 종종 확장 속도를 늦추고 고가치 TPU를 유휴 상태로 만듭니다. 오픈소스 Run:ai Model Streamer는 이제 TPU vLLM 0.18.0에서 Google Cloud Storage를 사용하는 TPU를 기본적으로 지원합니다. 이 통합은 텐서를 CPU 메모리로 직접 스트리밍하여 로컬 디스크 병목 현상과 '이중 버퍼링' 트랩을 우회함으로써 GKE의 추론 파이프라인을 가속화합니다. 벤치마크에서 4, 800억 파라미터 모델을 로드하는 속도가 2배 이상 빨라졌고 최대 호스트 메모리 사용량은 절반으로 줄었습니다. 전체 가이드를 읽고 지금 바로 시작하세요.

맹목적인 학습 중단: 새로운 OpenTelemetry 기반 TPU AI 원격 분석 수집기 에이전트로 AI 확장
Google Cloud의 새로운 AI 원격 분석 수집기 에이전트는 OpenTelemetry를 사용하여 TPU 모니터링을 표준화합니다. 호스트 CPU 주기를 소모하지 않고도 무음 장애를 식별하고 비용이 들지 않는 운영 측정항목을 제공하여 엔터프라이즈 ML 워크로드를 최적화합니다. 에이전트는 원격 분석을 Google Cloud Monitoring 또는 Prometheus와 커스텀 Grafana 설정으로 원활하게 라우팅합니다. Google 최적화 Ubuntu 이미지에 사전 설치되어 있거나 Docker를 통해 사용할 수 있으며, 메모리, 네트워크 지연 시간, 코어 사용률을 추적하여 멀티노드 학습 효율성을 극대화합니다.

이 기능에 대해 자세히 알아보려면 이 링크를 클릭하세요.

6월 15일~6월 19일

AppyThings와 함께 에이전트형 AI 제어에 대해 자세히 알아보세요
통합이 실패하는 것이 아니라 진화하고 있습니다. 사용자가 AI 에이전트와 상호작용하면 사이트로 직접 이동하지 않게 되어 사이트의 맥락, 전문성, 의도한 경험이 사라진 경험을 하게 됩니다. 6월 25일 목요일에 AppyThings와 공동으로 진행하는 커뮤니티 기술 강연에 참여하여 이 새로운 게이트웨이 문제를 해결하는 방법을 알아보세요. MTN이 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)을 통해 통합 기반을 마련하여 정확하고 일관된 경험을 제공하는 방법을 살펴봅니다. Google Cloud 기술 전문가가 Apigee를 중앙 집중식 도구 관리 솔루션으로 활용하여 에이전트 액세스를 제어하는 방법을 시연합니다.

세션 등록

이제 공개 프리뷰로 제공되는 스팟용 Capacity Advisor로 스팟 VM 배포 최적화
Google Compute Engine은 모든 고객에게 공개 프리뷰로 제공되는 스팟용 Capacity Advisor를 출시했습니다. 이 도구는 획득 가능성을 극대화하고 선점 위험을 최소화하기 위해 실시간 배포 권장사항을 제공하여 스팟 용량 검색을 데이터 기반 프로세스로 전환합니다. Capacity Advisor API를 쿼리하여 획득 가능성과 최소 예상 업타임을 확인하거나, 전역 가용성 맵, 스팟 가격 조회, 과거 선점률 추세를 시각적으로 보여주는 새로운 콘솔 UI를 사용하여 가장 비용 효율적인 컴퓨팅 용량을 찾으세요.

지금 바로 시작하여 스팟 VM 배포를 최적화하세요.

멀티 테넌트 에이전트 AI 시스템 빌드
여러 비즈니스 단위에 걸쳐 생성형 AI를 확장할 때 팀에는 고유한 운영 규칙과 도구를 갖춘 전문 AI 에이전트가 필요합니다. Google Cloud의 새로운 참조 아키텍처를 사용하면 중앙 집중식 멀티테넌트 플랫폼을 빌드하여 파편화된 사일로를 방지하고, 데이터 노출 위험을 제거하며, 통합된 규정 준수를 유지할 수 있습니다. Google Cloud에서 멀티 테넌트 에이전트형 AI 시스템을 설계하고 배포하는 방법을 알아보려면 가이드를 읽어보세요.

커스텀 MCP 서버에 연결하도록 Gemini Enterprise를 구성하는 방법
Gemini Enterprise MCP 커넥터는 Gemini Enterprise를 MCP 서버에 연결할 수 있는 기능을 도입했기 때문에 Google Cloud Next에서 큰 발표였습니다. 이 블로그 게시물에서는 Google 지도 Ground Lite MCP 서버를 예로 들어 첫 번째 커스텀 MCP 서버 커넥터를 구성하는 방법을 단계별로 안내합니다. 이 흐름을 이해하면 Gemini Enterprise로 여러 MCP 서버를 구성하여 필요한 모든 컨텍스트를 가져올 수 있습니다.

6월 8일~12일

정식 버전으로 제공되는 Cloud Location Finder로 멀티 클라우드 계획을 간소화하세요
Cloud Location Finder는 Google Cloud, AWS, Azure, OCI 전반의 퍼블릭 리전, 영역, Google Distributed Cloud Connected 위치에 대한 최신 데이터를 제공합니다. 이제 제공업체, 근접성, 지역, 탄소 발자국을 기반으로 위치를 프로그래매틱 방식으로 파악하여 성능, 규정 준수, 지속 가능성을 위한 글로벌 인프라 전략을 최적화할 수 있습니다.

지금 바로 무료로 시작하세요

6월 1일~6월 5일

BigQuery 그래프로 물리적 세계 모델링
복잡한 공급망을 관리하려면 스프레드시트 그 이상이 필요합니다. 물리적 세계의 디지털 복제본이 필요합니다. 이 게시물에서 Guru Rangavittal과 Candice Chen은 BigQuery Graph를 통해 조직이 물리적 애셋을 상호 연결된 노드와 에지의 맵으로 전환하여 디지털 트윈을 빌드하는 방법을 살펴봅니다. 기존 관계형 데이터베이스를 넘어선 비즈니스는 수술용 재료 리콜 실행부터 날씨로 인한 물류 위험 분석에 이르기까지 운영에 대한 실시간 명확성을 확보할 수 있습니다. BigQuery 그래프가 반응적인 문제 해결을 선제적이고 정밀한 모델링으로 전환하여 중요한 연결을 몇 초 만에 파악하고 공급망을 미래에 대비할 수 있도록 지원하는 방법을 알아보세요.

AI용 Apigee: LLM 및 MCP 서버 관리 (스페인어로 진행)
AI 이니셔티브를 실험적인 프로토타입에서 엔터프라이즈 지원 배포로 안전하게 전환하는 방법을 알아보세요. 6월 18일, 루이스 쿠엘라와 함께 Apigee의 최신 AI 게이트웨이 기능을 살펴보는 기술 심층 분석 세션 (스페인어로 진행)에 참여하세요. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버에 대한 거버넌스를 중앙 집중화하고, 강력한 API 게이트웨이 보안 정책으로 대규모 언어 모델 (LLM)을 보호하고, 토큰 기반 할당량을 관리하는 방법을 알아보세요.

6월 18일 스페인어 커뮤니티 TechTalk에 등록하세요

5월 25일~5월 29일

Anthropic의 Claude Opus 4.8 이 이제 Gemini Enterprise Agent Platform에서 제공됩니다. Google Cloud는 플랫폼의 모델 제품군을 계속 확장하고 있으며, 이번에 추가된 모델은 조직이 복잡한 다단계 엔터프라이즈 워크플로를 처리할 수 있는 더 많은 옵션을 제공합니다. Claude Opus 4.8은 에이전트 코딩에 강력한 기능을 제공하여 개발자가 확장된 세션에서 광범위한 리팩터링과 종속 항목 추적을 관리할 수 있도록 합니다.

API Horizon 뮌헨 2026년 7월 6일: 차세대 AI 및 API의 조율
차세대 AI 및 디지털 생태계의 조율을 마스터하세요. 7월 6일에 Google Cloud 전문가 및 DACH 기술 리더와 함께 Apigee 로드맵, 에이전트 관리, 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)을 독점적으로 살펴보세요. 실제 사례를 통해 유용한 정보를 얻고 리전 통합 커뮤니티와 소통하세요.

지금 등록하기

AI 에이전트 보호: 확장된 Agent Gateway 패턴
자율 AI 에이전트가 승인되지 않은 API를 호출하지 못하도록 방지하는 방법을 알아봅니다. 6월 4일 Apigee 전문가인 Joel Gauci와 함께 Extended Agent Gateway 패턴에 대해 기술적으로 심층 분석해 보세요. 이 세션에서는 API 게이트웨이 계층에서 세분화된 권한 부여 (FGA)를 적용하고, 안전한 토큰 교환을 구현하고, 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 거버넌스를 설정하여 엔터프라이즈 백엔드 서비스를 보호하는 방법을 다룹니다.

6월 4일 커뮤니티 TechTalk 등록

API-에이전트 보안: MCP를 통해 REST API를 Gemini Enterprise에 노출
보안 위험을 초래하지 않고 Gemini Enterprise 에이전트를 핵심 데이터에 연결합니다. 6월 11일에 Google Cloud 전문가인 나이젤 월터스와 함께 기존 REST API를 안전한 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버로 즉시 변환하는 방법을 알아보세요. 속도 제한 및 액세스 제어 정책과 같은 게이트웨이 수준의 가드레일을 적용하면서 Gemini에 도구를 안전하게 등록하는 방법을 다룹니다.

6월 11일 커뮤니티 TechTalk에 등록하기

5월 18일~5월 22일

중국어 웹 세미나 | 6월 4일: AI 명령 및 제어
AI 에이전트가 실험적인 파일럿에서 핵심 엔터프라이즈 기능으로 이동함에 따라 거버넌스가 중요한 다음 단계가 되었습니다. 6월 4일 오전 10시 (베이징 시간)에 Google Cloud와 함께 안전한 AI 관리 계층 아키텍처를 빌드하는 방법을 알아보세요. 거버넌스가 적용되는 MCP (모델 컨텍스트 프로토콜) 엔드포인트를 개발하고, 엔터프라이즈 데이터에 대한 도구 액세스를 관리하며, 강력한 감사 로그를 활용하여 AI를 운영하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 세션에는 Google Cloud에서 이러한 거버넌스 프레임워크를 실제로 시연하는 내용도 포함되어 있습니다.

여기에서 등록하세요

GCP, 온디바이스 사용 사례를 위한 LLM 벤치마킹 및 최적화에 새로운 기능 발표
GCP에서 미세 조정된 LLM을 스마트폰과 같은 에지 기기에 배포하는 것은 하드웨어의 파편화로 인해 복잡합니다. Google AI Edge Portal은 이 격차를 해소하여 GCP 개발자가 현재 시장에 나와 있는 고급, 중급, 저급 스마트폰의 모든 다양성을 대표하는 120개 이상의 Android 기기에서 AI 성능을 테스트할 수 있도록 지원합니다. 이번 주 I/O에서는 이러한 기기 전반에서 LLM 성능을 벤치마킹하고 디버깅할 수 있는 완전히 새로운 기능을 발표했습니다. 가입하여 비공개 프리뷰 버전으로 제공되는 새로운 기능을 지금 바로 사용해 보세요.

5월 11일~5월 15일

범용 거버넌스를 위한 AI 및 MCP 컨트롤 타워 빌드
Apigee를 통해 에이전트형 보안의 미래를 마스터하세요. 5월 21일에 열리는 커뮤니티 TechTalk에 참여하여 Apigee가 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)의 중앙 '컨트롤 타워' 역할을 하는 방법을 알아보세요. 새로운 JSON-RPC 도구 승인을 통해 조직 전반에 걸쳐 세분화된 액세스 정책을 사용 설정하여 안전하고 확장 가능한 AI 배포를 보장하는 방법을 살펴봅니다. 내부 도구 또는 외부 사용자를 관리할 때 에이전트 생태계를 절대적인 정밀도로 제어하는 방법을 알아보세요. 이 세션은 EMEA 및 AMER 지역 전반을 대상으로 합니다.

5월 21일 Community TechTalk 등록

4월 27일~5월 1일

출시 마스터하기: Apigee 프로덕션 출시 체크리스트
Apigee 프로덕션 가이드로 안전한 출시를 보장하세요. 5월 28일에 니콜라 카다체와 함께 IAM 역할, mTLS 구성, 암호화된 KVM 마이그레이션 등 보안 가드레일을 살펴보세요. EMEA 및 AMER팀을 지원하기 위해 동부 표준시 오전 11시 / 중부 유럽 표준시 오후 5시에 예정된 이 TechTalk에서는 자신 있게 전환할 수 있도록 필요한 기술 로드맵을 제공합니다.

5월 28일 커뮤니티 TechTalk 등록

Google Cloud Agentic Platform에서 API를 관리형 에이전트 도구로 전환
Google Cloud Agentic Platform에서 API를 안전한 관리형 에이전트 도구로 전환하세요. 5월 7일에 전문가 크리스토프 랄레베와 함께 AI 제품화에 대해 자세히 알아보세요. 이 세션은 EMEA 및 AMER 지역의 개발자를 최대한 포괄하기 위해 CEST 기준 오후 5시 / EDT 기준 오전 11시에 진행되며, 엔터프라이즈급 AI를 자신 있게 확장하는 데 필요한 통합 및 거버넌스 프레임워크를 살펴봅니다.
5월 7일 Community TechTalk 등록하기

Fractional G4 VM이 정식 버전으로 출시되어 AI 및 그래픽 워크로드에 매우 효율적이고 비용 효과적인 진입점을 제공합니다. NVIDIA 가상 GPU (vGPU) 기술을 사용하는 이러한 새로운 구성을 통해 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 서버 에디션 GPU의 성능을 더 작고 유연한 증분으로 활용할 수 있으므로 애플리케이션의 구체적인 요구사항에 맞게 인프라의 규모를 적절하게 조정할 수 있습니다. 세분화된 고급 하드웨어 액세스를 제공하는 분할 G4 VM을 사용하면 성능 저하 없이 리소스 할당을 최적화하고 오버헤드를 줄일 수 있습니다. 이제 특정 요구사항에 맞게 추가 GPU 슬라이스 크기를 선택할 수 있습니다.
- 1/2 GPU: LLM 추론, 로봇 센서 시뮬레이션, 고화질 3D 렌더링과 같은 집약적인 작업에 적합합니다.
- 1/4 GPU: 중간 범위의 창의적인 디자인, 동영상 트랜스코딩, 실시간 데이터 시각화를 비롯한 주류 워크로드에 최적화되어 있습니다.
- 1/8 GPU: 원격 데스크톱, 생산성 도구, 입문 수준의 스트리밍 서비스와 같은 경량 애플리케이션에 적합합니다.

AI를 샌드박스 프로토타입에서 엔터프라이즈급 시스템으로 전환하는 것은 큰 장애물입니다. 광범위한 배포에는 모놀리식 스크립트가 충분하지 않습니다. Gemini로 진정한 규모와 안정성을 달성하려면 조직은 서비스 지향 마이크로 에이전트 아키텍처를 채택하고, 제로 트러스트 보안을 구축하고, 엄격한 EvalOps를 구현해야 합니다. '에이전트 성숙도 사다리'를 숙달하여 AI 및 에이전트 솔루션이 강력하고 안전하며 실제 환경에 대비할 수 있도록 하세요.
자세한 내용을 알아보려면 심층 분석 동영상을 시청하고 개발자 블로그를 읽어보세요.

Google Cloud 기반 VS Code의 ML 개발: Workbench 확장 프로그램 출시
이제 데이터 과학자와 개발자는 VS Code의 로컬 생산성과 Google Cloud의 확장 가능한 인프라를 결합할 수 있습니다. 새로운 Google Cloud Workbench Notebooks 확장 프로그램을 사용하면 로컬 IDE 내에서 직접 관리형 클라우드 환경의 노트북에 연결하고 실행할 수 있습니다. 이러한 통합은 컨텍스트 전환을 없애고 친숙한 인터페이스에서 복잡한 워크로드에 고성능 컴퓨팅을 제공하여 ML 수명 주기를 간소화합니다. 개발자 생태계에 대한 Google의 약속의 일환으로 커뮤니티 주도 혁신을 지원하기 위해 확장 프로그램은 완전한 오픈소스입니다.
- Marketplace에서 설치: GoogleCloudTools.workbench-notebooks
- GitHub에 참여: colab-enterprise-vscode

4월 20일~4월 24일

2026년 올해의 Google Cloud 파트너 발표
Google Cloud는 2026년 올해의 파트너 어워즈 수상 기업을 발표하게 되어 영광입니다. 이 상은 고객의 성공을 위해 헌신한 AI, 보안, 인프라 등 다양한 분야의 뛰어난 파트너 그룹을 인정하기 위해 마련되었습니다. 글로벌 시스템 통합업체부터 전문 스타트업에 이르기까지 수상자들은 Google Cloud의 강력한 기능을 활용하여 복잡한 문제를 해결하고 전 세계적으로 디지털 혁신을 주도하고 있습니다. 지난 한 해 동안 혁신, 협업, 영향력 있는 성과를 거둔 조직에 축하의 말씀을 전합니다.

2026년 파트너 어워즈 수상 기업 보기

4월 13일~4월 17일

Datastream의 Knowledge Catalog와의 메타데이터 통합이 공개 프리뷰로 제공됩니다. 이는 모든 Datastream 애셋에 대해 중앙 집중식 '단일 제어 창'을 제공하려는 Google Cloud의 비전의 첫 번째 단계입니다. 이 개선사항은 스트림, 연결 프로필, 비공개 연결을 자동으로 동기화하여 데이터 사일로를 제거합니다. 검색 가능성을 높여 BigQuery 테이블과 동일한 인터페이스를 사용하여 Datastream 애셋을 검색할 수 있습니다. 중앙 집중식 거버넌스도 제공되므로 실시간 데이터 자산을 더 투명하게 관리할 수 있습니다.

OS 현대화를 통한 Apigee OPDK 4.53 업그레이드
Google의 공식적인 순차적 업그레이드 경로를 사용하여 인프라를 현대화하세요. Google Cloud의 기술 전문가인 Rakesh Talanki가 지원되는 OS (RHEL 8.x/9.x)로 마이그레이션하는 동안 Apigee OPDK를 v4.53으로 업그레이드하는 방법을 설명합니다. 이 가이드에서는 다중 데이터 센터 동기화를 포함한 '빌드 아웃' 방법론을 다루어 안정적이고 다운타임이 없는 전환을 보장합니다.

가이드 읽기

Cloud Run Worker Pools 및 CREMA: 대규모 서버리스 AI 지원
Google Cloud는 풀 기반의 비 HTTP 워크로드용으로 특별히 설계된 새로운 리소스 유형인 Cloud Run worker pools의 정식 버전을 출시했습니다. 요청 트래픽에 따라 확장되는 기존 Cloud Run 서비스와 달리 작업자 풀은 메시지 큐 처리 또는 대규모 AI 추론 실행과 같은 백그라운드 작업을 위한 '상시 가동' 환경을 제공합니다. 이를 지원하기 위해 Google Cloud는 Cloud Run 외부 측정항목 자동 확장 처리기 (CREMA)를 오픈소스로 공개했습니다. KEDA를 기반으로 빌드된 CREMA는 작업자 풀에 큐 인식 자동 확장을 지원하여 Pub/Sub 백로그 또는 Kafka 지연과 같은 외부 신호를 기반으로 동적으로 확장할 수 있도록 합니다.

Apigee 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 정식 버전 출시
Apigee에서 MCP가 정식 버전으로 출시됨에 따라 엔터프라이즈 API를 에이전트 AI 애플리케이션용 MCP 도구로 노출할 수 있습니다. 이 업데이트를 통해 개발자는 OpenAPI 사양을 사용하여 API를 AI 지원 도구로 변환할 수 있으므로 로컬 MCP 서버나 추가 인프라가 필요하지 않습니다. API 허브의 관리형 엔드포인트와 시맨틱 검색을 사용하면 이제 AI 에이전트에 엔터프라이즈 데이터에 대한 안전하고 제어된 액세스를 대규모로 제공할 수 있습니다.

MCP 개요 살펴보기

4월 6일~4월 10일

커뮤니티 TechTalk: ADK, UCP, Apigee X로 소매 에이전트 강화
기본적인 챗봇을 넘어 안전한 트랜잭션 AI 환경을 구현하세요. 4월 16일에 진행되는 커뮤니티 TechTalk에 참여하여 Apigee X와 Gemini가 UCP 표준을 사용하여 AI 쇼핑 어시스턴트를 위한 '신뢰 계층'을 빌드하는 방법을 알아보세요. Model Armor로 프롬프트 인젝션을 차단하고 토큰 한도를 통해 비용 거버넌스를 구현하여 발견부터 구매까지의 경로를 보호하는 방법을 보여드리겠습니다.

TechTalk 등록

AI 에이전트에 멀티모달 기능 구현
멀티모달 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 정교한 멀티 에이전트 AI 시스템을 빌드하기 위한 3가지 새로운 참조 아키텍처를 살펴봅니다. 서로 다른 멀티모달 데이터를 분석하고 신뢰도 높은 분류를 생성하려면 멀티모달 데이터 분류를 참고하세요. 오디오 및 동영상 스트림을 실시간으로 처리하는 유연한 대화형 AI를 만들려면 양방향 멀티모달 라이브 스트리밍 사용 설정을 참고하세요. 분산된 멀티모달 데이터를 검색 가능한 기술 그래프로 통합하려면 멀티모달 GraphRAG 리소스 조정을 참고하세요.

에이전트형 AI 시스템으로 SecOps 워크플로 자동화
이슈 대응 속도를 높이고 보안팀의 수작업을 줄이려면 해결 플레이북을 자동화할 수 있는 시스템이 필요합니다. Google Cloud의 새로운 참조 아키텍처를 사용하면 단일 인터페이스에서 SIEM, CSPM, EDR과 같은 이기종 보안 도구 전반에 걸쳐 복잡한 분류 및 조사 워크플로를 조정하는 AI 에이전트를 빌드할 수 있습니다. 보안 운영 워크플로 조정에 관한 전체 가이드를 확인하세요.

3월 30일~4월 3일

동남아시아 국가 연합 웹 세미나 | 4월 30일: GCP를 사용해 에이전트 거버넌스를 대규모로 마스터하기
AI 에이전트가 실험적인 파일럿에서 핵심 엔터프라이즈 기능으로 이동함에 따라 거버넌스가 중요한 다음 단계가 되었습니다. Google Cloud 전문가인 Shilpi Puri와 Wely Lau가 4월 30일 오전 11시(SGT)에 진행하는 웹 세미나에 참여하여 안전한 AI 관리 레이어를 설계하는 방법을 알아보세요. 거버넌스 대상 MCP 엔드포인트 개발, 엔터프라이즈 데이터에 대한 도구 액세스 관리, 강력한 감사 로그를 통한 AI 운영을 살펴보겠습니다. 이 세션에는 Google Cloud에서 이러한 프레임워크가 실제로 작동하는 모습을 보여주는 라이브 데모도 포함됩니다.

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3월 23일~3월 27일

API 확산을 에이전트 지원 카탈로그로 전환
조직이 확장됨에 따라 API가 여러 게이트웨이에 분산되어 AI 도입을 방해하는 '사각지대'가 생기는 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Apigee API 허브에 두 가지 새로운 기능을 도입했습니다. API Gateway와의 새로운 통합을 통해 API 메타데이터를 단일 컨트롤 플레인으로 자동 중앙 집중화하고, 사양 부스트 부가기능 (현재 공개 프리뷰 버전)을 제공합니다. 이 부가기능은 AI를 사용하여 AI 에이전트가 안정적으로 작동하는 데 필요한 정확한 예시와 오류 코드를 API 문서에 추가합니다.

전체 블로그 게시물을 읽고 시작해 보세요.

웹 세미나 | 4월 16일: AI 명령 및 제어
AI 에이전트가 실험적인 파일럿에서 핵심 엔터프라이즈 기능으로 이동함에 따라 거버넌스가 중요한 다음 단계가 되었습니다. 4월 16일 오전 11시(IST)에 Google Cloud 전문가인 Satyam Maloo가 진행하는 웹 세미나에 참여하여 안전한 AI 관리 계층을 설계하는 방법을 알아보세요. 거버넌스 대상 MCP 엔드포인트 개발, 엔터프라이즈 데이터에 대한 도구 액세스 관리, 강력한 감사 로그를 통한 AI 운영을 살펴보겠습니다. 이 세션에는 Google Cloud에서 이러한 프레임워크가 실제로 작동하는 모습을 보여주는 라이브 데모도 포함됩니다.

여기에서 RSVP하세요.

Apigee를 사용한 이벤트 수집 현대화 및 분리
최신 클라우드 네이티브 아키텍처에서는 복원력 있는 시스템을 빌드하기 위해 생산자와 소비자를 분리하는 것이 중요합니다. Google Cloud Pub/Sub는 확장 가능한 백본을 제공하지만 이를 외부 클라이언트에 직접 노출하면 보안 및 관리 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 이 새로운 가이드에서는 Apigee를 지능형 HTTP 수집 지점으로 활용하는 방법을 살펴봅니다. PublishMessage 정책 또는 Pub/Sub API를 사용하여 메시지가 내부 버스에 도달하기 전에 보안, 미디에이션, 트래픽 제어를 처리하는 방법을 알아보세요.

전체 가이드 읽기

3월 16일~3월 20일

BigQuery Studio의 Gemini 기반 어시스턴트, 컨텍스트 인식 업그레이드
BigQuery Studio의 Gemini 기반 어시스턴트가 전체 데이터 수명 주기를 지원하는 완전한 컨텍스트 인식 분석 파트너로 탈바꿈했습니다. 새로운 기능에는 Dataplex Universal Catalog 검색을 사용하여 프로젝트 전반에서 리소스를 찾고 자연어를 사용하여 메타데이터를 자세히 살펴볼 수 있는 지능형 리소스 검색이 포함됩니다. 이제 채팅 인터페이스를 통해 직접 프로덕션급 쿼리를 예약하는 등의 작업을 자동화하고, 근본 원인 분석 및 비용 제어 감사를 통해 장기 실행되거나 실패한 작업을 즉시 해결할 수 있습니다.어시스턴트가 할 수 있는 모든 작업을

살펴보세요.

3월 9일~3월 13일

Gemini를 사용해 코드를 개발하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면
이 도움말에서 Gemini 프롬프트로 코드를 개발하는 몇 가지 예를 확인해 보세요. 코드가 작동하도록 변경해야 하는 부분을 파악할 수 있습니다. 이 문서에서는 github에서 제공되는 다른 예시도 참조합니다.

3월 2일~3월 6일

가장 빠르고 비용 효율적인 Gemini 3 시리즈 모델인 Gemini 3.1 Flash-Lite를 소개합니다. 대규모의 대용량 개발자 워크로드를 위해 빌드된 3.1 Flash-Lite는 가격과 모델 등급에 비해 높은 품질을 제공합니다. Gemini 3.1 Flash-Lite는 비용이 우선시되는 대량 번역 및 콘텐츠 검토와 같은 대규모 작업을 처리할 수 있습니다. 또한 사용자 인터페이스와 대시보드 생성, 시뮬레이션 생성, 지침 따르기 등 보다 심층적인 추론이 필요한 복잡한 워크로드도 처리할 수 있습니다.
오늘부터 3.1 Flash-Lite가 Vertex AI를 통해 엔터프라이즈에, Google AI Studio의 Gemini API를 통해 개발자에게 프리뷰로 제공됩니다.

TechTalk: Apigee용 기기 승인 부여 (RFC 8628) 구현
키보드와 브라우저가 없는 스마트 TV나 AI 에이전트와 같은 '헤드리스' 기기를 승인하는 방법을 알아보세요. 3월 19일 오후 5시(CET)/오후 12시(EDT)에 Apigee X/Hybrid의 내부 구조를 살펴보는 커뮤니티 TechTalk에 참여하세요. 기기와 자율 에이전트를 위한 상태 관리, 폴링, 인간 참여형 보안 패턴의 실제 메커니즘을 다룹니다.
TechTalk 등록

2월 23일~2월 27일

Nano Banana 2를 통해 전문가 수준의 이미지 생성이 더 빨라지고 쉬워집니다
Nano Banana 2는 Google의 최첨단 이미지 생성 및 편집 모델입니다. Flash에서 기대할 수 있는 속도로 프로 수준의 이미지 생성 및 편집을 제공하여 Nano Banana Pro에서 마음에 들었던 품질, 추론, 세계 지식을 더욱 쉽게 이용할 수 있습니다. 여기에서 모델에 대해 자세히 알아보세요 .

규정 준수를 위한 지능형 경로: Google Cloud로 규제 QC 혁신
생명과학 분야 리더에게는 '제출 거부' (RTF) 위험과 제출 주기 시간을 줄이는 것이 매우 중요합니다. Google Cloud의 규제 제출 시맨틱 QC 감사자는 Gemini와 RAG 아키텍처를 활용하여 품질 관리를 수동 부담에서 능동적이고 지능적인 워크플로로 전환합니다.
이 솔루션은 시맨틱 상호 참조, 서술 일관성 검사, 동적 안내 기반 감사를 자동화하여 엄격한 정확성과 감사 가능성을 보장합니다. 안전한 GxP 지원 환경 내에서 운영되므로 팀은 데이터 개인 정보 보호를 희생하지 않고도 미묘한 불일치를 감지하고 해결 계획을 수립할 수 있습니다.

자세히 알아보기.

입력은 그만, 상호작용을 시작하세요 Gemini Live Agent Challenge가 시작됩니다. Gemini와 Google Cloud를 사용해 보고, 듣고, 말하는 데 도움이 되는 몰입형 에이전트를 빌드하세요. 8만 달러 이상의 상금과 Google Cloud Next '26 참가 기회를 놓고 경쟁하세요.

2026년 2월 16일부터 2026년 3월 16일까지 제출이 가능합니다. geminiliveagentchallenge.devpost.com에서 자세히 알아보고 등록하세요.

2월 9일~2월 13일

Google Cloud의 Gemini 3.1 Pro를 소개합니다.
3.1 Pro는 복잡한 문제 해결을 위한 더 스마트하고 강력한 기준 모델입니다. Google Cloud는 에이전트형 미래를 위해 비즈니스를 혁신하도록 지원한다는 목표를 바탕으로 3.1 Pro를 대규모로 출시하고 있습니다. 여기에서 모델의 기능에 대해 자세히 알아보세요. Gemini 3.1 Pro는 오늘부터 Vertex AI와 Gemini Enterprise에서 프리뷰 버전으로 제공됩니다. 개발자는 Google AI Studio, Android 스튜디오, Google Antigravity, Gemini CLI에서 Gemini API를 통해 프리뷰 버전의 모델을 이용할 수 있습니다.
GKE 동적 기본 StorageClass로 스토리지 호환성 자동화
GKE에서 혼합 세대 VM 클러스터 전반의 스토리지를 더 쉽게 관리할 수 있게 되었습니다. 새로운 동적 기본 스토리지 클래스를 사용하면 Google Kubernetes Engine이 노드의 특정 하드웨어 호환성을 기반으로 Persistent Disk (PD)와 Hyperdisk 중에서 자동으로 선택합니다. 이 추상화는 복잡한 예약 규칙과 수동 페어링의 필요성을 없애주므로 기본 인프라에 관계없이 볼륨이 '작동'하도록 보장합니다. 단일 클래스에서 두 가지 변형을 모두 정의하면 전체 클러스터에서 최고 성능과 비용 효율성을 유지하면서 운영 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

자동화된 디스크 유형 선택 살펴보기

커뮤니티 TechTalk: strofa.io를 사용한 AI 기반 Apigee 개발
2월 26일 Apigee 커뮤니티에 참여하여 strofa.io를 자세히 알아보세요. 초청 연사인 데니스 칼리트비안스키가 이 새로운 AI 기반 도구가 로컬 에뮬레이터부터 대규모 하이브리드 환경에 이르기까지 Apigee 개발을 어떻게 자동화하고 조정하는지 시연합니다. 최신 AI 기반 자동화를 사용하여 API 관리를 확장하고 팀 협업을 간소화하는 방법을 알아보세요.
지금 등록하여 자리를 예약하세요.

1월 26일~1월 30일

기본 OpenAPI v3 지원으로 API 거버넌스 간소화
API Gateway 및 Cloud Endpoints에 대한 OpenAPI v3 (OASv3) 지원이 정식 버전으로 출시되어 통합 부채를 없애고 배포 속도를 높일 수 있습니다. 더 이상 최신 사양을 OASv2로 다운그레이드할 필요가 없습니다. 이제 OASv3 파일 내에서 직접 네이티브 Google 전용 확장 프로그램을 사용하여 API 계약을 정의하고 원격 분석, 할당량, 보안을 포함한 중요한 정책을 적용할 수 있습니다. 이 업데이트를 통해 API는 최신 개발자 생태계 및 Google Cloud의 AI 서비스와 완전히 호환되면서도 보안을 우선으로 설계됩니다.

API Gateway 및 Cloud Endpoints에서 OpenAPI v3를 시작하세요.

새로운 오픈소스 API 테스터로 API 테스트 가속화
간단한 YAML 기반의 테스트 주도 개발 (TDD) 프레임워크인 API 테스터로 API 검증을 시작하세요. Apigee 커뮤니티를 위해 설계된 이 도구를 사용하면 사람이 읽을 수 있는 테스트를 작성하고, 웹 클라이언트 또는 CLI를 통해 즉시 실행하며, Apigee 프록시에 대한 심층적인 단위 테스트를 수행할 수 있습니다. JSONPath 어설션과 Apigee 공유 흐름을 기본적으로 지원하므로 터미널을 벗어나지 않고도 페이로드 데이터부터 proxy.basepath와 같은 내부 변수까지 모든 것을 확인할 수 있습니다.

API 테스터 가이드를 살펴보고 지금 바로 프록시 테스트를 시작하세요.

Apigee Hybrid의 Kubernetes 보안 비밀로 민감한 정보 보호
API 프록시 내에서 직접 Kubernetes 보안 비밀에 액세스하여 Apigee Hybrid의 보안을 강화하세요. 하이브리드 전용 기능인 이 기능은 민감한 사용자 인증 정보를 클러스터 경계 내에 유지하고 관리 영역으로의 복제를 방지합니다. 엄격한 직무 분리를 지원합니다. 운영자는 kubectl을 통해 보안 비밀을 관리하고 개발자는 이를 안전한 흐름 변수로 참조합니다. 이는 높은 규정 준수 및 GitOps 워크플로에 이상적입니다.

하이브리드 프록시에 Kubernetes 보안 비밀을 구현하세요.

콘솔을 완전히 새로운 시각으로 바라보세요: Google Cloud에서 어두운 모드가 정식 버전으로 출시되었습니다
이제 Google Cloud 콘솔에서 정식 버전으로 출시된 어두운 모드로 클라우드 관리 워크플로를 개선하세요. Google은 특히 장시간 근무 시간과 어두운 환경에서 최대한의 편안함과 생산성을 제공할 수 있도록 재설계된 현대적이고 일관되며 접근성이 뛰어난 환경을 제공합니다. 어두운 모드는 운영체제 환경설정에 따라 자동으로 사용 설정하거나 설정 -> 모양 메뉴에서 수동으로 사용 설정할 수 있습니다.

지금 바로 어두운 모드로 전환하여 현대적이고 편안하며 생산적인 환경을 즐겨 보세요.

Apigee X 네트워킹: PSC 또는 VPC 피어링?
Apigee X 연결 방법을 결정하세요. 이 동영상을 시청하여 Private Service Connect와 VPC 피어링을 비교해 보세요. 북향 및 남향 라우팅, IP 소비, 온프레미스 또는 클라우드에서 타겟에 도달하는 방법을 살펴봅니다. 아키텍처를 간소화하고 일반적인 네트워킹 '함정'을 피하여 배포를 원활하게 진행하는 방법을 알아보세요.

동영상 보기

1월 19일~1월 23일

격차 해소: Apigee 포털에서 Excel을 API로 변환
고객에게 더 많은 연결 방법을 제공하세요. Tyler Ayers의 새로운 도움말에서는 Apigee 통합 포털을 확장하여 Excel 파일을 직접 업로드할 수 있도록 지원하는 방법을 살펴봅니다. SheetJS와 커스텀 포털 스크립트를 활용하면 사용자가 통합 코드를 직접 작성하지 않고도 스프레드시트를 업로드하고, 데이터를 미리 보고, API에 직접 제출할 수 있습니다. 아직 API를 사용할 준비가 되지 않은 사용자의 온보딩을 간소화하는 강력한 방법입니다.

빌드 방법을 알아보세요.

애플리케이션을 한층 업그레이드해 주는 Firestore의 새로운 고급 쿼리 엔진
Google Cloud는 Enterprise 버전을 위해 파이프라인 작업 기능을 도입하여 Firestore를 근본적으로 재구상했습니다. 100가지 이상의 새로운 쿼리 기능, 색인 없는 쿼리, 새로운 색인 유형, 모니터링 가능성 도구를 갖춘 강력한 새 엔진으로 쿼리 성능을 개선해 보세요. 기본 제공 도구를 사용하여 원활하게 마이그레이션하고 Firestore의 사실상 무제한에 가까운 확장성을 갖춘 업계 최고 수준의 차별화된 서버리스 기반 SLA를 활용하세요. 60만 명의 개발자로 구성된 커뮤니티에 참여하여 풍부한 쿼리 가능성, 실시간 리슨 쿼리, 강력한 오프라인 캐싱, 최첨단 AI 지원 코딩 통합의 이점을 극대화하는 표현력이 뛰어난 애플리케이션을 만들어 보세요.

Firestore 파이프라인 작업에 대해 자세히 알아보세요.

Google Cloud 블로그 시작하기: 주제, 링크, 리소스 전체 목록

Tue, 22 Sep 2026 03:00:00 +0000

Google Cloud의 모든 제품과 서비스에 관한 최신 소식, 업데이트, 리소스가 궁금하신가요? 이 리소스 목록을 통해 클라우드에 관한 모든 것을 다루는 Google Cloud의 블로그 채널에 즉시 액세스할 수 있습니다.

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이번 달 Google Cloud의 AI 관련 발표

Sun, 13 Sep 2026 09:00:00 +0000

편집자 주: Google Cloud의 최신 소식을 받아보고 싶으신가요? 최신 업데이트, 공지사항, 리소스, 이벤트, 학습 기회 등을 간추린 월간 요약을 확인하세요.

이번 달에는 관련 비용을 포함하여 AI를 비즈니스에 매우 실용적으로 활용하는 방안에 집중했습니다. 즉, 금융 서비스와 법률을 시작으로 전문 산업에 특화된 모델로 조정하고 예산 관리를 지원합니다. 그럼 시작하겠습니다.

주요 공지사항

AI 시대를 위한 FinOps: 에이전트를 위한 새롭고 유연한 결제 및 비용 관리: AI에서 더 나은 수익을 얻을 수 있도록 Gemini Enterprise 및 개발자 도구(예: Gemini Enterprise 및 Android 스튜디오의 Google Antigravity) 전반에서 에이전트 워크로드에 대한 확장된 결제 유연성과 새로운 비용 관리 도구를 발표했습니다.
금융 서비스를 위한 Gemini Enterprise: Google의 에이전트 AI를 자본 시장 및 기업 금융의 워크플로에 직접 도입하고 있습니다.
Gemini Enterprise for Legal: Gemini Enterprise for Legal은 로펌 및 기업 법무팀에서 신속하게 도입할 수 있도록 구성된 완전 통합 거버넌스 환경을 제공합니다.
기업 고객을 위한 Google Antigravity 확장: 이제 Antigravity를 대상 Gemini Enterprise 앱 구독의 일부로 이용할 수 있으며, 여기에는 즉시 사용 가능한 관리 및 지출 제어 기능이 포함됩니다.

사고 리더십(에디터 추천):

토크노믹스: 스마트한 팀이 AI에 더 많은 비용을 지출하는 이유: 체계적인 조직들이 AI 비용에 대한 사후 대응적 충격에서 벗어나 토크노믹스를 적극적으로 수용하는 방식에 대해 Google Cloud 컨설팅의 델타 가치 창출 부문 책임자 에릭 램이 이야기합니다.
Google Cloud에서 AI 할루시네이션 문제를 다루는 연구원을 만나보세요: 사이러스는 Google의 수석 연구 과학자입니다. 최근 그는 대규모 언어 모델, 그중에서도 특히 '할루시네이션'으로 불리는 고질적 문제에 집중하고 있습니다. 할루시네이션이란 인공지능 모델이 정확한 사실을 알지 못하면서도 마치 사실인 양 자신 있게 답변을 지어내는 현상을 말합니다.
스포츠카를 통해 배우는 AI 지출 최적화: 토큰이 많다고 해서 무조건 더 나은 AI가 되는 것은 아닙니다. Gemini Enterprise Agent Platform의 제품 관리 부문 책임자 마이크 클라크와 나눈 대화를 읽어 보세요. 강력한 성능과 효율성 사이에서 균형을 찾고 AI에 투자하는 비용 대비 최고의 수익을 창출할 비결을 이야기합니다.

유용한 소식:

다음 프로젝트의 토대나 영감을 찾고 계신가요? 8월에 큰 인기를 끌었던 안내 가이드를 살펴보세요.

모든 스타트업이 AI 프로토타입을 프로덕션으로 전환하기 전에 답해야 할 10가지 질문: 이 10가지 질문은 프로토타입에서 프로덕션으로의 전환하는 과정 자체에 초점을 맞춥니다. 각 질문은 지금 바로 프로젝트에 복사해 실행할 수 있는 짧은 스니펫으로 끝납니다. 데이터 레이어 및 RAG 아키텍처, CI/CD, 네트워크 설계 등 마찬가지로 중요하지만 해당 조치에 국한되지 않는 인접한 결정은 여기서는 의도적으로 제외했습니다.
기초부터 AI 에이전트를 빌드할 수 있는 기회: Agent Valley는 5주간 진행되는 무료 라이브 학습 시리즈로, 나만의 실습 에이전트 시스템을 처음부터 빌드할 수 있도록 설계되었습니다. 지루한 터미널 화면만 들여다보는 대신, 이제 작고 아기자기한 가상 세계를 직접 빌드하고 그곳에서 마음껏 플레이해 보세요.

Google Cloud의 AI 공지사항, 뉴스, 권장사항 소식을 매월 확인해 보세요. Google Cloud 고객의 최신 소식을 자세히 알아보려면 월간 요약인 고객이 빌드한 멋진 프로젝트를 읽어 보세요.

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7월

몇 달 전 Gemini Enterprise Agent Platform이 출시된 이후, 기업들은 기본적인 실험에서 벗어나 본격적으로 프로덕션급 빌드하기 시작했습니다. Google은 더욱 쉽게 전환하고 시스템을 안전하게 확장할 수 있도록 지원하고자 합니다.

이번 달에는 새로운 플랫폼 업데이트와 함께 엔지니어링팀이 강력한 아키텍처 청사진을 수립하는 데 도움이 되는 13개의 실용적인 데모와 20개의 진단 평가 질문을 준비했습니다. 그럼 시작하겠습니다.

주요 공지사항

Gemini Enterprise Agent Platform의 새로운 소식: 이번 요약에서는 Agent Runtime부터 Agent Identity에 이르기까지 가장 인기 있는 주요 기능들을 이제 누구나 사용할 수 있게 되었다는 반가운 소식을 전해 드립니다.
프리뷰 출시: CodeMender로 소프트웨어 취약점 발견 및 해결: 적대적 AI 위협으로 코드 공격이 가속화됨에 따라, 보안팀은 코드 수정을 자동화하고 AI에는 AI로 맞설 수 있는 기계 수준의 속도의 방어 체계를 갖춰 대응해야 합니다. CodeMender에 대해 자세히 알아보고 문서를 검토하려면 여기를 클릭하세요.
이제 Google Cloud에서 누구나 사용할 수 있는 AlphaEvolve로 더 어려운 문제를 해결하세요: AlphaEvolve는 Gemini를 기반으로 빌드된 코드 최적화 및 탐색 에이전트로, 가장 어려운 알고리즘 문제를 해결하고 비즈니스와 연구에서 혁신을 달성하는 데 도움을 줍니다.

사고 리더십(에디터 추천):

자동화에 위임이 필요하다면 위임에는 신뢰가 필요합니다. 하지만 AI 에이전트를 자체적으로 실행하게 하는 것은 모든 비즈니스에 큰 결단입니다. 생산성이 좋아지는 건 분명하지만, 현실적으로 제어력을 잃을 수 있다는 우려가 큽니다. 이번 달에는 전문가들과 함께 리더가 투명성과 예측 가능성에 집중하고 에이전트가 특이 데이터 예외 사항을 처리하는 방식에 대해 명확한 기준을 설정함으로써, 이러한 변화에 대응할 수 있는 방법을 논의했습니다.

이달의 추천 리소스를 통해 자세히 알아보세요.

리더가 통제 대신 신뢰를 통해 AI를 확장하는 방법(Q&A): Gemini Enterprise 제품 관리 부문 부사장인 마이클 거스텐하버를 만나 AI의 미래가 안전한 경계를 정의하는 데 달려 있는 이유에 대해 이야기를 나눴습니다.
신뢰할 수 있는 AI 에이전트의 조건: 컨텍스트는 기업이 소유한 가장 가치 있는 자산 중 하나로 빠르게 부상하고 있습니다. 제품 관리 부문 전무이사인 프라작타 다믈레가 신뢰할 수 있는 AI를 제대로 구현하는 데 필요한 요소를 설명합니다.

유용한 소식:

기본적인 토대에 대한 방향 제시, 레시피 아이디어가 필요하거나 영감을 찾고 계시나요? 7월에 큰 인기를 끌었던 안내 가이드를 살펴보세요.

코딩 에이전트를 통한 에이전트 개발 수명 주기 자동화: 프로토타입 제작에 어려움을 겪고 계신가요? Agents CLI 스킬을 사용하면 코딩 에이전트를 벗어나지 않고도 전체 에이전트 수명 주기의 다양한 단계를 거칠 수 있습니다.
AI 앱이 프로덕션에서 실패하는 이유(그리고 Google이 이를 해결한 방법): AI 프로토타입 중 5% 만이 프로덕션에 도달하고 나머지 95% 는 검증의 심연에 빠집니다. 어떻게 하면 자신 있게 프로덕션으로 넘어갈 수 있을까요?
Gemini Enterprise Agent Platform에서 빌드할 수 있는 13가지 실습형 데모: Agent Platform을 어디서부터 시작해야 할지 고민하고 계신가요? 창의력을 자극하는 13가지 방법을 소개합니다.

6월

6월에 Google Cloud는 팀이 AI를 빌드, 확장, 보호할 수 있도록 지원하는 데 주력했습니다. 오늘은 모든 것을 제어하면서 더 스마트하고 안전한 애플리케이션을 실행하는 데 도움이 되는 새로운 업데이트 소식을 공유하고자 합니다.

칸 라이언즈에서는 소매업체가 제품 발견을 더욱 흥미롭게 전환할 수 있는 방법을 보여 주는 멋진 가상 쇼핑 데모도 공유했습니다. 그럼 시작하겠습니다.

주요 공지사항

Open Knowledge Format 소개: Google은 LLM-wiki 패턴을 이식 가능하고 상호 운용 가능한 형식으로 공식화하는 개방형 사양인 Open Knowledge Format(OKF)을 도입했습니다. 이는 최신 AI 시스템에 필수적인 메타데이터, 컨텍스트, 선별된 지식을 정의하기 위한 표준으로, 특정 업체에 종속되지 않으며 에이전트와 인간 모두가 편리하게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
Apple의 확장된 Private Cloud Compute(PCC) 시스템을 위한 협업: Apple과의 협업은 Google Cloud의 보안 및 개인 정보 보호 기술을 활용하여, 개인 정보 보호를 최우선시하겠다는 의지를 바탕으로 구축되었습니다. 이 협업의 중심에는 Google Cloud의 컨피덴셜 컴퓨팅 포트폴리오와 Titanium 보안 아키텍처가 자리하고 있습니다.
Claude Fable 5: Google Cloud에서 사용 가능: Anthropic의 최신 프런티어 모델인 Claude Fable 5가 이제 Google Cloud에서 정식 버전으로 제공됩니다. 이번 출시는 업계 최신 모델을 Agent Platform에 직접 도입하기 위한 Google의 지속적인 노력을 보여 주는 근거입니다.
Cloud Atelier: Gemini Enterprise가 소매업 플레이북을 재정립하는 방식: 올해 칸 라이언즈에서 Google은 Cloud Atelier를 선보였습니다. Cloud Atelier는 의도적인 방문을 유도하는 가상의 쇼핑 환경으로, 소매 브랜드가 쇼핑의 고전적인 딜레마를 제품 발견이라는 흥미로운 순간으로 전환할 수 있는 방법을 보여 줍니다.

사고 리더십(에디터 추천):

Google Cloud Security가 내부적으로 AI를 사용하는 방법: Google Cloud는 기계 수준으로 빠른 AI 기반 위협에 대응하기 위해 보안 상황을 자율적이고 선제적인 모델로 전환하기 위해 노력해 왔습니다. Google은 전문 AI 에이전트를 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)에 직접 삽입하여 인간 팀이 도달할 수 없는 규모와 속도로 코드를 보호하는 자동화된 가드레일을 만들었으며, 이러한 가드레일을 널리 사용할 수 있도록 조치를 취하고 있습니다.
AI Threat Defense를 이끈 4가지 교훈: Google Cloud의 새로운 최고 정보 보안 책임자 크리스 베츠를 소개합니다. 크리스는 첫 번째 Cloud CISO Perspectives에서 AI Threat Defense를 구축하는 과정에서 AI를 방어자에게 유리하게 사용하는 방법에 대해 알게 된 네 가지 핵심 교훈을 공유합니다.

유용한 소식:

AI 애플리케이션 레드팀 구성에서 얻은 5가지 교훈: Mandiant는 안전한 AI 빌드를 지원하기 위해 새로운 보고서인 '생성형 AI 애플리케이션을 안전하게 개발하는 방법: 선제적인 접근 방식'에서 제시한 Good AI Assessment(GAIA) 상위 10개를 중심으로 선제적인 위험 기반 접근 방식을 개발했습니다.
소프트웨어 개발에서 진정한 ROI를 실현하는 방법 – 최신 DORA 연구 심층 분석: AI의 비용과 비즈니스 이점을 평가하는 데 도움이 되도록 최근 DORA: AI 지원 소프트웨어 개발 ROI 보고서를 공유했습니다. 이 연구는 팀이 초기 도입 과제를 해결하고, 엔지니어링 계획을 조정하며, 비즈니스 성장을 촉진하는 데 도움이 되는 실용적인 접근 방식을 제공합니다.
에이전트 팩토리 요약: Google Antigravity 2.0에서 AI 에이전트를 사용한 100배 엔지니어링: 이번 Agent Factory 에피소드에서는 Google Cloud Developer 지원팀의 AI 엔지니어링 부문 책임자인 시르 메이르 라도르가 Google 최고의 에이전트 엔지니어로 꼽히는 로디 데이비스와 대화를 나눕니다. 기존 IDE에서 에이전트 우선 플랫폼으로의 대대적인 전환, AI 기반 세상에서 코드 검토의 현실, '기술'을 사용하여 100배 수준의 성과를 내는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.

5월

이번 달은 정말 바빴습니다. Google I/O에서 Gemini Spark와 Gemini 3.5를 발표하고 최신 AI 기반 사이버 보안 솔루션인 Google AI Threat Defense를 공개하는 등 Google Cloud 고객에게 전할 소식이 많았습니다. 최신 뉴스를 따라잡는 데는 시간이 걸리므로 가장 중요한 발표, 사고 리더십, 기술 가이드를 한곳에 모아 핵심 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 했습니다.

I/O 발표에 대해 자세히 알아보려면 Google Cloud 고객이 알아야 할 모든 정보와 스타트업을 위한 주요 소식을 확인하세요.

주요 공지사항

공격자보다 한발 앞서 대응하도록 지원하는 Google AI Threat Defense 소개: Google Cloud는 상시 가동되는 자율형 보안 플랫폼인 Google AI Threat Defense라는 포괄적인 AI 기반 사이버 보안 솔루션을 소개합니다. 여기에서 자세히 알아보세요.

Gemini 3.5: 최첨단 인텔리전스와 실행 능력을 결합한 최신 모델 제품군으로, Gemini 3.5 Flash를 시작으로 순차적으로 공개됩니다.
Gemini Omni: 새 모델은 세상에 대한 이해, 멀티모달 기능, 편집 능력 면에서 비약적인 발전을 이루었으며, 동영상을 시작으로 어떤 입력값이든 원하는 결과물로 생성할 수 있게 해줍니다.
Google Antigravity: Google Antigravity의 확장된 기능과 Agent Platform과의 새로운 통합을 통해 조직 전체에 에이전트 기반 개발 환경을 구축할 수 있습니다.
Gemini Spark: Gemini Enterprise 및 Workspace 고객을 위한 Gemini Spark는 사용자의 지시에 따라 사용자를 대신해 자율적으로 작업을 수행하며 업무 효율을 높여주는 24시간 개인 AI 에이전트입니다.
Google Workspace: 새로운 이미지 생성 및 편집 도구인 Google Pics와 Gmail, Docs, Keep의 새로운 음성 기능이 업무 방식을 혁신합니다.
Agent Platform의 관리형 에이전트 API: 개발자가 Agent Platform과 원활하게 통합되는 안전한 Google 호스팅 환경 내에서 커스텀 에이전트를 빌드하고 실행할 수 있습니다.
CodeMender: Agent Platform을 통해 제공되는 강력한 AI 보안 에이전트인 CodeMender는 코드의 취약점을 찾아 수정하는 데 도움이 됩니다.

Nano Banana 2 및 Nano Banana Pro 정식 버전 출시: 오늘부터 Gemini Enterprise Agent Platform을 통해 제공되는 이 모델들은 이미 많은 조직에서 업무에 활용하고 있습니다. 여기에서 자세히 알아보세요.

사고 리더십(에디터 추천):

Cloud CISO Perspectives: Google + Wiz가 CISO를 위한 멀티 클라우드 전략을 변화시키는 방법: CISO실 이사 비노드 드수자가 Wiz의 최고 전략 책임자 앤서니 벨피오레와 나눈 RSA 콘퍼런스 대담의 주요 내용을 공유합니다. 공격자들이 AI를 악용해 이득을 취하는 사례가 늘고 있는 가운데, Google과 Wiz는 Wiz의 심층 클라우드 원격 분석 기술과 Google의 세계적인 AI 및 양자 연구 역량을 결합해 이 문제에 정면으로 맞서고 있으며, CISO와 조직이 에이전트형 엔터프라이즈 시대의 요구사항을 충족할 수 있도록 적극 지원하고 있습니다. 자세한 내용은 여기를 참고하세요.

유용한 소식:

Google I/O '26이 Google Cloud에서의 에이전트 개발에 가져올 변화: Gemini Enterprise Agent Platform과 I/O에서 공유된 새로운 개발자 도구가 어떻게 조화를 이루는지 자세히 살펴보고, 빌드를 위한 다양한 선택지를 분석하며, 실제로 가장 먼저 시도해 볼 만한 것을 공유합니다. 여기에서 자세히 알아보세요.

Gemini Enterprise Agent Platform을 통해 에이전트를 프로덕션으로 전환하기 위한 5가지 필수 가이드: 에이전트를 프로덕션으로 전환하는 데 필요한 아키텍처 패턴과 권장사항을 다루는 5부작 시리즈를 다시 살펴봅니다. 여기에서 자세히 알아보세요.
공공 부문을 위한 AI 지원 보안 프로그램을 빌드하는 방법: 산업 제어 시스템부터 수십 년 된 지자체 데이터베이스에 이르기까지, 공공 부문에서 AI 지원 보안 프로그램을 준비할 수 있도록 안내하는 CISO 가이드입니다. 여기에서 자세히 알아보세요.

4월

4월 22일 라스베이거스에서 개최된 Google Cloud Next에서 Gemini Enterprise Agent Platform부터 8세대 TPU까지 놀라운 혁신 기술을 발표했습니다. 또한 Gemini Enterprise 앱을 협업 지향적인 방식으로 확장했습니다. 이제 '프로젝트' 같은 새로운 기능을 통해 에이전트 및 동료와 나란히 협업할 수 있습니다.

라이브 스트림을 놓치셨다면 1일 차 요약을 확인하세요. 고객들이 수천 가지 방식으로 AI를 활용하는 모습은 정말 놀라웠습니다. 지금까지 확인한 사례만 해도 1,300건이 넘습니다.

주요 공지사항

1. Gemini Enterprise Agent Platform: 에이전트를 빌드, 확장, 제어, 최적화할 수 있는 Google Cloud의 새로운 포괄적인 플랫폼입니다. 앞으로 모든 Vertex AI 서비스와 로드맵 발전은 차세대 에이전트 개발을 지원하기 위해 독립형 서비스가 아닌 Agent Platform을 통해서만 제공됩니다.이 플랫폼은 팀이 원활하게 공동작업할 수 있도록 빌드, 확장, 제어, 최적화라는 4가지 핵심 요소를 중심으로 설계되었습니다. 여기에서 Agent Platform에 대해 자세히 알아보세요.

2. Gemini Enterprise 앱은 팀이 단일 환경에서 AI 에이전트를 탐색, 생성, 공유, 실행할 수 있도록 모든 주요 구성요소를 갖추고 있습니다. Next ‘26에서 Google Cloud는 Gemini Enterprise 앱의 몇 가지 새로운 기능을 소개했습니다.

Agent Designer는 Agent Platform과 동일한 노 코드 에이전트 디자이너 환경을 사용하며, 직원이 엔터프라이즈 커넥터를 사용하여 정교한 일정 및 트리거 기반 에이전트를 빌드할 수 있도록 지원합니다. 에이전트의 가상 순서도를 제공하여 워크플로를 검사, 테스트, 승인할 수 있으므로 중요한 비즈니스 프로세스를 완전히 투명하게 실행할 수 있습니다.
장기 실행 에이전트는 복잡한 비즈니스 프로세스를 실행하도록 설계되었습니다. 이 에이전트는 안전한 클라우드 샌드박스에서 자율적으로 작업할 수 있으므로 지속적인 프롬프트 없이도 비즈니스 로직을 조정하고, 코드를 작성하여 커스텀 도구를 빌드하고, 조정 활동이나 영업 잠재고객 시퀀싱과 같은 다단계 작업을 완료할 수 있습니다.
Gemini Enterprise의 받은편지함은 장기 실행 에이전트를 포함한 모든 에이전트 활동을 모니터링, 안내, 관리하는 데 도움이 되는 중앙 위치를 제공합니다. 알림은 '입력 필요', '오류', '완료'와 같이 조치를 취할 수 있는 그룹으로 직관적으로 분류됩니다.
프로젝트는 에이전트의 메모리가 팀에서 추가한 파일과 대화로만 제한되는 전용 공간을 만듭니다. Google Drive, NotebookLM, Google 그룹 채팅과 같은 데이터 소스에 연결하면 에이전트가 특정 주제에 관한 전문가가 되어 팀원에게 매일 브리핑을 제공하거나 수개월 분량의 문서를 뒤지지 않고도 상태 업데이트를 제공할 수 있습니다.
기능은 브랜드 가이드라인 적용, 보고서 서식 지정, 특정 데이터 액세스와 같은 반복적인 작업에 '@' 멘션을 사용하여 간단한 단축키를 만듭니다.
Canvas는 고객에게 Gemini Enterprise 내에서 바로 사용할 수 있는 대화형 편집기를 제공합니다. 이를 통해 팀은 동일한 환경 내에서 Docs와 Slides를 쉽게 만들고 수정할 수 있으며 Microsoft 365 파일로 내보낼 수도 있습니다.
에이전트 갤러리는 Adobe, Atlassian, Lovable, ServiceNow 등의 파트너가 제공하는 서드 파티 에이전트에 대한 액세스를 제공하며, Asana, Mailchimp, Workday 등을 위한 서드 파티 커넥터를 계속 추가하고 있습니다. 이러한 통합을 통해 에이전트는 기록 시스템에서 데이터를 검색하고 작업을 실행할 수 있습니다.

3. AI 하이퍼컴퓨터: 까다로운 AI 워크로드 전용으로 설계된 AI 하이퍼컴퓨터는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹을 위한 성능 최적화 하드웨어, 오픈 소프트웨어 및 머신러닝 프레임워크, 유연한 가격 모델을 단일 통합 시스템으로 결합하는 목적에 맞게 빌드된 고급 아키텍처입니다. Google Cloud는 AI 하이퍼컴퓨터의 모든 계층에서 혁신을 발표합니다.

학습에 최적화된 TPU 8t는 획기적인 Inter-Chip Interconnect(ICI) 기술을 사용하여 단일 슈퍼포드에서 최대 9,600개의 TPU와 2PB의 공유 고대역폭 메모리로 수직 확장할 수 있습니다. 이는 Ironwood의 3배에 달하는 처리 능력을 달성하고 와트당 최대 2배 더 높은 성능을 제공합니다.
추론에 최적화된 TPU 8i는 새로운 Boardfly 토폴로지를 사용하여 단일 포드에서 1,152개의 TPU를 직접 연결합니다. 이전 버전에 비해 온칩 SRAM이 3배 더 많아 더 큰 KV 캐시를 완전히 실리콘에 호스팅할 수 있으며, 특수한 Collectives Acceleration Engine을 통합합니다. 전반적으로 TPU 8i는 이전 세대보다 추론을 위한 달러당 성능이 80% 더 우수하여 수백만 개의 에이전트를 동시에 비용 효율적으로 실행할 수 있습니다.

4. 에이전트형 데이터 클라우드: 에이전트 AI의 속도와 규모에 맞게 빌드된 새로운 데이터 아키텍처입니다. 에이전트형 데이터 클라우드는 AI 기반 아키텍처를 제공하여 에이전트가 실시간으로 사용자를 대신해 인식, 추론, 행동할 수 있도록 합니다.

크로스 클라우드 레이크하우스는 Apache Iceberg를 기반으로 표준화된 Google Cloud의 레이크하우스로, 데이터 이동 비용이나 공급업체 종속의 번거로움 없이 AWS 또는 Azure(올해 말 출시 예정)에 데이터를 보관하면서 즉시 쿼리할 수 있습니다.
Knowledge Catalog는 전체 비즈니스의 통합된 동적 컨텍스트 그래프를 구성하여 모든 비즈니스 데이터와 시맨틱에 에이전트를 그라운딩할 수 있도록 지원합니다. 스마트 저장용량과 객체 컨텍스트 API를 사용하면 에이전트가 파일에 액세스하기 전에 Google Cloud Storage의 파일에 즉시 태그가 지정되고 메타데이터가 보강됩니다. 그런 다음 Knowledge Engine은 Gemini를 사용하여 전체 엔터프라이즈에 걸쳐 복잡한 관계를 자율적으로 태그 지정하고, 로직을 정의하고, 즉시 매핑하여 에이전트가 놓치고 있던 시맨틱 정의를 제공합니다.

5. 에이전트형 엔터프라이즈 보호: AI 시대를 위해 빌드된 보안 체계입니다. 칩부터 모델까지 아우르는 Google의 풀 스택 AI 접근 방식은 더 나은 통합과 속도로 고객을 보호하는 데 도움이 되는 경쟁 우위를 제공합니다. Google은 세계 최대 규모의 위협 관측소와 Mandiant 일선 전문가로부터 얻은 인사이트를 바탕으로 조치를 취할 수 있을 뿐만 아니라 Google DeepMind의 최첨단 인사이트와 혁신 기술을 활용하여 플랫폼의 보안을 강화할 수 있습니다.

에이전트형 방어: Google Security Operations의 세 가지 새로운 에이전트가 위협을 추적하고, 탐지를 엔지니어링하며, 서드 파티에 대한 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 이제 정식 버전으로 제공되는 Google Security Operations용 원격 Google Cloud 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 지원을 통해 자체 보안 에이전트를 빌드할 수 있습니다. 프리뷰로 제공되는 Google Security Operations 채팅 인터페이스에서 직접 MCP 서버 클라이언트에 액세스할 수도 있습니다.
Wiz를 통해 모든 인프라에서 AI 및 클라우드 앱 보호: 새롭게 확장된 AI 지원 범위는 클라우드와 AI 스튜디오 전반에서 안전한 에이전트를 빌드하는 데 도움이 됩니다. 개발 도구에 도입된 새로운 AI 자재명세서(AI-BOM)를 활용하면 AI가 생성한 코드를 안전하게 보호하고 섀도 AI의 위험을 줄일 수 있습니다. 자세히 알아보기
에이전트 및 에이전트 웹 보호: Model Armor는 Agent Gateway와 통합할 수 있으며, 새로운 에이전트 아이덴티티는 섀도 AI에 대한 더 많은 방어 계층을 제공합니다. reCAPTCHA의 진화된 형태인 Google Cloud Fraud Defense는 에이전트형 웹과 전체 사용자 및 고객 여정을 보호하는 데 도움이 되는 에이전트별 기능을 제공합니다.
신뢰할 수 있는 클라우드: Google Cloud는 최신 IAM으로 권한을 간소화하고 Security Command Center의 새로운 기능과 데이터 및 네트워크 보안의 새로운 혁신을 통해 Google Cloud 보안을 강화하고 있습니다.
Google Security Operations를 위한 새로운 파트너 지원 워크플로: 이 강력한 새로운 파트너 통합에는 자체 에이전트형 보안 운영 센터(SOC)를 개발하는 파트너가 포함됩니다.

Next ‘26에서 발표된 모든 보안 관련 소식은 여기에서 확인하실 수 있습니다.

유용한 소식

Gemini 3.1 Flash TTS(텍스트 음성 변환) 프롬프트 작성 가이드: 새로운 TTS 모델은 200개 이상의 오디오 태그를 사용하여 전달 방식을 조정할 수 있는 높은 수준의 제어 기능을 도입했습니다. 접근성 높은 게임 사운드트랙, 뱅킹 시스템, 오디오북 등 무엇을 빌드하든 모델에서 강력한 결과를 얻는 방법을 공유합니다. 여기에서 모델에 대해 자세히 알아보세요.
Lyria 3 모델을 위한 최고의 프롬프트 가이드: Google의 음악 생성 모델 제품군인 Lyria 3는 보컬, 악기, 편곡을 세밀하게 제어할 수 있도록 설계되었습니다. 그래서 저희는 상상할 수 있는 모든 음악 장르와 사용 사례를 대상으로 몇 주 동안 테스트를 진행했습니다. 이 가이드에서는 Google이 배운 내용과 최상의 결과를 얻는 방법을 공유합니다.
비용과 성능 사이의 최적점을 찾는 방법: 이 가이드에서는 Google Cloud의 유연한 생성형 AI 인프라 옵션을 살펴보고 비용과 성능 사이의 효율적인 경계에서 최적점을 찾는 방법을 보여줍니다. 기본적인 사용한 만큼만 지불(PayGo) 모델부터 시작하여 보다 전문적인 옵션을 추가해 강력하고 비용 효율적인 생성형 AI 전략을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다.
기본으로 제공되는 필수 AI 및 클라우드 보안 기능: 차세대 AI 혁신가들을 지원하기 위해 Security Command Center Standard에서 필수 AI 및 클라우드 보안 기능을 기본으로 제공합니다.
Model Armor를 활용한 GKE 기반 AI 추론 보안 강화: Model Armor와 고성능 스토리지로 Google Kubernetes Engine에서 AI 추론을 안전하게 보호하는 방법을 확인해 보세요.
Cloud CISO Perspectives: AI, 보안, 그리고 미래의 인력: AI를 활용한 공격에 기존의 보안 방식으로는 대응할 수 없습니다. 그렇다면 AI 기반 공격을 어떻게 방어하고, AI로 방어 역량을 강화하며, 안전한 AI 사용 환경을 구축할 수 있을까요? Google Cloud COO 겸 보안 제품 부문 사장인 프랜시스 드수자와 CISO실 전무이사인 닉 갓프리가 RSA 콘퍼런스에서 진행한 대담을 확인해 보세요.

3월

3월은 Google의 AI 팀에게 매우 바쁜 한 달이었습니다. Gemini Embedding 2를 출시하고, 높은 가성비를 자랑하는 Veo 3.1 Lite 모델을 선보였으며, Wiz 팀의 Google Cloud 합류를 공식 발표하며 AI 시대의 보안을 재정의하는 데 박차를 가했습니다.

이러한 출시와 함께 Nano Banana 2의 프롬프트 작성 공식부터 TPU 학습 최적화를 위한 실용적인 조언에 이르기까지 이러한 모델을 최대한 활용하는 데 도움이 되는 포괄적인 가이드를 만들었습니다. 팀이 다음 혁신을 실현하는 데 도움이 될 최신 소식과 리소스를 간단히 살펴보겠습니다.

주요 소식:

Gemini Embedding 2: Google Cloud 최초의 네이티브 멀티모달 임베딩 모델: Gemini Embedding 2는 Google Cloud 최초의 네이티브 멀티모달 임베딩 모델로, 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, 문서를 단일 임베딩 공간에 매핑하여 다양한 유형의 미디어에서 멀티모달 검색 및 분류를 지원합니다. 현재 공개 프리뷰 버전으로 제공됩니다.
Google의 가장 경제적인 동영상 생성 모델인 Veo 3.1 Lite로 빌드하기: 이 모델은 개발자가 Veo 3.1 Fast와 동일한 속도를 유지하면서도 비용은 50% 미만으로 줄여 대규모 동영상 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이로써 Veo 3.1 모델 제품군이 완성되어 개발자는 필요에 따라 유연하게 선택할 수 있습니다. Cloud 고객은 이제 Vertex AI에서 사용할 수 있습니다.

덤으로 제공되는 Veo 3.1을 위한 궁극의 프롬프트 가이드를 확인하고 바로 시작해 보세요.

Wiz를 Google Cloud에 도입: AI 시대의 보안 재정의: Google이 선도적인 클라우드 및 AI 보안 플랫폼인 Wiz의 인수를 완료했습니다. Wiz팀은 Google Cloud에 합류할 예정이며 Wiz 브랜드는 유지됩니다. Wiz가 합류함에 따라, 고객의 클라우드 및 하이브리드 환경을 안전하게 보호할 뿐 아니라 위협 방지, 탐지 및 대응 속도를 높여주는 포괄적인 플랫폼을 제공할 수 있게 되었습니다.
Gemini 3.1 Flash Live: 오디오 AI를 더 자연스럽고 안정적으로 만들기: Google은 3.1 Flash Live의 전반적인 품질을 개선하여 개발자와 기업이 복잡한 작업을 대규모로 완료할 수 있는 음성 우선 에이전트를 더 안정적으로 빌드할 수 있도록 지원합니다. 다양한 제약 조건이 포함된 다단계 함수 호출 능력을 측정하는 ComplexFuncBench Audio 벤치마크에서, 이 모델은 이전 모델 대비 90.8%라는 높은 점수를 기록하며 앞서 나가고 있습니다.

유용한 소식:

최고의 Nano Banana 프롬프트 가이드: Nano Banana를 사용하는 모든 사용자가 반드시 읽어야 할 가이드입니다. Google은 Nano Banana 2와 Nano Banana Pro의 한계를 테스트하기 위해 상상할 수 있는 모든 사용 사례를 대상으로 몇 주 동안 테스트를 진행했습니다. 이 가이드에서는 Google이 배운 내용과 최상의 결과를 얻는 방법을 공유합니다. 프롬프트 작성 공식 예시: [참고 이미지] + [관계 지침] + [새로운 시나리오]

Ironwood TPU 학습을 위한 개발자 가이드: 이 가이드에서는 제품 전략 및 운영 담당자인 릴리안 유(CPA, CA)와 제품 관리자인 리아트 베리가 JAX 및 MaxText 생태계 내의 5가지 전략을 소개합니다. 이 전략들은 개발자가 Ironwood 하드웨어에서 학습 효율성을 세밀하게 조정하고 최상의 성능을 끌어낼 수 있도록 설계되었습니다.
Google 관리형 MCP 서버로 프로덕션 레디 AI 에이전트를 빌드하는 방법: 이 가이드에서는 구체적인 예시를 중심으로 설명합니다. Cityscape는 Google의 에이전트 개발 키트(ADK)로 빌드된 데모 에이전트로, '교토의 도시 풍경을 생성해 줘' 같은 간단한 텍스트 프롬프트를 AI가 생성한 고유한 도시 이미지로 변환해 줍니다. 가이드를 확인하여 자세히 알아보세요.

2월

2월에는 Gemini 3.1 Pro와 Claude 4.6을 통해 개발자에게 더 강력한 추론 기능을 제공하고, Nano Banana 2로 더 빠른 창의적인 작업을 지원합니다. 또한 용량 계획부터 AI 기반 공격에 대한 방어에 이르기까지 AI 수명 주기에서 가장 어려운 부분을 해결하는 데 도움이 되는 새로운 학습 프로그램과 단계별 안내도 제공합니다.

차세대 혁신을 실현하는 데 도움이 될 최신 소식과 도구, 리소스를 요약했습니다.

주요 소식

Nano Banana 2를 통해 전문가 수준의 이미지 생성이 더 빨라지고 쉬워집니다: 눈에 띄는 광고 소재를 제작하려면 워크플로에 자연스럽게 통합되고 손쉽게 확장할 수 있는 모델이 필요합니다. Google 블로그에서 이 모델이 어떻게 구현되는지, 고객이 이 모델을 어떻게 활용하고 있는지 확인해 보세요.

Google Cloud의 Gemini 3.1 Pro 소개: Gemini 3.1 Pro는 추론 능력이 비약적으로 향상된 모델로, 더욱 까다로운 문제를 해결하도록 설계되어 비즈니스에 필요한 심층적인 추론 역량을 제공합니다. Gemini 3.1 Pro는 오늘부터 Vertex AI와 Gemini Enterprise에서 프리뷰 버전으로 제공됩니다. 개발자는 Google AI Studio, Android 스튜디오, Google Antigravity, Gemini CLI에서 Gemini API를 통해 프리뷰 버전의 모델을 이용할 수 있습니다.
Vertex AI 기반 Claude Opus 4.6 및 Claude Sonnet 4.6 발표: 이제 Vertex AI에서 정식 버전으로 제공됩니다. 샘플 노트북을 살펴보고 시작하세요. 종합적인 가격과 사용 가능한 리전에 대한 자세한 내용은 문서를 참조하세요.
새로운 AI 위협 보고서: 증류, 실험, 통합: Google Threat Intelligence Group의 수석 분석가인 존 헐트퀴스트가 실험, 통합, 증류 공격에 관한 최신 AI 위협 보고서에서 보안 리더가 알아야 할 사항을 자세히 설명합니다.

유용한 소식

프로덕션에 즉시 사용 가능한 AI 에이전트에 대한 개발자 가이드: 개발자가 이러한 과제를 해결하는 데 도움이 되도록 에이전트 수명 주기 전반을 다루는 가이드 모음을 게시했습니다. 이 리소스는 Kaggle의 5일간의 AI 에이전트 집중 과정을 통해 처음 공개되었는데, 유용하다는 호평을 받으며 큰 인기를 끌었습니다. 이에 더 많은 분이 이 리소스를 활용하실 수 있도록 이번에 공유하게 되었습니다.
Gemini Enterprise Agent Ready(GEAR) 프로그램 이용 가능: Gemini Enterprise Agent Ready(GEAR) 학습 프로그램을 모든 사용자에게 공개했습니다. 개발자와 전문가는 Google Developer Program의 새로운 전문 개발자 과정인 GEAR를 통해 Google AI로 엔터프라이즈급 에이전트를 직접 구축하고 배포할 수 있습니다.
Vertex AI의 프로비저닝된 처리량(PT) 가이드: 이 심층 블로그에서 Vertex AI에서 현재 사용할 수 있는 리소스를 알아보고 용량 계획을 시작하는 방법을 확인하세요.
심층 방어부터 사이버 킬 체인까지, AI로 방어자 역량 강화하기(Q&A): 방어자들도 강력한 AI 도구를 개발하고 있지만, 기업이 AI 기반 공격에 대응하기 위해 항상 AI 주도형 방어를 마련해야 한다면 엔터프라이즈 소프트웨어 소유권에 어떤 변화가 생길지는 아직 알 수 없습니다.

1월

과거에는 컴퓨터 언어를 익혀야 했습니다. 2026년에는 컴퓨터가 우리의 언어를 배웁니다.

올해 초에는 AI 에이전트가 웹을 탐색하여 제품을 찾고 구매하는 에이전트형 커머스의 미래를 살펴보았습니다. Google 리더들은 이를 '보이지 않는 선반'이라고 부릅니다. 이는 상거래가 특정 웹사이트에 국한되지 않는 세상을 의미합니다. Google은 이러한 비전을 대규모로 실현하기 위해 에이전트와 소매업체가 서로 소통할 수 있는 공통 언어인 범용 커머스 프로토콜(UCP)을 발표했습니다.

Google은 이 언어를 창의적이고 기술적인 도구에 그대로 적용했습니다.

크리에이터는 Veo 3.1 업데이트를 통해 참고 이미지와 같은 간단한 입력만으로 모바일에 최적화된 정교한 동영상을 생성할 수 있습니다.
자연어 쿼리: BigQuery의 주석 SQL 변환 기능을 통해 데이터의 언어 장벽을 허물고 있습니다. 이제 엔지니어는 자연어로 의도를 설명하여 쿼리를 작성할 수 있으며, 코드보다 질문에 우선순위를 둘 수 있습니다.

좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

주요 소식

1. Gemini Enterprise for Customer Experience (CX): 에이전트형 소매업을 위해 빌드된 이 플랫폼은 쇼핑 어시스턴트, 지원 봇, 에이전트형 검색, 상품기획 지원 등 어떤 서비스가 필요하든 분산된 검색, 상거래, 서비스 터치 포인트를 하나의 원활한 여정으로 전환해 줍니다.

2. 범용 커머스 프로토콜(UCP) 발표: 탐색, 구매, 구매 후 지원에 이르는 전체 쇼핑 여정에서 작동하는 에이전트형 커머스를 위한 새로운 개방형 표준입니다. UCP는 소비자 표시 경로, 비즈니스, 결제 시스템 공급자 전반에서 에이전트와 시스템이 연동될 수 있도록 공통 언어를 설정합니다. 따라서 UCP는 모든 개별 에이전트에 대해 고유한 연결을 요구하는 대신 모든 에이전트가 쉽게 상호작용할 수 있도록 지원합니다. UCP는 여러 카테고리에 걸쳐 작동하도록 빌드되었으며 Agent2Agent(A2A), 에이전트 결제 프로토콜(AP2), 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 기존 업계 프로토콜과 호환됩니다.

3. Veo 3.1이 업데이트되어 '소재로 동영상 만들기'와 '인물 사진 모드'가 개선되었습니다. Veo의 표현력이 풍부해졌습니다. 모바일 형식에 맞게 소재 이미지를 기반으로 더 재미있고 창의적인 고품질 동영상을 만들 수 있도록 개선되었습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

참고 이미지를 기반으로 동영상을 만들 수 있는 Veo 3.1의 '소재로 동영상 만들기' 기능이 개선되었습니다.
모바일 중심의 짧은 형식 동영상 제작을 지원하는 '소재로 동영상 만들기(세로 모드)'의 기본 세로 출력
고화질 프로덕션 워크플로를 위해 최대 1080p 및 4K 해상도 1로 업스케일링하는 최첨단 기술

이러한 업데이트는 Gemini 앱, YouTube, Flow, Google Vids, Gemini API, Vertex AI에 출시됩니다.

4. 주석 SQL 변환을 사용한 바이브 쿼리: 복잡한 SQL 쿼리를 작성하는 것은 어려울 수 있습니다. 엔지니어 입장에서는 SQL 워크플로 내에서 직접 일반 영어로 데이터 요구사항을 표현하고 싶은 경우가 많습니다. 이러한 이유로 Google Cloud는 BigQuery의 주석 SQL 변환 기능을 도입합니다. 이 기능을 사용하면 자연어로 쿼리를 작성하는 '바이브 쿼리'가 가능합니다. 블로그에서 자세히 알아보세요.

유용한 소식

Gemini CLI 마스터: 설치부터 고급 사용 사례까지 완벽한 가이드: DeepLearning.ai와 협력하여 무료 과정인 'Gemini CLI: 오픈소스 에이전트로 코딩하고 생성하기'를 선보이게 되어 기쁩니다. 이 과정은 개발자만을 위한 것이 아닙니다. 데이터 분석, 콘텐츠 제작, 맞춤형 교육 등 다양한 작업에 대한 실용적인 사용 사례를 다룹니다.
Google SRE가 Gemini CLI를 사용하여 실제 서비스 중단을 해결하는 방법: 이 글에서는 Google SRE가 최신 파운데이션 모델인 Gemini 3, 그리고 터미널에 에이전트 기능을 제공하는 주요 도구인 Gemini CLI를 사용하여 현재 해결하고 있는 실제 시나리오를 자세히 살펴보겠습니다.
Gemini 3 시작하기: Google Cloud Run에 첫 번째 Gemini 3 앱 배포하기: 이 블로그에서는 Gemini 3 Flash 프리뷰 모델을 활용하는 첫 번째 앱을 바이브 코딩하고 Google Cloud Run에서 공개적으로 액세스 가능한 URL로 배포하는 방법을 소개합니다. Google AI Studio를 사용하면 Gemini 3의 강력한 기능을 활용해 자연어만으로 완전한 기능을 갖춘 앱을 생성함으로써 아이디어를 빠르게 앱으로 구현할 수 있습니다.
실용적인 가이드: Google Cloud에서 안전한 AI 프레임워크(SAIF)를 사용한 빌드: 경영진은 AI 제공업체를 평가할 때 보안과 데이터 개인 정보 보호를 최우선으로 고려합니다. 보안은 대부분의 업계에서 가장 중시하는 AI 에이전트 사용 사례입니다. 대담하고 책임감 있는 방식으로 AI를 빌드할 수 있도록 Google Cloud에서 안전한 AI 프레임워크(SAIF)로 AI를 개발하는 방법을 알려 드립니다.
모든 CISO가 알아야 할 AI 해킹에 관한 진실(Q&A): AI는 공격자의 역량을 어떻게 강화할까요? 최고 정보 보안 책임자는 이에 어떻게 대응할 수 있을까요? Google의 보안 엔지니어링 부문 부사장인 헤더 애드킨스가 기업 보안의 변화에 대해 살펴봅니다.

아이티센클로잇과 함께하는 Google Cloud Billing & FinOps 실무 웨비나

Mon, 23 Mar 2026 17:33:00 +0000

행사 소개 컨텐츠:

"클라우드 비용, 어떻게 관리하고 계신가요?"

본 웨비나에서는 비용 거버넌스의 시작을 위해 Google Cloud 비용 최적화와 FinOps 방법론을 실무자의 관점에서 알기 쉽게 설명해 드립니다.

클라우드 도입이 가속화되면서 복잡해진 비용 관리에 더 이상 어려움을 겪지 마세요! 실무 관점의 명확한 접근법을 통해 기업 내 클라우드 비용을 효율적으로 관리하고 최적화할 수 있는 가이드를 제시합니다.

이번 웨비나에서 다루는 핵심 포인트

Google Cloud 빌링 구조에 대한 근본적인 이해

FinOps 기반의 클라우드 비용 관리 가이드 및 전략

데이터 기반의 CUD(약정 사용 할인) 최적화 실전 데모

웨비나 상세 안내

일정: 2026년 3월 26일 (목) 오후 2:00 - 3:00 (1시간)

방식: Google Meet을 통한 온라인 참여

대상: 기업 내 클라우드 비용을 고민하는 모든 실무자

등록 신청하기 링크: https://forms.gle/FVyHbK9pVrrvKysBA

2025년을 돌아보며 : Google Cloud 블로그 콘텐츠 월별 하이라이트

Fri, 19 Dec 2025 17:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2025년 12월 20일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

AI 시대에는 1년이 마치 10년처럼 느껴집니다. 지난 1월은 고사하고 당장 지난달에 무슨 일이 있었는지조차 잊어버리는 건 당연한 일이죠. 여러분의 기억을 되살려 드리기 위해 2025년 한 해 동안 독자들에게 가장 많은 사랑을 받았던 제품 소식과 기업 뉴스, 그리고 다양한 인사이트와 고객 성공 사례의 조회수 데이터를 분석해 보았습니다. 결론부터 말씀드리면, 가장 인기 있었던 콘텐츠는 대부분 Google Cloud의 굵직한 주요 발표 내용과 일치했습니다. 하지만 예외도 있었습니다. 올해는 예상치 못하게 높은 관심을 받은 인기 게시물들도 다수 포함되어 있었으니까요. 이번 게시물을 통해 지난 한 해를 되짚어보고, 혹시 놓쳤을지도 모를 보석 같은 소식들은 발견해 보세요.

1월

2025년에는 중요한 신규 가상 머신 제품, 기반 AI 도구, Kubernetes 및 데이터 전문가를 위한 도구가 출시되면서 강력한 시작을 알렸습니다. 또한 Google은 최신 위협 감지 파이프라인을 실행하는 데 사용되는 내부 시스템과 엔지니어링 원칙을 살펴보는 'Google의 대처 방식' 시리즈를 시작하기도 했습니다. 개발자들에게는 JAX를 시작하는 방법을 안내하고 한 해의 AI 흐름을 예측하는 전망도 내놓았습니다. 독자들은 L’Oréal이 MLOps 플랫폼을 구축한 방법과 Deutsche Börse가 클라우드 네이티브 금융 거래 분야에서 어떤 선구적인 성과를 이뤘는지에 대해 큰 관심을 보였습니다.

제품 소식

전문가 인사이트:

고객 사례

2월

AI 제품 그 자체도 훌륭하지만, AI를 통해 기능이 한층 더 강화된 제품들도 있습니다. 이달의 인기 제품인 Gen AI Toolbox for Databases가 후자에 해당합니다. 또한 독자들이 학습에 남다른 열의를 보이며 역량 강화, 리소스, 자격증에 관한 블로그가 가장 많이 읽혔습니다. Anthropic과의 파트너십의 성과가 담긴 게시물이 인기 콘텐츠 목록에 이름을 올렸으며, 엔지니어링 리더들은 AI 시스템 에너지 소비를 최적화하기 위한 Google의 광범위한 노력을 자세히 설명했습니다. 경영진들은 에이전트가 기업 정보 자산의 90%에 달하는 비정형 데이터에 대한 인사이트를 어떻게 이끌어내는지 다룬 칼럼에 큰 관심을 보였으며, AI와 사이버 범죄의 연관성을 다룬 진지한 보고서도 깊이 있게 탐독했습니다. 한편 Mobile World Congress 이벤트 기간 동안 Vodafone Italy, Amdocs 등 통신 업계 리더들과의 협업에 대한 높은 관심을 확인할 수 있었습니다.

제품 및 회사 소식:

전문가 인사이트

고객 사례

3월

사이버 보안 스타트업 Wiz 인수 의향은 Google 역사상 최대 규모이자 올해 기술 업계 최대의 빅딜로 뽑혔습니다. Google Cloud는 AI Protection을 출시하여 이러한 보안 모멘텀을 이어갔습니다. 또한 북유럽에 새로운 리전을 개설하며 글로벌 입지를 확장했고, Vertex AI를 통해 Gemma 3 개방형 모델을 발표했습니다. 한편, Google Cloud는 북한 IT 작업자가 고용주에게 미치는 위협을 설명하고, 독자들에게 Colossus 파일 시스템의 내부 구조를 공개했으며 아울러 지난 25년 동안 데이터 센터를 구축하며 얻은 교훈을 되돌아보았습니다. 독자들은 Levi’s의 데이터 접근 방식과 이를 미래의 AI 이니셔티브에 통합하는 방법에 큰 관심을 보였습니다. 또한 GDC Festival of Gaming을 기념하여 Google Cloud의 AI 파트너들이 '살아있는 게임'에 대한 새로운 관점을 공유했습니다.

제품 및 회사 소식

전문가 인사이트

고객 사례

4월

4월에는 Google Cloud의 연례 최대 컨퍼런스인 Google Cloud Next가 개최되었습니다. Firebase Studio, Ironwood TPU, Google Agentspace부터 Vertex AI, Cloud WAN, Gemini 2.5에 이르기까지, 주목할 만한 소식이 쏟아져 나와 몇 가지만 소개하기 어려울 정도였습니다(전체 목록은 이벤트 요약에서 확인하세요). 한편 시스템팀은 데이터 센터 인프라의 열 관리 효율을 높이기 위한 혁신에 대해 논의했습니다. RSA Conference에서는 미래의 에이전트 기반 보안 운영 센터에 대한 Google Cloud의 비전을 공개했습니다. 고객 측면에서는 Next에서 주목받은 스타트업을 집중 조명하고 Sphere에서 상영 중인 오즈의 마법사의 비하인드 스토리를 소개했습니다.

제품 및 회사 소식

전문가 인사이트

고객 사례

5월

방학을 앞둔 시점이었음에도 독자 여러분은 생성형 AI 리더 인증을 획득하기 위해 다시금 학습 모드에 돌입했습니다. 또한 Vertex AI의 차세대 생성형 AI 미디어 모델과 Anthropic의 Claude Opus 4 및 Claude Sonnet 4의 출시 소식에 많은 관심을 보여주셨습니다. 특히 AI를 사용하여 SQL 코드를 생성하고 AI 앱 배포 플랫폼으로 Cloud Run을 활용하는 방법에 대해 독자들의 관심이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었습니다. Google Cloud는 체계적인 데이터 전략 수립을 위한 단계별 가이드를 제시하고, 정부 기관이 AI를 통해 실제로 보안 태세를 강화할 수 있는 방안을 안내했습니다. 고객 측면에서는 '고객이 빌드한 멋진 기능' 요약을 출시하고 포뮬러 E와 MLB의 사례를 소개했습니다.

전문가 인사이트

고객 사례

6월

지금까지 생성형 AI는 주로 텍스트와 코드에 초점을 맞춰 발전해 왔습니다. 하지만 Veo 3의 출시로 모든 것이 바뀌었습니다. AI 앱을 개발하고 배포하는 개발자들은 Cloud Run의 GPU 지원 소식을 크게 환영했습니다. Google Cloud는 2.5 Flash 및 Flash-Lite를 연이어 선보이며 Gemini 혁신을 꾸준히 이어갔습니다. 또한 AI 에이전트 보안에 대한 인사이트도 공유했습니다. 이러한 에이전트를 실제로 빌드하는 방법을 알아보기 위해 독자들은 Box, 영국 부동산 회사 Schroders, 프랑스 럭셔리 대기업 LVMH (Louis Vuitton, Channel, Sephora 등)에 관한 사례를 참고했습니다.

전문가 인사이트

고객 사례

7월

잠시 AI 소식에서 벗어나 네트워크 인프라, 그중에서도 대서양을 횡단하는 새로운 Sol 케이블 소식에 독자들의 이목이 집중되었습니다. 하지만 관심은 곧 다시 AI로 돌아왔습니다. Vertex의 새로운 비디오 생성 모델, 상태 유지(stateful) 컨텍스트 인식 에이전트를 빌드하기 위한 중요한 구성요소, BigQuery 데이터를 에이전트 개발 키트(ADK) 및 멀티 클라우드 프로토콜(MCP) 환경에 연결하기 위한 새로운 툴셋을 소개했습니다. 개발자들은 Cloud Run과 Docker Compose의 통합에 환호했고, 경영진들은 AI 에이전트의 실용적인 실제 사용 사례를 정리한 기사를 흥미롭게 읽었습니다.

보안 측면에서는 기본으로 돌아가 일부 클라우드 보안 문제의 지속성을 살펴보며 클라우드 보안 문제들을 심층적으로 탐구했습니다. 다시 AI로 돌아가서 Big Sleep 에이전트를 소개했습니다. 또한 독자들은 HCA Healthcare에서 AI가 간호사의 기록 업무를 어떻게 덜어주는지, Ulta Beauty의 데이터 웨어하우징 및 모바일 기록 유지 이니셔티브, SmarterX가 Snowflake에서 BigQuery로 마이그레이션한 방법에 대해서도 관심을 보였습니다.

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고객 사례

8월

AI는 막대한 연산 능력과 에너지를 필요로 합니다. Google Cloud는 새로운 기술 논문에서 AI 인프라의 전력 소비에 관한 구체적인 수치를 공개했습니다. 이후 Vertex AI의 Gemini 2.5 Flash Image에 대한 반응은 그야말로 폭발적이었습니다. 개발자들은 풍부한 기술 청사진을 바탕으로 AI 프로젝트를 시작할 수 있었습니다. 여름 휴가철에도 Google Cloud의 보안 전문가들은 사이버 기반 사기라는 심각한 문제에 맞서 싸우는 데 멈추지 않았습니다. 또한 Wells Fargo의 직원 역량을 강화하는 구체적인 에이전트 도구와 Keeta가 Spanner를 사용해 초당 1, 100만 건의 블록체인 트랜잭션을 처리하는 방법을 자세히 살펴보았습니다.

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고객 사례

9월

AI는 분명 매력적인 기술이지만 어떻게 비즈니스 수익으로 연결할 수 있을까요? 그 해답 중 하나가 바로 에이전트 결제 프로토콜(AP2)입니다. AI 시대를 준비하는 개발자와 데이터 과학자들은 새로운 Data Cloud 제품, 2025 DORA 보고서, 신규 교육 과정 소식에 뜨거운 관심을 보였습니다. 경영진은 에이전트 데이터 전략을 구축하는 방법에 대한 Google Cloud의 제언을 경청하고 AI 활용을 시작하기 위한 최적의 프롬프트 가이드에 주목했습니다. 비즈니스 리더를 포함해 누구도 예외일 수 없는 AI 시대를 맞아, Google Cloud는 AI와 보안 두 가지 언어를 모두 구사하는 이중 언어 역량의 중요성을 역설했습니다. 이후 Google의 AI Builders Forum에서 스타트업들은 Google의 AI, 인프라, 서비스가 어떻게 성장을 지원하고 있는지 설명했습니다. Target, Mr. Cooper와 같은 기업도 AI 역량을 선보였습니다.

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고객 사례

10월

대규모 조직에 향상된 보안, 데이터 제어, 고급 에이전트 기능을 제공하는 Gemini Enterprise 시대에 오신 것을 환영합니다. 이에 대비할 수 있도록 학습 플랫폼에 다양한 개선사항을 새롭게 도입하고 신규 커머스 및 보안 프로그램을 추가했습니다. 개발자들이 Veo 프롬프트의 정교한 사용법을 깊이 파고드는 동안, Google Cloud는 AI 공급망 보안, 사이버 보안 및 방어를 위한 AI 에이전트 빌드, 경제적 위협 모델링에 대한 새로운 비전을 제시했습니다. PayPal과 협력하여 AI 채팅에서 상거래를 지원하고, 독일의 플랑크 연구소는 AI가 심도 있는 과학적 전문성을 공유하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여주었으며, DZ Bank는 블록체인 기반 금융을 더욱 안정적으로 만드는 방법을 개척했습니다.

전문가 인사이트

고객 사례

11월

Gemini 3, Nana Banana Pro, 7세대 Ironwood TPU에 이르기까지, 이번 달에 엔터프라이즈 고객들에게 Google Cloud의 최신 AI 기술을 아낌없이 제공했습니다. 또한 130,000개의 노드를 갖춘 사상 최대 규모의 Kubernetes 클러스터를 빌드한 방법과 클라우드 간 연결을 개선하기 위해 AWS와 새롭게 협력한다는 소식도 전했습니다.

한편, Google Cloud는 위협 행위자의 AI 악용과 보안을 위한 AI의 ROI에 대한 조사 결과를 업데이트했으며, 경영진은 Google Cloud의 바이브 코딩에 관한 기사에 큰 관심을 보였습니다. 연말연시를 앞두고 Mattel이 AI 도구를 사용해 장난감을 혁신하는 방법과 Waze가 Memorystore를 사용해 연말연시 교통 체증을 해소하는 방법을 살펴보았습니다.

전문가 인사이트

고객 사례

12월

한 해가 저물어 가지만 아직 전해드릴 소식이 많습니다. 초기 반응을 보면 React2Shell 취약점 완화 방법, Google 서비스 전반의 MCP 지원, AlphaEvolve의 얼리 액세스 출시에 많은 분들이 관심을 보여주셨습니다. 또한, 고급 추론, 놀라운 속도, 유연한 비용 효율성으로 업계의 이목을 집중시킨 Gemini 3 Flash도 빼놓을 수 없습니다.

이러한 변화가 여러분과 미래에 미치는 영향은 무엇일까요? 이러한 기술 발전, 특히 AI의 흐름을 맥락에 맞게 이해하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 예를 들어 DORA팀은 고성과 플랫폼팀이 AI 기능을 워크플로에 통합하는 방법에 관한 가이드를 제시했고, AI 준비성을 갖춘 인력의 모습에 대해 논의했으며, CISO실 동료들은 2026년 사이버 보안 예측을 발표했습니다. 더 나아가 (가드), 골든스테이트 워리어스의 스테판 커리처럼 Gemini를 활용해 경기를 분석하고 다음 시즌을 준비할 수 있습니다. 크리스마스에 스테프가 Gemini의 조언을 어떻게 활용하는지 지켜보겠습니다.

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How it works: HTTP/2의 새로운 'Rapid Reset' DDoS 공격

Thu, 26 Oct 2023 06:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 10월 11일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

Google의 다양한 서비스 및 Cloud 고객이 8월에 최고조에 달한 새로운 HTTP/2 기반 DDoS 공격의 표적이 되었습니다. 이러한 공격은 보고된 바 있는 모든 이전 Layer 7 공격보다 규모가 훨씬 컸으며, 가장 큰 공격은 초당 3억 9,800만 건의 요청을 초과했습니다.

이러한 공격은 Google의 글로벌 로드 밸런싱 인프라에 의해 네트워크 에지에서 대부분 차단되었으며, 서비스 중단으로 이어지지는 않았습니다. 영향은 미미했지만 Google의 DDoS 대응팀은 이러한 공격을 검토하고 유사한 공격을 추가로 방어하기 위해 보호 기능을 추가했습니다. Google의 내부 대응 외에도 업계 파트너와 함께 조정된 공개 프로세스를 이끌어 냄으로써 에코시스템 전반에 걸친 새로운 HTTP/2 벡터를 해결했습니다.

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지난 몇 년 동안 레이어 7 공격의 주된 방법론, 이러한 새로운 공격에서 규모가 훨씬 커지도록 변경된 내용 및 이러한 공격 유형에 효과적이라고 생각되는 방어 전략에 대해 설명드리겠습니다. 이 문서는 HTTP 요청이 다른 서비스로 요청을 전달하는 리버스 프록시 아키텍처의 관점에서 작성되었습니다. 동일한 개념이 애플리케이션 서버에 통합된 HTTP 서버에도 적용되지만 약간 다른 고려 사항이 있으며 잠재적으로 다른 방어 전략으로 이어질 수 있습니다.

HTTP/2에 대한 기초 DDoS

2021년 후반부터 구글의 자사 서비스 및 Cloud Armor로 보호되는 Google Cloud 프로젝트에서 관찰된 대부분의 레이어 7 DDoS 공격은 공격 횟수와 최대 요청 속도 측면에서 모두 HTTP/2를 기반으로 진행되었습니다.

HTTP/2의 주요 설계 목표는 효율성이었으며, 안타깝게도 합법적인 클라이언트에게 HTTP/2를 더 효율적으로 만드는 기능이 더욱 강력한 DDoS 공격을 만드는 데 사용될 수도 있습니다.

스트림 multiplexing

HTTP/2는 양방향 추상화인 "스트림"을 사용하여 엔드포인트 간에 다양한 메시지 또는 "프레임"을 전송합니다. "스트림 multiplexing"은 각 TCP 연결의 사용률을 높일 수 있는 HTTP/2의 핵심 기능입니다. 스트림은 하나의 레이어 4 연결만 사용하면서 연결의 양쪽에서 추적할 수 있는 방식으로 다중화됩니다. 스트림 multiplexing을 통해 클라이언트는 다수의 개별 연결을 생성하지 않고도 여러 개의 진행중인 요청을 보낼 수 있습니다.

레이어 7 DDoS 공격을 실행할 때의 주요 제약 조건 중 하나는 동시 전송 연결의 수입니다. 각 연결에는 소켓 레코드 및 버퍼용 운영 체제 메모리, TLS 핸드셰이크용 CPU 시간뿐만 아니라 각 연결에 고유한 4중 튜플(연결 양측의 IP 주소 및 포트 쌍)이 필요하므로 두 IP 주소 간의 동시 연결 수를 제한합니다.

HTTP/1.1에서는 각 요청이 직렬로 처리됩니다. 서버는 요청을 읽고 처리하고 응답을 작성한 다음 다음 요청을 읽고 처리합니다. 실제로 이는 단일 연결을 통해 전송될 수 있는 요청 속도가 왕복당 하나의 요청임을 의미합니다. 여기서 왕복은 네트워크 지연 시간, 프록시 처리 시간 및 백엔드 요청 처리 시간을 포함합니다. HTTP/1.1 파이프라이닝은 일부 클라이언트 및 서버에서 사용 가능하지만 합법적인 클라이언트 사이에서는 만연하지 않습니다.

HTTP/2를 사용하면 클라이언트는 단일 TCP 연결에서 여러 개의 동시 스트림을 열 수 있으며 각 스트림은 하나의 HTTP 요청에 해당합니다. 동시 열려 있는 스트림의 최대 수는 이론적으로 서버에서 제어할 수 있지만 실제로는 클라이언트가 요청당 100개의 스트림을 열고 서버가 이러한 요청을 병렬로 처리할 수 있습니다. 서버 제한은 일방적으로 조정할 수 없다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

예를 들어 클라이언트는 단일 왕복 시간에 100개의 스트림을 열고 각 스트림에 대해 요청을 보낼 수 있습니다. 프록시는 각 스트림을 직렬로 읽고 처리하지만 백엔드 서버에 대한 요청은 다시 병렬화될 수 있습니다. 그런 다음 클라이언트는 이전 스트림에 대한 응답을 받으면 새 스트림을 열 수 있습니다. 이를 통해 HTTP/1.1 요청과 유사한 왕복 시간 상수를 가진 단일 연결에 대해 왕복당 100개의 요청의 효과적인 처리량을 제공합니다. 이는 일반적으로 각 연결의 사용률이 거의 100배 높아짐으로 이어집니다.

HTTP/2 Rapid Reset 공격

HTTP/2 프로토콜은 클라이언트가 RST_STREAM 프레임을 보내어 이전 스트림을 취소하도록 서버에 지시할 수 있도록 합니다. 프로토콜은 클라이언트와 서버가 취소를 어떤 식으로든 조정할 필요가 없으며 클라이언트가 일방적으로 취소할 수 있습니다. 또한 클라이언트는 서버가 해당 TCP 연결의 다른 데이터를 처리하기 전에 RST_STREAM 프레임을 수신하면 취소가 즉시 적용될 것으로 가정할 수 있습니다.

이 공격은 엔드포인트가 요청 프레임을 보낸 직후에 RST_STREAM 프레임을 보낼 수 있는 기능에 의존하기 때문에 Rapid Reset이라고 불립니다. 이를 통해 다른 엔드포인트가 작업을 시작한 다음 요청을 즉시 재설정합니다. 요청은 취소되지만 HTTP/2 연결은 열려 있습니다.

HTTP/1.1 and HTTP/2 request and response pattern

HTTP/2 Rapid Reset 공격은 이 기능을 기반으로 구축되어 간단합니다. 클라이언트는 표준 HTTP/2 공격에서와 같이 한 번에 다량의 스트림을 열지만 서버 또는 프록시에서 각 요청 스트림에 대한 응답을 기다리지 않고 클라이언트는 각 요청을 즉시 취소합니다.

스트림을 즉시 재설정하는 기능을 사용하면 각 연결이 진행 중인 요청 수를 무제한으로 유지할 수 있습니다. 공격자는 요청을 명시적으로 취소함으로써 동시 열려 있는 스트림의 수에 대한 제한을 초과하지 않습니다. 진행중인 요청 수는 더 이상 왕복 시간(RTT)에 의존하지 않고 사용 가능한 네트워크 대역폭에만 의존합니다.

일반적인 HTTP/2 서버 구현에서 서버는 취소된 요청에 대해 여전히 새 스트림 데이터 구조 할당, 쿼리 구문 분석 및 헤더 압축 해제, URL을 리소스에 매핑하는 등 상당한 양의 작업을 수행해야 합니다. 역방향 프록시 구현의 경우 RST_STREAM 프레임이 처리되기 전에 요청이 백엔드 서버로 프록시될 수 있습니다. 반면에 클라이언트는 요청을 보내는 데 거의 비용을 지불하지 않았습니다. 이는 서버와 클라이언트 간에 악용 가능한 비용 비대칭을 생성합니다.

공격자가 얻는 또 다른 이점은 요청이 생성된 직후 명시적으로 취소된다는 것은 역방향 프록시 서버가 어떤 요청에도 응답을 보내지 않음을 의미한다는 것입니다. 응답이 작성되기 전에 요청을 취소하면 다운링크(서버/프록시에서 공격자로) 대역폭이 줄어듭니다.

HTTP/2 Rapid Reset 공격 변형

최초의 DDoS 공격 이후 몇 주 동안 일부 Rapid Reset 공격 변형이 발견되었습니다. 이러한 변형은 일반적으로 초기 버전만큼 효율적이지는 않지만 표준 HTTP/2 DDoS 공격보다 여전히 효율적일 수 있습니다.

첫 번째 변형은 스트림을 즉시 취소하지 않고 한 번에 스트림 배치를 열고 잠시 기다린 다음 해당 스트림을 취소한 다음 즉시 새 스트림의 또 다른 대량 배치를 엽니다. 이 공격은 연결당 초당 최대 100개의 RST_STREAM 프레임만 허용하는 등 인바운드 RST_STREAM 프레임의 속도에만 기반한 방어를 우회할 수 있습니다.

이러한 공격은 연결 활용을 극대화하지 않음으로써 취소 공격의 주요 이점을 잃지만 표준 HTTP/2 DDoS 공격보다 여전히 일부 구현 효율성을 가지고 있습니다. 그러나 이 변형은 스트림 취소 속도 제한에 기반한 모든 방어가 효과적이기 위해 상당히 엄격한 제한을 설정해야 한다는 것을 의미합니다.

두 번째 변형은 스트림 취소를 완전히 없애고 대신 서버가 광고한 것보다 더 많은 동시 스트림을 열려고 시도합니다. 이 접근 방식의 이점은 표준 HTTP/2 DDoS 공격에 비해 클라이언트가 요청 파이프라인을 항상 가득 채울 수 있으며 클라이언트-프록시 RTT를 병목 현상으로 제거할 수 있다는 것입니다. 또한 HTTP/2 서버가 즉시 응답하는 리소스에 대한 요청인 경우 프록시-서버 RTT를 병목 현상으로 제거할 수 있습니다.

현재 HTTP/2 RFC인 RFC 9113은 스트림을 너무 많이 열려고 시도하면 한도를 초과한 스트림만 무효화하고 전체 연결은 무효화하지 않도록 제안합니다. 대부분의 HTTP/2 서버는 이러한 스트림을 처리하지 않을 것이며 이전 스트림에 응답한 후 거의 즉시 새로운 스트림을 수락하고 처리함으로써 취소하지 않는 공격 변형을 가능하게 합니다.

방어를 위한 다각적인 접근

우리는 단순히 개별 요청을 차단하는 것이 이러한 유형의 공격에 실행 가능한 대응책이라고 생각하지 않습니다. 대신 남용이 감지되면 전체 TCP 연결을 닫아야 합니다. HTTP/2는 GOAWAY 프레임 유형을 사용하여 연결을 닫기 위한 기본 기능을제공합니다. RFC는 새로운 스트림을 여는 데 제한을 설정하지 않는 정보 GOAWAY를 먼저 보내고 한 라운드 트립 후 추가 스트림을 여는 것을 금지하는 또 다른 GOAWAY를 보내는 연결을 닫는 프로세스를 정의합니다.

그러나 이 GOAWAY 프로세스는 일반적으로 악의적인 클라이언트에 강력한 방식으로 구현되지 않습니다. 이러한 형태의 방어는 연결을 Rapid Reset 공격에 너무 오랫동안 취약하게 남겨두며 인바운드 요청을 중지하지 않으므로 방어를 구축하는 데 사용되어서는 안 됩니다. 대신 GOAWAY는 스트림 생성을 즉시 제한하도록 설정되어야 합니다.

이는 어떤 연결이 악용적인지 결정하는 문제를 남깁니다. 클라이언트가 요청을 취소하는 것은 본질적으로 남용적인 것은 아니며, 이 기능은 HTTP/2 프로토콜에 존재하여 요청 처리를 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다. 일반적인 상황은 사용자가 페이지에서 멀리 이동하여 브라우저가 더 이상 요청한 리소스가 필요하지 않거나 클라이언트 측 타임아웃을 사용하는 긴 폴링(long polling) 접근 방식을 사용하는 응용 프로그램입니다.

이 공격 벡터에 대한 방어는 여러 형태를 취할 수 있지만 대부분 연결 통계를 추적하고 다양한 신호와 비즈니스 로직을 사용하여 각 연결의 유용성을 결정하는 데 중심을 둡니다. 예를 들어 연결에 100개 이상의 요청이 있고 지정된 요청의 50% 이상이 취소된 경우 방어 응답 후보가 될 수 있습니다. 응답의 크기와 유형은 각 플랫폼에 대한 위험에 따라 다르지만 응답은 앞에서 설명한 강제 GOAWAY 프레임에서 TCP 연결을 즉시 닫는 것까지 다양합니다.

취소하지 않는 변형의 공격을 방어하기 위해 HTTP/2 서버는 동시 스트림 제한을 초과하는 연결을 닫아야 한다고 권장합니다. 이는 즉시 또는 소수의 반복 위반 후에 수행될 수 있습니다.

다른 프로토콜에 대한 적용성

우리는 프로토콜 차이로 인해 이러한 공격 방법이 HTTP/3(QUIC)으로 직접 변환될 수 있다고 생각하지 않으며 Google은 현재 대규모 DDoS 공격 벡터로 사용되는 HTTP/3를 보지 못하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 우리의 권장 사항은 HTTP/3 서버 구현이 위에서 논의한 HTTP/2 방어와 유사하게 단일 전송 연결에서 수행되는 작업량을 제한하는 메커니즘을 사전에 구현하는 것입니다.

업계 협력

DDoS 대응팀의 조사 초기 및 업계 파트너와의 협력으로 이 새로운 공격 유형이 서비스에 HTTP/2 프로토콜을 제공하는 모든 엔티티에 광범위한 영향을 미칠 수 있다는 것이 분명해졌습니다. Google은 과거에 다른 여러 노력에 사용되었던 기존 조정된 취약점 공개 그룹을 활용하여 조정된 취약점 공개 프로세스를 주도하는 데 도움을 주었습니다.

공개 과정에서 팀은 인프라 회사 및 서버 소프트웨어 공급자를 포함한 대규모 HTTP/2 구현자에게 통보하는 데 중점을 두었습니다. 이러한 사전 통보의 목표는 조정된 릴리스를 위한 방어책을 개발하고 준비하는 것이었습니다. 과거에 이 접근 방식은 서비스 제공자를 위한 광범위한 보호 기능을 활성화하거나 많은 패키지 및 솔루션에 대한 소프트웨어 업데이트를 통해 사용할 수 있도록 했습니다.

조정된 공개 과정에서 다양한 HTTP/2 구현에 대한 수정 사항을 추적하기 위해 CVE-2023-44487을 예약했습니다.

다음 단계

이 게시물에서 논의된 새로운 공격은 모든 규모의 서비스에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. HTTP/2 서비스가 있는 모든 제공자는 이 문제에 대한 노출을 평가해야 합니다. 일반적인 웹 서버 및 프로그래밍 언어에 대한 소프트웨어 패치 및 업데이트는 현재 또는 가까운 미래에 적용할 수 있습니다. 가능한 한 빨리 이러한 수정 사항을 적용하는 것이 좋습니다.

고객의 경우 소프트웨어 패치를 적용하고 Google 및 기존 Google Cloud Application Load Balancing 사용자를 보호하고 있는 Application Load Balancer 및 Google Cloud Armor를 활성화하는 것이 좋습니다.

구글, 사상 최대 규모 DDoS 공격 방어 성공 - 초당 3억 9,800만 건 이상의 요청 처리

Fri, 13 Oct 2023 03:00:00 +0000

* 이번 블로그의 원문은 2023년 10월 11일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

지난 몇 년 동안 구글의 DDoS 대응팀은 분산 서비스 거부(DDoS) 공격의 규모가 기하급수적으로 증가하는 추세를 관찰해 왔습니다. 작년에는 당시까지 기록된 가장 큰 DDoS 공격을 차단했습니다. 올해 8월에는 웹사이트 및 인터넷 서비스를 방해하려는 새로운 기술을 사용한, 7.5배 더 큰 DDoS 공격을 막아냈습니다.

이 새로운 DDoS 공격 시리즈는 초당 3억 9,800만 건의 요청(rps)이라는 최고치를 기록했으며, 여러 인터넷 인프라 기업에 영향을 미친 스트림 다중화 기반의 새로운 HTTP/2 "Rapid Reset" 기법을 사용했습니다. 이와 대조적으로, 작년에 기록된 가장 큰 DDoS 공격은 초당 4,600만 건에 불과했습니다.

규모를 가늠해 보자면, 이 2분간의 공격은 2023년 9월 한 달 동안 Wikipedia에서 보고된 전체 문서 조회수보다 더 많은 요청을 생성했습니다.

구글은 초당 3억 9,800만 건의 요청을 기록한 DDoS 공격을 방어했습니다.

가장 최근의 공격은 8월 말에 시작되어 현재까지 계속되고 있으며, 구글 서비스, 구글 클라우드 인프라, 그리고 우리 고객들을 포함한 주요 인프라 제공업체들을 대상으로 하고 있습니다. 이러한 공격은 구글이 경험한 가장 큰 규모의 공격 중 하나이지만, 구글의 글로벌 로드 밸런싱 및 DDoS 방어 인프라는 서비스가 계속 운영될 수 있도록 도왔습니다. 구글, 고객, 그리고 나머지 인터넷을 보호하기 위해, 우리는 업계 파트너들과 협력하여 공격 방식을 이해하고 이러한 공격에 대응하여 배포할 수 있는 완화 조치를 협력하는 데 주도적인 역할을 했습니다.

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일반적으로 DDoS 공격은 인터넷에 연결된 웹사이트 및 서비스를 방해하여 접근할 수 없도록 만드는 것을 시도합니다. 공격자들은 압도적인 양의 인터넷 트래픽을 대상으로 보내어 들어오는 요청을 처리하는 능력을 고갈시킵니다.

DDoS 공격은 비즈니스 손실 및 중요 업무 애플리케이션의 사용 불가 등 피해 조직에 광범위한 영향을 미칠 수 있으며, 이는 종종 피해자에게 시간과 비용을 초래합니다. DDoS 공격으로부터 복구하는 시간은 공격이 끝난 후에도 오랫동안 지속될 수 있습니다.

조사 및 대응

조사 결과에 따르면 이 공격은 널리 채택된 HTTP/2 프로토콜의 기능인 스트림 다중화를 활용하는 새로운 "Rapid Reset" 기법을 사용하고 있음이 밝혀졌습니다. 관련 블로그에서 이 새로운 Rapid Reset 기법에 대한 추가 분석과 Layer 7 공격의 진화에 대해 확인할 수 있습니다.

2023년 9월 한 달 동안 공격 활동이 지속되는 것을 관찰했습니다.

구글 네트워크의 엣지에서 공격을 완화할 수 있었으며, 엣지 용량에 대한 상당한 투자를 활용하여 구글 서비스와 고객 서비스가 대부분 영향을 받지 않도록 했습니다. 공격 방법론에 대한 자세한 내용을 이해하면서, 저희는 일련의 완화 조치를 개발하고 프록시 및 서비스 거부 방어 시스템을 업데이트하여 이 기법을 효율적으로 완화했습니다. Google Cloud의 Application Load Balancer 및 Cloud Armor는 Google이 자체 인터넷 연결 서비스를 제공하는 데 사용하는 것과 동일한 하드웨어 및 소프트웨어 인프라를 사용하므로, 이러한 서비스를 사용하는 클라우드 고객은 인터넷 연결 웹 앱 및 서비스를 유사하게 보호받습니다.

CVE-2023-44487에 대한 업계 조정 및 대응

8월 초에 이러한 공격을 처음 감지한 직후, Google은 추가적인 완화 전략을 적용하고 HTTP/2 프로토콜 스택을 구현하는 다른 클라우드 제공업체 및 소프트웨어 유지 관리자와 함께 업계 전반에 걸친 대응을 조정했습니다. Google은 공격이 진행되는 동안 공격 및 완화 방법론에 대한 정보를 실시간으로 공유했습니다.

이러한 업계 간 협력으로 인해 많은 대규모 인프라 제공업체에서 사용하는 패치 및 기타 완화 기술이 개발되었습니다. 이러한 협력은 새로운 공격 방법론에 대한 책임 있는 공개 조정과 수많은 공통 오픈 소스 및 상용 프록시, 애플리케이션 서버 및 로드 밸런서에 대한 잠재적인 취약성을 파악하는 데 도움이 되었습니다.

이 공격에 대한 집단적인 취약성은 CVE-2023-44487로 추적되고 있으며 CVSS 점수 7.5(10점 만점)로 심각도가 높은 취약점으로 지정되었습니다.

Google은 협력하여 정보를 공유하고 인프라 패치 적용을 가속화하며 고객에게 신속하게 패치를 제공한 모든 업계 관계자에게 진심으로 감사드립니다.

누구에게 취약할까요?

인터넷에 HTTP 기반 워크로드를 제공하는 모든 기업이나 개인은 이 공격의 위험에 처할 수 있습니다. HTTP/2 프로토콜을 사용하여 통신할 수 있는 서버 또는 프록시상의 웹 애플리케이션, 서비스 및 API가 취약할 수 있습니다.

조직은 자신들이 실행하는 HTTP/2를 지원하는 서버가 취약하지 않은지 확인하거나 공급업체 패치를 CVE-2023-44487에 적용하여 이 공격 벡터의 영향을 제한해야 합니다. 직접 HTTP/2 지원 서버(오픈 소스 또는 상용)를 관리 또는 운영하는 경우 관련 공급업체에서 패치를 사용할 수 있을 때 즉시 패치를 적용해야 합니다.

다음 단계

여기에서 설명하는 것과 같은 대규모 DDoS 공격을 방어하는 것은 어렵습니다. 패치 유무와 관계없이 조직은 중간 규모 이상의 공격에 직면하여 서비스를 계속 실행하려면 상당한 인프라 투자를 해야 합니다. Google Cloud에서 서비스를 실행하는 조직은 자체적으로 비용을 부담하는 대신 Google의 Cross-Cloud Network의 글로벌 규모 용량 투자를 활용하여 애플리케이션을 제공하고 보호할 수 있습니다.

글로벌 또는 리전 Application Load Balancer를 사용하여 서비스를 노출하는 Google Cloud 고객은 Cloud Armor 상시 DDoS 보호 기능의 혜택을 누릴 수 있으며, CVE-2023-44487과 같은 취약점을 악용하는 공격을 신속하게 완화할 수 있습니다.

Cloud Armor 상시 DDoS 보호 기능을 통해 Google 네트워크 엣지에서 초당 수억 건의 요청 대부분을 효율적으로 흡수할 수 있지만, 초당 수백만 건의 원치 않는 요청은 여전히 통과할 수 있습니다. 이러한 공격 및 기타 7계층 공격으로부터 보호하기 위해 Cloud Armor 맞춤형 보안 정책을 사전 예방적 속도 제한 규칙 및 AI 기반 Adaptive Protection과 함께 배포하여 공격 트래픽을 보다 포괄적으로 탐지, 분석 및 완화하는 것이 좋습니다.

이번 DDoS 공격에 대한 자세한 기술 정보는 여기에서 확인할 수 있으며, Google Cloud Armor의 DDoS 보호에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.

BigQuery의 MySQL 데이터에서 인사이트 더 빠르게 찾기

Thu, 21 Sep 2023 07:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 7월 26일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

데이터 실무자는 관계형 데이터베이스가 분석 쿼리에 맞게 설계되지 않았다는 점을 알고 있습니다. 관계형 데이터베이스 인프라를 데이터 웨어하우스에 연결해야하는 데이터 기반 조직은 많은 양의 분석 쿼리를 실행할 필요가 없는 '운영용 데이터베이스'라는 장점과 운영 애플리케이션 서비스 중단에 대한 우려 없이 자유롭게 유용한 정보를 마이닝할 수 있는 '데이터 웨어하우스'라는 장점을 모두 활용할 수 있습니다. 그러나 운영 오버헤드를 가능한 한 줄이면서 두 개의 서로 다른 시스템을 어떻게 연결할지에 관한 문제가 남아 있습니다.

Dataflow 템플릿을 사용하면 웹 양식을 작성하는 일만큼이나 간단하게 MySQL 데이터 를 BigQuery와 연결할 수 있습니다. 작성할 커스텀 코드가 없고 관리할 인프라도 없습니다. Dataflow는 일괄 처리와 워크로드 스트리밍을 위한 구글 클라우드의 서버리스 데이터 처리 서비스로, 데이터 처리 속도를 높이고 자동으로 조정하며 비용 효율성을 높입니다. Dataflow 템플릿은 데이터 파이프라인을 정의하는 재사용 가능한 코드 조각(snippet)입니다. 템플릿을 사용하면 사용자는 커스텀 Dataflow 애플리케이션을 작성하는 것에 대해 염려하지 않아도 됩니다. Google에서는 일반적인 워크플로와 ETL 사용 사례를 자동화하는 데 도움이 되는 템플릿 카탈로그를 제공합니다. 이 게시물에서는 MySQL에서 BigQuery로 데이터를 복제하기 위해 반복 일괄 파이프라인을 예약하는 방법을 자세히 알아보겠습니다.

MySQL에서 BigQuery로의 Dataflow 데이터 파이프라인 실행

Google 파이프라인의 경우 Dataflow 데이터 파이프라인을 실행합니다. Data Pipelines를 사용하면 반복 일괄 작업¹을 예약할 수 있습니다. 또한 Data Pipelines에는 스트리밍 작업을 위한 수명 주기 관리 기능이 포함되어 있어 파이프라인 실행의 훌륭한 출발점이 됩니다. 먼저 상단의 '데이터 파이프라인 만들기' 버튼을 클릭합니다.

그런 다음 'MySQL에서 BigQuery로의 파이프라인'을 선택합니다. 보시는 것처럼 관계형 데이터베이스가 Postgres 또는 SQL Server인 경우 이러한 시스템에 필요한 템플릿도 제공됩니다.

이제 양식이 확장되어 이 파이프라인을 실행하는 데 도움이 되는 매개변수 목록이 표시됩니다.

필수 매개변수

일정: 파이프라인 반복 일정 예약(시간, 일, 주별로 작업을 예약하거나 Unix cron 형식을 사용하여 일정을 정의할 수 있음)
소스: JDBC 소스에 연결할 URL 커넥션 문자열입니다. 데이터베이스에 SSL 인증서가 필요한 경우 SSL 모드와 인증서의 GCS 위치를 사용 설정하는 쿼리 문자열을 추가할 수 있습니다. 이 문자열은 Google Cloud Key Management Service를 사용하여 인코딩할 수 있습니다.
대상: BigQuery 출력 테이블
임시 버킷: 파일을 임시 저장하기 위한 GCS 버킷

선택적 매개변수

JDBC 소스 SQL 쿼리(데이터베이스의 일부를 복제하려는 경우)
사용자 이름과 비밀번호(데이터베이스에 인증이 필요한 경우). 원하는 경우 Google Cloud KMS에서 인코딩된 문자열을 전달할 수도 있습니다.
파티셔닝 매개변수
Dataflow 관련 매개변수(자동 확장, 작업자 수, 작업자 환경과 관련된 기타 구성을 수정하는 옵션 포함). SSL 인증서가 필요하고 트러스트 저장소(truststore)와 인증서 파일이 있다면 '스테이징할 추가 파일' 매개변수를 사용하여 각 위치에 전달합니다.

구성을 입력한 후 '파이프라인 만들기' 버튼을 클릭합니다.

파이프라인을 만들면 파이프라인 정보 화면으로 연결되고 이 화면에 파이프라인 실행 기록이 표시됩니다. 이 뷰는 장시간 실행된 작업을 찾거나 여러 번의 실행에서 두루 발생하는 패턴을 식별하는 데 유용합니다. 파이프라인과 관련된 작업 목록이 페이지 하단에 테이블 뷰로 표시됩니다. 이러한 작업 ID 중 하나를 클릭하면 특정 실행에 대해 더 자세히 살펴볼 수 있습니다.

Dataflow 모니터링 환경에는 실행된 파이프라인을 시각적으로 표현하는 작업 그래프가 있으며 하단의 로그 패널에는 작업 및 작업자로부터 수집한 로그가 표시됩니다. 오른쪽 패널에는 작업 관련 정보가 표시되며 작업에 대한 최적화된 실행, 성능 측정 항목, 비용 등을 확인할 수 있는 탭이 몇 개 더 있습니다.

마지막으로 BigQuery SQL 작업 공간으로 이동하면 최종 대상에 기록된 테이블을 확인할 수 있습니다. 이 튜토리얼의 둘러보기 동영상을 보려면 여기를 클릭하세요. 이제 관계형 데이터베이스의 무한한 가치를 누릴 준비가 끝났습니다. 팀 전체를 동원하지 않아도 충분히 설정할 수 있습니다.

다음 단계

연속 모드로 변경 내용을 읽고 쓰는 사용 사례인 경우 변경 데이터 캡처(CDC: Change Data Capture) 및 실시간 복제 사용 사례를 제공하는 Datastream 제품을 확인해 보세요. 오픈소스 기술을 기반으로 하는 솔루션을 원한다면 Debezium 커넥터를 사용하여 메시지를 Pub/Sub에 게시한 다음 BigQuery에 작성하는 변경 데이터 캡처 Dataflow 템플릿도 살펴보세요.

Dataflow 활용에 도움이 되기를 바랍니다.

^{1. 예약 일정에 따라 작업을 실행할 필요가 없는 경우 '작업' 페이지의 '템플릿에서 작업 만들기' 워크플로를 사용하는 것이 좋습니다.}

2023년 Google Cloud Customer Awards 수상 기업 발표

Tue, 05 Sep 2023 07:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 8월 29일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

올해의 Google Cloud Customer Awards 수상 기업을 발표할 시기가 되었습니다. 이 어워즈는 참신한 아이디어를 멋지게 실현하고 있는 전 세계 기업들을 대상으로 수여됩니다. 싱가포르의 FairPrice Group과 같은 전문성 있는 사회적 기업, Ford Motor Company와 같은 혁신적인 인재 후원사, SAP와 같은 환경 부문 리더, COTA와 같이 다양성, 형평성, 포용성 분야의 판도를 바꿀 기업 등 클라우드의 AI, 데이터, 인프라, 공동작업, 보안 기술로 새로운 방식을 개척하고 있는 혁신 기업에 어워즈를 수여하게 되어 영광입니다.

올해는 AI가 기업의 혁신과 효율성 향상에 도움이 될 상당한 잠재력을 보여주었습니다. Google Cloud는 이러한 잠재력을 바탕으로 야심차게 기업들을 지원하고 있습니다. 예를 들어 올해의 수상 기업 중 하나인 Carrefour Belgium은 Google Cloud AI 도구를 사용하여 운영 데이터에서 가치를 도출하고 이를 통해 유용한 정보를 빠르게 얻고 있습니다. 한편, 대한민국의 AI 연구개발 회사인 카카오브레인(Kakao Brain)은 고객에게 제공하는 생성형 AI 서비스를 지원하는 데 Google Cloud의 AI/ML 인프라를 사용하고 있습니다.

혁신적인 사고 장려
지난해와 마찬가지로 Google Cloud Customer Awards에 엄청나게 많은 기업이 응모했으며 Google Cloud의 고위 임원진으로 구성된 심사위원단이 선별된 기준에 따라 독립적으로 평가를 진행했습니다. 심사위원들은 특히 실제 측정항목, 혁신적인 사고가 적용된 사례, 탁월한 비즈니스 혁신 결과에 주목했습니다. 수상 여부에 상관없이 응모한 모든 기업이 클라우드 기술을 통해 훌륭한 성과를 달성했습니다.

Google Cloud Customer Awards는 전 세계의 의료 및 생명과학, 금융 서비스, 정부 기관 등 다양한 업종에서 Google Cloud 기술을 사용해 운영 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 측정 지표를 개선한 기업에 수여됩니다.

수상 기업 모두 진심으로 축하드립니다.

Technology for Good Awards

지속 가능성
환경에 미치는 영향은 전 세계 기업의 최우선 과제입니다. 지난해 지속 가능성에 중점을 둔 솔루션 구현을 Technology for Good Awards의 한 부문으로 도입했는데 이 부문에서 높은 성장세를 보여 기쁩니다.

지속 가능성 Customer Awards는 조직 내 지속 가능성을 가속화하고 의미 있는 기후 행동을 추진하는 새롭고도 혁신적인 솔루션을 선보인 기업들의 업적을 기리기 위한 것입니다. 이번에 수상한 뉴욕주 환경보호부 소속 팀은 BigQuery와 같은 Google Cloud 도구를 사용하여 대기질 및 온실 가스 배출량의 모바일 모니터링을 구현하며 고무적인 모니터링 방법을 제시했습니다.

다양성, 형평성, 포용성
다양성, 형평성, 포용성(DEI) Customer Awards를 수상한 기업은 기술과 데이터가 세상을 재편하고 있는 시대에 클라우드 도구를 사용하여 역사적으로 소외된 커뮤니티의 경제적 이동성과 대표성을 촉진하려는 노력이 돋보였습니다. 아래 조직과 해당 파트너는 데이터와 AI를 활용하여 조직에서 소외되거나 소수에 속하는 집단을 대리, 발전, 보존, 포용하는 일을 혁신하고 강화하고 있습니다. 이렇게 커뮤니티에 변화를 일으키며 다른 조직도 더 평등한 세상으로 나아갈 수 있도록 이끌고 있습니다.

사회 공헌
사회 공헌 Cusotmer Awards 수상 기업은 포용성, 개방성, 커뮤니티 지원을 장려하는 기술 프로젝트로 긍정적인 영향을 주었습니다. 경제와 기후가 불확실한 시대에 이들 기업은 Google Cloud 솔루션을 사용하여 전 세계가 위기를 극복하는 데 필요한 긍정적인 변화를 대대적으로 일으키고 있습니다. 교통 계획 수립에 대중의 의견 반영을 장려하는 정부 기관부터 푸드뱅크와 협력하는 슈퍼마켓에 이르기까지 커뮤니티 개선을 위한 기업의 노력에 박수를 보냅니다.

인재 혁신

전 직원의 디지털 기술 함양과 관련해서는 세계적으로 가장 잘 알려진 일부 브랜드가 솔선수범을 보이고 있습니다. 여기에는 General Motors, DataLab, EFX와 같은 인재 혁신 Customer Awards 수상 기업이 포함되며 이들 기업은 기술력 향상을 위한 실무형 학습 기회를 제공함으로써 직원들의 역량을 강화하고 있습니다. 심각한 기술 역량 격차에 직면한 국가에서 이러한 노력은 장기적인 비즈니스 성공을 이끌기 위해서뿐 아니라 직원의 생활과 경력을 향상하기 위해서도 중요합니다.

Industry Customer Awards

통신 및 서비스 제공업체(CSP)
CSP Customer Awards를 통해 고객 경험 향상을 위한 새로운 방법을 모색하고 있는 통신 부문 선두기업의 업적을 기리게 되어 자랑스럽습니다. 수상 기업은 Dataflow와 같은 Google Cloud 도구로 매시간 수백만 개의 실시간 레코드를 처리하거나 BigQuery로 성능을 평가하고 데이터를 최적화하는 등 클라우드를 활용하여 고객의 니즈를 조정하고 충족하는 데 창의성을 발휘했습니다.

이종 산업
이종 산업 부문의 기업은 여러 분야에 걸쳐 혁신을 입증했습니다. 올해의 수상 기업 중 하나인 사이버 보안 회사 Palo Alto Networks는 Google Cloud에 클라우드 중심 보안 플랫폼인 ADEM(Autonomous Digital Experience Management)을 구축했습니다. ADEM은 Palo Alto 기업이 인프라, 시스템, 애플리케이션 문제를 사전에 모니터링하고 관리할 수 있도록 지원하는 디지털 경험 관리 플랫폼입니다. ADEM은 네트워크, 애플리케이션, 기기 전반에 걸쳐 보안 가시성을 높여 최종적으로 티켓 에스컬레이션을 46% 줄였습니다.

교육
학교들이 새로운 학습 방식에 적응하기 위해 노력하고 있는 가운데 교육 Customer Awards는 클라우드 기술을 사용하여 교육에 대한 접근성을 개선하는 기업에 수여되었습니다. 올해 브라질의 FMU와 같은 교육 기관은 Google Cloud를 사용하여 접속 가능한 학생 수를 기하급수적으로 늘리고 있습니다. 한편, 샌디에이고의 Salk Institute for Biological Studies는 데이터를 더 효율적으로 마이닝하여 완전히 새로운 과학적 조사 영역을 열었습니다. 두 교육 기관의 사례를 통해 클라우드 기술이 학습 환경에 미치는 획기적인 영향을 알 수 있습니다.

금융 서비스
금융 서비스 업계에 높은 수준의 비즈니스 우수성이 요구되는 현실을 반영하듯 금융 서비스 어워즈 부문에는 전 세계 모든 지역에서 수백 건의 지원이 접수되었습니다. 금융 서비스 어워즈를 수상한 금융 서비스 기업들은 고객에게 새로운 차원의 경험을 선사하기 위해 새로운 앱과 기능을 출시하고, 복잡한 마이그레이션 및 비즈니스 혁신을 추진하며, 보안을 강화하기 위해 자동화를 사용하는 등 다양한 프로젝트를 성공적으로 수행했습니다.

정부 기관

정부 기관에서는 시민에게 더 나은 서비스를 제공할 방안을 모색합니다. 이러한 사람 중심의 사고 방식에 데이터 기반의 솔루션과 안전한 클라우드 플랫폼이 더해지면서 정부 기관 어워즈 수상 조직은 올해의 과업을 달성할 수 있었습니다. 정부 기관은 클라우드 기술을 그 어느 때보다 더 적극적으로 활용하며 내부에서 그리고 시민과 함께 공동작업함으로써 더욱 민첩하고 유용한 방식으로 시민을 지원하고 있습니다.

의료 및 생명과학
의료는 놀라운 수준의 혁신을 창출하는 분야입니다. 의료 및 생명과학 Customer Awards 수상 기업은 과학적 한계를 어디까지 뛰어넘을 수 있는지를 보여주었습니다. COTA는 Google Cloud와의 협력으로 전자 건강 기록의 비정형 원시 데이터를 유용한 형식으로 변환하여 데이터에 기반해 암을 치료하는 새로운 시대를 주도하고 있습니다. Google Cloud는 의료 혁신을 앞당겨 생명을 구하는 COTA와 협력하고 있음을 자랑스럽게 생각합니다.

제조업
제조업체, 특히 자동차 분야의 경우 좀 더 기후에 중심을 둔 솔루션으로의 대대적인 변화를 겪고 있습니다. 제조업 Customer Awards를 수상한 Jaguar Land Rover(JLR)가 좋은 예입니다. 이 기업은 차량 전동화와 고급 자율 주행 기술에 투자하여 디지털 혁신을 추진하고 있습니다. JLR은 반도체 칩과 같은 중요한 전기자동차(EV) 부품의 공급망 부족을 파악하고 관리하는 데 Google Cloud 솔루션을 사용했습니다. 그 결과, 점점 늘어나는 고객에게 전기자동차를 계속 공급할 수 있게 되었습니다.

미디어 & 엔터테인먼트
미디어 및 엔터테인먼트 어워즈 수상 기업은 AI/ML, 데이터 분석 등을 포함한 클라우드 기술을 사용하여 콘텐츠 제작을 현대화하고 참여도 및 맞춤 통계를 바탕으로 시청자 환경을 혁신하고 있습니다. 카카오모빌리티(Kakao Mobility)와 같은 기업은 TPU 등의 AI 인프라를 더해 저렴한 비용으로 ML 인사이트 속도를 크게 향상했습니다. 시청자와 더욱 의미 있는 소통을 주고받는 것이 이 업계의 기본적인 목표 중 하나인데 수상한 기업들은 이미 이러한 목표를 달성하고 있습니다.

소매업
소매업 Customer Awards 수상 기업은 팬데믹 기간 중의 전자상거래에서 현재의 옴니채널 현실로의 쇼핑 환경 변화에 직면하고 있습니다. Carrefour Belgium, FairPrice Group, Schnucks Markets와 같은 업체는 클라우드를 사용해 향상된 서비스를 원활하게 제공함으로써 클라우드 AI를 토대로 한 고도로 맞춤화된 온라인 및 오프라인 쇼핑 경험으로 고객 만족도를 높이고 있습니다.

공급망 및 물류
공급망 및 물류 부문에서 혁신은 매우 중요합니다. 어워즈를 수상한 핀란드 회계 소프트웨어 기업인 Snowfox는 Google Cloud의 서버리스 특성을 활용하여 고객의 인보이스 프로세스를 자동화하고 있습니다. Snowfox는 AI를 사용하여 고객의 탄소 배출량을 계산하는 Carbonfox도 설정하여 공급망과 지속 가능성이 연동될 수 있음을 보여주었습니다.

이 Google Cloud와 함게하는 기업들 사이에는 어떤 연관성이 있을까요? 교육 접근성을 향상하는 일이든, 고객 경험을 맞춤설정하는 일이든 또는 생명을 구하는 일이든 이들 기업은 모두 클라우드를 통해 새로운 방식을 구축하고 있습니다. Google Cloud는 200곳이 넘는 국가 및 지역의 기업에게 서비스를 제공하는 것을 자랑스럽게 생각하며 기업이 획기적인 기술, 업계 전문 지식, 어떤 상황에도 굴하지 않는 낙관적 태도로 새로운 길을 개척할 수 있도록 계속 지원할 것입니다. 기업들이 Google Cloud를 통해 비즈니스를 어떻게 혁신하고 있는지 지금 알아보세요.

구글 클라우드 Next ’23에 오신 것을 환영합니다

Tue, 29 Aug 2023 12:00:00 +0000

구글 클라우드가 2019년 이후 처음으로 구글 클라우드 Next 행사를 다시 대면으로 개최하며 샌프란시스코에서 수천 명의 방문객을 맞이합니다. 많은 고객과 파트너를 한자리에 모시고 인프라, 데이터와 AI, 워크스페이스(Workspace) 협업 및 사이버 보안 솔루션 등 전체 포트폴리오에 걸쳐 구글 클라우드의 놀라운 혁신을 소개할 수 있어 매우 기쁩니다.

2023년은 구글 클라우드에 매우 흥미진진한 한 해였습니다. 구글 클라우드는 전체 산업 부문의 고객 성공을 기반으로 2023년 2분기에 320억 달러의 연간 잠정 매출을 기록하고, 2분기에도 수익을 기록하는 등 주목할 만한 이정표를 달성했습니다. 올해 구글 클라우드는 컬처 앰프(Culture Amp), 도이치 뵈르제(Deutsche Borse), e드림스 오디게오(eDreams ODIGEO), HSBC, 아이홉(IHOP), IPG 미디어브랜드(IPG Mediabrands), 존 루이스 파트너십, 더노트월드와이드(The Knot Worldwide), 맥쿼리 은행(Macquarie Bank), 메이요 클리닉(Mayo Clinic), 프라이스라인(Priceline), 쇼피파이(Shopify), 싱가포르 정부(the Singapore Government), US 스틸(U.S. Steel), 웬디스(Wendy’s) 등과 같은 여러 주요 기업과의 놀라운 협력 사례를 공유했습니다. 오늘 구글 클라우드는 에스티로더 컴퍼니(The Estée Lauder Companies), 폭스 스포츠(FOX Sports), GE 어플라이언스(GE Appliances), 제너럴 모터스(General Motors), HCA 헬스케어(HCA Healthcare) 등을 포함한 여러 신규 파트너십 및 확장 계획을 발표합니다. 이외에도 구글 클라우드를 믿고 디지털 트랜스포메이션 여정에 함께해 주신 전 세계 수백만 고객분들께 감사의 말씀을 전하고 싶습니다.

오늘 구글 클라우드 Next ’23에서 모든 기업, 정부 및 이용자가 구글 클라우드의 생성형 AI와 선도적인 클라우드 기술 혜택을 누릴 수 있도록 지원하는 새로운 방법을 발표하게 되어 자랑스럽게 생각합니다.

AI에 최적화된 인프라(AI-optimized Infrastructure): 기업이 모델을 훈련하고 제공할 수 있는 가장 발전된 형태의 AI 최적화 인프라입니다. 구글 분산형 클라우드(Google Distributed Cloud)를 통해 기업의 데이터센터와 에지에서 실행할 수 있도록 구글 클라우드 리전(Cloud Region)에서 해당 인프라를 지원합니다.
버텍스 AI(Vertex AI): 모델과 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 개발자 도구입니다. 맞춤형 모델을 생성하고 엔터프라이즈 데이터를 활용해 맞춤형 검색 및 대화형 앱을 구축할 수 있도록 버텍스 AI의 주요 성능을 개선했습니다.
듀엣 AI(Duet AI): 구글 워크스페이스(Google Workspace)와 구글 클라우드에 긴밀히 통합돼 상시 지원되는 AI 공동 작업자입니다. 모든 이용자에게 글쓰기 도우미, 스프레드시트 전문가, 프로젝트 매니저, 회의록 작성 및 창의적인 비주얼 디자이너 기능을 제공하는 구글 워크스페이스를 위한 듀엣 AI(Duet AI in Workspace)가 정식 버전(GA)으로 출시됩니다. 전문 코드 개발자, SRE 엔지니어, 데이터베이스 전문가, 전문 데이터 분석가 및 사이버 보안 고문의 역할을 해내며 이용자와 협업하는 구글 클라우드를 위한 듀엣 AI(Duet AI in Google Cloud)의 경우, 프리뷰 버전을 점차 확대하고 있으며 올해 말 정식 출시될 예정입니다.
이 밖에도 개발자 도구, 데이터, 보안, 지속가능성 및 빠르게 성장하는 구글 클라우드 생태계 전반에 걸쳐 더 많은 중요한 발표가 있을 예정입니다.

고객을 지원하는 새로운 인프라와 도구

생성형 AI를 혁신적으로 발전시키는 고급 기능과 광범위한 애플리케이션은 가장 정교하고 강력한 인프라를 요구합니다. 구글 클라우드는 25년간 데이터센터 및 네트워크에 투자해 왔으며, 현재 38개 클라우드 리전으로 구성된 글로벌 네트워크를 보유하고 있습니다. 2030년까지 전적으로 무탄소 에너지로 연중무휴 운영하는 것을 목표로 하고 있습니다.

구글 클라우드의 AI 최적화 인프라는 차세대 생성형 AI 모델을 학습하고 서비스하기 위한 최고의 선택지입니다. 실제로 앤트로픽(Anthropic), 코히어(Cohere), 재스퍼(Jasper), 모자이크ML(MosaicML), 리플잇(Replit), 런웨이(Runway), 타입페이스(Typeface)를 비롯한 생성형 AI 유니콘 기업의 70% 이상이 구글 클라우드 고객입니다. 그뿐만 아니라 카피.ai(Copy.ai), 코로버(CoRover), 엘리멘탈 코그니션(Elemental Cognition), 피들러 AI(Fiddler AI), 파이어웍스.ai(Fireworks.ai), 프롬프틀리AI (PromptlyAI), 쿼라(Quora), 씬서사이즈드(Synthesized), 라이터(Writer) 등 펀딩을 받은 전체 생성형 AI 스타트업의 절반 이상이 구글 클라우드 고객입니다.

오늘 구글 클라우드는 고객을 지원하기 위한 핵심 인프라 개선 사항을 발표합니다.

클라우드 TPU v5e (Cloud TPU v5e): 가장 비용 효율적이고 범용적이며 확장 가능한 구글 클라우드의 최신 맞춤형 AI 가속기입니다. 이제 고객은 단일의 클라우드 TPU 플랫폼을 통해 대규모 AI 훈련 및 추론을 모두 실행할 수 있습니다. 클라우드 TPU v5e는 수만 개의 칩으로 확장 가능하며 효율성에 최적화되었습니다. 클라우드 TPU v4와 비교해 달러당 훈련 성능이 최대 2배 개선되었고, 달러당 추론 성능은 최대 2.5배 개선되었습니다.
엔비디아 H100 GPU를 탑재한 A3 VMs: 엔비디아 H100 GPU를 탑재한 구글 클라우드 A3 VMs가 다음 달 정식 출시됩니다. A3는 고성능 네트워킹 및 기타 기능 고도화를 통해 오늘날 가장 까다로운 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 혁신을 구현할 수 있도록 맞춤 설계되었습니다. 이를 통해 기업은 이전 세대의 A2 대비 3배 더 향상된 훈련 성과를 거둘 수 있습니다.
GKE 엔터프라이즈(GKE Enterprise): GKE 엔터프라이즈는 가장 까다로운 필수 AI/ML 워크로드에 필요한 멀티 클러스터 수평 확장을 지원합니다. 고객은 이미 45%의 생산성 향상과 70% 이상의 소프트웨어 배포 시간 단축을 경험하고 있습니다. 자동 확장, 워크로드 오케스트레이션(orchestration), 자동 업그레이드 등 GKE의 혜택이 오늘부터 클라우드 TPU v5e와 함께 정식으로 제공됩니다.
크로스-클라우드 네트워크(Cross-Cloud Network): 크로스-클라우드 네트워크는 고객이 클라우드 환경 전반에서 애플리케이션을 연결하고 보호할 수 있도록 지원하는 글로벌 네트워킹 플랫폼입니다. 해당 플랫폼은 개방형으로 워크로드에 최적화되어 있으며, 제로 트러스트를 구현하는 ML 기반의 보안을 제공합니다. 크로스 클라우드 네트워크는 고객이 어느 클라우드 환경에서든 구글 서비스에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었으며, 네트워크 지연 시간을 최대 35% 감소시켜줍니다.
구글 분산형 클라우드(Google Distributed Cloud; GDC): 구글 분산형 클라우드는 에지 또는 데이터센터에서 워크로드를 실행하고자 하는 기업의 고유한 요구사항을 충족할 수 있도록 설계되었습니다. 차세대 하드웨어와 신규 보안 기능 외에도 구글 클라우드는 버텍스 AI 통합과 GDC 호스티드(Hosted)에서 알로이DB 옴니(AlloyDB Omni)의 새로운 관리형 서비스 제공 등 AI를 에지에 구현하기 위해 GDC 포트폴리오를 강화하고 있습니다.

더욱 강력해진 버텍스 AI(Vertex AI) 플랫폼

구글 클라우드는 세계적 수준의 인프라를 기반으로 고객이 머신러닝 모델을 구축, 배포, 확장할 수 있도록 지원하는 가장 포괄적인 AI 플랫폼, 버텍스 AI를 제공하고 있습니다.

올해 4월부터 7월까지 생성형 AI 고객의 프로젝트 수가 150배 이상 증가하는 등 버텍스 AI의 굉장한 사용량을 확인했습니다. 고객은 모델 가든(Model Garden)에서 타사 및 인기 오픈소스 버전을 포함한 100개 이상의 기반 모델에 액세스할 수 있습니다. 이 모델들은 모두 텍스트, 채팅, 이미지, 음성, 소프트웨어 코드 등 다양한 작업과 규모에 최적화되어 있습니다. 또한 구글 클라우드는 사이버 보안을 위한 Sec-PaLM 2와 같은 산업별로 특화된 모델을 제공해 브로드컴(Broadcom), 테너블(Tenable)과 같은 글로벌 보안 제공업체의 역량을 강화하고, Med-PaLM 2를 통해 바이엘(Bayer), HCA 헬스케어(HCA Healthcare), 메디테크(Meditech) 등 선도적인 헬스케어 및 생명과학 기업을 지원합니다.

이제 버텍스 AI 서치(Enterprise Search) 및 대화(Conversations) 기능이 정식 버전으로 출시되어, 기업은 최소한의 코딩과 엔터프라이즈급 관리 및 보안이 내장된 상태에서 데이터를 사용해 단 몇 분 만에 검색 및 채팅 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 또한 버텍스 AI의 생성형 AI 스튜디오는 데이터 보안을 위한 엔터프라이즈급 제어 기능과 함께 모델을 조정하고 커스터마이징할 수 있는 이용자 친화적인 도구를 제공합니다. 여기에는 텍스트 또는 이미지의 의미론적(semantic) 이해를 기반으로 개발자가 정교한 애플리케이션을 구축할 수 있는 텍스트 임베딩 API(Text Embeddings API), 사람의 피드백을 통합해 모델 성능을 세부적으로 맞춤화하고 개선하는 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간 피드백 기반 강화학습)와 같은 개발자 도구가 포함됩니다.

Vertex AI 플랫폼에 추가되는 새로운 모델과 도구는 다음과 같습니다:

PaLM 2, 이마젠(Imagen), 코디(Codey) 업그레이드: PaLM 2의 컨텍스트 윈도우(context window)를 32,000개로 확대해 기업이 연구 논문이나 서적과 같이 긴 형식의 문서를 쉽게 처리할 수 있도록 지원합니다. 또한 텍스트를 이미지로 변환하는 기반 모델인 이마젠의 시각화 효과를 개선하고, 코드 생성 기반 모델인 코디에 새로운 언어 지원을 확대하고 있습니다.
튜닝(tuning) 도구: PaLM 2와 코디에서 어댑터 튜닝(adapter tuning) 기능을 정식으로 지원해 단 100개의 예제만으로도 LLM 성능을 개선할 수 있게 됩니다. 또한 스타일 튜닝(Style Tuning)이라는 새로운 이미지 튜닝 방법을 이마젠에 도입해 기업이 소량의 레퍼런스 이미지만으로도 특정 브랜드 가이드라인이나 기타 크리에이티브 요구 사항에 맞는 이미지를 제작할 수 있도록 지원합니다.
새로운 모델: 메타(Meta)의 라마 2(Llama 2)와 코드 라마(Code Llama), 인기 오픈소스 모델인 아부다비 국영 기술혁신연구소(Technology Innovative Institute)의 팔콘(Falcon) LLM을 출시하고, 앤트로픽(Anthropic) 의 클로드 2(Claude 2)을 사전 발표할 예정입니다. 구글 클라우드는 라마 2에 어댑터 튜닝과 RLHF 기술을 모두 제공하는 유일한 클라우드 제공업체가 될 것입니다.
버텍스 AI 확장 프로그램: 개발자는 확장 프로그램에 접근, 구축, 관리를 통해 실시간 정보를 제공하고 기업 데이터를 통합하며 이용자를 대신해 조치를 취할 수 있습니다. 이를 통해 독점 정보에 액세스하고 CRM 시스템 및 이메일과 같은 타사 플랫폼에서 조치를 취할 수 있는 기능을 지원함으로써, 생성형 AI 애플리케이션에 대한 무한한 새로운 가능성을 열어주며 비즈니스 확장의 기회를 제공할 수 있습니다.
코랩 엔터프라이즈(Colab Enterprise): 구글 코랩 노트북의 사용 편의성과 엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수 기능을 결합한 관리형 서비스입니다. 데이터 과학자는 코랩 엔터프라이즈를 사용해 모든 버텍스 AI 플랫폼 기능에 액세스하고, 빅쿼리(BigQuery)와 통합하며, 코드 완성 및 생성까지 AI 워크플로를 공동으로 가속화할 수 있습니다.

최적의 모델을 찾아 학습시키는 것만큼 중요한 것은 바로 데이터를 통제하는 것입니다. 구글 클라우드는 초기 단계부터 데이터 유출 없이 데이터, 코드, IP를 완전히 제어하고 분리할 수 있도록 버텍스 AI를 개발했습니다. 이용자가 SaaS 애플리케이션, 데이터베이스 또는 기타 독점 소스의 비공개 문서와 데이터를 활용해 버텍스 AI로 모델을 맞춤 설정하고 학습하는 과정에서, 해당 데이터는 기반 모델에 노출되지 않습니다. 구글 클라우드는 모델의 스냅샷을 생성해 비공개 환경에서 함께 학습하고 캡슐화할 수 있도록 허용하며, 이용자가 데이터를 완벽하게 제어할 수 있도록 지원합니다. 이용자의 프롬프트와 데이터, 추론 시 입력되는 정보는 구글 클라우드의 모델을 학습시키는 데 사용되지 않으며, 다른 고객이 액세스할 수 없습니다.

워크스페이스 및 구글 클라우드를 위한 듀엣 AI

구글 클라우드는 지난 5월 I/O에서 듀엣 AI를 공개하며, 워크스페이스 전반에 걸쳐 강력한 새로운 기능을 도입하고 구글 클라우드의 코드 및 채팅 지원과 같은 개발자 기능을 선보였습니다. 그 이후 전 세계의 검증된 테스터들이 듀엣 AI의 강력한 기능을 경험했으며, 구글 클라우드는 워크스페이스와 구글 클라우드 전반에 걸쳐 기능을 확장하고 다양한 제품과 서비스에 통합하는 작업을 진행했습니다.

워크스페이스는 전 세계에서 가장 인기 있는 생산성 도구로, 30억 명 이상의 이용자와 1,000만 명 이상의 유료 고객이 매일 업무를 처리하는 데 사용하고 있습니다. 몇 달 전 듀엣 AI를 도입하면서 구글 클라우드는 지메일(Gmail)과 구글 닥스(Google Docs)에서 콘텐츠 작성과 개선을 지원하고, 구글 슬라이드(Google Slides)에서 기존에 없던 이미지를 제작하고, 구글 시트(Google Sheet)에서 아이디어를 실행하고 데이터를 인사이트로 전환하며, 구글 미트(Google Meet)에서 더욱 의미 있는 연결을 지원하는 등 팀의 생산성을 향상시킬 수 있는 다양한 기능을 선보였습니다. 그 이후로 수천 개의 기업과 백만 명 이상의 검증된 테스터가 코치이자 영감의 원천, 생산성 향상 도구 등 강력한 협업 파트너로 듀엣 AI를 활용해 왔으며, 구글 클라우드는 모든 이용자와 조직이 자신의 데이터를 제어할 수 있도록 지원하고 있습니다.

구글 클라우드는 다음과 같은 새로운 개선 사항을 소개합니다:

구글 미트를 위한 듀엣 AI: 듀엣 AI가 화상 통화 중 메모를 작성하고, 회의 요약을 공유하며, 18개 언어로 된 자막을 자동으로 번역할 수도 있습니다. 또한 모든 회의 참가자가 더 선명하게 보고, 듣고, 이해할 수 있도록 지원하는 스튜디오 룩(studio look), 스튜디오 라이팅(studio lighting) 및 스튜디오 사운드(studio sound)를 발표했습니다.
구글 챗(Google Chat)을 위한 듀엣 AI: 이제 듀엣 AI와 직접 채팅하며 콘텐츠에 대해 질문하고, 스페이스(space)에 공유된 문서의 요약을 확인하며, 놓쳤던 대화 내용을 따라잡을 수 있습니다. 또한 새로워진 이용자 인터페이스, 새로운 바로가기, 향상된 검색 기능으로 대화를 놓치지 않고 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 팀이 공동 작업 중인 곳에서 회의를 시작할 수 있는 채팅 내 허들(huddles) 기능도 제공합니다.

모든 규모와 산업의 워크스페이스 고객이 듀엣 AI를 사용해 고객 경험, 생산성 및 효율성을 개선하고 있습니다. 인스타카트(Instacart)는 듀엣 AI를 통해 고객 서비스 워크플로를 향상시키고 있으며, 산업 기술 회사인 트림블(Trimble)은 고객에게 솔루션을 더 빠르게 제공할 수 있게 되었습니다. 어도어 미(Adore Me), 미국 국립 군의관 의과대학(Uniformed Services University), 쏘트웍스(Thoughtworks)는 듀엣 AI를 사용해 간단한 프롬프트만으로 이메일, 캠페인 개요, 프로젝트 계획과 같은 콘텐츠를 빠르게 작성하며 생산성을 높이고 있습니다.

오늘 구글 클라우드는 구글 워크스페이스를 위한 듀엣 AI를 정식 버전(GA)으로 출시합니다. 또한 구글 클라우드를 위한 듀엣 AI의 프리뷰 버전 기능을 점차 확대해 올해 말 정식 출시할 예정입니다.

이제 듀엣 AI는 워크스페이스를 넘어 광범위한 구글 클라우드 제품 및 서비스에 걸쳐 AI 지원을 제공합니다. 개발자가 더 빠르게 코딩할 수 있도록 돕는 코딩 도우미, 운영자가 애플리케이션 및 인프라 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 돕는 전문가, 신속하고 더 나은 통찰력을 제공하는 데이터 분석가, 사이버 위협을 방지하는 데 도움이 되는 모범 사례를 추천하는 보안 전문가 역할을 지원합니다.

고객들은 이미 구글 클라우드를 위한 듀엣 AI의 가치를 체험하고 있습니다. 로레알(L’Oréal)은 데이터를 사용해 더 정확하고 빠른 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있게 되었고, 초기 테스트 단계를 진행 중인 튜링(Turing)은 엔지니어링 생산성이 ⅓ 가량 증가했다고 밝혔습니다.

구글 클라우드를 위한 듀엣 AI 발표에는 다음과 같은 개선 사항이 포함되어 있습니다:

소프트웨어 개발: 듀엣 AI는 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 전문가 지원을 제공하며, 개발자가 컨텍스트 전환을 최소화해 생산성을 높일 수 있도록 지원함으로써 몰입 상태(flow state)를 더 오래 유지할 수 있도록 지원합니다. 코드 완성 및 코드 생성 외에도 코드 리팩토링(code refactoring)을 지원해 애플리케이션을 더 빠르게 현대화할 수 있습니다. 또한 아피지(Apigee)를 위한 듀엣 AI를 사용하면 모든 개발자가 간단한 자연어 프롬프트를 사용해 API 및 통합을 쉽게 구축할 수 있습니다.
애플리케이션 및 인프라 운영: 운영자는 구글 클라우드 콘솔(Google Cloud Console)에서 직접 여러 서비스에 걸쳐 듀엣 AI와 자연어로 채팅하며 인프라 구성, 배포 모범 사례, 비용 및 성능 최적화에 대한 전문가 권장 사항에 대한 방법과 정보를 빠르게 검색할 수 있습니다.
데이터 분석: 빅쿼리를 위한 듀엣 AI는 파이썬 코드뿐만 아니라 SQL 쿼리 작성을 위한 상황별 지원을 제공합니다. 전체 함수 및 코드 블록을 생성하고, 코드 완성을 자동으로 제안하고, SQL 명령어를 자연어로 설명하며, 스키마 및 메타데이터를 기반으로 권장 사항을 생성할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 데이터 팀은 비즈니스 성과에 더욱 집중할 수 있습니다.
데이터베이스 가속화 및 현대화: 클라우드 스패너(Cloud Spanner), 알로이DB(AlloyDB), 클라우드 SQL(Cloud SQL)을 위한 듀엣 AI는 자연어를 사용해 데이터 구조화, 수정 또는 쿼리할 수 있는 코드를 생성하는 데 도움을 줍니다. 또한 데이터베이스 마이그레이션 서비스(DMS)에도 듀엣 AI의 강력한 기능을 도입해 기존 번역 기술로는 변환할 수 없었던 저장 프로시저(stored procedures), 함수, 트리거(triggers), 패키지(packages) 등 데이터베이스 코드의 변환의 자동화를 지원합니다.
보안 운영: 구글 클라우드는 크로니클 보안 운영(Chronicle Security Operations), 맨디언트 위협 인텔리전스(Mandiant Threat Intelligence), 보안 커맨드 센터(Security Command Center) 등 보안 제품에 듀엣 AI를 도입해 보안 전문가가 보다 효율적으로 위협을 예방하고, 보안 워크플로의 작업 수고를 줄이며, 보안 인재 역량을 강화할 수 있도록 지원합니다.

듀엣 AI는 문서, 샘플 코드, 구글 클라우드 모범 사례와 같은 구글 클라우드 전용 콘텐츠로 학습 및 조정된 PaLM 2 LLM 모델과 전문가 지침을 기반으로 상황에 맞는 권장 사항을 제공합니다. 또한 듀엣 AI는 고객의 보안 및 개인정보를 보호하기 위해 구글의 AI 원칙 및 포괄적인 접근 방식을 기반으로 설계됐습니다. 듀엣 AI에게 있어 이용자의 데이터는 오직 이용자만의 데이터입니다. 이용자의 코드, 듀엣 AI에 입력한 정보, 듀엣 AI에서 생성된 추천 사항은 공유 모델을 학습하는 데 사용되거나 제품 개발에 사용되지 않습니다.

통합 데이터 및 AI 기반으로 대규모 분석 간소화

생성형 AI의 중심에는 데이터가 존재합니다. 이것이 구글 클라우드가 구글의 데이터 및 AI 클라우드에 새로운 기능을 도입해 데이터 팀의 새로운 인사이트 창출 및 생산성 향상을 지원하는 이유입니다. 빅쿼리, 루커(Looker), 스패너(Spanner), 데이터플렉스(Dataplex) 및 데이터베이스 마이그레이션 도구 전반에서 데이터 엔지니어와 데이터 분석가를 지원하는 듀엣 AI의 출시와 더불어, 데이터 및 분석 분야에서 다음과 같은 중요한 소식을 발표합니다.

빅쿼리 스튜디오(BigQuery Studio): 데이터 엔지니어링, 분석 및 예측 분석을 위한 단일 인터페이스인 빅쿼리 스튜디오는 데이터 팀의 효율성을 높여줍니다. 또한 버텍스 AI 기반 모델과의 새로운 통합을 통해 기업이 클라우드 간(cross-cloud) 분석, 거버넌스, 보안 데이터 공유 혁신을 바탕으로 데이터 레이크하우스를 AI화 할 수 있도록 돕고 있습니다.
AlloyDB AI: 포스트그레SQL(PostgreSQL) 호환 데이터베이스 서비스인 AlloyDB의 핵심, AlloyDB AI를 소개합니다. AlloyDB AI는 표준 포스트그레SQL보다 최대 10배 빠른 고성능 벡터 쿼리를 포함해 생성형 AI 앱을 쉽게 구축할 수 있는 통합 기능 세트를 제공합니다. 또한 AlloyDB 옴니를 사용하면 온프레미스, 구글 클라우드, AWS, 애저, 구글 분산형 클라우드(Google Distributed Cloud)를 포함한 거의 모든 환경에서 AlloyDB를 실행할 수 있습니다.
데이터 클라우드 파트너: 구글 클라우드의 오픈 데이터 생태계는 고객의 생성형 AI 전략을 위한 자산이며, 당사는 구글 클라우드에서 사용 가능한 파트너 솔루션과 데이터 세트의 폭을 지속적으로 확장하고 있습니다. 컨플루언트(Confluent), 데이터로봇(DataRobot), 다타이쿠(Dataiku), 데이터스택스(Datastax), 일래스틱(Elastic), 몽고DB(MongoDB), 네오포제이(Neo4j), 레디스(Redis), 싱글스토어(SingleStore), 스타버스트(Starburst)와 같은 구글 클라우드의 파트너사 모두 고객이 데이터를 활용해 생성형 AI 개발을 가속화하고 향상할 수 있도록 지원하는 새로운 기능을 출시하고 있습니다. 또한 고객이 생성형 AI 모델을 구축하고 학습하는 데 사용할 수 있도록 액시엄(Acxiom), 블룸버그(Bloomberg), 트랜스유니온(TransUnion), 줌인포(ZoomInfo) 등의 신뢰할 수 있는 데이터를 애널리틱스 허브(Analytics Hub)에 추가하고 있습니다.

이러한 혁신은 기업이 통합된 데이터 기반을 통해 데이터와 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다. 구글 클라우드를 사용하면 어디서나 데이터를 실행하고 AI 및 머신러닝 도구를 데이터에 직접 적용해, 데이터 이동에 따른 위험과 비용을 줄일 수 있습니다.

주요 보안 문제 해결

구글 클라우드는 최첨단 인텔리전스 및 전문성, 최신 보안 운영(SecOps) 플랫폼, 신뢰할 수 있는 클라우드 기반을 모두 갖춘 유일한 보안 제공업체로서, 이 모든 역량에 생성형 AI를 더해 고객이 원하는 보안 성과를 달성할 수 있도록 지원합니다.

올해 초 구글 클라우드는 진화하는 위협 환경에 대한 구글 고유의 가시성을 통합하고 사이버 보안 운영을 위해 미세 조정된 차세대 보안 LLM인 Sec-PaLM 2를 탑재한 업계 최초 확장 가능한 플랫폼 시큐리티 AI 워크벤치(Security AI Workbench)를 출시했습니다. 그리고 불과 몇 주 전, 구글 클라우드는 정부 기관이 정보 사일로(silos)를 허물고 보안 데이터를 중앙 집중화해, 국가 상황에 대한 인식을 강화하고 통합된 대응을 시작할 수 있도록 지원하는 보안 운영 솔루션 크로니클 사이버쉴드(Chronicle CyberShield)를 발표했습니다. 앞서 언급한 듀엣 AI 혁신 외에도 다음과 같은 혁신을 발표합니다:

크로니클을 위한 맨디언트 헌트(Mandiant Hunt for Chronicle): 이 서비스는 맨디언트의 일선 전문가들이 제공하는 공격자 행동에 대한 최신 인사이트와 크로니클 보안 운영진(Chronicle Security Operations)의 신속한 보안 데이터 분석 및 검색 기능을 통합해 고객이 보안 인력 고용, 도구 및 교육에 대한 부담 없이 엘리트 수준의 지원을 받을 수 있도록 지원합니다.
에이전트리스 취약성 스캔(Agentless vulnerability scanning): 보안 명령 센터(Security Command Center)의 상태 관리 기능이 컴퓨트 엔진(Compute Engine) 가상 머신의 운영 체제, 소프트웨어 및 네트워크 취약성을 탐지합니다.
네트워크 보안 고도화: 클라우드 파이어월 플러스(Cloud Firewall Plus)는 팔로알토 네트웍스가 제공하는 분산 방화벽 서비스에 고급 위협 보호 및 차세대 방화벽(next-generation firewall, NGFW) 기능을 추가합니다. 또한 네트워크 관리자는 네트워크 서비스 통합 관리자(Network Service Integration Manager)를 통해 트래픽 검사에 신뢰할 수 있는 타사 NGFW 가상 어플라이언스를 쉽게 통합할 수 있습니다.
어슈어드 워크로드(Assured Workloads) 일본 리전: 구글 클라우드 고객은 일본 리전에서 데이터 레지던시(data residency), 암호화 키의 로컬 제어 옵션, 관리 액세스 투명성을 강화하는 제어 환경을 구축할 수 있습니다. 구글 클라우드는 규제가 적용되는 고객의 클라우드 환경에 혁신적인 타사 솔루션을 제공할 수 있도록 규제 및 주권 솔루션 파트너 이니셔티브를 지속적으로 확대하고 있습니다.

생성형 AI 생태계 확장

구글 클라우드 생태계는 이미 생성형 AI를 통해 비즈니스에 실질적인 가치를 제공하고 있으며, 구글 클라우드를 기반으로 하는 새로운 기능을 전 세계 수백만 명의 이용자에게 제공하고 있습니다. 또한 박스(Box), 캔바(Canva), 세일즈포스(Salesforce), 얼티미트 크로노스 그룹(UKG) 등 많은 파트너사가 고객을 위한 자체 기능을 구축하는 데 버텍스 AI를 사용하고 있습니다.

오늘 Next '23에서는 다음과 같은 새로운 파트너사를 발표합니다:

도큐사인(Docusign)은 10억 명 이상의 이용자를 위해 버텍스 AI로 구축된 생성형 AI 기능을 시범 운영하고 있습니다. 여기에는 복잡한 계약서 및 기타 문서를 요약하고 설명하며, 질문에 답변할 수 있는 새로운 '스마트 계약 도우미(smart contract assistant)'가 포함됩니다.
SAP는 SAP 데이터와 버텍스 AI를 활용해 기업이 자동차 제조 효율화 혹은 지속 가능성 향상과 같은 중요한 비즈니스 사용 사례에 생성형 AI 적용을 지원하는 새로운 솔루션을 구축하기 위해 구글 클라우드와 협력하고 있습니다.
워크데이(Workday)의 재무 및 HR 애플리케이션이 현재 구글 클라우드에서 운영되고 있으며, 워크데이는 멀티 클라우드 전략의 일환으로 자사 플로우 내에서 새로운 생성형 AI 기능을 개발하기 위해 구글 클라우드와 협력하고 있습니다. 여기에는 고품질의 직무 기술서를 생성하고 워크데이 익스텐드(Workday Extend)의 스킬 API를 통해 앱 개발자에게 구글 클라우드 생성형 AI를 제공하는 기능이 포함되어 있으며, 고객의 가장 민감한 정보에 대해 최고 수준의 데이터 보안 및 거버넌스를 보장하는 기능이 포함됩니다.

이외에도 엑센츄어(Accenture), 캡제미니(Capgemini), 딜로이트(Deloitte), 위프로(Wipro) 등 세계 최대 규모의 컨설팅 회사들은 고객이 구글 클라우드에서 생성형 AI를 구현할 수 있도록 지원하기 위해 15만 명 이상의 전문가를 공동으로 양성할 계획을 세우고 있습니다.

우리는 생성형 AI가 그리는 완전히 새로운 디지털 트랜스포메이션 시대를 맞이하고 있습니다. 생성형 AI 기술은 이미 기업의 운영 방식과 사람 사이의 상호작용 방식 모두를 변화시키고 있습니다. 의사가 환자를 치료하는 방식, 사람들이 소통하는 방식, 근로자가 안전하게 일하는 방식까지 모두 변하고 있으며, 이는 아직 시작에 불과합니다.

구글 클라우드는 여러분과 함께 새로운 클라우드 방식을 만들어가고 있습니다. 고객분들과 이 여정을 함께할 수 있어 감사하게 생각합니다. 모든 협력에 감사드리며, 구글 클라우드 Next ’23에서 멋진 경험을 가져가시길 바랍니다.

GCP 고객을 위한 24/7 다국어 지원 확대: 이제 중국어와 한국어에서 가능

Thu, 06 Jul 2023 07:00:00 +0000

Google Cloud는 기술 지원이 언제든지 필요할 수 있다는 것을 이해하고 있습니다. 특히 긴급한 문제에 대처할 때는 편안하게 대화할 수 있는 언어로 의사소통하는 것이 매우 중요합니다.

GCP Premium 및 Enhanced Support 고객을 위해 한국어 기술 지원을 24/7으로 확대하게 된 것을 알려드립니다. 이미 GCP Premium Support 고객에게 제공되고 있는 중국어 24/7 지원도 Enhanced Support 고객에게도 24/7으로 확대되었습니다. 이 개선은 GCP 사용 중 기술적 문제가 급하게 발생할 경우에도, 시간이나 요일에 상관없이 중국어 또는 한국어로 저희에게 연락할 수 있음을 의미합니다. 단, 유효한 Support Package를 구독하고 있어야 합니다.

고객 지원 서비스에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 cloud.google.com/support를 방문해 주십시오.

Support Case를 만들려면, 우리의 전용 지원 페이지를 방문할 수 있습니다:

한국어로 지원 받으려면 여기를 클릭하세요.
Simplified Chinese 로 지원 받으려면 여기를 클릭하세요.
Traditional Chinese 로 지원 받으려면 여기를 클릭하세요.

Technical Support Services Guidelines에 최근 개선 사항이 반영되었습니다.

우리는 중요한 Google Cloud Platform 지역에서 고객과의 접점을 늘리고자 합니다. 고객이 편안하게 대화할 수 있는 언어로 지원과 솔루션을 제공하고자 합니다.

참고: Billing Support는 한국어와 중국어로 표준 업무 시간 동안 지원하며, 워크스페이스 한국어 지원은 한국 표준시(UTC+9) 기준 월요일에서 금요일 오전 9시부터 오후 6시까지 제공됩니다. 공휴일은 제외됩니다.

통합 비즈니스 인텔리전스 플랫폼인 Looker의 새로운 발전 소개

Wed, 29 Mar 2023 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 10월 12일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

웹에서 해답을 검색하는 것부터 낯선 도시에서 저녁을 먹을 장소를 고르는 일까지 소비자가 내리는 모든 결정에서 데이터가 전례 없는 수준으로 활용되고 있습니다. 하지만 업무 현장에서 데이터 활용은 쉽지 않습니다. 궁금한 점에 대한 답변을 손쉽게 얻을 수 없어 값비싼 IT 프로젝트를 운영해야 하고, 답을 찾더라도 새로운 의문점이 생겨 IT팀에 다시 의뢰해야 하는 상황에 처하게 됩니다.

Google의 목표는 전 세계의 정보를 정리하여 누구나 유용하게 이용할 수 있도록 제공하는 것입니다. Looker는 Google의 목표를 비즈니스 데이터에 적용하여 사용자가 유용한 정보를 보다 쉽게 얻고 개발자는 정보를 토대로 애플리케이션을 간편하게 빌드할 수 있도록 돕고자 합니다. 이러한 비전은 Google Cloud 비즈니스 인텔리전스가 지향하는 가치이며, Google이 2020년 Looker를 인수하고 향후 몇 년간 Looker 관련 대규모 프로젝트를 진행하려는 이유입니다.

현재 Google은 비즈니스 인텔리전스 제품군을 Looker라는 브랜드로 통합하고 있습니다. Looker, 데이터 스튜디오와 더불어 인공지능(AI), 머신러닝(ML)과 같은 핵심 Google 기술을 통합하는 작업이 진행 중이므로 Google Cloud 비즈니스 인텔리전스 제품에 관한 대화에서 Looker라는 이름을 자주 듣게 될 것입니다. 오늘부터 데이터 스튜디오의 이름이 Looker Studio로 변경됩니다. Google은 완성도 높은 이 기업 비즈니스 인텔리전스 제품군을 통해 개발자가 단순히 대시보드를 사용하는 것을 넘어 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 필요한 인텔리전스를 워크플로와 애플리케이션에 적용할 수 있도록 지원하고자 합니다.

Looker의 성능과 범위 확장

Looker Studio를 사용하면 누구나 셀프서비스 분석을 손쉽게 실행할 수 있습니다. 현재 600개가 넘는 커넥터로 구성된 카탈로그를 보유한 800개 이상의 데이터 소스를 지원하므로 IT팀의 지원 없이도 클릭 몇 번이면 여러 소스의 데이터를 손쉽게 탐색할 수 있습니다. Looker Studio는 고객이 이미 잘 알고 활용하고 있는 기능 외에도 Looker에서 모델링된 데이터를 활용하는 완벽한 사용자 인터페이스를 제공하도록 계속 발전해 갈 계획입니다.

이 여정의 첫걸음으로 오늘 Looker Studio에서 Looker 데이터 모델에 액세스하는 기능을 미리보기 버전으로 제공한다는 소식을 알려드리게 되어 기쁩니다. 고객은 이 기능을 사용하여 Looker 모델링 레이어를 통해 신뢰할 수 있는 데이터를 탐색할 수 있습니다. 아울러 고객이 임시 데이터 소스 기반의 셀프서비스 분석과 Looker에서 이미 검증 및 모델링된 신뢰할 수 있는 데이터를 손쉽게 결합하는 작업이 처음으로 가능해집니다.

NBA MVP Award 투표 및 국제우주정거장 위치 추적부터 호박맛 경제(pumpkin spice economy)와 비디오 게임 산업 분석에 이르기까지 사용자가 Looker Studio로 이뤄낸 결과물은 Google의 소중한 성과이기도 합니다. Google은 이처럼 다양하고 방대한 사용 사례를 지원하기 위해 계속해서 Looker Studio를 무료로 이용할 수 있도록 지원할 계획입니다. 이와 동시에 많은 고객들은 Looker Studio를 데이터 스택의 일부로 사용하는 한편 거버넌스 및 규정 준수 요건을 해결할 수 있는 기업 중심의 기능을 필요로 합니다. 이러한 고객 요구를 충족하기 위해 Looker Studio Pro를 출시한다는 기쁜 소식을 전해드립니다.

Looker Studio Pro로 업그레이드하는 고객에게는 새로운 엔터프라이즈 관리 기능, 팀 공동작업 기능, SLA이 제공됩니다. Google은 데이터 계보와 메타데이트 가시성을 위한 Dataplex 통합을 시작으로 기업 고객이 요청해온 기능의 로드맵을 수립했으며 지금 소개하는 제품은 그 첫 번째 버전에 불과합니다.

Looker를 Google Cloud에 결합할 때 주된 목표 중 하나는 비즈니스 인텔리전스를 Google Cloud의 핵심 기술에 보다 긴밀하게 접목하는 것이었습니다. 오늘 이 여정에서 괄목할 만한 진보로 Looker(Google Cloud 핵심 서비스) 미리보기 버전을 발표하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 이번에 선보이는 새 버전의 Looker는 Google Cloud 콘솔에서 제공되며 주요 보안 및 관리 서비스와 같은 핵심 클라우드 인프라 서비스와 긴밀하게 통합되어 있습니다.

개방형 데이터가 곧 개방형 비즈니스 인텔리전스

어디서나 유용한 정보를 얻을 수 있다고 해서 어디서나 Looker를 사용할 수 있는 것은 아닙니다. Google 고객은 분석, 비즈니스 인텔리전스, 머신러닝 등에서 사일로를 해소하는 개방형 데이터 클라우드를 원합니다. 이미 Google이 BigQuery 데이터 웨어하우스를 통해 입증한 바와 같이 Looker에 Google 제품과 파트너 제품을 고객의 필요에 따라 통합하려는 노력을 기울이고 있습니다.

예를 들어 개발자가 매일 사용하는 익숙한 생산성 도구를 통해 유용한 정보를 얻을 수 있도록 Looker와 Google Workspace를 긴밀하게 통합하고 있습니다. 그러면 스프레드시트와 다른 문서를 통해 조직 전체의 선별된 데이터 소스에서 일관되고 신뢰할 수 있는 답을 손쉽게 찾을 수 있게 됩니다. Google Sheets가 통합된 Looker는 현재 미리보기 버전으로 제공되며 2023년 상반기에 정식 출시될 예정입니다.

Google은 고객이 개방형 데이터 클라우드 여정의 어느 단계에 있든 요구사항을 계속 충족할 수 있도록 널리 사용되는 다른 비즈니스 인텔리전스 서비스를 연결하는 작업을 이어가고 있습니다. 이러한 연결을 통해 Tableau와 Power BI 등의 시각화 도구로 Looker의 신뢰할 수 있는 데이터를 손쉽게 분석할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 Looker는 개방형 플랫폼 상태를 유지하고 있으며, Google은 파트너십을 모델링 레이어에서 사용자 경험으로 확대하고 있습니다.

이러한 파트너십 확대의 결과로 Sisu Data와 새로운 파트너 관계를 체결한다는 소식을 전해드립니다. 많은 경우 데이터를 통해 비정상적인 상황의 발생을 확인할 수 있지만 그 이유를 찾는 데는 노련한 데이터 과학자라도 수시간 또는 수일이 걸릴 수 있습니다. Google과 Sisu Data의 협력은 자동화를 통해 기존 방식보다 80% 더 빠르게 근본 원인을 찾아줄 것입니다. 긴밀한 통합을 통해 더 많은 고객에게 원활한 경험을 선사할 것으로 기대됩니다.

실제 데이터, 실제 인텔리전스, 실제 영향

Google 고객은 내부 비즈니스 인텔리전스를 구축하고 삽입형 데이터 제품을 만드는 데 Looker를 사용하고 있습니다. 다양한 지리적 배경의 인력을 채용한 중남미의 소매업체 Mercado Libre는 Looker와 BigQuery를 사용하여 처리 속도를 높이고 있습니다. 2022년 상반기에만 배송 물품의 79%가 48시간 내에 배송되었습니다.

또 다른 고객인 Wpromote는 Adweek의 급성장하는 디지털 마케팅 대행사 중 하나입니다. Wpromote는 Looker와 BigQuery를 사용하여 비즈니스 운영 전반에 사용되는 인프라를 다시 구축했습니다. “한계란 우리의 비전과 실행 능력뿐인 무한한 가능성을 갖춘 시스템을 구축하고 싶었습니다."라고 폴 두마이스 Wpromote 최고 기술 경영자는 말했습니다. "Looker UI에서 수행 가능한 모든 작업을 API를 통해 실행할 수 있습니다.”

일상의 많은 일들이 데이터를 중심으로 이루어지고 특히 업무에서는 데이터의 중요성이 매우 큽니다. 데이터는 방대한 지식을 제공해 주지만 적절한 도구가 없다면 엄청난 수고와 비용, 시간이 들 수 있습니다. 새로운 통합형 Looker 제품군을 사용하면 데이터를 최대한 활용하여 팀, 나아가 고객에게 현재뿐 아니라 미래에도 더 나은 경험을 계속 제공할 수 있습니다. Looker Studio를 비롯한 Looker 제품군을 사용하는 월별 고객 수가 이미 1,000만 명을 넘어섰습니다. 귀사에서도 Looker 제품군 사용에 동참하여 조직 전반에서 유용한 정보의 활용도를 높여보세요.

Google의 다른 기술 향상 및 데이터 클라우드 공지사항에 대해 자세히 알아보려면 Google Cloud 블로그에서 더 많은 자료를 읽어보세요.

구글 워크스페이스와 개발자를 위한 차세대 AI를 공개합니다

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

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

구글은 지금 AI 여정에서 가장 중요한 순간을 맞이하고 있습니다. 생성형 AI(Generative AI)의 혁신으로 사람과 기술의 상호 작용 방식이 근본적으로 변해가는 상황 속에서, 구글은 대규모 언어 모델을 자사 제품군에 안전하게 도입할 수 있도록 책임 의식을 갖고 개발해 왔습니다. 오늘 여러분께 초기 진행 성과를 공유할 수 있게 되어 기쁘게 생각합니다. 이제 개발자와 기업은 구글 클라우드와 메이커스위트(MakerSuite)라는 새로운 프로토타이핑 환경에서 새로운 API와 제품을 사용해, 구글 최고의 AI 모델로 쉽고 안전하며 확장 가능한 빌드를 시작할 수 있게 되었습니다. 또한 구글 워크스페이스(Google Workspace)에는 사람들이 생성형 AI를 활용해 무언가를 새롭게 만들고 연결하며 협업하는 데 도움을 주는 새로운 기능이 추가될 예정입니다.

PaLM API & 메이커스위트: 생성형 AI 애플리케이션을 활용한 손쉬운 탐색과 프로토타입 제작

모바일에서부터 클라우드 컴퓨팅에 이르기까지, 수많은 기술과 플랫폼 전환은 누군가 새로운 사업을 시작하고, 새로운 제품을 상상하며, 창작하는 방식을 혁신할 수 있도록 개발자 생태계 전반에 영감을 제공해 왔습니다. 오늘날 구글은 모든 산업에 막대한 영향을 미치고 있는 AI의 또 다른 변화를 앞두고 있습니다.

구글은 AI를 실험하는 개발자를 위해 구글 최고의 언어 모델 상에서 쉽고 안전한 빌드를 지원하는 PaLM API를 선보입니다. 크기와 기능 면에서 효율적인 모델을 오늘 선공개했으며, 곧 다른 크기의 모델도 추가될 예정입니다. 또한 API에 함께 제공되는 직관적 도구 메이커스위트(MakerSuite)를 활용해 아이디어를 빠르게 프로토타입화 할 수 있으며, 향후 신속한 엔지니어링, 합성 데이터 생성 및 맞춤형 모델 튜닝을 위한 기능 등이 강력한 안전 도구를 기반으로 제공될 예정입니다. 현재 선별된 개발자를 대상으로 PaLM API 및 메이커스위터에 대한 액세스를 프라이빗 프리뷰(Private Preview) 버전으로 제공하고 있으며, 곧 대기자 명단을 추가로 발표할 예정입니다.

구글 클라우드에서 생성형 AI 기능 제공

생성형 AI를 활용해 자신만의 모델과 앱을 개발하고 맞춤 제작하고 싶은 개발자라면, 이제 구글 클라우드에서 PaLM을 비롯한 구글의 AI 모델에 액세스할 수 있습니다. 구글 클라우드 AI 포트폴리오에 추가된 새로운 생성형 AI 기능은 개발자와 기업이 엔터프라이즈 수준의 안전, 보안, 개인정보보호를 이용하는 동시에 기존 클라우드 솔루션과 통합할 수 있도록 지원합니다:

버텍스 AI(Vertex AI)에서 생성형 AI 지원: 이미 많은 개발자와 기업이 구글 클라우드의 버텍스 AI 플랫폼을 활용해 머신러닝 모델 및 AI 애플리케이션을 대규모로 구축하고 배포하고 있습니다. 이제 구글은 처음에 텍스트와 이미지를 생성하고, 이후 오디오와 비디오를 제공하는 기본 모델을 새롭게 제공합니다. 구글 클라우드 고객은 모델을 검색하고, 프롬프트를 생성 및 수정하며, 자체 데이터로 미세 조정을 수행하는 등 강력한 신기술을 사용하는 애플리케이션을 배포할 수 있게 됐습니다.
생성형 AI 앱 빌더(Generative AI App Builder): 기업과 정부는 자체 AI 기반 채팅 인터페이스 및 디지털 어시스턴트를 구축하고 싶어 합니다. 이를 지원하기 위해 구글 클라우드는 생성형 AI 앱 빌더를 새롭게 소개합니다. 생성형 AI 앱 빌더는 대화형 AI 흐름을 새로운 검색 경험 및 기본 모델과 연결해, 기업이 몇 분 혹은 몇 시간 내로 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.
새로운 AI 파트너십 및 프로그램: 새로운 AI 제품 발표 외에도 구글 클라우드는 가장 개방적인 클라우드 기업이 되기 위해 노력하고 있습니다. 이에 따라 기술 파트너, AI 소프트웨어 제공 업체 및 스타트업을 위한 AI 생태계 및 전문 프로그램을 확장합니다.

오늘부터 검증된 테스터에 한해 생성형 AI를 지원하는 버텍스 AI와 생성형 AI 앱 빌더에 액세스할 수 있습니다.

구글 워크스페이스의 새로운 생성형 AI 기능

이미 30억 명 이상의 이용자가 지메일(Gmail)의 스마트 편지쓰기(Smart Compose), 구글 닥스(Google Docs)의 자동 요약과 같은 구글 워크스페이스(Google Workspace)의 AI 기능을 유용하게 사용하고 있습니다. 구글 워크스페이스는 여기서 한 단계 더 나아가, 검증된 일부 테스터를 대상으로 글쓰기 작업을 더욱 쉽게 만들어주는 새로운 기능을 제공합니다. 지메일과 구글 닥스에서 쓰고 싶은 주제를 입력하기만 하면, 초안이 즉시 생성됩니다. 신입사원을 교육하는 매니저라면 구글 워크스페이스를 활용해 환영 인사 메일 작성에 드는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 나아가 몇 번의 클릭만으로 메시지를 정교하게 만들거나 축약할 수 있으며, 보다 재미있거나 전문적인 톤으로 수정할 수도 있습니다. 앞으로 몇 주 내로 이러한 새로운 환경을 테스터에게 선보일 예정입니다.

JD 작성을 돕는 구글 닥스의 생성형 AI 기능

책임감 있는 AI 확장

생성형 AI는 복잡한 과제를 수반한 채 빠르게 진화하는 새로운 기술입니다. 그렇기 때문에 구글은 안팎으로 테스터를 모집해 새로운 경험을 시험하고, 해당 작업을 설명하기 위한 AI 원칙을 준수하고 있습니다. 이러한 원칙은 AI를 통해 비즈니스를 안전하게 구축하고 성장시키기 위해 구글 클라우드 제품을 사용하고 있는 전 세계 고객에 대한 지속적인 약속이기도 합니다. 우리의 목표는 제품 개발에 있어 대담하면서도 책임감 있는 접근 방식을 지속하고, 다른 이들과 협력하며 AI 모델을 모든 사람에게 안전하고 도움 될 수 있는 방향으로 발전시켜 나가는 것입니다.

구글 클라우드는 사람들이 창의적으로 자신을 표현할 수 있도록 돕는 것부터, 개발자가 새로운 유형의 애플리케이션을 구축하고, 기업과 정부가 그들의 고객 및 구성원과 소통하는 방식을 혁신하는 것에 이르기까지, 생성형 AI 기술이 지닌 잠재력과 앞으로 만들어 갈 기회에 굉장히 기대하고 있습니다. 앞으로 몇 주, 몇 달 동안 더 많은 정보가 제공될 예정이오니 계속해서 주목해 주시기 바랍니다.

Google + Mandiant: 보안 운영 및 이슈 대응 혁신

Tue, 31 Jan 2023 00:00:00 +0000

지난 20년간 Google은 혁신을 통해 전 세계에서 가장 크고 가장 안전한 컴퓨팅 시스템을 구축했습니다. 전 세계적인 규모를 갖추기 위해서는 클라우드 보안에 대한 선구적인 접근 방식을 취해야 하며, 그 혜택은 Google Cloud 고객에게 돌아갑니다. Google은 혁신과 위협 인텔리전스의 선도 기업으로서 Google만이 해낼 수 있는 까다로운 보안 문제를 해결하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

오늘 Google은 동적 사이버 방어, 위협 인텔리전스 및 이슈 대응 서비스 부문의 선두업체인 Mandiant의 인수를 완료하여 그간의 성과를 한 단계 끌어올렸다는 기쁜 소식을 전해드립니다. Mandiant는 Google과 동일한 사이버 보안 비전을 가지고 있으며, Google Cloud과 함께 조직의 위협, 이슈, 노출 관리를 개선하는 노력을 이어갈 것입니다.

Google Cloud의 기존 보안 포트폴리오와 Mandiant의 선도적인 사이버 위협 인텔리전스가 만나면 기업이 보안 수명 주기의 모든 단계에서 전역적인 보호 상태를 유지하도록 지원하는 보안 운영 제품군을 제공할 수 있을 것입니다. Google의 데이터 처리 규모, AI 및 머신러닝을 통한 새로운 분석 접근 방식, 모든 수준의 위협 제거라는 목표를 통해 Google Cloud와 Mandiant는 조직에서 급변하는 환경의 요구사항을 충족하는 보안을 새로 구성할 수 있도록 지원할 것입니다.

앞으로도 Mandiant 브랜드가 유지될 뿐만 아니라 모든 조직을 사이버 위협으로부터 보호하고 준비 태세에 대한 자신감을 심어준다는 Mandiant의 사명도 변함없이 추구될 것입니다.

현장의 컨텍스트 및 위협 인텔리전스

Google의 목표는 최고의 위협 인텔리전스와 기본 제공되는 위협 감지 및 대응 시스템에 접근할 수 있도록 보안 운영을 범용화하는 것입니다. 궁극적으로는 보안 운영 워크플로, 인력 및 기본 기술을 현대화하는 데 초점을 맞춘 보다 선제적인 접근 방식으로 업계의 시각을 변화시켜 고객의 니즈 변화와 위협 진화에 따라 위협 관리 기능을 확장할 수 있는 자율적 보안 상태에 이르고자 합니다.

현재 Google Cloud 보안 고객은 클라우드 인프라를 사용하여 멀티 클라우드 및 온프레미스 환경에서 모든 보안 원격 분석을 수집, 분석, 유지하고 있습니다. 페타바이트 규모의 정보를 1초 내에 검색할 수 있는 역량에 보안 조정, 자동화 및 대응 기능이 더해지면 고객이 조직을 보호하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 됩니다.

80개국 고객에게 서비스를 제공하는 22개 국가에 분산되어 있는 보안팀과 인텔리전스 인력이 컴파일한 Mandiant Threat Intelligence가 추가되면 보안 실무자가 현장에서 향상된 가시성과 전문성을 확보할 수 있습니다. Mandiant의 정교한 사이버 위협 행위자 감지 및 대응 경험은 Google Cloud 고객에게 현재 비즈니스가 직면한 중요 위협에 대한 활용 가능한 분석 정보를 제공할 것입니다. Google은 Google Cloud에서 실행하지 않는 조직을 비롯한 모든 조직을 지원할 수 있도록 Mandiant의 획기적인 위협 연구를 계속 공유할 계획입니다.

보안 운영을 위한 공통된 운명 모델 향상

Google Cloud는 공통된 운명 모델로 운영되며 고객의 보안 태세에 적극적인 노력을 기울이고 있습니다. 보안 운영을 위해서는 잠재적인 보안 문제가 이슈로 발전하기 전에 조직에서 이를 발견하여 검증하도록 지원해야 합니다.

위협의 감지, 조사, 대응은 사이버 위험 관리를 개선하려는 노력에서 일부분에 불과합니다. 조직의 보안 태세를 공격자의 관점에서 평가하고 조직의 사이버 보안 제어가 계획대로 효과적으로 운영되는지 파악하는 것도 중요합니다.

Google Cloud의 포트폴리오에 Mandiant의 공격 노출 영역을 관리 역량이 더해지면 조직에서 자산의 노출을 지속적으로 모니터링할 수 있게 됩니다. 그러면 인텔리전스팀과 레드팀이 보안 프로그램을 사후 대응에서 사전 대응으로 전환하여 취약점, 잘못 구성된 사항, 노출 관련 정보를 파악할 수 있습니다.

조직에서 공격에 노출된 영역을 파악한 후에는 기존 보안 제어를 검증하는 것이 중요합니다. 조직은 Mandiant Security Validation을 통해 클라우드 및 온프레미스 환경 전체에서 사이버 보안 제어의 효과를 지속적으로 검증하고 측정할 수 있습니다.

보안 운영 및 이슈 대응 혁신

보안 리더와 팀이 오늘날의 끊임없이 변화하는 위협에 대응하는 데 필요한 리소스와 전문성을 갖추지 못한 경우가 많습니다. 이미 여러 조직에서 Google의 보안 도구, 전문가 조언, 풍부한 파트너 생태계를 활용하여 보안 프로그램을 발전시키고 있습니다. Google의 자율 보안 운영은 이러한 현대화 여정에서 고객에게 길잡이 역할을 하는 처방적 솔루션으로 활용되고 있습니다.

Google Cloud 제품군에 Mandiant가 추가됨에 따라 포괄적 이슈 대응, 전략적 준비, 기술적 보증과 관련하여 세계적으로 입증된 전문성을 확보하여 조직이 이슈 발생 전후와 진행 중에 위협을 완화하고 비즈니스 위험을 줄이도록 지원할 수 있습니다.

또한 Google Cloud의 보안 운영 제품군은 온프레미스 환경, Google Cloud뿐 아니라 기타 클라우드 제공업체의 클라우드 환경에서 인텔리전스, 분석, 운영에 대한 중추적인 역할을 이어갈 것입니다. 아울러 Google Cloud는 기술 및 솔루션 파트너 지원에도 최선을 다하고 있으며 이번 인수를 통해 시스템 통합업체, 리셀러, 관리형 보안 서비스 제공업체가 고객에게 보다 광범위한 솔루션을 제공하도록 지원할 것입니다.

뉴스에 실린 의견

“사이버 보안 생태계에 구축된 강력한 파트너십은 고객을 위한 가치를 창출하고 전 세계에서 업계를 보호하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. Google Cloud와 Mandiant의 협력과 멀티 클라우드에 대한 공통된 노력은 사이버 보안 업계 전반에서 활발한 공동작업이 이어지도록 지원하고 혁신을 주도하며 위협 연구 역량을 강화할 것입니다. 이러한 목표를 향해 함께 나아가는 협력이 기대됩니다.” - 파올로 달 신, Accenture Security의 글로벌 담당자

“Google이 보안 자문, 컨설팅, 이슈 대응 서비스 분야의 리더인 Mandiant를 인수함에 따라 Google Cloud는 더욱 우수한 기능과 서비스를 갖춘 엔드 투 엔드 보안 운영 제품군을 제공하게 되어 고객이 클라우드 및 온프레미스 환경에서 보안 혁신을 이루도록 지원할 수 있을 것입니다." - 크레이그 로빈슨, IDC 보안 서비스 부문 연구 담당 VP

“전통적인 사이버 보안 강자인 Mandiant와 Google Cloud가 함께하면 기업의 위협 식별 및 방어 능력이 강화될 것입니다. 이번 인수가 보안 업계뿐 아니라 고객 보호 측면에서도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대합니다.” - 앤디 슈워러, Uber 사이버 방어 엔지니어링 부문 이사

Google Cloud팀에 합류하게 된 Mandiant를 환영하며, 협력을 통해 보안팀이 조직 보호에서 훨씬 더 많은 성과를 거둘 수 있도록 지원하기를 기대합니다. 이 흥미로운 소식에 대한 자세한 내용은 Google 최신 정보와 케빈 맨디아 블로그에서 확인할 수 있습니다.

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 Functions를 사용해 BigQuery에서 Earth Engine으로 이어지는 자동화된 데이터 파이프라인 구축하기

Fri, 02 Dec 2022 00:00:00 +0000

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

여러 해 동안 방대한 양의 위성 데이터가 수집되었으며, 그 어느 때보다 많은 양의 세분화된 데이터가 날마다 수집되고 있습니다. 불과 얼마 전까지만해도 상업 부문에서는 이러한 데이터를 활용하지 못했습니다. 이 같은 유형의 데이터를 대규모로 분석하는 데 필요한 도구와 위성 이미지 자체를 즉시 사용할 수 없었던 것이 주된 이유입니다. 지구 과학 데이터 및 분석을 위한 전 지구적 규모의 Earth Engine은 이러한 문제를 해결할 수 있는 플랫폼입니다.

최근 Google Cloud Platform(GCP) 제품의 정식 버전으로 출시된 이 플랫폼을 사용하면 업종을 불문하고 상업적 사용자들이 원격 감지 데이터로 작업을 수행할 수 있습니다. 지속 가능한 소싱, 기후 위기 감지, 지속 가능한 농업, 천연 자원 관리 등의 분야에서 이미 Earth Engine 사용 사례를 찾아볼 수 있습니다. Earth Engine으로 각 사용 사례에 대한 공간 중심의 솔루션을 개발하면 비즈니스 운영 개선에 유용한 특별한 정보를 얻을 수 있습니다. 해당 솔루션을 자동화하면 유용한 정보를 보다 빠르게 도출하고, 작업 부담을 덜어내고, 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다.

이 게시물에서 다루는 자동화된 데이터 파이프라인은 데이터를 BigQuery에서 Earth Engine으로 전달하며, 가상의 소비재 회사인 Cymbal에 대한 지속 가능한 소싱 사용 사례를 통해 설명합니다. 이 사용 사례에는 두 가지 유형의 데이터가 필요합니다. 첫 번째 유형은 Cymbal에서 이미 보유한 데이터이고, 두 번째 유형은 Earth Engine과 Earth Engine Data Catalog에서 제공되는 데이터입니다. 이 예시에서 Cymbal이 보유한 데이터는 BigQuery에서 출발해 자동화된 프로세스를 통해 데이터 파이프라인을 따라 Earth Engine으로 전달됩니다.

이와 같은 데이터의 조합을 마치 케이크를 한 층씩 쌓는 레이어링 프로세스로 이해하면 쉽습니다. 이제 이 사용 사례와 관련된 레이어에 대해 살펴보겠습니다. 기본 레이어는 Earth Engine이 제공하는 위성 이미지나 래스터 데이터입니다. 두 번째 레이어는 Cymbal이 제공한 야자수 농장의 위치 정보로, 아래 이미지에서 검은색으로 표시됩니다. 세 번째이자 마지막 레이어는 데이터 카탈로그에서 가져온 나무 분포 데이터로, 아래 이미지에서 분홍색으로 표시됩니다. 케이크의 여러 층처럼 여러 데이터 레이어가 쌓여 최종 제품이 만들어집니다. 데이터 레이어의 집계를 자동화하는 것이 이 아키텍처의 목표입니다.

이와 같은 아키텍처가 적용될 수 있는 또 다른 사용 사례의 예시로 메탄 가스 배출 감지 사용 사례를 들 수 있습니다. 이 사례에서도 첫 번째 레이어는 동일합니다. 두 번째 레이어는 회사나 조직에서 제공하는 시설 위치 세부정보(예: 이름, 시설 유형)입니다. 데이터 카탈로그에서 가져온 메탄 가스 배출 데이터가 세 번째 레이어가 됩니다. 메탄 가스 감지 및 지속 가능한 공급망과 마찬가지로 대부분의 사용 사례에는 회사나 조직에서 수집한 테이블 형식의 데이터가 포함됩니다. 데이터가 테이블 형식이기 때문에 자연스럽게 BigQuery가 출발점이 됩니다. 테이블 형식 데이터와 래스터 데이터의 비교, BigQuery와 Earth Engine을 사용해야 하는 경우에 대한 비교를 자세히 살펴보려면 이 게시물을 참조하세요.

지금까지 자동화된 파이프라인에서 Earth Engine과 BigQuery를 함께 사용할 때의 잠재적인 가치에 대해 알아보았으니 이제 아키텍처를 살펴보겠습니다. 다음 섹션에서는 Cloud Functions를 사용해 분석 목적으로 BigQuery와 같은 GCP 제품에서 Earth Engine으로 데이터 흐름을 자동화하는 방법을 알아봅니다. Earth Engine에서 BigQuery로 데이터를 이동하는 방법이 궁금하다면 이 게시물에서 관련 내용을 읽어보세요.

아키텍처 살펴보기

Cymbal은 주로 인도네시아에 위치한 팜유 공급망을 보다 명확하게 파악하고자 합니다. 구체적인 목표는 삼림 벌채 가능성이 있는 지역을 파악하는 것입니다. 이 섹션에서는 Cymbal이 부지의 상황에 대한 정보를 파악할 수 있도록 Cymbal에서 이미 보유하고 있는 야자수 농장 위치 데이터를 Earth Engine으로 전송하여 위성 이미지에 농장이 있는 지역을 매핑하는 방법에 대해 알아봅니다. 모든 요소가 어떻게 조합되는지 자세히 이해할 수 있도록 아키텍처를 단계별로 살펴보겠습니다. 이 아키텍처의 코드를 보면서 진행하려면 여기를 참조하세요.

아키텍처

단계별 안내

1. BigQuery로 지리정보 데이터 가져오기

Cymbal의 지리정보 데이터 과학자는 Cymbal이 보유한 야자수 농장의 위치 데이터와 이 데이터가 BigQuery에 전달되는 방식을 관리하는 역할을 맡고 있습니다.

2. Cloud Scheduler 태스크가 Pub/Sub 주제로 메시지 전송

Cloud Scheduler 태스크는 파이프라인을 시작하는 역할을 수행합니다. Cloud Scheduler 태스크는 크론 태스크이며 워크플로에 맞는 빈도로 예약할 수 있습니다. 태스크가 실행되면 Pub/Sub 주제로 메시지를 전송합니다.

3. Pub/Sub 주제에서 메시지를 수신하고 Cloud 함수 트리거

4. 첫 번째 Cloud 함수가 데이터를 BigQuery에서 Cloud Storage로 전송

Earth Engine 애셋을 만드는 데 사용할 수 있도록 데이터를 Cloud Storage로 이전해야 합니다.

5. 데이터가 Cloud Storage 버킷에 도착하고 두 번째 Cloud 함수 트리거

6. 두 번째 Cloud 함수가 Earth Engine API를 호출하고 Earth Engine에 애셋 생성

Cloud 함수는 Earth Engine을 인증하면서 시작됩니다. 그런 다음 Cloud Storage에 있는 지리정보 데이터에서 Earth Engine 애셋을 생성하는 API를 호출합니다.

7. Earth Engine에 애셋이 생성되면 Earth Engine 앱(EE 앱)이 업데이트됨

대체로 EE 앱은 영향력이 큰 측정항목에 주로 관심을 갖는 Cymbal의 의사 결정권자들이 사용합니다. 대시보드 형식의 이 앱을 사용하면 복잡한 코드를 살펴보지 않고도 측정항목과 시각화된 정보를 파악할 수 있습니다.

8. EE 앱에서 액세스 가능한 고급 분석 스크립트가 생성됨

Earth Engine 코드 편집기에 고급 분석을 위한 환경이 생성되며 EE 앱을 통해 Cymbal의 기술 관련 사용자들에게 제공됩니다. 이 환경은 기술 관련 사용자들에게 삼림 벌채 가능성이 있는 지역에 대한 의사 결정권자들의 질문을 자세히 분석할 수 있는 공간을 제공합니다.

9. Earth Engine의 분석 결과를 Cloud Storage로 다시 내보내기 가능

고급 분석 환경에서 자세한 분석을 마친 기술 관련 사용자는 태스크를 실행하고 분석 결과를 Cloud Storage로 내보내기할 것인지 선택할 수 있습니다. 이후 사용자는 적절하다고 판단되는 방식으로 워크플로를 이어갈 수 있습니다.

Cymbal은 이와 같은 대략적인 아홉 단계를 통해 솔루션을 제공하는 자동화된 워크플로를 마련하여 팜유 공급망을 자세히 파악할 수 있습니다. 이 솔루션은 전사적인 목표를 달성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 다양한 Cymbal 사용자의 니즈도 고려합니다.

요약

지금까지 Cloud Functions를 사용해 BigQuery에서 Earth Engine으로 이어지는 자동화된 데이터 파이프라인의 아키텍처를 살펴봤습니다. 이 아키텍처를 파악하고 모든 요소가 어떻게 조합되는지 자세히 이해하는 가장 좋은 방법은 자체 환경에서 아키텍처를 직접 빌드해보는 것입니다. GitHub에서 제공되는 Terraform 스크립트를 사용하면 아키텍처를 더욱 쉽게 빌드할 수 있습니다. 아키텍처를 빌드한 다음에는 파이프라인의 여러 요소를 교체하여 자체 운영 환경에 보다 적절하도록 조정해 보세요. 아이디어를 얻고 싶거나 다른 예시가 궁금하다면 Earth Engine에서 BigQuery로의 데이터 이전을 다룬 이 게시물을 살펴보세요. 이 게시물에서는 GEE 카탈로그 내의 Landsat 위성 이미지에서 기온 및 식생 데이터를 가져오는 Cloud 함수를 만드는 작업을 BigQuery에서 SQL로 수행하는 방법을 안내합니다. 읽어 주셔서 감사합니다.

BigQuery Migration Service를 사용해 데이터 웨어하우스 마이그레이션을 간소화하고 가속화하는 방법

Tue, 15 Nov 2022 00:00:00 +0000

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

클라우드로 데이터를 마이그레이션하는 것은 버거운 작업일 수 있습니다. 특히 웨어하우스와 기존 환경에서 데이터를 이전하려면 체계적으로 접근해야 합니다. 이러한 마이그레이션에는 보통 수작업이 필요하며 오류가 발생하기 쉽습니다. 복잡할뿐만 아니라 계획, 시스템 설정, 쿼리 변환, 스키마 분석, 데이터 이전, 검증, 성능 최적화와 같은 여러 단계를 거쳐야 합니다. 위험을 완화하기 위해서는 보다 예측 가능한 결과를 제공하는 일관된 도구 집합을 사용하는 구조화된 마이그레이션 방식이 필요합니다.

일반적인 데이터 웨어하우스 마이그레이션: 오류가 발생하기 쉽고 수고가 많이 들며 시행착오를 거쳐야 합니다.

Google Cloud의 BigQuery Migration Service를 사용하여 마이그레이션을 간소화할 수 있습니다. 이 솔루션은 사용자가 마이그레이션을 안정적으로 계획하고 실행하여 보다 예측 가능한 결과를 얻도록 지원하는 관리형 도구 모음으로, 무료로 제공되며 정확도가 높고 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.
PayPal, HSBC, Vodafone, Major League Baseball과 같은 주요 브랜드에서는 BigQuery Migration Service를 사용해 더욱 빠르게 BigQuery 기능을 활용하고, 새로운 사용 사례를 배포하고, 데이터 사일로를 허물며, 데이터의 잠재력을 최대한 이용하고 있습니다. 사용하기 매우 쉽고 개방적이며 맞춤설정도 가능합니다. 덕분에 고객이 직접 마이그레이션할 수 있음은 물론 다양한 전문 마이그레이션 파트너 중에서 파트너를 선택할 수도 있습니다.

BigQuery Migration Service: 자동으로 평가, SQL 변환, 데이터 전송, 검증을 처리합니다.

BigQuery Migration Service는 대부분의 마이그레이션 여정을 자동화해 줍니다. 이 솔루션은 엔드 투 엔드 마이그레이션 여정을 평가, SQL 변환, 데이터 전송, 검증이라는 4가지 구성요소로 나눕니다. 일반적으로 사용자가 버튼 몇 개만 누르면 각 단계를 진행할 수 있어 마이그레이션 속도를 높일 수 있습니다. 이 블로그에서는 각 단계를 자세히 살펴보고 데이터 웨어하우스 마이그레이션의 위험을 완화하고 비용을 절감하는 방법을 알아봅니다.

1단계: 평가

BigQuery Migration Service는 소스 워크로드 로그와 메타데이터를 프로파일링하여 BigQuery에서 종속 항목, 위험, 최적화된 마이그레이션 상태를 보여주는 자세한 계획을 생성합니다.

평가 단계에서 BigQuery Migration Service는 직관적인 인터페이스를 사용하여 일련의 단계를 안내하고 풍부한 통계와 실행 가능한 단계가 포함된 Google 데이터 스튜디오 보고서를 자동으로 생성합니다. 현재 Teradata와 Redshift에 대한 평가 기능이 제공되고 있으며 조만간 추가 소스로 서비스를 확장할 예정입니다.

평가 보고서: 시작하기 전에 파악하여 예상 밖의 상황을 방지하세요. 데이터 전송을 시작하기 전에 데이터 객체 및 쿼리 특성을 확인하세요.

2단계: SQL 변환

이 단계가 마이그레이션에서 가장 어려운 부분일 때가 많습니다. BigQuery Migration Service는 대부분의 SQL 언어를 빠르고 의미론적으로 올바르며 사람이 읽을 수 있는 BigQuery로의 변환 서비스를 제공합니다. 처리량이 많은 일괄 모드 및 Google 번역과 유사한 대화형 모드로 Amazon Redshift SQL, Apache HiveQL, Apache Spark SQL, Azure Synapse T-SQL, IBM Netezza SQL/NZPLSQL, MySQL, Oracle SQL/PL/SQL/Exadata, Presto SQL, PostgreSQL, Snowflake SQL, SQL Server T-SQL, Teradata SQL/SPL/BTEQ, Vertica SQL의 SQL 문을 지능적으로 변환할 수 있습니다.

정규 표현식을 파싱하는 대부분의 기존 제품과 달리 BigQuery의 SQL 변환은 진정한 컴파일러 기반으로서 매크로 치환, 사용자 정의 함수, 출력 이름 매핑, 기타 소스 컨텍스트 인식 뉘앙스를 처리할 수 있는 맞춤설정 가능한 고급 기능을 갖추고 있습니다. '다음 작업'을 명확하게 안내하는 처방적인 상세한 출력이 제공됩니다. 데이터 엔지니어와 데이터 분석가들이 업계 최고의 자동화된 SQL 변환 서비스를 활용해 많은 시간을 절약하고 있습니다.

일괄 변환: 포괄적인 목록의 SQL 언어 자동 변환으로 대규모 마이그레이션을 가속화합니다.

대화형 변환: 데이터 엔지니어가 선호하는 대화형 변환 기능은 리팩터링 작업을 간소화하고 오류를 크게 줄여주며 학습에 큰 도움을 줍니다.

3단계: 데이터 전송

BigQuery는 안내를 제공하는 간단한 마법사를 사용해 소스 시스템에서 BigQuery로의 데이터 전송 서비스를 제공합니다. 사용자가 전송 구성을 만들고 드롭다운 목록에서 데이터 소스를 선택할 수 있습니다.

대상 설정이 사용자를 연결 옵션부터 데이터 소스까지 안내하며 소스 및 대상 시스템으로 안전하게 연결합니다.

BigQuery 데이터 전송의 주요 기능으로는 작업 예약 기능이 있습니다. 대규모 데이터 전송은 운영체제에 부담을 더하고 데이터 소스에 영향을 미칠 수 있습니다. BigQuery Migration Service는 사용자가 지정한 시간에 전송 작업이 실행되도록 예약할 수 있는 유연성을 제공하여 프로덕션 환경에 미칠 수 있는 부정적인 영향을 방지합니다.

데이터 전송 마법사: 단계별 마법사의 안내에 따라 사용자가 소스 시스템에서 BigQuery로 데이터를 이전할 수 있습니다.

4단계: 검증

이 단계에서는 마이그레이션이 완료된 후 기존 소스와 BigQuery의 데이터가 일관적인지 확인합니다. 검증을 통해 고도로 구성 가능하고 조정 가능한 규칙으로 소스 시스템과 BigQuery 간에 행별, 열별 또는 테이블별로 상세한 좌우 비교를 수행할 수 있습니다. 라벨 지정, 집계, 그룹화, 필터링으로 심층적인 검증이 가능합니다.

검증: 안심할 수 있는 BigQuery Migration Service용 모듈

예정된 개념 증명 또는 마이그레이션에 BigQuery Migration Service를 활용하고 싶다면 GCP 파트너 또는 GCP 영업 담당자에게 문의하거나 문서를 확인하여 직접 체험해 보세요.

Google Kubernetes Engine: 7년의 발자취와 7가지 이점

Mon, 14 Nov 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 8월 27일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

오늘 Google은 자동화 수준과 확장성이 가장 우수한 관리형 Kubernetes인 Google Kubernetes Engine(GKE)의 정식 버전 출시 7주년을 기념하여 고객이 탁월한 성과를 낼 수 있도록 도움을 제공하는 GKE의 일반적인 7가지 지원 방식을 소개합니다.

개발자 생산성 증가

개발자에게 시간은 무엇보다 소중합니다. GKE는 다양한 통합 도구를 제공하여 출시 속도와 빈도를 높이는 데 도움이 됩니다. 지속적 통합(CI) 관행을 사용하면 개발자가 모든 코드 변경사항을 기본 브랜치에 자주 다시 통합할 수 있으므로 최대한 프로세스 초반에 문제를 드러내 장애를 빠르게 노출할 수 있습니다. CI 파이프라인은 일반적으로 배포 프로세스의 후반 단계에서 지속적 배포(CD)를 사용해 배포할 수 있는 아티팩트를 생성합니다. CD를 사용하면 언제든지 코드를 출시할 수 있습니다.

GKE의 개발자 도구 생태계는 CI 및 CD를 포괄합니다.

개발자가 Cloud Code 및 Cloud Shell을 사용해 빠르게 코드를 작성, 배포, 디버깅할 수 있습니다.
Cloud Build를 사용해 지속적으로 통합하고 업데이트를 제공할 수 있습니다.
Cloud Deploy를 사용하면 GKE에 쉽고 빠르며 안정적으로 지속적 배포를 할 수 있습니다.
Google Cloud 운영 제품군을 사용해 디버깅하고 문제를 해결할 수 있습니다.
원하는 파트너 솔루션을 즉시 사용할 수 있습니다.

또한 GKE Autopilot 클러스터가 앱 배포 속도를 높여 구성 시간이 단축되고 지속적인 개발/테스트 클러스터 관리가 간소화됩니다. 자세한 내용은 GKE Autopilot 시작 방법에서 확인하세요.

"Google Kubernetes Engine은 구성하기 쉽고 확장도 무척 원활합니다. 개발자가 프로덕션에서의 관리를 고민할 필요가 없으며 매개변수만 설정해도 제대로 작동할 것이란 확신을 얻을 수 있습니다."—Vincent Oliveria, Lucky Cart CTO

소프트웨어 공급망 보안 강화

보안은 언제나 모든 조직의 최우선순위입니다. Autopilot 모드로 생성된 Kubernetes 클러스터는 기본적으로 많은 GKE 강화 기능을 구현합니다. 또한 GKE Autopilot은 클러스터 보안을 개선하여 Kubernetes API에 대한 액세스를 제어하고 노드 변경을 막아 강력한 보안 상태를 적용하며 클러스터 보안을 강화하기 위한 추가 안내를 구현할 수 있도록 지원합니다. Binary Authorization은 배포 시점의 보안 제어를 제공하여 GKE에 신뢰할 수 있는 컨테이너 이미지만 배포되도록 합니다. Binary Authorization을 사용하면 확인된 이미지만 빌드 및 출시 프로세스에 통합되므로 컨테이너 환경을 보다 철저하게 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 소프트웨어 공급망 보안 구축 방법을 참고하세요.

"PicnicHealth는 HIPAA 규정을 준수해야 했으나 AWS에서는 쉽지 않을 전망이었습니다. 자체 Kubernetes 클러스터 관리와 운영에서도 벗어나고 싶었습니다."라고 아스토리노 CTO는 회상했습니다. "그러다 GKE(Google Kubernetes Engine)의 이점에 대해 들었습니다. HIPAA 규정 준수에 필요한 많은 기술 요구사항이 Google Cloud에서는 기본적으로 구성된다는 점이 특히 마음에 들었습니다." —Troy Astorino, PicnicHealth 공동 설립자 겸 CTO

플랫폼 접근 방식을 통한 새로운 기회 창출

최신 애플리케이션 플랫폼에서는 창의성을 발휘하고 고객 요구에 빠르게 대응할 수 있습니다. GKE 고객은 Kubernetes를 사용해 조직을 위한 현대적인 엔터프라이즈급 애플리케이션 플랫폼을 빌드합니다. Tau VM/GPU/TPU/로컬 SSD 지원을 통해 다양한 워크로드에서 속도 및 성능 개선을 달성할 수 있는 GKE는 스테이트풀(Stateful) 및 스테이트리스(Stateless), AI 및 ML, Linux 및 Windows 등 다양한 컨테이너화된 애플리케이션을 지원하도록 도와 드립니다. 오직 GKE만 15,000개의 노드 클러스터를 실행해 애플리케이션을 대규모로 효과적이면서도 안정적으로 실행할 수 있습니다. 이는 다른 클라우드 제공업체보다 최대 10배 큰 규모입니다.

"Google Cloud 관리형 서비스는 Noon.com 고객이 필요할 때마다 쇼핑할 수 있도록 지원하는 중요한 역할을 맡고 있습니다. 고객은 지연이나 문제를 겪지 않으며, Noon.com 직원들은 플랫폼이 정상 작동하도록 뜬 눈으로 밤을 새울 필요도 없습니다.”—Alex Nadalin, Noon.com 엔지니어링 SVP

고객에게 상시 사용 가능한 경험 제공

오늘날 소비자는 연중무휴 디지털 경험을 요구합니다. GKE의 세분화된 제어를 사용하면 가용성과 안정성이 우수하며 상시 사용 가능한 앱 및 서비스를 제공할 수 있습니다. 노드 자동 업그레이드를 통해 클러스터 노드를 자동으로 업그레이드하고 패치를 적용하며 항상 Google에서 제어 영역에 패치를 적용하고 업그레이드합니다. 요구사항 및 제약조건에 따라 신속, 일반 또는 정식과 같은 출시 채널을 구독할 수도 있습니다. 출시 채널은 고급 계획에 필요한 수준의 예측 가능성, 그리고 변경이 예정된 경우 커스텀 워크플로를 자동으로 조정하는 유연성을 기업에 제공해줍니다. 출시 채널에 대한 자세

한 내용은 여기에서, 유지보수 기간에 대한 내용은 여기에서 확인하세요.

"E.ON Optimum 출시를 위해 사내 소프트웨어를 확장성과 안정성이 우수한 클라우드 기반 솔루션으로 전환해야 했습니다. 특히 Kubernetes 포드를 대규모로 항시 실행할 수 있는 클라우드 파트너를 찾아나선 끝에 Google Cloud를 선택하게 되었습니다.”—Dennis Noble, E.ON 디지털 제공 관리자

조직의 비용 최적화 및 절감 지원

현재의 거시 경제 환경에서는 적은 리소스로 더 많은 작업을 처리해야 하는 경우가 많습니다. GKE Autopilot은 컴퓨팅 리소스를 동적으로 조정합니다. 따라서 워크로드에 구성해야 할 노드의 크기 및 형태를 파악해야 할 필요가 없습니다. GKE Autopilot을 사용하면 사용한 포드에 대한 요금만 지불하면 되며 vCPU, 메모리, 디스크 리소스 요청 요금이 초 단위로 청구됩니다. 또한 GKE 비용 최적화 통계를 사용하면 차질을 최소화하며 자동으로 GKE 클러스터 및 워크로드에서 규모에 따른 최적화 기회를 찾을 수 있습니다.

"GKE로 마이그레이션한 이후 노드 실행 비용이 절반으로 줄었고 유지보수 작업이 감소했으며 수요에 따라 자동으로 손쉽게 확장 및 축소할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다. 모든 고객 프로덕션 부하 및 개발 환경을 GKE에서 실행하고 있으며 이후로 심각한 사고가 발생한 적이 없습니다.”—Helge Rennicke, Market Logic Software 소프트웨어 개발 책임자

비즈니스 혁신에 중점을 둔 성장 촉진

관리형 클라우드 서비스를 사용하면서 IT 부서가 비용 부문에서 가치 부문으로 전환되고 있습니다. GKE Autopilot은 핸드오프 클러스터 관리 및 SLA를 제공하고 대부분의 2일 차 클러스터 작업을 없애주기 때문에 기업에서는 관리 부담이 사라져 비즈니스 혁신에 집중할 수 있습니다.

GKE는 애플리케이션을 효율적이고 쉽게 운영할 수 있도록 다양한 차원의 자동화 기능을 제공합니다. 완전 관리형 GKE Autopilot과 다차원 자동 확장 기능을 함께 사용하면 몇 분 만에 프로덕션에 즉시 사용 가능한 안전한 클러스터를 시작하고 구성 및 유지보수를 완전하게 제어할 수 있습니다.

”Google Kubernetes Engine의 자동화 기능 덕분에 매우 효율적으로 앱 트래픽을 관리하고 게임을 개발할 수 있게 되었습니다. 현재 단 2명의 엔지니어만 있으면 트래픽 볼륨과 게임 3개의 모든 환경을 모니터링할 수 있어 개발 및 혁신 업무에 더 많은 인력을 투입할 수 있습니다.”—Aries Wang, Yile Technology 연구 개발 부관리자

IT 독점 도구에 대한 종속 방지

멀티 클라우드가 시대가 되었습니다. 독점 도구를 사용하면 전문 기술이 필요하고 막대한 라이선스 요금에서 벗어나지 못할 때가 많습니다. 모든 주요 클라우드 제공업체를 포함한 여러 환경에서 지원되는 규정 준수 Kubernetes를 통해 공급업체 종속을 최소화하고 멀티 클라우드 전략의 이점을 극대화할 수 있습니다. Kubernetes의 워크로드 이식성 덕분에 제약 없이 유연하게 앱을 이동할 수 있습니다.

"MeilleursAgents는 제품 중심의 기업으로서, 시장의 피드백을 받고 프로덕션에서 개선할 수 있도록 새로운 서비스를 최대한 빠르게 제공하는 것을 목표로 합니다. Google Kubernetes Engine은 유연성과 쉬운 확장을 제공하여 이 목표 달성에 도움을 주며, 바로 이러한 이유에서 GKE로의 전환을 결정했습니다."—Thibault Lanternier, MeilleursAgents 웹 엔지니어링 책임자

Kubernetes 여정을 시작하거나 가속화하려면 Kubernetes를 통한 미래 구축에 참여하세요. Kubernetes 서비스, 개발자 도구, 운영 제품군, 보안 솔루션을 자세히 다룬 기술 데모를 이용할 수 있습니다. 귀사의 Kubernetes 여정에 함께할 수 있기를 바랍니다.

Big Data Center팀의 기술 역량을 강화하여 비즈니스를 혁신하는 삼성

Wed, 09 Nov 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 11월 9일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

스마트폰, TV, 가전제품, 전자 기기를 제조하는 세계 최대 규모의 기업인 삼성전자는 개발, 마케팅, 제품 판매에서의 빅데이터 활용을 개선하기 위해 최근 Big Data Center(BDC)를 출범했습니다. 또한 삼성은 데이터 허브 플랫폼을 구축하여 빅데이터 리소스를 활용하고 간소화하여 내부 분석 및 예측 역량을 강화함으로써 기존 데이터의 가치를 극대화하는 데 주력했습니다. 이러한 이니셔티브는 모두 데이터를 토대로 실행 가능한 결정을 내리는 데이터 기반 조직이 되고자 하는 삼성의 장기적인 혁신 목표를 뒷받침합니다. 코로나19로 인해 BDC 직원들의 오프라인 교육 및 학습 기회가 제한되면서 데이터 센터 최적화를 추진하는 능력에도 영향을 미쳤습니다.

이 때문에 삼성에서는 직원들이 세계적 수준의 교육에 참여할 수 있도록 보장하는 가장 효과적이고 편리한 방법을 창의적으로 결정하게 되었습니다. 삼성은 BDC의 높은 역량을 더욱 극대화하고 최신 기술 및 동향에 맞춰 직원 기술 역량을 강화한다는 핵심 목표를 유지하는 동시에 접근성도 향상할 수 있는 방법을 마련하고자 했습니다.

수백 명의 직원이 BDC에서 팀을 이루어 혁신적인 엔터프라이즈급 데이터 활용 환경을 설계하고 있습니다. 이 팀에는 백엔드 개발자, 클라우드 설계자, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 개인 정보 보호 및 보안 전문가, 전략가, 기획자 등 다양한 기술 전문 인력이 참여하고 있습니다. 삼성은 다양한 학습 요구를 충족시키기 위해 원하는 교육과정 및 경험을 제공하는 맞춤형 접근 방식을 확보하고자 했습니다. 그리고 다양한 분야 및 형식의 학습을 제공하는 데 있어 많은 경험과 전문성을 갖춘 Google Cloud 고객 경험 서비스는 삼성에서 데이터 센터를 최적화하고 성공적인 학습 프로세스를 구축하는 데 핵심적인 역할을 했습니다.

삼성의 학습 및 데이터 센터 최적화 목표 달성을 위해 Google Cloud 학습 서비스 및 Customer Care 서비스가 참여했습니다. 처음에 Cloud 학습 서비스에서는 Google Cloud Skills Boost 실습 교육과 Coursera에서 제공하는 Google Cloud 과정 같은 온디맨드 교육 프로그램을 활용해 BDC팀 내에서 Google Cloud 챔피언을 양성하는 프로젝트를 제안했습니다. 선택된 과정들은 AI Platform, BigQuery, Cloud Composer, Cloud Dataflow, Compute Engine, Pub/Sub를 포함한 광범위한 제품 솔루션을 다루도록 의도적으로 구성되었습니다.

또한 삼성은 프리미엄 지원이라는 이름의 엔터프라이즈급 클라우드 지원 서비스를 활용해 BDC 직원의 학습 요구사항을 충족하는 동시에 기술 역량을 더욱 확장했습니다. 삼성은 이전에 여러 기술계정 관리자(TAM)가 참여할 수 있도록 부가 가치 서비스를 추가하여 테크니컬 어카운트 매니지먼트 기능을 확대하기로 결정한 바 있습니다. 고객을 잘 파악하고 있으며 지식 중심의 유용한 정보와 지침을 준비한 전담 TAM 팀이 BDC 직원과 사전 협업한 결과, 규정된 학습 프로그램의 각 단계에서 원하는 맞춤형 개발 및 구현을 제공할 수 있었습니다. 프리미엄 지원 서비스 또한 BDC 직원의 즉각적인 요구를 충족하는 것은 물론 디지털 혁신 촉진 및 추진을 위한 대규모 전사적 이니셔티브에도 적합한 학습 프로그램을 만드는 데 도움을 주었습니다.

이 학습 프로그램은 두 가지의 동적인 경로로 성공적인 결과를 거두었습니다. 첫째, 삼성은 온디맨드 액세스와 맞춤형 학습 교육과정으로 기존 기술 역량을 강화하여 지속적으로 학습하려는 직원들의 갈증을 해소했습니다. 또한 클라우드 학습 프로그램에서 얻은 이점을 한층 더 강화하기 위해 TAM팀은 학습 참가자들이 경쟁을 통해 VertexAI, BigQuery, BigQuery ML과 같은 도구에 대한 새로운 기술을 얻고 이를 선보일 수 있도록 Google Kaggle Hackathon(GKH)을 주최했습니다. 두 번째로 삼성은 프리미엄 지원 서비스를 통해 데이터 센터의 생산성과 기능을 확장하여 BDC의 용량을 최적화하는 결과를 얻었습니다. 프리미엄 지원 TAM팀의 맞춤형 안내를 통해 삼성은 비즈니스 전반에서 효과적으로 기술 및 디지털 혁신을 이루었습니다.

BDC 직원들은 상호작용이 많은 다양한 교육을 이용할 수 있게 되어 긍정적으로 반응했으며, 많은 직원이 과정을 이수하여 근무 성과를 직,간접적으로 개선했습니다.

“양질의 다양한 교육 기회를 제공하여 직원들의 만족도가 매우 커졌습니다. 그 결과, 연말 SCI(Samsung Culture Index)에서 좋은 평가를 받았습니다.” —장우승, 삼성전자 부사장 겸 Big Data Center 책임자

온디맨드 Google Cloud 학습 서비스와 프리미엄 지원 서비스의 유연성 덕분에 광범위한 비즈니스 운영과 효율성을 저해하지 않고도 BDC팀이 혁신적인 학습 프로그램에 참여할 수 있었습니다. 실제로 BDC에서는 향상된 운영 효율성과 직원 혁신을 이룬 결과, 이미 월간 순환 매출의 상당한 증가를 경험하고 있습니다. 삼성은 엔터프라이즈 데이터 허브를 성공적으로 출범하였으며 조만간 Big Data Center를 확장하여 미국에도 구축할 계획을 세우고 있습니다.

이 교육 프로그램은 참가자가 1년 만에 5배로 증가하는 등 빠르게 성장하고 있습니다. 현재 100명이 넘는 BDC 직원들이 Coursera에서 제공하는 온디맨드 과정을 통해 Google Cloud 교육에 참여하고 있으며, 내년에는 수백 명의 데이터 분석 및 머신러닝 부문 직원들로 프로그램 대상을 확대할 계획입니다. 직원들의 역량을 최적화함으로써 삼성은 Big Data Center가 지속적인 혁신에 맞춰 계속 최적화되어 최고의 성능을 발휘할 것이라는 확신을 갖게 되었습니다.

Google Cloud 고객 경험 서비스에서 어떻게 조직의 인재 혁신 여정을 지원하는지 자세히 알아보려면 다음 페이지를 방문하세요.

Customer Care 프리미엄 지원: 전문가의 기술 안내 및 지원을 통한 비즈니스 혁신 지원
Google Cloud 교육 및 자격증: 팀의 클라우드 교육 확장 및 다양화

Google Cloud Platform

AI 시대를 맞아 성장하는 라틴 아메리카 중견기업의 AI 활용 방식

Google AI를 업무에 활용하는 라틴 아메리카의 신규 고객

팀의 AI 역량 강화 지원

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