Google Cloud Platform

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.

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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.

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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.

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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.

전문가 인사이트

고객 사례

What Stephen Curry learned about his game from a custom Gemini agent

2025년 한 해를 마무리합니다. 읽어주셔서 감사드리며, 내년에 다시 뵙겠습니다.

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.

Google Cloud의 새로운 소식

Mon, 14 Aug 2023 07:00:00 +0000

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7월 17~21일 주간

이제 Cloud Deploy에서 배포 매개변수를 지원합니다. 배포 매개변수를 사용하면 내 출시 버전의 매개변수를 전달할 수 있으며 해당 값은 각 대상에 매니페스트를 적용하기 전에 매니페스트에 제공됩니다. 이 매개변수의 일반적인 용도는 동시 배포에서 각 대상의 매니페스트에 서로 다른 값을 적용하는 것입니다. 자세히 보기
이제 Cloud Deploy가 데이터 상주 요구사항을 충족하기 위해 구성할 수 있는 다른 Google Cloud 서비스 목록에 나열됩니다. 자세히 보기
이제 Cloud Logging의 로그 애널리틱스가 대부분의 리전을 지원합니다. 사용자는 버킷을 업그레이드하여 싱가포르, 몬트리올, 런던, 텔아비브, 뭄바이에서 로그 애널리틱스를 사용할 수 있습니다. 지원 리전의 전체 목록을 자세히 읽어보세요.

7월 10~14일 주간

이제 Cloud CDN이 비공개 출처 인증을 정식 버전으로 지원합니다. 이 기능은 신뢰할 수 있는 연결만 비공개 출처의 콘텐츠에 액세스하도록 허용하고 사용자가 직접 액세스하는 것을 방지하여 보안을 강화합니다.
워크로드 관리자 - 이제 가이드 배포 자동화를 공개 미리보기 버전으로 사용할 수 있으며 SAP 솔루션을 초기 지원합니다. 안내에 따라 사용자 인터페이스에서 직접 SAP 워크로드를 구성 및 배포하고 Terraform 및 Ansible을 기반으로 구축된 엔드 투 엔드 자동화를 활용하는 방법을 알아보세요.
Artifact Registry - 이제 Artifact Registry가 미리보기 버전에서 삭제 정책을 지원합니다. 삭제 정책은 더 이상 필요하지 않은 아티팩트는 자동으로 삭제하고 저장할 아티팩트는 계속 유지하여 아티팩트 관리를 도와줍니다. 자세히 보기

7월 3~7일 주간

이제 Cloud Run 작업이 장기 실행 작업을 지원합니다. 단일 Cloud Run 작업 태스크가 최대 24시간 동안 실행될 수 있습니다. 더보기
Macy's가 Google Cloud NAT를 통해 보안을 강화한 방법. 더보기

6월 26~30일 주간

이제 Cloud Deploy 동시 배포가 정식 버전으로 제공됩니다. 여러 대상을 나타내도록 구성된 대상에 배포할 수 있으며, 애플리케이션이 이러한 대상에 동시에 배포됩니다. 더보기
이제 Cloud Deploy 카나리아 배포 전략이 정식 버전으로 제공됩니다. 카나리아 배포는 이미 배포된 버전과 새 버전 간에 트래픽을 분할하여 애플리케이션을 점진적으로 출시하는 배포 방식입니다. 더보기

6월 19~23일 주간

이제 Google Cloud의 Managed Service for Prometheus가 Prometheus 예시를 지원합니다. 예시를 통해 모든 신호 속에서 측정항목과 추적 간의 상관관계를 파악하고 이를 바탕으로 모니터링 작업에서 표출되는 근본 원인 문제를 더욱 쉽게 찾아낼 수 있습니다.
이제 사용자 관리 서비스 계정이 정식으로 제공되어 조직 전반의 로그 관리가 더 쉬워집니다. 다른 프로젝트의 로그 버킷에 로그를 보낼 때 자체 서비스 계정을 선택할 수 있습니다.
Data Engineering and Analytics Day - 6월 29일 Google Cloud 전문가와 함께하는 세션에 참석하여 데이터 엔지니어링의 최신 트렌드와 혁신 기술에 대해 알아보고 실무형 실습에 참여하며 Google Cloud 데이터 분석 도구의 권장사항을 배워 보세요. ML 처리와 생성형 AI 같은 고급 사용 사례를 위해 데이터를 중앙에 통합하고, 제어하고, 보호하고, 간소화하고, 분석하고 사용하는 방법을 더욱 심도 있게 이해할 수 있습니다.

6월 5~9일 주간

자투리 정보: Shifting Down, Not Left - Google의 새로운 현대화 시리즈인 '현대화 필수 과제'의 첫 게시물입니다. 여기서는 리차드 세로터가 ‘시프트 다운(shift down)’과 관리형 서비스를 이용하여 개발자의 부담을 완화하는 전략을 소개합니다.
Cloud Econ 101: 클라우드 투자 효과 향상을 위한 클라우드 도구 최적화를 다루는 새로운 시리즈의 첫 번째 게시글입니다. 격주로 게시되는 이 시리즈를 통해 워크로드를 간소화하는 방법을 알아보고 기술 목표를 조정하여 비즈니스 가치를 극대화하는 데 성공한 사례를 살펴보세요.
이제 전역 외부 HTTP(S) 부하 분산기 및 유연한 패턴 매칭을 사용한 Cloud CDN 고급 트래픽 관리가 정식 버전으로 제공됩니다. 이 기능을 통해 경로 일치자의 어디에서나 와일드 카드를 사용할 수 있습니다. 또한 다양한 유형의 트래픽, 요청 및 응답 동작, 캐시 정책에 대해 출처 라우팅을 맞춤설정할 수 있습니다. 아울러 패턴 매칭의 결과를 사용해 출처로 전송되는 경로를 재작성할 수도 있습니다.
Dataform이 정식 버전으로 제공됩니다. Dataform은 BigQuery에서 SQL 파이프라인을 개발, 버전 제어, 배포하는 엔드 투 엔드 환경을 제공합니다. 기술 수준에 상관없이 모든 데이터 엔지니어와 데이터 분석가가 단일 웹 인터페이스를 사용하여 프로덕션 등급의 SQL 파이프라인을 BigQuery에 빌드하는 한편 Git을 사용한 버전 제어, CI/CD, 코드 수명, 주기 관리와 같은 소프트웨어 엔지니어링의 권장사항을 따를 수 있습니다. 자세히 알아보기
이제 전역 외부 HTTPS 부하 분산기에서 프런트엔드 상호 TLS가 공개 프리뷰 버전으로 제공됩니다. 전역 외부 HTTPS 부하 분산기를 사용하여 워크로드에 대한 상호 TLS 인증을 오프로드할 수 있습니다. 여기에는 전역 HTTPS 부하 분산기를 사용한 Apigee X Northbound 트래픽에 대한 클라이언트 mTLS가 포함됩니다.
현장의 FinOps: FinOps 로드맵 구축 방법 - 클라우드 서비스가 갈수록 복잡해지는 상황에서 어떻게 하면 요금 고지서에 놀라지 않으면서 클라우드 서비스 기능을 활용할 수 있을까요? 고객과 함께한 Google FinOps 워크숍에서 제공된 도움말 및 유용한 정보를 토대로 자체 FinOps 로드맵을 단계별로 구축하는 방법을 알아보세요.
Google Cloud용으로 기본 제공되는 보안 및 위험 관리 솔루션인 Security Command Center(SCC) Premium이 모든 고객 조직에서 셀프 서비스 활성화할 수 있는 정식 버전으로 제공됩니다. 고객은 Google Cloud 콘솔에서 클릭 몇 번으로 SCC를 시작할 수 있습니다. 약정 요구사항이 없고 사용한 만큼만 지불하는 유연한 모델에 따라 요금이 부과됩니다.

5월 29일~6월 2일 주간

Google Cloud Deploy. 활성 상태의 배포 파이프라인 요금이 인하됩니다. 또한 단일 대상 배포 파이프라인은 더 이상 요금이 부과되지 않습니다. 기본 서비스 요금은 계속 적용됩니다. 자세한 내용은 가격 책정 페이지를 참조하세요.

5월 22~26일 주간

Security Command Center(SCC)로 Compute Engine, GKE-Autopilot, App Engine, Cloud SQL의 보안을 유지하는 고객은 이제 Security Command Center(SCC) Premium의 프로젝트 수준 활성화를 25% 더 저렴하게 이용할 수 있습니다. 업데이트된 요율표를 확인하세요. 또한 Premium의 프로젝트 수준 활성화에서 지원되는 검색 유형의 수가 증가하여 운영 환경을 더욱 안전하게 보호할 수 있습니다. 자세히 알아보기
텍스트용 Vertex AI 임베딩: 간편해진 LLM 그라운딩: 이제 많은 사용자가 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 프로덕션 서비스에 통합하는 방법을 고민하고 있습니다. 'LLM이나 AI 챗봇을 기존 IT 시스템, 데이터베이스, 비즈니스 데이터와 어떻게 통합해야 하는가?', '제품이 수천 개에 달하는데 LLM이 모든 제품을 정확하게 외우도록 만들려면 어떻게 해야 할까?' 또는 '안정적인 서비스를 구축하려면 AI 챗봇에서 할루시네이션(halluciantion) 문제를 어떻게 처리해야 하는가?' 등이 궁금할 것입니다. 간단한 솔루션이 있습니다. 임베딩과 벡터 검색으로 그라운딩(grounding)하는 것입니다. 그라운딩은 무엇이고, 임베딩과 벡터 검색은 무엇일까요? 이 게시물에서는 라이브 데모와 소스 코드를 통해 기업이 신뢰할 수 있는 생성형 AI 서비스를 구축하는 데 필수적인 중요 개념들을 알아봅니다.

5월 15~19일 주간

Cloud Logging의 로그 애널리틱스에 날짜/시간 선택기를 도입합니다. 이제 로그 탐색기, 측정항목 탐색기, 기타 Cloud Ops 제품에 동일한 날짜/시간 범위 선택기를 사용해 로그 애널리틱스 페이지에서 쿼리의 날짜 및 시간 범위를 손쉽게 맞춤설정할 수 있습니다. 미리 설정된 시간, 맞춤 시작 및 종료 시간, 상대적 기간 범위와 같은 여러 기간 옵션이 제공됩니다. 자세한 내용은 로그 애널리틱스 문서에서 시간별 필터링을 참조하세요.
이제 Cloud Workstations가 정식 버전으로 출시됩니다. Google Cloud에서 완전 관리형 통합 개발 환경(IDE)을 제공하는 등 기능이 새롭게 향상된 Cloud Workstations 정식 버전의 출시 소식을 전하게 되어 기쁩니다. Cloud Workstations를 사용하면 개발자의 온보딩 시간이 단축되고 개발자 생산성이 향상되는 한편 강화된 보안 상황으로 규정 준수 요건을 지원할 수 있습니다. 자세히 알아보기

5월 8~14일 주간

Google은 지역 이동통신사인 Chunghwa Telecom, Innove(Globe Group의 자회사), AT&T와 협력하여 대만, 필리핀, 괌, 캘리포니아를 연결하는 TPU(Taiwan-Philippines-U.S.) 케이블 시스템을 제공하고 있으며 이를 기반으로 APAC 지역의 증가하는 수요를 충족합니다. Google은 Google Cloud 고객에게 복원력이 우수한 고성능 글로벌 네트워크를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 공급업체는 NEC이고 이 시스템은 2025년에 서비스될 예정입니다.
분석가와 데이터 과학자가 데이터 익명처리에 사용할 수 있는 SQL 구성요소인 BigQuery 개인 정보 차등 보호를 소개합니다. 또한 Google Cloud는 Tumult Labs와 협력하여 Google Cloud 고객이 개인 정보 차등 보호를 구현하도록 지원합니다.
Google Cloud 기반의 확장 가능한 전자 거래: BidFX 비즈니스 사례: BidFX는 Google Cloud와 협력하여 Liquidity Provision Analytics('LPA')라는 새로운 제품을 개발 및 배포하고 출시에서 프로덕션까지의 과정을 약 6개월 내에 완료하여 거래 비용 분석 과제를 혁신적인 방법으로 해결할 수 있었습니다. LPA는 유동성 제공업체를 위한 편향 감지, 실행 시간 최적화, 가격 비교, 주문장 상단(ToB) 분석, 거래상대방에게 의견 보내기 등의 기능을 제공할 예정입니다. 여기에서 자세히 알아보기
AWS EC2 VM 검색 및 평가 - mFit은 AWS 지역에서 EC2 VM 인벤토리를 검색하고 다양한 VM에서 게스트 수준 정보를 수집하여 현대화를 위한 기술 적합성 평가를 제공할 수 있습니다. 데모 동영상 보기
Microsoft Excel 파일 형식의 평가 보고서 생성 - mFit은 HTML 보고서에서 처리하지 못할 수 있는 대량의 VM을 하나의 보고서에서 처리하는(수천 개) Microsoft Excel(XLSX) 형식의 자세한 평가 보고서를 생성할 수 있습니다.
규제 보고 플랫폼: 규제 보고는 여전히 금융 서비스 회사의 해결 과제로 남아 있습니다. 최신 블로그에서 주요 해결 과제 및 기회에 대한 Google의 견해를 소개하고 인포그래픽과 ANZ Bank의 고객 우수사례도 함께 공유합니다. 규제 보고 플랫폼을 심도 있게 설명한 백서도 누구나 볼 수 있게 준비되어 있습니다.

5월 1일~5일 주간

C++, Go, Java용 마이크로서비스 관측 가능성 기능이 정식 버전으로 제공됩니다. 이 버전에는 다양한 새 기능과 향상된 기능이 포함되어 마이크로서비스 애플리케이션을 그 어느 때보다 쉽게 모니터링하고 문제를 해결할 수 있습니다. 사용자 가이드에서 자세히 알아보기
이제 Google Cloud Deploy가 모든 대상 유형에서 기본 Skaffold 버전으로 Skaffold 2.3을 지원합니다. 출시 노트 확인하기
Cloud Build: 이제 특정 단계에서 오류가 발생하더라도 빌드를 계속 실행하도록 Cloud Build를 구성할 수 있습니다. 이 기능은 정식 버전입니다. 자세히 알아보기

4월 24~28일 주간

정식 버전: 이제 Security Health Analytics 커스텀 모듈이 정식 버전으로 제공됩니다. Security Command Center에서 새 커스텀 모듈 기능을 사용해 커스텀 탐지 통제 장치를 작성하세요.
이제 범용 N2D 시스템에서 AMD Secure Encrypted Virtualization-Secure Nested Paging(AMD SEV-SNP)이라는 컨피덴셜 컴퓨팅 기술을 지원하는 차세대 컨피덴셜 VM이 비공개 미리보기 버전으로 제공됩니다. AMD SEV-SNP를 지원하는 컨피덴셜 VM은 메모리 암호화를 기반으로 빌드되고 강력한 메모리 무결성, 암호화된 레지스터 상태(AMD SEV-Encrypted State, SEV-ES 사용), 하드웨어 기반의 원격 증명과 같은 새로운 하드웨어 기반 보안 기능을 추가합니다. 여기에서 신청하기
Compute Engine VM에 대해 Tier_1 네트워킹을 선택하면 까다로운 워크로드에 요구되는 대역폭을 확보할 수 있습니다. 이 블로그에서 TIER_1 네트워킹으로 Compute Engine VM의 대역폭을 늘리는 방법을 알아보세요.

4월 17~21일 주간

Terraform을 사용해 Cloud Logging에서 로그 애널리틱스 관리: 이제 다음 Terraform 모듈을 사용하여 Cloud Logging 버킷과 BigQuery 연결 데이터 세트에 로그 애널리틱스를 구성할 수 있습니다.

4월 10~14일 주간

Java 및 Python 생태계를 위한 Assured Open Source Software(OSS)가 정식 버전으로 제공됩니다. Assured OSS는 무료로 제공되며 오픈소스 소프트웨어를 사용하는 조직은 이를 통해 Google의 전문 지식을 바탕으로 오픈소스와 연결된 기능을 안전하게 보호할 수 있게 됩니다.
이제 BigQuery 변경 데이터 캡처(CDC)가 공개 미리보기 버전으로 제공됩니다. BigQuery CDC는 스트리밍된 UPSERT 및 DELETE 작업을 처리하고 BigQuery Storage Write API를 통해 실시간으로 직접 BigQuery 테이블에 적용하는 완전 관리형 방법을 제공합니다. 보다 일반적인 트랜잭션 시스템을 BigQuery에 실시간으로 복제할 수 있으므로 OLTP 및 OLAP 시스템 간의 교차 기능 분석을 실행할 수 있게 됩니다. 자세히 알아보기

4월 3~7일 주간

현재 사용 가능: 이제 Google Cloud Deploy에서 배포 전략으로 카나리아 릴리스를 지원합니다. 이 기능은 프리뷰 버전으로 지원됩니다. 자세히 알아보기
정식 버전: Cloud Run 서비스를 내부 HTTP(S) 부하 분산기 및 리전 외부 HTTP(S) 부하 분산기의 백엔드로 이용할 수 있습니다. 내부 부하 분산기를 사용하여 Cloud Run 서비스와 다른 서비스, Google Cloud, 온프레미스 또는 다른 클라우드의 클라이언트 사이에 비공개 연결을 설정할 수 있습니다. 또한 커스텀 도메인, 기존 서비스에서 발생한 트래픽을 마이그레이션하는 도구, ID 인식 프록시 지원 등도 제공됩니다. 리전 외부 부하 분산기는 그 이름에서 알 수 있듯이 단일 리전에 위치하여 동일한 리전의 워크로드에만 연결하도록 설계된 제품으로, 리전화 요구사항을 충족하는 데 도움이 됩니다. 자세히 알아보기
Compute Engine Fleet을 위한 새 시각화 도구: Compute Engine 콘솔 VM 목록 페이지에 '관측 가능성' 탭이 정식 버전으로 제공됩니다. 새 '관측 가능성' 탭에서 VM 제품의 상태를 손쉽게 모니터링하고 문제를 해결할 수 있습니다.
BigQuery용 Datastream 정식 버전 제공: BigQuery용 Datastream이 정식 버전으로 제공되어 사용하기 쉽고 원활하며 몇 번의 단계만으로 BigQuery에서 실시간에 가까운 통계를 얻을 수 있는 독보적인 경험을 선사합니다. Datastream은 BigQuery의 새로 개발된 변경 데이터 캡처(CDC)와 Storage Write API의 UPSERT 기능을 사용하여 소스 시스템의 업데이트 항목을 BigQuery 테이블로 직접 실시간으로 복제하므로 효율성이 향상됩니다. 사용자는 복잡한 데이터 파이프라인, 자체 관리형 스테이징 테이블, 까다로운 DML 병합 로직 또는 데이터베이스 고유 데이터 유형에서 BigQuery 데이터 유형으로 수동 변환하는 작업을 빌드하고 관리하는 데 더 이상 귀중한 리소스를 낭비하지 않아도 됩니다. BigQuery에서 소스 데이터베이스, 연결 유형, 대상을 구성하기만 하면 모든 준비가 완료됩니다. BigQuery용 Datastream은 과거 데이터를 백필하고 새로운 변경사항이 발생할 때마다 지속적으로 복제합니다.
현재 제공 중: Google Cloud에서 분석 레이크하우스 빌드에 관한 백서. 분석 레이크하우스는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 이점을 오버헤드 없이 결합합니다. 이 백서에서는 조직이 데이터가 어떤 클라우드 또는 데이터 스토어에 있는지에 상관없이 실시간으로 데이터를 추출하고 팀 전반의 거버넌스와 통합 액세스를 통해 데이터를 집계하여 보다 유용한 정보와 인공지능(AI)에 사용할 수 있는 엔드 투 엔드 아키텍처에 대해 설명합니다. 지금 다운로드하기

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 Cloud에 접속하는 안전한 피어링 방법: 피어링 이중화

Mon, 07 Nov 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 10월 18일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

피어링은 일부 클라우드 고객에게 특히 복잡하고 미묘한 주제로 여겨지는 경우가 많습니다. 이번 블로그 포스팅은 피어링의 내부 작동 원리를 설명하고 전 세계 각지 피어링 접속점의 이중화(redundancy)를 요건으로 하는 피어링 정책 업데이트가 이용자와 고객의 안정성을 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지 공유하고자 합니다. 이중화는 안정성을 향상시키는 방법으로 익히 잘 알려진 입증된 개념입니다. Google은 최근 인프라 및 피어링에 대한 상당한 투자를 통해 인터넷 콘텐츠가 이용자에게 도달할 수 있도록 지원하고 피어링을 보다 안전하게 만드는 방법에 대해 소개한 바 있습니다.

인터넷 상의 Google Cloud

Google Cloud 고객은 매일 Workspace를 사용해 동료와 협업하고 Google Cloud CDN을 활용해 전 세계 이용자에게 콘텐츠를 제공하며, Global Cloud Load Balancer를 배포해 Anycast IP를 활용하기도 합니다. 각 사례에는 공통점이 있습니다. 다양한 Google 제품이 피어링 방식으로 Google의 글로벌 네트워크를 전 세계 ISP에 연결해 이용자에게 도달한다는 점입니다.

인터넷 트래픽을 전달하는 피어링

피어링은 네트워크 간 물리적 광섬유 기반의 상호접속을 의미하며 전 세계 다양한 시설에서 이뤄지고 있습니다. Google과 인터넷서비스제공사업자(ISP) 간 네트워크 연결, 또는 Google과 클라우드 고객 간 네트워크 연결 등이 피어링에 해당합니다. 피어링을 하는 목적은 네트워크 간 퍼블릭 인터넷 트래픽을 교환해 비용과 성능을 최적화하는 것입니다. Google은 크고 작은 네트워크와 피어링할 수 있도록 전 세계 100개 이상의 시설에 네트워크를 구축했습니다. 이것은 Google이 모든 이용자에게 훌륭한 경험을 제공하고 ISP가 비용을 절감할 수 있도록 하며, 클라우드 고객이 Google 네트워크에 접속할 수 있는 여러 방법 중 하나입니다. 기업이 구글 클라우드에 접속하는 다른 여러 방법 중 피어링과 자주 혼동되는 방식이 있는데, 바로 온프레미스 환경과 구글 클라우드 간 프라이빗 접속을 제공하는 Dedicated Interconnect입니다.

전화, 컴퓨터, 데이터센터 등으로 유입되는 데이터를 ‘물’이라고 가정해보면 광섬유 케이블은 파이프라고 볼 수 있고, 피어링은 일종의 도시 상하수도 시스템으로 볼 수 있습니다. 수도 시스템이 집 배관까지 연결돼 있어야 하는 것처럼, Google의 글로벌 네트워크가 모든 유형의 Google 트래픽을 제공하기 위해서는 이용자 근처에 있는 ISP와 서로 연결되어야 합니다. 싱크대 수도꼭지에서 물이 나오는 것은 가정의 Wi-Fi에서 Google 서비스를 사용할 수 있는 것과 비슷한 개념입니다.

피어링 인프라

구글을 포함한 수천 개의 네트워크가 매일 전 세계에서 서로 피어링하고 있습니다. 피어링하는 네트워크 사이에는 트래픽 수요와 비용, 성능을 처리할 수 있는 위치 및 용량에 대해 상호 동의가 필요합니다. 그런데 전 세계에 굉장히 많은 네트워크가 존재하기 때문에 모든 네트워크가 서로 피어링하는 것은 실용적이지 않습니다. 따라서 대부분의 네트워크는 이용자가 인터넷 전체에 도달할 수 있도록 지원하는 IP 전송(IP transit) 방식을 유지하고 있습니다. IP 전송은 네트워크에 제공되는 유료 서비스로, 인터넷 전체에 도달하기 위해 잘 구축된 다른 네트워크를 중계해 트래픽을 ‘전송’하는 방식입니다. 이러한 전송은 피어링 연결을 사용할 수 없는 경우 장애 극복 기능(failover path) 역할을 겸하며, 인터넷 상의 모든 엔드포인트에 대한 보편적 연결 가능성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 전송 방식의 한 가지 잠재적 단점은 트래픽이 최종 이용자에게 도달하기 위해 간접적이고 비용이 많이 발생하는 경로를 통과할 수 있어, 피어링에 비해 성능이 저하될 수 있다는 것입니다. Google은 성능을 극대화할 수 있도록 모든 트래픽을 최적의 피어링 경로로 전달하는 것을 선호합니다.

피어링이 중단되었을 때

모든 유형의 물리적 인프라는 구성 요소가 오작동하거나 유지 관리를 위해 서비스를 중단해야 하는 경우가 발생할 수 있습니다. 피어링을 지원하는 인프라 역시 마찬가지입니다. 가동 중단 시간은 원인 및 수리에 소요되는 시간에 따라 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 이 기간 동안 Google에서 주고 받는 인터넷 트래픽은 장애 극복 기능 경로로 다시 라우팅됩니다. 때때로 이러한 경로는 같은 도시 안에 있는 다른 피어링 지점이 되기도 하고, 수백 또는 수천 마일 떨어진 다른 도시나 국가의 피어링으로 변경될 수도 있으며, 다른 피어링 연결이 아예 불가능한 경우 IP 전송 연결 방식으로 변경되는 경우도 있습니다. 대부분은 네트워크가 Google과 피어링되는 방법과 위치에 따라 결정됩니다. 트래픽이 의도한 피어링 연결에서 물리적으로 더 멀리 라우팅되고 IP 전송 연결이 트래픽 경로에 있는 경우 데이터 통신 지연 및 패킷 손실(packet loss) 등 지터(jitter) 현상이 증가할 가능성이 높아지며, 이는 곧 이용자 경험의 문제로 이어질 수 있습니다.

깊고 다양한 피어링 범위

수년에 걸쳐 우리는 모든 Google 서비스에서 최적의 이용자 경험을 보장하기 위해 물리적 이중화와 지리적 다원화 방식을 통해 ISP 및 클라우드 고객과의 피어링을 구축해 왔습니다. 이는 곧 전 세계 네트워크 및 고객과의 깊고 다양한 피어링 상호접속 범위를 의미합니다. Premium Network Tier, Cloud VPN, Workspace 등의 구글 클라우드 서비스는 피어링을 사용해 최종 이용자에게 도달하기 때문에 이러한 계획은 앞서 언급한 이용자 경험 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다.

보다 안정적이고 예측 가능한 피어링 상호접속

모든 Google 이용자에게 안정적인 환경을 제공한다는 목표를 달성하기 위해 최근 피어링 정책을 업데이트하고 Google의 모든 프라이빗 피어링 연결 지점에 관해 동일한 대도시 지역 내 물리적 이중화를 갖추도록 했습니다. 이 업데이트로 Google과 ISP는 대부분의 상황에서 피어링 인프라 중단 및 유지보수 중에도 로컬에서 트래픽 교환을 지속할 수 있습니다. 이는 고객과 이용자에게 보다 예측 가능한 트래픽 흐름, 일관되고 안정적인 지연 시간, Google 서비스에 대해 전반적으로 보다 예측 가능한 경험을 제공하는 동시에 ISP의 비용을 절감해주는 보다 효과적인 피어링 가용성을 제공합니다. 애플리케이션 성능에 영향을 줄 수 있는 여러 가지 요소가 인터넷 상에 존재하지만, 이번 정책 업데이트는 피어링 인프라의 중단 및 유지 보수가 이용자 경험에 미치는 영향을 최소화하도록 설계되었습니다. 변경 사항에 대한 자세한 내용은 피어링 페이지에서 확인할 수 있습니다.

그림 A - 대도시 지역 피어링 이중화의 두 가지 예. 동일한 대도시 지역 내 피어링 이중화 링크(녹색)는 피어링 인프라의 유지 보수 또는 가동 중단 시간 동안 로컬에서 트래픽 교환을 유지하는 데 도움이 됩니다.

피어링 파트너 및 고객과의 협력

우리는 로컬에서 이중화된 피어링 상호접속을 구축할 수 있도록 기존 및 신규 Google Cloud 고객, ISP 파트너와 긴밀하게 협력하고 있습니다. 또한 많은 네트워크가 이 구성을 구축하는 데 어려움이 있다는 것을 알고 있으므로 이러한 구성을 하는 방법을 파악하고 있습니다. Google Cloud 고객 및 Google과 함께 이중화 토폴로지(topology)를 검토하는 데 관심있는 ISP는 Google에 문의 가능하며, Google의 피어링 모범 사례도 함께 참고해 주시기 바랍니다. 피어링 웹사이트에서 피어링에 대해 더 자세히 알아보고 Google에 피어링을 요청할 수 있습니다.

가장 개방적인 데이터 클라우드 생태계 구축하기: 여러 소스와 플랫폼의 데이터 통합

Tue, 25 Oct 2022 00:00:00 +0000

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

데이터는 모든 디지털 혁신에서 가장 귀중한 자산입니다. 그러나 데이터에 대한 제약은 여전히 보편적으로 존재하며, 조직에서 새로운 디지털 비즈니스 출범, 고객 행동의 변화 파악, 나아가 공중 보건 위기에 대응하기 위한 데이터 활용과 같은 중요한 진전을 이루지 못하도록 가로막고 있습니다. 데이터 복잡성이 어느 때보다 높고, 데이터 볼륨이 증가하며, 데이터가 여러 클라우드에 분산되는 한편 더 많은 워크로드에 사용되고 있고, 그 어느 때보다 많은 사람들이 데이터에 액세스하고 있습니다. 오직 개방형 데이터 클라우드 생태계에서만 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 디지털 혁신을 가로막는 장벽을 없앨 수 있습니다.

이미 800개 이상의 소프트웨어 기업이 Google 데이터 클라우드를 사용하여 제품을 구축하고 있으며 40개가 넘는 데이터 플랫폼 파트너가 Google Cloud Ready - BigQuery 이니셔티브를 통해 검증된 통합을 제공하고 있습니다. 올해 초 Google은 데이터 클라우드 제휴를 출범했으며, 현재 데이터 분야의 17개 선도 기업이 널리 사용되는 데이터 애플리케이션 간의 상호 운용성과 개방형 표준을 촉진하기 위해 협력하면서 데이터 클라우드 제휴를 지원하고 있습니다.

이번 주 개최되는 Next에서 Google은 가장 개방적이고 확장 가능한 데이터 클라우드를 제공한다는 사명에 한 걸음 더 다가가는 중대한 진전 사항을 발표합니다. Google의 사명이 실현되면 고객은 원하는 모든 클라우드 제공업체와 플랫폼에서 스토리지 형식과 분석 스타일에 상관없이 모든 소스의 모든 데이터를 활용할 수 있게 됩니다. Next에서는 다음과 같은 내용이 발표됩니다.

BigQuery에서 비정형 데이터 및 스트리밍 데이터를 분석하기 위한 새로운 기능 출시
Apache Iceberg를 포함한 업계의 주요 데이터 형식에 대한 지원과 향후 Linux Foundation Delta Lake, Apache Hudi에 대한 지원
Apache Spark를 위한 BigQuery의 새로운 통합 환경
자동화된 데이터 품질 및 데이터 계보를 위한 Dataplex 기능 확장으로 고객이 데이터를 더욱 신뢰할 수 있도록 지원
Looker 브랜드 아래에 비즈니스 인텔리전스 포트폴리오를 통합하여 Looker, 데이터 스튜디오, AI 및 머신러닝(ML)과 같은 Google 핵심 기술의 긴밀한 통합을 시작
데이터 실무자들이 강력한 컴퓨터 비전 및 이미지 인식 AI에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 지원하는 새로운 서비스인 Vertex AI Vision 출시
Collibra, Elastic, MongoDB, Palantir Foundry, ServiceNow를 포함해 널리 사용되는 여러 엔터프라이즈 데이터 플랫폼과의 통합을 확대하여 데이터 간의 장벽을 없애고 고객에게 더 많은 선택권을 제공하며 데이터 종속을 방지

이와 같은 흥미로운 소식 각각에 대한 자세한 내용은 아래에서 확인할 수 있습니다.

여러 소스 시스템에 걸친 주요 형식의 데이터 통합

데이터 클라우드는 사용자가 스토리지 형식이나 위치에 관계없이 모든 종류의 데이터를 사용해 작업할 수 있도록 지원해야 합니다. 이를 위해 Google은 Google의 데이터 클라우드에 여러 가지 흥미로운 새로운 기능을 추가하고 있습니다.

첫째, 사용자가 모든 유형의 데이터를 사용할 수 있도록 기능을 대폭 확대하기 위해 BigQuery에 비정형 데이터에 대한 지원을 추가하고 있습니다. 일반적으로 데이터팀은 운영 데이터베이스와 Adobe, SAP, ServiceNow, Workday 같은 SaaS 애플리케이션의 데이터를 분석하기 위해 BigQuery를 사용해 정형 데이터를 처리하는 한편 JSON 로그 파일과 같은 반정형 데이터도 처리해왔습니다.

그러나 이는 조직이 보유한 정보 중 일부분에 불과합니다. 텔레비전 보관 파일의 동영상, 콜센터와 라디오의 오디오, 다양한 형식의 문서 등의 비정형 데이터는 오늘날 전체 데이터에서 최대 90%를 차지합니다. 이제 데이터팀은 BigQuery에서 익숙한 SQL 인터페이스를 통해 ML, 음성 인식, 컴퓨터 비전, 번역, 텍스트 처리 분야의 여러 Google Cloud 기능을 손쉽게 사용하여 정형 데이터와 비정형 데이터를 관리, 보호, 분석할 수 있습니다.

둘째, Google은 현재 사용되고 있는 주요 데이터 형식에 대한 지원을 추가하고 있습니다. Google의 스토리지 엔진인 BigLake는 Apache Iceberg에 대한 지원과 Linux Foundation Delta Lake에 대한 지원을 추가하며, 향후 Apache Hudi에 대한 지원도 추가할 계획입니다. 널리 채택된 데이터 형식을 지원함으로써 Google은 조직이 자체 데이터에서 가치를 최대한 도출할 수 있도록 돕고 있습니다.

"Google Cloud의 Delta 지원은 고객이 데이터 위치에 관계없이 모든 데이터를 활용하는 유연성을 얻을 수 있는 개방형 멀티 클라우드 레이크 하우스에 대한 수요가 얼마나 큰지를 잘 보여줍니다."라고 Databricks의 제품 담당 수석 부사장인 데이비드 메이어는 말했습니다. "이 파트너십은 개방형 데이터 공유에 대한 양사의 노력과 더불어 여러 팀과 조직 간에 데이터의 접근성, 이동성, 협업을 촉진하는 Delta Lake와 같은 개방형 표준의 발전을 분명하게 보여주는 사례입니다."

셋째, Google은 대규모 데이터 처리를 위한 선도적인 오픈소스 분석 엔진인 Apache Spark를 지원하는 BigQuery의 새로운 통합 환경을 발표합니다. 오늘 미리보기 버전으로 출시되는 이 새로운 Spark 통합은 데이터 실무자가 Apache Spark를 사용하여 BigQuery에서 SQL 파이프라인과 통합되는 프로시저를 만들 수 있도록 지원합니다. Walmart와 같은 조직은 Google Cloud를 사용하여 Spark 처리 시간을 23% 개선하고 회계 장부 마감 시간을 5일에서 3일로 단축했습니다.

또한 Google이 출시한 BigQuery용 Datastream을 통해 조직은 AlloyDB, PostgreSQL, MySQL과 더불어 Oracle과 같은 서드 파티 데이터베이스 소스에서 직접 BigQuery로 데이터를 실시간 복제하는 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다. 일련의 소스에서 BigQuery로 데이터를 더욱 빠르게 가져올 수 있게 되면서 사용자는 자체 데이터에서 더 많은 통계를 실시간으로 도출할 수 있습니다. 오늘 발표될 내용을 자세히 알아보려면 Google 데이터베이스를 사용한 주요 혁신에 관한 전용 게시물을 참조하세요.

마지막으로, 데이터 클라우드는 조직이 데이터를 관리, 보호, 관찰하여 데이터의 높은 품질을 보장하고 강력하고 유연한 데이터 관리와 거버넌스 역량을 갖출 수 있도록 지원해야 합니다. 데이터 관리를 지원하기 위해 Google은 데이터 품질과 관련된 일반적인 프로세스를 자동화하는 Dataplex의 업데이트를 발표합니다. 예를 들어 사용자는 데이터가 어디에서 유래되고 시간이 흐름에 따라 어떻게 변화하고 이전되는지에 대한 데이터 계보를 간편하게 파악할 수 있게 되므로 시간이 많이 드는 수동 작업을 수행할 필요성이 줄어듭니다.

고객이 모든 종류의 데이터를 원하는 형식으로 처리할 수 있다는 점은 개방형 데이터 클라우드의 대표적인 특징입니다. Google은 고객이 데이터의 제약을 없애고 클라우드에서 데이터 종속을 피하는 데 필요한 지원과 통합을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

모든 스타일의 분석을 지원하고 AI로 분석가의 역량을 강화

매달 1,000만 명 이상의 사용자가 Looker와 Google 데이터 스튜디오를 포함한 Google Cloud 비즈니스 인텔리전스 솔루션에 액세스합니다. 현재 Google은 이 두 가지 인기 있는 도구를 Looker 브랜드로 통합하여 Looker, 데이터 스튜디오, AI 및 ML과 같은 Google 핵심 기술의 긴밀한 통합을 진행 중입니다. 이번 통합에 따라 데이터 스튜디오의 이름이 Looker Studio로 변경됩니다. 사용자는 이 솔루션을 통해 대시보드를 넘어 데이터 기반 의사 결정에 필요한 인텔리전스를 워크플로와 애플리케이션에 적용할 수 있게 됩니다. 향후 Looker와 비즈니스 인텔리전스에 도입될 혁신 기술에 대한 자세한 내용은 Looker의 미래에 대한 전용 게시물을 참고하세요.

Google은 고객이 원하는 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 작업할 수 있도록 노력을 다하고 있습니다. 앞서 Looker와 Tableau의 통합을 발표한 데 이어 오늘은 Microsoft Power BI를 사용한 Looker 및 BigQuery 개선을 발표합니다. 이는 고객에게 가장 개방적인 데이터 클라우드를 제공하기 위한 또 다른 도약입니다. 이번 출시로 Tableau와 Microsoft 고객은 Looker의 신뢰할 수 있는 데이터를 손쉽게 분석하고 간편히 BigQuery에 연결할 수 있게 됩니다.

AI와 ML은 데이터 모델링과 관리를 위한 도구로서 갈수록 그 중요성을 인정받고 있습니다. 특히 조직에서 데이터 모델링과 관리를 사용자에게 맡길 방법을 모색하면서 이러한 추세가 두드러지고 있습니다. 이미 Vertex AI는 데이터 액세스와 수집을 간소화하고, 모델 조정을 실현하고, 프로덕션에 ML 모델을 배포함으로써 더 신속하게 데이터에서 가치를 얻도록 도와주고 있습니다.

Google은 Vertex AI의 기능을 확장해 데이터 실무자와 개발자가 보다 쉽게 접근할 수 있도록 Vertex AI Vision을 출시합니다. 이 새로운 엔드 투 엔드 애플리케이션 개발 환경에서는 시각적 데이터를 수집, 분석, 저장할 수 있습니다. 예를 들어 제조 시설에서는 보안을 위해 동영상을 스트리밍하거나 재고 분석을 개선하기 위해 매장 선반을 스트리밍할 수 있으며 번잡한 교차로 관리를 위한 신호등 추적도 가능해집니다. Vertex AI Vision을 사용하면 이러한 데이터를 이해하고 활용하기 위한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 손쉽게 빌드하고 배포할 수 있습니다.

Vertex AI Vision은 컴퓨터 비전 애플리케이션을 만드는 데 드는 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축할 수 있으며 비용은 현재 사용되는 솔루션의 10분의 1에 불과합니다. 이러한 효율성을 달성할 수 있도록 Vertex AI Vision는 사용하기 쉬운 드래그 앤 드롭 인터페이스와 함께 인원 계산, 제품 인식, 사물 탐지와 같은 일반적인 작업을 수행하도록 선행 학습된 ML 모델 라이브러리를 제공합니다. 또한 Vertex AI의 기존 AutoML 또는 커스텀 ML 모델을 Vertex AI Vision 애플리케이션으로 가져올 수 있는 옵션도 제공합니다. 항상 그렇듯이 Google의 새로운 AI 제품 역시 Google AI 원칙을 준수합니다.

컴퓨터 비전 솔루션을 제공하는 대표적인 기업인 Plainsight는 Google Cloud를 사용하여 속도와 비용 효율성을 높이고 있습니다. "Vertex AI Vision은 Plainsight가 이전에는 대규모로 구현할 수 없었던 사용 사례를 위한 획기적인 솔루션입니다.”라고 Plainsight의 공동 창업자이자 최고 제품 책임자인 엘리자베스 스피어스는 말했습니다. “최대 100배 절감된 비용으로 스트리밍 동영상에서 컴퓨터 비전 모델을 실행할 수 있는 역량을 확보하면서 Plainsight는 고객을 위한 완전히 새로운 비즈니스 기회를 맞이하고 있습니다."

개방형 데이터 생태계 지원

데이터 종속을 방지하는 데 있어 핵심은 고객이 선택한 데이터 플랫폼에서 작업할 수 있는 유연성을 제공하는 것입니다. Google은 데이터 클라우드를 개방적으로 유지하기 위해 Collibra, Databricks, Elastic, Fivetran, MongoDB, Sisu Data, Reltio, Striim 등을 포함한 주요 개방형 데이터 플랫폼과 적극적으로 협력하여 공동의 고객이 Google 데이터 클라우드에서 이러한 제품을 사용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 또한 데이터 클라우드 제휴의 17개 회원사와 협력하여 데이터 업계의 개방형 표준과 상호 운용성을 촉진하는 한편 PostgreSQL용 AlloyDB, Cloud Bigtable, Firestore, Cloud Spanner와 같은 Google Cloud 데이터베이스는 물론 MongoDB, MySQL, PostgreSQL, Redis와 같은 오픈소스 데이터베이스 엔진도 지속적으로 지원하고 있습니다.

Google은 고객이 선택한 플랫폼 간에 보다 쉽게 데이터를 이전하도록 지원하고 더 많은 Google 데이터 클라우드 기능을 파트너 플랫폼에 제공하기 위해 Next에서 중요한 새 소식과 여러 파트너 제품과의 통합을 발표합니다.

Collibra는 Dataplex와 통합되어 고객이 비즈니스 컨텍스트에서 보다 쉽게 데이터를 탐색하고, 데이터 계보를 이해하며, 주요 클라우드와 온프레미스 환경에 저장된 데이터를 일관적으로 제어할 수 있도록 지원합니다.
Elastic은 Elasticsearch 기능을 Google의 데이터 클라우드에 구현하여 고객에게 검색어를 Google Cloud의 데이터 레이크에 연결할 수 있는 기능을 제공합니다. 이는 이미 지원되고 있는 기존의 통합을 보다 확장한 것으로, 검색 사용 사례를 위해 BigQuery에서 Elastic으로 직접 데이터를 수집할 수 있게 됩니다. 또한 Google은 Elastic 플랫폼에 대한 Looker 지원을 확대하여 검색 통계를 데이터 기반 애플리케이션에 손쉽게 내장할 수 있도록 지원합니다.
MongoDB는 고객이 Atlas와 BigQuery 간의 데이터 이전 속도를 크게 높일 수 있게 해주는 새로운 템플릿을 출시합니다. 이는 고객이 Vertex AI를 사용하여 Google Cloud AI와 ML 기능을 MongoDB에 적용하는 새로운 사용 사례로 이어질 것입니다.
Palantir는 BigQuery를 Foundry Ontology를 위한 엔진으로 인증합니다. Foundry Ontology는 비즈니스 목표, 예측 모델, 작업에 기본 데이터 모델을 연결하여 고객이 데이터를 지능적인 작업으로 전환할 수 있도록 도와줍니다.
ServiceNow는 공동의 고객과 협력하고 사용 사례별 BigQuery 통합을 구축해 고객이 다양한 외부 데이터를 ServiceNow 인스턴스에 상주하는 데이터와 합산할 수 있도록 지원할 계획입니다. 이 통합은 고객이 IT 서비스 관리 데이터, 고객 서비스 기록 또는 기타 주문 관리 데이터와 같이 ServiceNow 인스턴스에 상주하는 데이터에서 더 많은 분석 정보를 얻는 한편 BigQuery로 데이터를 옮겨 Google의 분석 기능을 사용해 다양한 소스의 데이터를 처리하고 분석할 수 있게 해줍니다.
Sisu Data는 Google Cloud의 비즈니스 인텔리전스 솔루션과 협력하여 기존 접근법에 비해 80% 더 빠른 근본 원인 찾기를 자동화해서 더 많은 고객을 위한 증강된 분석을 제공합니다.
Reltio의 BigQuery 통합은 마스터 데이터 관리 기능으로 데이터를 실시간으로 통합, 정리 및 보강하여 고객 환경을 개선하고 Vertex AI를 통해 지능적인 작업을 실현할 수 있습니다.
Striim의 BigQuery를 위한 관리형 서비스는 분석 정보 도출 시간을 줄여 고객이 자동 스키마 생성, 조정된 초기 로드 및 1초 미만의 지연을 위한 기본 제공 병렬 처리로 다양한 운영 소스의 데이터를 복제할 수 있게 해줍니다. 분석 정보를 더 빠르게 도출하면 조직 전반의 의사 결정 속도를 높일 수 있습니다.

혁신적인 최신 기술을 사용하여 데이터를 가치로 전환하는 방법을 자세히 알아보려면 Google Cloud Next ‘22 방송을 시청하거나 온디맨드 세션에 참여하세요.

하이브리드 업무 환경에서 조직의 성장을 돕는 Google Workspace의 최신 기능 소개

Mon, 17 Oct 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 10월 11일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

대부분의 조직에서 물리적 사무실은 더 이상 업무의 중심부 역할을 하지 않습니다. 아이디어를 교환하고 함께 성공을 위해 달려가는 역동적인 하이브리드 업무 환경을 구축하고자 하는 조직들이 기존의 도구로는 니즈를 충족할 수 없다는 사실을 깨닫기 시작했습니다. Google Workspace는 현재 30억 이상의 사용자가 이용 중인 지구상에서 가장 많이 사용되는 생산성 도구입니다. 하이브리드 세상에서 조직의 성장을 돕기 위해 Google은 커뮤니케이션 제품을 통해 사람을 더욱 긴밀하게 연결해 주는 몰입 연결, 차세대 협업 환경인 스마트 캔버스에 적극 투자하는 동시에 업무 보안을 강화하는 클라우드 중심 보안 모델을 개선해 왔습니다. 오늘 이와 관련된 새로운 기능과 더불어 하이브리드 업무 환경의 잠재력을 최대한 실현하도록 업무 방식을 혁신해 줄 Google 파트너 생태계를 발표하게 되어 매우 기쁩니다.

몰입 연결을 통해 사용자들의 소통 지원

지난 몇 년 동안 Google은 각기 다른 위치에서 일하는 사람들 사이의 거리를 좁히기 위해 Google Meet에 새로운 변화를 시도해 왔습니다. 그러한 노력의 일환으로 오프라인 회의에서 소통하는 분위기로 영상 통화를 진행할 수 있도록 새로운 몰입 연결 환경을 제공했습니다. 자동 빛 조정, 노이즈 감소 등 고객이 영상 통화 환경을 조절할 수 있는 새 기능을 추가했으며, 오늘 다음과 같은 기능을 발표합니다.

Slides에서 발언자 스포트라이트 발언자 영상을 콘텐츠 안에 직접 삽입하여 하이브리드 환경에서 발언 내용과 발언자를 한 화면으로 보여줍니다. 사용 가능 시점: 올해 말부터 비공개 미리보기 버전이 제공될 예정입니다.

발언자와 발언 내용을 한곳에서 보여주는 발언자 스포트라이트

Huddly 및 Logitech이 제작한 AI 기반 카메라를 통한 적응형 프레임 회의실의 모든 참석자를 보다 선명하게 보여줘 회의 참여도를 높입니다. Huddly는 Google Meet Series One 기기의 카메라에 발언자 추적 기능을 장착하고 혁신적인 3대 카메라 시스템을 도입하여 회의실 전체 모습과 발언자, 참석자 반응까지 화면에 표시합니다. 덕분에 참석자가 온라인에서 참석하든 오프라인으로 참석하든 상관없이 전체적인 회의 진행 상황을 파악할 수 있습니다. 최근 Logitech은 탁자에 올려놓고 사용하는 듀얼 카메라 장치인 Sight를 선보였습니다. 이 장치는 Rally Bar 및 Rally Bar Mini에서 Meet와 연동하여 탁자에 둘러앉은 발언자를 인식하고 참석자를 정확하게 화면 프레임에 담아 회의 상황을 생생하게 전달합니다. 사용 가능 시점: Huddly는 올해 말에, Logitech은 2023년에 제공될 예정입니다.

회의실 체크인 Meet에서 회의실 옆에 참석자 이름을 표시하여 누가 회의에 참석하고 있는지 알려줍니다. 사용 가능 시점: 2023년 초에 제공될 예정입니다.

회의 참석자를 알려주는 회의실 체크인

Meet에서 모바일 보조 화면을 표시하는 컴패니언 모드 참석자가 회의실에서 오디오와 동영상을 이용하면서 자신의 휴대전화로 손 들기, 채팅, 질문 등의 활동을 하여 더 적극적으로 회의에 참여할 수 있습니다. 사용 가능 시점: 2023년 초에 제공될 예정입니다.
Meet에서 회의실을 소그룹 채팅방으로 할당 회의실 내 참석자가 소그룹 토론 활동이 진행되는 동안 기능을 관리할 수 있도록 지원합니다. 사용 가능 시점: 이번 주에 출시될 예정입니다.
Meet의 자동 영상 프레임 회의에 참석하기 전에 동영상 타일의 가운데에 참석자를 배치하며, 참석자가 언제든지 프레임을 수동으로 조정할 수 있습니다. 사용 가능 시점: 이번 달에 출시될 예정입니다.
Meet의 자동 회의 스크립트 작성 화상 회의 스크립트를 작성하고 나중에 참조할 수 있도록 콘텐츠를 Google 문서에 저장합니다. 사용 가능 시점: 영어 스크립트 작성 기능은 이번 주에 출시되며 독일어, 스페인어, 포르투갈어, 프랑스어 스크립트 작성 기능은 2023년에 출시될 예정입니다.
Meet에서 직접 Slides 제어 발언자가 회의 참석자와 콘텐츠를 동시에 볼 수 있으므로 확신을 갖고 발언할 수 있습니다. 사용 가능 시점: 이번 주에 출시될 예정입니다.

Google Chat은 회의 외에도 대화와 콘텐츠를 위한 전용 공간을 제공하여 팀이 실시간으로 또는 원하는 시점에 업무를 처리할 수 있도록 지원합니다. 최근 Google은 멤버십 회원을 8,000명까지 늘린 검색 가능한 스페이스를 출시하여 연결, 커뮤니티, 공동작업을 위한 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 오늘 발표될 기능은 다음과 같습니다.

Google Chat의 맞춤 이모티콘 및 인라인 대화목록 형식 대화 사용자는 보다 진솔하게 자신을 표현하고 특정 상황에서 더 깊이 있는 대화를 나눌 수 있습니다. 사용 가능 시점: 인라인 대화목록 형식은 이번 달에, 맞춤 이모티콘은 올해 말에 제공됩니다.

하이브리드 팀의 연결 상태를 유지해 주는 검색 가능한 스페이스, 맞춤 이모티콘, 대화목록 형식 대화

Google Chat의 브로드캐스트 전용 스페이스 리더가 공지사항을 발표하고 조직 전체를 연결 상태로 유지하는 것이 더 쉬워집니다. 사용 가능 시점: 2023년 초에 제공될 예정입니다.

하이브리드 업무 환경으로 변화하면서 기존의 전화 솔루션에서 벗어나 Google의 유연한 클라우드 기반 전화 시스템인 Google Voice를 선택하는 조직이 늘고 있습니다. 이번 달 Google은 이동통신 제공업체가 제공한 전화번호와 Google에서 부여한 번호를 할당 및 관리할 수 있는 Google Voice의 SIP 링크를 출시할 예정입니다. SIP 링크는 관리 부담을 줄여주고 스팸 감지, 통화 라우팅 등 번호 관련 고급 기능을 제공합니다. 사용 가능 시점: 현재 Voice가 제공되는 지역에서는 이번 주 출시되며, 올해 말에 라틴 아메리카로 확대 제공할 예정입니다.

스마트 캔버스로 사람과 앱 사이의 경계 허물기

클라우드에서의 공동작업을 개척하던 초창기부터 Google은 팀이 완전히 새로운 방식으로 협력하고 혁신을 이루도록 지원하고자 노력했습니다. 차세대 공동작업 환경인 스마트 캔버스를 통해 클라우드에서의 공동작업이 새로운 수준으로 발전했습니다. 간단한 @-멘션을 사용하면 전체 Workspace에서 추천된 사람과 데이터가 한곳으로 모이기 때문에 팀이 앱 간에 이동할 필요 없이 업무에 집중할 수 있는 워크플로를 구축할 수 있습니다. 올해 초 Google은 Docs의 자동 요약, 페이지 없는 형식, 새 스마트 칩 기능을 도입했습니다. 오늘 스마트 캔버스 환경의 이점과 가치를 더욱 높여줄 기능들을 소개하게 된 것을 기쁘게 생각합니다.

Google Docs의 커스텀 템플릿 사용자가 @ 메뉴로 손쉽게 액세스할 수 있는 나만의 재사용 가능한 구성요소를 빌드할 수 있습니다. 사용 가능 시점: 올해 말에 제공될 예정입니다.

공동 프로젝트에서 재사용 가능한 구성요소를 빌드하는 데 사용되는 Docs의 커스텀 템플릿

Google Docs의 변수 사용자가 문서에서 고객 이름, 계약 번호 등의 공통 데이터 요소를 정의할 수 있으며, 한곳에서 값을 변경하면 문서 전체에서 이 값이 업데이트됩니다. 사용 가능 시점: 2023년 초에 제공될 예정입니다.
Google Sheets의 스마트 칩 및 새 타임라인 뷰스마트 캔버스의 효과를 확장하여 사용자, 파일, 캘린더 세부정보를 쉽게 불러올 수 있습니다. 사용 가능 시점: 스마트 칩은 이번 주에, 타임라인 뷰는 이번 달 말에 출시될 예정입니다.
스마트 칩 데이터 추출 사용자가 Workspace에서 사용하는 칩으로 중요한 정보를 스프레드시트에 빠르게 입력할 수 있습니다. 사용 가능 시점: 올해 말에 제공될 예정입니다.

중요한 정보에 빠르게 액세스할 수 있는 스마트 칩 데이터 추출

서드 파티 애플리케이션용 스마트 칩 사용자가 탭 또는 컨텍스트를 전환하는 대신 작업 절차 안에서 다양한 서드 파티 데이터를 보고 활용할 수 있습니다. 새로운 AODocs, Asana, Atlassian, Figma, LumApps, Miro, Tableau, ZenDesk용 스마트 칩이 곧 출시됩니다. 사용 가능 시점: 2023년에 출시될 예정입니다.

스마트 칩으로 자주 사용하는 서드 파티 데이터를 Docs로 가져오기

Google과 함께 업무 보안 강화하기

흔히들 하이브리드 환경에서는 사용자와 데이터를 보호하는 것이 이전보다 더 어렵다고 생각합니다. 클라우드 이전 시대에 보안을 별도로 추가하는 방식으로 구축된 시스템은 오늘날의 위협에 대처하기 위해 확장할 때 어려움을 겪는 경우가 많기 때문에 잘못된 생각은 아닙니다.

Workspace는 클라우드에서 탄생하여 항상 클라우드에서만 사용되었습니다. 다시 말해 Google 고객은 위협 보호, AI, 글로벌 확장성 측면에서 Google이 수십 년간 축적한 클라우드 전문 지식으로 이점을 누릴 수 있습니다. 현재 Google은 매일 사용되는 더 많은 앱에서 사용자와 데이터를 안전하게 보호하기 위해 고급 데이터 보호 제어 기능을 확장하고 있습니다.

Chat의 데이터 손실 방지(DLP) 관리자가 민감한 정보의 유출을 방지하기 위한 커스텀 정책을 수립할 수 있습니다. 상황을 실시간으로 확인하고 업계에서 일상이 되어버린 시간 지연이 발생하는 일 없이 시정 조치를 취하세요. DLP와 콘텐츠 규정 준수는 이미 Gmail, Drive, Docs, Sheets, Slides에서 사용할 수 있습니다. 사용 가능 시점: 이번 주에 출시될 예정입니다.

Google Chat의 데이터 손실 방지로 민감한 데이터가 유출되지 않도록 보호

Drive의 신뢰 규칙 현재 베타 버전으로 제공되며, 내부 및 외부 공유를 더욱 세부적으로 제어할 수 있어 관리자가 공동작업 경계를 보다 유연하게 설정 가능합니다. 사용 가능 시점: 올해 말에 제공될 예정입니다.
Gmail 및 Google Calendar의 클라이언트 측 암호화(CSE) Enterprise Plus 및 Education Plus/Standard 고객이 데이터 액세스를 완전히 제어하여 다양한 데이터 주권 및 규정 준수 요건을 처리할 수 있습니다. 클라이언트 측 암호화는 현재 Drive, Docs, Sheets, Slides, Meet에서 사용할 수 있습니다. 사용 가능 시점: Gmail은 올해 말에, Calendar는 올해 말에 미리보기 버전으로 제공됩니다.

Workspace의 효과 확장

Google은 Workspace를 전 세계 사용자를 위한 가장 개방적이고 확장 가능한 생산성 플랫폼으로 만들기 위해 수년간 투자해 왔습니다. 보다 광범위한 조직에서 AppSheet로 빌드된 노코드 앱부터 서드 파티 솔루션에 이르는 도구에 Workspace를 연결하면 팀이 이미 공동작업을 진행하고 있는 디지털 공간에서 작업에 집중할 수 있으므로 도달범위와 효과가 커집니다. 오늘, 이러한 확장 가능성을 촉진하는 여러 기능을 발표하게 된 것을 기쁘게 생각합니다.

Meet와 Chat용 API 개발자가 서드 파티 앱에서 직접 회의 생성 및 시작, 메시지 시작 등의 일반 기능에 프로그래매틱 방식으로 액세스할 수 있습니다. Asana 및 LumApps는 자체 앱에서 이 기능을 이용하는 첫 번째 파트너가 될 것입니다. 사용 가능 시점: 2023년 초에 제공될 예정입니다.
Meet 부가기능 SDK 개발자가 자신의 앱을 Meet 환경에 직접 삽입할 수 있습니다. Figma는 최초의 부가기능 파트너 중 하나로, 팀이 Google Meet에서 직접 Figma 디자인 및 FigJam 디지털 화이트보드를 공동작업할 수 있도록 지원합니다. 사용 가능 시점: 2023년 초에 제공될 예정입니다.

Figma에서 공동작업 시 공동작업자들을 확인하고 의견 듣기

AppSheet와 Google Chat 통합 사용자가 Chat 내에서 바로 커스텀 AppSheet 앱을 만들고 상호작용할 수 있습니다. Google의 로우 코드 및 노코드 플랫폼을 사용하면 누구나 코딩 경험 없이도 모바일 및 웹 애플리케이션을 빠르게 빌드할 수 있습니다. 사용 가능 시점: 2023년 초에 제공될 예정입니다.

Next에 참석하여 Google의 차별화된 기능 경험하기

Google Workspace의 혁신적인 최신 기능에 대해 자세히 알아보고 시연 모습을 직접 볼 수 있는 Google Cloud Next ’22를 확인해 보세요. 함께할 준비가 되셨다면 더욱 간편해진 절차를 통해 Google Workspace를 시작하세요.