인프라

GKE 인퍼런스 게이트웨이(Inference Gateway), 프리픽스 캐싱으로 AI 추론 가속화

Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2026년 6월 10일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

생성형 AI가 실험적인 파일럿 단계를 넘어 대규모 운영 환경으로 확장되면서, 이제 인프라의 효율성이 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있습니다. 인프라 활용도를 극대화하고 리소스 소모가 큰 액셀러레이터의 대기 시간을 줄이는 가장 효과적인 방법 중 하나는, 실시간 모델 서버 메트릭을 기반으로 생성형 AI 워크로드를 지능적으로 분산하는 GKE 인퍼런스 게이트웨이(GKE Inference Gateway)를 도입하는 것입니다.

기존의 단순한 라운드 로빈(Round-robin) 로드 밸런싱은 액셀러레이터의 불필요한 재연산(Recomputation)을 자주 유발하고 사용자 지연 시간을 늘리는 단점이 있습니다. 반면, GKE 게이트웨이(GKE Gateway)의 자체 확장 기능은 프리픽스 캐싱(Prefix caching)과 모델 기반 라우팅(Model-aware routing) 같은 고급 기술을 제공합니다. 이 기능을 활용하면 대기 중인 액셀러레이터로 요청이 즉시 매핑되므로, 우수한 하드웨어 효율성(Hardware utilization)과 빠른 응답 속도로 대규모 언어 모델(LLM) 서비스를 구현할 수 있습니다.

실제로 발표된 독립 벤치마크 보고서에 따르면, GKE 인퍼런스 게이트웨이는 타사 관리형 쿠버네티스 서비스와 비교했을 때 처리량(Throughput)은 15.7% 높고, 첫 번째 토큰 대기 시간은 92.8% 짧으며, 토큰 간 지연 시간(Inter-token latency)은 62.6% 더 낮아 압도적인 성능 우위를 보였습니다. 덕분에 지연 시간이 길고 운영 비용이 부담스럽던 기존 LLM 기반 애플리케이션을 즉각적인 응답 속도를 갖춘 운영 수준(Production-grade)으로 향상시킬 수 있습니다.

이와 같은 뛰어난 성능은 Snap이 GKE 인퍼런스 게이트웨이를 도입한 실무 사례에서도 확인됩니다.

“Snap에서는 대규모 고성능 추론 환경을 안정적으로 구축하고자 llm-d를 프로덕션 AI 인프라에 통합하여 운영 중입니다. 프리픽스 캐시 기반 라우팅(Prefix-cache-aware routing)을 적용한 결과, 프리픽스 캐시 적중률(Prefix cache hit rates)을 최대 75~80%까지 끌어올렸습니다. 특히 llm-d의 유연한 오픈소스 특성 덕분에 Envoy 기반의 서비스 메시(Service Mesh) 환경과도 매끄럽게 통합되었습니다.” - Vinay Kola, Snap Inc. 소프트웨어 엔지니어링 부문 시니어 매니저

본 블로그에서는 구체적인 활용 사례와 함께 GKE 인퍼런스 게이트웨이의 프리픽스 캐싱 작동 원리를 살펴보고, 최근 진행된 벤치마크 평가 결과를 상세히 공유해 드립니다.

지연 시간 단축의 핵심: 프리픽스 캐싱 (Prefix caching)

프리픽스 캐싱은 자주 반복되는 프롬프트 앞부분(Prefix)의 KV 캐시(활성화 상태, KV cache)를 메모리에 미리 저장하여 LLM 성능을 최적화하는 기술입니다. 여러 사용자 요청이 동일한 시스템 지침(System instructions)이나 기본 컨텍스트, 문서 데이터를 공유할 때, 모델은 해당 영역의 토큰 연산을 완전히 생략하고 바로 다음 단계로 넘어갑니다. GKE 인퍼런스 게이트웨이는 유입되는 요청의 프리픽스를 분석해 해당 데이터를 이미 캐싱해 둔 특정 포드(Pod)로 연결해 줍니다. 따라서 GPU와 TPU의 불필요한 중복 연산 비용(Thinking tax)을 없애고, 무거운 추론 과정을 실시간에 가까운 응답 속도로 전환합니다.

활용 사례 1: 검색 증강 생성(RAG) 기반 문서 및 코드베이스 Q&A

RAG 패턴으로 방대한 엔터프라이즈 코드 저장소나 문서를 조회할 때, 전체 데이터셋을 정적 캐시 프리픽스로 고정해 두면 지연 시간 없이 정확한 실시간 응답을 생성(Grounding)할 수 있습니다.

사용자가 질문을 보낼 때마다 LLM이 매번 수천 줄에 달하는 API 레퍼런스나 사내 위키 문서를 처음부터 다시 분석할 필요가 없습니다. GKE 인퍼런스 게이트웨이가 관련 컨텍스트를 이미 KV 캐시에 로드(Warm-up)해 둔 포드로 사용자의 질문을 즉시 라우팅하기 때문입니다. LLM은 사용자가 새로 입력한 질문 내용만 연산하므로, 불필요한 문서 재연산 프로세스를 완전히 우회합니다.

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', '[STATIC PREFIX - STAYS IN CACHE (캐시에 유지되는 정적 프리픽스)]\r\nYou are an expert AI assistant specializing in technical documentation. Below is the complete API documentation for our software platform. Use this context to answer the user\'s questions accurately. If the answer cannot be found in the documentation, say "I cannot find that in the provided context."\r\n\r\n<documentation>\r\n[10,000+ words of API reference documentation, endpoints, error codes, etc. (10,000자 이상의 API 참조 문서, 엔드포인트, 에러 코드 등)]\r\n</documentation>\r\n\r\n[DYNAMIC SUFFIX - CHANGES PER REQUEST (요청마다 변경되는 동적 접미사)]\r\nUser Question: How do I handle a 429 rate limit error using the Python SDK?\r\n(사용자 질문: Python SDK를 사용하여 429 rate limit 에러를 처리하려면 어떻게 해야 하나요?)'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f5d4bd7dfd0>)])]>

활용 사례 2: 다중 대화형 챗봇 (Multi-turn chat)

프리픽스 캐싱을 이용하면 트래픽이 집중되더라도 컴퓨팅 인프라 비용 부담 없이 수천 명의 사용자와 동시에 매끄러운 상담 세션을 유지할 수 있습니다. 고정된 챗봇 페르소나 및 핵심 비즈니스 로직 설정을 LLM 서버 내에 영구적으로 캐싱하는 방식을 사용합니다.

기업용 고객 상담 서비스에서 사용되는 기본 시스템 프롬프트와 안내 정보는 수백만 명의 사용자가 유입되어도 완전히 동일합니다. GKE 인퍼런스 게이트웨이는 컨텍스트 기반 라우팅(Context-aware routing)으로 다중 대화 세션을 관리하여 반복적인 기본 토큰 연산을 최소화하므로, 동시 접속자가 급증해도 지연 없는 대화 환경을 지원합니다.

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', '[STATIC PREFIX - STAYS IN CACHE (캐시에 유지되는 정적 프리픽스)]\r\n-System Persona: You are "FinBot", a helpful, empathetic, and compliant virtual assistant for ABC Banking Solutions. You must strictly adhere to the following rules:\r\n1. Never provide concrete investment advice.\r\n2. Always verify if the user is asking about checking or savings.\r\n3. Keep your answers under 3 sentences.\r\n4. If a user is angry, offer to connect them to a human manager.\r\n\r\nHere is the current interest rate table for May 2026:\r\n- Savings: 4.2% APR\r\n- Checking: 0.5% APR\r\n- CD (12-month): 5.1% APR\r\n\r\n[DYNAMIC SUFFIX - CHANGES PER REQUEST (요청마다 변경되는 동적 접미사)]\r\nUser: Hi, I\'m trying to figure out how much I\'d make if I locked away $10,000 for a year?\r\n(사용자: 안녕하세요, 1만 달러를 1년 동안 묶어두면 얼마를 벌 수 있는지 알고 싶어요.)'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f5d4bd7df40>)])]>

GKE, 타사 관리형 쿠버네티스 대비 뛰어난 성능 우위 입증

이와 같은 아키텍처 관점의 강점을 객관적으로 확인하고자, Principled Technologies에서는 최근 GKE 인퍼런스 게이트웨이를 적용한 GKE 환경과 기존의 라운드 로빈 HTTP 로드 밸런싱을 쓰는 표준 타사 관리형 쿠버네티스 서비스를 비교 검증한 독립 벤치마크 평가 결과를 발표했습니다.

두 서비스 모두 동일한 하드웨어(NVIDIA A100 40GB GPU 8개)와 Llama 3.1 8B Instruct 공유 프리픽스 워크로드를 사용해 공정하게 테스트되었습니다. 측정 결과 GKE는 단순히 우위를 점하는 수준을 넘어, 아래의 3대 핵심 메트릭에서 압도적인 격차로 인프라 성능 차이를 입증했습니다.

높은 처리량(Throughput): 초당 토큰 처리량이 15.7% 증가하여 동일 규모의 인프라에서 더 많은 동시 요청을 소화하거나 하드웨어 투자 비용을 대폭 아낄 수 있습니다.
첫 번째 토큰 생성 시간(TTFT) 단축: 첫 토큰 출력 대기 시간이 무려 92.8% 줄어들어 사용자가 느끼는 체감 반응 시작 속도가 비약적으로 향상됩니다.
낮은 토큰 간 지연 시간(ITL): 62.6% 더 낮아져 첫 토큰이 출력된 이후 실시간 스트리밍이 끊김 없이 매끄럽게 흐릅니다.

Figure 3: 공유 프리픽스 테스트 환경에서 Llama 3.1-8B Instruct LLM을 구동했을 때 GKE 인퍼런스 게이트웨이를 적용한 GKE와 타사 관리형 쿠버네티스 서비스의 평균 지연 시간(출력 토큰당 정규화된 시간) 비교. 동일 사양의 하드웨어 기준. 출처: Principled Technologies

성능 측정 메트릭	GKE	타사 관리형 쿠버네티스 서비스	GKE 적용 효과
평균 출력 토큰 처리량	초당 7,169.21 토큰	초당 6,042.05 토큰	15.7% 처리량 향상
평균 첫 번째 토큰 생성 시간 (TTFT)	188.36 ms	2624.73 ms	92.8% 대기 시간 단축
평균 토큰 간 지연 시간 (ITL)	30.20 ms	81.03 ms	62.6% 지연 감소

Figure 4: 일반 HTTP 로드 밸런싱 방식의 타사 관리형 쿠버네티스 대비 GKE 인퍼런스 게이트웨이를 활성화한 GKE의 AI 추론 효율성 비교.

실무 환경에서 생성형 AI 추론 서비스 가속화하기

실시간 챗봇 상담 에이전트, 실시간 코드 작성 도구, 고성능 금융 사기 방지 필터링 등의 워크로드를 운영할 때 인프라의 응답 속도는 곧 사용자 경험의 만족도를 결정하는 핵심 요인입니다. GKE 인퍼런스 게이트웨이는 공유 프롬프트 프리픽스 캐시의 적중률을 사실상 100%에 가깝게 유지해 줍니다. 이로 인해 반응이 더디고 고비용 구조를 가졌던 기존 LLM 시스템을 고효율, 초저지연의 운영급 시스템으로 즉시 업그레이드시켜 줍니다.

GKE 인퍼런스 게이트웨이가 보유한 성능상의 메리트를 직접 실무 워크로드에 적용해 보세요. 상세 분석 자료가 포함된 벤치마크 보고서 원본은 여기(영문)에서, 시연을 담은 설명 영상은 유튜브에서 확인하실 수 있습니다.

벤치마크 평가를 면밀하게 진행해 주신 Principled Technologies의 시니어 성능 분석 설계자 Dan Sullivan에게 깊은 감사를 드립니다.

Google의 미디어 무결화에 대한 미래

Mon, 13 Oct 2025 16:00:00 +0000

해당 블로그의 원문은 2025년 10월 14일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

Google에서 데이터 보호는 가장 중요한 책임이며, 저희는 고객님의 데이터를 안전하게 지키기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이러한 약속을 더욱 강화하기 위해, 2025년 11월부터 미디어 완전 삭제에 대한 접근 방식을 전환하여, 강력하고 계층화된 암호화 전략에 전적으로 의존하기 시작할 것임을 알려드리게 되어 기쁩니다.

이는 저희가 약 20년 동안 사용해 온 '무차별적인 디스크 삭제(brute force disk erase)' 프로세스에서 벗어나는 것을 의미합니다. 데이터를 덮어쓰는 방식은 효과적인 방법이었지만, 저장 기술 환경이 급격하게 변화했습니다. 오늘날 현대 미디어의 크기와 기술적 복잡성으로 인해 이 프로세스는 더 이상 지속 가능하지 않습니다.

더 스마트한 접근 방식: 암호화 삭제 (Cryptographic Erasure)

이러한 문제를 해결하기 위해, 저희는 미디어 완전 삭제의 더욱 현대적이고 효율적인 방법인 암호화 삭제(cryptographic erasure)를 도입합니다.

기본적으로 Google 서비스의 모든 사용자 데이터는 다중 암호화 계층으로 보호됩니다. 암호화 삭제는 이러한 암호화를 활용하여 미디어를 완전 삭제합니다. 드라이브 전체를 덮어쓰는 대신, 데이터 암호화에 사용되는 암호화 키를 안전하게 삭제합니다. 키가 사라지면 데이터는 읽을 수 없고 복구할 수 없는 상태가 됩니다.

이 방법은 더 빠를 뿐만 아니라 업계 모범 사례와도 일치합니다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)는 특별 간행물 800-88에서 암호화 삭제를 유효한 완전 삭제 기술로 인정하고 있습니다. 저희는 고객님의 데이터 보안을 보장하기 위해 이러한 표준을 충족하고 능가하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

혁신을 통한 보안 강화

저희는 심층 방어(defense in depth) 전략을 사용하여 암호화 삭제를 다중 보안 계층으로 구현합니다. 저희의 신뢰하되 검증하는(trust-but-verify) 모델은 독립적인 검증 메커니즘을 사용하여 미디어 암호화 키의 영구 삭제를 보장합니다.

또한, 저장 장치 키와 같은 이 프로세스에 관련된 비밀 정보를 업계 최고의 조치로 보호합니다. 다중 키 순환(key rotations)은 독립적인 신뢰할 수 있는 암호화 계층을 통해 고객 데이터의 보안을 강화합니다.

지속 가능성 및 순환 경제

이전의 미디어 삭제 방법은 환경적 비용을 수반했습니다. 저희의 엄격한 검증 프로세스에 실패한 모든 저장 장치는 물리적으로 파괴되어 매년 상당수의 장치가 폐기되었습니다.

암호화 삭제는 저희가 더 지속 가능한 순환 경제로 나아갈 수 있도록 합니다. 드라이브를 물리적으로 파괴할 필요성을 제거함으로써, 저희는 더 많은 하드웨어를 재사용할 수 있습니다. 또한, 수명이 다한 미디어에서 네오디뮴 자석과 같은 귀중한 희토류 재료를 회수할 수 있게 됩니다. 이 혁신적인 자석 회수 프로세스는 지속 가능한 제조 분야의 주요 성과이며, 책임 있는 성장에 대한 저희의 약속을 보여줍니다.

Google의 앞으로의 방향

저희는 사용자, 더 넓은 산업, 그리고 전 세계를 위해 진정으로 올바른 일을 하는 것에 대해 지속적으로 강력하게 주장해 왔습니다. 이러한 암호화 삭제로의 전환은 그러한 약속을 직접적으로 반영합니다. 이를 통해 저희는 보안을 강화하고, 최고의 산업 표준에 부합하며, 저희 인프라를 위해 더 지속 가능한 미래를 구축할 수 있습니다. 저희는 이것이 사용자, 산업, 그리고 환경을 위한 올바른 길이라고 믿습니다.

암호화 키 관리를 포함한 미사용 데이터 암호화에 대한 자세한 내용은, 저희의 미사용 데이터 기본 암호화 보안 백서(default encryption at rest)를 참조해 주십시오.

“그냥 거부하세요”: IAM Deny 및 조직 정책으로 심층 방어 구축

Fri, 27 Jun 2025 16:00:00 +0000

오늘날의 클라우드 환경에서 클라우드 환경을 보호하려면 허용 정책과 최소 권한 원칙 이상으로 IAM(Identity and Access Management) 접근 방식을 강화해야 합니다. 방어를 강화하기 위해, Google은 강력한 도구인 IAM Deny 정책(IAM Deny Policies)을 제공합니다.

IAM Allow 정책에만 의존하면 잠재적인 과도한 권한 부여가 발생할 수 있으며, 보안팀이 대규모로 권한 수준 제한을 일관되게 적용하기 어려울 수 있습니다. 이때 IAM 거부가 필요합니다.

IAM Deny는 부여된 역할과 관계없이 주체(principal)가 수행할 수 없는 작업을 명시적으로 정의할 수 있는 중요하고 확장 가능한 보안 계층을 제공합니다. 이 사전 예방적 접근 방식을 통해 무단 액세스를 방지하고 전반적인 보안 태세를 강화하여 관리팀에 환경 전반에 걸쳐 우선적인 보호 정책을 제공할 수 있습니다.

IAM Deny 이해

IAM 거부의 기본은 IAM Allow 정책을 기반으로 구축됩니다. 허용 정책은 Google Cloud 조직에서 누가 무엇을 어디서 할 수 있는지를 정의하며, 주체(사용자, 그룹, 서비스 계정)를 다양한 수준(조직, 폴더, 프로젝트, 리소스)에서 리소스에 대한 액세스 권한을 부여하는 역할에 연결합니다.

반대로, IAM Deny는 제한을 정의합니다. 또한 주체를 대상으로 하지만, 연결은 리소스 수준이 아닌 조직, 폴더 또는 프로젝트 수준에서 발생합니다.

허용 및 거부 정책의 주요 차이점

IAM Allow: 역할 연결을 통해 주체에 권한을 부여하는 데 중점을 둡니다.
IAM Deny: 계층적 수준에서 IAM 허용에 의해 부여된 역할 연결을 무시하여 권한을 제한하는 데 중점을 둡니다.

IAM Deny는 Google Cloud 환경의 보호 장치 역할을 하며, 관리 권한 관리를 중앙 집중화하고 수많은 커스텀 역할의 필요성을 줄이며 궁극적으로 조직의 보안을 강화하는 데 도움을 줍니다.

aside_block: <ListValue: [StructValue([('title', 'Google Cloud 보안 제품을 경험해 볼 수 있는 $300의 무료 크레딧을 드립니다.'), ('body', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f5d4bb94a90>), ('btn_text', '무료로 시작하기'), ('href', 'http://console.cloud.google.com/freetrial?redirectPath=/welcome'), ('image', None)])]>

IAM Deny 작동 방식

IAM Deny 정책은 몇 가지 핵심 구성 요소를 사용하여 제한을 설정합니다.

거부된 주체(누가): 제한하려는 사용자, 그룹 또는 서비스 계정입니다. 조직의 "모든 사람" 또는 조직에 관계없이 모든 주체(allUsers 식별자로 표시)가 될 수도 있습니다
거부된 권한(무엇을): 거부된 주체가 사용할 수 없는 특정 작업 또는 권한입니다. 대부분의 Google Cloud 서비스는 IAM Deny를 지원하지만, 새로운 서비스에 대한 지원 여부를 확인하는 것이 중요합니다.
연결 지점(어디에): 거부 정책이 적용되는 조직, 폴더 또는 프로젝트입니다. 거부 정책은 개별 리소스에 직접 연결할 수 없습니다.
조건(어떻게): 선택 사항이지만, 거부 정책이 적용되는 시점에 대한 더 세부적인 제어를 가능하게 합니다. 조건은 CEL(Common Expression Language) 표현식을 사용하는 리소스 태그로 설정되어 특정 환경에서만 또는 특정 태그가 존재하지 않는 경우에만 거부 정책을 조건부로 적용할 수 있습니다.

IAM Deny 핵심 구성요소

IAM Deny 시작하기

IAM Deny의 중요한 측면은 평가 순서입니다. 거부 정책은 모든 허용 정책보다 먼저 평가됩니다. 거부 정책이 주체의 작업에 적용되는 경우, 주체가 어떤 역할을 가지고 있든 관계없이 해당 요청은 명시적으로 거부됩니다. 거부 정책이 적용되지 않는 경우에만 시스템은 허용 정책을 평가하여 작업이 허용되는지 여부를 결정합니다.

그러나 이 규칙에 대한 예외를 구성할 수 있는 기본 제공 방식이 있습니다. 거부 정책은 특정 제한에서 면제되는 주체를 지정할 수 있습니다. 이는 특정 관리 또는 비상용 계정에 필요한 작업을 허용하는 유연성을 제공할 수 있습니다.

IAM Deny 정책은 항상 IAM Allow 정책보다 먼저 평가됩니다.

IAM Deny 사용 사례

IAM Deny 정책은 다음과 같은 일반적인 보안 보호 장치를 구현하는 데 사용될 수 있습니다.

높은 권한 제한: 개발 환경에서 개발자가 IAM 역할을 생성 또는 관리하거나, 조직 정책을 수정하거나, 민감한 결제 정보에 액세스하는 것을 방지합니다.
조직 표준 적용: 특정 역할을 사용할 수 없도록 권한을 제한함으로써, 과도하게 허용적인 기본 역할(Basic Roles)의 오용을 방지하거나 특정 폴더에서 Google Cloud 서비스 활성화를 제한할 수 있습니다.
보안 프로필 구현: 청구, 네트워킹, 보안 팀을 비롯한 다양한 팀에 대해 거부된 권한 집합을 정의하여 직무 분리를 적용합니다.
태그가 지정된 리소스 보호: 특정 태그(예: iam_deny=enabled)가 있는 리소스에 조직 수준의 거부 정책을 적용합니다.
폴더 수준 제한 생성: 태그가 적용되지 않은 특정 폴더 내 리소스에 대해 청구, 네트워킹, 보안을 포함한 광범위한 권한 범주를 거부합니다.

보완적인 보안 계층

IAM Deny는 다른 보안 제어 기능과 함께 사용할 때 가장 효과적입니다. Google Cloud는 IAM Deny를 보완하는 몇 가지 도구를 제공합니다.

조직 정책: 리소스 사용 제한 정책(Resource Usage Restriction)을 통해 조직에서 사용 가능한 API를 제한하는 등 Google Cloud 계층 구조 전반에 걸쳐 조직 제약 조건을 중앙에서 구성하고 관리할 수 있습니다. 어떤 역할을 부여할 수 있는지 제한하기 위해 IAM 커스텀 제약조건(IAM Custom Constraints)을 정의할 수도 있습니다.
Policy troubleshooter: 주체가 리소스에 대한 액세스 권한을 가지거나 거부된 이유를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 허용 및 거부 정책을 모두 분석하여 액세스 결과의 정확한 원인을 찾아낼 수 있습니다.
Policy Simulator: 거부 정책을 실제 환경에 적용하기 전에 변경사항의 영향을 시뮬레이션할 수 있습니다. 잠재적인 서비스 중단을 식별하고 정책을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. Deny Simulator는 현재 미리보기로 제공됩니다.
IAM Recommender: 머신러닝을 사용하여 IAM 권한을 적용한 방법을 분석하고 과도하게 허용적인 역할 할당을 줄이기 위한 권장사항을 제공합니다. 이를 통해 진정한 최소 권한 원칙으로 나아갈 수 있습니다.
권한 있는 액세스 관리(Privileged Access Management, PAM): 거부 정책의 예외가 필요할 수 있는 주체에 대한 임시적, Just-in-time 권한 상승 액세스를 관리할 수 있습니다. PAM 솔루션은 비상용 계정 및 기타 권한 있는 액세스 시나리오에 대한 감사 및 제어 기능을 제공합니다.
주체 액세스 경계(Principal Access Boundaries): 조직의 주체가 액세스할 수 있는 리소스를 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 이를 사용하여 주체가 다른 조직의 리소스에 액세스하는 것을 방지함으로써 피싱 공격이나 데이터 유출을 막을 수 있습니다.Implementing IAM Deny with Terraform

The provided GitHub repository offers a Terraform configuration to help you get started with implementing IAM Deny and Organization Policies. This configuration includes:

제공된 GitHub 저장소는 IAM Deny 및 조직 정책 구현을 시작하는 데 도움이 되는 Terraform 구성을 제공합니다. 이 구성에는 다음이 포함됩니다.

태그가 지정된 리소스에 대한 특정 관리 권한을 대상으로 하는 조직 수준 IAM Deny 정책
태그가 없는 리소스에 대한 결제, 네트워킹 및 보안 권한을 제한하는 폴더 수준 IAM Deny 정책
roles/owner 역할 사용을 방지하는 커스텀 조직 정책 제약조건
지정된 폴더 내에서 특정 Google Cloud 서비스 사용을 제한하는 조직 정책

Terraform 구성을 사용하는 주요 단계:

저장소 복제:

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/professional-services.git'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f5d794d0be0>)])]>

2. examples/iam-deny 폴더로 이동한 후 Terraform 디렉토리로 전환:

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'cd terraform'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f5d794d0b50>)])]>

3. terraform.tfvars 준비: terraform.tfvars.example을 terraform.tfvars로 복사하고, Organization ID, Target Folder ID, 예외를 적용할 주체 그룹 이메일을 포함하도록 수정합니다.

4. 이 정책들을 활성화하기 위해 조직에 태그 키와 태그 값을 생성합니다.

1. 이름은 원하는 대로 지정할 수 있지만, 예시에서는 태그 키를 iamdeny, 태그 값을 enabled로 사용할 수 있습니다.

5. main.tf의 태그 ID 업데이트: 각 정책의 denial_condition 섹션에 있는 자리표시자 태그 키와 값 ID를 실제 태그 ID로 교체합니다.

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'denial_condition {\r\n title = "Match IAM Deny Tag"\r\n expression = "resource.matchTagId(\'tagKeys/*\', \'tagValues/*\')" #Tag=iam_deny, value=enabled\r\n }'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f5d794d0d60>)])]>

a. 참고: 선택 사항으로, 정책이 적용될 때 모든 리소스를 거부하도록 이 표현식을 사용할 수도 있습니다.

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'denial_condition {\r\n title = "deny all"\r\n expression = "!resource.matchTag(\'*/\\\\*\', \'\\\\*\')"\r\n }'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f5d794d0310>)])]>

billing.json, networking.json, securitycenter.json 파일(terraform/profiles/ 디렉토리에 위치) 및 denied_perms.tf 파일에 있는 미리 정의된 거부된 권한들을 검토하여 조직의 보안 요구 사항에 맞게 조정해야 합니다.

6. Terraform 초기화, 검토 및 적용:

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'terraform init\r\n\r\nterraform plan\r\n\r\nterraform apply'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f5d794d0df0>)])]>

이 정책들을 배포하기 전에 항상 보안팀과 상의하세요.

‘거부'의 힘을 활용하세요

IAM은 보안을 강화하는 데 중요한 요소이며, 전략적 구현은 포괄적인 심층 방어 전략의 핵심입니다. (IAM을 시작하는 방법에 대한 자세한 내용은 'IAM이 싫지만 절실하게 필요합니다(I hate IAM but I need it desperately)' 및 'IAM 산을 확장하기(Scaling the IAM mountain, an in-depth guide)' 가이드를 참고하세요.)

IAM 거부 정책을 구현하는 것은 Google Cloud 보안 태세를 강화하는 데 중요한 단계입니다. 주체가 할 수 없는 작업을 명시적으로 정의함으로써, 의도치 않은 잘못된 구성과 악의적인 행위자 모두에 대한 강력한 방어 계층을 추가할 수 있습니다.

조직 정책, 정책 문제 해결 도구, 정책 시뮬레이터 및 IAM 추천기와 결합된 IAM 거부는 최소 권한 원칙을 더욱 효과적으로 적용하고 더 안전한 클라우드 환경을 구축할 수 있도록 지원합니다. 제공된 Terraform 예시를 살펴보며 Google Cloud 보안 전략에서 '거부'의 힘을 발견해 보세요.

이 콘텐츠는 Google Cloud 컨설팅이 엔터프라이즈 Google Cloud 고객과의 업무를 통해 얻은 경험을 바탕으로 작성되었습니다. Google의 최고의 전문가 및 혁신가들과 함께 Google Cloud 여정을 가속화하고 싶으시다면, Google Cloud Consulting에 문의하여 시작하세요.

새로운 데이터 저장 리전 보장을 통한 전 세계 생성형 AI 혁신 가속화

Wed, 13 Dec 2023 01:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 11월 14일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

엔터프라이즈 생성형 AI 서비스에 대한 수요가 전 세계적으로 증가하고 있습니다. 생성형 AI를 최대한 활용할 방법이 모색되는 한편, 데이터 주권과 글로벌 규제 요건이 강조되는 환경 속에서 많은 기업이 데이터가 저장되는 리전을 설정할 수 있기를 바라고 있습니다.

이러한 요청에 부응하여, Google Cloud의 생성형 AI 서비스를 사용하는 고객은 북미, 유럽, 아시아의 10개 국가 중 어느 곳이든 저장 데이터를 보관할 수 있게 되었습니다. 이번 발표는 고객을 위한 데이터 저장 리전을 확대하고 업계의 요구를 충족하기 위한 지속적인 노력의 일환입니다.

새로운 Vertex AI 데이터 저장 리전

Google Cloud는 Vertex AI 생성 기능에 대한 새로운 데이터 저장 리전 약정과 더불어 일반 서비스 약관에 따라 고객이 선택한 리전을 고객 데이터를 보관할 것을 약속합니다. 여기에는 구체적으로 다음 사항이 포함됩니다.

Text Embeddings API 및 Multimodal Embeddings API뿐만 아니라 PaLM2, Codey, Imagen 모델을 포함하는 Vertex AI의 생성형 AI는 고객에게 다음과 같은 데이터 저장 옵션을 제공합니다.
- 북미: 미국 및 캐나다
- 유럽: 네덜란드, 독일, 벨기에, 영국, 프랑스
- 아시아: 대한민국, 싱가포르, 일본
Vertex AI Search는 고객에게 다음과 같은 데이터 저장 옵션을 제공합니다.
- 북미: 미국(멀티 리전)
- 유럽: EU(멀티 리전)
Vertex AI Conversation은 고객에게 다음과 같은 데이터 저장 옵션을 제공합니다.
- 북미: 미국(멀티 리전)
- 유럽: EU(멀티 리전)

"Minna Bank는 Vertex AI에서 생성형 AI 서비스를 사용할 예정인데, 이는 PaLM2와 같은 생성형 AI 서비스와 관련해 Google Cloud가 제공하는 일본 내 데이터 저장 리전 약정 때문입니다. 이는 높은 수준의 개인 정보 보호, 보안, 거버넌스를 요구하는 금융 업계 및 기타 업종에 매우 중요한 변화였습니다. 이제 데이터 저장 리전을 제어할 수 있기 때문입니다." - Masaaki Miyamoto, Executive Officer & CIO, Minna Bank

앞으로 전 세계 더 많은 지역에서 Google Cloud 고객에게 데이터 리전 제어가 가능한 생성형 AI 기능을 제공할 수 있게 되길 기대합니다.

엔터프라이즈급 생성형 AI

새로운 데이터 리전 보장을 통해 엔터프라이즈급 규모, 안전, 보안, 개인 정보 보호를 갖춘 AI 서비스를 제공하기 위해 계속 노력할 것입니다. Google Cloud는 전 세계의 조직이 AI의 잠재력을 활용할 수 있도록 Google의 연구 성과를 제품에 적용하는 데 중요한 역할을 수행하고 있습니다.

고객 데이터 및 개인 정보 보호는 언제나 Google Cloud의 사명에서 핵심 역할을 해왔으며, AI가 계속 발전하고 점차 대규모로 채택되면서 이러한 노력은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 새로운 데이터 저장 리전 외에 고객 데이터 및 개인 정보 보호 처리 방식에 관한 주요 사실 몇 가지도 함께 알려드립니다.

고객은 자체 데이터와 모델을 제어하며 그에 대한 액세스도 제어합니다. 조직은 데이터와 모델에 액세스할 수 있는 사용자와 이러한 애셋을 사용할 수 있는 방식을 결정합니다.
고객은 데이터와 모델을 저장하는 리전과 방법을 제어합니다. 조직은 원하는 리전에 데이터를 저장하도록 선택하여 지정된 지리적 경계를 벗어난 배포를 방지할 수 있습니다.
Google은 고객 데이터를 절대 사용하지 않습니다. Google의 모델, 또는 다른 기업이 사용하는 모델을 훈련하는 데 고객 데이터를 무단으로 사용하지 않습니다.
고객 데이터는 필요할 때 언제든 사용할 수 있습니다. Google의 데이터 센터와 네트워크 아키텍처는 안정성과 복원력을 최대화하도록 설계되었으며, Google의 AI 제품은 다른 Google Cloud 서비스와 동일한 고가용성 표준을 따릅니다.
고객은 기본적으로 엔터프라이즈급 보안과 개인 정보 보호를 누릴 수 있습니다. Google Cloud의 AI 서비스를 사용하면 보안 관련 특정 요구 사항이나 규제 요건을 충족하기 위해 조직에서 데이터와 모델 전반에 걸쳐 개인 정보 보호와 세분화된 보안 제어를 적용할 수 있습니다.

또한 Google Cloud는 기술적 제어와 계약 약관, 업계에서 인정하는 인증과 감사를 통해 이러한 보장을 뒷받침합니다. 즉 조직이 Google의 AI 플랫폼에서 모델을 빌드하거나 조정할 때 Google은 위험 관리를 위한 공동의 운명 접근 방식을 채택하여 첫날부터 조직과 협력하며 데이터와 모델을 보호합니다. 이러한 노력에는 사이버 보안에 대한 협력적인 접근법과 함께 기업이 AI 관련 위험을 완화하기 위한 실질적인 고려 사항을 제공하는 보안 AI 프레임워크(SAIF) 개발이 포함됩니다.

Google Cloud는 데이터 저장 리전 약정을 계속 확대할 것으로 기대하며 더 많은 소식을 공유할 예정입니다. Google Cloud가 AI 서비스를 개발하는 방식에 대한 자세한 내용은 책임감 있는 AI 페이지를 참조하세요. Google의 AI 플랫폼에 대해 알아보려면 여기를 클릭하세요.

Personalized Service Health 소개: 이슈 대응 커뮤니케이션 향상

Fri, 25 Aug 2023 07:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 8월 3일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

사용 중인 클라우드 서비스가 이슈로 인해 중단되는 경우 효과적인 대응은 중단의 원인을 파악하고 영향의 범위를 평가하는 것에서 시작됩니다. 이 단계는 이해관계자와의 커뮤니케이션이나 재해 복구 절차의 진행과 같은 조치를 취하는 데 있어 매우 중요합니다. 그러나 클라우드 서비스 제공업체를 사용하는 경우 효과적인 이슈 대응 역량은 제공되는 이슈 커뮤니케이션의 투명성, 시의성, 실행 가능성에 따라 달라집니다.

오늘, Google Cloud 서비스 중단에 대한 빠르고 투명하고 관련성 있고 실행 가능한 커뮤니케이션을 제공하는 Personalized Service Health를 소개하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 현재 미리보기 버전으로 제공되는 Personalized Service Health를 사용하면 이슈 대응의 한 지점, 또는 이슈 대응이나 모니터링 도구와 통합하여 Google Cloud 서비스 중단에 대한 상세 알림을 받을 수 있습니다.

Personalized Service Health를 사용해야 하는 이유

현재 Google은 사용자에게 영향을 미칠 가능성이 있는 이슈가 감지되면 Google Cloud Service Health를 통해 공개적으로 해당 정보를 게시합니다. 높은 신뢰도를 갖추고 있는 이 공개 대시보드는 널리 알려야 하는 활성 이슈(일반적으로 규모가 크거나 심각도가 높음)에 대한 정보를 전달합니다. Google Cloud 제품 및 해당 제품이 운영되는 리전별로 구성되는 Google Cloud Service Health는 Google Cloud 제품에 영향을 미치는 이슈에 대한 실시간 정보를 표시하며 서비스 중단 내역을 다운로드할 수 있는 메커니즘을 제공합니다.

Personalized Service Health는 이러한 장점을 한 단계 더 발전시킨 서비스로, 많은 고객에게 이슈 대응 여정을 나서기에 이상적인 목적지 역할을 합니다. Personalized Service Health는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

고객과 관련된 서비스 중단을 결정하는 제어 기능: Google Cloud Service Health는 광범위한 고객에 영향을 미치는 이슈를 게시하며, 전체 이슈 목록을 제공하는 것은 아닙니다. 더 많은 이슈에 대해 조기에 또는 더 빈번하게(규모가 작은 이슈 포함) 알림을 받고자 하는 경우 Personalized Service Health를 사용하여 이슈 발생 시 알림을 받는 방법과 시기를 설정하면 됩니다.
기존 이슈 관리 워크플로와 통합하는 기능: Personalized Service Health는 고객이 선호하는 이슈 관리 도구 및 워크플로와의 다양한 통합 옵션을 제공합니다. 예를 들어 알림을 PagerDuty와 통합하여 서비스 중단이 시작될 때 적절한 이슈 대응 전문가에게 알릴 수 있습니다.
사전 예방적 이슈 발견 가능성: Personalized Service Health는 로그를 내보내며 맞춤설정 가능한 알림을 푸시하여 워크플로에서 이슈의 발견 가능성을 높일 수 있습니다.

이러한 이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

이벤트를 발견하는 방식을 선택하는 알림 구성

Personalized Service Health는 Google Cloud 서비스 중단이 게시 또는 업데이트될 때 광범위한 대상에 알림을 전송할 수 있습니다. 이때 알림을 받을 대상과 위치를 선택하고 영향을 받는 Google 서비스 및 위치, 현재 프로젝트와의 관련성, 관찰 가능한 증상, 알려진 완화 방법을 포함하여 이슈에 대한 중요 정보를 포함하도록 알림 내용을 맞춤설정할 수 있습니다.

알림은 Personalized Service Health에서 직접 구성하거나, Cloud Monitoring에서, 또는 Terraform을 통해 구성할 수 있습니다. 각 알림은 이메일, SMS, Pub/Sub, 웹훅 또는PagerDuty를 포함한 하나 이상의 대상으로 전송 가능합니다. 또한 보다 상세한 알림을 받을 수 있도록 하나의 프로젝트에 대해 여러 개의 알림을 생성할 수 있습니다.

Personalized Service Health는 고객의 프로젝트에 영향을 미칠 수 있는 서비스 중단 관련 정보를 다양한 관련성 수준에 따라 게시하도록 설계되었습니다. 이 접근 방식은 고객이 반드시 필요하다고 생각하는 것 이상의 정보를 제공할 수 있습니다. 균형을 맞추려면 다양한 통합 지점에 걸쳐 관련성이 있다고 판단되는 이슈만 확인하도록 이슈를 필터링할 수 있습니다.

대시보드: 표시되는 필드와 이슈의 최신성을 기준으로 이슈 테이블을 필터링합니다.
알림: Google Cloud 제품, 위치 또는 프로젝트와의 관련성을 포함한 모든 이슈 필드를 사용하여 조건부 알림 정책을 만들 수 있습니다.
API: API 요청에 요청 필터를 사용하여 애플리케이션에서 프로그래매틱 방식으로 이벤트를 추가 필터링할 수 있습니다.
로그: Cloud Logging은 로그가 로그 싱크를 통해 다른 대상으로 라우팅될 때 로그를 필터링하는 강력한 쿼리 언어를 지원합니다.

기존 이슈 관리 워크플로와 통합

이슈 대응에는 조직의 여러 구성원, 팀, 도구가 관여할 수 있습니다. Personalized Service Health는 프로그래매틱 액세스, 사전 예방적 또는 사후 대응적 상호작용, 기존 도구에 대한 설정에 따라 다양한 통합 옵션을 제공함으로써 기존 이슈 대응 프로세스에 맞추는 것을 목표로 합니다.

Personalized Service Health를 Google Cloud 콘솔에서 직접 대시보드로 사용하거나, 원하는 워크플로의 기존 이슈 대응 또는 모니터링 도구에 맞춰 조정할 수 있습니다. Service Health 대시보드는 프로젝트와 관련된 활성 이슈 목록을 제공하며, 각 이슈에 대해 해당 이슈의 세부적인 영향을 보거나 Google Cloud 지원팀의 업데이트를 추적할 수 있습니다. 빠르게 설정하고 간편하게 유지관리할 수 있습니다.

Personalized Service Health를 외부 알림, 모니터링 또는 이슈 대응 도구와 통합하는 경우 Service Health API는 특정 프로젝트와 관련된 모든 이슈 또는 조직의 모든 프로젝트에 대한 프로그래매틱 액세스를 제공합니다. API는 관련성 있는 모든 이슈, Google Cloud의 업데이트, 영향 설명의 전체 목록에 대한 프로그래매틱 액세스를 제공합니다.

내역과 보고서 만들기 및 과거 중단에서 배우기

서비스 중단이 시작되면 Cloud Logging은 이벤트에 대한 모든 업데이트의 Personalized Service Health 로그를 수집합니다. 이벤트의 내역 기록을 작성하기 위해 스토리지 버킷에 로그를 보존할 수 있습니다. 또한 로그 애널리틱스와 BigQuery를 함께 사용하여 과거 서비스 중단을 분석할 수 있습니다.

통합하여 시간이 갈수록 더욱 커지는 이점 누리기

오늘부터 Personalized Service Health가 Compute Engine, Cloud Storage, 모든 Cloud Networking 제품, BigQuery, Google Kubernetes Engine 등 50여 개의 Google Cloud 제품 및 서비스와 통합됩니다. 통합된 Google Cloud 제품에서 고객에게 영향을 미칠 수 있는 서비스 중단이 감지되면 Personalized Service Health가 영향 평가를 제공하고 증상, 알려진 해결 방법 또는 해결 ETA를 포함한 업데이트를 공유합니다.

일부 제품은 Personalized Service Health를 통해 더 빠른 초기 게시와 결정적인 영향 신호를 포함한 고급 기능을 제공하며, 공개 Google Cloud Service Health 대시보드에는 게시되지 않는 영향력이 작은 이슈를 게시할 수 있습니다. 다음은 통합되는 제품 및 지원되는 기능의 전체 목록입니다. 지원되는 Google Cloud 제품 및 기능은 시간이 지나면서 증가할 전망입니다.

고객 및 파트너의 사례

"클라우드 공급업체는 서비스 중단을 너무 빨리 알리는 것이 아닌지 염려하며 지나치게 신중한 접근을 보입니다. 모르고 있는 상태에서 워크로드가 다운되는 것보다 선제적으로 워크로드를 이동한 뒤에 문제가 없음을 발견하는 편이 낫다고 생각합니다. Google Cloud가 이 단계를 고객에게 보다 투명하게 공개하는 것에 만족감을 느끼며 앞으로 PSH 활용이 기대됩니다."

- 저스틴 왓츠, Telus 정보 서비스 및 기술 전략 부문 책임자

“Personalized Service Health가 이슈 대응 전문가에게 보내는 사전 예방적 알림은 모든 기업 고객의 이슈 대응 프로세스에서 중요한 역할을 합니다. PagerDuty와 Google Cloud의 파트너십은 클라우드 서비스 중단에 신속하게 대응하고 원활한 디지털 경험을 제공하는 데 도움이 되는 현대적 운영을 위한 필수적인 플랫폼을 고객에게 제공할 수 있도록 지원합니다."

-조나단 렌드, PagerDuty 제품 부문 SVP

지금 시작하기

안정적인 인프라는 클라우드 워크로드를 위해 필수적이며 Google은 기술, 제품, 프로세스 혁신을 통해 안정성의 기준을 지속적으로 높이고 있습니다. 안정석의 핵심 구성요소는 이슈 대응의 속도와 효율성입니다. 발생 가능성이 낮기는 하지만 만약 클라우드 서비스 이슈가 발생한다면 원활한 커뮤니케이션이 중요합니다. Personalized Service Health는 이슈 대응 커뮤니케이션을 한 단계 더 발전시키는 데 필요한 정보를 제공하므로 현재 일어나고 있는 상황을 신속하게 평가하고 애플리케이션에 대한 영향을 최소화하기 위한 조치를 취하고 이해관계자에게 계속 정보를 제공할 수 있습니다. 시작하려면 프로젝트 또는 조직 전반에서 Personalized Service Health를 사용 설정하세요.

Cross-Cloud Interconnect 발표: 모든 클라우드에 원활하게 연결

Wed, 26 Jul 2023 05:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 6월 1일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

애플리케이션을 빌드하고 실행하기 위해 클라우드를 마이그레이션하고 활용하는 과정에서 기업들이 계속 하이브리드 및 멀티 클라우드를 채택하고 있습니다. 2022년에 진행된 IDC 연구에 따르면 고객의 64%가 퍼블릭 클라우드 IaaS 서비스를 위해1 여러 클라우드 제공업체를 이용하고 있었으며 79%는 비즈니스 복원력을 개선하기 위해2 전용 클라우드 인프라를 관리하고 보호하는 방식을 간소화하고 통합해야 한다고 밝혔습니다. 기업은 물리적인 계층과 서비스 계층에서 연결을 단순화하고 분산 클라우드 애플리케이션 및 SaaS 워크로드를 몇 분 안에 지원할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다.

네트워킹이 첫 번째 단계인 경우가 많지만 분산 환경을 연결하고 보호하는 것은 복잡할 수 있습니다. 오늘 Google Cloud에서는 Cross-Cloud Interconnect로 Cloud Interconnect 포트폴리오를 크게 확장할 것이라고 발표했습니다. Cross-Cloud Interconnect는 안전하고 성능이 우수한 네트워크를 통해 모든 퍼블릭 클라우드를 Google Cloud와 연결할 수 있도록 해 줍니다. 그 결과 조직은 여러 클라우드에서 애플리케이션을 실행하고, 멀티 클라우드 환경에서 SaaS 네트워킹을 간소화하며, 워크로드를 한 클라우드에서 다른 클라우드로 마이그레이션할 수 있게 됩니다. 이제 Cross-Cloud Interconnect가 Amazon Web Services, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure, Alibaba Cloud와 같은 클라우드 제공업체에 연결되어 있는 고객을 대상으로 전 세계 곳곳에서 정식 버전으로 출시되며 고객의 요청에 따라 추가로 다른 클라우드 제공업체도 지원할 예정입니다.

또한 Cross-Cloud Interconnect 및 자동화된 서비스 연결 정책을 지원하기 위해 Private Service Connect를 크게 개선했습니다. 이 외에도 새로운 Cloud Interconnect 기능을 추가했을 뿐 아니라 Google Cloud 네트워킹 비용을 절감할 수 있도록 새로운 총소유비용(TCO) 분석 기능을 출시했습니다.

Cross-Cloud Interconnect로 원활한 멀티 클라우드 연결

분산 애플리케이션의 증가는 연결, 성능, 보안, 안정성을 보장해야 하는 클라우드 인프라팀이 극복해야 할 어려운 과제였습니다. 클라우드를 한데 연결할 경우 복잡한 구성과 전용 하드웨어가 필요하고 운영 프로세스가 너무 길어지는 경우가 많습니다. Cross-Cloud Interconnect는 이러한 구성을 간소화하고, 하드웨어를 최소화하며, 오버헤드를 줄여 줍니다.

Cross-Cloud Interconnect는 10Gbps 또는 100Gbps 옵션 중에서 선택해 사용할 수 있으며, 새로운 하드웨어가 필요하지 않고, Cloud Interconnect와 동일한 기능을 제공하며, SLA가 보장됩니다. 멀티 클라우드 환경에서 작업하는 고객은 Cross-Cloud Interconnect를 활용해 다음을 실현할 수 있습니다.

클라우드 간에 안전한 비공개 연결
회선 속도의 성능 및 99.99% SLA를 보장하는 높은 안정성
복잡하지 않고 인프라 관리 비용이 들지 않아 TCO 절감

Google Cloud와 클라우드 서비스 제공업체 간의 Cross-Cloud Interconnect 아키텍처 다이어그램

Cross-Cloud Interconnect는 수많은 파트너와 함께 전 세계 주요 도시에서 사용할 수 있으며, 완전 관리형 서비스이므로 이 데모에서 볼 수 있듯이 설정이 간단합니다.

“전 세계 기업들이 디지털 혁신 여정의 일환으로 하이브리드 및 멀티 클라우드 네트워크 서비스를 채택하고자 함에 따라 비즈니스 성공을 위한 필수 요소로 클라우드 간 상호 연결 기능의 전략적 가치가 더욱더 주목받고 있습니다. Google Cloud의 Cross-Cloud Interconnect 제품은 데이터 센터, 클라우드 코어, 에지를 포괄하는 광범위한 하이브리드 및 멀티 클라우드 네트워크 연결 사용 사례를 해결하는 동시에 멀티 기가비트 속도, 획기적인 가격 책정, 고가용성, 사용 편의성을 제공합니다.” – 비제이 바하가바스, IDC 클라우드 및 데이터 센터 네트워킹 연구 부문 부사장

Walmart, Pexip과 같이 Cross-Cloud Interconnect를 일찍 도입한 고객은 더욱 빠르게 비즈니스 성과를 내고 있습니다.

“Walmart는 여러 클라우드 제공업체에 걸쳐서 플랫폼을 원활하게 실행하여 혁신을 가속화하고 있습니다. Google Cloud와 협력하여 하이브리드 및 멀티 클라우드 네트워킹에 Google Cloud의 글로벌 네트워크를 활용하고 있습니다. Cross-Cloud Interconnect를 통해 클라우드 제공업체 간의 연결을 간소화하고 프로덕션까지의 시간을 단축하며 전체 비용을 절감할 수 있었습니다.” - 제럴드 보텔로, Walmart 소프트웨어 엔지니어링 부문 전무이사

"Pexip은 고객이 회의의 보안을 유지하고 회의를 맞춤설정할 수 있도록 하는 안전한 다중 기술 화상 회의 경험을 제공합니다. Google과의 파트너십을 통해 Cross-Cloud Interconnect를 활용하면서 여러 클라우드의 플랫폼을 원활하게 연결하여 도달범위를 확장하고 더 많은 잠재고객에게 대규모로 솔루션을 제공할 수 있게 되었습니다." - 토마스 구겐불, Pexip 인프라 운영 부문 수석 엔지니어

Google Cloud는 파트너 생태계와 지속적으로 협력하여 전 세계 코로케이션 시설을 확장하고 있으며 고객의 멀티 클라우드 연결성을 간소화하기 위해 함께 노력하고 있습니다.

"Equinix는 기업이 어디서나 연결할 수 있는 세계적인 디지털 인프라를 제공합니다. Google Cloud와의 협업을 통해 멀티 클라우드 네트워킹 전략을 기반으로 확장하여 기업에 원활하고 확장 가능한 고대역폭 연결 서비스를 제공할 수 있게 되어 기쁩니다." - 빌 부시맨, Equinix 플랫폼 제휴 부문 비즈니스 개발 이사

Private Service Connect를 통해 SaaS와 하이브리드 연결

프로듀서 서비스를 실행하기 위해 네트워크를 구성하는 작업은 시간이 오래 걸리므로 서비스 출시 속도가 느려지고 클라우드 통합이 지연될 수 있습니다. Private Service Connect를 사용하면 VPC에서 Google, 파트너 또는 자체 서비스로의 비공개 보안 연결을 쉽게 생성하여 게시된 서비스 및 SaaS 애플리케이션의 네트워크 구성을 간소화할 수 있습니다. Private Service Connect는 Apigee, BeyondCorp Enterprise, Cloud Composer, Google Kubernetes Engine과 같은 Google 서비스 외에도 Datastax, Elasticsearch, MongoDB 등과 같은 수많은 파트너 서비스를 지원합니다.

최근 Google Cloud는 Private Service Connect의 하이브리드 및 글로벌 액세스를 발표했습니다. 이를 통해 온프레미스 및 멀티 클라우드 고객은 어디에서나 비공개로 Google Cloud의 프로듀서 서비스에 액세스할 수 있습니다. 이제 Private Service Connect 글로벌 액세스 정식 버전을 통해 고객은 온프렘 위치에서와 리전 사이에 Google 및 파트너가 게시한 서비스에 액세스할 수 있습니다.

오늘 Google Cloud는 Private Service Connect에 대해 다음과 같이 새로운 개선사항을 발표했습니다.

Cross-Cloud Interconnect 기반 Private Service Connect가 정식 버전으로 출시되어, 고객은 Cross-Cloud Interconnect에서 Google Cloud의 프로듀서 서비스에 액세스할 수 있습니다.
서비스 연결 정책(현재 프리뷰 상태)을 통해 네트워크 관리자는 관리형 서비스에 대해 Private Service Connect 연결을 자동화하는 정책을 만들 수 있습니다. 따라서 서비스 관리자는 네트워킹 티켓을 열지 않고도 Private Service Connect로 연결된 게시 서비스를 손쉽게 배포, 업데이트, 삭제할 수 있습니다.

안전하고 복원력이 우수한 기반 제공

Google의 Dedicated Interconnect 및 Partner Interconnect 제품은 하이브리드 클라우드 네트워킹에 안전하고 복원력이 우수한 연결을 제공합니다. Dedicated Interconnect는 현재 전 세계 144개 위치에서 10Gbps 및 100Gbps 옵션으로 제공되며 이 중에 14개 위치는 최근에 추가되었습니다.

또한 미션 크리티컬 애플리케이션의 가용성과 성능을 보장하기 위해 새로운 암호화 옵션, 더 뛰어난 성능, 더 빨라진 링크 감지를 통한 우수한 네트워크 복원력 등 Cloud Interconnect 및 Cross-Cloud Interconnect에 새로운 개선사항을 추가했으며, 구체적인 내용은 다음과 같습니다.

안전한 하이브리드 연결

2023년 3분기 초반에 미리보기로 제공되는 MACsec for Cloud Interconnect는 지점 간 회선 속도 L2 암호화를 제공하여 고객과 Google Cloud 간의 '퍼스트 마일/라스트 마일' 통신을 보호합니다.
Interconnect를 통한 HA VPN이 정식 버전으로 출시되며 고객의 온프렘 VPN 게이트웨이와 Google Cloud의 HA VPN 게이트웨이 간의 통신을 보호하기 위한 IPSec 암호화를 제공합니다.

성능 개선

9K MTU(현재 미리보기 상태)는 큰 패킷 크기를 사용하여 Interconnect 제품보다 더 높은 처리량을 소화할 수 있도록 지원합니다.
양방향 전송 감지(현재 정식 버전)는 트래픽 재라우팅을 시작하기 위해 링크 실패를 신속하게 감지하는 경로 중단 감지 프로토콜입니다.
커스텀 학습된 경로, 프리픽스 스케일 증가, 링크가 아닌 로컬 주소 지정 관련 지원을 포함한 BGP 개선사항(현재 미리보기 상태)이 적용되었습니다.

TCO 절감

Google Cloud 네트워킹은 온프렘에서 클라우드로 확장되는 일관된 관리 정책으로 파트너 및 서드 파티 서비스에 원활하게 액세스할 수 있는 전 세계적인 규모의 엔터프라이즈용 지원 네트워킹을 제공하며 다른 클라우드 서비스 제공업체보다 더 저렴한 총소유비용(TCO)으로 이 모든 기능을 지원합니다.

Enterprise Strategy Group의 최근 보고서에 따르면 Google Cloud에서 실행하는 고객은 TCO를 최대 28%까지 절감할 수 있습니다. Google Cloud 고급 네트워킹 서비스의 경제적 이점에서 ESG는 네트워킹 서비스에 대한 직접 비용뿐 아니라 네트워크 관리 및 지속적인 관리 비용을 모두 고려했습니다. ESG는 고객이 Google Cloud를 사용할 때 다른 주요 퍼블릭 클라우드 공급업체에 비해 연결 및 이그레스 비용을 최대 22%, 클라우드 네트워크 관리 비용을 최대 28% 절감할 수 있을 것으로 예측했습니다. 자세한 내용은 여기에 있는 블로그에서 확인하세요.

이러한 비용 절감 효과는 Google Cloud 네트워킹 서비스의 세계적인 규모와 범위, 고객이 하이브리드 또는 멀티 클라우드 워크로드를 손쉽게 배포, 관리, 확장, 최적화, 보호할 수 있도록 하는 풍부한 기본 기능 집합 제공에 따른 직접적인 결과입니다. 이 게시글 앞부분에서 설명한 새로운 제품 및 기능은 이러한 기능을 더욱 확장합니다.

Google Cloud 네트워킹에 대해 자세히 알아보기

Google Cloud Next ‘23에서는 하이브리드 및 멀티 클라우드 네트워킹 혁신 이니셔티브를 추진하는 데 도움이 되는 네트워크 혁신에 관한 심층 분석을 여러 세션에 걸쳐 제공할 예정입니다. 지금 등록하기

^{1. What Are Enterprise Multicloud Adoption Trends, IDC, Andrew Smith, IDC #US48902122, March 2022
2. Multicloud Networking - An Essential Component of Digital Infrastructure, IDC, Brad Casemore, IDC #US48965022, March 2022}

개발자가 보안, 가성비, 탄소 감축을 최적화하는 데 ML 기반 추천을 활용하는 방법

Wed, 21 Jun 2023 07:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 10월 21일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

머신러닝이 시민과 소비자의 생활에 어떤 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지에 대한 얘기는 쉽게 접할 수 있습니다. 그런데 머신러닝이 클라우드 관리자를 위해 복잡하고 반복적인 업무를 줄여줄 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? Google Cloud Active Assist는 데이터, 인텔리전스, ML을 사용하여 클라우드 환경의 보안, 성능 및 비용을 최적화합니다. Active Assist 포트폴리오의 도구에는 Policy Intelligence, Network Intelligence Center, Predictive Autoscaler와 다양한 Google Cloud 서비스를 위한 추천 모음이 포함되어 있습니다. Active Assist는 올해 Google Cloud Next의 주요 주제였으며, 이 기회를 빌어 지난 한 해 동안 출시된 모든 기능을 간략히 살펴보고, 자세한 내용을 알아볼 수 있는 몇 가지 리소스를 소개해 드리겠습니다.

Active Assist의 주요 신기능

더 적은 비용으로 더 많은 작업을 하고자 Google Cloud에 지원을 요청하는 고객이 증가하고 있습니다. Google은 고객의 의견을 적극 반영하여 비용을 최적화하고 비용과 성능 사이에서 적절한 균형을 맞추고 보안을 집중적으로 강화하는 데 도움이 되는 여러 핵심 영역에 초점을 맞춰 다음과 같은 기능 및 제품을 마련했습니다.

방화벽 인사이트에서 새롭게 개선된 부분 [블로그, 문서]
분석을 위해 BigQuery로 추천 및 인사이트 내보내기 [블로그]
BigQuery 슬롯 추천자 [블로그, BigQuery에서 비용과 성능 간 균형을 이루는 방법]
Cloud SQL 비용 최적화 추천자 [블로그, 유휴 및 초과 프로비저닝된 인스턴스 감지하기)
미사용 프로젝트 추천자의 맞춤설정 기능 향상 [관찰 기간 맞춤설정]
Error Reporting 추천 [문서, 오류 보고 빠르게 찾기]
Cloud Run 서비스 계정 추천자 [블로그, Cloud Run 서비스 보안 향상]
GKE 지원 중단 알림 [문서, 지원 중단에 대한 K8s 클러스터의 노출 평가하기]
빠른 액세스 기반의 Google Cloud 새 홈페이지 환경 [블로그 #1, 블로그 #2, Google Cloud 콘솔을 보다 편리하게 만들기]
Cloud Storage 버킷 수준 역할 추천 [문서, 스토리지 버킷에 최소 권한 원칙 적용]
Dataflow 진단 추천자 [블로그, 작업별 진단 정보 및 활용 가능한 분석 정보]
미사용 프로젝트 추천에 비용 영향 추가 [블로그, 문서]

Next ’22에서 Active Assist를 주제로 진행된 8개 세션

Next ’22의 여러 흥미로운 소식과 발표 중에서 Active Assist 포트폴리오에 포함된 제품을 다룬 세션을 요약했습니다.

다음을 확인하세요 :

DEVKEY1 10가지 주요 클라우드 기술 예측
이 개발자 기조연설 세션에서는 2025년 말까지 현실화될 가능성이 높은 것으로 판단되는 10가지 주요 클라우드 기술 예측을 확인할 수 있습니다. 최첨단 기술 트렌드 중에서 Active Assist는 고객이 지속 가능성 과제에 대처하는 데 도움이 되는 Google Cloud 솔루션의 핵심 요소로 손 꼽힙니다.

OPE100 DevOps, 시스템 관리자, 운영자를 위한 다음 단계
Active Assist 솔루션 포트폴리오에 포함된 Cloud SQL 보안 통계는 고객이 보안 취약점을 줄이고 보안 상황을 개선하고 운영 효율성을 높이는 데 도움이 되는 여러 보안 통계를 제공합니다. Active Assist의 미사용 프로젝트 추천을 Google Cloud 탄소 발자국과 함께 사용하면 고객이 미사용 프로젝트의 리소스를 해제하여 탄소 배출을 줄이는 데 도움이 됩니다.

MOD105 엔터프라이즈 설계자와 개발자를 위한 다음 단계
이 대담에서 다루는 Compute Engine의 예측 자동 확장 처리 기능은 Active Assist를 통해 구현되며, 고객이 비용 균형을 유지하면서도 운영 효율성을 대폭 개선하는 데 도움이 됩니다.

MOD103 Google Cloud에서 비용을 절감할 수 있는 10가지 주요 방법
이 세션에서는 Compute Engine부터 Cloud SQL에 이르기까지 폭넓은 Google Cloud 서비스를 지원하는 Active Assist의 모든 비용 최적화 추천사항을 알아보고, 실제 고객 사례를 통해 고객이 전반적인 클라우드 지출을 수백만 달러 절약하는 데 이러한 도구가 어떻게 도움이 되는지를 살펴봅니다.

OPE202 Day 2 운영작업의 복잡성 완화하기
초기 클라우드 배포 후 Day 2 운영이 어려울 수 있다는 점을 잘 알고 있습니다. 새로운 혁신을 추진하면서도 기존 사용자를 만족시켜야 하기 때문입니다. 이 세션에서는 Day 2 운영 과제를 해결하는 데 도움이 되는 도구로서 Active Assist를 다룹니다.

ANA105 관리형 데이터베이스로 앱을 마이그레이션하기에 지금이 적기인 이유
이 세션에서는 비용과 성능의 균형을 맞추는 것부터 안정성과 보안을 개선하는 데 이르기까지 관리형 MySQL 환경을 보다 편리하게 만들기 위한 핵심인 Active Assist 기반의 Cloud SQL 지능형 솔루션 모음을 소개합니다. Active Assist는 Google Cloud와 함께 하는 여정의 모든 단계에서 도움이 됩니다.

MOD107 네트워크, 데이터, 컴퓨팅과 같은 클라우드 인프라를 Google 방식으로 보호하기
Google은 세계 최대 규모의 웹 앱과 서비스를 보호하고 있습니다. 이 과정에서 Google은 컴퓨팅, 데이터, 네트워크와 같은 클라우드 인프라를 보호하는 방법에 대한 여러 노하우를 얻었습니다. 이렇게 터득한 노하우를 Google Cloud에 적용하여 고객을 위한 보안을 기본적으로 실현합니다. Active Assist 기반의 방화벽 통계는 모든 Google 보안 솔루션의 핵심 요소입니다. 이 세션에서 자세한 내용을 확인하세요.

MOD205 모든 워크로드를 위한 네트워크 간소화 및 보호
클라우드 네트워킹은 기업에서 더 쉽고 빠르게 마이그레이션, 빌드, 확장하는 데 도움이 되는 많은 기능을 제공합니다. Network Intelligence Center를 통해 제공되는 새로운 관측 가능성 기능인 네트워크 분석기는 기본 네트워크로 인해 발생하는 장애를 자동으로 감지하고 근본 원인 분석을 수행하고 서비스의 가용성, 성능, 보안을 개선할 수 있는 권장사항을 제안하여 고객의 역량을 강화합니다. 고객은 네트워크 분석기를 통해 사후 대응적 워크플로를 사전 예방적 프로세스로 전환하여 네트워크 및 서비스 다운타임을 줄일 수 있습니다.

편리하게 확인하실 수 있도록 Next ’22의 모든 Active Assist 관련 세션을 재생목록으로 준비했습니다.

What's next?

최신 Active Assist 기능, 추천자, 추천 허브 경험 또는 Next ’22 세션에 대한 의견이 있다면 언제든 전해주세요. active-assist-feedback@google.com으로 경험과 제안을 보내주시면 성심성의껏 검토하겠습니다.

Active Assist를 비롯한 Google의 모든 포트폴리오 제품과 솔루션을 자세히 알아보고 싶으신가요? 솔루션 홈페이지를 확인하세요. 제 Twitter 계정을 팔로우하셔도 됩니다. 읽어 주셔서 감사드리며 여러분의 소중한 의견을 기다리겠습니다.

맞춤설정 가능한 모니터링 대시보드로 시스템 관측 가능성을 향상시키는 Cloud Storage

Mon, 02 Jan 2023 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 11월 15일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

Google Cloud Storage는 비정형 데이터를 저장하고 사용자가 원하는 만큼 데이터를 가져올 수 있는 관리형 서비스입니다. Cloud Storage는 활용도가 높은 기본 서비스이기 때문에 스토리지 관측 가능성이 스토리지 엔지니어와 관리자의 일상적인 운영 업무에 매우 중요하며 비즈니스의 확장성과 지속 가능성을 위해서도 중요합니다.

스토리지 관측 가능성과 관련해 Cloud Storage 사용자들은 다음과 같은 질문을 합니다.

스토리지 프로젝트 및 버킷 관측을 시작하기 위한 권장사항은 무엇인가요?
문제를 사전에 식별하고 해결하기 위해 모니터링해야 할 가장 중요한 운영 측정항목/로그는 무엇인가요?
내가 관심을 두고 있는 스토리지 측정항목에 대한 알림을 만들려면 어떻게 하면 되나요? 스토리지 프로젝트 안에서 알림을 확인하거나 버킷에 대한 알림을 볼 수 있나요?

또한 사용자들은 여러 관측 가능성 도구를 오가야 하기 때문에 다양한 모니터링 플랫폼 간에 이동하는 동안 컨텍스트를 놓치는 경우가 많다고 말합니다.

오늘 Google에서는 프로젝트 수준과 버킷 수준 모두에서 사용할 수 있는 새로운 Cloud Storage용 모니터링 대시보드를 공개 미리보기 버전으로 출시한다는 기쁜 소식을 전해드립니다.

이제 모든 Cloud Storage 사용자가 왼쪽 탐색 메뉴에서 모니터링 탭을 통해 새 대시보드를 이용할 수 있습니다.

니즈에 따른 고도의 맞춤설정

Google은 모든 사용자의 니즈를 충족할 수 있는 단일 관측 가능성 도구란 없다는 사실을 잘 알고 있습니다. 사용자가 자신만의 대시보드 버전을 만들고 기본 뷰로 설정할 수 있도록 대시보드를 컨텍스트에 따라 맞춤설정할 수 있게 만든 이유가 바로 여기에 있습니다. 모니터링 편집자 또는 소유자 액세스 권한이나 프로젝트 편집자 또는 소유자 액세스 권한이 있다면 전에 만든 알림 정책에서 알림 차트를 추가하거나 즉시 사용 가능한 대시보드를 맞춤설정하여 알림을 만들 수 있습니다. 맞춤설정된 대시보드에 알림 차트를 추가하면 Cloud Storage 모니터링 페이지에서 컨텍스트별로 알림을 직접 확인할 수 있습니다. 또한 Google Cloud 콘솔의 스토리지 페이지를 벗어나지 않고도 대시보드에 여러 서비스의 측정항목을 추가하여 상관관계를 관측할 수 있습니다.

로그 패널에서는 관심을 두고 있는 가장 중요한 로그를 반영하도록 로그 뷰어 쿼리를 수정하고 해당 쿼리를 스토리지 프로젝트 맞춤설정 대시보드에서 유지할 수 있습니다. 동일한 대시보드에서 측정항목과 로그를 살펴볼 수 있어 컨텍스트 전환이 줄어들고 보다 효과적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

맞춤설정 가능한 대시보드를 사용하면 플랫폼의 스토리지 페이지 내에서 문제 해결 과정을 수행할 수 있으므로 여러 모니터링 도구나 모니터링 플랫폼 간에 이동할 필요성이 줄어듭니다.

즉시 사용 가능한 운영 측정항목

스토리지 관측 가능성에는 여러 가지 측면이 있는데 새 모니터링 대시보드는 문제 해결에 초점을 맞추고 있습니다. 여기에는 모든 스토리지 사용자가 Google Cloud에서 스토리지 서비스를 시작할 때 자동으로 받게 되는 즉시 사용 가능한 스토리지 시스템 측정항목과 스토리지 시스템 로그가 포함됩니다.

Cloud Monitoring UI에서 차트 위로 마우스를 가져가 값을 읽거나 범례를 펼치고, 기간을 확대 또는 축소하여 데이터를 보다 상세하게 또는 간략하게 살펴보고, MQL 또는 PromQL 같은 고급 쿼리를 사용할 수 있습니다. 실제로 Google Cloud 콘솔의 스토리지 페이지 내에서 Cloud Monitoring 대시보드의 모든 기능을 사용할 수 있습니다.

대시보드에서 사용할 수 있는 차트와 로그 패널에 대해 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

차트

Storage API 요청 수의 서버 오류율: 모든 서버 측 5xx 오류를 표시하도록 필터링합니다.

Storage API 요청 수의 클라이언트 오류율: 응답 코드를 포함해 모든 클라이언트 측 4xx 오류를 표시하도록 필터링합니다.

읽기 오류가 가장 많이 발생한 상위 5개 버킷: 응답 코드가 INTERNAL 및 UNAVAILABLE 오류인 List 및 Read 메서드로 필터링되며 상위 5개 버킷에서 측정됩니다. 이러한 오류가 발생한 버킷을 더 많이 표시하도록 차트를 손쉽게 맞춤설정할 수 있습니다.

쓰기 오류가 가장 많이 발생한 상위 5개 버킷: 읽기 오류가 가장 많이 발생하는 경우와 마찬가지로 이 차트는 응답 코드가 INTERNAL 및 UNAVAILABLE 오류인 WriteObject 메서드로 필터링됩니다.

총 Read/List/Get 요청 수: Read, List, Get 메서드의 API 요청 수로 필터링됩니다. 특정 시간 동안 이 3가지 메서드에 대해 발생한 총 요청 수와 API 메서드의 위치별로 분류한 총개수가 표시됩니다.

총 쓰기 요청 수: 모든 API 요청의 Write 메서드로 필터링되며 쓰기 요청의 총개수가 위치별로 분류되어 표시됩니다.

네트워크의 데이터 인그레스 속도: 수신 바이트 속도를 표시하여 프로젝트당 또는 버킷당 인그레스 속도를 쉽게 파악할 수 있습니다.

프로젝트의 총 수신 바이트 볼륨을 표시하도록 이 차트를 맞춤설정할 수 있습니다.
버킷 수준 대시보드에서는 프로젝트의 버킷당 인그레스 속도를 표시하도록 차트가 필터링됩니다.

네트워크의 데이터 이그레스 속도: 전송 바이트 속도를 표시하여 프로젝트당 또는 버킷당 이그레스 속도를 쉽게 파악할 수 있습니다.

로그 패널

GCS 로그 및 감사 로그 위젯

이 2가지 로그 위젯은 심각도가 오류와 같거나 큰 GCS 로그 및 GCS 감사 로그로 필터링됩니다. 심각도가 오류, 심각, 알림, 긴급에 해당하는 로그가 로그 패널에 표시됩니다.
위젯에서 로그 항목을 펼쳐 '로그 탐색기에서 보기' 버튼을 클릭하면 로그 탐색기 뷰로 쉽게 이동할 수 있습니다.

프로젝트 수준에서 사용할 수 있는 모든 차트가 버킷 수준에서도 제공되며 특정 버킷으로 대시보드가 필터링됩니다. 버킷 수준 대시보드의 맞춤설정이 생성되면 프로젝트 내의 모든 버킷 수준 대시보드에 맞춤설정된 버킷 수준 대시보드가 자동으로 표시됩니다. 간편하게 다른 버킷으로 이동하고 드롭다운 메뉴에서 맞춤설정된 대시보드를 선택해 확인할 수 있습니다.

지금 미리보기로 시작하기

Cloud Storage UI의 왼쪽 탐색 메뉴에서 모니터링 탭을 클릭하면 지금 바로 미리보기를 시작할 수 있습니다. 모든 Cloud Storage 사용자에게 미리보기가 제공됩니다.

이 대시보드를 모든 사용자에게 공개적으로 제공하게 된 것을 기쁘게 생각하며 여러분의 소중한 제안과 의견을 기다리겠습니다.

각 대시보드에서 '의견 보내기' 버튼을 사용하면 의견을 제출할 수 있습니다. 보내주신 모든 제안을 신중하게 검토하고 모든 사용자가 Cloud Storage 내에서 일상적인 운영을 분석하는 데 도움이 되도록 대시보드를 지속적으로 개선해 나가겠습니다.

도쿄에서 전하는 일본의 디지털 미래에 대한 새로운 약속

Mon, 24 Oct 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 10월 6일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

2001년 Google은 도쿄 인근의 시부야에 최초의 해외 지사를 설립했습니다. 지난해는 시부야를 비롯해 아시아 태평양 지역에 진출한 지 20년이 되는 기념비적인 해였습니다. 이번 주에 이 도시를 다시 찾게 되어 무척 기쁩니다. 여기에 머무는 동안 새로운 Pixel 기기의 출시를 도왔으며 리더들을 만나 Google이 일본의 디지털 미래를 어떻게 지원할 수 있는지에 대한 의견을 공유했습니다.

도쿄에서 Pixel 출시를 발표하는 Sundar

일본을 방문할 때마다 모든 연령대의 사람들이 자신의 삶을 개선하고 타인을 돕기 위해 기술을 사용하는 모습에서 영감을 받고 있습니다. 지난번에 방문했을 때는 Google의 창업가 육성 사업인 Campus for Startups의 출범을 도왔습니다. 오늘은 현지 대학에 재학 중인 학생 개발자들을 만났습니다. 이미 창업한 학생들도 있었고 Pixel과 Android를 사용해 아이디어를 실현 중인 학생들도 있었습니다.

Google의 목표는 일본에서 이루어낸 혁신을 모두가 누릴 수 있도록 돕는 것입니다. 오늘 저는 새로운 일본 디지털화 이니셔티브에 대한 자세한 내용을 기시다 총리와 나누었습니다. Google은 인프라를 구축하고, 디지털 교육 및 기회를 제공하며, 더 많은 사람들에게 기술 혜택을 제공하기 위해 애쓰는 파트너와 비영리단체를 지원하기 위한 노력을 확대하고 있습니다.

기술 인프라 투자

2023년에는 지바 인자이시에 Google의 일본 내 첫 데이터 센터를 설립할 예정입니다. 이를 통해 일본 사용자에게 더욱 빠르고 안정적인 Google 도구 및 서비스 이용을 제공하고, 경제 활동과 일자리를 지원하며, 일본을 세계의 다른 디지털 경제와 연결할 것입니다.

지바 데이터 센터는 작년에 시작되어 2024년까지 이어질 7억 3,000만 달러 규모 인프라 투자의 일환으로 설립되는 것입니다. 이 투자에는 Topaz 해저 케이블도 포함되어 있습니다. 2023년에 서비스될 예정인 이 해저 케이블은 일본과 캐나다 서부 해안을 연결하는 최초의 광케이블이 될 것입니다. 기존의 Google Cloud Platform 리전인 도쿄와 오사카에서는 일본 기업에 스토리지와 서비스를 제공하고 있습니다. 최근 진행된 Analysys Mason 연구에 따르면 과거부터 현재까지 Google이 일본의 네트워크 인프라에 투자한 덕분에 2022년에서 2026년 사이에 추가로 3,030억 달러의 GDP 창출이 가능할 전망입니다.

지바현 인자이시에 설립될 Google의 일본 내 첫 데이터 센터

이러한 인프라를 구축하는 한편 다른 방식으로도 일본 기업을 지원하기 위해 계속 노력할 것입니다. 도쿄 스타트업 캠퍼스에서는 일본 창업가들이 새로운 유형의 비즈니스를 구축하도록 돕고 있는데, 많은 창업가가 건강 진단을 돕거나 교육 접근성을 높이는 것과 같은 사회적, 경제적 과제를 해결하려는 동기를 품고 있습니다.

디지털 교육 및 기회 제공

Google은 일본 사람들이 기술을 자신 있게 사용하는 데 필요한 역량을 갖출 수 있도록 돕고자 합니다. 2019년부터 Grow with Google을 통해 1,000만 명의 일본인을 지원했으며 팬데믹의 영향을 받은 개인과 기업에 맞게 교육 프로그램을 조정했습니다.

팬데믹으로 인해 일본과 전 세계에서 특정 고성장 직무 기술에 대한 수요가 가파르게 증가한 것을 확인했으며, 증가한 수요를 충족시키기 위해 새로운 종류의 교육 모델을 만들었습니다. 여기에는 6월에 출범한 Japan Reskilling Consortium도 포함됩니다. 이 컨소시엄에서는 기업, 정부, 비영리단체 부문이 협업하여 인공지능 및 디지털 마케팅과 같은 분야의 기술 교육과 구인/구직 서비스를 제공해 수강생들이 일자리를 찾을 수 있도록 돕고 있습니다. 이 컨소시엄에서는 이미 90곳 이상의 파트너와 함께 300개가 넘는 교육 프로그램을 제공하고 있습니다.

또한 일본 기업들이 다양한 비즈니스 요구에 따라 맞춤화된 Google 지원을 받아 혁신을 촉진하는 직장 문화의 조성을 돕는 새로운 프로그램도 시작했습니다. 앞으로 계속 이러한 이니셔티브와 파트너십을 구축해 나갈 것입니다.

기술 혜택 확대

Google 자선 단체인 Google.org를 통해 600만 달러를 투자하여 기술 혜택의 확대를 위해 노력하는 일본 비영리단체를 지원하고 있습니다.

이러한 노력의 일환으로 Japan Foundation for Aging and Health에 보조금을 지원하여 디지털 교육, 커뮤니티 구축, 고용 지원에 초점을 맞춘 다양한 프로그램을 50,000명의 노인에게 제공하도록 돕고 있습니다. 일본 지역 사회의 미디어 리터러시 증가를 위해 노력하는 Safer Internet Association도 지원하고 있습니다. Google의 지원을 받을 다른 조직들도 곧 발표될 예정입니다.

이번 신규 투자로 일본 Google팀의 중요한 일상 업무를 보완합니다. Google은 계속해서Google 지도의 몰입도 향상부터 Google Play의 일본 개발자 지원에 이르기까지 Google 제품, 플랫폼, 기기를 사용하는 수백만 명의 일본인에게 최고의 기술을 제공하는 노력을 이어갈 것입니다. 아울러 기후 변화와 질병과 같은 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하는 일본 정부 및 기관과 계속 협력할 것입니다.

앞으로 10년간은 물론 그 이후에도 기술이 선사하는 기회를 더 많은 일본인이 누리는 데 Google이 도움이 되기를 바랍니다.

Google Cloud 자격증 한 눈에 살펴보기

Thu, 25 Aug 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 8월 17일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

Google Cloud 공인 전문가가 되고 싶으신가요? 나에게 맞는 Google Cloud 자격증은 무엇인지 궁금하신가요? Google Cloud에서 지원해 드립니다.

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클라우드 디지털 리더 - 클라우드 컴퓨팅 기초 지식과 Google Cloud 제품 및 서비스를 사용해 조직의 목표를 달성하는 역량을 입증하고자 하는 사람들을 위한 자격증입니다.
어소시에이트 클라우드 엔지니어 - Google Cloud 기초 지식을 확실히 이해하고 있으며 클라우드 애플리케이션을 배포하고, 운영을 모니터링하고, 클라우드 기업용 솔루션을 관리한 경험이 있는 사람들을 위한 자격증입니다.
Google Cloud 프로페셔널 자격증 - 비즈니스 요구사항에 따라 조직의 클라우드 환경을 설정하는 심층적인 실무 경험과 서비스 및 솔루션을 배포 경험을 갖춘 사람들에게 적합한 자격증입니다.

계속해서 화살표를 따라 자격증을 준비하면서 주문형 학습 플랫폼 Google Cloud Skills Boost를 통해 완료 배지 및 기술 배지를 획득하는 방법에 대한 팁을 확인하세요.

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Google Cloud, 90% 무탄소 에너지로 운영되는 세계 최대 규모의 Cloud TPU v4 기반 일반 공개 ML 허브 출시

Tue, 31 May 2022 03:00:00 +0000

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

Google 검색과 YouTube 같은 Google 제품에서 볼 수 있는 최첨단 기능은 커스텀 머신러닝(ML) 가속기인 Tensor Processing Unit(TPU)을 토대로 실현된 것입니다. 이 가속기를 Google Cloud 고객에게 Cloud TPU로 제공하고 있습니다. ML 역량, 성능, 확장성에 대한 고객 요구가 그 어느 때보다도 빠르게 증가하고 있습니다. 차세대 인공지능(AI)의 근본적인 발전을 위해 오늘 Google은 미리보기 버전의 Cloud TPU v4 포드 기반 Google Cloud 머신러닝 클러스터를 발표했습니다. 이는 세계에서 가장 빠르고 가장 효율적이며 지속 가능한 ML 인프라 허브 중 하나입니다.

Cloud TPU v4 포드 기반의 Google Cloud ML 클러스터를 사용하면 연구원과 개발자가 AI의 최전방에서 정교한 모델을 학습시킴으로써 혁신적인 대규모 자연어 처리(NLP), 추천 시스템, 컴퓨터 비전 알고리즘 등의 워크로드를 지원할 수 있습니다. 9 엑사플롭스급의 최고 집계 성능을 제공하는 Cloud TPU v4 포드 클러스터는 누적 컴퓨팅 성능 측면에서 세계 최대의 공공 활용 ML 허브이며 90%의 무탄소 에너지로 운영됩니다.

"IT 의사 결정권자 2,000명을 대상으로 실시한 최근 설문조사에 따르면 부적절한 인프라 기능이 AI 프로젝트 실패의 근본 원인으로 작용하는 경우가 많은 것으로 나타났습니다. 목적에 맞게 빌드된 기업용 AI 인프라의 중요성이 커짐에 따라 Google은 오클라호마에서 9 엑사플롭스급의 집계 컴퓨팅 성능을 제공하는 새로운 머신러닝 클러스터를 출시했습니다. 90% 무탄소 에너지로 운영되는 것으로 보고된 세계 최대 규모의 일반 공개 ML 허브라고 생각합니다. 이는 지속 가능성을 염두에 두고 AI 인프라를 혁신하려는 Google의 지속적인 노력을 보여줍니다." - 맷 이스트우드, IDC 연구 부문 수석 부사장

가능성 확장

Google I/O 2021에서 Cloud TPU v4를 발표한 뒤 Google은 Cloud TPU v4 포드 사전 체험판을 Cohere, LG AI연구원, Meta AI, Salesforce Research를 포함한 주요 AI 연구팀 여러 곳에 제공했습니다. 연구팀은 체험판에 만족하며 그 장점으로서 빠른 상호 연결 및 최적화된 소프트웨어 스택을 통해 제공되는 TPU v4의 뛰어난 성능과 확장성, 새로운 TPU VM 아키텍처로 자체 대화형 개발 환경을 설정할 수 있는 능력, JAX, PyTorch 또는 TensorFlow를 아우르며 원하는 프레임워크를 사용할 수 있는 유연성을 꼽았습니다. 이러한 특성 덕분에 연구팀에서는 우수한 성능 및 탄소 효율성을 바탕으로 대규모 최첨단 ML 모델을 학습시키며 AI의 한계를 뛰어넘고 있습니다.

Cohere에서는 언어 생성, 분류, 검색을 위한 API를 포함한 최첨단 자연어 처리(NLP) 서비스를 구축합니다. 이러한 도구는 Cohere가 JAX를 사용하여 Cloud TPU로 처음부터 학습시키는 일련의 언어 모델을 기반으로 합니다. Cloud TPU v3 포드에서 Cloud TPU v4 포드로 전환한 결과, 초대형 모델의 학습 시간이 70% 개선되어 연구원들이 반복 작업을 빠르게 수행하고 고객에게 더 높은 품질의 결과를 제공할 수 있게 되었습니다. 탄소 발자국의 혁신적인 절감 또한 Cloud TPU v4 포드의 만족도를 높인 주요 요인이었습니다. 에이단 고메즈, Cohere CEO 겸 공동 설립자

LG AI연구원은 TPU v4가 상용화되기 전부터 전략적 연구 파트너로서 테스트에 참여해 3,000억 개 매개변수 규모의 초거대 AI인 LG EXAONE을 학습시켰습니다. 멀티모달 기능을 갖춘 LG EXAONE은 TPU v4와 6,000억 개 이상의 토큰 텍스트 코퍼스 및 2억 5,000만 개가 넘는 이미지로 구성된 방대한 데이터를 사용해 학습하여 커뮤니케이션, 생산성, 창의성 등의 측면에서 인간 전문가를 뛰어넘는 것을 목표로 하고 있습니다. TPU v4의 성능은 동급 최고의 컴퓨팅 아키텍처를 능가했을 뿐만 아니라 고객 중심 지원에서도 기대 이상이었습니다. Google과 협력하게 된 것을 매우 기쁘게 생각하며 더 나은 삶을 위해 AI를 발전시킨다는 궁극적인 비전을 달성할 수 있도록 전략적 파트너십을 굳건히 이어갈 것입니다. 배경훈 박사, LG AI연구원 원장

더 크고 혁신적인 모델을 수용하면서도 모델의 학습 속도를 높이는 것을 목표로 TPU v4 테스트를 수행하기 시작했습니다. PyTorch, XLA, TPU v4 기반 시스템 사용을 통해 컴퓨터 비전 연구의 한계를 뛰어넘을 수 있기를 기대합니다. 롱항 후, Meta AI 연구 과학자

TPU v4 사전 체험판을 사용한 덕분에 간단한 영어 프롬프트를 실행 가능한 코드로 전환하는 160억 개의 매개변수를 갖춘 자동 회귀 언어 모델인 CodeGen 프로젝트의 대화형 AI 프로그래밍에 혁신을 가져올 수 있었습니다. 학습 샘플 수에 비례하도록 모델 매개변수의 수를 조정하면 모델 성능이 뚜렷하게 향상된다는 경험적 관찰을 토대로 이 모델을 거대한 크기로 만들었습니다. 이러한 현상은 '눈금 바꿈 법칙'으로 알려져 있습니다. TPU v4는 이러한 유형의 수평 확장 ML 학습을 위한 탁월한 플랫폼으로서 다른 유사 AI 하드웨어 대안에 비해 상당한 성능상의 이점을 제공합니다. 에릭 네이캄프, Salesforce 연구 과학자

또한 TPU v4를 통해 Google 연구팀은 2개의 TPU v4 포드로 학습시켜 최근 출시한 PaLM(Pathways Language Model)을 포함하여 언어 이해, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 여러 분야에서 혁신을 이룰 수 있었습니다.

“고급 AI 하드웨어의 접근성을 높이기 위해 몇 년 전 TPU Research Cloud(TRC) 프로그램을 출범하여 전 세계 수천 명의 ML 연구원에게 TPU를 무료로 액세스할 수 있는 기회를 제공했습니다. 그 결과, 'AI를 사용한 페르시아어 시 쓰기'부터 '컴퓨터 비전 및 행동 유전학을 사용하여 수면과 운동으로 유발된 피로감의 구분'에 이르기까지 다양한 주제를 다룬 수백 편의 논문과 오픈소스 GitHub 라이브러리가 발표되었습니다. Cloud TPU v4 출시는 Google 연구팀과 TRC 프로그램 모두에게 중요한 이정표입니다. AI를 좋은 일에 사용하기 위해 전 세계 ML 개발자들과 오랜 시간 협업하게 된 것을 매우 기쁘게 생각합니다.” - 제프 딘, Google 연구 및 AI 부문 수석 부사장

지속 가능한 ML 혁신

이 모든 연구가 무탄소 에너지를 토대로 한다는 사실이 Google Cloud ML 클러스터의 가장 특별한 점 중 하나입니다. 지속 가능성을 위한 노력의 일환으로 Google은 2017년부터 데이터 센터 및 클라우드 리전의 연간 에너지 소비량을 100% 재생 에너지로 대체하고 있습니다. Google은 2030년까지 기업 전반에서 매일 매시간 무탄소 에너지(CFE)로 운영하는 것을 목표로 합니다. ML 클러스터가 구축된 Google 오클라호마 데이터 센터는 동일한 그리드 내에서 매시간 90% 무탄소 에너지로 운영하면서 이 목표를 향해 순조롭게 나아가고 있습니다.

직접적인 클린 에너지 공급 외에도 이 데이터 센터는 Power Usage Efficiency(PUE) 지수 1.10을 달성하며 세계에서 가장 에너지 효율적인 데이터 센터 중 한 곳이 되었습니다. 더불어 TPU v4 칩은 최대 전력에서 지원하는 최고 와트당 FLOPS 영역에서 TPU v3의 3배에 달하는 성능과 뛰어난 에너지 효율성을 제공합니다. 이렇게 우수한 클린 전력이 공급되는 데이터 센터에서 에너지 효율적인 ML관련 하드웨어를 운영하며 동시에 Cloud TPU v4는 3가지 주요 권장사항을 통하여 에너지 사용량 및 탄소 배출량을 현저하게 줄일 수 있는 방법을 제안합니다.

독보적인 확장성과 가격 대비 뛰어난 성능

최고의 ML팀과 협업하면서 지속 가능성 외에 확장성과 가격 대비 성능이 또 다른 두 가지 주요 쟁점이라는 사실을 확인했습니다. 오클라호마의 ML 클러스터는 모델 학습에 필요한 용량을 업계 최고 수준의 청정 클라우드에서 우수한 가격 대비 성능으로 제공합니다. Cloud TPU v4는 이러한 문제를 해결하는 데에 있어 중추적인 역할을 합니다.

확장성: 각 Cloud TPU v4 Pod는 호스트별로 업계 최고의 초당 6테라비트(Tbps) 대역폭에 버금하는 초고속 상호 연결 네트워크를 통해 연결된 4,096개 칩으로 이루어져 있어 대규모 모델의 빠른 학습이 가능합니다.

가격 대비 성능: 각 Cloud TPU v4 칩은 Cloud TPU v3보다 2.2배 높은 최고 FLOPS를 지원하며 달러당 최고 FLOPS는 1.4배 더 우수합니다. 또한 Cloud TPU v4는 수천 개의 칩을 통해 수직 확장되어 ML 모델 학습 시 매우 높은 FLOPS 사용률을 달성합니다. 시스템을 비교할 때 최고 FLOPS를 기준으로 사용하는 경우가 많지만, 실제로 모델 학습 효율성을 결정하는 것은 규모에 따른 지속적인 FLOPS입니다. Cloud TPU v4은 높은 네트워크 대역폭과 컴파일러 최적화 덕분에 다른 시스템보다 월등히 우수합니다. 따라서 이를 기반으로 FLOPS 사용률을 높이면 학습 시간이 짧아지고 비용 효율이 탁월해질 것입니다.

칩 특성	Cloud TPU v3	Cloud TPU v4
칩당 최고 컴퓨팅	123테라플롭(bf16)	275테라플롭(bf16 또는 int8)
HBM2 용량 및 대역폭	32GiB, 900GB/초	32GiB, 1,200GB/초
측정된 최소/평균/최대 전력	123/220/262W	90/170/192W
TPU Pod 크기	칩 1,024개	칩 4,096개
상호 연결 토폴로지	2D 토러스	3D 토러스
포드당 최고 컴퓨팅	126페타플롭(bf16)	1.1엑사플롭(bf16 또는 int8)
포드당 올리듀스 대역폭	340TB/초	1.1PB/초
포드당 바이섹션 대역폭	6.4TB/초	24TB/초

표 1: Cloud TPU v4 Pod는 큰 발전을 이룬 FLOPS, 상호 연결, 에너지 효율성을 통해 최첨단 성능을 제공합니다.

4개의 칩(TPU VM 1개)부터 수천 개의 칩에 이르는 구성으로 Cloud TPU v4 Pod 슬라이스를 사용할 수 있습니다. 전체 포드보다 작은 이전 세대 TPU의 슬라이스에는 토러스 링크('랩어라운드 연결')가 없었지만 64개 이상의 칩으로 구성된 모든 Cloud TPU v4 Pod 슬라이스에는 3차원 모두에 토러스 링크가 있어 집합 통신 작업에 더 높은 대역폭을 제공합니다.

또한 Cloud TPU v4는 단일 기기에서 TPU v3의 16GiB에서 향상된 32GiB 메모리를 전부 사용하도록 지원하고, 최대 2배 더 빠른 임베딩 가속화를 제공하여 대규모 추천 모델 학습 성능을 개선해 줍니다.

가격 책정

Cloud TPU v4 Pod 액세스 권한은 평가(주문형), 선점형, 약정 사용 할인(CUD) 옵션으로 제공됩니다. 자세한 내용은 이 페이지를 참조하세요.

지금 시작하기

Google 서비스를 지원하는 최첨단 ML 인프라를 모든 사용자에게 제공하게 되어 기쁩니다. 커뮤니티에서 어떻게 Cloud TPU v4에 조합된 업계 최고의 확장성, 성능, 지속 가능성, 비용 효율성을 활용하여 가지고 올 차세대 ML 혁신이 매우 기대가 됩니다.

AI 워크로드에 Cloud TPU v4 Pod를 사용할 준비가 되셨나요? Google Cloud 계정 관리자에게 문의하거나 이 양식을 작성하세요.

오픈소스 ML 연구에 Cloud TPU를 이용해 보고 싶나요? TPU Research Cloud 프로그램을 확인하세요.

감사의 말씀

이번 출시가 가능하도록 도움을 주신 Cloud TPU 엔지니어링 및 제품팀에 감사의 말씀을 전합니다. 이 블로그 게시물을 위해 도움을 주신 소프트웨어 엔지니어인 제임스 브래드베리, 아웃바운드 제품 관리자인 바이바브 싱, 제품 관리자인 아루쉬 셀반에게도 감사의 말씀 전합니다 .

Active Assist 권장사항을 통한 탄소 발자국 절감

Fri, 22 Apr 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 2월 17일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

지난해 Google Cloud의 모든 고객으로부터 집계한 합산 데이터를 분석한 결과, 총 600,000kgCO2e 이상이 유휴 상태의 프로젝트에서 발생한 것으로 나타났습니다. 유휴 상태란 제거하거나 다시 시작할 수 있는 상태를 의미합니다. 이 수치는 거의 10,000그루의 나무를 심는 효과와 맞먹는 규모입니다. 오늘 Google Cloud에서는 이제 Active Assist 지속가능성 권장사항을 통해 유휴 워크로드를 간편하게 파악할 수 있다는 소식을 전해드립니다.

Active Assist는 Google Cloud의 AIOps 솔루션의 일부로서 데이터, 인텔리전스, 머신러닝을 사용하여 클라우드 복잡성을 완화하고 관리 업무를 줄여 줍니다. Active Assist 포트폴리오는 Policy Intelligence, Network Intelligence Center, Predictive Autoscaler, 다양한 Google Cloud 서비스용 권장사항 등의 제품 및 도구로 구성되며 모두 사용자가 운영 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 것에 초점을 두고 있습니다. 오늘 Google Cloud에서는 지속가능성 목표를 달성하고 워크로드의 탄소 발자국을 줄이는 데 도움이 되도록 Active Assist의 범위를 확대합니다.

클라우드 인프라와 관련된 탄소 배출량은 전체 환경 발자국에서 큰 부분을 차지할 수 있습니다. Google Cloud에서 실행하기로 선택한 것은 훌륭한 첫걸음입니다. Google Cloud에서는 데이터 센터에서 사용되는 에너지를 2017년부터 100% 재생 에너지로 대체했으며 2030년까지 무탄소 에너지로 상시 운영하기 위해 노력하고 있습니다. Google Cloud에서 운영을 시작하면 사용량을 최적화하는 조치를 통해 워크로드의 총 탄소 배출량을 감축할 수 있습니다.

미사용 프로젝트의 탄소 영향 평가

이제 Active Assist 미사용 프로젝트 추천자를 사용하여 유휴 프로젝트를 제거함으로써 감축 가능한 총 탄소 배출량을 예측할 수 있습니다. 이에 따라 조직의 모든 프로젝트에 대한 풍부한 사용률 통계를 얻고 머신러닝을 사용하여 미사용 가능성이 높은 유휴 상태의 프로젝트를 파악할 수 있습니다. 이제 Active Assist가 사용률 통계의 일부로 제공하는 데이터 포인트에 carbonFootprintDailyKgCO2 필드가 포함되어 특정 프로젝트와 관련된 탄소 배출량을 추정할 수 있습니다. 또한 권장사항도 유휴 프로젝트를 제거했을 때 매월 감축할 수 있는 CO2를 킬로그램 단위로 예측합니다.

이러한 기능은 Recommender API, 권장사항 허브, 탄소 발자국 대시보드, BigQuery 권장사항 내보내기를 통해 제공되며 회사의 기존 도구 및 워크플로와 간편하게 통합할 수 있습니다.

Carbon Sense 제품군 소개

글로벌 IT 리더 중 90%가 디지털 애플리케이션과 인프라의 지속가능성 강화를 최우선으로 추진함에 따라 Google에서는 Active Assist의 권장사항과 같은 AIOps 기능을 비롯한 Google Cloud 내 다양한 제품에 지속적으로 투자하여 지속가능성 목표 달성을 돕고 있습니다. 그 일환으로 고객이 새로운 기능을 손쉽게 찾아 활용할 수 있도록 기존 제품과 신제품을 Carbon Sense 제품군에 통합하고 있습니다. Carbon Sense는 탄소 배출량을 정확하게 보고하고 감축할 수 있는 기능 모음입니다. Active Assist는 Google Cloud 사용에 따른 총 탄소 배출량을 파악하고 측정할 수 있는 탄소 발자국 등의 제품과 사용자가 보다 청정한 리전에서 워크로드를 실행할 수 있도록 지원하는 저탄소 신호를 Carbon Sense 제품군에서 결합합니다. 앞으로 몇 달에 걸쳐 Carbon Sense와 관련된 소식이 계속 업데이트될 예정이니 기대해 주세요.

지속가능성 권장사항 시작하기

Active Assist 지속가능성 권장사항을 시작하려면 탄소 발자국 대시보드와 권장사항 허브에서 유휴 상태에 있을 가능성이 있는 프로젝트를 검토하고 해당 프로젝트와 관련된 탄소 배출량을 평가하세요. 관련하여 Google Cloud Console에서 권장사항을 확인하세요.

권장사항을 보려면 미사용 프로젝트 추천자에 대한 IAM 권한과 특정 조직 내 리소스를 볼 수 있는 권한이 있어야 합니다.

또한 조직에서 BigQuery로 권장사항을 자동으로 내보낸 다음 데이터 스튜디오 또는 Looker를 사용해 유휴 프로젝트를 조사할 수 있습니다. 또는 연결된 시트로 Google Workspace Sheets를 사용하여 SQL 쿼리를 작성할 필요 없이 BigQuery에 저장된 데이터와 상호작용할 수 있습니다.

다른 추천자와 마찬가지로개인 정보 보호 및 보안 설정의 투명성 및 제어 탭에서 적절한 데이터 그룹을 비활성화하여 언제든 조직이나 프로젝트의 데이터 처리를 선택 해제할 수 있습니다.

미사용 프로젝트 추천자를 사용하여 유휴 클라우드 리소스와 관련된 탄소 발자국을 줄이는 데 도움을 얻으시길 바라며 이 기능에 대한 피드백과 의견을 기다립니다. 의견이 있으시면 언제든지 active-assist-feedback@google.com으로 보내주세요. 아울러 Google Cloud에서 개발하는 새로운 기능을 사전 체험해 보려면 Active Assist 신뢰할 수 있는 테스터 그룹에 가입해 주세요.

소매업체가 Google Cloud로 민첩성과 복원력을 향상시킬 수 있는 방법

Mon, 28 Mar 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 8월 21일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

코로나19로 인해 소비자가 상품과 서비스를 구매하는 방식이 크게 달라졌지만 사실 이러한 변화는 성장 추세를 더욱 앞당겼을 뿐입니다. 갑작스런 전환에 당황한 소매업체도 많지만 대다수의 소매업체는 영구적으로 정착될 가능성이 높은 소비자 행동 및 기대의 변화에 대응하여 클라우드 혁신 이니셔티브에 더욱 매진하고 있습니다. 소매업체들은 제품을 효과적으로 홍보하고, 고객 지원을 확대하며, 수요 수준을 예측하고, 계속 높아지는 고객의 기대치를 충족시키는 데 필요한 속도와 대응력을 확보하기 위해 온프레미스 워크로드를 클라우드로 마이그레이션할 필요성을 깨닫고 있습니다. 관건은 최대한 빠르고 효과적이며 비용 효율적으로 마이그레이션하는 동시에 업무 중단을 최소화하는 것입니다. Google Cloud VMware Engine과 같은 솔루션을 활용하면 소매업체에서 온프레미스 애플리케이션을 클라우드로 이전하여 관련성과 경쟁력을 유지하는 데 필요한 확장성, 인텔리전스, 속도를 확보할 수 있습니다.

클라우드의 이점 확보

최근 MIT¹에서 진행한 설문조사*에서 소매업 IT 리더의 75%가 팬데믹으로 인해 비즈니스 프로세스 개선, 운영 효율성 증가, 고객 경험 향상을 위한 자사의 디지털 혁신 프로젝트를 가속화했다고 답했습니다. 클라우드 컴퓨팅은 디지털 혁신의 핵심입니다. 클라우드 컴퓨팅은 점점 더 빨라지는 변화 속도에 대응하는 데 필요한 확장성, 분석 능력, 민첩성을 소매업체에 제공합니다. 소매업체는 IT 리소스를 클라우드로 마이그레이션함으로써 혁신적인 모바일 앱을 개발 및 배포하고, 콜센터와 같이 비용이 많이 드는 서비스를 가상화하고, 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 대량의 데이터를 분석하여 수요 예측의 속도와 정확성을 개선할 수 있습니다. 클라우드에서 애플리케이션을 실행하면 비즈니스 관리자와 IT 부서가 변경 없이 온프레미스 시스템의 기능을 복제할 수 있어 언제 어디서나 직원, 고객, 파트너가 시스템에 액세스할 수 있습니다. 또한 클라우드에서 운영하면 소매업체의 비즈니스를 방해하던 기존 시스템의 많은 제한사항도 피할 수 있습니다.

이는 소매업체가 애플리케이션과 데이터를 클라우드로 마이그레이션할 때 얻을 수 있는 이점 중 일부에 불과합니다.

새로운 수익원 구축: 클라우드 인프라의 속도와 안정성을 토대로 옴니채널 쇼핑을 실행할 수 있습니다.
인공지능 및 데이터 분석 활용: 클라우드에서 인공지능과 데이터 분석을 사용할 수 있습니다. Google Cloud의 BigQuery를 사용해 AI 기반 예측 모델을 실행하면 수요를 예측하고 판매, 주문, 기타 활동을 계획하는 데 정확도를 높일 수 있습니다. Recommendations AI를 배포하면 규모에 맞게 고도로 맞춤화된 제품 추천을 고객에게 제공할 수 있습니다.
운영 효율성 개선: 탄력적이고 확장성이 뛰어난 환경이 제공되므로 물리적 인프라에 대대적으로 선불 투자하는 대신 자사에 필요한 컴퓨팅 및 스토리지 비용만 지불하면 됩니다.
고객 경험 개선: 행동 및 기타 데이터를 분석하여 고객이 원하는 사항을 적절한 시기에 제공합니다. 또한 맞춤 모바일 및 웹 애플리케이션을 빌드하고 고객 서비스 및 현장 인력에게 실시간 정보를 제공하여 고객의 문제를 신속하고 효과적으로 해결할 수 있도록 합니다.
비용 절감: AI 기반 에이전트를 배포하면 간단한 문제는 고객이 직접 해결하도록 돕고 일상적인 백오피스 절차를 자동화하여 팀에서 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있습니다.
고객 데이터 보호: Google Cloud의 멀티 레이어, 보안 내재화 설계 인프라, 내장 보호 기능, 글로벌 네트워크를 통해 고객 데이터를 보호합니다.
제어 개선: 통합 클라우드 관리 도구로 IT 인력이 온프레미스 시스템 및 클라우드의 전체 스택을 한 자리에서 감독할 수 있습니다.

Google Cloud VMware Engine을 사용한 쉬운 리프트 앤 시프트

소매업체에서 완전히 새로운 애플리케이션을 배포하지 않고도 Google Cloud를 활용할 수 있습니다. 코드를 다시 작성할 필요 없이 백오피스 애플리케이션 및 기타 비즈니스 시스템을 그대로 클라우드로 이전할 수 있습니다.

Google Cloud VMware Engine을 사용하면 비즈니스에서 온프레미스 워크로드 및 애플리케이션을 클라우드로 원활하게 마이그레이션하거나 확장할 수 있습니다. 즉, IT 관리자가 기존 애플리케이션을 다시 빌드할 필요 없이 단 몇 분 만에 클라우드로 이전할 수 있습니다. 클라우드에서 POS(point-of-sale) 시스템, 가상 데스크톱, 기타 기기 등의 기존 애플리케이션을 매장이나 사무실에 설치되어 있을 때처럼 실행할 수 있습니다.

Google Cloud VMware Engine에서는 현재 도구의 변경 없이 기본적으로 VMware 워크로드를 실행하는 소프트웨어 정의 인프라를 만듭니다. 이 인프라에는 개별 고객 전용의 컴퓨팅 성능, 스토리지, 네트워크 연결, 보안 서비스가 포함되어 있습니다.

새로운 소매업 현실에 맞는 클라우드 인프라

코로나19로 인해 많은 소매업체가 소비자 행동과 기대의 영구적인 변화에 대응하여 혁신 이니셔티브에 집중해야 했다는 사실을 깨닫게 되었습니다. 이러한 혁신을 위해서는 비용이 많이 드는 서비스 중단이나 다운타임 없이 최대한 빠르고 효과적이며 비용 효율적으로 클라우드로 전환하는 것이 필수입니다. Google Cloud VMware Engine을 사용하는 소매업체는 몇 분이면 끝나는 간단한 리프트 앤 시프트 프로세스를 통해 이를 달성할 수 있습니다. 클라우드로 전환한 소매업체는 정교한 데이터 분석, 고객 경험 개선, 엔터프라이즈 수준의 보안, 비용 절감 등 Google Cloud가 제공하는 수많은 이점을 활용할 수 있습니다.

소매업 백서를 읽고 Google Cloud VMware Engine을 사용하면 얼마나 쉽게 소매업 IT 시스템을 클라우드로 마이그레이션할 수 있는지 알아보세요.

_{1. MIT Technology Review Insights에서 전 세계 소매업계 기술 및 비즈니스 리더 100명을 대상으로 VMware와 관련해 코로나19 및 코로나19가 기술에 미치는 영향을 주제로 진행한 설문조사}

2021년이 상시 무탄소 에너지 운영 목표에 획기적인 해였던 이유

Thu, 27 Jan 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 12월 17일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

대규모 기후 변화 대응책을 마련하고자 고심하는 이들에게 2021년은 의미 있는 한 해였습니다. Google에서는 2030년까지 전 세계의 모든 데이터 센터, 클라우드 리전, 캠퍼스를 상시 무탄소 에너지(CFE)로 운영한다는 목표를 발표한 후 맞은 첫 해를 마무리하고 있습니다.

Google은 전 세계 5곳의 데이터 센터에서 90%를 상회하는 비율의 CFE 운영률을 달성했습니다. 자랑스러운 성과입니다. Google은 이미 모든 데이터 센터에서 2019년에는 61%였던 상시 무탄소 에너지 비중을 2020년에 67%로 끌어올렸습니다. 아울러 연간 전력 소비량 100%를 재생 에너지로 대체하는 데 4년 연속 성공했습니다.

Google은 상시 무탄소 에너지 운영이라는 자체적인 목표를 설정함으로써 전력 시스템 전체를 탈탄소화하는 데 필요한 과제와 전략을 강조하고자 합니다. 상시 클린 에너지 운영 원칙을 채택하는 비즈니스와 정부가 늘고 있는 것에 대해서도 매우 기쁘게 생각합니다. 또한 선도적인 연구 기관에서는 상시 무탄소 에너지 충당 노력이 전력 시스템에 변혁을 가져오고 배출량을 줄이며 첨단 클린 에너지 기술의 상용화를 앞당길 수 있음을 입증하고 있습니다.

모두를 위한 무탄소 에너지 미래 실현

2022년에도 Google은 무탄소 에너지를 구입하고, 신기술 발달을 꾀하며, 더 나은 공공 정책을 지지한다는 3가지 방향성을 가지고 목표를 달성하는 데 전념할 것입니다. 그와 동시에 Google Cloud 고객을 비롯해 계속 성장 중인 생태계를 지원하기 위해 Google의 자체 목표를 충족할 뿐 아니라 보다 광범위한 시장에서 혁신적인 변화를 일으키는 솔루션과 도구를 제공할 것입니다.

클린 에너지 구매

Google은 2021년에 1기가와트에 달하는 새로운 무탄소 에너지를 구매하여 전 세계에 공급하는 계약서에 서명했습니다. 가장 눈에 띄는 점은 구매하는 무탄소 리소스 포트폴리오의 폭을 넓혀 클린 에너지의 시간별 수급 충당률을 높이는 새로운 방식을 개발했다는 사실입니다.

5월에는 에너지 공급업체 AES와 새로운 방식의 계약을 맺어 풍력, 태양광, 수력, 저장소 프로젝트 포트폴리오에서 최대 500MW의 전력을 조달하기로 했습니다. 이는 버지니아 지역의 데이터 센터를 시간당 90% 무탄소로 운영할 수 있는 양입니다. 몇 개월 후 Google은 ENGIE와도 유사한 계약을 체결했음을 발표하고, 2022년부터 독일 내 운영 에너지의 무탄소 에너지 비중을 80% 가깝게 끌어올리는 무탄소 에너지 포트폴리오를 개발하기로 했습니다. 이러한 거래가 상시 CFE 목표를 추진하는 타사에 청사진 역할을 할 수 있길 바라며 타사에서도 해당 거래를 도입하는 경우가 늘고 있다는 점을 기쁘게 생각합니다.

시간당 클린 에너지 구매 방식을 채택하는 조직이 늘면서 목표 달성률을 추적하고 인증할 수 있는 방법이 필요하게 되었습니다. Google은 미국의 에너지 인증 등록업체인 M-RETS와 협업하여 시간별 에너지원 인증 제도(T-EAC)를 파일럿으로 운영하기로 했습니다. 이 계측 수단은 전기 발전 방법, 위치, 시기를 추적합니다. T-EAC는 상세한 청정 전기 발전 데이터와 소비자 요청을 투명하게 보여주는 것은 물론, 조직이 에너지 사용 방식을 이해하고 최적화하는 데 도움이 되는 소프트웨어 솔루션 개발을 지원하는 역할도 합니다. Google은 T-EAC의 국제 표준을 개발하는 선도업체인 EnergyTag에 Google.org에서 출자한 €530,000를 지원하는 등 전 세계로 이러한 솔루션을 확장하는 중대한 노력에 힘을 보태고 있습니다.

새로운 클린 에너지 기술 개발

상시 수급 목표를 달성하고 전력망을 탈탄소화하려면 바람이 불지 않고 햇빛이 비추지 않는 공백기를 채울 수 있는 기술 개발이 시급합니다.

Google은 5월에 차세대 지열 프로젝트를 발표해 라스베이거스의 클라우드 리전을 비롯한 네바다 전역의 데이터 센터와 인프라를 포괄하는 전력망에 무탄소 에너지를 공급하기로 했습니다. 클린 에너지 스타트업인 Fervo와 파트너십을 맺어 진행되는 이 프로젝트는 지열 발전 전력의 새 지평을 여는 첨단 시추, 머신러닝, 기타 기술을 사용해 중요한 '상시' 무탄소 에너지원을 제공합니다.

Google은 탄소 지능형 컴퓨팅을 통해 클린 에너지 수요 관리 방법을 계속 최적화했습니다. 그 덕분에 이제 여러 지역을 포괄하는 상대적인 무탄소 에너지 수급 상황을 고려해 이전 가능한 컴퓨팅 작업을 여러 데이터 센터 사이에 옮길 수 있게 되었습니다.

의미 있는 정책 변화 지지

Google은 상시 무탄소 에너지 실현에 전념함으로써 무탄소 전력망을 완전히 실현하는 시기를 앞당길 수 있길 바라고 있습니다. 이러한 미래를 실현하려면 정책 혁신이 필수적인 만큼 Google은 오랜 시간 동안 전력망 탈탄소화를 가속화하고 에너지 소비자를 지원하는 정책을 적극적으로 지지해 왔습니다.

올해에는 청정 대기 태스크포스(Clean Air Task Force), 환경 보호 기금(Environmental Defense Fund)을 비롯한 주요 단체와 더불어 미국 연방 정부에서 상시 무탄소 에너지 구매 목표를 도입할 것을 촉구했습니다. 연방 정부는 세계에서 가장 많은 전기를 소비하는 당사자인 만큼 상시 클린 에너지의 수요를 늘리는 데 크게 기여할 수 있기 때문입니다. 그 결과 2030년까지 정부 시설의 절반을 상시 무탄소 에너지로 운영한다는 공약이 담긴 새로운 행정 명령이 내려진 것에 대해 매우 기쁘게 생각합니다. 전력망을 완전히 탈탄소화하려면 더욱 강력한 정책이 필요하기에 Google은 의회에서 인프라 및 예산 조정 패키지 중 기후 및 클린 에너지 조항에 대해 공개적인 지지 입장을 표명했습니다. 아울러 미국의 클린 에너지 구매자 협회(Clean Energy Buyers Association, CEBA)와 유럽의 리소스(Re-Source) 같은 조직에 자금 및 리더십 지원을 제공하여 클린 에너지 접근을 더욱 쉽게 만들고 전력망 단위의 탈탄소화를 발전시키려는 노력도 지속적으로 펼치고 있습니다.

또한 모두를 위한 지속가능한 에너지(Sustainable Energy for All)와 UN에서 새롭게 추진하고 있는 상시 무탄소 에너지 협약(24/7 Carbon-Free Energy Compact)의 일환으로 비즈니스와 정부가 전력 탈탄소화를 촉진하는 움직임을 보이는 것을 기쁘게 생각합니다. Google은 이 협약의 협력사로서 글로벌 생태계 구축을 돕고 있으며 이 생태계는 다른 에너지 소비자가 상시 CFE 목표를 채택하고 전 세계의 전력망 탈탄소화를 가속화하는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 과정에서 전력 데이터 액세스 범위를 전역으로 확대하려는 노력에도 힘을 보태고 있습니다. 금년에 Google.org는 전력 및 탄소 강도에 관한 세부 데이터를 제공하는 선도 기업인 electricityMap에 100만 유로의 지원금을 출자했습니다. electricityMap은 플랫폼에 새로운 데이터를 공급하고 전력 데이터의 접근성을 높일 뿐 아니라 정책 입안자, 학술 연구 기관, 민간 조직이 지속 가능한 전력 소비의 주요 요인을 이해하고 무탄소 솔루션의 수요를 높일 수 있도록 돕는 데 Google의 자금을 사용할 것입니다.

무탄소 여정에 동참하기

Google은 2030년 목표의 무탄소 에너지 실현을 위해 노력하며 얻은 교훈과 이점을 업계에서 가장 깨끗한 클라우드인 Google Cloud 사용 고객과 타사에 계속 공유하고 있습니다.

올해에는 저탄소 배지와 리전 선택 도구를 도입했습니다. 리전 선택 도구는 고객이 실행할 Google Cloud 리전을 선택하는 데 있어 무탄소 에너지 데이터를 활용해 비용, 최종 사용자 도달 지연 시간, 탄소 발자국 같은 중요한 입력 값을 평가하도록 도와줍니다. 10월에는 고객이 Google Cloud Platform 사용 시 발생하는 총 탄소 배출량을 수치화할 수 있는 탄소 발자국이란 무료 제품을 출시했습니다. Etsy와 Salesforce 같은 고객은 이미 이러한 제품의 기능을 활용해 IT와 관련된 탄소 배출을 정확하게 보고하고 감축하기 위한 방법을 찾고 있습니다.

2022년 들어서도 상시 무탄소 에너지를 달성해 가는 과정과 고객이 지속가능성 목표를 달성하기 위해 Google과 협업할 수 있는 방법을 계속 업데이트해 드리겠습니다.

속도, 가격, 친환경을 기준으로 내게 맞는 Google Cloud 리전을 선택하세요

Fri, 02 Jul 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 4월 21일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

지속가능성을 위해 모두가 힘을 합치면 더 많은 성과를 이룰 수 있습니다. 이 때문에 Google Cloud는 비영리단체, 연구 기관, 정부, 기업과 협력하여 유의미한 변화를 앞당겨줄 기술과 도구를 구축하고 있습니다.

머신러닝과 같은 기술이 Wildlife Insights 등에서 수행하는 생물 다양성 및 복원 프로젝트에서 종 식별과 같은 고유한 과제를 해결하는 데 매우 유용한 것으로 입증되고 있습니다. BigQuery 같은 데이터 분석 도구는 실시간 에너지 소비에 대한 통계를 제공하여 E.ON의 에너지 관리자가 비용 절감 및 CO2 발자국 감소를 위한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 그리고 효율성이 탁월한 인프라를 통해 Carrefour 등의 고객이 에너지 사용량을 줄이도록 돕고 있습니다. Google Cloud에서 제공하는 모든 도구를 사용해 지속 가능한 디지털 혁신을 이룰 수 있도록 노력하고 있습니다.

Google은 업계 최고 수준의 클린 클라우드를 운영하고 있으며 점점 더 많은 클라우드 고객과 협력하여 운영 시 발생하는 탄소 배출량을 줄이고 있습니다. 90% 이상의 글로벌 IT 리더가 지속가능성 측정항목을 현재 보고 중이거나 이를 계획하고 있으며 그 중 26%는 지난해 배출 감소 프로젝트를 서둘러 추진했습니다.^[1] 작년에 Google은 50개 이상의 기업 고객과 협력하여 IT 자산이 탄소 배출량에 미치는 영향을 평가했습니다. 디지털 이미지 라이브러리부터 대규모 데이터 레이크까지 고객의 결단과 Google의 탄소 중립 클라우드 덕분에 잠재적 순 이산화탄소 감축량이 몇 천 킬로그램의 CO2e에서 수 킬로톤에 이르는 것으로 확인되었습니다.

Google은 전 세계 연간 전력 소비량을 모두 풍력 및 태양 에너지로 대체했으며(Google Cloud Platform 및 Workspace의 순 탄소 배출량 0 달성) 상시 무탄소 에너지로 운영되고 있습니다. 전력 공급을 친환경 연료로 대체하는 것은 무탄소 미래를 실현하고 기후 변화가 미칠 최악의 결과를 피하는 데 중요합니다.

고객의 친환경 실천을 돕기 위해 지난달 대다수 Google Cloud 리전의 시간당 평균 무탄소 에너지 비율(CFE%)을 공유했습니다. 오늘 이 데이터를 활용하는 새로운 도구인 Google Cloud 리전 선택 도구를 소개합니다. 이 도구는 고객이 가격, 최종 사용자 지연 시간, 탄소 발자국 등의 주요 입력 값을 평가하여 실행할 Google Cloud 리전을 선택하도록 도와줍니다.

리전 선택 도구를 사용하면 '중요하지 않음'부터 '중요함'까지 요소를 비교 검토하고 해당하는 경우 사용자 트래픽이 발생하는 리전을 선택할 수 있습니다. 설문조사에 참여한 약 90%의 개발자 및 IT 임원^[2]이 더 지속 가능한 데이터 센터 옵션으로 이전할 의사가 있다고 밝혔습니다. 이 도구가 3가지 입력 값을 사용해 빠른 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다.

탄소 발자국은 각 리전의 무탄소 에너지 공급량을 기준으로 합니다.
비용은 해당 리전의 일반적인 컴퓨팅 인스턴스 가격을 사용합니다.
지연 시간은 선택한 국가와 리전의 도시 또는 국가 간의 물리적 거리를 사용해 근사치로 계산됩니다.

권장 Google Cloud 리전 목록은 도구에 입력한 값에 따라 동적으로 변경되며 순위가 책정됩니다. 워크로드 유형마다 요구사항이 다르기 때문에 각자 다른 우선순위를 쉽게 테스트할 수 있습니다. Google 연구^[3]에 따르면 사용자 트래픽을 제공하는 프로덕션 워크로드는 성능 또는 지연 시간이, HR 또는 결제 같은 내부 시스템에서는 성능과 데이터 상주가 가장 중요한 요구사항인 경우가 많았습니다. 하지만 일괄 작업 또는 백업과 같은 최선형 워크로드의 경우 다른 어떤 요인보다도 탄소 점수가 중요한 특성으로 지목되었습니다.

여러 기업, 특히 Snap Inc.와 이 기업의 지속가능성 리더인 에밀리 바턴은 디지털 인프라가 탄소 배출량에 미치는 영향을 줄이는 것을 기업의 중요한 지속가능성 목표로 삼고 있습니다. “Google과 협력하여 Snap 사용자에게 더 유용한 결정을 내리도록 무탄소 에너지 데이터 및 탄소 관련 사항을 고려하고 있습니다.”라고 에밀리 바턴은 말했습니다.

마찬가지로 Salesforce와 같은 고객은 Google의 CFE 데이터를 사용해 자체 인프라와 이 기업에서 제공하는 서비스의 전력 공급을 친환경 연료로 대체하여 탄소 발자국을 줄이고 있습니다.

Google은 애플리케이션 개발, 데이터 센터 마이그레이션, 멀티 리전 또는 멀티 클라우드 설계 및 아키텍처 작업에서 탄소 발자국을 고려하도록 노력하고 있습니다. Google 파트너 중에서도 SADA Systems 등이 이러한 노력에 동참하고 있습니다. “고객에게 혁신적인 솔루션을 제공하기 위해 노력하는 주요 Google Cloud 파트너로서 지속가능성을 목표로 삼게 되어 기쁘게 생각합니다.”라고 선임 솔루션 설계자, 브라이언 석은 말했습니다. “CFE 측정과 오늘 도입되는 새로운 도구는 이미 SADA에서 자체 Google Cloud 기반 솔루션을 설계하는 방식에 영향을 미치고 있으며 자사는 고객에게 보다 지속 가능한 솔루션을 지원하기 위한 전략을 발전시켜 나갈 것입니다.”

지속 가능한 미래를 만드는 것은 협력이 필요한 일입니다. 고객과 협력하여 탄소 배출량을 줄이고 지구의 자원을 보호할 새로운 방법을 모색하고 재생 에너지를 효율적으로 활용하며 IT 인프라의 지속가능성을 개선하게 되어 기쁘게 생각합니다. Google의 클라우드 지속가능성 현황과 Google의 성과를 확인하고 다음 Google Cloud 프로젝트에 리전 선택 도구를 사용해 보세요.

^{[1]IDG, 'No Turning Back: How the Pandemic Has Reshaped Digital Business Agendas', 2021년}

^{[2] 미국 IT 임원 및 개발자를 대상으로 한 Google Cloud 무탄소 에너지 우선순위 설문조사}

^{[3] 미국 IT 임원 및 개발자를 대상으로 한 Google Cloud 무탄소 에너지 우선순위 설문조사}

4년 연속 100% 재생 에너지 사용 목표 달성 및 향후 목표

Tue, 25 May 2021 00:00:00 +0000

2020년 다시금 Google이 전 세계 전력 사용량의 100%를 재생 에너지로 대체했다는 발표를 하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다. 2017년 Google은 유사한 규모의 기업 가운데 최초로 100% 재생 에너지 사용 목표를 달성한 이후 매년 이 목표를 이루었습니다. 지금까지 Google은 50여 개의 재생 에너지 프로젝트를 통해 총 5.5기가와트에 달하는 전력 구매 계약을 체결했습니다. 이는 옥상 태양광 1백만 개에 해당하는 용량입니다.

Google 데이터 센터의 컴퓨팅 양이 계속 증가하고 있기 때문에 매년 100% 재생 에너지 사용 목표를 달성하는 것이 쉬운 일은 아닙니다. 특히 많은 사람들이 업무, 학습, 진료, 첫 데이트, 모임 등을 온라인에서 수행한 2020년에는 목표를 달성하기가 더 어려웠습니다. 2020년 Google Meet 및 Google Duo에서 1조 분이 넘는 영상 통화를 호스팅했음에도 불구하고 Google은 그에 맞춰 재생 에너지를 조달했습니다.

100% 재생 에너지 사용 목표의 달성은 우선 사용하는 에너지 양을 줄이는 일에서 시작됩니다. 최근 연구 결과에 따르면 컴퓨팅 요구가 550% 증가했음에도 불구하고 전 세계 데이터 센터 전력 소비량은 지난 10년간 거의 변함이 없었습니다. Google이 이러한 추세를 주도해 왔습니다. 5년 전과 비교해 같은 양의 전력으로 약 7배의 컴퓨팅 성능을 제공하고 있습니다.
지난해에 목표를 달성할 수 있었던 것도 2019년 말에 발표한 글로벌 재생 에너지 합의 패키지 덕분입니다. 2020년 한 해 동안 이러한 프로젝트가 활성화되면서 수백 개의 터빈과 수십만 개의 태양열 전지판이 새로 설치되어 풍력과 태양열을 전기로 변환하기 시작했습니다.

2020년에 시작된 Google 재생 에너지 프로젝트는 4개 대륙에 걸쳐서 진행되고 있습니다. 특히 주목할 만한 몇 가지 사례를 소개합니다.

바람이 거센 북해에 설치된 Google 최초의 해상풍력 발전소 프로젝트를 통해 벨기에 데이터 센터를 운영하는 전력망에 전자를 공급하기 시작했습니다.
칠레에서는 남아메리카의 부하 증가에 부응하기 위해 안토파가스타 지역에 위치한 새 태양광 발전소에서 전력을 구입하기 시작했습니다.
수백 채의 공공 주택 옥상에 설치된 태양열 전지판으로 육지가 제한된 싱가포르에 새로운 클린 에너지를 공급하고 있습니다.
미국 전역에서 대규모 태양광 및 풍력 프로젝트를 진행하여 오클라호마에서 앨라배마, 버지니아에 이르는 데이터 센터에 전력을 공급하고 있습니다.

다음 목표는 무엇일까요? Google은 4년 연속 연간 전력 소비량을 재생 에너지로 대체한 것에 만족하지 않고 더 큰 목표를 향해 나아가고 있습니다. 2030년까지 Google이 운영하는 모든 장소에서 상시 무탄소 에너지만 사용한다는 목표를 세웠습니다. 새로운 설명 자료에서 다루었듯이 이 목표를 달성하려면 탄소 순배출량을 제로로 만드는 '배출 및 상쇄 감축' 모델에서 벗어나 운영 시 애초에 탄소를 배출하지 않는 '절대적 제로'를 목표로 해야 합니다. 이 과제를 해결하는 것은 Google에 중요할 뿐만 아니라 전력망을 무탄소 에너지로 완전히 전환하는 데에도 필수적입니다. 자체 운영을 위한 솔루션 개발 노력을 통해 Google이 이러한 움직임에 앞장설 수 있기를 바랍니다. 자세한 내용은 순다 피차이 Google CEO가 2021년 지구의 날을 맞아 발표한 Google 진행상황 업데이트를 확인하세요.

Google Cloud Next ‘20: OnAir—모든 앱에 적용 가능한 인프라 제공

Thu, 22 Oct 2020 10:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2020년 7월 28일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

Google Cloud에서 실행하는 애플리케이션은 전 세계에 걸쳐 배포된 수백 개의 접속 지점과 수십 개의 데이터 센터, 그리고 고용량 광섬유 케이블 시스템으로 연결된 광범위한 인프라에 의존하고 있습니다. Google 데이터 센터는 가벼운 마이크로서비스부터 고성능 컴퓨팅과 까다로운 엔터프라이즈 애플리케이션에 이르는 다양한 워크로드를 실행할 수 있는 최신 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 시스템, 서비스를 제공합니다. 이러한 Google 인프라는 끊임없이 발전하고 있으며 더 많은 용량과 복원력뿐 아니라 최종 사용자를 위한 우수한 성능을 제공합니다.

또한 동시에 Google은 언제나 이러한 인프라의 복잡성을 줄여 손쉽고 원활한 Google Cloud 인프라 설정 및 사용을 위해 노력하고 있습니다. 오늘은 새 배포 옵션, 활용 가능한 기능과 더불어 Google Cloud 글로벌 인프라의 최근 개선사항을 소개해 드리고자 합니다.

전 세계 전역에 위치

먼저 전 세계 Google Cloud 위치를 살펴 보겠습니다. 샌프란시스코에서 Next ‘19가 진행될 당시 Google Cloud는 전 세계에 19개 리전을 보유하고 있었습니다. 그 이후 Google은 다섯 개의 리전(자카르타, 라스베이거스, 오사카, 솔트레이크시티, 서울)을 새로 구축했으며 토론토, 바르샤바, 델리, 도하, 멜버른 등에 개설 계획이 있음을 발표했습니다. 이러한 리전은 144개 (그리고 계속 늘어나는) 네트워크 에지 위치와 더불어 사용자에게 최상의 환경을 보장하기 위해 필요한 서비스, 용량, 성능을 제공합니다.

리전은 전용 해저 케이블을 비롯한 강력한 네트워크를 활용하여 다른 리전으로 데이터를 전송합니다. 오늘 Google은 미국, 영국, 스페인을 연결하게 될 새로운 그레이스 호퍼 케이블 부설 계획을 발표했습니다. 2022년에 그레이스 호퍼 케이블 부설이 완료되면 2003년부터 진행된 새로운 대서양 횡단 케이블 중 최초로 가동되어 16 파이버 쌍의 용량을 제공하고 Gmail, Meet, Google Cloud를 비롯해 다양한 Google 서비스를 지원하게 됩니다.

유연하고 안전한 네트워크

점점 더 많은 기업이 고객에게 최상의 환경을 제공하기 위하여 점점 더 하이브리드 및 멀티 클라우드를 채택하고 있습니다. 이러한 기업들의 변화에 중요한 기반인 네트워크는 관리, 보안, 확장 측면에 있어 그 복잡성이 기하급수적으로 커지고 있습니다. Google은 이러한 문제에 직면한 기업 고객을 돕기 위하여 최근 Cisco와의 파트너십을 확장했습니다. 턴키 네트워크 솔루션인 Google Cloud를 사용한 Cisco SD-WAN Cloud Hub와 더불어 Cisco 및 Google Cloud 기술의 최대 이점을 결합하기 위해서입니다. 이 공동 솔루션은 IT팀이 작업 비용을 최소화하고 서비스 수준 목표의 애플리케이션을 충족하도록 돕는 동시에 고객이 엔터프라이즈 네트워킹을 간소화하고 보안 기능을 강화하도록 지원할 것입니다.

오늘은 Private Service Connect를 통해 Google Cloud에 손쉽고 안전하게 연결하는 새로운 방법을 소개하겠습니다. Private Service Connect는 네트워킹에 대해 서비스 중심의 접근을 취하고 기본 인프라를 추상화하여 비공개 연결과 정책 시행을 제공하는 소비자 VPC에서 서비스 엔드포인트를 생성합니다. 따라서 다양한 네트워크와 조직에 손쉽게 서비스를 연결할 수 있습니다. 또한 Private Service Connect를 사용하면 트래픽이 공공 인터넷에 노출되지 않기 때문에 고객이 Google의 글로벌 네트워크를 통해 서비스에 직접 안전하게 접근할 수 있습니다. 블로그에서 자세한 내용을 살펴보세요.

Private Service Connect는 고객이 서비스 관리와 운영을 간소화할 수 있도록 Google에서 3월에 출시한 서비스 디렉터리를 보완합니다. Private Service Connect와 서비스 디렉터리를 함께 사용하면 간편하고 안전하게 연결하고 규모에 맞춰 서비스를 관리할 수 있습니다. 기업이 더 많은 자사 및 타사 서비스에 접근하기 위해 Private Service Connect를 사용하면서 엔지니어링팀이 해당 서비스를 게시하고 발견하는 데 서비스 디렉터리가 도움을 주고 있습니다.

또한 네트워크 모니터링, 인증, 최적화를 수행하는 Google Cloud의 통합 플랫폼인 Network Intelligence Center를 통해 네트워크를 추가로 관리할 수 있습니다. 중앙 집중식 모니터링을 사용하면 문제 해결에 필요한 시간과 노력을 절감하고 네트워크 보안을 강화하며 전반적인 사용자 환경을 개선할 수 있습니다. 플랫폼의 두 가지 모듈에 대한 업데이트된 소식을 전해드립니다. 이제 방화벽 통계가 베타 버전으로 제공되며 성능 대시보드는 일반 안정화 버전으로 제공됩니다. 방화벽 통계는 네트워크 보안에 인텔리전스와 사전 관리 기능을 제공하며 성능 대시보드는 프로젝트 수준별로 패킷 손실 및 지연 시간에 대해 실시간 가시성을 제공합니다.

마지막으로, 하이브리드 또는 멀티 클라우드 배포를 사용하는 고객을 위해 이제 Cloud CDN은 온프레미스 데이터 센터 또는 다른 클라우드에서 콘텐츠를 제공할 수 있게 되었습니다. Cloud CDN에 대한 자세한 내용은 이 인포그래픽을 참조하세요.

업계 최고의 컴퓨팅

물론 사용자들이 Google Cloud를 선택하는 많은 이유 중에는 최신 고성능 컴퓨팅과 스토리지 서비스에 액세스할 수 있다는 점이 포함됩니다. 컴퓨팅 측면에서 Google Compute Engine은 Google의 최신 범용 가상 머신 계열인 효율적인 VM(E2)과 같이 가장 성능이 우수하고 비용 효율적인 하드웨어로 구성될 수 있습니다. E2는 Google Cloud에서 총 소유 비용(TCO)이 가장 낮은 동적 리소스 관리를 지원하며 Compute Engine에서 가장 빠르게 성장하고 있는 새로운 가상 머신 계열입니다. 이제 E2는 vCPU가 최대 32개인 머신 유형을 제공하며 모든 Google Cloud 리전에서 이용할 수 있습니다.

최근 Google은 NVIDIA Ampere A100 GPU를 자랑하는 최초의 퍼블릭 클라우드 제품인 가속기 최적화 VM 제품군(A2)도 발표했습니다. A2는 머신러닝과 고성능 컴퓨팅 등의 까다로운 워크로드에 맞춰 설계되었으며 단일 인스턴스에 최대 16개의 A100 GPU를 제공합니다.

대규모 VM 제품군을 실행하는 고객이 운영체제를 최신 상태로 유지하고 보안 취약점이 발생할 위험을 줄일 수 있도록 Google은 OS 패치 관리 서비스의 일반 안정화 버전을 발표했습니다. 이 서비스는 Compute Engine에서 작동하며 VM 집합에 OS 패치를 적용하고 Windows 또는 Linux 환경에서 패치 규정 준수 데이터를 수신하며 OS 패치 설치를 자동화합니다. 이 모든 작업이 중앙의 한 위치에서 수행됩니다. 현재 버전의 OS 패치 관리는 2020년 12월 31일까지 무료로 사용할 수 있습니다. 서비스에 대해 자세히 알아보려면 Next 세션인 Compute Engine VM 제품군의 대규모 제품군 관리하기를 참조하세요.

모든 워크로드에 적합한 스토리지

대부분 애플리케이션의 성능은 스토리지의 성능에 비례할 수 밖에 없습니다. 전자 설계 자동화(EDA), 동영상 처리, 유전체학, 제조, 재무 모델링과 같은 워크로드 지원이 필요하다면 최근 Google이 출시한 고성능 수평 확장형 파일 시스템인 Filestore High Scale을 살펴보시기 바랍니다. 현재 베타로 제공되고 있는 새로운 Filestore High Scale 등급은 완전 관리형 서비스이며 파일 공유 항목을 Compute Engine VM에 손쉽게 마운트할 수 있도록 해줍니다. High Scale을 통해 수십만 IOPS, 수십 GB/s의 처리량, 수백 TB로 확장할 수 있는 파일 시스템을 간단하게 배포할 수 있습니다.

안정적인 고성능 블록 스토리지를 찾고 있다면 다양한 니즈를 충족할 수 있도록 HDD와 SDD 모든 면에서 업계 최고의 가격 대비 성능을 제공하는 Persistent Disk를 고려해 보세요.

오늘 소개해드릴 폭넓은 Persistent Disk 제품 포트폴리오는 워크로드에 가장 적합한 성능을 선택할 수 있는 기회를 제공합니다.

균형 있는 PD는 대부분의 엔터프라이즈 애플리케이션에 가장 적합하며 1GB당 최적의 요금으로 이용할 수 있습니다.
성능 PD는 데이터베이스 또는 영구 캐시와 같이 성능에 민감한 워크로드에 IOPS당 최적의 가격을 원하는 고객에게 적합합니다.
아울러 SAP HANA 또는 대규모 인메모리 데이터베이스 등의 최고 성능 워크로드에 적합한 익스트림 PD도 선보일 예정입니다.

이를 통해 기업의 워크로드에 맞는 스토리지를 제공하여 기업 개별적인 가격 및 성능 요구를 충족시킬 수 있습니다.

모든 워크로드 지원

모든 인프라는 적합한 방법에 따라 워크로드를 실행해야 합니다. 초창기에 Google Cloud는 Platform as a Service(App Engine)로 시작했으나 오늘날에는 가장 수요가 많은 다양한 엔터프라이즈 워크로드를 지원하는 인프라를 갖추고 있습니다.

예를 들어 최근 일반 안정화 버전으로 제공되기 시작한 Google Cloud VMware Engine 서비스를 활용하여 Google Cloud에서 VMware 워크로드를 실행할 수 있습니다. 이 Google 제품을 사용하면 완전 관리형 VMware 환경을 실행할 수 있기 때문에 앱, 도구 또는 프로세스를 변경하지 않고도 기존 온프레미스 VMware 기반의 워크로드를 Google Cloud로 손쉽게 리프트 앤 시프트할 수 있습니다.

아니면 Microsoft와 Windows 워크로드를 실행해야 하는 경우도 있을 것입니다. Google Cloud는 이때도 마찬가지로 최고 수준의 환경을 제공합니다. 고객은 이러한 워크로드를 마이그레이션하는 데 Google Cloud를 선택한 이유로 안정성 및 성능 이점을 손꼽습니다. 또한 고객은 단독 테넌트 노드, CPU 오버커밋, 컨테이너화, 관리형 서비스 같은 플랫폼의 고유한 기능을 활용하여 전반적인 라이선스 비용을 줄일 수 있습니다. 나아가 Google Cloud는 라이선스 비용을 추가로 절감하고 오픈소스 대안으로 이동할 수 있도록 독자적인 현대화 여정을 제공합니다.

SAP 고객이 지속적으로 Google Cloud를 채택함에 따라 Google은 분석과 머신러닝의 진입 장벽을 낮출 뿐만 아니라 보다 손쉽게 마이그레이션할 수 있고 성능과 확장성을 향상하도록 혁신을 이어가고 있습니다. 최근 Google은 SAP HANA 인증서에 Google Compute Engine의 VM 인스턴스 N2 계열이 포함되도록 2세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서를 기반으로 업데이트했습니다. N2 VM은 성능을 향상시키며 SAP 라이선스 증분과 잘 일치되어 낭비를 줄입니다. 또한 SAP Application Performance Standard(SAPS) 벤치마크 테스트를 기준으로 이전의 Google Cloud 서비스보다 성능이 향상된 AMD 기반 N2D VM 인스턴스용 SAP NetWeaver 인증서를 저렴한 비용으로 추가했습니다.

마지막으로 Google Cloud Platform에서 워크로드를 실행할 뿐 아니라 베어메탈 솔루션을 사용하면 전용 하드웨어에서 Oracle 데이터베이스와 같은 전문 워크로드를 Google Cloud 가까이에서 실행할 수 있습니다. 이를 통해 온프레미스에서 클라우드로 이전하는 경로를 간소화하면서도 마이그레이션에 관련된 위험을 줄이고 전반적인 비용을 더 빠르게 절감할 수 있습니다. 최근 Google은 베어메탈 솔루션을 다섯 개 리전에 추가로 도입했으며 올해 말까지 도입 리전을 네 곳 더 늘릴 계획입니다.

간편한 마이그레이션 및 관리

보다 손쉽게 Google Cloud로 빠르게 마이그레이션할 수 있도록 오늘부터 Rapid Assessment and Migration Program(RAMP)이 모든 사용자에게 제공된다는 소식을 알려 드립니다. 고객과 파트너의 피드백에 기초하여 빌드된 RAMP는 마이그레이션 비용의 상당 부분을 만회할 수 있도록 인센티브를 부여할 뿐만 아니라 엔드 투 엔드 마이그레이션 안내 및 교육을 제공합니다. 또한 RAMP는 프로세스를 가속하기 위하여 마이그레이션 여정의 각 단계에 사용되는 전체 도구 제품군을 통합합니다.

Google Cloud에서 워크로드를 실행하면 성능과 비용 또는 기능과 손쉬운 사용 중 하나를 선택해야 하는 상황을 걱정할 필요가 없습니다. Google의 목표는 최상의 성능을 제공하고 사용이 간편하며 저렴한 플랫폼을 만드는 것입니다. 클라우드 운영에서 복잡성 관리를 지원하는 지능형 도구 및 기능의 포트폴리오인 Active Assist를 구축한 이유가 바로 여기에 있습니다. Active Assist는 데이터, 머신러닝, 자동화, 인텔리전스를 활용하여 고객이 세 가지 핵심 분야에 주력하도록 지원합니다. 즉, 스마트한 권장사항을 통해 클라우드를 사전에 개선하며, 향상된 분석으로 애초에 실수가 발생하지 않도록 방지하고, 직관적 문제 해결 도구를 사용하여 문제가 발생한 이유를 파악하도록 도와줍니다. Active Assist에 대한 자세한 내용은 Next OnAir 세션인 CMP100: 복잡한 클라우드를 간단하게 관리하기를 참조하세요.

새로운 보안 제어

Google은 업무상 중요한 워크로드를 안전하고 효율적이고 효과적으로 운영하며 이러한 과정을 간소화하고 업무 부담을 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 악의적인 이용 시도와 DDoS 공격으로부터 웹사이트와 애플리케이션을 보호할 수 있도록 Google Cloud Armor를 사용하는 방법이 간소화됩니다.

월 구독료로 인터넷 연결 애플리케이션을 보호하도록 도와주는 제품과 서비스의 번들인 Cloud Armor Managed Protection Plus의 베타 출시 버전을 발표합니다.
Google에서 선별한 명명된 IP 목록을 베타 버전으로 제공합니다.
원격 파일 포함(RFI), 로컬 파일 포함(LFI), 원격 코드 실행(RCE)에 대한 베타 규칙을 출시하여 사전 구성된 WAF 규칙의 집합을 확장하고 있습니다.

보안 관련 발표 내용을 자세히 알아보려면 여기를 참조하세요.

까다로운 인프라를 손쉽게 만드는 Google Cloud

워크로드를 향상하기 위해 적절한 인프라를 구축하고 관리하는 일이 까다로울 수도 있습니다. Google은 이를 잘 알고 있으며 다른 제공업체가 도전장을 내밀 수 없는 규모로 날마다 이러한 작업을 수행합니다. 다행히 어렵지 않게 클라우드 인프라를 구축하고 관리하는 방법도 있습니다. Google Cloud를 기반으로 환경을 조성하면 Google의 전 세계적인 도달범위, 강력한 네트워크, 업계 최고의 컴퓨팅 및 스토리지 하드웨어, 인텔리전스, 자동 관리 기능이라는 이점을 자동으로 누리게 됩니다.

Google Cloud 인프라에 대해 자세히 알아보려면 Google Cloud Next ‘20: OnAir에 등록하고 이번 주에 실시간으로 진행되는 50개의 인프라 기조연설, 소그룹 세션 및 스포트라이트 세션을 확인하세요.

인프라

GKE 인퍼런스 게이트웨이(Inference Gateway), 프리픽스 캐싱으로 AI 추론 가속화

지연 시간 단축의 핵심: 프리픽스 캐싱 (Prefix caching)

GKE, 타사 관리형 쿠버네티스 대비 뛰어난 성능 우위 입증

실무 환경에서 생성형 AI 추론 서비스 가속화하기

Google의 미디어 무결화에 대한 미래

더 스마트한 접근 방식: 암호화 삭제 (Cryptographic Erasure)

혁신을 통한 보안 강화

Google의 앞으로의 방향

“그냥 거부하세요”: IAM Deny 및 조직 정책으로 심층 방어 구축

IAM Deny 이해

허용 및 거부 정책의 주요 차이점

IAM Deny 작동 방식

IAM Deny 시작하기

IAM Deny 사용 사례

보완적인 보안 계층

‘거부'의 힘을 활용하세요

새로운 데이터 저장 리전 보장을 통한 전 세계 생성형 AI 혁신 가속화

새로운 Vertex AI 데이터 저장 리전

엔터프라이즈급 생성형 AI

Personalized Service Health 소개: 이슈 대응 커뮤니케이션 향상

Personalized Service Health를 사용해야 하는 이유

이벤트를 발견하는 방식을 선택하는 알림 구성

기존 이슈 관리 워크플로와 통합

내역과 보고서 만들기 및 과거 중단에서 배우기

통합하여 시간이 갈수록 더욱 커지는 이점 누리기

고객 및 파트너의 사례

지금 시작하기

Cross-Cloud Interconnect 발표: 모든 클라우드에 원활하게 연결

Cross-Cloud Interconnect로 원활한 멀티 클라우드 연결

Private Service Connect를 통해 SaaS와 하이브리드 연결

안전하고 복원력이 우수한 기반 제공

TCO 절감

Google Cloud 네트워킹에 대해 자세히 알아보기

개발자가 보안, 가성비, 탄소 감축을 최적화하는 데 ML 기반 추천을 활용하는 방법

Active Assist의 주요 신기능

Next ’22에서 Active Assist를 주제로 진행된 8개 세션

What's next?

What’s next for digital transformation in the cloud

맞춤설정 가능한 모니터링 대시보드로 시스템 관측 가능성을 향상시키는 Cloud Storage

니즈에 따른 고도의 맞춤설정

즉시 사용 가능한 운영 측정항목

차트

로그 패널

지금 미리보기로 시작하기

도쿄에서 전하는 일본의 디지털 미래에 대한 새로운 약속

기술 인프라 투자

디지털 교육 및 기회 제공

기술 혜택 확대

Google Cloud 자격증 한 눈에 살펴보기

자격증을 취득하면 어떤 미래가 펼쳐질까요?

Google Cloud, 90% 무탄소 에너지로 운영되는 세계 최대 규모의 Cloud TPU v4 기반 일반 공개 ML 허브 출시

가능성 확장

지속 가능한 ML 혁신

독보적인 확장성과 가격 대비 뛰어난 성능

가격 책정

지금 시작하기

Active Assist 권장사항을 통한 탄소 발자국 절감

미사용 프로젝트의 탄소 영향 평가

Carbon Sense 제품군 소개

지속가능성 권장사항 시작하기

소매업체가 Google Cloud로 민첩성과 복원력을 향상시킬 수 있는 방법

클라우드의 이점 확보

Google Cloud VMware Engine을 사용한 쉬운 리프트 앤 시프트

새로운 소매업 현실에 맞는 클라우드 인프라

2021년이 상시 무탄소 에너지 운영 목표에 획기적인 해였던 이유

모두를 위한 무탄소 에너지 미래 실현

클린 에너지 구매

새로운 클린 에너지 기술 개발

의미 있는 정책 변화 지지

무탄소 여정에 동참하기

속도, 가격, 친환경을 기준으로 내게 맞는 Google Cloud 리전을 선택하세요

4년 연속 100% 재생 에너지 사용 목표 달성 및 향후 목표

Google Cloud Next ‘20: OnAir—모든 앱에 적용 가능한 인프라 제공

전 세계 전역에 위치

유연하고 안전한 네트워크

업계 최고의 컴퓨팅

모든 워크로드에 적합한 스토리지

모든 워크로드 지원

간편한 마이그레이션 및 관리