하이브리드 클라우드

Google Distributed Cloud의 새로운 혁신

Tue, 28 Apr 2026 01:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2026년 4월 23일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

오늘 Google Cloud Next에서 우리는 Google Distributed Cloud (GDC)의 새로운 기능들을 발표합니다. 이를 통해 여러분의 데이터가 있는 곳 어디에서나 Gemini와 고급 AI 스택을 활용할 수 있게 되어, AI 혁신과 데이터 주권(sovereignty) 사이에서 더 이상 타협할 필요가 없습니다. 이는 소버린 네오클라우드(sovereign neocloud) 아키텍처의 촉매제 역할을 할 것입니다.

GDC는 고객의 데이터 센터나 에지(edge) 등 필요한 곳 어디로든 Google Cloud를 확장해 줍니다. GDC는 고객의 특정한 보안 및 하드웨어 요구 사항을 충족하기 위해 두 가지 모델로 제공됩니다: GDC 에어갭(air-gapped)은 최고 수준의 보안과 컴플라이언스를 위해 설계된 Google 공급 전용 하드웨어에서 실행되는 완전 격리형 배포 모델입니다; GDC 커넥티드(connected)는 고객의 자체 하드웨어에서 Google이 관리하는 통합 소프트웨어 라이프사이클의 이점을 누릴 수 있는 모델입니다.

전통적으로 엄격한 데이터 규제와 주권 요구 사항이 있는 기업 및 정부 기관은 최신 AI 기능을 활용하는 데 제약이 있었습니다. 이들의 유일한 선택지는 자체 시스템을 구축하는 것이었으나, 이는 느리고 복잡하며 막대한 비용이 들었습니다. GDC는 이러한 어려움을 해결해 줍니다. 이제 번거로운 과정 없이 온프레미스 환경에서 세계 최고 수준의 AI 혁신을 경험할 수 있습니다.

GDC는 완벽한 온프레미스 AI 솔루션을 제공합니다. AI 워크로드에 최적화된 관리형 인프라, 유연성을 위한 Gemini 또는 오픈 모델 선택권, 그리고 비용 효율적인 인퍼런스(Inference) 서비스가 포함됩니다. 이러한 토대를 바탕으로 데이터에 대한 완전한 통제권을 유지하면서 보안이 강화된 AI 에이전트와 애플리케이션을 구축하고 실행할 수 있습니다.

GDC의 새로운 혁신 기술들이 여러분의 소버린 AI 워크로드를 어떻게 지원하는지 자세히 살펴보겠습니다.

관리형 AI 인프라

온프레미스에서 소버린 AI 요구 사항을 충족하려면 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 전반에서 막대한 성능 요구치를 감당할 수 있는 관리형 인프라가 필요합니다. 온프레미스 AI 워크로드는 동적이며 예측하기 어렵기 때문에, 다양한 요구 사항 전반에서 최고의 성능을 제공하는 새로운 인프라 혁신을 도입합니다.

NVIDIA Blackwell GPU: NVIDIA Blackwell (NVIDIA HGX B200) 및 NVIDIA Blackwell Ultra platforms (NVIDIA HGX B300) GPU를 통해 AI 성능을 가속화합니다. 5세대 NVIDIA NVLink를 활용하여 데이터 센터급 대역폭을 여러분의 환경에 직접 제공합니다.
Google Cloud 머신 패밀리: GDC는 이미 범용 워크로드를 위한 N2 및 N3 머신 패밀리를 지원하고 있으며, 이제 까다로운 인퍼런스(Inference) 작업을 처리하기 위해 최대 컴퓨팅 성능이 2.25배 향상된 새로운 A4 머신 패밀리를 지원합니다. 또한 메모리 대 vCPU 비율이 높아야 하는 ERP 및 데이터 분석과 같은 워크로드를 위해 메모리 최적화형인 M2 및 M3 머신 패밀리를 GDC에 도입합니다.
강화된 스토리지 규모 및 성능: GDC는 이제 존(zone)당 6PB의 오브젝트 스토리지를 지원하며(기존 1PB 대비), 이는 이전보다 6배 늘어난 용량입니다. 또한 존당 30 IOPS/GB(기존 3 IOPS/GB 대비)를 제공하여 성능을 10배 향상시켰으며 스토리지 병목 현상을 최소화했습니다.

데이터 센터 내 Foundational Model

GDC를 사용하면 Google의 플래그십 모델인 Gemini의 성능을 여러분의 환경에 직접 가져올 수 있습니다. 최신 세대 NVIDIA Blackwell GPU를 기반으로 자체 경계 내에서 네이티브 배포를 지원함으로써, 세계 수준의 생성형 AI와 엄격한 데이터 주권 사이의 간극을 메워줍니다.

오늘 저희는 최신 Gemini Flash 모델이 GDC connected 고객을 위해 NVIDIA Blackwell 및 Blackwell Ultra 플랫폼에서 프리뷰로 제공된다는 기쁜 소식을 전해드립니다. 이로써 기존에 지원되던 GDC air-gapped 고객에 이어, 더 많은 고객이 최신 AI 성능을 직접 경험하실 수 있게 되었습니다.

“Samsung SDS는 Google Distributed Cloud에 Gemini를 도입하여 글로벌 제조 현장을 획기적으로 개선했습니다. 최첨단 AI를 로컬에서 직접 구동함으로써 클라우드 지연 시간 없이 IoT 데이터를 분석하고, 실시간 예방 정비와 품질 관리를 수행할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 핵심 지식재산권(IP)에 대한 엄격한 데이터 주권을 유지하면서도 클라우드와 같은 민첩성을 확보했습니다.” – 삼성SDS 대표이사 이준희

AI 인퍼런스 서비스: Google Distributed Cloud AI gateway 발표

성능을 최적화하고 인프라의 복잡성을 추상화하기 위해, 소버린 환경을 위한 AI gateway를 소개합니다. 이 지능형 미들웨어는 모델을 위한 컨트롤 플레인 역할을 하며 다음과 같은 기능을 제공합니다.

동적 요청 라우팅(Dynamic request routing): 하드 코딩된 로직이 아닌 비용, 지연 시간, 정확도를 바탕으로 인퍼런스 요청을 적절한 AI 모델로 자동 라우팅합니다.
지능형 로드 밸런싱(Intelligent load balancing): GPU 사용률을 기반으로 최적의 장치를 선택하여 인퍼런스 효율성을 극대화하도록 요청을 배분합니다.
할당량 관리(Quota management): 요청의 우선순위를 정해 핵심 애플리케이션이 필요한 처리량을 확보하고, 할당량 관리 목표를 달성할 수 있도록 보장합니다.
관측성(Observability): 모든 인퍼런스 호출에 대해 트레이싱 및 로깅 기능을 내장하여, 규제가 엄격한 환경에서도 감사 가능성(auditability)을 확보할 수 있도록 돕습니다.

에이전틱 AI 애플리케이션 및 에이전트

조직이 edge 환경에서 AI를 진정으로 실무에 적용하려면 단순히 파운다셔널 모델을 갖추는 것 이상의 대안이 필요합니다. 스스로 행동할 수 있는 에이전틱 AI 아키텍처를 기반으로 구축된, 자율적이고 안전한 에이전트가 필요합니다. 저희는 오늘 Google Distributed Cloud를 위한 새로운 소버린 에이전틱 AI 아키텍처(sovereign agentic AI architecture)를 발표하게 되어 매우 기쁩니다. Kubernetes 상에서 서드파티 제공업체들과 함께 구축된 이 아키텍처는 여러분의 에이전틱 워크플로가 보안이 철저한 고객 조직 경계(Customer Organization boundary) 내에서 완전히 실행되도록 보장합니다

이 에이전틱 아키텍처를 활용하면 개발, 코딩 또는 데이터 분석과 같은 에이전틱 태스크(agentic tasks)를 수행하는 강력한 AI 에이전트를 보안 경계 내에서 안전하게 구축하고 배포할 수 있습니다.

Google Distributed Cloud로 어디서나 구현하는 AI

우리는 GDC가 온프레미스, 커넥티드(connected), 에어갭(air-gapped) 환경 전반에서 Google 모델과 타사 모델을 제공할 수 있는 최고의 플랫폼이라고 믿습니다. 이를 통해 모든 고객은 데이터 주권을 타협하지 않고도 AI와 에이전틱 솔루션을 활용할 수 있습니다. 제품에 대해 더 자세히 알아보시려면 웹사이트를 방문해 주세요. 오늘 소개해 드린 혁신 기술들은 소버린 AI 시대에 꼭 필요한 유연성과 보안을 제공합니다. 실제 작동 모습을 확인하시려면 Next ’26의 GDC 브레이크아웃 세션이나 쇼케이스에 참여해 보시기 바랍니다.

Google Cloud, 2026년 2분기 Forrester Wave™ '소버린 클라우드 플랫폼' 부문 리더 선정

Wed, 08 Apr 2026 17:00:00 +0000

해당 블로그의 원문은 2026년 4월 9일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

오늘날의 글로벌 경제에서 데이터는 핵심적인 전략 자산입니다. 특히 강력한 규제를 받는 산업 및 공공 부문의 수많은 조직에게 있어 AI를 통한 혁신의 기회는 데이터 주권(Data Sovereignty), 데이터 레지던시(Residency), 운영 자율성에 대한 엄격한 요구사항과 항상 균형을 이루어야만 합니다.

이러한 맥락에서 구글 클라우드는 자부심을 가지고 Google Cloud가 The Forrester Wave™: 소버린 클라우드 플랫폼(Sovereign Cloud Platforms), 2026년 2분기 보고서에서 리더(Leader)로 선정되었음을 발표합니다.

The Forrester Wave™: Sovereign Cloud Platforms, Q2 2026

조직이 단순한 데이터 레지던시를 넘어 완전한 디지털 주권(Digital Sovereignty)으로 나아감에 따라, 이번 보고서는 구글 클라우드의 '설계부터 반영된 주권(Sovereignty-by-design)' 접근 방식에 대한 노력을 입증해 줍니다. 포레스터(Forrester)는 보고서에서 "구글은 배포 환경에 맞는 광범위한 소버린 클라우드 옵션이 필요한 조직에 이상적인 선택지"라고 평가했습니다.

고객의 요구에 부응하는 맞춤형 플랫폼 (A platform of choice)

디지털 주권을 달성하는 데 있어 모든 조직에 일률적으로 적용되는 방식은 없습니다. 구글 클라우드의 전략은 기업과 정부 기관이 혁신을 지속하면서도 규정 준수 의무를 다할 수 있도록, 세 가지 차별화된 소버린 클라우드 플랫폼 전반에 걸쳐 AI 솔루션을 포함한 일관된 경험을 제공하는 데 기반을 두고 있습니다.

Google Cloud Data Boundary (Assured Workloads 제공): 퍼블릭 클라우드 내에서 소버린 데이터 및 액세스 경계를 제공하며, 데이터 레지던시, 액세스, 인력에 대한 제어 기능을 포함합니다. 글로벌 인프라의 민첩성과 확장성을 누리는 동시에 데이터의 저장 위치와 액세스 권한에 대한 엄격한 규칙을 적용하도록 설계되었습니다. 고객 관리 암호화 키(CMEK), 외부 키 관리자(EKM), 로컬라이징된 액세스 정책을 통해 모든 관리 작업은 투명하게 유지되고 제한됩니다. 이 옵션은 격리된 인프라나 운영 주권의 복잡성 없이 지역별 규정 준수 의무를 충족해야 하는 상업 기업, 규제 산업 및 공공 부문에 매우 적합합니다.
Google Cloud Dedicated: 더 높은 수준의 통제력을 원하는 조직을 위해 설계되었으며, 지역 내 독립 운영사(Regional Independent Operator)를 통해 완전한 지역 데이터 및 운영 주권을 제공합니다. 특히 구글과의 연결이 끊기더라도 최대 1년 동안 독자적으로 생존(Survivable)할 수 있도록 설계되었습니다. 신뢰할 수 있는 현지 파트너가 운영 전반을 감독하므로, 조직과 구글 사이에 기능적 완충 지대가 형성되어 클라우드가 특정 지역의 거버넌스를 준수하도록 보장합니다. 운영 주권이 필요한 조직을 타겟으로 하며, 구글과의 연결이 중단되어도 핵심 인프라가 계속 작동할 수 있다는 안심을 제공합니다. 예를 들어 프랑스의 독립 법인인 S3NS는 Google Cloud Dedicated를 기반으로 한 PREMI3NS 서비스를 제공하며, 세계에서 가장 까다로운 주권 표준 중 하나인 프랑스 정보시스템보안국(ANSSI)의 SecNumCloud 3.2 인증을 획득했습니다.
Google Distributed Cloud (GDC): 엄격한 규정 준수, 지연 시간(Latency) 및 데이터 주권 요구사항으로 인해 퍼블릭 클라우드 도입이 어려운 조직을 위한 온프레미스 솔루션입니다. 최대의 유연성을 위해 설계된 GDC는 연결형(Connected) 및 에어갭(Air-gapped) 구성을 모두 지원합니다. 완전한 에어갭 배포 옵션은 퍼블릭 인터넷이나 구글 네트워크에 대한 외부 연결 없이 작동합니다. 고객의 시설 내에 물리적으로 독립되어 있으므로 구글에 의한 원격 액세스, 업데이트 및 셧다운을 원천적으로 차단합니다. 이 솔루션은 어떠한 외부 노출 위험도 감수할 수 없는 국방, 정보 기관 및 규제가 매우 엄격한 분야의 보안 중심 고객이 선호하는 선택입니다.

설계부터 반영된 주권 (Sovereign by design)

포레스터가 주목한 핵심 차별화 요소 중 하나는 주권 기능을 표준 사양으로 제공하는 구글 클라우드의 로드맵입니다. 포레스터는 구글 클라우드의 로드맵이 세 가지 소버린 클라우드 오퍼링 모두에서 일관성을 보장하며 주권 기능을 기본 사양으로 제공하고 있다고 언급했습니다.

이러한 일관성은 특히 AI 역량에서 두드러집니다. 포레스터는 구글의 AI 오퍼링이 "진정한 차별화 요소"이며, 구글 클라우드가 "세 가지 소버린 환경 모두에서 AI 소버린 개발 서비스 및 애플리케이션 서비스 분야에 탁월하다"고 강조했습니다.

향후 전망

The Forrester Wave™: 소버린 클라우드 플랫폼, 2026 보고서에서 리더로 선정된 것은 모든 조직이 디지털 자율성을 달성할 수 있도록 돕는 구글 클라우드의 여정에서 중요한 이정표입니다. 우리는 앞으로도 현지 파트너사와의 협력을 강화하고 '설계부터 반영된 주권(sovereignty-by-design)' 철학을 고수할 것입니다.

보고서에 대해 더 자세히 알고 싶으신가요? Forrester Wave™: 소버린 클라우드 플랫폼, 2026년 2분기 전체 보고서 다운로드하기

클라우드에서의 고객 경험 향상: 디지털 주권, 폭넓은 선택, 강력한 보안으로

Wed, 21 May 2025 08:00:00 +0000

* 해당 블로그의 원문은 2025년 5월 22일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

대부분의 조직과 마찬가지로 Google Cloud는 고객, 파트너 및 정책 입안자들과 지속적으로 협력하여 그들의 요구를 반영하는 기술 역량을 제공하고 있습니다. 디지털 주권 솔루션에 관해서는 Google Cloud가 거의 10년 동안 고객들과 협력해 왔습니다.

오늘, 저희는 고객을 위한 주권형 클라우드 솔루션에 대한 중요한 기술 및 상업적 업데이트와 함께, 고객이 기능 저하 없이 클라우드에서 어떻게 더 큰 통제권, 선택권 및 보안을 확보할 수 있도록 지원하고 있는지 자세히 발표하게 되어 기쁩니다.

몇 년 전 저희가 처음 선보인 주권 솔루션을 기반으로, 저희는 전 세계적으로 인프라 규모를 대폭 확장했으며, 현재 42개 이상의 클라우드 리전, 127개 영역, 202개 네트워크 에지 로케이션, 33개의 해저 케이블 투자를 포함하고 있습니다.

또한 아시아, 유럽, 중동 및 미국에서 슈바르츠 그룹(Schwarz Group) 및 T-시스템즈(T-Systems, 독일), S3NS(프랑스), 민사이트(Minsait, 스페인), 텔레콤 이탈리아(Telecom Italia, 이탈리아), 클라렌스(Clarence, 벨기에 및 룩셈부르크), CNTXT(사우디아라비아), KDDI(일본), 월드 와이드 테크놀로지(World Wide Technology, 미국) 등 주요 파트너십을 구축하여 이러한 주권 솔루션을 제공하는 데 도움을 주고 있습니다.

고객 선택권에 대한 약속

Digital sovereignty is about more than just controlling encryption keys. At its core, it’s about giving customers the flexibility their global businesses require. It’s about enabling them to operate on multiple clouds. And it’s about securing data with the most advanced technologies.

디지털 주권은 단순히 암호화 키를 제어하는 것 이상입니다. 핵심은 고객의 글로벌 비즈니스에 필요한 유연성을 제공하는 것입니다. 여러 클라우드에서 운영할 수 있도록 지원하는 것입니다. 그리고 가장 진보된 기술로 데이터를 보호하는 것입니다.

저희는 오랫동안 고객이 자신의 필요에 가장 적합한 클라우드 제공업체와 솔루션을 선택할 수 있도록 지원하고 단일 옵션에 얽매이지 않도록 하는 데 전념해 왔습니다. 클라우드에서의 주권은 모든 경우에 적용되는 단일 해결책이 아닙니다. 저희는 고객의 비즈니스 요구, 규제 요건 및 위험 프로필에 부합하는 솔루션 포트폴리오를 제공합니다.

고객에 대한 저희의 강력한 계약상 약속은 현재 모두 사용 가능한 견고한 주권 제어 기능과 솔루션으로 뒷받침됩니다. 저희의 업데이트된 주권형 클라우드 솔루션 포트폴리오에는 다음이 포함됩니다.

Google Cloud Data Boundary는 고객에게 주권형 데이터 경계를 배포하고 콘텐츠가 저장되고 처리되는 위치를 제어할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 경계는 또한 고객이 Google 인프라 외부에서 암호화 키를 저장하고 관리할 수 있도록 하여, 고객이 어떤 시장에 있든 특정 데이터 액세스 및 제어 요구 사항을 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Google Cloud Data Boundary 고객은 AI 서비스를 포함한 다양한 Google Cloud 제품에 액세스할 수 있으며, 데이터에 대한 액세스를 제어하고 어떤 이유로든 액세스를 거부하기 위해 Confidential Computing 및 외부 키 관리(EKM)와 Key Access Justifications(키 액세스 명분)와 같은 기능을 활성화할 수 있습니다.

또한, Google Workspace 고객은 Google Cloud Data Boundary의 주권 제어 기능을 활용하여 콘텐츠 처리를 미국 또는 EU로 제한하고, 데이터를 로컬에 저장할 국가를 선택하며, 클라이언트 측 암호화를 사용하여 가장 중요한 콘텐츠에 대한 무단 액세스(Google에 의한 액세스 포함)를 방지할 수 있습니다.

오늘 저희는 또한 Google Cloud Data Boundary 위에 구축된 고객 애플리케이션의 보안을 검증하기 위해 Mandiant 서비스를 추가하는 솔루션인 User Data Shield를 발표합니다. User Data Shield는 고객 애플리케이션에 대한 반복적인 보안 테스트를 제공하여 주권 상태를 검증합니다

Google Cloud Dedicated는 독립적인 현지 및 지역 파트너를 통해 지원되는, 현지 주권 요구 사항을 충족하도록 설계된 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, Google Cloud는 2021년부터 탈레스(Thales)와 협력하여 유럽을 위한 최초의 S3NS의 신뢰할 수 있는 클라우드(Trusted Cloud)를 구축했습니다.

탈레스와의 이 제안은 AI 워크로드를 지원하기 위한 GPU를 갖춘 풍부한 Google Cloud 서비스 세트를 제공하도록 설계되었으며, 독립적인 프랑스 법인인 S3NS에 의해 운영됩니다. 현재 프리뷰 버전인 S3NS의 솔루션은 프랑스의 SecNumCloud 표준의 엄격한 보안 및 운영 복원력 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다. 저희는 Google Cloud Dedicated의 적용 범위를 전 세계적으로 확장하고 있으며, 다음으로 독일에 출시할 예정입니다.

탈레스의 정보 시스템 및 보안 통신 담당 EVP인 크리스토프 살로몽(Christophe Salomon)은 "프랑스가 진정으로 디지털 주권을 수용하기 위해서는 하이퍼스케일 기술의 엄청난 힘과 가장 엄격한 현지 보안 및 운영 제어를 결합한 클라우드 솔루션이 필수적입니다. S3NS는 프랑스 조직에 중요한 AI 기능을 포함한 고급 클라우드 서비스에 대한 액세스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있으며, 이 모든 것은 유럽 운영업체에 의해 프랑스 내에서 운영되어 엄격한 SecNumCloud 표준을 충족하고 초과 달성할 것입니다."라고 말했습니다.
Google Cloud Air-Gapped는 외부 네트워크에 연결할 필요가 없는 완전 독립형 에어갭 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 엄격한 데이터 보안 및 상주 요건을 가진 정보, 국방 및 기타 부문의 고객을 위해 맞춤 제작되었습니다. 에어갭 솔루션은 Google, 고객 또는 Google 파트너가 배포하고 운영할 수 있습니다.

이는 오픈소스 구성 요소로 구축되었으며 AI, 데이터베이스 및 인프라 서비스의 특정 세트와 함께 제공됩니다. 에어갭 솔루션은 오픈소스 구성 요소에서 실행되므로 서비스 중단 시 비즈니스 연속성과 생존성을 제공하도록 설계되었습니다. Google Cloud Air-Gapped는 2024년에 미국 정부의 일급비밀(Top Secret) 및 비밀(Secret) 수준 데이터를 호스팅할 수 있는 권한을 받았습니다.

액센츄어(Accenture)의 수석 매니징 디렉터 겸 Google 비즈니스 그룹 책임자인 스콧 알피에리(Scott Alfieri)는 "Google Cloud와 협력하여 주권형 제품을 도입하면 공동 고객이 기본 클라우드 아키텍처의 기능을 저해하지 않으면서 클라우드에서 더 큰 통제권, 선택권 및 보안을 확보할 수 있습니다. Google Cloud의 광범위한 글로벌 인프라와 액센츄어의 혁신 및 산업 전문성이 결합되어 조직이 민첩하고 확장 가능한 기반을 구축하여 성장과 지속적인 혁신의 기회를 열 수 있도록 지원합니다."라고 말했습니다.

현지 제어, 글로벌 보안

보안과 주권은 동전의 양면과 같습니다. 데이터 및 운영에 대한 현지 제어는 고객에게 보안에 대한 더 큰 신뢰 수준을 제공할 수 있지만, 레거시 인프라에 대한 의존성으로 인해 데이터가 손실이나 도난에 취약하다면 어떤 조직도 주권을 가진 것으로 간주될 수 없다는 것도 사실입니다.

Google 위협 인텔리전스 그룹(GTIG)과 Google Cloud CISO 사무실의 분석에 따르면, 악의적인 행위자들이 AI 기반 도구와 기술을 활용하여 오래된 소프트웨어 제품, 플랫폼 및 구식 인프라를 공격함에 따라 글로벌 사이버 위협 환경은 더욱 복잡해질 것입니다.

Google Cloud를 통해 고객은 주권 솔루션뿐만 아니라 저희의 선도적인 보안 기능에도 액세스할 수 있습니다. 여기에는 설계 단계부터 보안을 고려하는 기술에 대한 저희의 엄격한 집중과, 전 세계 사이버 분쟁의 최전선에서 활동하며 전 세계 80개국 이상 정부와 신뢰할 수 있는 파트셔십을 유지하고 있는 Google 위협 인텔리전스 그룹 및 Mandiant 컨설팅의 깊은 전문성이 포함됩니다.

또한, Google Cloud CyberShield는 정부가 국가적 규모의 위협으로부터 방어할 수 있도록 AI 및 인텔리전스 기반 사이버 방어를 제공합니다. 그리고 Mandiant Managed Defense 서비스는 전 세계 고객이 저희 보안팀과 함께 보안팀을 쉽게 확장할 수 있도록 합니다.

Google 주권형 클라우드 솔루션은 궁극적으로 고객이 Google Cloud의 안전한 기반을 활용하는 동시에 Confidential Computing, Zero Trust, 양자 내성 암호화 및 AI 기반 플랫폼 방어와 같은 고급 보안 기능을 자체적으로 달성하는 것보다 더 빠르고 비용 효율적으로 이용할 수 있도록 지원합니다.

모든 조직을 위한 주권 솔루션

저희는 고객을 위한 신뢰와 통제의 환경을 조성하는 데 계속 전념하고 있으며, 전 세계 조직이 디지털 주권이라는 복잡한 환경을 자신 있게 헤쳐 나갈 수 있도록 지원합니다. 저희는 주권형 클라우드 제품을 개선하고 고객의 요구를 해결하는 기술을 제공하기 위해 전 세계 고객, 파트너 및 정책 입안자들과 지속적으로 협력하고 있습니다.

저희가 고객의 디지털 주권 역량을 어떻게 지원하고 있는지 자세히 알아보려면 저희 웹 페이지를 방문하거나 계정 관리자에게 문의하십시오.

온프레미스에 Gemini 및 Google Agentspace 도입

Wed, 09 Apr 2025 21:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2025년 04월 10일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

오늘, Gemini가 Google Distributed Cloud(GDC)에서 제공된다는 소식을 알려드립니다. 2025년 3분기부터 공개 프리뷰를 통해 Google의 가장 강력한 모델을 온프레미스 환경에 도입할 예정입니다. 이를 위해 Google Cloud는 NVIDIA와 협력하여 Google 또는 선호하는 채널을 통해 구매할 수 있는 NVIDIA Blackwell 시스템에 Gemini 모델을 도입했습니다.

GDC는 연결 및 에어 갭 적용 옵션 모두에서 제공되는 완전 관리형 온프렘 및 에지 클라우드 솔루션으로, 단일 서버에서 수백 개의 랙으로 확장할 수 있습니다. Infrastructure as a Service, 보안, 데이터, AI 서비스를 제공하며 풍부한 ISV(독립 소프트웨어 공급업체) 생태계로 확장 가능합니다. 인프라 관리를 담당하는 GDC 덕분에 개발자가 AI의 최대 역량을 활용하는 데 쉽게 집중하여 애플리케이션, 어시스턴트, 에이전트를 빌드할 수 있습니다.

“NVIDIA와 Google Distributed Cloud는 안전한 AI 플랫폼을 제공하여 Gemini 모델을 기업 데이터 센터와 규제 대상 산업에 도입합니다. Google Distributed Cloud는 NVIDIA Blackwell 인프라와 컨피덴셜 컴퓨팅을 통해 개인 정보 보호 및 보안을 강화하고 Dell에서 이용 가능한 DGX B200 및 HGX B200 시스템에서 업계 최고의 성능을 제공합니다.” - Justin Boitano, NVIDIA 기업 AI 소프트웨어 부문 부사장

지금까지 엄격한 규제, 주권, 지연 시간 또는 데이터 볼륨과 같은 문제로 인해 데이터를 온프레미스에 보관해야 하기 때문에 최신 AI 기술을 이용할 수 없었습니다. 오픈소스 모델과 도구만이 유일한 옵션이었습니다. 그리고 대부분의 경우 소프트웨어와 하드웨어를 직접 조합해야 하기 때문에 운영 부담과 복잡성이 증가합니다. GDC 기반 Gemini를 사용하면 AI의 뛰어난 기능과 데이터를 온프레미스 환경에 보관할 필요성 사이에서 타협할 필요가 없습니다.

Google의 GDC 에어 갭 적용 제품으로, 현재 미국 정부의 1급 및 2급 비밀 임무로 승인되었으며 Gemini를 사용할 수 있고 최고 수준의 보안 및 규정 준수 기능을 제공합니다.

aside_block: <ListValue: [StructValue([('title', 'Google Cloud AI 및 ML을 체험할 수 있는 $300 무료 크레딧 제공'), ('body', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7fb192e96790>), ('btn_text', '무료 빌드 시작하기'), ('href', 'http://console.cloud.google.com/freetrial?redirectPath=/vertex-ai/'), ('image', None)])]>

GDC 기반 Gemini: 어디서나 생성형 AI 활용

Gemini 모델은 획기적인 AI 성능을 제공합니다. 수백만 토큰의 컨텍스트를 분석할 수 있고, 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상과 같은 다양한 데이터 형식을 처리할 수 있는 멀티모달이며, 전 세계 100개 이상의 언어로 작동합니다.

또한 Gemini API는 인프라, OS 관리, 모델 수명 주기 관리에 대한 걱정 없이 AI 추론을 제공합니다. 이를 통해 다음과 같은 작업이 가능합니다.

비즈니스 컨텍스트 추가: 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 AI 모델의 출력을 맞춤설정하고 보강하므로 모델의 파인 튜닝 또는 재학습이 필요하지 않습니다.
정보 처리 및 지식 추출 자동화: 생성형 AI를 사용하여 긴 문서를 빠르게 요약하고 보고서 또는 의견의 감정을 분석하고 이미지, 오디오, 동영상 콘텐츠에 자막을 추가하여 직원의 효율성을 높일 수 있습니다.
양방향 대화형 환경 생성: Gemini 기반 고객 지원 에이전트, 자연어를 통한 챗봇, 직원 어시스턴트를 사용 설정하여 고객과의 관계를 강화합니다.
업계 사용 사례에 맞게 에이전트 맞춤설정: 금융 자문가부터 보안 어시스턴트, 로봇공학에 이르기까지 모든 사용자를 위한 맞춤형 에이전트를 개발하여 고도로 전문화된 기능과 워크플로를 활용할 수 있습니다." ServiceNow는 Google Distributed Cloud 기반 Gemini를 사용하여 강력한 API를 통해 기존 시스템에 추론과 같은 강력한 에이전틱 AI 기능을 보강할 수 있을 것입니다. 이러한 전략적 배포를 통해 최첨단 기술을 탐색하고 구현하는 동시에 고객 신뢰와 데이터 보호에 대한 약속을 지킬 수 있습니다." - Pat Casey, ServiceNow 최고 기술 책임자 겸 DevOps 부문 수석 부사장

Vertex AI: 클라우드 및 온프렘을 위한 하나의 플랫폼

오늘날 고객은 Gemini를 Google Distributed Cloud에 도입하는 것 외에도 이미 GDC 기반 Vertex AI 플랫폼을 활용하여 에이전트형 애플리케이션의 개발, 배포, 관리를 앞당기는 이점을 누리고 있습니다.

이 완전한 AI 플랫폼은 다음을 제공합니다.

선행 학습된 API: 번역, 음성 텍스트 변환, 광학 문자 인식(OCR)을 위한 고급 Google 모델을 기반으로 한 선행 학습된 API로 즉시 사용 가능하고 작업에 최적화되어 있습니다. 이러한 API는 맞춤설정 가능한 용어집 및 인플레이스 문서 번역과 같은 고급 기능을 제공합니다.
생성형 AI 빌드 도구: GKE 기반의 최적화된 추론을 사용하는 오픈소스 및 서드 파티 모델로 빠른 시작과 자동 확장을 제공합니다.
검색 증강 생성(RAG): Google Agentspace 검색 및 LLM API 관리를 사용한 그라운딩과 Apigee 온프렘을 사용한 거버넌스를 제공합니다.
기본 제공되는 임베딩 API 및 AlloyDB 벡터 데이터베이스: 맞춤설정 및 추천을 위한 강력한 애플리케이션으로 사용자 경험을 개선합니다.“Google Distributed Cloud, Vertex AI, Agentspace 검색을 활용하면 안전한 AI/ML 플랫폼과 통합 검색으로 Home Team 혁신가의 역량을 강화하여 AI를 사용해 생산성을 높이고 더욱 안전한 미래를 위해 공공 안전을 혁신할 수 있습니다.” - Chee Wee Ang, HTX 최고 AI 책임자

Google Agentspace: 온프렘 데이터에 즉시 액세스

기업은 생성형 AI를 배포하고자 하지만 다양한 저장소에 이미지, PDF, 텍스트와 같은 여러 형식으로 사일로화된 대량의 정보를 연결하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이는 생산성과 혁신을 저해합니다. 게다가 사내 검색 솔루션을 빌드하는 데 비용이 많이 들고 여기에 필요한 AI 전문성은 희소합니다.

2025년 3분기부터 공개 프리뷰 버전으로 GDC에서 Google Agentspace 검색을 사용할 수 있다는 기쁜 소식을 전해드립니다. Google Agentspace 검색은 모든 기업 지식 노동자에게 안전한 권한 인식 방식으로 모든 데이터에 대한 액세스를 통합하는 즉시 사용 가능한 기능을 제공합니다.

Agentspace를 통해 다음을 이용할 수 있습니다.

회사 브랜드의 멀티모달 검색 에이전트: 대화형 검색 인터페이스로, 회사의 고유한 정보에 기반해 복잡한 질문에 답변하고 전체 조직의 기업 지식에 대한 중앙 소스 역할을 합니다.
사전 빌드된 기업 데이터 커넥터: 가장 일반적인 온프렘 기업 시스템(예: Confluence, Jira, ServiceNow, Sharepoint) 데이터의 색인을 생성하는 커넥터입니다.
권한 인식 검색 결과: 검색 결과가 권한을 인식하도록 하여 모든 온프렘 데이터의 보안 및 규정 준수를 유지하는 데 도움이 되는 강력한 액세스 제어 목록(ACL)을 적용합니다.
Agentspace 에이전트: Vertex AI는 즉시 사용 가능하도록 Agentspace와 통합되어 있으며 검색 에이전트부터 시작하여 더 많은 사전 빌드된 에이전트가 출시될 예정이고 사용자가 직접 에이전트를 빌드할 수 있는 기능도 제공됩니다.

GDC 기반 생성형 AI 시작하기

Google은 선도적인 생성형 AI이자 어디서나 배포할 수 있는 최신 애플리케이션 개발 솔루션이 되도록 GDC를 끊임없이 혁신하고 있습니다. Gemini와 생성형 AI를 온프레미스에 도입하려면 Google Cloud 영업팀이나 공인 글로벌 파트너에 문의하세요.

Toyota, 오버드라이브로 전환: 제조 효율성 개선을 위한 AI Platform 개발

Thu, 16 Jan 2025 04:38:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2024년 12월 10일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

현재 자동차 업계는 CASE, 즉 커넥티드 카(Conneted Car), 자동화된 자율 주행(Autonomous and Automated Driving), 공유 차량(Shared Mobility), 전동화(Electrification)를 화두로 대변혁의 시대를 마주하고 있습니다. 그 여파로 제조업체들은 효율성을 끌어올리고, 제조 공정을 자동화하고, 품질을 개선하는 데 더욱 매진해야 하는 상황이 되었습니다. AI는 이러한 발전을 가능하게 하는 강력한 도구로 주목받고 있습니다. 이렇듯 역동적인 환경 속에서 Toyota는 공장 직원이 핵심 사용 사례를 아우르는 머신러닝 모델을 개발하고 배포할 수 있도록 뒷받침하는 혁신적인 AI Platform을 구축하고자 했고, 이를 위해 Google Cloud의 AI 인프라를 활용하기로 했습니다.

Toyota의 명성 높은 생산 시스템인 Toyota 생산 방식(TPS)은 (사람의 손길을 더한) '지도카'(자동화)와 재고 관리의 '적시성'을 원칙을 토대로 제조 효율성 방면에서 오랜 시간 동안 업계의 절대적인 표준이었습니다. 하지만 이 시스템에는 통상적인 자동화에 맞지 않는 부분이 있었습니다.

Toyota는 2018년부터 내부적으로 AI를 사용해 보기 시작했습니다. 하지만 AI 개발에 필요한 전문성을 갖춘 직원이 부족해 다방면에서 AI의 사용을 장려하는 데 병목 현상이 발생했습니다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 2022년 Toyota의 생산 디지털 혁신 부서는 공장 내에서 AI 개발을 범용화하겠다는 임무에 착수했습니다.

목표는 공장 직원이 AI 전문성과 관계없이 머신러닝 모델을 손쉽게 만들 수 있도록 지원하는 AI Platform을 구축하는 것이었습니다. 이렇게 하면 노동 집약적인 수동 작업을 자동화하여 프로세스를 최적화하고, 다른 생산 영역에 AI를 구현하고, 데이터에 기반하여 의사 결정을 내리는 등 직원들이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있습니다.

AI Platform은 Toyota가 개발하고 있는 AI 기술을 포괄적으로 가리키는 용어로, 여기에는 제조 현장에서 손쉽게 학습 모델을 만들 수 있게 하는 웹 애플리케이션, 제조 라인에서 호환되는 장비, 이러한 기술을 지원하는 시스템이 포함됩니다.

올해 초 AI Platform 구현을 마쳤을 당시, 제조 효율성과 프로세스 최적화를 통해 일상 업무에서 연간 최대 10,000시간을 절약할 수 있다는 사실을 알게 되었습니다.

이와 같은 전사적인 이니셔티브를 위해, 관련 노하우를 축적할 수 있도록 사내에서 개발을 진행했습니다. 또한 개발을 가속화하고 AI 배포 기회를 확장하기 위해서는 항상 최신 기술에 촉각을 곤두세우고 있어야 했습니다. 무엇보다도 AI 기술을 범용화하여 누구나 사용하기 쉬운 플랫폼을 만드는 일이 정말 중요했습니다. 제조 현장의 직원이 AI를 더 적극적으로 사용할 수 있게 하려면 당연히 이러한 직원의 주도적인 참여가 필요했습니다. 여기에 소프트웨어 엔지니어의 개발 환경을 개선해야 한다는 목표가 더해졌습니다.

aside_block: <ListValue: [StructValue([('title', 'Google Cloud 무료로 사용해 보기'), ('body', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7fb1841bd490>), ('btn_text', '무료로 시작하기'), ('href', 'https://console.cloud.google.com/freetrial?redirectPath=/welcome'), ('image', None)])]>

하이브리드 아키텍처로 얻을 수 있는 수많은 이점

Toyota는 AI Platform을 강화하기 위해 온프레미스 인프라와 클라우드 컴퓨팅을 결합한 하이브리드 아키텍처를 선택했습니다.

첫 번째 목표는 민첩한 개발 환경의 조성이었습니다. 하이브리드 클라우드 환경에 마이크로서비스 기반 아키텍처와 애자일 개발 방법론을 적용하여 강력한 보안을 유지하면서도 새로운 기능을 빠르게 반복하고 배포할 수 있었습니다. 마이크로서비스 아키텍처로 전환하게 된 계기는 서비스와 라이브러리의 변화에 유연하게 대응할 필요가 있다고 판단했기 때문입니다. 이러한 전환의 일환으로 팀에서는 몇 주 단위의 짧은 주기로 기능을 점진적으로 출시하는 'SCRUM'이라는 개발 방식을 도입했고, 그 결과 워크플로를 간소화할 수 있었습니다.

보안을 목적으로 온프레미스에만 머신러닝 시스템을 개발했다면, 새로운 기능이나 라이브러리를 추가할 때마다 종속 항목을 비롯한 대규모의 미들웨어에 보안 점검을 시행해야 했을 것입니다. 하지만 하이브리드 클라우드를 사용하면 높은 수준의 보안을 유지하면서도 복잡한 대용량 컨테이너 이미지를 빠르게 구축할 수 있습니다.

두 번째 목표는 리소스의 효율적인 사용이었습니다. 이제 AI 모델이 만들어지는 제조 현장에서도 엄격한 비용 효율성 요건을 충족해야 하는 상황입니다.

하이브리드 클라우드 접근 방식을 사용하면 일상적인 운영에는 온프레미스 리소스를 사용하고 수요가 높을 때는 클라우드로 확장할 수 있기 때문에 GPU 사용에 따른 비용을 줄이고 성능을 최적화할 수 있습니다. 뿐만 아니라 향후 AI Platform 사용자가 증가할 경우에도 유연하게 대처할 수 있습니다.

하이브리드 클라우드 도입은 설비 투자에 드는 비용을 절약하는 데에도 도움이 됩니다. Toyota는 용량 확장에 클라우드를 활용하면서 광범위한 온프레미스 하드웨어 투자의 필요성을 최소화할 수 있었습니다. 기존의 온프레미스 환경에서는 모든 공장에 GPU가 있는 고성능 서버를 마련해야 했습니다. 하이브리드 클라우드를 사용하면 공장에 필요한 온프레미스 서버 수를 하나로 줄일 수 있을 뿐 아니라 클라우드를 사용해 필요할 때마다 추가적인 처리 용량을 지원할 수 있습니다. 하이브리드 클라우드의 '필요할 때만 리소스를 사용'한다는 개념은 Toyota의 '적시성' 원칙에도 부합합니다.

Toyota가 Google Cloud AI Hypercomputer를 선택한 이유

Toyota는 여러 가지 요인을 고려하여 AI Platform의 하이브리드 아키텍처 개발을 위한 클라우드 파트너를 선정했고, 최종적으로 Google Cloud를 선택하게 되었습니다.

첫 번째 요인은 GPU 사용의 유연성입니다. 하나의 유닛에서 고성능 GPU를 사용할 수 있을 뿐 아니라, 멀티 인스턴스 GPU 및 시간 공유 GPU 같은 Google Cloud만의 기능을 갖춘 A2 VM도 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 유휴 컴퓨팅 리소스를 줄이고 비용을 최적화하며, 적은 수의 GPU로 머신러닝을 더 많이 학습시킬 수 있어 주어진 시간 동안 더 높은 비즈니스 가치를 창출하게 됩니다. 이에 더해 동적 워크로드 스케줄러로 GPU 리소스를 효율적으로 관리하고 예약할 수 있기 때문에 운영 비용 최적화에도 도움이 됩니다.

다음 요인은 사용 편의성입니다. 앞으로 여러 리전에 더 많은 GPU 리소스가 필요할 것으로 예상합니다. Google Cloud를 사용하면 단일 VPC를 통해 GPU 리소스를 관리하면서 네트워크 복잡성을 피할 수 있습니다. 배포할 시스템을 고려하는 과정에서 이와 같은 역량을 갖춘 유일한 서비스가 바로 Google Cloud였습니다.

빌드 및 처리 속도 역시 큰 장점으로 다가왔습니다. 특히 Google Kubernetes Engine(GKE)과 Autopilot, 이미지 스트리밍의 유연성과 속도 덕분에 비용 효율성이 개선되어 운영 부담이 줄어듭니다. 시스템 평가 프로세스에서 컨테이너화의 통신 속도를 측정한 결과, Google Cloud가 기존의 다른 서비스보다 0부터 확장하는 속도가 4배 더 빠른 것으로 나타났습니다. Toyota는 학습 모델을 만들 때 최대 10,000개의 이미지를 사용하기 때문에 통신 및 처리 속도가 굉장히 중요합니다. 사내에서 AI 기술 개발을 처음 시작했을 때 유연한 시스템 확장과 운영 측면에서 어려움을 겪었습니다. 이 점에서도 Google Cloud는 탁월한 선택이었습니다.

대규모 개발을 6명으로 1.5년 만에 완료

Google Cloud 덕분에 개발자 6명으로 구성된 소규모 팀으로 놀라운 성과를 거둘 수 있었습니다. AI Platform을 성공적으로 구축하고 배포하기까지 걸린 시간은 Toyota에서 일반적인 시스템 개발 프로젝트에 드는 시간의 절반 수준이었습니다. 개발 시간을 줄일 수 있었던 이유는 Google Cloud의 사용자 친화적인 도구와 협업 방식이 Toyota의 자동화 중심 문화와 잘 맞아떨어졌기 때문입니다.

Google Cloud를 선택하고 나서, Google Cloud팀과 함께 아키텍처에 대한 논의를 시작했습니다. 그런 다음 클라우드 리프트를 위해 웹 앱 아키텍처를 수정하고, 하이브리드 클라우드를 구축하고, 회사 내의 인적 자원을 개발하는 동시에 '기술의 내재화(새로운 노하우을 얻고 축적하는 과정)'를 위해 기술을 함양하는 데 착수했습니다. 구현 과정에서는 워크로드를 온프레미스 아키텍처와 클라우드 아키텍처로 나누고, 통신 및 리소스를 모니터링할 수 있도록 권장사항을 시행했습니다. CI/CD 파이프라인과 이미지 데이터를 클라우드에 마이그레이션하는 작업도 함께 진행했습니다. 클라우드에서 구축을 진행하고 온프레미스에서 이미지를 캐싱함으로써 빠른 시작과 유연한 운영을 실현할 수 있었습니다.

Google Cloud 제품의 개발 편의성 외에도, 문화적 요인 역시 이 프로젝트의 성공에 크게 기여했습니다. 제조 공정을 최대한 자동화하겠다는 Toyota의 목표는 Google의 사이트 안정성 엔지니어링(SRE) 개념과 부합합니다. 같은 목적의식을 공유하고 있던 셈입니다.

현재, 하이브리드 클라우드 환경에서 온프레미스에 GKE Enterprise 클러스터를 배포하고 이를 Google Cloud의 GKE 클러스터에 연결하고 있습니다. AI Platform과 웹 앱을 개발할 때는 Git CI 트리거를 사용해 Cloud Build를 실행하고, Artifact Registry와 컨테이너 분석을 사용해 컨테이너 이미지 취약점을 확인하고, Binary Authorization으로 안전한 환경을 마련했습니다. 제조 현장에서는 정형 데이터(수치 데이터 등)와 비정형 데이터(이미지 등)를 웹 앱을 통해 GKE에 배포하며, NVIDIA T4 GPU가 장착된 N1 VM과 NVIDIA A100 GPU가 장착된 A2 VM에 학습 모델을 만듭니다.

AI Platform 운영을 통해 놀라운 성과 달성

이 운영 구조를 통해 Toyota는 놀라운 성과를 달성할 수 있었습니다.

개발자 환경 개선: 먼저 개발 환경 면에서는 작업의 대기 시간과 운영 및 보안 관련 부담이 줄어들어 개발에 더 중요한 부분에 집중할 수 있게 되었습니다.

사용자 도입률 증가: Toyota의 AI Platform을 사용하는 제조 현장 또한 늘어났습니다. 학습 모델을 만드는 데는 보통 짧으면 10~15분, 길면 최대 10시간이 소요됩니다. GKE의 이미지 스트리밍은 포드 초기화를 간소화하고 학습 속도를 높여 주기 때문에 학습 모델을 만드는 데 드는 시간을 20% 줄일 수 있습니다. 이와 같은 개선으로 제조 현장의 사용자 경험(UX)에도 긍정적인 영향을 미치게 되어 사용자 수가 대폭 증가하는 결과로 이어졌습니다. 자연스럽게 제조 현장에서 만들어지는 모델의 수도 2023년 8,000개에서 2024년 10,000개로 꾸준히 증가하고 있습니다. 이 기술이 광범위하게 도입되면서 실제 제조 공정에서 연간 약 10,000시간에 달하는 공수가 줄어들어 효율성과 생산성이 최적화되었습니다.

영향력 확대: AI Platform은 이미 Toyota의 모든 차량과 유닛 제조 공장(총 10개 공장)에서 사용되고 있으며, 그 적용 범위가 점점 넓어지고 있습니다. 다카오카시에 있는 공장에서는 AI Platform을 사용하여 완성된 부품을 점검하는 것은 물론, 제조 공정에서 뒷문에 유리를 붙이는 데 사용되는 접착제 도포를 점검하고, 범퍼와 기타 부품 제조에 사용되는 사출 성형 기계의 이상을 감지하기도 합니다. 한편 회사 내 활성 사용자 수는 약 1,200명으로 늘어났으며 400명이 넘는 직원들이 매년 사내 교육 프로그램에 참여하고 있습니다.

최근에는 다른 부서의 개발 담당자들이 Google Cloud에 관심을 갖고 제가 속한 개발팀에 합류하는 경우도 있었습니다. 뿐만 아니라, 이 프로젝트는 회사 내에 전례 없는 전환을 촉발하기도 했습니다. 클라우드 기술 자체에 대한 반감이 사라지면서 다른 부서에서도 이 기술을 도입하려는 움직임이 보이고 있습니다.

생성형 AI를 중심으로 생산성 향상에 Cloud Workstations 활용

팀에서는 AI Platform에 더 세부적인 감지 기준을 설정할 수 있는 AI 모델을 개발하여 자동화된 선별 프로세스에 이 모델을 구현하고, 생산 라인 전체의 유지보수와 예측 관리에 사용할 계획입니다. 또한 AI Platform에 수집된 빅데이터를 기반으로 Toyota만의 인프라 모델을 개발 중이며, 앞으로 AI Platform을 더 적극적으로 사용할 예정입니다. 현재 개발팀에서 제조 현장의 업무 기록과 의견을 수집 중이며, 곧 생성형 AI를 활용하게 될 것이라고 예상합니다. 예를 들어, 팀에서는 그동안 데이터 부족으로 어려움이 있었던 생산 준비 단계에서 머신러닝을 테스트하기 위한 이미지를 만드는 데 AI의 사용을 고려하고 있습니다. 이에 더해, 개발자 환경 개선을 위해 Gemini Code Assist를 사용하거나 기존 지식을 검색 증강 생성(RAG)으로 변환하고 추천 기능을 구현할 수 있도록 Gemini를 사용하는 방법도 고려하고 있습니다. 2024년 3월에는 Google Cloud의 Tech Acceleration 프로그램(TAP)에 참여하고 Cloud Workstations를 구현했습니다. 이는 관리형 서비스를 사용해 효율성을 개선하고, 워크로드를 줄이고, 더 편리한 업무 환경을 조성하고자 하는 Toyota의 목표를 달성하기 위한 것이기도 합니다.

제조 현장에서 주도한 이 프로젝트를 통해 Toyota는 누구나 손쉽게 AI 학습 모델을 만들고 활용할 수 있는 '제조의 새로운 방식'을 확립했으며, 회사의 비즈니스 영향력이 크게 증가했습니다. 이 모든 것은 Google Cloud의 최첨단 기술과 서비스 덕분에 가능했습니다.

생산 라인의 '지도카'(자동화) 및 '적시성' 원칙과 마찬가지로, AI Platform은 이제 Toyota의 제조 운영에 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. Toyota는 Google Cloud를 활용해 더 좋은 자동차를 만들기 위한 노력을 계속해 나갈 것입니다.

업계 최초 Cloud Interconnect의 Application Awareness 도입

Wed, 15 Jan 2025 17:26:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2024년 10월 31일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

비즈니스 크리티컬 애플리케이션의 클라우드 이전이 늘어나면서 멀티 클라우드 아키텍처가 보편화되고 있습니다. 지난해 Google Cloud에서는 하이브리드 및 멀티 클라우드 연결을 혁신, 간소화하고 조직이 분산 애플리케이션을 쉽게 빌드할 수 있도록 지원하는 크로스 클라우드 네트워크를 선보였습니다. 조직들은 AI/ML 및 기타 관리형 서비스를 활용하여 인프라를 현대화하는 상황에서 운영 복잡성을 줄이고 총소유비용(TCO)을 절감하기 위해 크로스 클라우드 네트워크를 도입했습니다.

SLA가 보장하는 더 나은 애플리케이션 경험을 제공하고 정확한 예산 책정과 리스크 완화를 위해 지출 예측 가능성을 확고히 해달라는 요구가 높아지고 있습니다. 오늘 Google Cloud는 이러한 변화하는 요구를 해결하고 분산 애플리케이션에 가장 적합한 네트워크 환경을 제공하는 데 도움이 되는 크로스 클라우드 네트워크의 새로운 혁신 기능을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 새로운 혁신 기능은 다음과 같습니다.

업계 최초 Cloud Interconnect의 Application Awareness를 통해 트래픽 우선순위 지정
Cloud Interconnect의 예측 가능한 가격으로 TCO 절감
VPC 흐름 로그로 Cloud Interconnect의 모니터링 가능성 통합
프로그래밍 가능성과 새로운 프로듀서를 기반으로 서비스 네트워킹을 개선하는 기타 혁신 기능

aside_block: <ListValue: [StructValue([('title', '$300로 Google Cloud 네트워킹을 사용해 보세요'), ('body', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7fb190b40460>), ('btn_text', '무료로 빌드 시작하기'), ('href', 'http://console.cloud.google.com/freetrial?redirectpath=/products?#networking'), ('image', None)])]>

업계 최초 Cloud Interconnect의 Application Awareness를 통해 트래픽 우선순위 지정

Cloud Interconnect는 Google Cloud에 대해 SLA에서 보장하는 강력한 고대역폭 연결을 지원합니다. Cross-Cloud Interconnect를 통해 Google과 다른 클라우드 제공업체 사이의 전용 비공개 연결을 구현합니다. 이러한 기능은 하이브리드 멀티 클라우드 분산 애플리케이션을 빌드하는 기반이 됩니다.

Cloud Interconnect를 통해 트래픽 우선순위를 지정하는 기능의 부족은 예전부터 고객들의 고질적인 문제였으며 이 때문에 대역폭을 과도하게 초과 프로비저닝하거나 정체 기간 동안 성능이 저하될 리스크가 존재합니다. 이로 인해 비용 증가, 비효율적인 리소스 사용률, 잠재적인 비즈니스 운영 중단이 발생할 수 있습니다.

이러한 트래픽 우선순위 지정의 필요성을 해결하기 위해 Google Cloud에서는 Cloud Interconnect의 Application Awareness를 프리뷰 버전으로 선보이고 있습니다. Google Cloud는 Cloud Interconnect를 통해 트래픽 우선순위 지정이라는 중요한 문제를 해결할 수 있도록 관리형 트래픽 차별화 솔루션을 제공하는 최초의 주요 클라우드 서비스 제공업체입니다. Application Awareness는 트래픽 클래스별 엄격한 우선순위와 트래픽 클래스 기준 대역폭 공유라는 두 가지 정책 중에서 유연하게 선택할 수 있도록 지원합니다.

Application Awareness를 지원하는 Cloud Interconnect를 통한 트래픽 처리

Cloud Interconnect의 Application Awareness는 다음과 같은 다양한 비즈니스 이점을 제공합니다.

비즈니스에 중요한 트래픽의 우선순위 지정: Cloud Interconnect를 통해 연결된 상태에서 정체 기간 동안 Google Cloud에서 이그레스되는 낮은 우선순위 트래픽이 높은 우선순위 트래픽에 악영향을 주지 않도록 합니다.
저렴한 총소유비용(TCO): Cloud Interconnect 대역폭을 효율적으로 사용하고 적절한 용량 계획에 따라 사용 시 링크의 과도한 초과 프로비저닝을 방지할 수 있습니다.
완전 관리형 SLA 지원 솔루션: Cloud Interconnect SLA에서 보장하는 Google 관리형 솔루션으로 안심하고 사용할 수 있습니다. 복잡성, 수작업 오버헤드, 높은 운영 비용을 가중하는 네트워크 어플라이언스를 포함한 값비싼 자체 관리형 해결 방법에 비해 이점이 많습니다.

Cloud Interconnect의 Application Awareness에 대한 모든 정보는 이 솔루션 요약에서 확인할 수 있습니다.

"하이브리드 및 멀티 클라우드 아키텍처가 보편화되면서 기업들은 디지털 인프라 전반에서 데이터 흐름과 애플리케이션 성능을 최적화해 줄 지능형 연결 솔루션을 찾고 있습니다. Google Cloud에서 지원하는 Cloud Interconnect의 Application Awareness는 패킷 분류와 우선순위 지정 기능을 기반으로 비즈니스에 중요한 교환을 최적화할 수 있습니다. 이 기능을 다양한 데이터 트래픽 유형에 폭넓게 적용할 수 있으므로 기업은 더욱 세부적인 제어와 인프라 복원력, 비용 절감 효과를 얻을 수 있게 됩니다." - Taranvir Singh, IDC Cloud Networking Services 연구 관리자

Cloud Interconnect의 예측 가능한 비용으로 TCO 절감

클라우드로 마이그레이션하는 조직에는 예측 가능한 데이터 전송 비용이 중요합니다. 클라우드 도입 여정을 시작하거나 여러 환경에 걸친 분산 애플리케이션을 수용하려는 고객은 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 간 데이터 전송과 관련된 비용을 예상하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 특히 측정된 사용량에 따른 가격 변동성이 이러한 예측 불가의 주요 원인입니다.

Google Cloud에서는 Dedicated Interconnect 및 Cross-Cloud Interconnect의 고정 가격 옵션을 제공합니다. 고정 가격을 선택한 고객에게는 전송된 트래픽 양이 아닌 포트별 시간당 고정 가격으로 비용이 부과되므로 데이터 전송 비용의 변동성이 사라집니다. 예측 가능한 월별 비용 덕분에 조직은 쇼백 또는 차지백을 더욱 쉽게 구현하여 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

VPC 흐름 로그로 Cloud Interconnect의 모니터링 가능성 통합

VPC 흐름 로그는 Google Cloud 내 네트워크 트래픽을 흐름 수준에서 파악할 수 있게 해줍니다. 가상 머신에 송수신되는 패킷을 기록한 이 VPC 흐름 로그를 사용하면 성능 모니터링과 문제 해결뿐 아니라 네트워크 포렌식, 보안 및 규정 준수, 비용 최적화를 목적으로 네트워크 트래픽을 분석할 수 있습니다.

Google Cloud는 일관되고 사용하기 쉬운 모니터링 가능 환경을 제공하고자 VPC 흐름 로그의 범위를 Dedicated Interconnect, Partner Interconnect, Cross-Cloud Interconnect, Cloud VPN을 통한 네트워크 트래픽까지 확장했습니다. 이제 서브넷뿐 아니라 VLAN 연결, VPN 터널에 관한 흐름 로그를 생성하고 Google Cloud 내 트래픽과 마찬가지로 5튜플(소스 IP, 대상 IP, 소스 포트, 목적지 포트, 프로토콜) 세부사항을 수신할 수 있습니다. 서브넷에 대한 VPC 흐름 로그를 이미 사용 설정했다면 이 서브넷과 온프렘 또는 크로스 클라우드 환경 간의 모든 트래픽에는 관련 하이브리드 연결 메타데이터가 주석으로 달립니다.

또한 VPC 흐름 로그를 사용하면 Cloud Interconnect에 Application Awareness 정책을 구성하거나 미세 조정할 때 우선순위를 적용할 특정 트래픽 유형을 더 쉽게 식별할 수 있고 트래픽 패턴, 대역폭 사용률, 트래픽 클래스 성능을 지속적으로 파악할 수 있습니다.

Cloud Interconnect의 VPC 흐름 로그를 Flow Analyzer로 시각화한 화면

Flow Analyzer는 모든 VPC 흐름 로그 고객에게 제공되며 복잡한 SQL 쿼리를 작성하지 않고도 상위 사용자를 포함한 네트워크 트래픽 흐름을 쉽게 식별하고 시각화할 수 있습니다. 또한 모든 VPC 흐름 로그를 원하는 모니터링 가능성 파트너의 서비스 또는 Cloud Logging, BigQuery와 같은 Google Cloud 서비스와 통합하고 분석할 수도 있습니다.

하이브리드 연결의 VPC 흐름 로그 및 Flow Analyzer는 모두 프리뷰 버전으로 제공됩니다.

프로그래밍 가능성과 새로운 프로듀서를 기반으로 서비스 네트워킹 개선

크로스 클라우드 네트워크의 핵심 원리는 DevOps, NetOps, SecOps팀이 다른 팀에 지원을 요청하지 않고도 애플리케이션을 효율적으로 제공할 수 있도록 하는 것입니다. 대부분의 애플리케이션에는 보안, 모니터링, 로깅 등을 위한 특정 커스텀 기능이 필요하지만 이러한 기능은 바로 사용 가능한 형태로 제공되지 않으며, SaaS, 서드 파티 또는 고객 관리형 등 유형에 상관없이 최고의 서비스를 환경 전반에 통합하는 일은 운영 측면에서 복잡할 수 있습니다. 현재 Google Cloud는 서비스 중심 접근방식을 개선하고 비즈니스 민첩성을 높이기 위해 혁신 기능과 파트너십을 확장하고 있습니다.

Cloud Load Balancing을 위한 서비스 확장 프로그램 플러그인 소개

애플리케이션 부하 분산기를 위한 서비스 익스텐션 프로그램 플러그인의 프리뷰 버전을 소개합니다. 이 기능은 WebAssembly(Wasm)를 사용해 네트워킹 요청/응답에 다양한 맞춤설정을 추가할 수 있도록 지원합니다. 서비스 확장 프로그램은 워크로드의 데이터 경로에 SaaS 솔루션이나 자체 맞춤설정 솔루션을 삽입할 수 있는 프로그래밍 가능한 개방형 데이터 영역을 제공합니다.

부하 분산기를 위한 서비스 확장 프로그램 플러그인은 커스텀 로직으로 애플리케이션을 보호하거나, http 헤더 또는 URL을 재작성하여 백엔드로의 트래픽을 최적화하거나, 트래픽 모니터링에 도움이 되는 커스텀 로깅, 규정 준수 사용 사례를 위한 감사 로깅 등 다양한 사용 사례를 지원합니다. Google Cloud에서는 이러한 많은 운영 사례에 유용한 여러 예시 플러그인도 출시했습니다(여기 참조).

Private Service Connect를 위한 새 프로듀서로 서비스 중심 여정 가속화

관리형 서비스를 통한 애플리케이션 현대화가 활발히 진행되는 상황에서 Private Service Connect를 사용하면 자체 VPC에서 Google, 기업 자체 서비스 또는 다양한 서드 파티 파트너 서비스 포트폴리오를 잇는 비공개 보안 연결을 손쉽게 구축할 수 있습니다.

Private Service Connect 엔드포인트 및 인터페이스를 위한 새로운 데이터 및 AI 프로듀서를 소개합니다. 구체적으로 다음과 같습니다.

Vertex AI Prediction(정식 버전)
Vertex AI Search(정식 버전)
Vertex AI Training(프리뷰 버전)
Apache Kafka용 관리형 서비스(정식 버전)
Apache Flink용 BigQuery(프리뷰 버전)
Datastream(프리뷰 버전)
Cloud Composer 3(정식 버전)

이러한 AI 및 분석 서비스를 위한 새로운 프로듀서 덕분에 이제는 네트워크 연결을 간소화하고 일관된 보안 정책을 애플리케이션에 적용할 수 있습니다.

“디지털 결제 업계 리더인 PayPal은 전 세계 200개 이상의 시장에서 상거래를 혁신하고 있습니다. PayPal 서비스를 사용하는 수많은 고객과 판매자에게 최고의 서비스를 제공하기 위해 PayPal 네트워크는 높은 안정성, 보안, 성능을 제공해야 합니다.

크로스 클라우드 네트워크 솔루션의 일부로서 자사 데이터 분석과 AI 서비스를 안전하게 연결해 주는 Private Service Connect를 이용하면서 PayPal은 혁신적이고 새로운 PayPal 서비스를 고객에게 제공하는 일에 주력할 수 있게 되었습니다.” - Saikrishna Kotha, PayPal 인프라 플랫폼 부문 책임자 겸 전무이사

자세히 알아보기

Google Cloud는 크로스 클라우드 네트워크를 통해 하이브리드 및 멀티 클라우드 네트워크에서 워크로드, 데이터, 사용자를 간소화하고 보호할 수 있도록 지원하고 있습니다. 크로스 클라우드 네트워크에 대한 모든 정보는 여기에서 확인할 수 있으며, Google Cloud의 혁신적인 기술에 대해 자세히 알고 싶다면 Google Cloud App Dev and Infrastructure Summit에 참석하시기 바랍니다.

소매업과 제조업을 위한 Google Distributed Cloud 소개

Mon, 11 Mar 2024 01:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2024년 2월 23일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

소매업이나 제조업 분야의 고객들은 POS 시스템, 공장 운영과 같은 애플리케이션의 기존 온프레미스 개발 프로세스를 개선하는 동시에 자동 주문 접수, AI 기반 비전 검사, 무인 계산대 등 새롭고도 풍부한 경험을 구축할 방법을 모색하고 있습니다. 그러나 수십, 수천 개의 리전에서 실행되는 애플리케이션의 상태를 유지하면서 최신 워크로드를 빌드, 배포, 관리하기란 쉽지 않은 일입니다.

오늘 소매점, 레스토랑, 제조 시설에 도입할 수 있도록 최적화된 새로운 구성의 Google Distributed Cloud Edge인 Google Distributed Cloud Edge 서버가 정식 버전으로 출시된다는 소식을 전해드리게 되어 기쁩니다. 한 리전의 네트워크 장비에 직접 연결하는 3개의 소형 폼 팩터 서버로 구성된 Google Distributed Cloud Edge 서버를 사용하면 가용성이 높은 완전 관리형 Google Kubernetes Engine 클러스터를 고객이 수십, 수천 개의 리전은 물론 때에 따라서는 제한적이거나 간헐적인 인터넷 액세스 환경에도 쉽게 배포할 수 있습니다. 이를 통해 AI 비전 검사와 같은 AI 지원 응용 사례를 포함해 비즈니스에 중요한 로컬 운영 지원 애플리케이션을 확장 가능한 방식으로 관리할 수 있습니다.

애플리케이션은 소매업 고객에게 양질의 경험을 제공하고 제조 라인을 계속 가동하는 데 매우 중요합니다. 하지만 여러 개의 제조 공장이나 수천 개의 소매점을 운영하는 기업에서는 이러한 애플리케이션을 대규모로 배포하고 관리하며 고가용성을 보장하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 일부 고객은 애플리케이션을 클라우드에서 중앙 집중화하여 관리를 최적화하고 있습니다. 그러나 대역폭이 제한되거나 연결이 간헐적일 때는 애플리케이션 속도가 저하되거나 운영 중단이 발생할 수 있습니다. 서버를 로컬에 배포하는 고객 역시 각 리전을 개별적으로 관리해야 하기 때문에 결국 높은 운영 비용으로 어려움을 겪게 됩니다. 또한 서버가 주요 장애 원인일 때가 많으며 배포 도구가 충분하지 않을 경우 애플리케이션 수정 사항을 모든 리전에 배포하는 데 몇 주에서 몇 달이 걸릴 수 있기 때문에 운영 위험도 커집니다. 마지막으로 새로운 AI 기반 애플리케이션을 추가하면 이러한 애플리케이션에서 추가 컴퓨팅 및 그래픽 기능을 갖춘 신규 서버를 필요로 하기 때문에 플랫폼 확장도 어렵습니다. 도입 결정 시 주요 고려 사항 등에 관한 자세한 내용은 제조업 또는 소매업 IT 리더들을 위한 고객 인사이트 보고서에서 확인할 수 있습니다.

클라우드에서 앱 빌드, 온프레미스에서 배포 및 확장하기

Google Distributed Cloud Edge 서버를 사용하는 고객은 대규모로 애플리케이션을 관리할 수 있는 Google Cloud의 동급 최고 도구를 사용하여 완전 관리형 최신 애플리케이션 플랫폼을 자사의 리전에 배포할 수 있습니다. Google Distributed Cloud Edge 서버는 비즈니스에 중요한 애플리케이션을 로컬에서 실행하도록 설계 및 최적화되어 인터넷 연결이 제한적이거나 간헐적일 때도 운영을 계속할 수 있습니다. 또한 Google Distributed Cloud Edge 서버는 완전 관리형으로서 업계 최고 수준의 Google 자동화와 사이트 안정성 엔지니어링(SRE) 관행을 활용하여 규모와 관계없이 운영 비용을 낮게 유지할 수 있으며, 중복화 기능이 내장되어 있으므로 서버 장애가 발생하더라도 중단 없이 운영을 계속할 수 있습니다. Google Distributed Cloud Edge 서버에는 Google Kubernetes Engine(GKE)은 물론, 고객이 새 애플리케이션과 기존 애플리케이션의 업데이트를 모든 리전에 신속하게 안정적으로 배포할 수 있는 애플리케이션 조정 도구 모음이 기본으로 포함되어 있습니다. 이러한 기능을 통해 고객은 애플리케이션을 클라우드에서 중앙 집중화하는 동시에 로컬에서 애플리케이션을 실행하여 얻는 지연 시간 및 연결상의 이점을 누릴 수 있습니다. 마지막으로 Google Distributed Cloud Edge 서버는 선택 사항인 GPU로 VM과 컨테이너를 모두 지원하므로 고객은 단일 플랫폼에서 기존 및 신규 AI 기반 애플리케이션을 모두 실행할 수 있기 때문에 무분별한 확장이 줄어듭니다. 에지 컴퓨팅이 소매업체에 제공하는 기회와 사용 사례에 대한 자세한 내용은 이 블로그에서 확인할 수 있습니다.

Google Distributed Cloud Edge 서버 구성

견고한 에지 랙 서버

크기(너비x높이x깊이 - 인치): 17 x 1.7(1RU) x 19
온도: -5°C~55°C
음향: 38dBA(일반), 58dBA(최대)

적정 규모의 구성

16c/32vCPU, 64GB RAM, 사용자 디스크 1.6TB
32c/64vCPU, 128GB RAM, 사용자 디스크 3.2TB

“클라우드 컴퓨팅은 다양한 산업 분야에 걸쳐 고객에게 전례 없는 확장성, 직관성, 유연성을 제공하고 있지만 각 리전에서 애플리케이션을 실행해야 할 필요성 때문에 로컬 애플리케이션에 구현되는 데 한계가 있었습니다.”라고 Google Distributed Cloud 엔지니어링 부문 부사장 안쿠르 자인은 말했습니다. “Google Distributed Cloud Edge 서버는 클라우드의 확장성과 유연성을 로컬 처리의 가용성과 결합해 이 둘의 장점을 모두 갖춘 제품입니다.”

클라우드에서 에지에 이르는 소매업 및 제조업 지원

소매점, 레스토랑, 제조 현장에 가까이 배치된 Google Distributed Cloud Edge 서버는 소매업 또는 제조업 IT 의사 결정권자에게 다음과 같은 몇 가지 도움을 줄 수 있습니다.

온프레미스에서 클라우드가 지원되는 최신 인프라로 확장하기 - 클라우드에서 최신 클라우드 기반 애플리케이션을 빌드하여 단일 소매점 또는 창고에서 수천 개의 리전으로 배포 및 확장할 수 있습니다.
운영 비용 절감하기 - Google의 완전 관리형 하드웨어 및 소프트웨어를 사용하여 IT 비용 및 리소스 지출을 개선하고 최적화할 수 있습니다.

지금 바로 시작하려면 Google Cloud에서 직접 하나 이상의 Google Distributed Cloud Edge 서버를 구매하시면 됩니다. 교육을 받은 기술자가 현장에서 초기 설치를 수행하면 이후 Google Cloud에서 소프트웨어 업데이트 설치, 구성 최적화, 하드웨어 모니터링 등 전체 플랫폼을 완벽하게 관리해 드립니다. 개발자는 GKE 구성 동기화와 같이 대규모 클라우드 환경을 관리할 때 사용하는 동일한 Google Cloud 도구를 사용하여 단일 리전, 지역 전체 또는 전 세계에서 제어된 방식으로 컨테이너 또는 VM을 대규모로 시작하고 업데이트할 수 있습니다. 하드웨어에 장애가 발생하면 Google에서 자동으로 기술자를 파견하여 서버를 교체하는 동안에도 시스템은 계속 작동합니다.

Google Distributed Cloud Edge 구성 가격 정책에 관한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.

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}

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.

몰입형 머신러닝 교육으로 미래 AI 리더를 양성하는 LG CNS

Wed, 28 Sep 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 9월 23일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

한국의 디지털 혁신(DX) 전문 기술의 선두 주자인 LG CNS는 고객이 클라우드, 인공지능(AI), 빅데이터, 스마트 공장, 스마트 물류를 포함한 다양한 분야에서 디지털 성장을 달성할 수 있도록 지원합니다. 2020년 말 LG CNS는 컨설팅 서비스 및 시스템 통합 서비스 제공업체로서 핵심 경쟁 우위를 입증하고 확장하기 위해 자체적으로 디지털 혁신과 성장을 견인할 방법을 조사했습니다. 고객의 혁신 여정에 더 많은 혁신 기술과 기술적 전문성을 제공하여 시장에서 입지를 다지고, 국내외에서 창의적인 통찰력과 사고 리더십을 계속 제공하기 위해서는 내부 팀의 AI 역량을 강화해야 했습니다.

LG CNS는 외부의 여러 교육 프로그램을 조사한 후 세계 정상 수준의 팀을 더욱 발전시키기 위해 적절한 교육과 지원을 제공하는 Google Cloud 학습 서비스와 파트너 관계를 맺기로 결정했습니다. LG CNS는 AI 및 머신러닝(ML) 분야에서 Google의 전 세계적인 리더십을 인정하고 존중했으며, 이미 한국 시장에서 최고로 손꼽히는 LG CNS의 입지를 세계적 수준으로 격상시킬 수 있는 유일한 파트너는 Google밖에 없다고 판단했습니다. LG CNS 직원들은 Advanced Solutions Lab(ASL)에서 ASL Virtual을 통해 5주 동안 머신러닝, 1주 동안 머신러닝 작업(MLOps) 교육에 참여했습니다. 참가자들은 이 몰입형 교육 프로그램을 통해 Google 캠퍼스에 가지 않고도 Google Cloud 엔지니어와 ML 전문가로부터 직접 배우고 공동작업을 진행할 수 있었습니다.

이 혁신적인 교육 프로그램에 참여한 LG CNS 직원들은 엄격한 기준에 따라 선발되었습니다. 모두 LG CNS 내에서 실적이 우수한 직원으로 평가되었으며 AI/ML 분야에서 1~2년의 실무 경험을 보유했습니다. 많은 직원이 지속적인 역량 개발과 관리를 통해 회사 내 AI 개발 리더로 성장하여 LG CNS가 해당 업계에서 선두 기업의 위치를 유지하고 다른 비즈니스와 협력하여 자체 DX 솔루션을 발전시키도록 이끌 것입니다.

“교육에 참여한 모든 직원들이 세계 최고의 AI 기술을 보유한 Google Cloud ASL 프로그램을 통해 성장할 수 있기를 바라며, 각 부문에서 AI를 선도하는 위치에 올라서길 기대합니다” — LG CNS SVP

Google Cloud 학습 서비스가 교육 프로세스 구성 단계에서 조기에 관여하고 LG CNS의 요구사항에 민첩하게 대응한 덕분에 LG CNS에서는 초기 ASL ML 과정이 시작되자마자 자체 프로그램에 MLOps 교육 주간을 추가할 수 있었습니다. 이러한 생산적인 협업 경험을 통해 Google Cloud 학습 서비스의 강점과 유연성, 그리고 특정 고객의 니즈와 비즈니스 목표에 부합하도록 가상 학습 콘텐츠를 맞춤화할 수 있는 역량이 입증되었습니다.

LG CNS는 2021년에 진행된 1차 교육에서 성공을 거둔 후 2022년 또 다른 동질 집단을 대상으로 ASL ML/MLOps 교육을 진행해 더 많은 AI 및 ML 전문가 그룹을 양성했습니다. 이를 통해 LG CNS는 직원의 역량을 더욱 강화하여 고객의 디지털 변혁과 혁신을 지원하는 최첨단 기술을 지속적으로 발전시키고 개발할 수 있게 되었습니다.

클라우드 교육 서비스를 통해 조직에 비즈니스 혁신을 일으킬 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Google Cloud 교육 및 자격증을 방문하여 귀사에 맞는 학습 여정을 시작하세요.

지속적인 혁신을 위해 업계 리더들이 원하는 주요 클라우드 기능

Mon, 27 Sep 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 6월 12일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

클라우드 컴퓨팅 기술은 기업과 정부가 고객과 시민에게 필수적인 서비스를 제공할 수 있도록 기여하며, 특히 코로나19 대유행 상황에서 그 진가를 발휘했습니다. 실업수당 지원, 코로나19 검사 온라인 포털 접속과 같은 필수적인 프로그램을 빠르게 구현하는 것에서 주문형 인프라를 기반으로 기업의 컴퓨팅 요구사항을 충족하는 것에 이르기까지 클라우드는 IT 리더들이 극도의 압박을 받는 상황에서 신속하게 대응하고 대처하는 발판이 되고 있습니다.

독점적 솔루션과 공급업체 솔루션의 혼재, 지리적으로 분산된 기존 앱, 온프레미스 또는 여러 클라우드에 걸쳐 있는 리소스 등으로 인해 복잡성이 가중되는 환경에서 기업과 기관은 앞으로 특정 공급업체에 종속되지 않고 민첩성과 비용 효율성을 향상할 수 있기를 원합니다. 동시에 5G의 보급과 함께 에지 솔루션과 같은 최신 기술을 활용하는 방안을 찾고 있습니다.

IT팀은 멀티 클라우드 및 하이브리드 클라우드 방식과 더불어 오픈소스 기술의 채택으로 클라우드가 제공하는 최상의 기능을 최대한 활용할 수 있습니다. IDG(International Data Group)의 최근 조사 결과는 이러한 기술이 비즈니스 리더들에게 얼마나 중요한 최우선 과제가 되었는지를 잘 보여줍니다.

클라우드 제공업체가 제공해야 할 '필수 기능'이 된 멀티 클라우드와 하이브리드 클라우드

불확실성의 시기가 1년 넘게 지속된 가운데 조직은 급변하는 시대 요구에 발맞추기 위해 클라우드 제공업체에 원하는 기능을 평가하는 과정에서 얻은 교훈을 적용하고 있습니다.

Google의 의뢰로 IDG가 전 세계의 2,000명이 넘는 IT 의사 결정권자를 대상으로 설문조사한 결과 멀티 클라우드/하이브리드 클라우드 지원과 컨테이너, 마이크로서비스, 서비스 메시, AI 기반 분석과 같은 기타 첨단 기술이 기업에서 클라우드 제공업체를 선택할 때 중요하게 고려하는 기준으로 나타났습니다.

이 같은 고려사항은 전면적으로 혁신을 이룬 기업(디지털 기반), 현재 전략을 구현 중인 기업(디지털 지향), 아직 혁신 전략을 구현하지 않는 기업(디지털화에 보수적) 등 디지털 성숙도에 상관없이 거의 모든 회사에 적용됩니다.

조직들은 클라우드로 전환하기 위해 점점 더 많은 노력을 기울이고 있으며 특히 디지털 전환 여정에서 앞서 있는 조직에서 그러한 경향이 두드러집니다.

설문조사 결과 디지털 기반(83%) 및 디지털 지향(81%) 기업의 대다수가 클라우드 제공업체를 선택할 때 중요하게 고려하는 사항으로 멀티 클라우드/하이브리드 클라우드 지원과 첨단 기술을 꼽았습니다. 심지어 디지털화에 보수적인 기업 중 70% 이상 역시 이러한 사항을 중요하게 고려하고 있습니다.

멀티 클라우드 및 하이브리드 클라우드 지원과 긴밀하게 관련되어 있는 또 다른 동향은 오픈소스 소프트웨어 솔루션의 폭넓은 도입입니다. 특히 오픈소스 기술은 혁신을 방해하는 주된 장애물인 기존 시스템과 기술의 현대화 또는 통합 필요성에서 비롯되는 장벽을 해소합니다.

한때 색다른 기술로 인식되었던 오픈소스는 클라우드 혁신을 실현하고 빠른 프로덕션 구현과 창의력 발휘에 필요한 속도와 풍부한 기능을 제공하는 데 없어서는 안 될 요소가 되었습니다.

클라우드와 오픈소스의 이러한 상관 관계는 IDG 조사 결과에도 잘 나타나 있습니다. 전 세계 글로벌 IT 리더의 74%가 오픈소스 클라우드 솔루션을 선호한다고 답변했으며 이 수치가 디지털 지향 조직에서는 82%, 디지털 기반 조직에서는 87%로 더 높게 나타납니다. 반면 디지털화에 보수적인 기업에서는 동일하게 답변한 응답자가 절반 남짓에 불과합니다.

어디서나 자유롭게 혁신

멀티 클라우드, 하이브리드 클라우드, 오픈소스를 향한 Google Cloud의 노력 덕분에 Google 고객은 온프레미스, Google Cloud, 다른 클라우드 제공업체 등 원하는 환경과 지리적 리전에 상관없이 데이터를 사용하고 앱을 빌드 및 실행할 수 있습니다.

IDG 조사 결과와 IT 리더들이 창출하고 있는 새로운 운영 및 혁신 방식에 대해 자세히 알아보려면 보고서 전문을 다운로드하세요.

^{멀티 클라우드/하이브리드 클라우드를 향한 Google Cloud의 노력과 OSS가 혁신을 지원하고 주도하는 방식이 궁금하신가요?}

^Anthos^, ^{Google Kubernetes Engine}^{(GKE)과 같은 Google의 분산 클라우드 서비스는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 간에 일관성을 유지하고 현대화와 미래 성장을 위한 견고한 기반을 제공하는 한편 개발자가 어디서든 보다 빠르게 빌드, 관리, 혁신할 수 있게 해줍니다. Anthos는 Google Cloud의 동급 최고 솔루션을 어떤 환경으로든 확장하므로 팀에서 앱을 더 빠르게 현대화하고 운영 일관성을 구축할 수 있습니다. 기존 가상 머신(VM)과 베어메탈 서비스에서 실행되는 기존 배포 환경 및 클라우드 기반 배포 환경 모두에 사용할 수 있으며 공급업체 종속을 최소화하고 규정 준수를 지원합니다.}

^{멀티 클라우드, 하이브리드 클라우드, 오픈소스를 향한 Google Cloud의 노력 덕분에 조직은 단일 공급업체 솔루션을 사용하는 대신 클라우드 또는 원하는 환경에서 데이터를 활용하고 애플리케이션 및 서비스를 실행할 수 있습니다. Google은 고객의 재창조 여정을 지원하며 미래를 위한 기틀을 함께 마련할 수 있기를 바랍니다.}

AWS용 Anthos 클러스터가 멀티 클라우드의 이점을 제공하는 방법

Mon, 30 Aug 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 6월 11일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

편집자 주: 이번 게시글은 일본의 고객 경험 플랫폼인 PLAID의 엔지니어링 부문 책임자인 나오히코 타케무라와 엔지니어인 코스케 오야가 제공합니다. PLAID는 AWS용 Anthos 클러스터를 통해 멀티 클라우드 환경에서 플랫폼을 운영하고 있으며 이 게시글을 통해 다양한 경험과 권장사항을 공유합니다.

PLAID에서는 데이터를 바탕으로 사람의 가치를 극대화하는 것을 사명으로 삼고 고객 경험 개선에 초점을 맞춘 다양한 제품을 개발하고 있습니다. 핵심 제품인 KARTE는 웹사이트 방문자와 애플리케이션 사용자의 행동 및 감정을 분석하여 기업에서 실시간으로 관련 커뮤니케이션을 전달할 수 있도록 지원하는 고객 경험 플랫폼입니다. PLAID는 KARTE를 인사 관리 등의 부서와 부동산 및 금융 등의 업계에 서비스 형태로 제공하고 멀티 클라우드 환경에서 플랫폼을 운영하여 빠른 대응이 가능하며 가용성 요구사항을 충족합니다. 여기에 Anthos가 사용됩니다.

2015년에 KARTE를 도입했으며 새로운 기능이 추가되고 확장이 필요해짐에 따라 시스템 구성을 업데이트했습니다. PLAID는 Google Kubernetes Engine(GKE) 기능을 이용할 수 있는 AWS용 Anthos 클러스터를 통해 멀티 클라우드 구성을 최적화했습니다.

KARTE는 각각 다른 클라우드에 있는 두 서버 인스턴스 그룹으로 실행됩니다. 한 그룹은 클라이언트가 사용하는 관리 화면을 실행하고 또 다른 그룹에서는 웹사이트 방문자를 위한 콘텐츠를 제공합니다. Google Cloud에서 관리 시스템이 GKE로 실행되고 콘텐츠는 Compute Engine을 통해 제공됩니다.

처음에는 다른 제공업체를 통해 서비스 핵심 요소를 개발 및 운영하다가 2016년부터 강력한 데이터 처리 기능을 갖춘 Google Cloud로 전환하기 시작했습니다. 실시간으로 데이터를 처리할 수 있고 KARTE와 호환된다는 점에서 Cloud Bigtable 및 BigQuery 등 빅데이터를 처리하는 제품들을 사용하기에 적합했습니다. 지금은 주변 요소를 포함한 대부분의 기능을 Google Cloud에서 실행합니다. 이러한 제품을 중심으로 시스템을 구축하면 이후 다른 기능도 Google Cloud에서 더 효율적으로 구축할 수 있을 것이라고 생각했기 때문입니다.

모든 것을 Google Cloud로 마이그레이션하는 것을 고려한 끝에 기존 제공업체인 AWS와 Google Cloud의 강점을 활용하기로 결정했습니다. 멀티 클라우드 접근법으로 단일 클라우드 환경보다 더 많은 기회를 얻고 더 크게 성장할 수 있을 것이라고 생각했습니다.

2017년에 멀티 클라우드 환경으로의 전환을 마쳤으며, 두 클라우드 서비스에 거의 동일한 콘텐츠의 시스템을 구축하여 각각의 장점을 활용함으로써 비용을 절감하고 성능과 가용성을 개선할 수 있다는 사실을 발견했습니다.

그러나 KARTE가 성장하고 서비스 콘텐츠가 복잡해짐에 따라 새로운 문제를 겪기 시작했습니다. 2018년 이후 사내 엔지니어 수가 늘어나면서 시스템 부하가 증가하여 가상 머신에서 실행되는 기존 모놀리식 아키텍처의 확장성과 개발 속도에 영향을 미쳤습니다. PLAID는 마이크로서비스 및 컨테이너화를 기반으로 한 접근법을 채택했습니다. 실시간 분석을 지원하는 구성요소는 2016년에 처음 배포된 이후 현대화되었고 관리 화면은 이를 실행하는 인프라에는 명확한 미세 조정이 필요 없었기 때문에 이 두 가지는 제외되었습니다. 엔지니어의 작업 속도 개선에 주요 우선순위를 두었습니다.

2019년부터는 컨테이너 기술을 최대한 활용하는 마이크로서비스의 사용을 촉진하기 시작했습니다. 가상 머신에 빌드된 대상에서 컨테이너화로의 전환을 결정할 당시 GKE의 사용 편의성을 평가하여 Google Cloud에 구축하기로 정했습니다. 동시에 엄격한 서비스 수준 의무가 적용되는 시스템 수가 증가했기 때문에 고가용성을 보장하기 위해 멀티 클라우드 환경에서 이를 실행할 것을 고려했습니다. 샌프란시스코에서 열린 Google Cloud Next ‘19에서 발표된 AWS용 Anthos 클러스터가 해결책이 되어주었습니다.

AWS 환경에서 GKE를 원활하게 운영할 방법을 고민하고 있었기 때문에 AWS용 Anthos 클러스터에 대한 발표가 무척 반가웠습니다. 사전 체험 프로그램을 통해 Google Cloud 고객 엔지니어와 상담하여 이 Anthos 버전을 먼저 사용해 볼 수 있는 기회를 얻었습니다. 프로그램에 의견을 제공하고 개선사항을 요청했으며 이를 통해 기능과 이후의 개선사항을 활용할 수 있는 제품을 구현할 수 있었습니다. Google Cloud를 통해 개발팀과 계속 긴밀하게 상호 작용하여 제품 로드맵을 이해하고 그에 대한 의견을 제공할 수 있었습니다.

PLAID는 현재 개발 속도 및 가용성 개선 등 멀티 클라우드의 혜택을 누리고 있습니다. 일반적인 기업이라면 멀티 클라우드에 신중하게 접근할 것을 권합니다. PLAID의 경우 멀티 클라우드는 대규모 데이터 분석을 실시간으로 제공할 수 있는 유용한 메커니즘이었지만 다른 기업에서는 멀티 클라우드가 적합한지 따져보고 사용이 적절하다면 Anthos와 같은 기술의 역할을 고려해야 합니다. 또한 확장에 앞서 작은 규모로 시작해야 합니다. 앞으로 Google Cloud가 비즈니스를 한 단계 더 발전시키는 데 도움이 될 어떤 제품을 또 선보일지 기대가 큽니다.

Google Cloud로 칩 설계 시간을 단축하여 지연 없이 제공

Mon, 09 Aug 2021 01:37:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 5월 28일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

클라우드는 엔드 투 엔드 칩 설계 흐름의 속도를 높이는 입증된 방법을 제공합니다. 이전 블로그에서는 클라우드에 내재된 탄력성을 살펴보면서 더 많은 컴퓨팅 리소스에 액세스하여 어떻게 프론트엔드 시뮬레이션 워크로드를 확장할 수 있는지 확인했습니다. 클라우드의 또 다른 이점은 강력한 최신 글로벌 인프라에 액세스할 수 있다는 점입니다. 온프레미스 환경이 지속적인 수요를 충족하는 역할을 충실하게 수행하기는 하지만, 전자 설계 자동화(EDA) 도구의 업그레이드 빈도(6~9개월에 한 번)는 일반적인 온프레미스 데이터 센터 인프라의 업그레이드 빈도(3~5년에 한 번)에 비해 훨씬 더 높습니다.

즉, EDA 도구가 적절한 인프라에 액세스할 수 있다면 훨씬 더 우수한 성능을 제공할 수 있는 것입니다. 이는 특히 설계 프로세스의 특정 단계에서 유용합니다.

물리적 확인 워크로드를 예로 들어 보겠습니다. 물리적 확인은 일반적으로 칩 설계 프로세스의 마지막 단계에 해당합니다. 간단히 설명하면 이 프로세스는 파운드리가 제공한 프로세스 설계 키트(PDK)를 기준으로 한 설계 규칙 확인(DRC)으로 구성됩니다. 이 프로세스는 물리적 합성 프로세스에서 생산된 레이아웃이 제조를 위해 파운드리(내부 또는 기타)에 전달할 준비가 되었는지를 확인합니다. 물리적 확인 워크로드에는 고급 노드를 위해 메모리 용량이 큰(1TB 이상) 머신이 필요한 경우가 많습니다. 이러한 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있게 되면 더 많은 물리적 확인을 동시에 실행하고, 테이프 아웃(즉, 제조를 위해 전달)되는 설계에 대해 안심할 수 있습니다.

물리적 확인과 대비되는 또 다른 워크로드로, 기능 확인 워크로드가 있습니다. 앞서 설명한 물리적 확인 프로세스와 달리 기능 확인은 일반적으로 설계의 초기 단계에서 수행되며 머신에 필요한 메모리 용량도 훨씬 더 적습니다. 또한 기능 확인(특히 동적 확인)은 설계 주기에서 가장 많은 시간을 차지합니다(컴퓨팅 가용성으로 직결됨). 대부분의 설계팀에서 추구하는 확인 시간의 단축이라는 목표는 적절한 규모의 컴퓨팅 리소스의 가용성에 따라 좌우되는 경우가 많습니다.

확인(기능 확인과 물리적 확인 모두 해당)을 위한 간헐적이고 다양한 인프라 요구사항은 온프레미스 데이터 센터를 운영하는 조직에 문제가 될 수 있습니다. 온프레미스 데이터 센터는 사용률을 극대화하기 위해 최적화되는데, 이것이 최고의 도구 성능을 제공하기 위해 적절한 크기의 컴퓨팅에 액세스하는 문제를 직접적으로 해결하지는 않습니다. IT 및 컴퓨터 이용 설계(CAD) 부서에서 적절한 하드웨어를 추가로 프로비저닝하기로 결정하더라도, 온프레미스에서 새 하드웨어를 프로비저닝하고 획득하고 설정하는 프로세스는 가장 현대화된 조직에서도 보통 몇 개월이 걸립니다. 대부분의 시간에는 온프레미스 클러스터를 사용하도록 허용하되 필요에 따라 클라우드 리소스에 대한 원활한 액세스를 제공하는 '하이브리드' 흐름이 이상적입니다.

하이브리드 칩 설계의 작동 체계

향상된 컴퓨팅에 대한 즉각적인 액세스를 제공하는 하이브리드 환경을 활용하는 것만으로도 일반적인 확인 워크플로를 개선할 수 있습니다. 설명을 위해 프론트엔드 시뮬레이션 워크플로를 선택하여 온프레미스 및 클라우드 클러스터를 복제하는 환경을 설계했습니다. 또한 몇 가지 요소를 추가로 조정해서 환경을 간소화했습니다(아래에서 설명). 간소화된 설정은 GitHub 저장소에서 제공되므로 직접 사용해볼 수 있습니다.

모든 하이브리드 칩 설계 흐름에서 몇 가지 중요한 고려사항이 있습니다.

온프레미스 인프라와 클라우드 간의 연결: 클라우드로의 연결 설정은 이 흐름에서 가장 기본적인 측면 중 하나입니다. 또한 지난 몇 년간 이 분야에 대한 이해도가 크게 높아졌으며 대부분의 설정에서 안전한 고가용성 연결이 실제로 사용되고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 온프레미스 클러스터와 클라우드 클러스터를 클라우드의 서로 다른 네트워크 두 개로 나타내며 이 클라우드에서 모든 트래픽은 두 네트워크 간에 전달될 수 있습니다. 실제 환경의 네트워크 구성은 아니지만 기본적인 연결 모델을 설명하는 데는 충분합니다.
라이선스 서버 연결: 대부분의 칩 설계 흐름에서는 EDA 공급업체의 도구를 활용합니다. 일반적으로 이러한 도구에는 라이선스가 적용되므로 도구를 사용하려면 유효한 라이선스가 부여된 라이선스 서버가 필요합니다. 라이선스 서버에 연결할 때 발생하는 지연 시간이 허용 가능한 수준이라면 하이브리드 흐름에서 라이선스 서버를 계속 온프렘에 둘 수 있습니다. 지연 시간을 단축하기 위해 클라우드의 Compute Engine VM(특히 단독 테넌트 노드)에 라이선스 서버를 설치할 수도 있습니다. 라이선스 서비스를 클라우드에 재호스팅할 수 있는지 여부는 EDA 공급업체에 문의하세요.
이 튜토리얼에서는 오픈소스 도구(Icarus Verilog Simulator)를 사용하므로 라이선스 서버가 필요하지 않습니다.
데이터 소스 식별 및 데이터 동기화: EDA 작업 실행에서 세 가지 중요한 측면은 EDA 도구 자체, 도구가 실행되는 인프라, 도구 실행을 위한 데이터 소스입니다. 도구는 크게 변화하지 않으며 클라우드 인프라에 설치할 수 있습니다. 반면 데이터 소스는 주로 온프레미스에서 생성되며 정기적으로 업데이트됩니다. 설계를 설명하는 SystemVerilog 파일, 테스트벤치 또는 레이아웃 파일 등이 여기에 해당합니다. 온프레미스과 클라우드 간에 데이터를 동기화하여 패리티를 유지하는 것이 중요합니다. 또한 프로덕션 환경에서 고성능 동기화 메커니즘을 유지하는 것도 중요합니다.
이 튜토리얼에서는 온프레미스에서 일반적으로 사용되는 것과 비슷한 파일 시스템 계층 구조를 클라우드에 생성합니다. 도구를 호출하기 전에 최신 입력 파일을 전송합니다.
워크로드 스케줄러 구성 및 작업 제출 투명성: 일괄 작업을 활용하는 대부분의 환경은 작업 스케줄러를 사용하여 컴퓨팅 팜에 액세스합니다. 이상적인 환경에서는 비용과 성능 간에 균형을 맞추고, 시스템에 매개변수를 빌드하여 작업 스케줄러에 대한 예측 및 처방적 래퍼를 실현합니다(아래 그림 참고)
이 튜토리얼에서는 오픈소스 SLURM 작업 스케줄러 및 자동 확장 클러스터를 사용합니다. 편의를 위해 튜토리얼에는 작업 제출 에이전트를 포함하지 않습니다.

Kubernetes와 같은 다른 클라우드 기반 일괄 처리 환경에서는 워크로드 관리를 위한 추가 옵션도 제공할 수 있습니다.

여기서 온프레미스 네트워크의 이름은 ‘onprem’이며 클라우드 클러스터의 이름은 ‘burst’입니다. 온프레미스 및 버스트 클러스터의 특성은 아래에 나와 있습니다.

설정 후 단일 타일 및 2개 타일 구성에 대해 OpenPiton 회귀를 실행했습니다. 아래에서 결과를 볼 수 있습니다.

'burst' 클러스터에서 실행된 회귀가 'onprem'에서 실행된 회귀와 비교해 평균 30% 더 빨랐기 때문에 확인 완료와 물리적 확인에 소요된 시간도 단축되었습니다. 사용한 명령어에 대한 자세한 내용은 저장소에서 찾을 수 있습니다.

TTM(time to market) 단축을 위한 하이브리드 솔루션

물론 온프레미스 데이터 센터는 칩 설계에서 앞으로도 중추적인 역할을 할 것입니다. 하지만 달라진 부분도 있습니다. 클라우드 기반의 고성능 컴퓨팅은 칩 설계 프로세스 중에 온프레미스 데이터 센터를 확장할 수 있는 실용적이고 확실한 기술임이 입증되었습니다. 하이브리드 칩 설계 흐름을 성공적으로 활용하는 기업은 엔지니어링팀의 급변하는 요구에 보다 적절하게 대처할 수 있습니다. Google Cloud에서의 실리콘 설계에 대해 자세히 알아보려면 Google Cloud를 통한 칩 설계 프로세스 가속화 백서를 참고하세요.

기술 부채 해소: vSphere 5.5+를 Google Cloud VMware Engine으로 이전

Thu, 29 Jul 2021 02:31:00 +0000

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

결제가 밀리는 것은 흔히 일어날 수 있는 일입니다. 그러다 점점 더 밀리게 되면 스스로 부채를 해결하는 것이 거의 불가능해집니다. 기술 부채도 마찬가지입니다.

IT 인프라를 유지하는 과정에서 많은 기술 부채가 발생합니다. 이에 대다수 IT 부서는 이미 최대한 가벼운 상태로 운영되고 있습니다. VMware를 사용하는 많은 기업이 특히 곤란한 상황이며 vSphere 5.5를 계속 실행 중이라면 더욱 그렇습니다. 귀사의 상황도 이와 다르지 않다면 이 기술 부채에서 어떻게 벗어날 것인지 자문해야 할 시점입니다. vSphere 5.5에 대한 일반 지원이 2018년 9월 종료되었고 그로부터 1년 후에는 기술 지원이 종료되었습니다. 6.0에 대한 일반 지원이 2020년 3월에 종료된 데 이어 6.5에 대한 지원은 2021년 11월 15일 종료됩니다. vSphere 6.7에 대한 일반 지원이 종료되는 시점(2022년 11월)도 얼마 남지 않았습니다. 여전히 vSphere 5.5를 실행하고 있다면 vSphere 7.0으로 이전하는 것이 올바른 결정입니다.

하지만 기술 부채의 늪에 빠져 있다면 결단을 내리기가 쉽지 않습니다. 일반적으로 모든 시스템을 최신 버전으로 마이그레이션할 때까지 오래된 vSphere 시스템을 모든 중간 단계 버전으로 이전하는 작업을 하나도 빠짐없이 거쳐야 합니다. 여기에는 하드웨어, 소프트웨어, 라이선스 업그레이드뿐 아니라 업그레이드에 수반되는 모든 추가 작업이 포함됩니다. 따라서 업그레이드가 완료되는 순간 다음 업그레이드 주기가 이미 시작됩니다. 설상가상으로 애플리케이션 이동성 서비스인 VMware HCX가 조만간 5.5 지원을 중단할 예정이어서 마이그레이션 작업은 더욱 복잡해질 것입니다.

이로 인해 향후 전망이 부정적으로 보이더라도 절망하기에는 이릅니다. Google Cloud VMware Engine으로 마이그레이션하면 지금 바로 기술 부채를 손쉽게 해소하고 부채가 없는 상태로 만들 수 있습니다. 다음 vSphere 버전으로 업그레이드해야 하는 시점이 되기 전에 마이그레이션 지원을 받을 목적으로 마이그레이션하면 됩니다. HCX를 사용하면 vSphere 7로 마이그레이션할 수 있을 뿐만 아니라 번거로운 작업을 직접 수행할 필요가 없습니다.

부채 주기를 끊어주는 클라우드

과거에는 이전 작업에 필요한 노력과 리소스에 터무니없이 많은 비용이 들었지만 지금은 Google Cloud VMware Engine 덕분에 실행 가능한 옵션이 되었습니다. 클라우드 기반 인프라를 사용하면 최신 출시 버전의 vSphere로 마이그레이션하는 것은 물론 잠금, 재고, 배럴 등의 데이터 센터 워크로드를 Google Cloud에 일임할 수 있습니다. Google Cloud VMware Engine으로 이전하면 마이그레이션 작업의 속도가 향상되고 작업이 간단해집니다. 데이터 센터 냉각에 필요한 전력량을 추적하거나 추가 장비를 구매하거나 업그레이드 관리를 위해 스프레드시트를 살펴볼 필요가 없습니다.

클라우드로 마이그레이션하는 것은 데이터 센터 관리 업무에서 벗어나 OpEx 구독 모델을 도입하는 첫 단계이기도 합니다. 모든 미묘한 차이에 대해 걱정할 필요 없이 워크로드를 클라우드로 점진적으로 이전하는 작업을 시작할 수 있으며 Google Cloud에서 모든 작업을 대신 수행합니다.

익숙한 환경에서 작업하고 도구 모음 확장

Google Cloud VMware Engine의 가장 큰 이점 중 하나는 현재의 환경과 동일하거나 익숙한 VMware 환경을 제공한다는 것입니다. vSphere 5.5에서 실행 중인 모든 애플리케이션을 아무런 변경 없이 Google Cloud VMware Engine의 프라이빗 클라우드에서 바로 실행할 수 있습니다. 최신 출시 버전인 vSphere 7에서 실행하게 되고 VMware에서 패치, 업데이트, 업그레이드를 출시하면 Google Cloud에서 자동으로 최신 상태의 인프라를 유지해 줍니다. VMware 관리자는 온프레미스에서 사용하던 익숙한 도구를 그대로 사용할 수 있습니다.

길고 지루한 마이그레이션 프로세스에서 탈피

Google Cloud VMware Engine을 사용하면 기존의 가상화된 인프라를 이용하여 쉽고 빠르게 마이그레이션할 수 있습니다. 기존 도구, 정책, 프로세스를 그대로 유지하면서 익숙한 VMware 도구를 사용하여 온프레미스 vSphere 애플리케이션을 자체 프라이빗 클라우드의 vSphere로 마이그레이션해 보세요. 클릭 몇 번이면 됩니다(데모 동영상 참고). 기본 요건을 충족하는지 확인한 다음 Google Cloud VMware Engine API를 사용 설정하고 다음의 10단계를 따르세요.

VMware Engine 노드 할당량을 사용 설정하고 3개 이상의 노드를 할당하여 프라이빗 클라우드를 만듭니다.
역할과 권한을 설정합니다.
Google Cloud VMware Engine 포털에 액세스합니다.
'프라이빗 클라우드 만들기'를 클릭합니다. 작업 속도가 빠르므로 30분 정도면 완료됩니다.
노드 수를 선택합니다(최소 3개).
VMware 관리 네트워크의 CIDR 범위를 입력합니다.
HCX 배포 네트워크의 CIDR 범위를 입력합니다.
설정을 검토합니다.
만들기를 클릭합니다.
온프레미스 네트워크를 VMware Engine 프라이빗 클라우드에 연결하거나 지점과 사이트 간 VPN 연결을 사용하여 연결합니다. VPC 전역 라우팅을 통해 멀티 리전 네트워킹을 지원하는 Google Cloud VMware Engine은 VPC 서브넷을 전 세계 어느 리전에든 배포할 수 있어 네트워킹이 크게 간소화됩니다.

VMware HCX를 사용하여 VM을 온프레미스 환경에서 Google Cloud VMware Engine으로 마이그레이션하는 경우 VMware HCX는 온프레미스 및 클라우드에서 실행되는 vSphere 리소스를 추상화하고 이를 애플리케이션에 하나의 연속된 리소스로 제공하여 하이브리드 인프라를 만듭니다.

Google Cloud와 협력하면 기술 부채를 해소하고 많은 시간과 리소스가 소요되는 데이터 센터 관리 업무에서 벗어날 수 있습니다. VMware 기반 워크로드를 Google Cloud VMware Engine에서 실행하면 AI/ML, 저렴한 스토리지, 재해 복구 솔루션 등을 포함한 Google Cloud 서비스를 사용하여 애플리케이션 현대화를 시작할 수 있습니다. 최대 50% 할인되는 선불 옵션부터 사용한 만큼만 지불하는 요금제와 연간 약정에 이르기까지 서비스의 다양한 가격 책정 옵션을 확인해 보세요.

새로운 Anthos 및 GKE용 Redis Enterprise

Tue, 27 Jul 2021 02:18:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 4월 22일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

미래 지향적인 개발자들 사이에서 오픈소스 Redis 인메모리 데이터 구조 저장소는 데이터베이스, 캐시, 메시지 브로커가 필요할 때 고려할 만한 인기 있는 옵션입니다. 지난 Google Cloud Next 2019에서 Redis의 제작사인 Redis Labs는 Google Cloud에서 실행되는 완전 관리형 서비스로서의 데이터베이스(DBaaS)를 발표했습니다. 이번 주 RedisConf 2021에서는 지난 협업을 토대로 Anthos 및 Google Kubernetes Engine(GKE)용 Redis Enterprise 비공개 프리뷰 버전을 Google Cloud Marketplace에 선보입니다. 이에 따라 컨테이너 클러스터에서 동일한 위치에 있는 앱과 서비스를 실행해야 하는 Google Cloud 고객이 자체 관리형 Redis Enterprise 솔루션을 사용할 수 있게 됩니다.

Anthos는 GKE의 기본적인 요소를 기반으로 합니다. Google Cloud, 온프레미스, AWS와 더불어 조만간 Azure에서 컨테이너화된 애플리케이션을 배포, 관리, 확장할 수 있는 관리형 하이브리드 및 멀티 클라우드 플랫폼을 제공합니다. 이기종(온프레미스 및 클라우드) 환경을 갖춘 기업 고객은 Anthos를 사용하여 광범위한 배포 토폴로지에서 애플리케이션 자산을 원활하게 조정할 수 있습니다. Redis Labs의 새로운 Kubernetes 기반 데이터 서비스가 추가되면서 보다 간편하게 앱과 데이터 서비스를 결합할 수 있어 Google Cloud를 통한 통합 결제로 전역 제어 영역에서 앱과 데이터 서비스를 운영할 수 있습니다.

"고객에게 더 맞춤화된 경험을 제공하기 위해서는 낮은 오버헤드와 적은 유지보수로 신속하게 확장할 수 있는 솔루션이 필요했습니다."라고 Belk IT 부문 이사인 아브닌드라 아룬은 말했습니다. "GKE와 Redis Enterprise 덕분에 빠르게 배포하고 쉽게 유지보수할 수 있는 뛰어난 조합의 유연하고도 비용 효율적인 솔루션을 얻었습니다."

Anthos on GKE에서 사용하는 Redis Enterprise에 대한 자세한 내용은 Redis Labs 보도 자료를 참조하거나 Redis팀에 문의하세요.

Google Cloud VMware Engine에서 멀티 VPC 네트워킹을 사용하는 방법

Mon, 21 Jun 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 4월 27일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

얼마 전에 Google Cloud VMware Engine의 몇 가지 새로운 기능에 대해 소개해 드린 적이 있습니다. 그때 알려드렸던 중요한 혁신 기능 중 하나가 바로 멀티 VPC 연결, 즉 동일한 VMware Private Cloud(이 이름은 Google에서 사용되는 이름이고, VMware에서의 명칭은 소프트웨어 정의 데이터 센터(SDDC))를 고객 조직 내의 멀티 Virtual Private Cloud(VPC)에 연결할 수 있는 기능이었습니다. 오늘은 이 기능을 활용할 수 있는 사용 사례와 이점을 더 자세히 살펴보고자 합니다.

새로운 기능 덕분에 Google Cloud VMware Engine에서는 이제 프라이빗 클라우드를 멀티 고객 VPC에 일대다 방식으로 연결할 수 있습니다. 이전까지는 VPC와 프라이빗 클라우드 사이의 관계가 고유한 일대일 관계였기 때문에 이 방식이 불가능했습니다.

또한 이 고유한 기능 덕분에 Google Cloud VMware Engine과 관리형 파트너 서비스(MPS)(예: 고성능 파일 스토리지를 위한 NetApp Cloud Volumes) 사이에 연결을 설정하고, 이후 더 많은 솔루션을 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 링크를 참조하세요.

현재 기준으로 단일 프라이빗 클라우드에 연결할 수 있는 최대 VPC 개수는 3개입니다. 프라이빗 클라우드에 리전별 인터넷 액세스 또는 공개 IP 서비스가 사용되는 경우 연결 가능한 고객 VPC의 최대 개수는 2개로 줄어듭니다.

사용 사례

별도의 개발/테스트 및 프로덕션 VPC(공유 VPC 포함) 또는 별도의 사업부가 있는데, 동일한 Google Cloud VMware Engine Private Cloud에 액세스해야 하는 경우에 사용됩니다.
Google Cloud VMware Engine Private Cloud가 기존 VPC(공유 VPC 포함) 및 NetApp Cloud Volumes와 같은 타사 관리형 서비스에 액세스해야 하는 경우에 사용됩니다.
Google Cloud VMware Engine에 호스팅되는 가상 데스크톱 인프라(VDI) 팜이 외부 스토리지 서비스 및 Compute Engine 리소스에 액세스해야 하는 경우에 사용됩니다.

이점 및 차별점

현재 고객 및 Google Cloud의 브라운필드 배포의 경우 동일한 VMware Private Cloud에 액세스하기 위해 기존 아키텍처를 변경할 필요가 없습니다.
게스트 OS 내에서 NetApp Cloud Volumes Service(CVS)와 같은 기존 스토리지 관리 메커니즘을 액세스하고 보존할 수 있습니다.
여건상 VPC를 하나로 연결하기 위해 VPN 또는 멀티 NIC 네트워크 가상 어플라이언스를 구현할 수 없거나 구현하길 원하지 않지만 VPC 피어링을 사용하고 싶다면, 이제 그렇게 할 수 있습니다. Google Cloud VMware Engine Private Cloud는 아무 문제 없이 이러한 VPC에 연결할 수 있고 VPC와 프라이빗 클라우드 사이에 비공개 연결을 설정할 수 있습니다.
Google Cloud는 단일 프라이빗 클라우드에서 멀티 VPC로의 피어링을 제공하는 유일한 클라우드 서비스 제공업체입니다.
Google Cloud는 NetApp Cloud Volumes Service에 대해 서비스 수준의 액세스를 제공하는 유일한 클라우드 서비스 제공업체입니다.

멀티 VPC 연결 구성 방법

프로젝트에서 VPC를 Google Cloud VMware Engine Private Cloud에 이미 연결한 경우에는 동일한 프라이빗 클라우드에서 새로운 VPC로 또 다른 연결을 추가하는 프로세스가 매우 간단합니다. 멀티 VPC 연결을 구성하려면 다음을 수행합니다.

새 VPC에서 원래 VPC에 대해 수행한 것과 같이 새 비공개 서비스 액세스 연결을 만듭니다.
그러면 적합한 권한이 있는 관리자가 Google Cloud VMware Engine 포털에 액세스하고 네트워크 > 비공개 연결 > 비공개 연결 추가로 이동하여, 위에 참조된 동일한 프라이빗 클라우드에 대해 다음 정보를 입력할 수 있습니다.

서비스: VPC 네트워크(또는 이 타사 서비스에 연결하는 경우에는 NetApp Cloud Volumes)입니다.
리전: 프라이빗 클라우드가 있는 리전입니다.
피어 프로젝트 ID 및 번호: 서비스를 연결할 새 VPC가 포함된 프로젝트입니다.
피어 VPC ID: 기존 프라이빗 클라우드에 연결하려는 새 VPC입니다.
테넌트 프로젝트 ID: 여기에 설명된 것과 같이 서비스에 대해 비공개 서비스 액세스 연결을 만든 후 찾아볼 수 있는 Google 관리 프로젝트 ID입니다.

이제 모든 작업이 완료되었습니다. 이 기능을 사용할 때는 현재 제한 사항을 기억하세요. 프라이빗 클라우드당 피어링되는 최대 VPC 개수는 3개이고, 리전별 Google Cloud VMware Engine 인터넷 서비스 또는 공개 IP 서비스를 사용할 경우에는 2개입니다. 멀티 VPC 연결은 이전까지 불가능하던 많은 사용 사례 및 네트워킹 아키텍처를 지원하며, Google Cloud VMware Engine의 다른 기능들과 함께 동시에 조합하여 사용할 수 있습니다.

Google Cloud VMware Engine에서 제공되는 엔드 투 엔드 네트워킹 기능 및 서비스에 대한 자세한 내용은 Google Cloud VMware Engine을 위한 프라이빗 클라우드 네트워킹 백서를 참조하세요. 여기에서는 네트워크 흐름, 구성 옵션, Google Cloud에서 VMware 워크로드를 실행할 때의 차별화된 이점에 대해 자세히 설명합니다.

Anthos 1.7에서 찾을 수 있는 멀티 클라우드 성공의 3가지 열쇠

Fri, 21 May 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 4월 23일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

대부분의 조직은 다양한 이유로 여러 클라우드 제공업체를 이용합니다. 퍼블릭 클라우드 사용자를 대상으로 Gartner가 최근 실시한 설문조사에서 81%의 응답자가 두 곳 이상의 제공업체를 이용하고 있다고 답했습니다. 실제로도 이 방식이 좋습니다. 원하는 비즈니스 성과를 달성하기 위해 여러 클라우드 제공업체의 역량을 활용하는 것은 합리적인 판단입니다.

성공적인 멀티 클라우드 구현에는 온프레미스와 다양한 클라우드에서 앱을 실행하는 것 이상의 뛰어난 이점을 개발자와 운영자 모두에게 안겨주는 공통된 특성이 있습니다. 멀티 클라우드를 성공적으로 구현하려면 다음을 만족해야 합니다.

단일 클라우드 제공업체에 강력한 '앵커' 구축
일관된 운영자 경험 구현
개발자의 소프트웨어 배포 표준화

최근에 Anthos 1.7이 출시되었습니다. Anthos는 Google Cloud에 연결되어 어디서나 실행되는 Kubernetes 플랫폼으로, 멀티 클라우드의 액세스 가능성과 지속가능성을 높이는 다양한 기능을 제공합니다. 최신 Anthos 출시 버전이 성공적인 멀티 클라우드 배포에 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

1.클라우드의 앵커 구축

클라우드 여정에서는 하나의 클라우드를 앵커로 삼아야 합니다. 여기에 논란의 여지가 있을까요? Google Cloud는 현재 상태를 원하는 위치로 가져오는 대신 원하는 상태의 특성을 현재 위치로 가져오고, 클라우드별로 기본 동작을 다시 만드는 대신 단일 클라우드를 앵커로 삼아 기본 동작을 다른 모든 곳에 사용하는 것이 바람직하다고 생각합니다.

구체적으로 설명해 보겠습니다. Cloud Logging은 확장 가능한 고성능의 인프라 및 애플리케이션 로그 서비스입니다. 온프레미스 Anthos 환경에서 로그를 전송할 뿐 아니라 이제 AWS 기반 Anthos에서 Cloud Logging과 Cloud Monitoring으로 로그와 측정항목을 전송할 수 있습니다. 모든 환경에서 피드되는 강력한 로깅 시스템 하나를 사용하고 기존 온프레미스 로깅 인프라는 중단하세요.

모든 클러스터가 Google Cloud에 연결되어 있으면 관리도 간소화됩니다. 새로운 Connect 게이트웨이로 위치에 관계없이 Google Cloud에서 모든 클러스터와 상호작용할 수 있습니다. 온프레미스의 클러스터에 워크로드를 배포하고 AWS VPC 내에서 실행되는 워크로드에서 로그를 읽으세요. Google Cloud와 Anthos를 멀티 클라우드의 앵커로 사용하면 활동을 중앙화하고 클라우드별로 관리하는 수고를 덜 수 있습니다.

퍼블릭 클라우드가 더 많은 것을 관리하도록 맡기면 보다 중요한 소프트웨어 관련 업무에 집중할 수 있습니다. 이 출시 버전에는 Google Cloud 기반 Anthos Service Mesh에 대한 관리 제어 영역의 미리보기 기능이 포함되었습니다. 이를 통해 Google Cloud에서 제어 영역의 확장, 패치 적용, 운영을 담당하는 가운데 사용자가 자체 클러스터의 데이터 영역을 포함한 Istio 기반 메시를 사용할 수 있습니다.

가상 머신 워크로드에도 이 메시 기능을 사용할 수 있습니다. 클라우드의 혁신 기능을 활용하고 Compute Engine 워크로드를 Anthos Service Mesh에 추가하세요. 실제로 대부분의 엔터프라이즈 컴퓨팅 리소스가 여전히 VM에 있으며 대다수가 앞으로도 오랫동안 VM에 유지될 것으로 예상됩니다. 이에 따라 모든 VM 기반 워크로드가 컨테이너 기반 워크로드와 동일한 메시 기능을 사용할 수 있으며, 운영체제가 관리형 인스턴스 그룹(MIG)에 속한 경우에도 마찬가지입니다. 또한 Anthos Service Mesh를 사용하여 Common Vulnerabilities and Exposures(CVE) 업데이트를 적용함으로써 수명 주기 관리를 개선할 수 있습니다.

2.일관된 운영자 경험 구현

어떤 멀티 클라우드 솔루션도 운영팀의 클라우드별 관리 부담을 모두 없애주지는 못합니다. 항상 각 클라우드에 대한 직접적인 관리가 어느 정도는 필요합니다. 운영팀이 맞춤형 구성에 지나치게 많은 시간을 사용하지 않도록 관리 작업량을 줄일 수 있을까요? 물론 줄일 수 있습니다.

Anthos는 Kubernetes 클러스터가 어디에 있든 관계없이 운영 작업의 상당 부분을 표준화합니다. Google Cloud는 각 대상 플랫폼에서 더욱 일관된 Anthos 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 덕분에 새로운 사항을 습득한 운영자는 이를 모든 곳에 적용할 수 있습니다.

Anthos 1.7에서 Google Cloud는 vSphere 환경에 대한 Windows 컨테이너 지원과 Google의 컨테이너 최적화 OS 지원을 제공합니다. 이에 따라 Google Cloud 기반 GKE에서 제공되는 것과 동일한 기능을 Anthos에서 사용할 수 있습니다. 또한 vSphere용 CSI 드라이버를 정식 버전으로 제공하여 온프레미스 클러스터에서 저장용량 볼륨을 포함한 환경을 Google Cloud 고객과 동일하게 누릴 수 있습니다.

아울러 Anthos Config Management(ACM)를 통해 강력한 선언적 방식으로 원하는 상태를 정의하고 그러한 환경을 유지할 수 있습니다. 즉, 소스로 제어되는 구성 파일을 사용하여 보안 정책, 참조 데이터, 필요한 에이전트가 정의되고 배포됩니다. 또한 Anthos 1.7에서는 GKE 이외에 EKS 1.19, AKS 1.19, OpenShift 4.6, KIND 0.10, Rancher 1.2.4 등의 보다 광범위한 지원 클러스터 유형으로 ACM이 확대됩니다. Anthos를 사용하여 GKE 클러스터를 배포하든 다른 환경에서 실행되는 기존 Kubernetes 클러스터를 연결하든 ACM과 Connect 게이트웨이 같은 구성요소를 통해 일관된 운영 경험을 구현할 수 있습니다.

3.개발자를 위한 친숙하고 안전한 배포 대상 설정

관찰한 바에 따르면 멀티 클라우드의 주요 수혜자는 개발자, 더 나아가 이 개발자가 만드는 소프트웨어의 최종 사용자입니다. 멀티 클라우드를 통해 개발자는 각 클라우드에서 최고의 서비스를 사용하고 각 워크로드를 적절한 위치에서 실행할 수 있습니다.

이때 까다로운 부분은 이 모든 환경에서 일정 수준의 반복성을 구현하는 것입니다. 개발자가 온프레미스의 하이퍼바이저 또는 컨테이너 환경에 배포하는 방식은 클라우드의 앱 중심 플랫폼에 배포하는 방식과 크게 다릅니다. 소프트웨어 패키징 요구사항과 배포 도구, 사용을 위해 애플리케이션을 노출하는 핸드오프 또는 자동 통합 방식이 서로 다릅니다. 어느 정도 표준화가 가능할까요? 예, 가능합니다. 내부 루프에서 일관된 개발 경험을 구현하고 모든 환경에 적용되는 표준 배포 API를 만들면 됩니다.

이를 위해 Google Cloud Code팀은 자주 사용하는 IDE에 확장 프로그램을 추가하여 보다 쉽게 모든 Anthos 환경에서 사용할 YAML을 빌드할 수 있도록 했습니다. 표준 Kubernetes 배포 매니페스트, Cloud Build 정의 또는 자사 클라우드 관리 서비스를 나타내는 구성을 만드세요. 그리고 Kubernetes와 Cloud Run 같은 로컬 에뮬레이터를 사용하여 소프트웨어를 로컬에서 빌드하고 테스트한 후에 Anthos에 배포하도록 패키징할 수 있습니다.

빌드에 관해 설명하자면, 새로운 Connect 게이트웨이를 사용하면 Anthos에 연결된 모든 클러스터에 배포되는 Cloud Build 정의를 만들 수 있습니다. Cloud Build는 강력한 소프트웨어 패키징 및 배포 서비스이며 어디든 배포할 수 있는 기능은 대단히 유용합니다.

그뿐만이 아닙니다. 개발자가 앱에서 클라우드 서비스에 안전하게 액세스하려면 어떻게 해야 하나요? 환경마다 고유한 방법을 사용하는 것은 원치 않을 것입니다. Google Cloud에서는 워크로드 아이덴티티를 사용하여 Kubernetes 서비스 계정을 IAM 계정에 매핑하기 때문에 각 환경에서 사용자 인증 정보를 보관할 필요가 없습니다. Anthos 1.7에서는 워크로드 아이덴티티 기능을 온프레미스와 AWS에서 사용할 수 있도록 했습니다. 앱을 빌드하기만 하면 런타임에 앱이 적절한 권한을 사용하여 관리형 서비스와 안전하게 통신할 수 있습니다.

업계 평가 및 고객 사례

멀티 클라우드 시대가 본격적으로 도래한 가운데 Anthos에 빌드되는 새로운 기능은 곧바로 업계의 인정과 성공적인 고객 배포로 이어지고 있습니다.

분석 회사의 평가를 살펴보면 최근 Forrester는 Google Cloud를 멀티 클라우드 컨테이너 개발 플랫폼 부문의 '선두업체'로 선정하면서 Anthos의 자동화된 클러스터 수명 주기 운영, 제어 영역 관리, 로깅, 정책 기반 보안 기능을 그 이유로 꼽았습니다.

고객 사례를 살펴보면 민첩성과 비용 절감을 위해 애플리케이션 포트폴리오를 현대화하려는 여러 업종의 글로벌 기업이 Google Cloud와 협업하고 있습니다. 최근 Anthos 고객이 된 세 곳의 사례를 간단히 소개하겠습니다.

Major League Baseball은 Anthos를 사용하여 최고의 성능과 짧은 지연 시간이 요구되는 Statcast 같은 애플리케이션을 야구장에서 실행하고 있습니다. 또한 Anthos on bare metal을 통해 하드웨어 장애 시 서버를 보다 손쉽게 교체하고 있습니다.

폴란드의 최대 은행인 PKO Bank Polski는 Anthos를 사용하여 예기치 않은 피크 발생 시 동적으로 서비스를 확장합니다. PKO의 Cloud 핵심 전략팀 최고 제품 소유자(Chief Product Owner)인 마르친 제니악은 “Anthos를 통해 개발 시간을 단축하고 새로운 서비스를 더 빠르게 제공할 수 있을 것으로 기대합니다.”라고 말했습니다.

마지막으로, Wellcome Sanger Institute는 세계 최고 수준의 게놈 과학 센터 중 하나로 Anthos를 사용하여 연구 IT 인프라의 안정성을 높이고 있습니다. Anthos 배포는 빠르고 쉽게 이루어졌습니다. 이 센터의 팀은 오픈소스 연구 공동작업 도구인 JupyterHub를 모든 노트북 및 연구자 보안 액세스를 포함하여 불과 5일 만에 준비하여 실행할 수 있었습니다.

Anthos 1.7을 출시하면서 앞으로 더 많은 Anthos 고객에게 뛰어난 경험을 제공할 수 있기를 바랍니다.
다음 단계

Forrester 총 경제 효과 연구를 지금 다운로드하여 엔터프라이즈 엔지니어링 리더들의 의견을 들어보고 Anthos가 조직에 제공할 수 있는 경제 효과를 자세히 살펴보세요. 클러스터 설정 및 관리를 포함한 AWS 기반 Anthos 클러스터 사용에 대한 전체 가이드는 다른 퍼블릭 클라우드에서 Anthos 설정을 참조하세요. Anthos on bare metal에 대해 자세히 알아보려면 한 Developer Advocate의 Anthos on bare metal 실습 경험을 읽어보고 직접 체험하면서 Anthos Developer Sandbox를 확인해 보세요.

IDC: 규제 위험과 비즈니스 위험을 완화할 수 있는 멀티 클라우드 전략

Fri, 14 May 2021 01:17:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 4월 7일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

최근 클라우드는 혁신을 주도하는 중요한 동력으로서 보안 및 운영 복원력을 강화하고 있으며 이러한 동향은 코로나19 팬데믹으로 인해 더욱 가속화되었습니다. 하지만 정부 기관과 금융 기관 같은 규제 부문에서는 기존 시스템의 복잡성, 문화적 인식, 특정 규정 준수 문제로 인해 클라우드를 더디게 채택했습니다. 특히 규제 대상 산업은 공급업체 종속, 집중 위험, 제3자에 대한 과잉 의존을 줄이는 일에 주력하고 있습니다.

이러한 우려를 해소하기 위해 많은 규제 대상 조직은 혁신적인 여러 공급업체를 사용하는 전략을 구사하고 있습니다. 멀티 클라우드 접근법을 사용하면 여러 클라우드 공급업체의 클라우드 서비스를 선택할 수 있어 유연성과 선택 범위를 넓히면서 상업적 위험을 해소하는 데 도움이 됩니다.

Google Cloud에서는 이동성, 상호 운용성, 고객 선택권을 강력하게 지원합니다. Google Cloud는 멀티 클라우드 접근법과 관련된 문제는 물론 이점을 더 잘 이해하기 위해 규제 대상 조직이 멀티 클라우드를 채택할 경우 단일 클라우드 공급업체를 사용할 때의 위험을 어떻게 완화할 수 있는지에 대해 IDC에서 백서를 작성할 수 있도록 지원했습니다. 백서에서는 유럽 조직이 여러 공급업체 및 하이브리드 클라우드 사용과 관련하여 채택한 다양한 접근법을 살펴보고 이러한 전략이 조직의 집중 위험과 공급업체 종속을 해소하고 규정 준수 상태를 향상하며 출구 전략을 설명하는 데 어떻게 도움이 되는지 소개합니다. 백서의 내용은 다음과 같습니다.

컨테이너, 개방형 API, 오픈소스 데이터베이스 같은 오픈소스와 기술로 멀티 클라우드를 구현할 수 있습니다. 컨테이너와 Kubernetes 같은 컨테이너 조정 서비스가 가장 널리 이용되고 있습니다.최소한 50%의 조직이 컨테이너 플랫폼에서 데이터베이스 작업을 실행하기를 선호합니다. 조직은 컨테이너 기반 멀티 클라우드 아키텍처 접근법을 통해 이동성을 확보하여 한 번 빌드하면 멀티 클라우드 환경에 배포할 수 있습니다.
금융 서비스 조직 세 곳 중 한 곳이 최종 고객에게 서비스 제공을 가속화하기 위해 퍼블릭 클라우드에 대한 지출을 늘리고 있습니다. 멀티 클라우드 전략을 선택하면 혁신을 우선시하면서도 중요 금융 기술에 대한 클라우드 집중 위험을 해소할 수 있습니다.
공공 부문에서 멀티 클라우드는 규제 우려를 해소하고 다양한 업체가 제공하는 최상의 서비스를 활용하는 방법으로 자리잡았습니다. 안타깝게도 많은 정부가 전략적 선택이 아닌 자연 발생적인 필요에 의해 멀티 클라우드를 채택했습니다.

또한 백서에서는 정책 입안자는 물론 규제 대상 업계가 안전하고 탄력적인 방식으로 클라우드와 여러 공급업체를 활용하는 전략을 서둘러 채택할 것을 권장합니다. 규제 대상 기업이 멀티 클라우드를 어떻게 채택하고 있는지 자세히 알아보려면 IDC 백서를 다운로드하거나 Google Cloud의 멀티 클라우드 솔루션 웹사이트를 방문하세요.

Google Cloud VMware Engine용 프라이빗 클라우드 네트워킹에 관한 새로운 백서

Thu, 08 Apr 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 2월 18일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

Google Cloud는 개방형 하이브리드 및 멀티 클라우드 솔루션으로 고객들이 앱을 필요한 곳에서 실행할 수 있도록 노력하고 있습니다. 관리형 VMware 서비스인 Google Cloud VMware Engine은 그러한 노력을 보여주는 일례입니다. 무엇보다도 VMware Engine은 Google Cloud의 강력한 네트워킹을 기반으로 빌드됩니다. 이 서비스는 구성원이 초과되지 않는 100Gbps의 완전 중복된 물리적 네트워크에서 실행되어 단일 사이트에서 99.99% 인프라 가용성 SLA를 제공합니다.

VMware Engine의 네트워킹에 대한 이해를 돕기 위해 Google Cloud VMware Engine용 프라이빗 클라우드 네트워킹을 마련했습니다. 이 백서에서는 VMware Engine에서 사용할 수 있는 다양한 연결 옵션을 소개하고 트래픽 흐름, 최적화 옵션, 아키텍처 설계 고려사항을 자세히 설명합니다.

Google Cloud VMware Engine 네트워킹의 기초 게시물을 토대로 작성된 이 백서는 VMware Engine 프라이빗 클라우드 네트워킹이 Google Cloud Platform(GCP)에서 작동하는 방식을 다음과 같은 두 가지 기본 섹션을 통해 보다 자세히 설명합니다.

Google Cloud VMware Engine 네트워킹 기본사항 - 사용 사례, 온보딩 요구사항, 대략적인 시스템 구성요소, 주요 네트워킹 기능에 대해 설명합니다. 또한 VMware Engine 서비스의 네트워크와 주소 범위는 물론 서비스용 비공개 액세스 옵션(비공개 Google 액세스 및 비공개 서비스 액세스 등)에 대해서도 다룹니다.
네트워크 트래픽 흐름 및 상호작용 심층 탐구 - 백서의 이 섹션에서는 고객 Virtual Private Cloud(VPC), 온프레미스 위치에 대한 액세스, 인터넷 이그레스, VMware Engine 호스팅 워크로드에 대한 공개 IP 서비스와 같이 사용자에게 제공되는 모든 서비스와 사용 가능한 Google 관리형 서비스(Cloud SQL, Cloud Build 등)를 소개하며 성공적인 VMware Engine 배포를 위한 주요 고려사항을 중점적으로 다룹니다.

확대하려면 클릭

Google Cloud VMware Engine은 GCP의 자사 솔루션으로, Google에서 기본적으로 단독 지원을 제공합니다. 서비스를 평가 중이든 이미 프로덕션에서 사용 중이든 상관없이 네트워킹의 작동 방식을 이해하면 성공적으로 배포하고 사용자 경험을 향상하는 데 도움이 될 것입니다.

지금 백서를 다운로드하세요. VMware Engine에 대한 자세한 내용은 VMware Engine 페이지를 확인하고 대화형 가이드도 살펴보세요. 아울러 Cloud DNS, Cloud Load Balancing, Bring-Your-Own-IP(BYOIP) 등 핵심 Google Cloud 서비스와 VMware Engine의 통합에 대해 다룰 이후의 자료도 기대해 주세요.

Google Cloud VMware Engine의 새로운 기능: 도달범위, 네트워킹, 확장성 향상

Wed, 07 Apr 2021 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2021년 2월 19일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

모든 기업이 클라우드 우선 전략을 도입하기 위해 노력하고 있지만 그 과정이 말처럼 쉽지는 않습니다. 중요한 워크로드를 클라우드로 이전하고 현대화하는 작업을 간편하게 해결해 주는 Google Cloud VMware Engine을 이용하면 VMware 워크로드를 온프레미스 데이터 센터에서 바로 Google Cloud로 원활하게 마이그레이션할 수 있습니다.

올해도 Google은 네트워킹을 간소화하고 보안 관리를 개선하는 기능을 개발하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이 블로그에서는 최근 출시된 혁신적인 기능 몇 가지를 중점적으로 소개해 드리겠습니다.

네트워킹 지원 개선: 멀티 리전 네트워킹, 여러 VPC에서 연결, 글로벌 배포 관리를 위한 Cloud DNS, 엔드 투 엔드 동적 라우팅, 예약 블록 지원, 공개 주소
VMware 플랫폼의 확장성과 지원 개선: vSphere/vSAN 버전 7.0 및 NSX-T 3.0, 클러스터 크기 확장, HCX 마이그레이션 지원, ESXi 호스트 구성 유지, 비밀번호 관리 개선
도달범위 확대: 두 리전(몬트리올, 상파울루)에서 새롭게 서비스 제공

멀티 리전 네트워킹

규모가 큰 배포는 여러 지역에 걸쳐 진행되는 경우가 많습니다. 가령 버지니아에 배포된 VMware 환경에서 프랑크푸르트에 배포된 환경과 통신하기를 원할 수 있는데, 이 경우 일반적인 클라우드 환경에서는 이 두 리전 간에 별도의 네트워킹을 구성해야 하며 대개는 균일한 네트워킹 주소 지정을 위해 WAN을 통한 VPN 기반 터널이 필요합니다. 이 때문에 배포 및 운영 복잡성이 가중되고 비용이 증가하는 결과가 초래됩니다.

Google Cloud는 독자적인 방법으로 이 문제를 해결합니다. VPC가 전역 라우팅을 지원하므로 VPC의 서브넷을 전 세계 어느 리전에든 배포할 수 있으며, 이제 VMware Engine에서도 이 기능을 지원합니다. 이 덕분에 글로벌 배포 시나리오가 매우 간단해졌습니다. Google 서비스가 지원되는 전 세계 어느 리전에서든 프라이빗 클라우드를 구축하면 별도의 연결을 구성하지 않아도 바로 레이어 3을 통해 직접 리전을 넘나들며 액세스할 수 있게 됩니다.

여러 VPC 연결

대부분의 사용자는 개별 개발/테스트 환경 및 프로덕션 환경이나 사업부별 여러 개의 관리 도메인 등 각기 다른 VPC 네트워크에 애플리케이션을 배포하는 경우가 많습니다. 이제 Google 서비스가 VPC 네트워크에서 VMware Engine 네트워크로 '다대다' 액세스를 지원하므로 사용자는 이미 배포된 기존 아키텍처를 유지하면서 VMware 환경에 맞게 유연하게 확장할 수 있게 됩니다.

여러 VPC에서 사용자의 프라이빗 클라우드로 연결을 설정하는 방식을 보여주는 간단한 아키텍처 다이어그램

Cloud DNS 통합

사용자는 지연 시간을 줄이거나 데이터 주권, 백업을 확보하기 위해 애플리케이션을 서로 다른 리전의 프라이빗 클라우드에 배포합니다. 하지만 각 프라이빗 클라우드에는 고유의 DNS 엔드포인트가 있습니다. 프라이빗 클라우드가 여러 리전에 배포되어 있다면 리전별로 DNS 변환을 유지해야 하므로 복잡성이 가중됩니다. Google은 VMware Engine에서 Cloud DNS를 사용하도록 지원함으로써 이 문제를 해결했습니다. 이제 Google Cloud 프로젝트에서 동일한 혹은 다른 리전에 있는 여러 프라이빗 클라우드 관리 구성요소의 도메인 이름을 확인할 수 있게 되었으며, 덕분에 DNS 관리 지점이 단일화되어 글로벌 배포 작업이 현저하게 간소화됩니다.

유연한 네트워킹 아키텍처

온프레미스 환경에서 이전하는 경우, 여러 네트워크 구성 옵션을 클라우드 환경에서도 여전히 사용하고 싶을 수 있습니다. 커스텀 또는 예약된 블록 공개 IP(RFC-1918 이외)나 RFC 6598(공개) 주소 범위도 이러한 옵션 중 하나일 것입니다. 이제 VMware Engine에서는 워크로드 또는 관리 네트워크에 커스텀/예약된 블록 주소를 사용하는 것은 물론이고 관리 네트워크에 사용할 RFC 6598 주소 범위를 지원합니다. 이를 통해 일부 시나리오에서 요구되는 호환성과 설계 유연성을 확보하고 클라우드로 이전 시 필요한 변경 작업을 최소화할 수 있습니다.

vSphere 7 지원

이제 새로 배포하는 모든 VMware Engine 프라이빗 클라우드는 VMware vSphere 버전 7.0 및 NSX-T 버전 3.0을 사용하게 됩니다. 수많은 새로운 기능, 유연성 향상, 성능 개선 효과를 얻을 수 있습니다.

클러스터 크기 확장

배포 규모가 커지면서 여러 클러스터와 프라이빗 클라우드를 구축해야 하는 경우가 많은데, 이는 복잡성과 관리 오버헤드의 증가로 이어집니다. 이제 VMware Engine에서 클러스터당 최대 32개의 호스트라는 큰 규모의 클러스터를 지원하므로 애플리케이션 요구사항에 맞게 원하는 대로 확장할 수 있습니다.

HCX 클라우드 간 마이그레이션

클라우드는 애플리케이션을 위한 공간이며 보통 온프레미스에서 뿐만 아니라 클라우드 위치 간에도 마이그레이션이 필요합니다. HCX 클라우드 간 마이그레이션을 사용하면 두 VMware Engine 프라이빗 클라우드 간에 VM을 마이그레이션할 수 있습니다. 또한 전역 라우팅을 통해 복잡한 터널을 설정하지 않고도 쉽고 빠른 지역 간 이전이 가능해졌습니다. 이제 클라우드 마이그레이션을 마친 후에도 배포 계획과 클라우드 아키텍처를 간편하게 업데이트할 수 있습니다.

재부팅 시 ESXi 호스트 구성 유지

많은 VMware Engine 사용자가 vSphere 라벨, vSphere 커스텀 속성, vSphere 태그, 어피니티 및 안티어피니티 규칙과 같은 ESXi 호스트별 구성을 사용합니다. 이러한 구성은 일반적으로 장애 발생 시 호스트를 교체할 때 다시 빌드해야 하지만 구성 유지 기능 덕분에 노드 맞춤설정이 장애가 발생한 노드에서 대체 노드로 전송됩니다.

비밀번호 관리 개선

비밀번호 관리는 비밀번호를 손쉽게 추적하는 방법이 확보되지 않으면 상당한 번거로움을 느낄 수 있는 고된 작업입니다. 이제 VMware Engine에서 vCenter, NSX, HCX와 같은 VMware 서비스의 기본 비밀번호 관리를 지원하므로 비밀번호 재설정이 가능합니다. VMware Engine 콘솔을 통해 액세스할 수 있는 VMware UI에서 안전한 무작위 비밀번호가 기본적으로 생성되므로 관리 인터페이스에서 여기저기 이동할 필요 없이 더 쉽고 안전하게 비밀번호를 관리할 수 있습니다.

캐나다와 브라질에서 서비스 제공

상파울루 및 몬트리올 데이터 센터에서 VMware Engine을 선보이고 북미와 남미 대륙의 다양한 사용자를 지원할 수 있게 되었다는 소식을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. VMware를 이미 사용 중인 고객은 거주 지역에서 변환 과정 없이 더욱 쉽게 Google Cloud로 마이그레이션할 수 있습니다. 소재 국가에서 데이터와 애플리케이션을 관리하고 서비스 요금을 현지 통화로 지불하는 등 기업 고객을 위한 다양한 혜택도 준비되어 있습니다. 현재 VMware Engine은 10개 리전에서 지원됩니다.

할인 진행 중

Google은 사용자가 VMware Engine을 부담없이 간편하게 시작하고 초기 비용을 최적화하도록 돕기 위해 최선을 다하고 있습니다. Google의 완전 관리형 서비스는 코어당 가장 높은 밀도의 저장용량과 메모리를 제공하여 총 소유 비용을 절감하는데 도움을 줍니다. 한정된 기간 동안 모든 VMware Engine SKU에 12% 할인 혜택과 신규 약정을 적용하고 있으며(자세한 내용은 영업팀에 문의) 약정 기간, 인스턴스 수, 리전을 달리하여 비용을 구성, 예측하고 사전에 비용을 계산할 수 있도록 온라인 가격 계산기를 개발했습니다.

2월 23일 웹 세미나 참여

2월 23일 오전 9시(태평양 표준시 기준)에 개최되는 vMug 웹 세미나에 참여하여 Google Cloud VMware Engine을 이용한 서비스로서의 VMware에 대한 획기적인 접근 방식을 알아보세요. 애플리케이션 재설계 없이 클라우드로 빠르게 마이그레이션하여 운영을 통합하고 운영 효율성을 높이는 방법을 알려드립니다. 일반적인 문제와 주요 사용 사례를 살펴보고 Cloud AI, BigQuery, Cloud Storage 등 기본 Google Cloud 서비스를 활용하는 방법도 설명합니다. 또한 실습을 통해 VMware Engine을 시험 사용해 보고 Google Cloud로의 이전 과정이 어떻게 진행되는지 파악할 수 있는 기회도 제공됩니다. 웹 세미나에서 뵙겠습니다.