2025년, 구글 클라우드는 Gemma 3 및 Gemini 2.5와 같은 새로운 AI 모델과 데이터베이스용 Gen AI Toolbox와 같은 AI 기반 도구를 포함하여 AI 분야에서 상당한 발전을 발표했습니다. 고객 사례에서는 로레알, 도이치 거래소, 보다폰 이탈리아와 같은 기업들이 구글 클라우드를 활용하는 모습이 강조되었습니다. 주요 제품 출시로는 Ironwood TPU, Vertex AI RAG 엔진, 그리고 Veo 3 비디오 생성 모델이 있었습니다. 구글 클라우드는 스웨덴에 새로운 리전을 개설하고 사이버 보안 회사 Wiz를 인수하며 그 영역을 확장했습니다. 4월에는 연례 Google Cloud Next 컨퍼런스가 개최되어 AI 인프라 및 에이전트 시스템의 혁신을 선보였습니다. 독자들은 생성형 AI 관련 자격증 및 학습 기회를 포함하여 AI 관련 자격증 및 학습 기회에 관심을 보였습니다. 보안은 AI 보호 및 사이버 범죄, 에이전트 보안에 대한 논의와 함께 여전히 중요한 초점이었으며, Agent Payment Protocol (AP2)는 기업 내에서 AI를 수익화하는 주목할 만한 방법으로 부상했습니다.

EuroDaT는 헤센주의 자회사로, 민감한 금융 데이터의 통제되고 사례별 교환을 가능하게 하는 선구적인 데이터 신탁입니다. 주요 은행들과 함께 개발한 safeAML 시스템은 자금 세탁 방지를 효과적으로 위해 정보 공유를 디지털화합니다. 전통적으로 이 과정은 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정으로 인해 번거로운 전화 통화를 수반했습니다. safeAML은 은행들이 직접적인 데이터 노출 없이 다른 은행으로부터 필요한 거래 세부 정보를 디지털 방식으로 접근할 수 있도록 합니다. EuroDaT는 Google Cloud의 인프라, 특히 Google Kubernetes Engine을 사용하여 확장 가능하고 GDPR 규정을 준수하는 플랫폼을 구축합니다. 이 클라우드 네이티브 접근 방식은 자동화된 규정 준수를 위해 Infrastructure as Code를 통해 관리되는 각 데이터 요청에 대한 안전하고 격리된 환경을 보장합니다. safeAML은 현재 독일 은행에서 시범 운영 중이며, 의심스러운 거래 조사를 가속화하고 오경보를 줄이고 있습니다. 이 시스템은 데이터 기밀성을 손상시키지 않으면서 더 빠르고 정확한 거래 분석을 가능하게 합니다. EuroDaT의 모델은 금융을 넘어 ESG 보고 및 의료 연구와 같은 분야에서 안전한 데이터 공유를 위한 솔루션을 제공합니다. 그들은 중소기업이 금융 기관과 ESG 데이터를 안전하게 공유할 수 있도록 돕기 위해 독일 지속 가능성 코드와 협력하고 있습니다. 의료 분야에서 EuroDaT는 COVID 이후 고용 영향에 대한 연구에서 입증된 바와 같이, 연구 및 정책 결정을 위해 민감한 건강 및 고용 데이터를 안전하게 집계할 수 있도록 합니다. 핵심 원칙은 필요할 때 안전하고 통제된 데이터 교환을 촉진함으로써 데이터 주권을 강화하는 것입니다. EuroDaT는 중립적인 데이터 신탁 역할을 함으로써 데이터 보호가 최우선이 되도록 보장합니다. Google Cloud와의 파트너십은 비즈니스, 당국 및 연구 기관 간의 디지털 협업 기반에 데이터 개인 정보를 통합합니다.

이 Google Cloud 블로그 게시물은 2025년 상반기 가장 인기 있었던 콘텐츠를 중간 결산하여 제공합니다. Vertex AI의 Imagen 4 및 Veo 3과 같은 새로운 모델, 데이터베이스용 생성 AI 도구 등 AI 분야의 발전을 강조합니다. 또한 AI 네이티브 데이터-투-AI 플랫폼으로 발전한 BigQuery의 향상된 기능과 Cloud Run GPU의 일반 가용성도 다룹니다. 보안 업데이트도 포함되어 있으며, 위협 탐지 전략, Juniper Networks 및 Ivanti Connect Secure를 표적으로 삼는 스파이 활동, 사이버 범죄 그룹에 대한 대응 지침을 자세히 설명합니다. 또한 Wiz 인수를 통해 클라우드 보안을 강화하기로 한 Google의 합의도 발표합니다. 더불어 클라우드 자격 증명의 중요성 증가, Cloud WAN을 통한 글로벌 연결 확장, 에이전트 기반 기업 개발에 대해서도 언급합니다. 풀스택 AI 앱을 위한 Firebase Studio 및 Formula E의 AI 드라이버 에이전트와 같은 혁신 사례도 소개합니다. 마지막으로 다양한 산업 전반에 걸쳐 생성 AI의 실제 적용 사례를 강조합니다.

Google Cloud는 파트너 에코시스템과 오픈소스에 투자하고 AI를 더욱 유용하게 만드는 것으로 한 해를 시작했습니다. Vertex AI의 에이전트 평가와 RAG 구현을 구축하고 배포하는 완전 관리형 서비스인 RAG 엔진 등 여러 가지 AI 업데이트를 발표했습니다. 또한 Google Cloud는 확장성이 뛰어난 클러스터링 시스템인 A3 울트라 가상머신과 하이퍼컴퓨트 클러스터로 AI 하이퍼컴퓨터를 업데이트했습니다. 파트너 마케팅 스튜디오를 비롯한 파트너와의 관계에 투자했으며, 데이터베이스를 위한 Gen AI 툴박스 공개 베타 등 오픈소스 관련 발표를 여러 차례 진행했습니다. 또한 전미 소매업 연맹 컨퍼런스에서 AI 에이전트와 AI 기반 검색이 소매업체의 운영 효율을 높이는 데 어떻게 도움이 되는지 시연하며 AI 역량을 선보였습니다. 또한 지도 미세 조정에 대한 포괄적인 가이드와 RAG 검색을 최적화하는 방법 등 AI 구현에 관한 여러 가이드와 모범 사례를 공유했습니다. 또한 Google Cloud는 Vertex AI Studio에서 개방형 모델을 사용하는 방법에 대한 새로운 문서를 게시했습니다. 회사의 리더들이 AI 파일럿을 프로덕션 환경으로 성공적으로 전환하는 방법에 대한 관찰과 지침을 공유했습니다. Google Cloud의 AI 기술 채택이 크게 증가하여 Gemini API 사용량이 36배, Vertex AI의 Imagen API 사용량이 5배 가까이 증가했습니다. Google은 앞으로도 매월 AI 발표, 뉴스, 모범 사례에 대한 업데이트를 제공할 예정입니다.

Google Compute Engine은 이제 Windows Server 2025를 지원하므로 고객은 Windows Server 2025 Data Center 및 Data Center Core 에디션과 Windows SQL Server 2022를 실행할 수 있습니다. Google Agentspace는 고급 추론, 검색 및 엔터프라이즈 데이터를 사용하여 직원이 단일 프롬프트로 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 도와주는 새로운 도구입니다. Check Grounding API는 사용자가 광범위한 모델 재학습 없이도 Best of N을 구현하여 응답 품질을 개선할 수 있는 새로운 유용성 점수 기능을 출시했습니다. NVIDIA H200 텐서 코어 GPU와 하이퍼컴퓨트 클러스터로 구동되는 A3 울트라 VM은 현재 프리뷰로 제공되어 AI 워크로드의 성능을 크게 향상시켰습니다. Mandiant Academy는 CTI 프로그램을 설계하고 구축하는 방법을 설명하는 새로운 온디맨드 과정인 사이버 위협 인텔리전스 프로그램 설계 플레이북을 발행했습니다. 투발루 바카(Tuvalu Vaka) 케이블이 추가됨에 따라 처음으로 투발루에 해저 케이블 연결이 이루어지게 되어 태평양의 디지털 격차가 줄어들고 있습니다. reCAPTCHA 비밀번호 유출 감지 컨테이너 앱은 손상된 자격 증명을 감지하고 사용자에게 비밀번호를 변경하라는 메시지를 표시하여 계정 탈취로부터 사용자를 더 쉽게 보호할 수 있는 새로운 도구입니다. Google Cloud는 Rocky Linux, Alma 및 SUSE를 비롯한 여러 새로운 운영 체제 스캔에 대한 GA 지원과 추가 언어 패키지를 포함하도록 업그레이드된 주문형 스캔을 발표했습니다. 이제 Compute Engine 약정 사용 할인에 기간 연장을 사용할 수 있으므로 고객은 CUD의 기간을 사전 설정된 1년 및 3년 옵션 이상으로 연장할 수 있습니다. Google Cloud는 사이버 위협 인텔리전스 프로그램 설계 플레이북, reCAPTCHA 비밀번호 유출 감지 컨테이너 앱 등 여러 가지 새로운 기능과 업데이트도 발표했습니다.

구글 클라우드는 2024년에 많은 중요한 발표와 개발을 보였습니다. 1월에는 구글 클라우드가 플랫폼에서 데이터를 이동하는 사용자에게 데이터 전송 수수료를 폐지했습니다. 2월에는 Gemini 모델에 대한 Vertex AI 고객의 접근 확대와 같은 AI 주제에 중점을 두었습니다. 3월에는 개발자들이 혁신의 경계를 넓히는 동안 비즈니스 리더들은 구글 클라우드에서 AI를 안전하게 배포하는 방법에 대해 배웠습니다. 4월에는 구글 클라우드 넥스트에서 기록적인 218개의 발표가 이루어졌으며, 구글 Axion 프로세서의 도입이 포함되었습니다. 5월에는 구글 클라우드 TPU의 6세대인 Trillium이 도입되었으며, AI 기반 애플리케이션에 중점을 두었습니다. 6월은 데이터베이스를 현대화하고, 시스템 신뢰성을 높이고, AI 기반 앱을 생성하는 달이었습니다. 7월에는 구글 분산 클라우드 에어 갭 어플라이언스의 일반 제공과 커스텀 Axion 및 TPU 칩의 역사에 대한 회고가 있었습니다. 일년 내내 구글 클라우드는 기능을 확장하고, 새로운 모델과 서비스를 도입하며, 다양한 산업에서 AI의 영향을 탐구했습니다. 연말에는 새로운 이미지 및 비디오 생성 모델의 제공과 Trillium의 일반 제공으로 2025년에 대한 흥미로운 전망을 마련했습니다.

구글 클라우드는 2025년 1분기에 런던 중심부에 AI Playground를 개설하여 AI 활용에 필요한 기술과 지식 격차를 해소하고자 합니다. AI Playground는 기업과 개인이 AI에 대한 이해를 높이고, 잠재력을 탐색하며, 실무적인 전문성을 개발할 수 있는 역동적인 허브 역할을 할 것입니다. 이 공간에는 구글의 강력한 Gemini 모델 패밀리가 설치되어 다중 모드 및 에이전트 기능을 보여주는 인터랙티브 데모를 제공합니다. 방문객들은 Gemini가 복잡한 데이터를 분석하고, 창의적인 형식을 생성하며, 혁신적인 솔루션을 구현하는 능력을 직접 경험하고 실험할 수 있습니다. AI Playground는 방문객들이 AI와 직접 소통하고, 실습 워크숍과 해커톤에 참여하며, 구글 클라우드 AI 전문가들과 교류할 수 있는 몰입형 학습 환경으로 설계되었습니다. 이 공간은 증가하는 AI 기술 개발 수요에 부응하여 실습 실험, 기술 개발, 커뮤니티 구축 및 현실 세계의 영감을 얻을 수 있는 전용 공간을 제공합니다. AI Playground는 구글 클라우드 전문가가 진행하는 인터랙티브 워크숍과 해커톤을 통해 개인과 팀이 AI 시대에 성공하는 데 필요한 전문 지식을 갖추도록 지원합니다. 접근 가능한 학습 기회를 제공하고 번창하는 AI 커뮤니티를 육성함으로써 AI Playground는 개인과 기업이 더 나은 미래를 만드는 데 기여할 수 있도록 합니다. AI Playground는 호기심과 혁신이 만나고, 실습 중심의 학습이 이루어지며, AI의 잠재력이 발휘되는 곳이 될 것입니다. 2025년 1분기 개장 예정이며, AI 여정을 시작하고자 하는 분들은 일정을 미리 확인하시기 바랍니다.

"영국은 인공지능 혁명의 최전선에 있으며, 지난 1년 동안 인공지능에 대한 검색 관심이 50% 증가했습니다. 구글 클라우드의 차세대 인공지능 기초 모델인 Gemini는 다양한 산업 분야의 영국 기업들이 인공지능의 잠재력을 활용할 수 있도록 강력한 지원을 제공하고 있습니다. 런던에서 열린 구글 클라우드 서밋은 Gemini의 영향력을 보여주고 있으며, 구글 클라우드의 광범위한 포트폴리오에서 혁신적인 기술을 선보이며 산업 분야에서 인공지능이 어떻게 변화를 일으키고 있는지 보여주고 있습니다. 구글과 보다폰의 10년간의 10억 달러 이상의 파트너십은 유럽과 아프리카에서 클라우드, 사이버 보안, 기기 및 서비스 분야에서 협력을 강화하고 있습니다. 구글 클라우드의 새로운 영국 데이터 센터에 대한 10억 달러의 투자는 인공지능 혁신과 신뢰할 수 있는 디지털 서비스에 대한 구글의 헌신을 강화하고 있습니다. 인공지능에 대한 추진력은 명확합니다. 영국의 거의 2/3의 기업이 인공지능 예산의 상당 부분을 생성형 인공지능에 할당하고 있습니다. 구글 클라우드는 Gemini와 구글 클라우드 AI를 활용하여 의료, 소매, 개발 및 자원 계획 분야에서 실제 영향을 미치는 영국의 주요 기업인 BUPA UK, Dunelm, Incubeta 및 보다폰을 강조하고 있습니다. 구글 클라우드는 데이터 거주지에 대한 약속을 확대하여 영국 기업들이 Gemini 1.5 Flash의 기계 학습 처리를 영국 내에서 실행할 수 있도록 하여 데이터 주권과 규정 준수 문제를 해결하고 있습니다. 구글 클라우드는 또한 영국 및 EMEA의 스타트업을 지원하고 있으며, 영국 기반의 60% 이상의 생성형 인공지능 스타트업이 구글 클라우드 고객입니다. 구글 클라우드는 런던에 구글 클라우드 스타트업 허브를 출시하여 스타트업과 개발자들을 위한 전용 커뮤니티 공간을 제공하고 있습니다. 허브는 실습 학습, 네트워킹 기회 및 산업 리더와의 접근성을 제공합니다. 구글 클라우드는 또한 개발자와 기업을 위한 인공 지능 데모 공간인 AI 플레이그라운드를 오픈하여 개발자와 기업을 위한 인공 지능 데모 공간을 제공하고 있습니다. 데이터 플랫폼을 강화하기 위해 구글 클라우드는 Gemini 모델과 BigQuery의 통합, 새로운 합성 데이터 기능, 대화형 분석 및 보안 기능을 강화하는 등 주요 제품 업데이트를 발표하고 있습니다. 구글은 또한 엔터프라이즈 티어의 Code Assist를 출시하여 보안, 컨텍스트 및 구글 클라우드 서비스와의 통합을 강화하고 있습니다. 이러한 투자는 구글 클라우드가 모든 사용자에게 데이터와 인공지능을 더 접근하기 쉽고 강력하게 만드는 데 대한 헌신을 보여주고 있습니다. 서밋은 영국이 인공지능의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 클라우드 기술의 협력적인 잠재력을 보여주고 있습니다.

생성형 AI의 세계는 끊임없이 업데이트와 새로운 모델이 출시되면서 빠르게 진화하고 있습니다. Vertex AI는 Google, 파트너사, 오픈 커뮤니티에서 온 150여 개 이상의 모델에 대한 액세스를 제공합니다. Gemini 1.5 Flash는 짧은 대기 시간과 경쟁력 있는 가격을 제공하는 반면, Gemini 1.5 Pro는 복잡한 사용 사례를 위한 업계 최고 수준인 2백만 토큰 컨텍스트 윈도우를 자랑합니다. Imagen 3는 향상된 기능과 안전 조치를 갖춘 이미지 생성 분야에서 뛰어납니다. Gemma 2는 증가된 성능과 효율성으로 Google의 차세대 오픈 모델을 나타냅니다. Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet이 Vertex AI 모델 컬렉션에 합류합니다. Vertex AI의 Model Builder를 통해 원형에서 제작까지 통합 개발 및 모델 커스터마이징이 가능합니다. 컨텍스트 캐싱은 긴 컨텍스트 애플리케이션의 입력 비용을 크게 절감합니다. 통제된 생성은 원하는 출력 형식을 보장합니다. 배치 API는 대기 시간에 영향을 받지 않는 대량의 프롬프트에 대한 효율성을 최적화합니다. 향상된 모델 모니터링 기능은 Vertex AI 외부에서 호스트되는 모델을 지원하며 통합 관리를 제공합니다. Vertex AI의 Ray는 분산형 AI 워크로드를 단순화합니다. 프롬프트 관리에서는 프롬프트 라이브러리, 버전 관리, AI 생성 제안을 제공합니다. 평가 서비스는 빠른 평가와 요약 및 질의 응답을 위한 특수 메트릭으로 모델 성능 평가를 지원합니다.

LLM의 힘을 활용하는 것은 두 가지 과제를 제시합니다. 내재된 무작위성을 관리하고 빈번히 나타나는 사실상의 부정확성을 해결하는 것입니다. 이러한 장애물을 해결하기 위해 Vertex Gen AI Evaluation Service를 활용하여 다양한 LLM에서 생성된 옵션 중에서 가장 좋은 응답을 자동으로 선택하는 새로운 워크플로가 개발되었습니다. 이 워크플로에는 여러 응답을 생성하고, 이를 쌍으로 평가하여 가장 좋은 응답을 식별하고, 점별 평가를 사용하여 그 품질을 평가하는 것이 포함됩니다. 금융 기관의 고객 대화 요약 사용 사례는 이 워크플로를 실제 업무에 적용하는 것을 보여줍니다. 이 워크플로는 LLM에서 생성된 요약의 정확성, 유용성 및 간결성을 향상시켜 시스템의 의사 결정에서 신뢰와 투명성을 촉진합니다. 이 워크플로는 질의 응답 및 요약을 포함한 모든 모드나 사용 사례에 적용할 수 있습니다. LLM의 확률적 특성과 Vertex Gen AI Evaluation Service를 활용함으로써 이 워크플로는 LLM의 모든 잠재력을 해제합니다.

이번 주 Google Cloud Innovators 업데이트에서는 여러 가지 새로운 기능과 업데이트를 소개합니다. Vertex AI 모델 모니터링이 향상되어 운영 중인 모델을 더 잘 모니터링할 수 있습니다. 신규 사용자는 계정을 만들거나 로그인하지 않고도 Vertex AI를 사용해 볼 수 있습니다. 이제 관리형 Redis에서 단일 영역 인스턴스를 사용할 수 있습니다. 이제 IAM 조건을 사용하여 BigQuery 리소스에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다. GKE에 새로운 플릿 수준 기능 관리자가 추가되어 Kubernetes 클러스터 전반에 걸쳐 일관된 동작이 가능합니다. Google Cloud 커뮤니티에서는 RAG(retrieval augmented generation), Security Command Center의 사전 보안 알림, BigTesty를 사용한 SQL 쿼리 테스트에 대한 통찰력을 공유합니다. 학습 기회로는 BigQuery를 사용한 AI 챗봇 구축, 클라우드 간 네트워킹 이해, AI 애플리케이션을 위한 Cloud Run 활용, Google 검색을 통해 Vertex AI 결과 기반 확립 등이 있습니다. 또한, Google Cloud는 Oracle과 파트너십을 맺어 다양한 데이터베이스 및 연결 옵션을 제공합니다.

Google Cloud는 최신 업데이트, 발표, 리소스, 이벤트, 학습 기회를 제공합니다. 이 플랫폼은 리셀러가 시작한 판매를 통해 효율적인 프라이빗 거래를 가능하게 하는 채널 프라이빗 오퍼를 제공합니다. 벤치마크 연구에서는 스트리밍 데이터 처리를 위한 Apache Flink와 Google Cloud Dataflow의 비용과 성능을 비교합니다. 보안 게이트웨이는 인그레스 게이트웨이에 대한 뮤추얼 TLS로 보안을 향상시킵니다. 와일드카드 인증서는 여러 서비스의 인증서 관리를 간소화합니다. 벡터 검색을 통해 사용자는 BigQuery에 저장된 로그와 자산 메타데이터를 분석할 수 있습니다. Nuvem 대서양 횡단 해저 케이블 시스템이 아조레스까지 확장됩니다. 크로스 클라우드 네트워킹은 인프라 관리를 간소화하고 클라우드 배포 아키텍처는 워크로드 아키텍처를 안내합니다. N4 및 C4라는 일반 용도 VM은 비용과 성능을 최적화합니다. 검증된 피어링 공급자는 Google로의 연결을 간소화합니다. 새로운 훈련 프로그램은 기술 커리어로의 온램프를 확장합니다.

Google Cloud에서는 업데이트, 발표, 리소스, 이벤트, 학습 기회를 위한 중앙 허브를 제공합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다. - 크로스 클라우드 물질화된 뷰를 사용하면 여러 클라우드 플랫폼 간에 원활한 분석이 가능합니다. - Google Cloud가 Palo Alto Networks의 올해의 글로벌 클라우드 서비스 제공업체로 선정되었습니다. - GKE Enterprise는 중요한 애플리케이션과 AI/ML 워크로드 관리를 위한 90일 무료 평가판을 제공합니다. - BigQuery 비용 관리 도구는 지출을 최적화하고 예상치 못한 비용 발생을 방지하는 데 도움이 됩니다. - 생성형 AI 발전으로 Google Cloud의 오퍼링을 통해 고객 서비스가 향상되었습니다. - 클라우드 FinOps 모범 사례를 통해 조직은 클라우드 예산을 최적화할 수 있습니다. - Google Cloud의 데이터 분석 혁신 로드맵은 BigQuery, 스트리밍 분석, 데이터 레이크에 대한 전략을 설명합니다. - Vertex AI 검색은 맞춤형 검색 애플리케이션을 위한 생성형 AI 기능을 제공합니다. - 벡터 유사성 검색을 통해 추천 엔진과 기타 애플리케이션을 간편하게 구축할 수 있습니다. - 클라우드 배포 향상된 기능으로는 배포 전후 작업과 Skaffold 업데이트가 있습니다. - Artifact Registry의 원격 및 가상 리포지토리는 종속성 관리를 용이하게 합니다.

2023년은 기술 및 클라우드 컴퓨팅에서 큰 발전을 이룬 한 해였습니다. Google Cloud에서는 Vertex AI에서 생성형 AI 지원, Cloud Logging의 로그 분석, 애플리케이션 통합 등 다양한 중요한 신규 제품과 서비스를 출시했습니다. 또한 Google Cloud는 신규 클라우드 지역 출시와 새로운 AI 최적화 하드웨어 개발을 포함하여 인프라에 상당한 투자를 했습니다. 이 회사는 또한 새로운 가격 옵션을 도입하고 무료 계층 제품을 확장하여 서비스를 더욱 쉽고 저렴하게 이용할 수 있도록 조치를 취했습니다. 2024년을 내다보면 Google Cloud는 클라우드 컴퓨팅 시장에서 계속해서 선도적인 역할을 수행할 입지를 갖추었습니다.

Looker Studio는 개인별 리포트를 도입하여 사용자가 공유 대시보드를 수정하지 않고 데이터를 탐구하고 내부 통찰력을 얻을 수 있도록 지원합니다. 자동화된 리포트 업데이트는 중요한 비즈니스 의사 결정에 필요한 데이터의 신선도를 보장합니다. 빠른 필터 기능은 리포트 내에서 더욱 빠르고 강력한 데이터 탐구를 가능하게 합니다. 업데이트 일시 중지를 통해 리포트 구성 중에 쿼리 볼륨과 비용을 제어할 수 있습니다. 기반 데이터를 확인하여 데이터 맥락과 구조를 더욱 심도 있게 파악할 수 있습니다. 이러한 업데이트를 통해 Looker Studio 사용자는 최신 데이터에 액세스하고 효율적으로 통찰력을 탐구하여 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. Looker Studio는 사용자 기반을 지속적으로 확장하여 Looker 제품군에 매월 1,000만 명의 사용자가 액세스할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이 플랫폼은 자체 분석 기능으로 사용자에게 권한을 부여하여 더욱 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 목표로 합니다.

기업용 비즈니스 인텔리전스 플랫폼인 Looker Studio Pro가 이제 Android 및 iOS 기기용 모바일 앱을 제공합니다. 이 앱은 모바일 화면을 위해 보고서를 최적화하는 동적 보고서 레이아웃 기능을 제공하여 보다 쉽게 탐색하고 읽을 수 있습니다. 사용자는 분류된 폴더를 통해 모든 보고서에 액세스하고 쉽게 검색할 수 있도록 정렬할 수 있습니다. 보고서 공유는 단 한 번의 탭으로 간소화되며, 모든 기기에서 액세스할 수 있는 링크가 생성됩니다. 이 앱을 사용하면 예약된 이메일과 채팅에서 대화형 보고서에 원활하게 액세스할 수 있습니다. 1,000개 이상의 데이터 소스와 커뮤니티 소싱 보고서 템플릿에 연결합니다. Looker Studio Pro 모바일 앱에 액세스하려면 사용자는 기존 Looker Studio Pro 구독이 있어야 하며 회사 자격 증명으로 로그인해야 합니다. Google Play 또는 App Store에서 앱을 다운로드하면 언제 어디서나 보고서를 보고 비즈니스에 대한 실시간 데이터를 얻을 수 있습니다.

System Insights는 Cloud SQL의 모니터링 도구로 성능, 사용량, 비용 통찰력을 제공하여 데이터베이스 성능 문제를 진단하는 데 도움이 됩니다. 맞춤형 메트릭이 있는 중앙 집중식 모니터링 대시보드가 필요한 상황에 적합합니다. 대시보드는 주요 시스템 리소스와 상태를 빠르게 보여줍니다. 사전 구축된 대시보드는 RED와 USE 관찰 프레임워크를 기반으로 조치 가능한 메트릭을 표시합니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 메트릭을 시스템 이벤트와 연관 지어서 성능 문제의 근본 원인을 파악할 수 있습니다. System Insights는 특수 사용 사례에 맞게 사용자 정의 보기를 제공합니다. 쿼리 인사이트와 선제적 데이터베이스 안전 권장 사항을 보완하여 Cloud SQL에 대한 포괄적 모니터링 솔루션을 제공합니다. 이 도구는 데이터베이스 문제 해결 진입 장벽을 줄이고 사용자 정의 메트릭과 보기를 통해 고급 사용자에게 권한을 부여합니다. 대시보드에 이벤트를 통합하여 문제 해결 과정을 간소화하고 사용자가 메트릭을 시스템 이벤트와 연관 지을 수 있습니다. System Insights는 데이터베이스 모니터링과 문제 해결을 더 쉽고 효율적으로 만들도록 설계되었습니다.

데이터 분석이 발전하면서 SQL과 같은 기존 도구는 한계에 직면합니다. 새로운 오픈소스 라이브러리인 BigQuery DataFrames는 Python의 유연성과 BigQuery의 확장성을 결합하여 대규모 데이터 분석을 가능하게 합니다. BigQuery DataFrames는 데이터 입출력, 데이터 조작, 팬더스로의 원활한 전환을 통합합니다. 또한 ML API를 통해 BigQuery의 ML 기능을 강화하고, 확장 가능한 Python 함수, 원격 함수 배포, Vertex AI와의 통합을 제공합니다. BigQuery DataFrames는 Hex 및 Deepnote와 같은 타사 도구와 통합되어 다국어 지원 및 대화형 데이터 분석을 제공합니다. BigQuery와 Vertex AI SDK 간의 핸드오프를 간소화하여 수동 데이터 이동의 필요성을 없앱니다. BigQuery DataFrames를 사용하면 개발자는 Python을 사용하여 클라우드의 확장성을 활용하여 BigQuery에서 직접 데이터를 처리할 수 있습니다. 탐색적 데이터 분석 및 복잡한 데이터 조작을 위한 친숙한 Python API를 제공합니다. BigQuery DataFrames는 대규모 ML 트레이닝, 원격 함수 배포, Vertex AI와의 통합을 지원합니다. BigQuery ML에 Python 액세스 가능한 인터페이스를 제공하고, 생성적 AI 프로젝트를 간소화하고 Vertex AI의 기반 모델을 통합합니다. BigQuery DataFrames는 Python 처리를 클라우드로 오프로드함으로써 데이터 분석에서 AI 파이프라인으로의 전환을 용이하게 하여 원활한 프로덕션 배포를 가능하게 합니다. BigQuery의 사용자 권한 모델을 활용하여 Python 개발자가 BigQuery 내에서 자신의 기술을 사용할 수 있습니다. BigQuery DataFrames는 단일 패키지로 제공되며 Jupyter 노트북, BigQuery Studio, Colab Enterprise를 포함한 다양한 Python 환경에 쉽게 설치하여 사용할 수 있습니다. BigQuery의 관리형 스토리지와 BigLake 테이블 기반에서 통합 Python API를 제공하며, 대규모 데이터셋을 처리하도록 자동으로 확장됩니다.

HTTP/2 기반 DDoS 공격이 급증하여 이전 레이어 7 공격을 능가했습니다. Google의 글로벌 로드 밸런싱 인프라는 이러한 공격을 네트워크 에지에서 효과적으로 완화하여 중단을 방지했습니다. 이러한 공격은 HTTP/2의 스트림 멀티플렉싱 및 빠른 리셋과 같은 기능을 악용하여 높은 요청률을 달성합니다. HTTP/2의 빠른 리셋 공격은 클라이언트가 요청을 보낸 직후 해당 요청을 취소하는 데 의존하여 무제한 수의 진행 중인 요청을 허용하고 서버와 클라이언트 간 비용 비대칭성을 생성합니다. 공격 변형에는 지연된 취소와 스트림 한계 초과가 포함됩니다. 완화에는 GOAWAY 프레임을 사용하여 남용을 감지하고 연결 통계를 추적할 때 연결을 닫는 것이 포함됩니다. HTTP/2 서버는 취소되지 않는 변형을 완화하기 위해 스트림 한계를 초과하는 연결을 닫아야 합니다. 프로토콜 차이로 인해 이러한 공격 방식이 HTTP/3에 직접 적용될 가능성은 낮습니다. Google은 협력된 공개 프로세스를 통해 업계 파트너와 협력하여 HTTP/2 취약성을 해결했습니다.

최근 Google에서 분산 서비스 거부(DDoS) 공격의 크기가 기하급수적으로 증가하는 것을 목격했습니다. 최근 공격에서 초당 3억 9800만 개의 요청을 기록했습니다. 이 공격은 스트림 멀티플렉싱을 기반으로 한 새로운 HTTP/2 "Rapid Reset" 기법을 사용했으며, 여러 인터넷 인프라 기업에 영향을 미쳤습니다. 이 공격은 Google 서비스와 인프라뿐 아니라 고객을 표적으로 하여 DDoS 공격의 위협이 커지고 있음을 보여줍니다. Google은 업계 파트너와 협력하여 이 공격 방식에 대한 정보를 공유하고 완화책을 개발했습니다. 이 공격은 CVE-2023-44487로 추적되며 HTTP/2 프로토콜을 지원하는 서버와 프록시에 영향을 미칩니다. HTTP/2 기반 서비스를 사용하는 조직은 공급업체 패치를 적용하거나 시스템의 취약성을 확인하는 것이 좋습니다. 대규모 DDoS 공격을 방어하려면 상당한 인프라 투자가 필요하며, Google 클라우드 고객은 Google의 글로벌 네트워크와 DDoS 보호 기능을 활용하여 이를 활용할 수 있습니다. Google 클라우드의 애플리케이션 로드 밸런서와 클라우드 아머는 CVE-2023-44487와 같은 취약성을 악용하는 것을 포함하여 DDoS 공격에 대해 사전에 보호 기능을 제공합니다. 보호 기능을 더욱 강화하려면 조직은 속도 제한과 AI 기반 적응적 보호를 갖춘 클라우드 아머 맞춤 보안 정책을 배포할 수 있습니다.

스트리밍 처리를 통해 사기 감지와 IoT와 같은 애플리케이션에서 활용되는 실시간 데이터 통찰력을 제공합니다. Dataflow는 스트리밍 작업에 필요한 컴퓨트 용량을 자동으로 조정할 수 있는 자동 확장 기능을 제공합니다. 이러한 기능에는 가로 및 세로 자동 확장이 포함되며, Streaming Engine을 통해 데이터 볼륨 변동에 대한 확장을 더욱 매끄럽게 지원합니다. 고객은 런타임 중 최소 및 최대 작업자 수 조정과 같은 자동 확장 매개변수를 사용자 지정해야 할 수도 있습니다. 이를 해결하기 위해 Dataflow는 사용자가 보정한 자동 확장을 위한 인플라이트 작업 업데이트를 도입했습니다. 이 기능을 사용하면 처리 지연을 일으키지 않고 런타임 중 작업자 한계를 업데이트하여 대기 시간 보장이 유지됩니다. Google Cloud 콘솔이나 Dataflow Update API를 통해 이용할 수 있습니다. Yahoo는 SLA를 위반하지 않고 스트리밍 파이프라인을 업데이트하여 대기 시간 급증을 줄이고 비용을 최적화하기 위해 이 기능을 성공적으로 구현했습니다. Dataflow는 Streaming Engine 및 인플라이트 작업 업데이트를 비롯한 다양한 자동 확장 기능을 제공하여 사용자는 특정 요구 사항에 맞게 자동 확장을 미세 조정할 수 있습니다. 자동 확장은 짧은 대기 시간 보장과 비용 최적화에 필수적입니다. Dataflow는 이 프로세스를 간소화하기 위한 종합적인 자동 확장 기능을 제공합니다. 자세한 내용과 향후 향상에 대한 업데이트는 Google Cloud 영업팀에 문의하세요.

Cloud Bigtable은 저지연과 고가용성을 제공하는 고도로 확장 가능한 NoSQL 데이터베이스입니다. 변경 스트림을 통해 Bigtable 데이터의 변경 사항을 추적하고 다른 시스템과 통합할 수 있습니다. 변경 스트림은 다양한 방법을 통해 활성화할 수 있으며 최대 7일 동안 데이터 변경에 대한 액세스 권한을 제공합니다. Dataflow 통합을 통해 일괄 처리, 스트리밍, 기계 학습 목적으로 변경 스트림 데이터를 처리할 수 있습니다. 변경 스트림의 사용 사례로는 분석, 이벤트 기반 애플리케이션, 마이그레이션, 멀티 클라우드 시나리오, 규정 준수가 있습니다. Peacock은 변경 스트림을 활용하여 데이터 파이프라인을 간소화합니다. 변경 스트림을 활성화하려면 Google Cloud 콘솔, API 또는 다른 도구를 사용할 수 있습니다. 변경 스트림은 Bigtable API와 통합하여 유연성과 제어 기능을 제공합니다. Bigtable의 데이터를 활용하고 데이터 파이프라인을 최적화하는 데 중요한 기능을 제공합니다.

Google Cloud Consulting은 클라우드 프로젝트 전달 전문 지식과 모범 사례를 제공하는 내부 플랫폼인 Delivery Navigator를 개발했습니다. 플랫폼은 이제 효율성을 향상하고 비즈니스 우선순위에 집중하기 위해 파트너에게 공개되고 있습니다. Delivery Navigator는 구글 기술과 방법론을 결합하여 트랜스포메이션 방법 라이브러리, 프로젝트 관리 통합, 원격 측정을 제공합니다. 이는 전달 방식을 표준화하고, 프로젝트 위험을 줄이며, 클라우드 에코시스템 내의 커뮤니케이션을 개선하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼에는 처음에는 엄선된 지식 기반이 포함되지만, Google은 파트너가 콘텐츠에 기여하도록 장려합니다. Delivery Navigator는 인기 있는 프로젝트 관리 도구와 통합되어 파트너가 선호하는 워크플로를 계속 사용할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 4분기 초에 공개 프리뷰로 출시될 예정이며 파트너 어드밴티지 포털을 통해 액세스할 수 있습니다. Google의 비전은 파트너와 고객이 참여하는 활기찬 클라우드 전달 방법론 커뮤니티를 만들어 클라우드 에코시스템에서 협업과 지속적인 개선을 촉진하는 것입니다.

Google Cloud Next '23는 클라우드 인프라, AI, 협업 도구의 발전을 선보입니다. 이 이벤트는 Google Cloud의 매출 성장, 수익성, 주요 조직과의 파트너십을 강조합니다. 주요 발표에는 AI 최적화 인프라, Vertex AI 플랫폼 업데이트, Google Workspace와 Google Cloud와 통합된 AI 비서인 Duet AI 도입이 포함됩니다. Google Cloud의 인프라 제품에는 Cloud TPU v5e, NVIDIA H100 GPU가 장착된 A3 VM, GKE Enterprise, Cross-Cloud Network, Google Distributed Cloud가 포함됩니다. Vertex AI 플랫폼 향상에는 PaLM 2, Imagen, Codey 업그레이드와 새로운 모델 및 툴링이 포함됩니다. Duet AI는 Google Workspace에서 기능을 확장하여 강화된 글쓰기 지원, 코드 완성, 회의 생산성 기능을 제공합니다. Google Cloud는 데이터 제어 및 보안의 중요성을 강조하며 사용자가 데이터 소유권과 개인정보를 보유하도록 합니다. 이 회사는 또한 AI 생성 이미지에 대한 디지털 워터마킹과 AI 워크플로우용 관리 서비스인 Colab Enterprise를 도입합니다. Google Cloud의 인프라, AI, 협력에 중점을 맞춤으로써 기업과 조직이 생성형 AI와 클라우드 기술의 이점을 활용할 수 있도록 지원합니다.

Google Cloud 고객상은 혁신과 긍정적인 변화를 추진하기 위해 클라우드 기술을 활용하는 조직을 인정합니다. 올해 수상자로는 데이터 기반 통찰력을 위한 AI를 사용한 Carrefour Belgium, 생성형 AI 서비스를 위한 AI/ML 인프라를 활용한 Kakao Brain, 환경적 영향에 대한 모바일 모니터링을 구현한 New York State Department of Environmental Conservation이 있습니다. DEI 고객상은 데이터와 AI를 통해 표현 및 포용성을 증진하는 조직을 인정하며, 사회적 영향력상 수상자는 긍정적인 커뮤니티 지원을 만들고 경제적 이동성을 촉진하는 기술의 힘을 입증합니다. 인재 변혁상 수상자는 직원에게 비즈니스 성공과 경력 성장을 이끄는 디지털 기술을 제공합니다. 산업 고객상은 Palo Alto Networks의 클라우드 우선적 보안 플랫폼, FMU의 교육적 범위 확장, 데이터 기반 암 치료를 통한 의료 서비스의 변화를 위해 COTA를 포함하여 다양한 분야의 조직을 축하합니다. Google Cloud는 제조업에서부터 공급망 및 소매업에 이르는 다양한 산업의 고객과 파트너십을 맺고 그들이 운영을 혁신하고 클라우드로 새로운 가능성을 창출하는 데 자부심을 느낍니다.

BigQuery의 향상된 JSON 지원은 복잡한 사전 처리의 필요성을 없애고 스키마의 유연성과 확장성을 제공합니다. JSON의 새로운 SQL 함수는 JSON 데이터의 손쉬운 추출, 생성, 조작을 가능하게 합니다. 허용 오차 변환 함수는 일치하지 않는 데이터 유형을 처리하여 데이터 변환을 더욱 쉽게 만듭니다. JSON 뮤테이터 함수를 통해 빠르고 손쉽게 JSON 데이터를 수정할 수 있습니다. JSON 생성 함수를 통해 SQL에서 직접 JSON 객체 및 배열을 생성할 수 있습니다. 새로운 함수는 사용자 데이터 추출, 필드 제거, 필드 수정 또는 추가 등의 데이터 분석 작업을 간소화합니다. JSON_STRIP_NULLS는 JSON null을 제거하여 데이터를 압축합니다. JSON_SET은 JSON 필드의 추가 또는 수정을 가능하게 합니다. JSON_OBJECT는 속성/값 쌍에서 JSON 객체를 생성합니다. BigQuery의 지속적인 기능 향상은 JSON 분석을 더욱 효율적이고 강력하게 만드는 것을 목표로 합니다.

Cloud Spanner 변경 스트림을 사용하면 분석, 이벤트 기반 애플리케이션 등을 위해 데이터베이스 변경 내용을 거의 실시간으로 추적할 수 있습니다. 변경 스트림은 BigQuery로 데이터를 복제하여 분석하도록 손쉽게 구성할 수 있습니다. Pub/Sub 및 Kafka를 지원하는 변경 스트림을 사용하면 Spanner 데이터가 하류 시스템에서 작업을 트리거하는 이벤트 기반 아키텍처를 만들 수 있습니다. 변경 스트림을 만들려면 DDL을 작성하고 이벤트 스트리밍 파이프라인을 구성해야 합니다. Dataflow 템플릿과 Kafka 커넥터를 사용하면 이러한 파이프라인을 간편하게 만들 수 있습니다. 변경 스트림에서는 NEW_VALUES와 같은 다양한 값 캡처 유형을 사용하여 다른 사용 사례에 최적화할 수 있습니다. 변경 스트림은 외부 일관성, 대규모, 가용성을 제공합니다. 기업에 필요한 유연성으로 이벤트 기반 애플리케이션을 더 손쉽게 만들 수 있습니다. 변경 스트림 시작은 간편하며, 유료 및 무료 사용을 위한 리소스를 제공합니다.

관계형 데이터베이스는 분석 쿼리에 최적화되어 있지 않으므로, 데이터 웨어하우스에 연결하면 이점이 있습니다. Dataflow Templates를 사용하면 맞춤형 코드나 인프라 관리 없이도 MySQL을 BigQuery에 쉽게 연결할 수 있습니다. Dataflow Data Pipelines는 매시간, 매일 또는 매주 예약할 수 있는 반복적 배치 작업에 적합합니다. MySQL-to-BigQuery 파이프라인은 예약, 소스 연결 문자열, BigQuery 출력 테이블을 비롯한 구성 매개변수가 필요합니다. 선택적 매개변수로는 SQL 쿼리, 인증 자격 증명, Dataflow 관련 구성이 있습니다. 파이프라인 정보 화면은 실행 기록과 작업 세부 정보를 제공하고, Dataflow 모니터링 경험은 작업 그래프, 로깅 패널 및 성과 지표를 제공합니다. 데이터의 최종 도착지는 BigQuery SQL 작업 공간입니다. 연속적인 데이터 복제의 경우 Datastream 또는 Change Data Capture Dataflow 템플릿을 고려하세요.

시간 순서 예측은 여러 산업에 꼭 필요합니다. 공휴일은 시간 순서 데이터에 영향을 미치며, 이에 따라 예측 모델에 이를 반영하는 것이 중요합니다. BigQuery ML은 이제 ARIMA_PLUS 및 ARIMA_PLUS_XREG 모델에서 사용자 지정 공휴일 모델링 기능을 제공합니다. 이 기능을 통해 사용자는 내장된 공휴일 데이터에 액세스하고, 공휴일 매개변수를 사용자 지정하며, 개별 공휴일이 예측 결과에 미치는 영향을 설명할 수 있습니다. Google I/O와 같은 이벤트에 사용자 지정 공휴일을 만들면 예측 정확도가 크게 향상될 수 있습니다. 사용자 지정 공휴일 모델링을 사용하면 사용자는 회사별 공휴일을 통합할 수 있으며, 예측 모델의 설명 가능성과 정확도를 높일 수 있습니다. BigQuery ML은 공개 데이터 세트와 ML.HOLIDAY_INFO 테이블 값 함수를 제공하여 예측 모델에서 사용되는 공휴일을 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 예측 모델의 사용자 지정 공휴일 모델링은 이제 BigQuery ML에서 미리 볼 수 있습니다. GoogleSQL을 사용한 쉬운 구성, 향상된 투명성, 시간 순서 예측에 대한 향상된 설명 가능성과 같은 이점을 제공합니다.