데이터와 AI를 통한 다음 시대의 혁신 및 효율성 과제 해결

* 본 아티클의 원문은 2023년 3월 30일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

오늘날의 비즈니스 환경은 끊임없이 변화하고 있지만 고객의 요구는 그 어느 때보다 명확합니다. 고객은 운영 비용을 절감하고 수익을 늘리며 고객 경험을 혁신하기를 원합니다. 오늘, 제3회 연례 Google Data Cloud & AI Summit에서는 역동적인 파트너 생태계를 수용하면서 가격 대비 성능을 최적화하고 개방형 생태계의 활용을 지원하고 데이터 표준을 안전하게 설정하며 기존 데이터에 AI와 ML의 놀라운 기술을 적용할 수 있는 새로운 제품 혁신 및 파트너 제품을 발표했습니다. 주요 혁신으로 고객이 얻게 될 혜택은 다음과 같습니다.

• BigQuery 버전을 사용해 데이터 비용 예측 가능성을 개선
• AlloyDB Omni를 사용해 기존 데이터베이스로부터 이전
• Looker Modeler를 사용해 조직 전체에서 신뢰할 수 있는 측정항목을 통합
• AI 및 ML 인사이트를 BigQuery와 기타 서드 파티 플랫폼으로 확장  

BigQuery 운영 비용 절감 지원

급변하는 시장 상황에 직면하여 조직에는 적응에 필요한 효율성과 유연성을 제공하는 보다 스마트한 시스템이 필요합니다. 그래서 오늘 새 BigQuery 가격 책정 버전과 함께 혁신적인 자동 확장 및 새로운 압축 스토리지 청구 모델을 소개하게 되어 기쁩니다.

BigQuery 버전은 다양한 워크로드 요구사항에 적합한 기능 모음을 고를 수 있는 더 많은 선택권과 유연성을 제공합니다. Standard, Enterprise, Enterprise Plus 버전을 혼합하여 워크로드별로 원하는 가격 대비 성능을 달성할 수 있습니다.

BigQuery 버전에는 예측 가능한 워크로드에 대해 저렴한 가격으로 1년 또는 다년 약정을 체결할 수 있는 기능뿐 아니라 사용한 컴퓨팅 용량만큼의 비용만 지불하는 옵션을 제공하여 예측 불가능한 워크로드를 지원하는 새로운 자동 확장 기능이 포함되어 있습니다. 또한 사전 프로비저닝된 고정 용량을 기준으로 전체 웨어하우스에 대한 요금을 청구하는 VM 기반 대체 솔루션과 달리, BigQuery에서는 사용률이 낮은 용량에 대해 과도한 비용을 지불하지 않도록 서버리스 아키텍처를 활용하여 세분화된 단위로 추가 용량을 프로비저닝합니다. 또한 BigQuery 버전 고객을 위한 새로운 압축 스토리지 청구 모델도 제공합니다. 이를 통해 저장된 데이터의 유형에 따라 비용을 절감할 수 있습니다. 

AlloyDB를 사용해 기존 데이터베이스로부터 이전

많은 조직에게 비용 절감이란 비용이 많이 드는 기존 데이터베이스로부터의 마이그레이션을 의미합니다. 그러나 규제 또는 데이터 주권 요구사항으로 인해 워크로드가 온프레미스 데이터 센터로 제한되거나 또는 에지에서 애플리케이션을 실행 중이기 때문에 조직에서 원하는 만큼 빠른 이전이 불가능할 때가 많습니다. 많은 고객이 Google의 고성능 PostgreSQL 호환 데이터베이스인 AlloyDB를 클라우드로의 이전을 위한 디딤돌로 삼아 현재 상태에서 현대화할 수 있는 경로를 필요로 하고 있습니다. 

오늘 온프레미스, 에지, 클라우드는 물론 개발자 노트북에서도 실행되도록 설계한 AlloyDB의 다운로드 가능한 버전 AlloyDB Omni의 기술 미리보기를 발표하게 되어 기쁩니다. AlloyDB Omni는 고성능, PostgreSQL 호환성, Google Cloud 지원 등 그동안 많은 사랑을 받아온 AlloyDB의 이점을 기존 데이터베이스보다 훨씬 적은 비용으로 모두 제공합니다. 성능 테스트 결과, AlloyDB Omni는 표준 PostgreSQL에 비해 트랜잭션 워크로드 속도가 2배 이상 빠르고 분석 쿼리 속도는 표준 PostgreSQL보다 최대 100배 더 빠른 것으로 확인되었습니다. 오늘 https://cloud.google.com/alloydb/omni에서 무료 개발자 제품을 다운로드하세요.

Google의 개방형 데이터 클라우드를 쉽게 활용할 수 있도록 데이터베이스 마이그레이션 프로그램에 Google Cloud의 새로운 데이터베이스 마이그레이션 평가(DMA) 도구를 도입했습니다. 이 새로운 도구는 AlloyDB 또는 Cloud SQL 등 PostgreSQL 데이터베이스로 이전하는 데 필요한 노력을 보여주는 이해하기 쉬운 보고서를 제공합니다. 오늘 g.co/cloud/migrate-today에서 Google에 문의하여 마이그레이션 여정을 시작하세요.

안전한 데이터 표준 설정

데이터 기반 조직은 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구의 데이터를 신뢰할 수 있는지 확인해야 합니다. 오늘 발표한 Looker Modeler를 이용하면 Looker의 혁신적인 시맨틱 모델링 레이어를 사용해 비즈니스 측정항목을 정의할 수 있습니다. Looker Modeler는 측정항목에 대한 신뢰할 수 있는 단일 소스로서 이를 PowerBI, Tableau, ThoughtSpot이나 연결된 시트, Looker Studio 같은 Google 솔루션 등 원하는 BI 도구와 공유하여 사용자에게 결정을 내릴 때 참고할 양질의 데이터를 제공할 수 있습니다. 

Looker Modeler뿐 아니라 BigQuery 데이터 클린룸에 대한 발표도 있었습니다. BigQuery 데이터 클린룸을 사용하면 조직이 사용자 개인 정보를 보호하면서 기업 전반에 데이터 세트를 공유하고 일치시키는 데 도움이 됩니다. 3분기에는 BigQuery 데이터 클린룸을 사용해 개인 정보 보호 기능을 유지하면서 신뢰할 수 있는 파트너와 데이터를 공유하고 분석 작업을 공동으로 수행할 수 있게 될 것입니다. 광고 캠페인 데이터를 퍼스트 파티 데이터와 결합하여 인사이트를 도출하고 캠페인을 개선하는 일이 마케팅 담당자의 일반적인 사용 사례 중 하나가 될 수 있습니다.

또한 여러 새로운 파트너십을 통해 데이터 클린룸에 대한 비전을 확장하고 있습니다. Habu에서는 BigQuery와 통합하여 개인 정보를 보호하는 데이터 조정과 데이터 클린룸 서비스를 지원할 예정입니다. Google Cloud에서 LiveRamp를 사용하면 BigQuery 내에서 바로 개인 정보 보호에 중점을 둔 데이터 공동작업과 ID 해석이 가능하여 보다 효과적인 데이터 파트너십을 추진할 수 있습니다. Lytics는 BigQuery 기반의 고객 데이터 플랫폼으로서 마케팅 채널의 인사이트 활성화를 도와줍니다.

데이터에 ML 적용

데이터 분석가들이 기존 SQL 도구와 기술을 통해 머신러닝을 사용할 수 있는 BigQuery ML은 2022년 연간 사용량이 200% 이상 증가했습니다. 2019년 BigQuery ML이 정식 버전으로 출시된 이후 고객들이 실행한 예측 및 학습 쿼리가 수억 개에 이릅니다. Google Cloud는 Vertex AI, Cloud 텐서 처리 장치(TPU), Nvidia의 최신 GPU를 포함해 개발자가 데이터, AI, ML을 사용해 작업할 수 있는 인프라를 제공합니다. 데이터에 ML을 더 쉽게 적용할 수 있도록 BigQuery에 새로운 기능을 도입했습니다. 이 기능을 사용하면 PyTorch 등의 모델을 가져오고 Vertex AI에 원격 모델을 호스팅하며 Vertex AI에서 선행 학습된 모델을 실행할 수 있습니다.

AI 개발을 위한 Google의 개방형 생태계를 토대로 Google에서는 AI 및 ML을 사용해 데이터를 인사이트로 전환할 수 있는 더 많은 선택권과 기능을 고객에게 제공하기 위해 다음과 같은 새로운 통합을 포함한 파트너십도 발표했습니다. 

• DataRobot과 BigQuery를 통합해 사용자에게 반복 가능한 코드 패턴을 제공함으로써 개발자가 ML 모델의 배포와 실험을 더욱 빠르게 현대화하도록 지원합니다. 
• Neo4j와 BigQuery의 통합으로 사용자는 BigQuery, Vertex AI, Colab 노트북을 사용하여 그래프 데이터 과학 및 ML로 SQL 분석을 확장할 수 있습니다. 
• ThoughtSpot과 BigQuery, Looker, 연결된 시트 등 여러 Google Cloud 서비스를 통합하여 사용자가 비즈니스 데이터에서 인사이트를 더 빠르게 얻을 수 있도록 AI 기반의 자연어 검색 기능을 더 많이 제공할 예정입니다.

개방형 생태계를 토대로 한 데이터 클라우드 가속화

900개 이상의 소프트웨어 파트너가 Google의 데이터 클라우드를 사용해 애플리케이션을 지원하고 있습니다. 파트너들로 인해 고객이 데이터 여정을 가속화할 수 있는 새로운 방법이 도입되면서 Google Cloud의 개방형 생태계가 확장되고 있습니다. 새롭게 추가된 데이터 클라우드 파트너를 소개합니다. 

• Crux Informatics는 Analytics Hub에서 사용할 수 있는 1,000개 이상의 새로운 데이터 세트를 만드는 중이며 올해 말까지 데이터 세트를 2,000개 이상으로 늘릴 계획입니다. 
• Starburst에서는 고객이 데이터 레이크, 멀티 클라우드 소스, 하이브리드 클라우드 소스 등 상주 위치에 관계없이 데이터에 분석을 적용할 수 있도록 BigQuery 및 Dataplex와의 통합을 강화하고 있습니다. 
• Collibra는 BigQuery, Dataplex, Cloud Storage, AlloyDB 전체에 새로운 기능을 도입하여 고객이 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 비즈니스를 깊이 있게 이해하도록 돕고 있습니다.
• Informatica는 Google Cloud에 클라우드 및 AI를 기반으로 하는 마스터 데이터 관리 서비스를 출시하여 고객이 BigQuery의 상황별 360도 뷰와 인사이트로 기업 전체의 데이터를 쉽게 연결할 수 있도록 지원하고 있습니다. 
• Google Cloud Ready for AlloyDB는 AlloyDB의 엄격한 통합 요구사항을 충족하는 파트너 솔루션을 검증하기 위해 마련된 새로운 프로그램입니다. Collibra, Confluent, Datadog, Microstrategy, Striim을 비롯한 30개의 파트너가 이미 Cloud Ready - AlloyDB 등급을 취득했습니다. 

Google Cloud는 비즈니스 혁신을 위한 힘이 데이터와 AI에 있다고 생각합니다. Google Data Cloud & AI Summit 세션에 참여하여 오늘 다룬 발표 내용을 자세히 알아보세요. 서밋 웹사이트에서 고객 및 파트너 세션을 살펴보고 실습 콘텐츠도 사용해보세요. 내 주변 도시에서 열리는 데이터 클라우드 실시간 이벤트 시리즈에도 참여하세요.