Google Cloud 고객 사례

카카오헬스케어는 대형병원들이 갖고 있는 의료 데이터를 더 쉽게 분석할 수 있는 데이터 플랫폼을 서비스하고 있습니다. 최근 카카오헬스케어는 데이터 플랫폼으로 구축된 각 병원의 데이터를 안전하게 학습할 수 있는 연합 학습(Federated Learning)을 통해 데이터의 활용성과 예측 정확도를 획기적으로 높였습니다.

포스코홀딩스는 시장의 소재 관련 정보와 사내 지식 데이터를 결합해 글로벌 동향을 파악하고 질문을 통해 답을 얻을 수 있는 서비스를 구축했습니다. 정보를 수집, 요약, 분석하고 자연어로 소통하며 정보의 맥락을 읽을 수 있는 이 기업 맞춤형 인공지능 서비스는 구글 클라우드의 데이터 솔루션과 생성형 AI인 Gemini 1.5 Pro를 통해 만들어졌습니다.

카카오헬스케어는 병원의 의료 데이터를 안전하고 체계적으로 관리하는 데이터 플랫폼을 구축했습니다. 그중 AlloyDB는 상용 인메모리 시스템 수준의 처리 속도와 범용성을 갖추면서도 클라우드를 통해 여러 의료 현장에 안전하고 편리하게 배포/사용할 수 있는 환경을 만들어 주었습니다. 연구협력 네트워크에 참여하는 병원들은 다양한 분석 환경 및 연합 학습을 통해 데이터에서 더 중요한 가치를 얻어내고 있습니다.

요기요는 실시간 분석이 필요한 현업 담당자들에게 즉각적인 데이터를 제공하기 위해 AlloyDB를 도입하고 BigQuery와 연합 쿼리를 통해 데이터 활용성을 높였습니다. AlloyDB가 더해지면서 기존 BigQuery의 데이터 수집 파이프라인이 고도화됐고 매일 처리되는 배치 작업 외에 즉각적인 데이터 수집, 활용 환경이 갖춰졌습니다.

꿈많은청년들은 글을 쓰면 38개 언어로 자동 번역해주는 블로그 플랫폼인 ‘두루미스’를 시작했습니다. 구글 클라우드로 제공되는 Gemini와 PaLM 2 모델은 어떤 글이든 매끄럽게 38가지 언어로 번역해 주었고 문맥을 읽어 카테고리 분류와 추천 글을 자동으로 이어주면서 전통적인 플랫폼으로 꼽히던 블로그에 새로운 흐름을 만들었습니다.

코오롱FnC는 오프라인의 데이터를 관리하는 온프레미스 환경과 온라인 데이터를 다루는 클라우드 환경이 분리되어서 운영되었습니다. 하지만 상품 중심의 데이터 관리 중요성이 커지고, 데이터에 기반한 의사결정과 비즈니스 예측이 중요해지면서 데이터 통합이 필요했습니다. BigQuery는 기존에 운영되던 여러 형태의 데이터를 매끄럽게 저장했고, 실시간 분석까지 매끄럽게 처리해 주었습니다.

모바일 게임 기업 후야호는 게임의 규모가 급격하게 성장하면서 더 많은 트래픽을 처리하고 새로운 기술을 반영할 수 있는 고도화가 필요했습니다. 기존 서버리스 펑션 기반의 환경을 Cloud Run으로 이전해 컨테이너 구조의 서버 인프라를 꾸렸고, Cloud SQL과 Firebase 등 현대화된 데이터베이스 서비스를 활용해 안정적인 게임 경험을 제공하고 있습니다.

세아그룹은 온프레미스 기반의 그룹웨어와 파일 관리가 중심이 되는 문서중앙화, DRM을 기반으로 이뤄지던 업무 환경을 Google Workspace로 전환했습니다. 파일이 오가고, 취합되면서 이뤄지던 일들이 링크를 기반으로 관리되고, 많은 사람들이 동시에 접근할 수 있기 때문에 일의 진행이 비교할 수 없을 만큼 빨라졌습니다. 권한 중심의 보안 정책은 이력과 흐름을 명확히 파악할 수 있으면서도 업무 편의성이 높아졌습니다. 세아그룹의 구글 워크스페이스 도입은 어려운 결단이었지만 디지털 트랜스포메이션의 필요성을 경험하고 공감하는 밑바탕이 되어 주었습니다.

가상현실과 메타버스 플랫폼을 서비스하는 애니펜은 메타버스 환경에 인공지능을 더해 몰입도를 높이고 더 나은 가상공간의 경험을 만들고자 했습니다. 생성 AI를 통해 다양한 모델을 학습시키고, 서비스를 통해 배포하기 위해 Vertex AI 를 활용했습니다. 애니펜은 Vertex AI의 기술적인 부분 뿐 아니라 서비스 기획 단계부터 모델의 선정, 학습, 운영 전반의 구글 파트너십을 통해 원하는 성과를 빠르고 확실하게 이룰 수 있었습니다.

웨이브는 실시간 영상 스트리밍을 중심으로 하는 서비스입니다. 웨이브는 풍부한 콘텐츠 속에서 적절한 작품을 추천하는 것이 이용자들의 만족도를 높이면서도 콘텐트의 생명력을 높일 수 있다고 판단했습니다. BigQuery는 이용자들의 반응을 실시간으로 수집하고 손쉽게 활용할 수 있는 길을 열어주었습니다. 이를 통해 콘텐트 배치부터 UX 구성까지 데이터를 바탕으로 더 나은 미디어 경험을 만들어내고 있습니다.

넥슨은 전 세계 19억 이용자들에게 게임 서비스를 제공합니다. 소통이 중요한 요소인 온라인 게임은 이용자가 늘어남에 따라 각 연령대의 게이머들에게 적절하지 않은 콘텐츠가 공유되기도 합니다. 넥슨은 이 유해 콘텐츠를 빠르고 정확하게 골라내기 위해 Vertex AI 기반의 탐지 시스템을 개발했습니다. Vertex AI는 게임에 적절한 모델을 선정하고 학습할 수 있도록 다양한 지표를 주었고, 손쉬운 최적화 환경을 제공해 효과적으로 유해 이미지들을 골라 낼 수 있는 환경을 만들었습니다.

매스프레소는 스마트폰으로 수학 문제를 찍으면 정확한 풀이 과정을 제시해주는 ‘콴다’를 서비스하고 있습니다. 한번 해결된 문제는 사라지지 않고 지식으로 남아 많은 학생들에게 더 나은 학습 기회를 줄 수 있다는 목표를 바탕으로 체계적인 데이터베이크 클러스터를 구축했습니다. 늘어나는 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 마이크로 서비스 아키텍처 기반의 데이터 분산이 필요했습니다. Cloud SQL은 빠른 백업과 리커버리 속도를 바탕으로 서비스 안정성을 높여 주었고 서비스 환경에 맞는 최적화에도 유리했습니다.