Gemini 기반 데이터 분석 마이그레이션 서비스로 AI를 위한 데이터 준비

Google은 TPU와 글로벌 네트워크부터 모델과 데이터 클라우드에 이르기까지 전체 기술 스택에 AI를 기본적으로 통합합니다. Gemini 모델과 AI 개발자 도구를 데이터 인프라에 직접 연결하여 추가 네트워크 홉을 없애고 비용, 확장, 보안 관리를 간소화합니다.

Google Data Cloud는 개방형 데이터 레이크하우스를 지원하며, 개방형 형식(Apache Iceberg)과 BigQuery, Google Cloud Managed Service for Apache Spark와 같은 엔터프라이즈급 엔진을 결합합니다. 포괄적인 거버넌스 및 에이전트 컨텍스트를 위한 Knowledge Catalog와 결합된 이 인프라를 통해 AI 에이전트는 조직 전반에서 데이터에 안전하게 액세스하고 활성화할 수 있습니다.

Google Cloud는 BigQuery에 AI, 벡터 검색, 그래프 추론을 직접 임베딩하여 데이터를 활성화하므로 모델이 데이터가 저장된 위치에서 실행될 수 있습니다. 이 아키텍처는 자연어 도구와 서버리스 컴퓨팅을 사용하여 에이전트 중심의 수명 주기를 지원하고 에이전트형 워크플로를 빠르게 배포합니다. Antigravity는 최소한의 수동 개입으로 Spark 및 SQL 워크로드를 탐색, 작성, 최적화할 수 있는 자율 자동화를 도입하여 이 프로세스를 더욱 간소화합니다.

마이그레이션 평가 서비스는 특정 쿼리 패턴과 데이터 사용량을 기반으로 Google Cloud의 실제 운영 비용을 모델링합니다. 속도, 민첩성, AI 활용을 고려하여 재정적 영향을 정의하므로 현대화를 위한 강력한 비즈니스 사례를 구축하는 데 도움이 됩니다.

BigQuery Migration Service는 SQL 변환 기능을 제공하며 18개 언어에서 BigQuery SQL로의 마이그레이션을 지원합니다. Gemini는 표준 도구에서 놓치는 복잡한 절차적 SQL을 변환하여 자동화를 100%에 가깝게 끌어올립니다. Gemini는 전체 스키마와 코드를 분석하여 구문상 정확할 뿐만 아니라 기능적으로 동일한 번역을 생성합니다. 또한 Gemini는 Databricks 노트북의 자동 분석 및 변환을 제공하여 Spark SQL 및 PySpark 코드를 Google Cloud와 완전히 호환되도록 변환합니다. 이 서비스는 라이브러리 종속 항목과 구성 조정을 처리합니다.

Gemini는 스키마, 데이터, 시맨틱 로직 전반에 걸쳐 포괄적인 검증을 제공하여 완전한 정확성을 보장함으로써 마이그레이션 검증을 간소화합니다. 레거시 쿼리 결과와 현대화된 쿼리 결과를 비교하여 코드 구조가 아닌 일관된 비즈니스 결과에 초점을 맞추므로 거짓 알람을 효과적으로 제거합니다. 이 자동화된 접근방식은 사용자 수락 테스트 기간을 몇 달에서 몇 주로 대폭 단축하여 가치 실현 시간을 단축하는 동시에 기술 전문가가 더 높은 우선순위의 작업에 집중할 수 있도록 해 줍니다.

Gemini CLI는 AI가 마이그레이션 서비스를 지능적으로 통합하고 작업에 가장 적합한 도구를 선택하는 개발자 친화적인 환경을 제공하여 마이그레이션을 에이전트형 워크플로로 전환합니다. 기존 코드베이스 내에서 직접 작업할 수 있으므로 팀은 '복제 후 바로 사용'할 수 있어 효율성이 크게 향상되고 Google Cloud로의 전환이 가속화됩니다.

데이터 기반 비즈니스 사례와 명확한 로드맵을 빌드하는 것으로 시작하세요. 자동화된 검색 및 평가를 통해 Teradata, Snowflake, Redshift와 같은 기존 EDW를 분석하여 데이터 계보, 종속 항목, 쿼리 패턴을 파악할 수 있습니다. 현재 비용과 예상 BigQuery TCO를 비교하는 상세 보고서를 통해 잠재적인 비용 절감액과 ROI를 확인할 수 있습니다.

성공적인 마이그레이션의 핵심은 꼼꼼한 계획입니다. '빠른 성과'를 식별하고, 종속 항목을 매핑하고, 워크로드를 논리적 마이그레이션 웨이브로 그룹화하여 가치를 빠르게 제공하고 위험을 줄입니다.

Gemini 기반 코드 변환, 자동화된 데이터 및 메타데이터 전송, 엔드 투 엔드 검증은 시간, 비용, 인적 오류를 획기적으로 줄여주는 AI 기반 마이그레이션 접근방식을 제공합니다.

Spark 및 Hadoop 워크로드에 대한 위험과 중단을 최소화하거나 Cloudera에서 완전 관리형 엔터프라이즈 생태계로 빠르게 마이그레이션을 시작할 수 있습니다. 온프레미스 데이터 레이크를 클라우드에 다시 구축하고 싶지 않다면 데이터를 Google Cloud로 리프트 앤 시프트하여 비용 절감과 확장성을 누리세요.

Google Cloud에 익숙해지면 데이터팀에 더 많은 민첩성과 속도를 도입하세요. Google Managed Service for Apache Spark는 Lightning Engine을 활용하여 표준 벤치마크보다 4.5배 빠른 속도로 Spark 워크로드를 실행합니다.

관리 및 운영을 간소화하세요. 기존 데이터 레이크를 이전한 후에는 TCO, 관리 용이성, 속도, 규모를 위한 자동화된 스토리지 계층화와 같은 클라우드 네이티브 최적화를 도입해 보세요.

Databricks의 새로운 마이그레이션 평가를 사용하면 기존 Databricks 환경을 분석하여 마이그레이션 노력과 예상 TCO 절감액을 파악할 수 있으므로 마이그레이션 결정을 자신 있게 내릴 수 있습니다.

개방형 데이터 및 테이블 형식의 이점을 유지하면서 멀티 엔진 액세스를 확보하고 우수한 가격 대비 성능을 제공하는 통합 레이크하우스 아키텍처의 이점을 누릴 수 있습니다. Delta Lake에서 Lakehouse for Apache Iceberg로 데이터, 메타데이터, 권한을 마이그레이션하는 간단한 자동화된 경로를 통해 통합 거버넌스, 엔터프라이즈 규모, 최고의 가격 대비 성능, AI 모델 및 도구에 대한 액세스 등 모든 혜택을 누릴 수 있습니다.

Cloudera 또는 Hadoop 환경을 Google Cloud로 직접 마이그레이션하는 작업을 자동화하여 상당한 시간과 수동 작업을 절약하세요. 테이블과 메타데이터를 Cloud Storage 및 관리형 Lakehouse 카탈로그로 원활하게 이동하면 데이터가 도착하는 즉시 SQL, Spark, Python 워크로드에 액세스할 수 있게 됩니다.

Google Cloud는 Accenture, Capgemini, Deloitte, KPMG, PwC, Tata Consultancy Services와 같은 글로벌 시스템 통합업체와 긴밀한 파트너십을 맺고 엔드 투 엔드 마이그레이션을 전략적으로 계획하고 추진하고 있습니다.

전문 마이그레이션 파트너와 협력: Cognizant, Datatonic, Devoteam, EPAM Systems, HCLTech, Infosys, Kyndryl, LTIMindtree, Onix, Persistent Systems, PublicisSapient, Qodea, Quantiphi, Searce, TechMahindra, TEKsystems, Tredence, Wipro, Zencore.

Google Cloud 전문 서비스는 EDW 또는 데이터 레이크 마이그레이션을 계획하고 실행하는 데 도움이 됩니다. Google Cloud에는 심층적인 기술 전문성을 제공하는 마이그레이션 최고 전문가가 있습니다. Google Cloud 컨설팅 서비스 자세히 알아보기