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Author

Miyeon. Jo

구글 빅쿼리 INFORMATION_SCHEMA

구글 인사이트
by Miyeon. Jo
목차
  1. Information schema 개요
  2. Information schema 종류
  3. Information schema 기본 사용 방법(예제)
  4. 분당 총 슬롯 사용량 확인
1. Information Schema 개요

메타 정보(테이블, 루틴, 예약, 작업, 스트리밍 데이터에 대한 메타작업)를 모아둔 뷰입니다.
쿼리는 표준 SQL 구문이어야 하고, DDL 문에서는 사용할 수 없다는 특징을 가지고 있습니다.
테이블이 생성된 시간, 가장 많이 업데이트되는 테이블등의 세부 정보, 또 한 문제를 일으키는 쿼리를 식별하고 평균 쿼리 시간도 Information Schema를 통해서확인할 수 있습니다. Information Schema 종류 및 필요한 정보를 어떻게 얻고, 활용하는지 알아보도록 하겠습니다.

2. Information Schema 종류
INFORMATION_SCHEMA 뷰리소스 유형
INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA데이터 세트
INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA_OPTIONS데이터 세트 옵션
INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_*작업
INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_*작업 타임라인
INFORMATION_SCHEMA.OBJECT_PRIVILEGES액세스 제어
INFORMATION_SCHEMA.RESERVATION*예약
INFORMATION_SCHEMA.CAPACITY_COMMITMENT*예약 용량 약정
INFORMATION_SCHEMA.ASSIGNMENT*예약 할당
INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES루틴
INFORMATION_SCHEMA.ROUTINE_OPTIONS루틴 옵션
INFORMATION_SCHEMA.PARAMETERS루틴 매개변수
INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_*스트리밍 데이터
INFORMATION_SCHEMA.TABLE*테이블
INFORMATION_SCHEMA.COLUMN*테이블 열
INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS테이블 파티션
INFORMATION_SCHEMA.TABLE_SNAPSHOTS테이블 스냅샷
INFORMATION_SCHEMA.VIEWS뷰
INFORMATION_SCHEMA.SESSIONS_BY_*세션
3. Information Schema 기본 사용 방법(예제)

① 단일 데이터세트에서 만들어진 모든 테이블에 대한 모든 세부 정보 찾기

SELECT *
FROM `MyDatabase`.INFORMATION_SCHEMA.TABLES;

② 발생 횟수와 함께 모든 열 이름 표시

SELECT
column_name,
COUNT(table_name) as No_times_occ
FROM`MyDatabase`.INFORMATION_SCHEMA.COLUMN;

③ 특정 데이터 유형의 열에 대한 테이블 경로 얻기

SELECT
CONCAT(table_catalog,".",table_schema,".",table_name) AS table_path, table_name, column_name,data_type
FROM`MyDatabase`.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS`
WHERE 데이터 유형 = 'INT64'
4. 분당 총 슬롯 사용량 확인
SELECT
res.period_start,
SUM(jobs.period_slot_ms) / 1000 / 60 AS period_slot_minutes,
ANY_VALUE(res.slots_assigned) AS slot_assigned,
ANY_VALUE(res.slots_max_assigned) AS slots_max_assigned
FROM
`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_ORGANIZATION jobs
JOIN
`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.RESERVATIONS_TIMELINE_BY_PROJECT res
ON TIMESTAMP_TRUNC(jobs.period_start, MINUTE) = res.period_start AND jobs.reservation_id = res.reservation_id
WHERE jobs.job_creation_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY) AND CURRENT_TIMESTAMP()
GROUP BY period_start
ORDER BY period_start DESC

출처

포블게이트

by Miyeon. Jo

포블게이트

Company Overview

포블은 국내 가상자산사업자(VASP)를 정식 취득한 가상자산 거래소로, 지난 2019년 설립 이후 안전하고 신뢰할 수 있는 거래 환경을 제공하며 빠르게 성장하고 있습니다. 포블은 다양한 디지털 자산 거래 서비스를 통해 사용자들에게 최적의 거래 경험을 제공하고 있습니다. 또한 클라우드 보안을 비롯해 모든 보안 영역에서 체계를 강화하며 투명하고 안전한 거래 환경을 제공해 믿을 수 있는 종합 금융 플랫폼으로 도약하고 있습니다.

Challenge

더욱 안전한 서비스를 제공하기 위해 클라우드 보안 측면에서도 철저한 관리가 필요했습니다. 하지만 방대한 클라우드 자원을 수동으로 관리하다 보면 누락되는 부분이나 실수가 발생할 수 있고, 새롭게 출시되는 클라우드 기능에 대해서도 보안 요소를 실시간으로 검토하기 어렵겠다는 생각이 들었습니다. 그래서 이를 효율적으로 자동화할 수 있는 방안을 고민한 끝에 클라우드 보안 형상 관리(CSPM)* 솔루션 도입을 결정하게 되었습니다. * CSPM: Cloud Security Posture Management

Solution

다양한 CSPM 솔루션을 검토해 본 결과, 비용과 사용성 측면에서 옵스나우 시큐리티(OpsNow Security)가 가장 합리적이었습니다. 클라우드 플랫폼 자체적으로도 CSPM 기능을 제공하긴 하지만 리소스와 사용량을 기반으로 하는 종량 과금제이기 때문에 비용적으로 부담이었습니다. 반면, 옵스나우 시큐리티는 계정 수에 따라 비용이 부과되는 월 구독제이기 때문에 리소스 양에 상관없이 합리적인 요금으로 이용할 수 있습니다. 또한 가시적으로 클라우드 보안 현황을 바로 파악할 수 있어 사용성 면에서도 더욱 편리합니다.

포블게이트가 사용 중인 보안 솔루션 문의하기

Benefit

“3개월 만에 클라우드 보안 점수가 90점 이상으로 향상되었습니다.”

옵스나우 시큐리티를 통해 별도의 전문 컨설팅 없이 클라우드 보안 관리 프로세스를 확립했습니다. 자동 취약점 점검 기능을 통해 IAM, 보안 그룹(SG), S3, RDS 등 모든 AWS 클라우드 자원에 대한 보안을 강화했습니다. 취약점과 정책 위반 사항이 있을 경우 자세한 가이드가 제공되기 때문에 쉽고 빠르게 조치를 취할 수 있습니다. 점수를 통해 직관적으로 클라우드 보안 수준을 확인할 수 있는 점도 도움이 되었습니다.

옵스나우 시큐리티 도입 3개월 만에 클라우드 보안 점수*가 90점 이상으로 향상되었으며, 지금까지 유지하고 있습니다. 일반 소규모 기업들의 평균 점수가 40~50점 대인 것과 비교하면 이는 매우 높은 편에 속합니다. 하지만 오늘 점수가 높다고 해서 내일도 점수가 높으리라는 보장은 없습니다. 따라서 포블게이트는 앞으로도 옵스나우 시큐리티를 통해 지속적으로 보안 현황을 관리하여 더욱 안전한 서비스를 만들어 갈 예정입니다.
* 옵스나우 시큐리티 자체 보안 점수 산정 기준에 따른 결과

OpsNow Security의 핵심 기능

  • 국내외 컴플라이언스와 모범 사례를 기반으로 클라우드 보안 취약점 진단 및 분석
  • 클라우드 보안 목표 및 수준을 점수로 표시, 주요 보안 현황을 담은 대시보드 제공
  • 조직의 리소스를 프로젝트 단위로 분할, 각 프로젝트 별 보안 현황 및 점수 관리
  • 클라우드 보안 취약점 및 정책 위반 사항에 대해 자세한 정보와 조치 방법 제공
  • 감사 로그 분석을 통한 위협 행위 분석 및 준-실시간(Near Real-time) 위반 리소스 탐지

베스핀글로벌의 Market Overview

금융정보분석원(FIU)에 따르면 2021년 12월 기준 국내 가상 자산 시장 규모는 총 55.2조 원에 달하며, 하루 평균 거래금액은 11.3조 원으로 추산됩니다. 또한 실제 거래에 참여하는 이용자들은 558만 명으로, 1회 평균 거래 금액은 약 75만 원 수준이라고 합니다. 그렇기 때문에 가상 자산 거래소 사업자에게 보안은 가장 중요한 화두로 떠오르고 있습니다.

사용자에게 안전한 거래 환경을 제공하기 위해서 철저한 보안 체계 구축은 이제 선택이 아닌 필수입니다. 그리고 이 보안 영역에는 당연히 클라우드 보안이 포함됩니다. 하지만 클라우드 보안은 기존의 보안과는 전혀 다릅니다. 수많은 클라우드 자원에 대한 보안 현황을 가시화하고 새롭게 업데이트되는 기술에 대해서도 빠른 대응이 필요합니다. 이 모든 과정을 효율적으로 수행하기 위해서는 CSPM과 같은 보안 형상 관리 솔루션을 통해 자동화하여 관리하는 것이 필요합니다.

옵스나우 시큐리티는 클라우드 보안 관리를 위한 SaaS형 CSPM 솔루션입니다. 포블게이트는 최상위 보안 서비스를 제공하는 과정에서 옵스나우 시큐리티를 도입해 클라우드 보안 체계를 강화했습니다. 앞으로는 포블게이트와 같이 클라우드 보안에 대한 효율적인 방안을 고민하고 빠르게 도입하는 기업이 산업 성장을 주도하게 될 것입니다.

OpsNow Security로 클라우드 보안 시작하기

Google Meet 추가 기능 소개 – 주최자컨트롤&참석자 없을 시 통화종료

구글 인사이트
by Miyeon. Jo

Google Meet의 두 가지 개선 사항이 4월에 업데이트 되어 소개합니다.

  • 화상회의에 아무도 없는 경우 회의를 종료하라는 메시지가 표시됩니다.
  • 중앙 관리 제어를 위한 주최자 컨트롤 기능 추가
아무도 없는 통화에서 나가기

이제 화상회의 중 다른 참여자가 5분 동안 없을 경우, 회의에 남을 것인지 아니면 통화를 종료할 것인지 묻는 메시지를 받게 됩니다. 2분이 지나도 응답하지 않으면 자동으로 회의에서 나가게 됩니다.

이 기능이 사용자의 오디오 또는 영상이 의도치 않게 공유되는 상황을 방지하는데 도움이 되기를 바랍니다.

이 기능은 데스크톱 및 iOS 기기의 Google Meet에서 사용할 수 있습니다. (Android는 추후 출시 예정) 이 기능은 기본적으로 켜져 있으며 사용자가 화상회의 설정에서 비활성화할 수 있습니다.

주최자 컨트롤

주최자 컨트롤은 Meet의 여러 위치에서 찾을 수 있습니다. 보다 직관적인 사용자 경험을 위해 화상회의 화면 맨 우측 하단에 주최자 컨트롤 아이콘이 추가 되었습니다. 이번 변경으로 화상회의 설정을 보다 쉽고 빠르게 ​​관리할 수 있기를 바랍니다. 이 업데이트는 데스크톱 Google Meet에 해당합니다.

  • 주최자 컨트롤은 이제 우측 하단 표시줄에 있는 자물쇠 아이콘 버튼에서 찾을 수 있습니다.
  • 주최자 컨트롤은 주최자 계정에서만 표시됩니다. *참여자에겐 표시되지 않습니다.

주최자 컨트롤을 시작하기 위해선, 주최자 컨트롤 아이콘 클릭 후 ‘호스트 관리’를 활성화 합니다.

제어 가능한 항목은 아래와 같습니다. End User가 포함된 웨비나 행사&교육 등에 기능 활용시 효과적입니다.

  • 참여자 화면 공유: 비활성화 시 참여자들이 함부로 화면 공유를 바꾸지 못하도록 차단합니다.
  • 채팅 메시지 보내기: 비활성화 시 참여자들이 채팅을 남길 수 없도록 제어합니다.
  • 마이크 켜기: 비활성화 시 참여자들이 마이크를 켜서 발언을 할 수 없도록 제어합니다.
  • 영상 켜기: 비활성화 시 참여자들이 카메라 영상을 켜지 못하도록 차단합니다.
주최자 컨트롤 내 회의 액세스 관련 설정

참여자들이 회의에 액세스 하거나 참여한 기록을 추적할 수 있도록 제어합니다.

  • 빠른 액세스: 비활성화 시 주최자가 먼저 참여해야 참석자가 참여 가능하고, 주최자가 초대한 사용자만 요청없이 참여할 수 있습니다.
  • 참석 추적: 활성화 시 화상회의에 참여자가 참여한 시간, 종료한 시간, 참여자 이메일, 성이름이 기록이 Google Sheets로 주최자에게 전송됩니다.

출처

빛컨

by Miyeon. Jo

빛컨

“V-OLA의 모든 인프라를 AWS 클라우드로 이전해 더 안정적이고 확장성 높은 시스템을 구성했습니다.”
“IoTOps를 통해 IoT 기기에서 발생하는 대량의 데이터를 효율적으로 관리하고 있습니다. 데이터 적재량이 늘어나도 서비스 성능에 문제가 없기 때문에 고객들의 만족도가 더욱 높아졌습니다.”

– 빛컨 R&D센터 박수범 이사님

Company Overview

빛컨은 기계와 서비스를 연결하는 IoT 솔루션 전문 기업으로 ‘MODLINK’, ‘T10’, ‘H10’ 등 데이터 수집 장치와 온·습도 모니터링 솔루션 ‘V-OLA’를 제공합니다.

 

‘V-OLA’는 언제 어디서든지 스마트폰, PC 등으로 실시간 데이터를 볼 수 있는 클라우드 기반 서비스입니다. 현재 전국 7,500여 개 이상의 보건소, 병의원에서 코로나19 백신 등 의약품 관리를 위해 V-OLA를 사용하고 있습니다.

 

이를 바탕으로 앞으로 빛컨은 의약품 관제 센터를 구축해 의약품의 온도 정보와 배송 경로 등을 실시간 모니터링할 수 있는 스마트 콜드체인을 구현할 계획입니다.

Challenge

온·습도에 특화된 IoT 디바이스 ‘T10’과 ‘H10’이 코로나19 백신관리에 사용되면서 판매량이 급증했습니다. 이에 따라 IoT 디바이스를 모니터링하는 V-OLA에서 처리해야 할 데이터의 빈도와 규모도 늘어났습니다. 하지만 소수 인력으로 운영하는 스타트업으로서 데이터를 운영하는 과정에서 문제가 발생했을 때 빠른 대응이 어려웠습니다.

무엇보다 디바이스에서 발생하는 데이터는 M2M* 규약이 별도로 존재하고 억 단위의 대규모 데이터이기 때문에 기존 RDB*에서 처리하는 것은 한계가 있었습니다. 따라서 더 안정적인 서비스를 제공하기 위한 새로운 방안을 모색하게 되었습니다.

* M2M(Machine To Machine): 기계 및 장치들 간에 이루어지는 통신 기술
* RDB(Relational Database): 관계형 데이터베이스

Solution

1) V-OLA의 모든 시스템을 AWS 클라우드로 이전했습니다.

베스핀글로벌을 통해 AWS 클라우드 마이그레이션을 진행했습니다. 기존에는 타 업체를 통해 PaaS만 이용했었지만 이제는 모든 인프라를 AWS 클라우드로 이전해 더 안정적이고 확장성 높은 시스템을 구성하게 되었습니다.

2) IoT 디바이스 데이터 처리에 특화된 SaaS인 IoTOps를 도입했습니다.

전문적인 IoT 데이터 플랫폼을 통해 더 안정적이고 효율적으로 데이터를 관리하고자 베스핀글로벌의 IoTOps를 도입해 사용하고 있습니다. IoTOps를 도입한 후부터는 데이터의 수집과 적재, 처리, 저장 및 인프라 구성, 용량 증설에 대해 고민할 필요 없이, IoTOps가 제공하는 MQTT* 서비스와 RESTFul 방식의 Open API 서비스를 통해 대용량의 IoT 데이터를 간편하게 V-OLA에 제공하고 있습니다.
* MQTT: IoT, 모바일 어플리케이션 등 M2M 통신에 적합한 프로토콜
빛컨이 선택한 IoTOps 자세히 보기

Benefit

“대용량 데이터 처리 속도가 3초에서 0.1초로 줄어들었습니다.”

처음 온보딩 과정에서 베스핀글로벌의 IoTOps 개발팀이 지난 2년간의 데이터에 대한 마이그레이션을 직접 작업해 주었습니다. 이 덕분에 기존 서비스 중단 없이 IoTOps로의 전환이 가능했으며, 이 밖에 기술적 지원이 필요할 경우에도 적극적으로 지원해 주어 업무가 매우 편리해졌습니다.

IoTOps를 도입한 이후에는 데이터 적재량이 늘어나도 서비스 성능에는 전혀 영향을 미치지 않습니다. 하루에 1,800만 건 이상 발생하는 데이터를 처리하는데 기존에는 3초 정도 소요되었다면 이제는 0.1초 이내로 가능합니다. 서비스 정기 점검 과정에서도 서비스를 일시 중단하거나 데이터가 유실되는 일이 발생하지 않아 고객들의 만족도 역시 매우 높아졌습니다.

또한 자동으로 발송되는 데일리 리포트를 통해 서비스 현황을 손쉽게 파악할 수 있습니다. 이처럼 데이터 관리 업무가 줄어드니 서비스 개발이라는 본연의 업무에 더 집중하게 되었습니다.

IoTOps의 특장점은?

  • IoT, 엣지 디바이스 관리부터 빅데이터 수집, 저장, 분석까지 모두 가능
  • 디바이스를 지속적으로 확장 가능한 클라우드 기반 플랫폼
  • Modbus, MQTT 등 다양한 산업별 표준 규약 맞춤 서비스 즉시 구축 가능
  • 최신 AI/ML 기술 기반 고객별 맞춤 및 셀프 분석 서비스 제공
  • 콜드체인, 스마트팜, 스마트 팩토리 등 다양한 산업의 IoT 관리 플랫폼 제공

베스핀글로벌의 Market Overview

코로나19 이후 신선식품 배송이 증가하고, 백신 접종이 본격화되면서 콜드체인에 대한 관심도 높아졌습니다. 식품과 의약품은 콜드체인이 필요한 가장 대표적인 분야입니다. 두 분야의 성장과 함께 전 세계 콜드체인 시장 규모 역시 2028년까지 약 6,283억 달러(778조 원)까지 확장될 전망입니다.

콜드체인에는 제품의 생산부터 배송까지 모든 과정 동안 저온도를 지속적으로 유지하고 관리할 수 있는 기술이 필수입니다. 여기에는 제냉/보냉 뿐만 아니라 온도를 모니터링하는 영역도 포함되는데요. 빛컨은 IoT 기술을 활용해 간편하게 온·습도를 모니터링할 수 있는 솔루션을 제공하고 있습니다. 하지만 디바이스에서 발생하는 데이터는 일반 데이터와 다르게 인식을 위한 규약이 별도로 존재하고, 그 규모도 매우 방대합니다. 따라서 이러한 데이터를 RDB에서 관리하는 것이 아닌 대량의 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있는 방안에 대한 고민이 필요합니다.

빛컨은 그 답을 베스핀글로벌의 IoTOps에서 찾았습니다. IoTOps는 콜드체인, 스마트팜, 스마트 팩토리 등 다양한 산업 분야에서 모두 활용할 수 있는 SaaS형 IoT 데이터 플랫폼입니다. 앞으로는 빛컨과 같이 IoT 데이터에 대한 효율성과 안정성을 빠르게 확보하는 기업만이 시장의 선두주자로 자리매김할 것입니다. 앞으로 빛컨의 스마트한 데이터 관리가 성공적인 스마트 콜드체인 구현으로 이어지길 기대합니다.

IoT 데이터 관리 플랫폼 IoTOps 문의하기

Functions, 이벤트, 트리거를 사용해 이벤트 기반 앱을 빌드하는 방법

구글 인사이트
by Miyeon. Jo
목차
  1. 개요
  2. Cloud Functions, 이벤트, 트리거 이해하기
  3. 이벤트 기반 아키텍처(EDA) 이해
  4. 요약
1. 개요

Google Cloud의 서비스로서의 기능(FasS) 제품인 Cloud Functions를 사용하면 이벤트와 트리거를 활용하여 이벤트 기반 애플리케이션을 빌드 할 수 있습니다. 이벤트는 데이터베이스 내 데이터 변경사항, 스토리지 시스템에 추가된 파일 또는 생성된 새로운 가상 머신 인스턴스 등 개발자가 작업할 클라우드 환경 내에서 발생하는 모든 종류의 활동이나 요소를 의미합니다. 이벤트가 발생하면 트리거를 통해 함수를 호출할 수 있습니다. Cloud Functions는 서버 관리 없이 코드를 실행할 수 있고 이벤트와 트리거에서 작동할 수 있는 확장 가능하고 사용한 만큼만 지불하는 서비스로서의 기능(FasS)을 제공합니다.
Cloud Functions, 이벤트, 트리거를 사용하여 확장 가능한 이벤트 기반 어플리케이션을 빌드하는 방법을 기술하겠습니다. 최근 뉴스 이벤트의 예시를 통해 아키텍처를 설명하고 Cloud Function, 이벤트, 트리거, Natural Language API 를 사용하여 사람, 위치, 조직, 이벤트, 소비재 등 알려진 모든 항목에 대한 항목감정 메타데이터 저장소를 빌드하는 단계 절차를 살펴보겠습니다.

2. Cloud Functions, 이벤트, 트리거 이해하기

이벤트는 데이터 베이스 내 데이터 변경사항, 스토리지 시스템에 추가된 파일 또는 생성된 새로운 가상 머신 인스턴스 등 개발자가 작업해야 할 수 있는 클라우드 환경 내에서 발생하는 모든 종류의 활동이나 요소를 의미합니다.
Cloud Functions는 다음과 같은 환경에서 발생하는 이벤트를 지원합니다.

  • HTTP
  • Cloud Storage
  • Cloud Pub/Sub
  • Cloud Firestore
  • Firebase(Realtime Database, Cloud Storage, Analytics, Auth)
  • Cloud Logging

예를 들면 Cloud Pub/Sub 주제에 새 메시지가 게시되거나 Cloud Storage 버킷컷에 변경사항이 발생하면 작업을 트리거할 수 있는 이벤트가 생성될 수 있습니다. 이벤트가 발생하면 애플리케이션 상태가 변경될 수 있습니다.
예를 들어 고객이 제품을 구매하면 제품 상태가 ‘재고 있음’에서 ‘판매됨’으로 변경됩니다.

이러한 기본 이벤트 소스 외에도 기타 많은 소스에서 Cloud Build 알림이나 Cloud Scheduler 작업 같은 메시지를 Pub/Sub를 통해 제공할 수 있습니다.

Cloud Functions에는 HTTP 함수와 이벤트 기반 함수 등 두 가지 유형이 있습니다. 또한 이벤트 기반 함수는 작성된 Cloud Functions 런타임에 따라 백그라운드 함수 또는 CloudEvent 함수일 수 있습니다.

HTTP 함수

HTTP 함수는 표준 HTTP 요청에서 호출될 수 있습니다. 이 HTTP 요청을 보낸 클라이언트는 동기식으로 응답을 기다리고 HTTP 함수는 GET, PUT, POST, DELETE, OPTIONS 같은 일반 HTTP 요청 메서드의 처리를 지원할 수 있습니다.

이벤트 기반 함수

Cloud Functions는 이벤트 기반 함수를 사용하여 Pub/Sub 주제의 메시지 또는 Cloud Storage 버킷의 변경사항과 같은 클라우드 인프라의 이벤틀를 처리할 수 있습니다. Cloud Functions는 두 가지 하위 유형의 이벤트 기반 함수를 지원합니다.

  • 백그라운드 함수 : Node.js, Python, Go, Java Cloud Functions 런타임용으로 작성된 이벤트 기반 함수를 백그라운드 함수
  • CloudEvent 함수 : .NET, Ruby, PHP 런타임용으로 작성된 이벤트 기반 함수

백그라운드 함수와 CloudEvent 함수 같은 이벤트 기반 함수는 Pub/Sub 주제의 메시지, Cloud Storage 버킷의 변경사항 또는 Firebase 이벤트 같은 이벤트에 반응하여 Cloud Functions이 간접적으로 호출될 때 사용될 수 있습니다.

CloudEvnet 함수는 백그라운드 함수와 개념적으로 유사합니다. 두 유형의 함수에서 주된 차이점은 CloudEvent 함수가 CloudEvents라는 업계 표준 이벤트 형식을 사용한다는 것입니다. 또 다른 차이점은 Cloud Functions가 다른 컴퓨터 플랫폼에서 재생산될 수 있는 HTTP 요청을 사용하여 CloudEvent 함수를 직접 호출할 수 있다는 점입니다. 이러한 차이점 덕분에 CloudEvent 함수를 컴퓨팅 플랫폼 간에 원활하게 이전할 수 있습니다.

CloudEvent 함수를 통해 Cloud Functions을 사용하여 이벤트 기반 아키텍처를 만드는 방법을 설명하는 데모를 보겠습니다.

3. 이벤트 기반 아키텍처(EDA) 이해

이벤트 기반 아키텍처(EDA)는 이벤트 생성, 인식, 사용, 반응을 촉진하는 소프트웨어 아키텍처 패러다임입니다. 이 아키텍처 패러다임은 느슨하게 결합된 소프트웨어 구성요소와 서비스 사이에 이벤트를 전송하는 애플리케이션과 시스템을 설계하고 구현하는데 최적입니다.

예시를 통해 종합적으로 살펴보기

이 예시는 Cloud Functions, Cloud Scheduler, Google Cloud Machine Learning API같은 관리형 서비스를 이용하여 RSS 피드 콘텐츠를 분석하는 서비스를 빌드하는 이벤트 기반 아텍처의 구축에 초점을 둡니다.

목표

이 예시를 통해 머신러닝 API을 사용하여 매일 일정한 간격으로 RSS 피드와 항목 감정 분석을 수집, 분석, 저장해 보겠습니다. 항목 분석과 감정 분석이 결합된 항목 감정 분석은 텍스트 내에서 항목에 대해 표현되는 감정(긍정적 또는 부정적)을 판단하려고 시도합니다. 이 분석은 다음과 같은 경우에 유용합니다

  • 블로그나 뉴스 기사에 언급된 제품, 회사 또는 인물 등 모든 항목을 확인하려는 경우
  • 항목에 대해 어떤 감정이 표현됐는지 파악하려는 경우

데이터 엔지니어링팀은 이러한 사용 사례를 바탕으로 뉴스에서 가장 많이 언급된 항목과 그에 대한 감정 같은 최근 트렌드를 살펴서 해당 항목이 시장에서 어떻게 인식되는지 파악할 수 있습니다.

아키텍처

이 아키텍처는 RSS 피드가 수집되는 즉시 분석되는 방법의 워크플로를 보여줍니다.

  • STEP 1 : 하나의 RSS 피드 링크에는 하나 이상의 URL이 포함됩니다. RSS 피드 링크에서 이러한 URL을 구문 분석하고 대기열에 저장하는 함수를 작성합니다.
  • STEP 2 : 1단계의 대기열 저장한 URL을 하나씩 읽고 웹페이지 콘텐츠를 다운로드 하는 함수작성합니다. 모든 웹페이지 콘텐츠를 영구 스토리지에 저장합니다.
  • STEP 3 : 마지막으로 2단계의 영구 스토리지에 저장된 웹페이지 콘텐츠를 읽고 분석하고 결과를 다른 영구 스토리지 대상에 쓰는 또 다른 함수를 작성합니다.

다음으로 Google Cloud 관리형 서비스를 사용하여 위에 설명한 단계를 빌드라는 단계별 프로세스입니다.

  • STEP 1 : Cloud Scheduler가 샘플 메시지를 Pub/Sub에 작성합니다. 이 이벤트가 발생하는 즉시 구성된 클라우드 함수를 호출합니다.

위와 같은 구성에 따라 매일 오전 5시(PDT)에 메시지를 Pub/Sub 주제에 작성합니다.

  • STEP 2 : RSS 피드에는 하나 이상의 웹페이지 URL이 있습니다. 1단계에서 Pub/Sub에 작성된 메시지가 RSS 피드의 콘텐츠를 다운로드하고 콘텐츠에서 웹페이지 URL 목록을 파싱하는 클라우드 함수를 트리거 합니다. 그런 다음 해당 URL이 추가 처리를 위해 또 다른 Pub/Sub 주제에 작성합니다.

위와 같은 구성에 따라 Pub/Sub 트리거를 통해 스케쥴러 이벤트가 도착하는 오전 5시에 Cloud Functions가 실행되기 시작합니다.

다음은 RSS 피드를 구문 분석하고 여기에서 웹 페이지 URL을 수집하기 위해 C#, .NET core 3.1로 작성된 샘플 코드입니다.

var url = "https://news.google.com/news/rss";
           HttpWebRequest req = WebRequest.Create(url) as HttpWebRequest;
           req.UserAgent = "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0)";
           using (Stream responseStream = req.GetResponse().GetResponseStream())
           {
               using (XmlReader  xr = XmlReader.Create(responseStream))
              {
                   SyndicationFeed feed = SyndicationFeed.Load(xr);
                   foreach (var item in feed.Items)
                   {
                       try{
                           var t = item.Links[0].Uri.ToString();
                          PublishMessageWithRetrySettingsAsync("<>","rssfeeds", t).GetAwaiter().GetResult();

                       }catch(Exception e)
                       {
                           Console.WriteLine(e.Message);
                       }
                   }
               }
           }

함수 publishMessageWithRetrySettingsAsync 는 여기에서 확인할 수 있습니다.

  • STEP 3 : 2단계에서 Pub/Sub에 작성된 URL이 웹페이지 텍스트를 다운로드하고 텍스트를 Cloud Storage 버킷에 작성하는 새 클라우드 함수를 트리거 합니다.

위와 같은 구성에 따라, 2단계에서 RSS 피드로부터 수집되어 Pub/Sub에 작성된 웹페이지 URL별로 클라우드 함수가 실행됩니다.
다음은 Python 3.9로 작성되어 웹페이 텍스트를 다운로드하고 Cloud Storage에 저장하는 샘플코드입니다. 웹페이지를 파싱하고 텍스트를 추출하는 데 BeautifulSoup 라이브러리가 사용됩니다.

headr = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11',
       'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
       'Accept-Charset': 'ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.3',
       'Accept-Encoding': 'none',
       'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8',
       'Connection': 'keep-alive'}

    req = Request(pubsub_message, headers=headr)
    page = urlopen(req)
    webpage = page.read()
    soup = bs4.BeautifulSoup(webpage, "html.parser")
    webpagetext = soup.get_text()
    client = storage.Client()
    bucket = client.get_bucket('rsscontent')
    blob2 = bucket.blob(pubsub_message.replace('https://','').replace('http://', '') + "contents.txt")
    blob2.upload_from_string(webpagetext)
    print("uploaded " + pubsub_message)

3단계에서 아래와 같이 웹페이지 텍스트가 Cloud Storage에 저장됩니다.

  • STEP 4 : 3단계에서 새 파일이 생성되면 웹페이지 텍스트에 대해 항목 감정 분석을 실시하고 결과를 또 다른 Cloud Storage 버킷에 작성하는 새로운 클라우드 함수가 트리거됩니다.

이와 같은 구성에 따라, 다운로드되어 Cloud Storage 버킷에 저장된 웹 페이지 텍스트별로 클라우드 함수가 실행됩니다.

다음 Nodejs 14로 작성되어 Cloud Storage 버킷에서 데이터를 읽고 다운로드 웹페이지 텍스트를 파싱하여 Cloud Storage에 저장하는 샘플 코드입니다.

const document = {
   gcsContentUri: <<Input File Uri>>,
   type: 'PLAIN_TEXT',
 };

 // Detects entities in the document
 const [result] = await client.analyzeEntitySentiment({document});
 const entities = result.entities;
 const outputFile = outputBucket.file(outFilename);
 outputFile.save(JSON.stringify(entities));
 console.log(result);

analyzeEntitySentiment 함수가 항목 감정 분석을 실시합니다. Natural Language API에는 텍스트 데이터를 분석하고 주석을 달기 위한 여러가지 메서드가 있습니다. Natural Language API를 사용하여 텍스트 데이터를 분석하는 방법은 여기를 참고하세요.

수집된 분석 데이터는 데이터 엔지니어링팀에서 ‘최근에 가장 많이 논의된 항목(사람, 제품 등)’과 ‘해당 항목에 관련된 감정’등에 대한 질문에 답을 찾는데 사용될 수 있습니다. 이 같은 질문은 기존 마케팅 캠페인의 전반적인 효과나 최신 트렌드를 이해하여 마케팅 또는 홍보 캠페인을 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다.

리소스

  • 위 서비스의 모든 로그는 Cloud Logging에서 사용할 수 있습니다.
  • Cloud Functions는 로컬에서 테스트하고 디버깅할 수 있습니다.
  • 모든 서비스는 느슨하게 결합되어 있습니다.
  • Vertex AI를 사용하여 마지막에 수집된 메타데이터를 분석할 수 있습니다.
4. 요약

Cloud Functions는 최소한의 수고로 이벤트 기반 애플리케이션을 만드는데 사용할 수 있는 강력한 서비스입니다. 위의 예시와 함께 Cloud Functions 이벤트, 다양한 Google Cloud 서비스와의 트리거 통합 및 다국어 지원 하는 것을 알 수 있습니다.

출처

하이브리드 회의를 보다 포괄적으로 만드는 방법

구글 인사이트
by Miyeon. Jo

2019년 Covid-19 발생이후 2022년에 들어서면서 하이브리드 회의가 전 세계 수백만 명의 사람들이 업무를 수행하는 방식의 중심이 될 것은 모두가 아는 자명한 사실입니다. Google Workspace 전반에 걸쳐 Google은 작년에 Google Workspace 도구, 특히 Google Meet에서 하이브리드 환경을 개선하는 데 많은 시간을 보냈습니다. 자동 소음 제거, 새로운 가상 배경 및 자동 조명 조정과 같은 새로운 기능을 통해 사람들에게 계속 집중할 수 있고 참여 방법과 장소에 관계없이 모든 사람이 하이브리드 회의에서 보고 들을 수 있게 되었습니다.

Google은 또한 하이브리드 회의를 가능한 한 포괄적으로 만들기 위해서 자체 모범 사례를 개발하는 데 많은 시간을 보냈습니다. 캘린더에서 Spaces, Meet 업데이트에 이르기까지 Google Workspace 도구의 최신 혁신을 활용하는 접근 방식을 아래에서 공유드립니다.

Putting Companion mode to work in hybrid meetings

2021년에 Google Meet의 Companion 모드를 미리 발표했습니다. 이 모드는 회의실에 있는 사람들과 원격에 있는 팀원들을 원활하게 연결하여 모든 사람이 고급 호스트 및 참여 기능을 이용할 수 있도록 설계되어 있으며 동시에 회의실 내 오디오 및 비디오 기능을 최대한 활용합니다.

이제 Google Meet 하드웨어 또는 Nest Hub Max(google smart home display)에 연결된 회의 중에 노트북에서 Companion 모드를 사용할 수 있습니다. Companion 모드를 사용하면 채팅, 화면 공유, 손 들기, 투표, 주최자 제어 등과 같은 대화형 기능 및 제어에 액세스할 수 있으며 회의실 하드웨어에 대한 피드백을 피하기 위해 비디오 및 오디오를 끈 상태로 유지할 수 있습니다. 또한 원하는 언어로 캡션과 번역을 활성화하고 자신의 장치에서 프레젠테이션을 바로 볼 수 있습니다.

회의 방문 페이지에서 Companion 모드를 사용하거나 g.co/companion을 사용하여 회의에 참여할 수 있습니다. 콘텐츠를 즉시 공유하려는 경우 g.co/present를 사용하여 Companion 모드에서 동시에 회의에 참여하고 발표할 수 있습니다.

Companion 모드는 팀이 모든 하이브리드 회의에 더 많은 사람과 관점을 포함할 수 있도록 지원합니다.

기타 참여 옵션에서 “Companion 모드 사용”을 선택하여 Companion 모드에 참여

Scheduling meetings

여러개의 팀들과 시간대가 분산되어 있기 때문에 모든 사람이 사용할 수 있는 회의 예약하는 것은 여러 정황상 어려운 문제가 될 수 있습니다. 참여를 극대화하기 위해 몇 가지 가이드를 제안합니다.

  • 팀원들이 근무 시간, 위치 및 집중 시간을 캘린더에 추가하도록 권장하여 일정이 wellbeing, personal commitment 또는 childcare와 같은 사항을 고려할 수 있도록 합니다.
  • 미팅에 참석이 필요한 사람들을 넓은 범위로 확장하여 초대하세요. 확신이 서지 않으면 사람들을 선택 사항으로 초대하고 참석할 의사가 있는지 물어보십시오.
  • 가능한 한 많은 사람들이 참석할 수 있는 날짜와 시간을 선택하십시오. 멀리 떨어진 시간대에 있는 지역들과 일정을 잡을 때, 미팅 참석을 위해 늦게까지 있어야 하거나 일찍 시작해야 하는 팀을 번갈아 가며 회의를 잡으십시오. 또한 매주 글로벌 미팅이 열리는 날을 선택하여 사람들이 그 날을 계획할 수 있게 해주세요.
  • 사람들이 참여 여부를 결정하고 그에 따라 준비할 시간을 가질 수 있도록 최소 24시간 전에 캘린더 초대에 의제를 제공하세요. 회의의 목표를 의제에 포함하는것이 좋습니다. 예를 들면: “브레인스토밍 세션에서 4가지 훌륭한 아이디어를 가지고 떠나면 이 회의는 성공할 것입니다.”
  • 사람들이 캘린더 초대에 응답할 때 위치를 지정하도록 권장합니다. 수락하면 “회의실에서” 또는 “가상으로 참가”를 선택하여 수락할 수 있습니다. 이것은 주최자를 포함한 모든 사람이 무엇을 예상해야 하는지 알 수 있도록 도와줍니다.
  • 진행자와 메모 작성자의 역할을 교체하는 것을 고려하십시오. 이것은 한 사람의 부담을 덜어줄 뿐만 아니라 다른 사람들이 더 온전히 참여할 수 있는 기회를 제공합니다.
Preparing for meetings with Spaces

‘21년 Google은 Google Workspace에서 팀 공동작업을 위한 공간으로 Spaces를 소개했습니다. Spaces는 Gmail, 캘린더, 드라이브, 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션, Meet, Tasks와 같은 도구와 긴밀하게 통합되어 사람들이 주제 기반 토론에 참여하고 지식과 아이디어를 공유하고 프로젝트를 진행하고 커뮤니티와 팀 문화를 구축할 수 있는 더 나은 방법을 제공합니다.

Space는 회의를 준비할 때 특히 유용합니다. 회의 참석자는 배경 문서나 프레젠테이션을 비동기식으로 검토하여 자신의 지역과 작업 스타일에 맞는 시간에 작업하고 Space에서 팀에 대한 질문이나 제안을 추가할 수 있습니다. 그런 다음 모든 정보와 토론은 나중에 참조할 수 있도록 보존됩니다.

Spaces에서 직접 콘텐츠에 액세스하면 회의 참석자가 최신 상태를 유지하는 데 도움이 됩니다.

During the meeting

잘 수행되면 하이브리드 회의는 회의실과 원격에서 발생하는 두 가지 다른 대화처럼 느껴지지 않습니다. 하나의 포괄적인 경험처럼 느껴지도록 하기 위해 다음을 수행합니다.

  • 가상 팀 구성원이 회의에 참여할 때 이를 확인하고 처음 5분 동안 팀과 연결하고 체크인하십시오. Google의 일부 팀은 흥미롭거나 영감을 주는 YouTube 동영상을 재생하거나 팀에 질문(예: 이번 주말에 먹었던 것 중 가장 좋아하는 것은 무엇이었습니까?)을 통해 회의를 시작합니다.
  • 지정된 메모 작성자가 캘린더 초대에서 미리 채워진 메모 문서를 만들고 사용하도록 한 다음 참석자와 공유합니다. 주요 참가자가 참석할 수 없는 경우 회의를 녹음하는 것을 고려하십시오.
  • 3명 이상의 사람들이 참석한 회의에서 발언하기 전에 meet room에 있는 참석자들에게 Companion 모드를 사용하고 Google Meet의 손 들기 기능을 사용하도록 권장하세요.
  • Companion 모드를 사용하더라도 원격 참가자가 회의실의 대화에 끼어들기가 어려울 수 있습니다. 진행자는 원격 참석자들이 수시로 의견을 제시할 수 있는 Space를 마련해야 합니다.
  • 가상 팀 구성원이 제외될 수 있는 “in the room” 사이드 대화를 피하고 translated caption 사용을 권장하여 언어 능력 장벽을 최소화하십시오.
  • 사람들이 피드백을 제공할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. 모든 사람이 그룹 회의에서 자신의 의견을 말하는 것을 좋아하지는 않으므로 의제 문서나 채팅, Q&A 및 설문조사를 통해 피드백을 요청해야 합니다.
  • 회의실에서 실제 화이트보드 대신 Jamboard 또는 Jamboard 앱을 사용하여 모든 사람이 보고 기여할 수 있도록 합니다.

일정관리 초대장에서 회의 노트를 가져오는 중입니다.

After the meeting

우리 중 많은 사람들이 지난 2년 동안 팀이 더 많이 분산되면서 회의 피로를 경험했습니다. 회의 참석자가 시간을 잘 보냈다고 느낄 수 있도록 다음을 권장합니다.

  • 시간을 내준 모든 사람에게 감사를 표하고 추가 피드백을 요청하는 후속 메모를 보내세요.
  • 특히 참석할 수 없는 사람을 포함하여 모든 관련 당사자에게 메모/녹음, 작업 항목 및 결정을 포함합니다.
  • 참석하지 못한 팀원들이 참여할 수 있도록 모든 회의 결과물을 관련 팀 또는 프로젝트 Space에 게시하는 것을 고려해 보십시오.
  • 반복되는 회의의 경우 분기에 한 번씩 Google 설문지를 사용하여 사람들에게 설문조사를 실시하고 회의를 보다 생산적이고 포괄적으로 만들 수 있는 방법을 물어보세요. 회의의 빈도나 집중도 측면에서 회의를 변경해야 하는지 묻는 익명의 설문 조사를 고려할 수도 있습니다.
Boosting inclution and collaboration for all hybrid meetings

최근 글로벌 설문 조사에서 살펴보았듯이, 원격 및 하이브리드 작업 모델이 계속 진화함에 따라 전 세계의 직원들은 서로 및 조직과 작업하고 연결하는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 보다 포괄적이고 협업적인 회의를 위한 청사진을 작성하면 팀이 장소와 방식에 관계없이 더 긴밀하게 연결되어 있다는 느낌을 받을 수 있습니다.

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출처

개인정보처리방침

by Miyeon. Jo

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제2조(개인정보의 보존)
① 정보주체로부터 동의받은 개인정보 보유기간이 경과하거나 처리목적이 달성되었음에도 불구하고 다른 법령에 따라 개인정보를 계속 보존하여야 하는 경우에는, 해당 개인정보를 별도의 데이터베이스(DB)로 옮기거나 보관장소를 달리하여 보존합니다.
보존 항목 근거법령 보존기간
계약 또는 청약철회 등에 관한 기록 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률 5년
대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록 5년
소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록 3년
표시/광고에 관한 기록 6개월
세법이 규정하는 모든 거래에 관한 장부 및 증빙서류 국세기본법 5년
전자금융 거래에 관한 기록 전자금융거래법 5년
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② 개인정보 파기의 절차 및 방법은 다음과 같습니다. 1. 파기절차 회사는 파기 사유가 발생한 개인정보를 선정하고, 회사의 개인정보 보호책임자의 승인을 받아 개인정보를 파기합니다. 2. 파기방법 전자적 파일 형태의 정보는 기록을 재생할 수 없는 기술적 방법을 사용합니다. 종이에 출력된 개인정보는 분쇄기로 분쇄하거나 소각을 통하여 파기합니다
제3조(개인정보의 제3자 제공)
회사는 개인정보를 제1조(개인정보의 처리 목적)에서 명시한 범위 내에서만 처리하며, 정보주체의 동의, 법률의 특별한 규정 등 「개인정보 보호법」 제17조 및 제18조에 해당하는 경우에만 개인정보를 제3자에게 제공합니다.
제4조(개인정보처리 위탁)

① 회사는 원활한 개인정보 업무처리를 위하여 다음과 같이 개인정보 처리업무를 위탁하고 있습니다.

수탁사처리위탁 업무 내용
스파크플러스사무실 관리
메이크플로우빌링 포털의 개발 유지보수
토스페이먼츠카드결제서비스
효성에프앰에스자동이체서비스 제공 및 자동이체 동의 사실 통지
나이스평가정보고객 본인 확인 서비스
Freshworks Inc.고객 문의 및 안내 관리 플랫폼 운영
salesforce.com incCRM 플랫폼 운영
(주)마이다스인채용홈페이지 및 채용관리 전산시스템의 운영 및 관련 민원처리
베네피아복지몰 위탁 운영
휴넷임직원 교육 위탁 운영

② 개인정보처리 위탁 중 국외에서 처리하는 위탁업무는 아래와 같습니다.

수탁업체정보관리책임자 및 연락처이전목적이전되는 개인정보 항목이전되는 국가이전일시 및 방법개인정보이용기간
Salesforce.com inc.Data Protection Officer / privacy@salesforce.com​​​​홍보 및 마케팅 관리 도구 사용성명, 회사명, 산업군, 이메일, 부서명, 직함, 휴대 전화 번호, 산업군, 회사 규모미국서비스 이용 시점에 네트워크를 통한 전송위탁업무 종료 시까지
Freshworks Inc.Data Protection Officer / dpo@freshworks.comOpsNow 서비스의 기술 지원, 서비스 관련 불만처리 도구 사용이메일, 회사명, 휴대 전화 번호, 기술지원 요청 사항미국서비스 이용 시점에 네트워크를 통한 전송위탁업무 종료 시까지

③ 회사는 위탁계약 체결시 「개인정보 보호법」 제26조에 따라 위탁업무 수행목적 외 개인정보 처리금지, 기술적․관리적 보호조치, 재위탁 제한, 수탁자에 대한 관리․감독, 손해배상 등 책임에 관한 사항을 계약서 등 문서에 명시하고, 수탁자가 개인정보를 안전하게 처리하는지를 감독하고 있습니다.

④ 위탁업무의 내용이나 수탁자가 변경될 경우에는 지체없이 본 개인정보 처리방침을 통하여 공개하도록 하겠습니다.

제5조(정보주체와 법정대리인의 권리·의무 및 그 행사방법)

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제6조(개인정보의 안전성 확보 조치)

회사는 개인정보의 안전성 확보를 위해 다음과 같은 조치를 취하고 있습니다.

 

1. 정기적인 자체 감사 실시

개인정보 취급 관련 안정성 확보를 위해 정기적으로 자체 감사를 실시하고 있습니다.

 

2. 개인정보 취급 직원의 최소화 및 교육

개인정보를 취급하는 직원을 지정하고 담당자에 한정시켜 최소화 하여 개인정보를 관리하는 대책을 시행하고 있습니다.

 

3. 내부관리계획의 수립 및 시행

개인정보의 안전한 처리를 위하여 내부관리계획을 수립하고 시행하고 있습니다.

 

4. 해킹 등에 대비한 기술적 대책

회사는 해킹이나 컴퓨터 바이러스 등에 의한 개인정보 유출 및 훼손을 막기 위하여 보안프로그램을 설치하고 주기적인 갱신·점검을 하며 외부로부터 접근이 통제된 구역에 시스템을 설치하고 기술적/물리적으로 감시 및 차단하고 있습니다.

 

5. 개인정보의 암호화

이용자의 개인정보는 비밀번호는 암호화 되어 저장 및 관리되고 있어, 본인만이 알 수 있으며 중요한 데이터는 파일 및 전송 데이터를 암호화 하거나 파일 잠금 기능을 사용하는 등의 별도 보안기능을 사용하고 있습니다.

 

6. 접속기록의 보관 및 위변조 방지

개인정보처리시스템에 접속한 기록을 최소 1년 이상 보관, 관리하고 있으며,다만, 5만명 이상의 정보주체에 관하여 개인정보를 추가하거나, 고유식별정보 또는 민감정보를 처리하는 경우에는 2년이상 보관, 관리하고 있습니다. 또한, 접속기록이 위변조 및 도난, 분실되지 않도록 보안기능을 사용하고 있습니다.

 

7. 개인정보에 대한 접근 제한

개인정보를 처리하는 데이터베이스시스템에 대한 접근권한의 부여,변경,말소를 통하여 개인정보에 대한 접근통제를 위하여 필요한 조치를 하고 있으며 침입차단시스템을 이용하여 외부로부터의 무단 접근을 통제하고 있습니다.

 

8. 문서보안을 위한 잠금장치 사용

개인정보가 포함된 서류, 보조저장매체 등을 잠금장치가 있는 안전한 장소에 보관하고 있습니다.

 

9. 비인가자에 대한 출입 통제

개인정보를 보관하고 있는 물리적 보관 장소를 별도로 두고 이에 대해 출입통제 절차를 수립, 운영하고 있습니다.

제7조(개인정보 자동 수집 장치의 설치•운영 및 거부에 관한 사항)

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카닥

by Miyeon. Jo

카닥

“OpsNow로 클라우드 인프라 개선점, 강화해야 할 보안 및 자원 구성을 한눈에 파악하게 되었습니다. 복잡한 인프라 구성, 클라우드 서비스를 다양하게 활용하고 있거나 비즈니스를 시작한 지 5~6년 정도 된 기업들에 강력하게 추천합니다.”

“대규모 홍보, 마케팅에 대비해 인프라를 진단하고 트래픽을 추가로 확보하고자 했습니다. 베스핀글로벌의 클라우드 아키텍처 성능진단 서비스를 통해 5배 이상의 트래픽을 감당할 수 있을지 미리 테스트하고 대비했습니다.”

– 카닥 박종훈 CTO님

Company Overview

카닥은 공업사와 차량 관리가 필요한 소비자를 연결시켜주는 O2O(Online to Offline) 서비스입니다. 사고수리 등 외장수리 시 카닥 앱을 통해 견적을 요청하면 업체에서는 1~2분 내로 견적서를 업로드하고, 소비자가 업체에서 제시한 견적서와 후기 등을 바탕으로 원하는 곳을 선택하면 매칭이 이뤄집니다.
외장수리 사진 데이터를 학습한 AI가 사진을 보고 부위와 수리 정도를 식별해 견적을 내는 서비스 등 AI를 적극 도입해 시장 투명성과 고객만족도를 높이고 있습니다.

Challenge

왜 클라우드 아키텍처 성능 진단 서비스가 필요했나요?

카닥이 서비스를 시작한 2013년 당시에는 AWS 서울 리전이 없었고, 도쿄 리전을 활용해야 했습니다. 그 때문에 초기에는 모든 인프라가 도쿄에 있었고, 이후 서울 리전이 생긴 후로는 자원이 혼재되어 있기도 했습니다.

AWS의 VPC도 많은 발전이 있었지만, 인프라 담당자가 존재하지 않은 상태에서 비즈니스가 급격히 성장하면서 인프라 발전까지 반영하기에는 어려움이 있었습니다.
대규모 마케팅을 앞두고 현 수준의 5배의 트랜잭션이 발생할 것으로 예상해 클라우드 아키텍처를 전반적으로 리뷰하고, 스트레스 테스트를 통해 미리 대비하고자 했습니다.

왜 OpsNow가 필요했나요?
비즈니스 초기에 일정한 가이드 없이 생성된 클라우드 자원을 파악하고자 했습니다. 수동으로 하나하나 매핑하려니 시간도 오래 걸렸고, 확신하기도 힘들었습니다. 특히 초기에 도쿄 리전을 활용하면서 남아있던 자원들과 서울 리전에 구성되어 있던 자원들을 한눈에 파악하기 어려웠고 비용도 체계적으로 관리하기 어려웠습니다.

Solution

서울 리전으로 마이그레이션을 위한 클라우드 Well Architected Review 및 대규모 마케팅 이벤트에 대응할 수 있게 클라우드 아키텍처 성능진단 서비스를 제공했습니다.

성능 진단을 해야 하는 고객은 4가지 상황으로 구분됩니다.

  1. 클라우드 마이그레이션 후 개선된 성능 수치를 파악하고자 할 때
  2. 마케팅 이벤트가 계획되어 있고, 이 트래픽을 감당할 수 있는지 알고자 할 때
  3. 클라우드 인프라 사용 중 문제가 발생했는데, 어디에서 발생한 문제인지 모를 때
  4. 클라우드 비용을 얼마나 줄일 수 있는지 파악하고자 할 때

이 중 카닥은 2번에 해당하는 내용으로 5배 증가하는 트래픽까지 감당할 수 있는 아키텍처를 구현해놓았습니다.
OpsNow 도입 후, 자원 관계도 맵을 통해 카닥에서 더 보완할 수 있는 보안 영역이나, 퍼블릭 또는 프라이빗 환경 구성에 미비했던 부분을 더 탄탄하게 구성해놓았습니다.
켜져 있지만 사용하지 않는 클라우드 자원을 파악해 종료했으며, 더욱 상세하게는 EC2 옵션의 점검을 통해 동일한 스펙의 더 저렴한 서비스로 변경해 비용 최적화를 달성했습니다.

Benefit

“OpsNow를 통해 클라우드 자원 관계 파악에 걸리는 시간이 1주일에서 단 1분으로 줄었습니다.”

일반 기업의 경우, AWS의 다양한 가격 정책을 모두 알고 있을 수 없습니다. 알고 있다 하더라도 실제로 우리 회사와 맞는 옵션인지 파악하고 적용하는 것 또한 쉽지 않습니다.
카닥도 비슷한 상황이었습니다. OpsNow를 통해 Reserved Instance나 Savings Plan 같은 다양한 가격 정책을 알게 되었고, 최근에 실제로 Reserved Instance를 구매함으로써 클라우드 비용을 절약했습니다.

AWS 콘솔은 다양한 정보를 보여주지만, 텍스트 기반이며 시각화 전달이 약하다는 것은 사용자들의 공통적인 의견입니다.
AWS 도쿄 리전과 서울 리전의 인프라를 파악하기 위해서는 AWS 콘솔에서 옵션을 변경해가며 봐야 하는 불편함이 있었지만, OpsNow를 통해서 이 두 리전을 합쳐서 볼 수 있게 되었다는 점이 매우 편해졌습니다.

Next Step

지금까지는 비즈니스를 급격히 성장시키는데 집중했다면, 이제는 클라우드 비용을 더욱 최적화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
옵스나우 비용절감 리포트를 통해 약 10~20% 정도 더 절감할 수 있는 포인트를 찾았고 적극 반영해 개선할 계획입니다.

베스핀글로벌의 Market Overview

카닥이 제공하는 외장수리, 부품 견적 서비스부터, 주차장 검색, 중고차 매매 및 대리운전 분야 등 구매 이후의 다양한 서비스를 ‘자동차 애프터마켓’이라고 부릅니다. 그 성장이 엄청난데요. 카닥만 보더라도 2021년 누적 통합 거래액 추이가 3천억 원을 훌쩍 넘겼습니다.

 

자동차 애프터마켓 시장은 좋은 비즈니스 확장성을 가지고 있습니다. 카닥의 경우도 자동차 외장 수리로 시작했지만, 정비, 차량 관리, 심지어 보험으로까지 영역을 확장하고 있습니다. 실제로 용인 죽전 지역에 사고수리, 타이어 및 차량 관리를 위한 ‘카닥 테크센터’를 오픈하기도 했죠.

 

최근 새롭게 생겨나는 O2O 서비스는 대부분 클라우드에서 태어납니다. 여러 조사 기관들이 이러한 애프터마켓 서비스들이 디지털화에 적극적으로 투자하고 있다는 점을 강조하고 있습니다. 사업 초기에 클라우드를 활용하면 서비스가 잘 될지 안될지 모르는 상황에서 인프라를 유연하게 조정할 수 있습니다. 만약 카닥과 같이 급속도로 성장하고 대규모 마케팅이 예정되어 있다면 이에 맞춰 인프라를 고무줄처럼 늘릴 수 있는 것도 클라우드에서만 가능한 일입니다.

 

하지만 클라우드를 제대로 알지 못하고 활용하면 낭비의 요인이 되기도 합니다. 무조건 인프라를 늘리기보다는 카닥처럼 주기적으로 낭비되는 인프라는 없는지, 절약할 요소는 없는지 정기적인 셀프 점검으로 효율적인 인프라를 관리하는 것이 앞으로 비즈니스 성장을 위해 더욱 중요합니다.

[글로벌 케이스 스터디] 2021년 GCP 데이터 분석 기능 활용에 대한 주요 사례

구글 인사이트
by Miyeon. Jo

데이터 자체는 비활성화된 정보일 뿐 활성화 없이는 쓸모가 없습니다. 데이터의 진정한 힘은 지능형 애플리케이션을 구축하고, 사람들이 더 나은 결정을 내리도록 돕고, 자동화를 강화하고, 궁극적으로 가치 창출 방식을 변경하는 데 사용될 때 나옵니다.

2021년 수만 명의 고객이 Google Cloud의 통합 데이터 플랫폼을 통해 데이터 이점을 활용했는데, 데이터 사일로를 허물고, 인터넷 규모의 애플리케이션을 구축하고, AI로 스마트 프로세스를 구축하고, 기업을 넘어 데이터를 자산으로 바꾸는 데이터 메시를 구축하였습니다.

아래에서 Google Cloud의 통합 데이터 플랫폼을 사용하여 데이터 사일로 전반의 장벽을 제거하고 기존 분석 투자를 가속화하며 비즈니스 성과를 더 빠르게 달성한 사례들을 소개해 드립니다.

[까르푸: 프랑스]

까르푸는 프랑스 최대 식료품 소매업체 중 하나입니다. 올바른 매장 위치에서 올바른 쇼핑객 앞에 올바른 제품을 제공해야 하는 과제가 있었는데, Google Cloud를 통해 체인이 매장 수준에서 보다 개인화된 선택을 지원하는 데 도움이 되는 구색 추천 도구를 개발하여 매장 책임자에게 재고 요구 사항에 영향을 줄 수 있는 자율성을 부여했습니다. 이 도구는 또한 까르푸 본사에 각 프랜차이즈 매장의 상품화 결정에 대한 가시성을 제공하였습니다.

[Twitter : 미국]

실시간 엔터프라이즈 구현
2021년에는 더 많은 고객이 Google Cloud를 통한 실시간 데이터 처리 및 인사이트로 전환하여 비즈니스 속도에 맞춰 결정을 내리고 우수한 고객 경험을 제공할 수 있기를 기대 했습니다. 예를 들어 Twitter의 데이터 플랫폼은 수조 개의 이벤트를 수집하고 수백PB의 데이터를 처리하며 12개 이상의 클러스터에서 매일 수만 개의 작업을 실행합니다. 이를위해 Twitter는 BigQuery, Dataflow, Cloud Bigtable 및 머신 러닝(ML) 도구를 포함한 Google의 데이터 클라우드를 채택하고 있습니다. 이러한 도구는 빠르게 성장하는 회사의 데이터 에코시스템을 강화하여 데이터에 기반한 더 빠른 결정을 가능하게 할 뿐만 아니라 더 깊은 ML 기반 제품 혁신을 가능하게 합니다.

[Verizon Media : 미국]

Verizon Media는 타 클라우드에서 Google Cloud로 전환하여 매일 200TB를 수집하고 BigQuery에 100PB를 저장하고 초당 300MB를 스트리밍하고 Looker, BigQuery 및 나머지 기능을 결합하여 90% 이상의 생산성 향상을 달성하였습니다.

[ATB Financial : 캐나다]

ATB Financial은 8십만명 이상의 고객을 지원하는 광범위한 SAP 백본을 Google Cloud로 마이그레이션하고 실시간 데이터 수집, 보강, AI 지원 및 셀프 서비스 분석을 위해 BigQuery에 시스템을 구축하였습니다.

[HCA Healthcare: 미국]

HCA Healthcare는 BigQuery를 사용하여 연간 3,200만 건의 데이터를 분석하고 임상 치료를 개선할 기회를 식별합니다.

[모더나: 미국]

모더나는 데이터에 의존하여 팬데믹이 소수 집단에 미친 불균형한 영향에 대응하고, Looker의 통찰력을 활용하여 대표성을 개선하기 위해 COVID-19 백신 시험의 다양성을 증가시켰습니다. 모더나의 정보학, 데이터 과학 및 AI 담당 부사장인 Dave Johnson는 “Looker에는 깊이가 있습니다. 단순히 시각화하는 것이 아닙니다. 사람들이 더 많이 배우고 더 깊이 들어갈 수 있도록 도와 줍니다.”라고 언급하였습니다.

[National Cancer Institute: 미국]

National Cancer Institute는 AI Platform과 BigQuery를 결합하여 대규모 이기종 데이터를 처리함으로써 “연구원이 대량의 데이터를 저렴하게 분석할 수 있고 그 어느 때보다 빠르게 분석할 수 있음”을 성공적으로 입증할 수 있었습니다.

 

[Niantic Labs: 미국]

엔터프라이즈 민첩성 향상
Niantic Labs는 Google Cloud에서 수백만 명의 사용자를 위해 전 세계적으로 확장 가능한 게임을 구축했습니다.Niantic Labs는 Google Kubernetes Engine(GKE) 및 Spanner를 사용하여 확장 경험을 공유하였고 데이터 사이언스팀이 데이터 분석 요구 사항을 위해 BigQuery, Dataflow 및 Pub/Sub를 사용하였습니다.

[Telefónica: 스페인]

Telefónica는 Google Cloud와 제휴하여 스페인의 디지털 혁신을 촉진하고 5G 모바일 에지 컴퓨팅을 발전시켰습니다. 이 파트너십의 일환으로 Google Cloud는 COVID-19 위기 속에서 스페인의 경제 회복을 지원하기 위해 스페인에 새로운 클라우드 지역을 출시할 예정입니다. Telefónica는 또한 Google Cloud 서비스를 사용하여 머신 러닝, 인공 지능(AI), 데이터 분석, 애플리케이션 개발과 같은 영역에서 자체 디지털 기능을 강화하여 글로벌 고객 기반에 새로운 서비스와 도구를 계속 제공할 것입니다.

(Gerrit Kazmaier, VP and GM of Database, Data Analytics, and Looker)

출처

티맵모빌리티

by Miyeon. Jo

티맵모빌리티

Company Overview

티맵모빌리티는 국내 1위 내비게이션 서비스 티맵(TMAP)을 비롯해 택시 호출 플랫폼 우티(UT), 티맵 대중교통, 티맵 주차 등의 다양한 서비스를 운영하고 있는 모빌리티 통합 플랫폼(MaaS)입니다. 최근에는 대리운전, 화물운송, 전기차 충전 등으로의 확장을 통해 모빌리티 영역에서 혁신을 선도하고 있습니다.

Challenge

티맵모빌리티는 개인정보강화 및 안전한 서비스 제공을 위해 2021년 ISMS 인증을 추진했습니다. 이 과정에서 기존 IDC 센터에서 클라우드(AWS)로 이전한 영역에 대해서도 ISMS 인증을 받는 것이 필요했는데요. 3rd Party 보안 솔루션 도입을 고려하기도 했으나 보다 효율적인 방법을 고민한 끝에 AWS 컨트롤 타워(Control Tower) 구축을 진행하게 되었습니다.

Solution

AWS 컨트롤 타워 구축은 회사마다 모두 특성이 다르기 때문에 그에 맞는 보안 정책과 거버넌스를 설계하는데 가장 오랜 시간이 걸립니다. 티맵모빌리티 개발팀은 서비스 개발에만 집중하기 위해 인프라 구축 및 운영은 믿을 수 있는 파트너인 베스핀글로벌과 함께해 오고 있었는데요.
때문에 베스핀글로벌은 티맵모빌리티 클라우드 인프라에 대한 이해가 높았고, 덕분에 AWS 컨트롤 타워 컨설팅부터 구축, 운영까지 믿고 맡길 수 있었습니다. 베스핀글로벌이 AWS가 인증한 “Built on Control Tower 파트너”라는 점과 이미 많은 컨트롤 타워 및 랜딩 존 구축 경험이 있다는 점에서도 더욱 신뢰가 갔습니다.

* 이해를 돕기 위한 구성으로, 실제 아키텍처와 차이가 있습니다.

Benefit

AWS 컨트롤 타워 랜딩 존을 통해 다중 계정 AWS 환경을 설정해 안전하게 관리하고 있습니다. AWS가 제공하는 보안 옵션들을 컨트롤 타워 내에서 한 번 설정해 놓으면 자동으로 배포해 효율적인 관리가 가능합니다.

베스핀글로벌의 Market Overview

차량호출부터 렌트카, 주차, 자율주행까지 MaaS(Mobility as a Service)의 범위가 점점 넓어지고 있습니다. 전 세계 MaaS 시장 규모는 2025년 2,304억 달러(약 274조 원)에 이를 전망입니다. 자연히 모빌리티에 대한 투자와 관심도 높아지고 있는데요. 사용자들의 이동 데이터가 쌓이면 다양한 분야로 사업을 확장할 수 있기 때문입니다. 실제 글로벌 MaaS 기업들은 쇼핑, 금융, 콘텐츠 사업 등으로 영역을 넓혀가는 추세입니다. 그렇기 때문에 모빌리티 보안은 더욱 중요한 화두로 떠오르고 있습니다.

클라우드 인프라 환경에서 다중 계정을 안전하게 관리하고 거버넌스에 맞게 운영하는 것은 보안의 기본 단계입니다. AWS 컨트롤 타워는 이를 위한 안정적인 솔루션입니다. 티맵모빌리티 역시 AWS 컨트롤 타워 구축을 통해 모빌리티 보안 측면에서도 업계 경쟁력을 확보해 나가고 있는데요. 이처럼 성장성과 확장성이 큰 MaaS 시장에서 보안에 대한 효율적인 방안을 지속적으로 고민하는 기업만이 선두에 서게 될 것입니다.

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