2023년 10대 Google Cloud Platform 트렌드

조직은 데이터 및 AI 기반 솔루션을 활용하고 구현하여 고객 경험 향상, 운영 최적화, 일상적인 작업 자동화와 같은 문제를 해결할 것입니다. 그리고 AI가 우리가 운영하는 방식을 바꿀 수 있는 잠재력은 엄청납니다. PwC 보고서 에 따르면 AI는 2030년까지 세계 경제에 15조 7000억 달러의 영향을 미칠 것이라고 합니다. 그러나 데이터 및 AI 솔루션을 구현하는 데는 데이터 복잡성, 기술 격차 및 데이터 과학자 부족과 같은 몇 가지 공통적인 문제가 있습니다.

GCP가 도움이 되는 방식: 더 높은 예측 정확도로 AI를 대규모로 구현하려는 조직은 GCP로 전환할 수 있습니다. 조직에서 활용할 수 있는 몇 가지 중요한 상위 10개 GCP 트렌드가 있습니다. Google Cloud는 ML 사용 사례 개발을 위한 4가지 정교한 접근 방식으로 AI 개발 및 구현 문제를 해결하는 데 도움이 되는 업계 최고의 솔루션을 제공합니다. GCP는 다양한 사용 사례에 대해 가속화된 방식으로 AI를 주입할 수 있는 포괄적인 기능을 제공합니다.

a) 사전 훈련된 API: 코드가 필요 없는 Google 데이터에서 사전 훈련된 모델을 사용할 준비가 되었습니다.

b) AutoML을 사용한 사용자 지정 AI: 구조화 및 비구조화 데이터에 대한 예측 모델링, 코드가 필요하지 않습니다.

c) 핵심 도구가 포함된 엔드 투 엔드 AI : 사전 빌드된 프레임워크의 사용자 정의 모델, 작업이 없는 서버리스 교육

d) BigQuery M: 구조화된 데이터에 대한 설명 및 예측 모델링, 간단한 SQL 코드

지난 10년 동안 클라우드 채택이 견인력을 얻었지만. Forbes 보고서 에 따르면 기업의 90% 이상이 계속해서 여러 온프레미스 애플리케이션을 운영하고 있습니다. 그러나 지난 2~3년 동안 조직은 위험을 완화하고 비용을 절감하기 위해 멀티 클라우드를 보다 적극적으로 채택했습니다. 실제로 업계 조사 에 따르면 기업 의 약 95%가 2022년에 멀티 클라우드를 전략적 우선순위로 삼았습니다. 하이브리드 및 멀티 클라우드 시나리오 모두에서 클라우드 전략을 수립하는 동안 상호 운용성이 중요합니다. 플랫폼, 애플리케이션, 데이터 수준의 상호 운용성은 2023년 기업의 초점 영역이 될 것이며 이는 GCP Trends 2023에서도 분명합니다.

GCP 지원 방식: 기업에서 상호 운용성 요구사항을 해결하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 하나는 멀티 및 하이브리드 클라우드에 대한 상호 운용성을 제공하는 Openstack, Openshift, Cloud Foundry, Snowflake와 같은 플랫폼을 사용하는 것이고, 두 번째는 CSP의 클라우드 네이티브 서비스를 사용하여 멀티 및 하이브리드 클라우드를 지원하는 것입니다. 예를 들어 Google Cloud에서 Anthos, BigLake 및 BigQuery Omni는 공급업체 또는 플랫폼 종속을 피하면서 상호 운용성 요구 사항을 해결하는 다중 및 하이브리드 클라우드 서비스입니다. GCP를 통해 기업은 플랫폼에 구애받지 않는 애플리케이션을 개발 및 배포하고 멀티 및 하이브리드 클라우드를 지원할 수 있습니다.

기업이 애플리케이션과 데이터 인프라를 어떻게 설계하느냐에 따라 2023년에 어떻게 성장하고 경쟁할지 결정됩니다. GCP는 모든 워크로드와 규모에 맞는 다양한 가속기를 제공하므로 저비용, 저비용, 처리량 추론 및 기존 ML 워크로드. 조직에서 워크로드 확장을 고려할 때 병렬 아키텍처를 사용하여 ML 워크로드에서 매우 효과적인 GPU를 볼 수 있습니다. GCP는 추론에 중점을 둔 P4 및 T4에 이르기까지 Google Compute Engine(GCE)에 다양한 NVIDIA GPU를 보유하고 있습니다.

GCP 지원 방법: GCE는 기업을 위한 비용 효율적인 옵션인 온디맨드, 선점 가능, 약정 사용 할인 및 지속 사용 할인 공간 예약을 통해 사용할 수 있는 도구 및 워크플로 지원을 통해 맞춤형 VM 구성을 제공합니다. GCP는 C2 VM보다 10배 더 높은 IOPS와 4배 더 높은 처리량을 제공하는 AI/ML 모델을 실행하기 위한 향후 요구사항을 해결할 수 있는 강력한 컴퓨팅 엔진을 제공합니다.

소비 및 활용에서 견인력을 얻고 있는 또 다른 영역은 Kubernetes Engine(GKE)을 사용하는 AI 인프라입니다. GKE는 컨테이너화된 애플리케이션 배포를 위한 관리형 환경을 제공합니다. 이 경우 조직은 GCE 인프라의 일부로 GPU 및 TPU를 사용하여 워크로드를 즉시 확장 및 축소할 수 있습니다. GKE는 컨테이너를 사용하여 자동 확장을 활용할 수 있는 기능도 제공합니다.

조직에서는 운영 데이터와 분석 데이터라는 두 가지 유형의 데이터를 사용합니다. 운영 데이터는 애플리케이션 또는 마이크로서비스와 함께 제공되는 비즈니스 기능을 위한 데이터베이스에 상주합니다. 이 데이터는 본질적으로 트랜잭션이며 현재 상태를 유지하고 비즈니스 애플리케이션의 요구 사항을 충족합니다. 분석 데이터는 시간이 지남에 따라 기업의 사실에 대한 일시적이고 집계된 보기이며 종종 회고적 또는 미래적 통찰력을 제공하기 위해 모델링됩니다. ML 모델을 교육하거나 분석 보고서를 생성하는 데 사용됩니다. 운영 및 분석 데이터 관점이 가까워짐에 따라 데이터 아키텍처와 관리 모두에서 변화를 주도하고 있습니다.

GCP가 도움이 되는 방법: 현재 기술, 아키텍처, 설계는 이 두 가지 데이터 영역(두 가지 존재 수준, 통합되어 있지만 분리되어 있음)의 차이를 반영하며, 이로 인해 항상 조각난 아키텍처가 발생했습니다. ETL(Extract, Transform, Load) 작업과 계속해서 증가하는 데이터 파이프라인의 복잡성은 이 두 평면을 연결하는 일반적인 문제입니다. GCP는 운영 및 분석 데이터 처리에 사용할 수 있는 다양한 데이터베이스 솔루션을 제공합니다. 이제 Cloud Bigtable, Alloy DB, DataStream for BigQuery가 데이터베이스 관점에서 운영 및 분석 요구사항을 해결하도록 개선되었습니다.

디지털화가 전 세계적으로 급증하면서 사이버 공격과 랜섬웨어 사건이 급증함에 따라 기업은 보안을 강화하고 제로 트러스트 아키텍처를 대규모로 수용하는 데 집중할 것입니다. 여기에는 기업 보안을 모든 결정의 중심에 놓고 각 트랜잭션에 대한 명시적 신뢰를 위해 암시적 신뢰 관계를 제거하는 것이 포함됩니다. 컨텍스트와 가시성은 강력한 보안 조치를 성공적으로 구현하는 데 매우 중요하며 보안 솔루션은 기술 가용성에 대한 종속성을 줄이기 위해 계속 발전하고 자동화될 것입니다.

GCP가 지원하는 방식: 보안 솔루션 제공업체와의 파트너십을 확대하려는 Google Cloud의 접근 방식을 통해 기업은 동급 최고의 보안을 일관되게 구현할 수 있습니다. 사일로화된 SIEM, SOAR 및 위협 정보 솔루션 대신 새로운 Google Cloud 보안 운영 솔루션은 보안 운영 기능을 통합하여 보안 팀이 더 빠르게 방향을 전환하고 알림을 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 합니다. Google Cloud Chronicle SIEM, SOAR, GCP의 동급 최고의 위협 정보는 보안 위협 감지 및 작업을 원활하게 자동화합니다.

소프트웨어 공급망의 미래는 애플리케이션을 개발하고 배포하는 동안 보안, 지속 가능성 및 신경 포괄성 측면을 포함할 것입니다.

Security Inclusion

DevSecOps의 채택이 증가하고 있음에도 불구하고 해커가 공급망 취약성을 노리는 사이버 보안 위험이 여전히 만연해 있습니다. Gartner 는 2025년까지 글로벌 기업의 45%가 소프트웨어 공급망 공격을 경험할 것으로 예측합니다. 또한 더 많은 조직이 분산 애플리케이션, 데이터 주권 및 보안 규정 준수를 보장하기 위해 멀티 클라우드를 채택하고 있습니다.

Sustainability Inclusion

기후 변화와 글로벌 지속 가능성에 중점을 둔 조직은 탄소 배출 목표에 기여하고 이를 달성할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 미래의 공급망은 조직의 지속 가능성 목표를 달성하기 위해 배치된 워크로드의 탄소 배출 지수를 포함할 것입니다.기후 변화와 글로벌 지속 가능성에 중점을 둔 조직은 탄소 배출 목표에 기여하고 이를 달성할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 미래의 공급망은 조직의 지속 가능성 목표를 달성하기 위해 배치된 워크로드의 탄소 배출 지수를 포함할 것입니다.

Neuro-inclusive Design

애플리케이션 사용성과 고객 경험을 개선하려면 소음 진동이나 팝업이 디자인에 표시되는 방식을 고려하여 주의를 산만하게 하는 감각 자극을 생성하는 신경 포함 디자인이 필요합니다. 상호 작용 및 시각적 기능을 개발할 때 균형, 비율, 단일성, 빛, 색상, 공간 및 패턴에 초점을 맞춘 신경 포함 원칙을 활용하는 것이 필수적입니다.

엔터프라이즈 디지털 혁신 이니셔티브가 CIO와 기술 리더에게 점점 더 민첩하고 혁신적이면서 비용을 낮추라는 압력을 가함에 따라 조직이 인프라 개선에 집중하는 것이 중요해졌습니다. 지난 몇 년 동안 조직은 기술 혁신에 막대한 투자를 했으며 변화의 약 60%는 인프라 현대화에 있었습니다. 2023년에는 조직이 애플리케이션 혁신에 더 집중하고 비즈니스 프로세스에 혁신을 가져올 것으로 기대합니다. 혁신은 최신 기술과 도구를 구현하는 것뿐만 아니라 특정 사용 사례에 맞게 조정된 새로운 솔루션을 찾는 데 중점을 둡니다.

GCP의 지원 방식: Google Cloud는 애플리케이션을 현대화하기 위한 포괄적인 기능 세트를 제공합니다. Anthos는 사용자가 새 애플리케이션을 빠르게 빌드하고 기존 앱을 업그레이드하여 민첩성을 높일 수 있도록 지원합니다. 또한 GCP는 컨테이너로의 마이그레이션을 사용하여 현대화를 위한 가속화된 수단을 제공하여 기존 앱을 네이티브 컨테이너로 빠르게 현대화합니다. 워크로드를 현대화하고 입증된 고객 성공 사례를 보여주는 진정한 가치가 있습니다. 그러나 컨테이너화 자동화는 아직 현대화 프로그램을 시작하지 않은 조직에 절실히 필요한 점프 스타트를 제공할 것입니다.

개발자는 애플리케이션을 개발, 구축 및 배포하는 동안 여러 기술을 관리해야 합니다. 앱 개발자, 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자는 새로운 기능을 개발하기 위해 다양한 도구/통합 개발 환경(IDE)이 필요합니다. 모든 프로젝트의 첫 번째 단계는 개발 환경에서 개발자에게 권한을 부여하고 기업 보안 정책이 포함된 올바른 도구를 제공하는 것입니다.
GCP의 지원 방식: Google Cloud Workstation은 브라우저 또는 로컬 IDE를 통해 언제 어디서나 액세스할 수 있는 안전하고 빠른 개발 환경을 통해 개발자 생산성을 향상하는 동시에 널리 사용되는 여러 IDE 및 맞춤설정 가능한 개발자 도구를 지원합니다. 2023년에 급등할 개발자 속도 향상 관행의 다른 수단은 다음과 같습니다.

• 앱 개발자의 역량을 강화하는 자동화된 컨테이너화
• Spanner 및 PostgreSQL의 ML 모델을 사용하여 데이터베이스 개발자의 생산성 향상
• Cloud SQL 및 Cloud Ops와 같은 PaaS 서비스에서 AI를 사용하면 모니터링 및 로깅이 자동화됩니다.
• Google Cloud에서 애플리케이션을 개발하기 위한 IDE용 Cloud Code 플러그인
• DevOps 파이프라인 개발을 가속화하는 Cloud Build 및 Cloud Deploy

SAP 워크로드용 마이그레이션 및 현대화 프로그램을 통한 ERP 전환에 대한 관심이 높아질 것입니다.

GCP의 지원 방식: 조직은 AI/ML 구성 요소와 쉽게 통합할 수 있는 Google의 AI, ML 및 고급 분석 기능을 사용하여 SAP 데이터에서 얻은 통찰력을 극대화합니다. 블록에는 비전, 번역 및 텍스트 음성 변환이 포함되며 민첩한 의사 결정을 활용하여 프로세스를 자동화하고 지능적으로 예측하며 운영을 간소화할 수 있습니다.

조직에는 온프레미스에서 실행되는 중요한 워크로드가 있어 지난 10년 동안 메인프레임 현대화가 뜨거운 주제가 되었습니다. CIO 보고서에 따르면 많은 사람들이 메인프레임의 종말을 예견했습니다. 그러나 그것은 우뚝 서 있고, 강하고, 성장하고 있습니다. 시간이 지남에 따라 “현대화”라는 용어는 여러 가지 방식으로 나타났습니다. 그러나 조직에서 메인프레임을 현대화하기 위한 전략을 수립하는 두 가지 기본 방법이 있습니다.

리프트 앤 시프트: 데이터와 애플리케이션 계층의 긴밀한 결합을 고려할 때 메인프레임을 클라우드로 마이그레이션하는 것은 어려운 일입니다. 기업은 기술 아키텍처를 이동, 현대화 또는 변환하기 위해 약간의 비즈니스 중단을 경험하게 됩니다.

GCP 지원 방식: Dual Run은 병렬 처리를 지원합니다. 즉, 고객은 기존 메인프레임과 Google Cloud에서 동시 작업 부하를 실행하여 실시간 테스트를 수행하고 비즈니스 중단 없이 성능 및 안정성 데이터를 신속하게 수집할 수 있습니다.

클라우드 네이티브에서 재설계하여 현대화: 이 접근 방식을 사용하려면 메인프레임에서 실행되는 애플리케이션 코드 베이스에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

GCP의 지원 방식: Google은 G4라는 자동 검색 및 리팩터링 도구를 제공합니다. GCP 메인프레임 현대화 솔루션은 저위험 마이그레이션을 위해 산업화되고 검증된 프로세스와 도구를 제공합니다. 이를 통해 기업은 데이터 우선 접근 방식, 전체 워크로드 마이그레이션 또는 둘 다에서 전체 마이그레이션을 쉽게 처리할 수 있습니다.