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개발자 / 클라우드

구글 클라우드 앱시트 리뷰 | 머신러닝 모델까지 적용 가능한 노코드 앱 빌더

Martin Heller | InfoWorld 2021.12.03
구글 클라우드 앱시트(Google Cloud AppSheet)는 노코드, 인텐트 기반 앱 개발 플랫폼이다. 웹 기반 설계 환경으로 구글 클라우드에서 실행되며 웹, iOS, 안드로이드용 앱을 생성한다. 노코드를 표방하지만 스프레드시트 공식, 필터 식, TN식과 다이어그램으로 정의되는 봇을 지원하므로 로우코드 앱 빌더 기능을 상당수 제공한다.
 
구글 클라우드 앱시트를 사용하면 주문 승인, 사용자 알림과 같은 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 구글 클라우드 AI 및 ML을 활용해서 사용자의 의도에 따라 자동으로 수행할 작업과 뷰를 설정할 수 있다. 앱시트를 사용해 만든 앱 하나를 데스크톱, 모바일, 태블릿에서 사용할 수 있으며, 다양한 데이터 소스에 연결하고 최종 사용자 디바이스의 GPS 위치, 사진, 그림, 바코드 스캔, 문자 인식과 같은 데이터를 추가할 수도 있다.
 
구글은 시민 개발자가 외부 도움 없이 단독으로 앱을 구축하는 것이 아니라, IT와 시민 개발자가 거버넌스 및 기업 정책을 적용해서 효율적으로 협업한다는 데에 방점을 둔다. 또한 구글은 앱시트와 구글 워크스페이스 툴의 통합으로 시간 절약이 가능하다고 강조한다. 대부분의 노코드 및 로우코드 앱 빌더가 그렇듯이 시민 개발자는 사용하기 쉬워서, 전문 개발자는 빠르게 앱을 만들 수 있다는 이유로 앱시트를 사용한다. 
 
앱시트에서 설계 작업은 대부분 데이터 설계 단계에서 이뤄진다. 물론 달성하고자 하는 목적과 그 이유를 알면 도움이 된다. 앱시트는 데이터 구조에서 사용자의 의도를 상당히 정확히 추론한다. 앱시트가 구글의 자체 예제 스프레드시트를 프로토타입 앱으로 변환하고 지도 보기를 추가하는 것(구글 지도가 있으니)을 봤을 때는 별다른 감흥이 없었지만, 마이크로소프트의 예제 스프레드시트(마이크로소프트 파워 앱스(Power Apps) 데모에 포함됨)를 파워 앱스를 통해 만든 앱과 기능적으로 동일한 프로토타입 앱으로 변환하는 모습에는 감탄했다.
 
앱시트는 많은 데이터 및 서비스 통합을 지원하는데, 테이블로 취급되는 구글 드라이브 폴더와 같이 보편적이지 않은 데이터 소스도 포함된다. 더 성숙한 단계인 파워 앱스는 앱시트에 비해 훨씬 더 많은 요소와 통합된다.
 
구글 클라우드 앱시트는 마이크로소프트 파워 앱스 외에 아마존 허니코드(Honeycode), 그리고 약 400개의 다른 로우코드 및 노코드 앱 빌더와 경쟁한다.
 

앱시트 앱 만들기

구글에 따르면 앱시트 앱 생성 프로세스는 다음과 같은 8단계로 구성된다.

1. 데이터 준비
2. 데이터를 앱시트에 연결하기
3. 앱시트 에디터 익히기
4. 연결된 데이터가 어떻게 사용되는지를 정의
5. 뷰를 생성하고 모양과 느낌을 맞춤 설정
6. 맞춤 버튼, 작업, 자동화 만들기
7. 사용자들과 함께 앱을 테스트, 공유, 배포
8. 앱 개선 및 의견 수렴
 
기본적으로 1단계와 2단계는 인텐트 기반 프로토타입 생성 단계에 해당한다. 이 프로토타입으로도 충분한 경우도 있지만 그보다는 기능을 추가하고 더 많은 데이터를 활용하도록 앱을 개선하는 것이 더 일반적이다. 조직 내에서 앱 사용이 확산되면 구글 시트의 데이터를 구글 클라우드 SQL과 같이 확장성이 더 높은 데이터베이스로 마이그레이션해야 할 수도 있다.
 
3단계에는 생각보다 더 많은 시간과 노력이 필요하다. 광범위한 기능을 지원하기 위한 앱시트의 “표면적”은 예상 외로 넓고, 그 결과로 다양한 기능의 GUI 기반 앱 빌더에서 흔히 볼 수 있는 발견 가능성(discoverability) 문제에서 자유롭지 못하다. 나중에 길을 잃지 않으려면 앱시트 에디터에 충분히 익숙해지는 것이 좋다.
 
일반적인 사용 사례에 적용할 수 있는 50개 이상의 앱 템플릿이 있다.
 
데이터, 아이디어 또는 템플릿으로 앱시트를 시작할 수 있다. ⓒ IDG
 
데이터로 시작하는 일반적인 방법은 클라우드 스토리지 제공업체를 통해 스프레드시트에 연결하는 것이다. 또한 SQL 데이터베이스 테이블이나 소수의 비SQL 데이터 소스에도 연결할 수 있다. ⓒ IDG
 
앱을 생성하고 나면 스마트폰, 태블릿 또는 전체 화면 에뮬레이터로 앱을 미리보고 필요에 따라 수정도 할 수 있다. 디바이스에서도 앱을 볼 수 있다. 앱시트 에디터가 추가할 만한 항목을 제안하며 사용자가 직접 추가할 수도 있다. ⓒ IDG
 
데이터로 앱 구축을 시작하는 방법 외에, 템플릿을 사용하는 방법도 있다. 앱시트는 현재 50여 개의 시작 템플릿을 제공한다. ⓒ IDG

 
앱시트는 스마트폰과 태블릿에 내장된 많은 센서를 활용할 수 있으며 많은 애플리케이션 및 플랫폼과 통합된다. ⓒ IDG
 
현재 앱시트는 17개 클라우드 데이터베이스 및 테이블과 연결되며 11개 외부 서비스와 통합된다. 그러나 이 수치로만 판단해서는 안 된다. 예를 들어 앱시트는 재피어(Zapier)와 연동되는데, 재피어는 노코드 GUI를 사용해 3,000개 이상의 앱과 통합되며 애피지(Apigee) API와도 함께 작동하므로 백엔드 서비스에 대한 API 프록시, 흐름 및 정책을 만들 수 있다. ⓒ IDG
 

앱시트 앱 실행하기

안드로이드 스마트폰에서 국립 공원 앱으로 보는 지도 ⓒ IDG
웹 에뮬레이터에서 앱을 미리보는 것 외에 지원되는 디바이스에서도 볼 수 있다. 사용자(Users) 창으로 이동해서 미리보기를 제공할 사용자의 이메일 주소만 입력하면 된다.
 
디바이스에서 받은 이메일의 링크를 사용해 앱시트 셸 앱을 다운로드한 다음 안내에 따라서 프로토타입 앱을 다운로드한다. 데이터 소스가 하나인 간단한 앱으로 사용해본 결과 반응이 빨랐지만 시작할 때 많은 데이터를 다운로드해야 하는 앱이라면 로드에 꽤 많은 시간이 걸릴 것으로 예상된다. 그래서 앱을 시작할 때 데이터를 동기화할지 지연된(수동) 동기화를 사용할지를 선택할 수 있는 옵션이 제공된다.
 

데이터 사용 방법 정의

위에서 앱시트의 설계 작업 대부분이 데이터 소스를 구축하고 선택하는 시점에 이뤄진다고 언급했다. 그러나 앱이 소스에서 받은 데이터를 어떻게 사용할지를 더 세밀하게 조정할 수 있다. 한 가지 방법은 데이터(Data) | 열(Columns) 아래의 열 사양을 편집해서 가상 열을 추가하는 것이다. 예를 들어 가격에 주 판매세율을 곱하는 공식이 있는 세금 열을 추가할 수 있다.
 
다른 방법은 데이터 소스의 조각을 만드는 방법이다. 조각은 기본적으로 테이블의 필터링된 하위 집합이다. 행과 열을 기준으로 필터링할 수 있다. 예를 들어 각 범주 값을 자체 조각에 넣고 가장 중요한 열만 포함할 수 있다.
 
앱시트는 소스 테이블(여기서는 엑셀 스프레드시트)에서 열과 열 이름을 추론하지만 열의 표시 및 편집 가능 여부, 필수 여부 등을 직접 제어할 수도 있다. 또한 가상 열의 공식을 편집할 수 있으며 앱시트는 공식을 만드는 작업을 도와준다. ⓒ IDG
 

데이터 소스, 뷰, 화면 추가하기

앱이 하나의 데이터 소스를 사용해서, 필요한 만큼의 뷰 및 화면에서 작동하게 되면 앱을 만드는 사람이나 사용자가 데이터를 추가하거나 뷰 또는 화면을 추가해서 기능을 확장하기를 원할 수 있다. 예를 들어 인벤토리 앱을 있다면 영업 담당자들이 이 앱에 주문 기능을 추가하기를 원할 수 있다.
 

작업, 봇, 예측 모델 및 OCR 모델 만들기

앱시트 에디터에서는 UI 탐색(이 앱 또는 다른 앱의 새 뷰 표시), 데이터 변경(CRUD 작업 수행), 외부 통신(푸시 알림 또는 문자 메시지 전송)의 세 가지 작업을 만들 수 있다. 또한 시스템 작업은 자동으로 생성된다. 작업을 구성해서 탐색 이벤트에 대응하여 실행되도록 할 수 있다.
 
봇은 대체로 일반적인 종류의 작업이다. 보통 “이벤트가 발생하면 하나 이상의 작업으로 구성된 프로세스를 수행하는” 패턴에 따른다. 기본으로 봇이 수행하는 것은 프로세스 자동화다. 봇은 백그라운드에서 실행 가능하며 데이터 변경 또는 일정에 따라 활성화될 수 있다.
 
앱시트가 구글 클라우드 서비스인 점을 감안하면 머신 러닝 모델을 훈련 및 실행할 수 있다는 점도 의외는 아니다. 예측 모델(예를 들어 사용자 피드백 메시지의 의도 분류)은 정식 지원되며 OCR 모델(이미지에서 텍스트 추출)은 베타 단계다. 현재 앱시트 OCR 모델은 고정된 레이아웃이 있는 문서에서 작동하며 인터넷 연결이 필요하다.
 

앱시트 앱 배포하기

앞서 사용자에게 이메일을 통해 링크를 보내는 방법으로 지원되는 디바이스에서 앱을 볼 수 있다고 설명했는데, 이 기능을 즉석 배포라고 한다. 또한 앱의 “화이트 레이블” 안드로이드 및 iOS 버전을 생성해서 구글 플레이 스토어와 애플 앱 스토어에 제출해 승인을 받을 수도 있다. 승인이 되면 사용자는 각각의 공용 스토어에서 앱을 다운로드할 수 있다.
 
전체적으로 구글 클라우드 앱시트는 처음 접할 때의 인상에 비해 훨씬 더 많은 기능을 제공한다. 기본은 노코드 앱 빌더지만 식을 더해 기능을 추가할 수 있다. 앱시트는 또한 예측 머신 러닝 모델과 OCR 모델을 훈련시켜 적용할 수 있다.
 
마이크로소프트의 로우코드 빌더인 파워 앱스는 마이크로소프트 365와 비즈니스용 원드라이브, 파워 오토메이트(Power Automate), 파워 BI(Power BI)를 중심으로 하는 더 큰 생태계의 한 부분이다. 구글 클라우드 앱시트는 이와 비슷하지만 지메일, 구글 워크스페이스, 구글 드라이브, 구글 지도, 구글 시트, 구글 클라우드 SQL, 그리고 머신 러닝과 같은 많은 구글 클라우드 서비스와 써드 파티 재피어를 중심으로 하는, 마이크로소프트보다는 덜 복잡한 생태계에 속한다. 비교적 기능이 적은 노코드 앱 빌더인 아마존 허니코드는 아마존 앱플로우(AppFlow) 및 써드 파티 재피어, 그리고 다양한 AWS 스토리지, 데이터 서비스와 통합된다. 
 
조직이 이미 오피스 기능이나 데이터 스토리지를 구글에 의존하고 있다면 앱시트는 생산성을 개선하기 위한 맞춤형 앱을 생산하는 최선의 방법이다. 마이크로소프트 또는 AWS를 주로 사용하는 기업이라면 구글 앱시트의 매력이 상대적으로 낮을 수도 있겠지만, 무료 평가판을 사용해볼 가치는 여전히 있다. editor@itworld.co.kr 
 Tags 로우코드 노코드 구글클라우드앱시트
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