2021.10.20

구글, 버텍스 AI 워크벤치와 빅쿼리 옴니 출시···머신러닝 및 크로스 클라우드 분석 지원

Anirban Ghoshal | InfoWorld
구글이 첨단 머신러닝 애플리케이션 개발 및 크로스 클라우드 분석 기능을 지원하는 새 툴과 기능을 출시했다.
 
ⓒ Getty Images Bank

구글에 따르면, 새 툴과 기능은 기업 전반에 영향을 미치는 데이터 비효율성을 바로잡고 데이터 엔지니어링 작업 시 발생하는 번거로움을 덜어주는 데 중점을 두고 있다.

액센츄어(Accenture) 연구에 따르면, 데이터에서 눈에 보이는 가치를 실현하고 측정할 수 있다고 답한 기업은 32%에 불과했다. 이런 낮은 수치는 리더십 부족과 느린 데이터 이동, 고립된 데이터 리포지토리가 주요 원인이다.

구글은 복잡한 데이터 엔지니어링 애플리케이션에 필요한 첨단 머신러닝 모델 개발에 걸리는 시간을 절감하기 위해 버텍스 AI 워크벤치(Vertex AI Workbench)를 출시했다. 이 서비스는 현재 프리뷰 버전이며, 지난 5월에 처음 출시된 버텍스 AI(Vertex AI) 내부에 탑재됐다.
 

머신러닝 모델 개발 지원

구글에 따르면, 구글 매니지드 노트북 서비스로 실행되는 통합 개발 환경은 데이터프록(Dataproc)과 빅쿼리(BigQuery), 데이터플렉스(Dataplex), 루커(Looker) 등 다양한 서비스의 데이터에 액세스할 수 있다. 또한, 데이터 과학자가 현재 개발 환경에 비해 머신러닝 모델을 5배 더 빠르게 개발할 수 있도록 지원한다.

컨스텔레이션 리서치(Constellation Research) 수석 애널리스트 더그 헨셴은 "현재 구글은 버텍스 AI 및 AI 워크벤치를 통해 기존 구글 클라우드 서비스와 데이터 과학 업무에 요구되는 더욱 명확한 엔드 투 엔드 프로세스를 통합하고 있다”라고 말했다.

무엇보다도 AI 워크벤치는 협업을 지원한다는 것이 가장 큰 강점이다.

IDC AI 및 오토메이션 리서치 부서 부사장 리투 조티는 "버텍스 AI 워크벤치는 구글 클라우드에서 빅쿼리, 스파크와 같은 데이터 서비스를 버텍스 AI와 ML옵스 서비스에 연결해 머신러닝 워크플로우를 위한 협업 개발 환경을 제공한다. 따라서 데이터 과학자와 엔지니어는 하나의 인터페이스 내에서 많은 모델을 보다 더 쉽고 빠르게 배포하고 관리할 수 있게 될 것이다”라고 말했다.

하지만 헨셴은 "구글은 이번에 처음으로 버텍스 AI 워크벤치를 출시했지만, 경쟁 클라우드 서비스 업체인 AWS와 마이크로소프트는 각각 AWS 세이지메이커(SageMaker)와 애저 머신러닝 서비스 형태로 이미 버텍스 AI와 유사한 플랫폼을 보유하고 있다”라고 지적했다.
 

크로스 클라우드 데이터 분석 강화

구글은 2010년 5월, 머신러닝 기능이 탑재된 서버리스 멀티클라우드 데이터 웨어하우스 서비스인 빅쿼리를 출시했다. 하지만 갈수록 점점 더 많은 기업이 하이브리드 클라우드와 멀티클라우드 환경을 채택하게 되면서, 크로스 클라우드 데이터 분석의 필요성을 느꼈다.

구글은 지난주, 사용자가 AWS와 애저 클라우드 스토리지에서 데이터 인사이트를 얻을 수 있도록 설계된 ‘빅쿼리 옴니(BigQuery Omni)’라는 프리뷰 서비스를 일반 대중에게 선보였다. 빅쿼리 인스턴스는 클라우드 스토리지에서 실행된 후 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 대시보드에 결과를 전송한다. 헨셴은 이 서비스가 GCP의 독보적인 기능이라고 강조했다.

더 나아가, 구글은 오픈소스 분석 엔진인 아파치 스파크(Apache Spark)가 GCP에서 실행될 수 있도록 지원하는 새 서비스도 공개했다. 현재 프리뷰 단계인 이 서비스는 데이터 과학자가 데이터 복제나 맞춤형 통합 없이도 원하는 인터페이스에서 스파크를 사용해 더 쉽게 데이터 엔지니어링 작업을 할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.

새 오토스케일링 서비스는 개발자가 수동으로 인프라를 공급하거나 튜닝하지 않고 애플리케이션과 파이프라인을 개발할 수 있도록 설계됐다.

헨셴은 모든 주요 클라우드가 아파치 스파크 서비스를 제공하지만, 구글은 다르다고 설명했다. GCP는 온디맨드를 확장하고 축소하는 서버리스 공급 방식으로 새 서비스를 지원함으로써 경쟁력을 갖출 것으로 보인다. 이는 급격히 증가한 또는 과중한 데이터 과학 워크로드 처리 시 비용 효과적이고 관리하기 쉽다.
 

새로운 통합으로 더욱 쉬워진 데이터 거버넌스

또한, GCP는 새 기능의 일부로 자사 BI 플랫폼인 루커와 세일즈포스(Salesforce)의 데이터 시각화소프트웨어 태블로(Tableau)를 통합했다.

이런 통합으로 태블로 고객도 데이터 액세스 권한을 가지고 새로운 차원의 데이터 거버넌스를 구현하며 루커의 의미론적 모델을 활용할 수 있을 것으로 보인다. 헨셴은 이 통합은 기업 고객이 루커와 태블로를 각각 데이터 분석과 데이터 시각화에 신뢰할 수 있는 수단으로 채택하기 바라는 구글의 전략적 제휴라고 설명했다.

구글은 이 외에도 루커와 구글 컨택 센터 AI(Google Contact Center AI)의 통합, GCP 헬스케어 자연어 처리 API로 실행되는, 현재는 중단된 루커 베타 버전도 발표했다. editor@itworld.co.kr


2021.10.20

구글, 버텍스 AI 워크벤치와 빅쿼리 옴니 출시···머신러닝 및 크로스 클라우드 분석 지원

Anirban Ghoshal | InfoWorld
구글이 첨단 머신러닝 애플리케이션 개발 및 크로스 클라우드 분석 기능을 지원하는 새 툴과 기능을 출시했다.
 
ⓒ Getty Images Bank

구글에 따르면, 새 툴과 기능은 기업 전반에 영향을 미치는 데이터 비효율성을 바로잡고 데이터 엔지니어링 작업 시 발생하는 번거로움을 덜어주는 데 중점을 두고 있다.

액센츄어(Accenture) 연구에 따르면, 데이터에서 눈에 보이는 가치를 실현하고 측정할 수 있다고 답한 기업은 32%에 불과했다. 이런 낮은 수치는 리더십 부족과 느린 데이터 이동, 고립된 데이터 리포지토리가 주요 원인이다.

구글은 복잡한 데이터 엔지니어링 애플리케이션에 필요한 첨단 머신러닝 모델 개발에 걸리는 시간을 절감하기 위해 버텍스 AI 워크벤치(Vertex AI Workbench)를 출시했다. 이 서비스는 현재 프리뷰 버전이며, 지난 5월에 처음 출시된 버텍스 AI(Vertex AI) 내부에 탑재됐다.
 

머신러닝 모델 개발 지원

구글에 따르면, 구글 매니지드 노트북 서비스로 실행되는 통합 개발 환경은 데이터프록(Dataproc)과 빅쿼리(BigQuery), 데이터플렉스(Dataplex), 루커(Looker) 등 다양한 서비스의 데이터에 액세스할 수 있다. 또한, 데이터 과학자가 현재 개발 환경에 비해 머신러닝 모델을 5배 더 빠르게 개발할 수 있도록 지원한다.

컨스텔레이션 리서치(Constellation Research) 수석 애널리스트 더그 헨셴은 "현재 구글은 버텍스 AI 및 AI 워크벤치를 통해 기존 구글 클라우드 서비스와 데이터 과학 업무에 요구되는 더욱 명확한 엔드 투 엔드 프로세스를 통합하고 있다”라고 말했다.

무엇보다도 AI 워크벤치는 협업을 지원한다는 것이 가장 큰 강점이다.

IDC AI 및 오토메이션 리서치 부서 부사장 리투 조티는 "버텍스 AI 워크벤치는 구글 클라우드에서 빅쿼리, 스파크와 같은 데이터 서비스를 버텍스 AI와 ML옵스 서비스에 연결해 머신러닝 워크플로우를 위한 협업 개발 환경을 제공한다. 따라서 데이터 과학자와 엔지니어는 하나의 인터페이스 내에서 많은 모델을 보다 더 쉽고 빠르게 배포하고 관리할 수 있게 될 것이다”라고 말했다.

하지만 헨셴은 "구글은 이번에 처음으로 버텍스 AI 워크벤치를 출시했지만, 경쟁 클라우드 서비스 업체인 AWS와 마이크로소프트는 각각 AWS 세이지메이커(SageMaker)와 애저 머신러닝 서비스 형태로 이미 버텍스 AI와 유사한 플랫폼을 보유하고 있다”라고 지적했다.
 

크로스 클라우드 데이터 분석 강화

구글은 2010년 5월, 머신러닝 기능이 탑재된 서버리스 멀티클라우드 데이터 웨어하우스 서비스인 빅쿼리를 출시했다. 하지만 갈수록 점점 더 많은 기업이 하이브리드 클라우드와 멀티클라우드 환경을 채택하게 되면서, 크로스 클라우드 데이터 분석의 필요성을 느꼈다.

구글은 지난주, 사용자가 AWS와 애저 클라우드 스토리지에서 데이터 인사이트를 얻을 수 있도록 설계된 ‘빅쿼리 옴니(BigQuery Omni)’라는 프리뷰 서비스를 일반 대중에게 선보였다. 빅쿼리 인스턴스는 클라우드 스토리지에서 실행된 후 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 대시보드에 결과를 전송한다. 헨셴은 이 서비스가 GCP의 독보적인 기능이라고 강조했다.

더 나아가, 구글은 오픈소스 분석 엔진인 아파치 스파크(Apache Spark)가 GCP에서 실행될 수 있도록 지원하는 새 서비스도 공개했다. 현재 프리뷰 단계인 이 서비스는 데이터 과학자가 데이터 복제나 맞춤형 통합 없이도 원하는 인터페이스에서 스파크를 사용해 더 쉽게 데이터 엔지니어링 작업을 할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.

새 오토스케일링 서비스는 개발자가 수동으로 인프라를 공급하거나 튜닝하지 않고 애플리케이션과 파이프라인을 개발할 수 있도록 설계됐다.

헨셴은 모든 주요 클라우드가 아파치 스파크 서비스를 제공하지만, 구글은 다르다고 설명했다. GCP는 온디맨드를 확장하고 축소하는 서버리스 공급 방식으로 새 서비스를 지원함으로써 경쟁력을 갖출 것으로 보인다. 이는 급격히 증가한 또는 과중한 데이터 과학 워크로드 처리 시 비용 효과적이고 관리하기 쉽다.
 

새로운 통합으로 더욱 쉬워진 데이터 거버넌스

또한, GCP는 새 기능의 일부로 자사 BI 플랫폼인 루커와 세일즈포스(Salesforce)의 데이터 시각화소프트웨어 태블로(Tableau)를 통합했다.

이런 통합으로 태블로 고객도 데이터 액세스 권한을 가지고 새로운 차원의 데이터 거버넌스를 구현하며 루커의 의미론적 모델을 활용할 수 있을 것으로 보인다. 헨셴은 이 통합은 기업 고객이 루커와 태블로를 각각 데이터 분석과 데이터 시각화에 신뢰할 수 있는 수단으로 채택하기 바라는 구글의 전략적 제휴라고 설명했다.

구글은 이 외에도 루커와 구글 컨택 센터 AI(Google Contact Center AI)의 통합, GCP 헬스케어 자연어 처리 API로 실행되는, 현재는 중단된 루커 베타 버전도 발표했다. editor@itworld.co.kr


X