2020.05.20

넘버3의 매력!··· 구글 클라우드가 AWS보다 나은 13가지

Peter Wayner | InfoWorld
오늘날 클라우드 사업 분야를 주도하는 기업은 아마존이다. AWS를 추격하는 이인자로는 마이크로소프트 애저가 손꼽힌다. 그러나 대규모 검색 및 여타 서비스를 직접 지원하기 위해 구축하기 시작한 구글의 클라우드 서비스도 독자적인 강점을 다수 지니고 있다. 

특히 구글의 여러 소비자용 제품과 유사한 강력한 단순성, 오픈소스 친화성, 명확하고 개방된 여러 도구 등은 구글 고유의 특징이라고 표현할 수 있을 정도다. 여기 구글 클라우드가 아마존웹서비스(AWS)를 능가하는 특징 13가지를 정리했다. 
 
ⓒ AxxLC (CC0)

구글 크롬 엔터프라이즈(Google Chrome Enterprise)
코로나 19로 인한 록다운이 시작되자, 크롬 엔터프라이즈을 애용하는 기업들은 직원들이 집에서 일을 할 수 있도록 준비시키는 것이 조금 더 쉽다는 것을 실감했다. 모든 클라우드 서비스가 곳곳에서 가동되는 ‘오픈(개방형)’ 표준에 토대를 두고 있었기 때문이다. 

직원들이 특정 브랜드나 모델만 이용하도록 한정시킬 필요가 없다. 구글은 노트북 컴퓨터와 데스크톱, 스마트폰에서 사용되는 다양한 운영체제에 크롬을 배치해 놓았다. 

‘운영 체제로서의 웹’ 전략이 구글 클라우드 서비스에도 적용되고 있다. 기업 이용자들이 일반적인 운영체제가 실행되는 일반적인 장치를 찾으면서, 크롬 생태계 내의 도구와 인터페이스에 익숙해지고 있다. 직원들이 특정 VPN을 실행시키거나, 원격 액세스를 셋업 할 필요가 없다. 특정 OS에 국한될 필요도 없다. 모든 것이 브라우저에서 실행된다. 

앱 스크립트(App Script)
스프레드시트용 매크로 작성을 소프트웨어 개발로 간주할 수 있을까? 아니면 프로그래머는 아니지만 재능 있는 사람이 배워서 처리할 수 있는 그런 일일까? 앱 스크립트는 자바스크립트 프로그래머가 구글 앱의 모든 것을 서로 연결시킬 수 있는 구글 클라우드의 계층으로 매크로 매우 유사하다. 레코드 버튼이 동작을 지켜보고, 그 단계를 코드로 변환한다. 

G스윗 앱들을 연결하는 것이 일부 정교한 컨테이너를 빌드하는 것보다 훨씬 더 단순 해진다. 작업이 단순하다면, 약간의 앱 스크립트만으로 작업을 마칠 수 있을 정도다. 조금 더 정교한 작업의 경우에도 여전히 앱 스크립트로 마지막 단계를 만들 수 있다.

사용자가 G스윗 앱을 많이 이용한다면, 가장 간단히 이들에게 친숙한 무언가를 만들 수 있는 방법은 앱 스크립트를 이용하는 것이다.

앱시트(AppSheet)
클라우드 서비스가 확산되면서, 사람들은 이를 연결하기 원하고 있다. 과거에는 이를 위해 많은 코드가 필요했지만, 지금은 누구나 할 수 있을 정도로 단순해지고 있는 추세이다. 

구글의 앱시트는 구글 애널리틱스와 G스윗같은 서비스를 연결할 수 있는 ‘노 코드(No Code, 코드가 필요 없는)’ 옵션이다. ‘노 코드’가 아주 정확한 표현이 아닐 수도 있지만, 워크플로우와 필드 검사, 보고용 도구는 하고 싶은 일 대부분에 큰 도움을 준다. 

모든 구성요소가 구글 클라우드에 위치하며, 이제 텍스트 기반 코드에 수반되는 문장이나 유효 범위(스코프) 문제를 걱정할 필요없이 모든 것을 더 쉽게 연결할 수 있게 되었다.
 
헬스케어 API(Health Care API)
의료 및 보건 관련 업종에 종사하고 있다면, 구글의 헬스케어 API가 도움이 된다. 직접 코드를 쓰는 시간을 줄여주는, 잘 만들어진 코드 계층이 추가되어 있기 때문이다. 이 API는 환자 프라이버시 보호와 HIPPA, HL 7 FHIR, HL7 v2, DICOM 준수에 도움을 주는 중요한 표준(기준)들 가운데 상당수를 지원한다. 더 낮은 수준에서 연결을 하는 코드를 써야 하는 경우, 더 기본적인 빅쿼리 같은 제품을 이용할 수 있다.

안토스(Anthos)
안토스를 구글 클라우드 플랫폼에만 고유한 것으로 간주할 이유는 없다. 멀티클라우드 개발과 배포용 플랫폼으로 마케팅 되고 있기 때문이다. 이미 AWS에도 가동되고 있으며, 애저에서도 지원될 예정이다. 그렇지만 구글 클라우드에서 아이디어가 시작되었고, 여전히 구글의 클라우드 미래 비전에서 큰 부분을 차지하고 있다.

안토스 브랜드는 가상 머신이 컨테이너로 구현되어 쿠버네티스 포드로 흐른다는 구글 하이브리드 비전과 관련된 포괄적 개념이다. 마이그레이트 포 안토스(Migrate for Anthos) 도구는 VM에서 실행되는 ‘구식’ 스택을 내부 서버실이나 안토스가 실행되는 퍼블릭 클라우드에서 구현되는 최신 쿠버네티스 배포판을 지원하는 컨테이너로 변환시켜 준다. 

상단에 계층으로 존재하는 서비스 메시가 마이크로서비스 배포와 디버그를 더 용이하게 만들어 준다. 보안과 ID 정책이 일관되게 관리되기 때문에 개발자의 시간과 노력을 줄여준다.
 
파이어베이스(Firebase)
구글 클라우드 플랫폼은 정보를 저장할 여러 다양한 방법들을 제공한다. 그러나 옵션 중 하나인 파이어베이스는 일반 데이터베이스와 조금 다르다. 파이어베이스는 정보만 저장하는 것이 아니다. 데이터를 데이터베이스의 또다른 사본으로 복제하며, 여기에 모바일 클라이언트 등 클라이언트들을 포함시킬 수 있다. 

다시 말해, 파이어베이스는 클라이언트로부터 서버로의 푸싱(그리고 풀링) 모두를 처리한다. 클라이언트 코드를 쓰면, 가용할 때 필요한 데이터가 마법같이 나타난다고 가정할 수 있다. 

모바일 개발자, 그리고 분산되어 서로 연결되는 앱을 빌드하는 모든 개발자에게 큰 문제 중 하나는 사본이 필요한 모든 사람들에게 새 데이터 버전을 푸싱하는 것이다. 새 정보를 조금이라도 푸싱하기 위해서는 이런 연결들을 모두 유지해야 한다.

파이어베이스는 데이터베이스처럼 보이지만, 실제는 다른 플랫폼에 대한 익스텐션과 통합이 확장 및 확대되어 있는 모바일 개발 플랫폼이다. 분산형 웹이나 모바일 앱 빌드에 필요한 많은 구조를 갖고 있다. 모바일 웹 앱 또한 여기에 해당된다.
 


임베디드 머신러닝
빅쿼리와 파이어베이스는 데이터베이스로 불리지만, 동시에 머신러닝 플랫폼이다. 데이터를 저장할 수 있지만, 이후 상사가 분석을 원할 경우 동일한 테이블로 머신러닝 루틴을 구현할 수 있다. 데이터를 옮기거나, 별개 머신러닝 툴킷을 위해 조정할 필요가 없다. 모두 한 장소에 위치한다. 개발자가 연결 코드를 만드는 시간과 수고를 줄여주는 기능, 특징이다. 

데이터베이스의 원동력이 되는 SQL을 위한 추가적인 이점이 있다. SQL 언어에 키워드를 추가하는 방식으로 빅쿼리의 머신러닝을 불러내 이용할 수 있다. DBA 언어를 이용, AI사이언티스트가 처리하는 일을 할 수 있다. 

한편 파이어베이스 개발자는 데이터베이스의 강점과 함께, 안드로이드나 iOS 장치에 로컬 저장된 데이터로 머신러닝을 가져오는 도구인 ‘머신러닝 키트 포 파이어베이스(ML Kit for Firebase)’를 호출해 이용할 수 있다. 




2020.05.20

넘버3의 매력!··· 구글 클라우드가 AWS보다 나은 13가지

Peter Wayner | InfoWorld
오늘날 클라우드 사업 분야를 주도하는 기업은 아마존이다. AWS를 추격하는 이인자로는 마이크로소프트 애저가 손꼽힌다. 그러나 대규모 검색 및 여타 서비스를 직접 지원하기 위해 구축하기 시작한 구글의 클라우드 서비스도 독자적인 강점을 다수 지니고 있다. 

특히 구글의 여러 소비자용 제품과 유사한 강력한 단순성, 오픈소스 친화성, 명확하고 개방된 여러 도구 등은 구글 고유의 특징이라고 표현할 수 있을 정도다. 여기 구글 클라우드가 아마존웹서비스(AWS)를 능가하는 특징 13가지를 정리했다. 
 
ⓒ AxxLC (CC0)

구글 크롬 엔터프라이즈(Google Chrome Enterprise)
코로나 19로 인한 록다운이 시작되자, 크롬 엔터프라이즈을 애용하는 기업들은 직원들이 집에서 일을 할 수 있도록 준비시키는 것이 조금 더 쉽다는 것을 실감했다. 모든 클라우드 서비스가 곳곳에서 가동되는 ‘오픈(개방형)’ 표준에 토대를 두고 있었기 때문이다. 

직원들이 특정 브랜드나 모델만 이용하도록 한정시킬 필요가 없다. 구글은 노트북 컴퓨터와 데스크톱, 스마트폰에서 사용되는 다양한 운영체제에 크롬을 배치해 놓았다. 

‘운영 체제로서의 웹’ 전략이 구글 클라우드 서비스에도 적용되고 있다. 기업 이용자들이 일반적인 운영체제가 실행되는 일반적인 장치를 찾으면서, 크롬 생태계 내의 도구와 인터페이스에 익숙해지고 있다. 직원들이 특정 VPN을 실행시키거나, 원격 액세스를 셋업 할 필요가 없다. 특정 OS에 국한될 필요도 없다. 모든 것이 브라우저에서 실행된다. 

앱 스크립트(App Script)
스프레드시트용 매크로 작성을 소프트웨어 개발로 간주할 수 있을까? 아니면 프로그래머는 아니지만 재능 있는 사람이 배워서 처리할 수 있는 그런 일일까? 앱 스크립트는 자바스크립트 프로그래머가 구글 앱의 모든 것을 서로 연결시킬 수 있는 구글 클라우드의 계층으로 매크로 매우 유사하다. 레코드 버튼이 동작을 지켜보고, 그 단계를 코드로 변환한다. 

G스윗 앱들을 연결하는 것이 일부 정교한 컨테이너를 빌드하는 것보다 훨씬 더 단순 해진다. 작업이 단순하다면, 약간의 앱 스크립트만으로 작업을 마칠 수 있을 정도다. 조금 더 정교한 작업의 경우에도 여전히 앱 스크립트로 마지막 단계를 만들 수 있다.

사용자가 G스윗 앱을 많이 이용한다면, 가장 간단히 이들에게 친숙한 무언가를 만들 수 있는 방법은 앱 스크립트를 이용하는 것이다.

앱시트(AppSheet)
클라우드 서비스가 확산되면서, 사람들은 이를 연결하기 원하고 있다. 과거에는 이를 위해 많은 코드가 필요했지만, 지금은 누구나 할 수 있을 정도로 단순해지고 있는 추세이다. 

구글의 앱시트는 구글 애널리틱스와 G스윗같은 서비스를 연결할 수 있는 ‘노 코드(No Code, 코드가 필요 없는)’ 옵션이다. ‘노 코드’가 아주 정확한 표현이 아닐 수도 있지만, 워크플로우와 필드 검사, 보고용 도구는 하고 싶은 일 대부분에 큰 도움을 준다. 

모든 구성요소가 구글 클라우드에 위치하며, 이제 텍스트 기반 코드에 수반되는 문장이나 유효 범위(스코프) 문제를 걱정할 필요없이 모든 것을 더 쉽게 연결할 수 있게 되었다.
 
헬스케어 API(Health Care API)
의료 및 보건 관련 업종에 종사하고 있다면, 구글의 헬스케어 API가 도움이 된다. 직접 코드를 쓰는 시간을 줄여주는, 잘 만들어진 코드 계층이 추가되어 있기 때문이다. 이 API는 환자 프라이버시 보호와 HIPPA, HL 7 FHIR, HL7 v2, DICOM 준수에 도움을 주는 중요한 표준(기준)들 가운데 상당수를 지원한다. 더 낮은 수준에서 연결을 하는 코드를 써야 하는 경우, 더 기본적인 빅쿼리 같은 제품을 이용할 수 있다.

안토스(Anthos)
안토스를 구글 클라우드 플랫폼에만 고유한 것으로 간주할 이유는 없다. 멀티클라우드 개발과 배포용 플랫폼으로 마케팅 되고 있기 때문이다. 이미 AWS에도 가동되고 있으며, 애저에서도 지원될 예정이다. 그렇지만 구글 클라우드에서 아이디어가 시작되었고, 여전히 구글의 클라우드 미래 비전에서 큰 부분을 차지하고 있다.

안토스 브랜드는 가상 머신이 컨테이너로 구현되어 쿠버네티스 포드로 흐른다는 구글 하이브리드 비전과 관련된 포괄적 개념이다. 마이그레이트 포 안토스(Migrate for Anthos) 도구는 VM에서 실행되는 ‘구식’ 스택을 내부 서버실이나 안토스가 실행되는 퍼블릭 클라우드에서 구현되는 최신 쿠버네티스 배포판을 지원하는 컨테이너로 변환시켜 준다. 

상단에 계층으로 존재하는 서비스 메시가 마이크로서비스 배포와 디버그를 더 용이하게 만들어 준다. 보안과 ID 정책이 일관되게 관리되기 때문에 개발자의 시간과 노력을 줄여준다.
 
파이어베이스(Firebase)
구글 클라우드 플랫폼은 정보를 저장할 여러 다양한 방법들을 제공한다. 그러나 옵션 중 하나인 파이어베이스는 일반 데이터베이스와 조금 다르다. 파이어베이스는 정보만 저장하는 것이 아니다. 데이터를 데이터베이스의 또다른 사본으로 복제하며, 여기에 모바일 클라이언트 등 클라이언트들을 포함시킬 수 있다. 

다시 말해, 파이어베이스는 클라이언트로부터 서버로의 푸싱(그리고 풀링) 모두를 처리한다. 클라이언트 코드를 쓰면, 가용할 때 필요한 데이터가 마법같이 나타난다고 가정할 수 있다. 

모바일 개발자, 그리고 분산되어 서로 연결되는 앱을 빌드하는 모든 개발자에게 큰 문제 중 하나는 사본이 필요한 모든 사람들에게 새 데이터 버전을 푸싱하는 것이다. 새 정보를 조금이라도 푸싱하기 위해서는 이런 연결들을 모두 유지해야 한다.

파이어베이스는 데이터베이스처럼 보이지만, 실제는 다른 플랫폼에 대한 익스텐션과 통합이 확장 및 확대되어 있는 모바일 개발 플랫폼이다. 분산형 웹이나 모바일 앱 빌드에 필요한 많은 구조를 갖고 있다. 모바일 웹 앱 또한 여기에 해당된다.
 


임베디드 머신러닝
빅쿼리와 파이어베이스는 데이터베이스로 불리지만, 동시에 머신러닝 플랫폼이다. 데이터를 저장할 수 있지만, 이후 상사가 분석을 원할 경우 동일한 테이블로 머신러닝 루틴을 구현할 수 있다. 데이터를 옮기거나, 별개 머신러닝 툴킷을 위해 조정할 필요가 없다. 모두 한 장소에 위치한다. 개발자가 연결 코드를 만드는 시간과 수고를 줄여주는 기능, 특징이다. 

데이터베이스의 원동력이 되는 SQL을 위한 추가적인 이점이 있다. SQL 언어에 키워드를 추가하는 방식으로 빅쿼리의 머신러닝을 불러내 이용할 수 있다. DBA 언어를 이용, AI사이언티스트가 처리하는 일을 할 수 있다. 

한편 파이어베이스 개발자는 데이터베이스의 강점과 함께, 안드로이드나 iOS 장치에 로컬 저장된 데이터로 머신러닝을 가져오는 도구인 ‘머신러닝 키트 포 파이어베이스(ML Kit for Firebase)’를 호출해 이용할 수 있다. 


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