Google이 Forrester Wave™: 2024년 2분기 데이터 레이크하우스 보고서에서 리더로 선정되었습니다.
데이터 및 AI 클라우드
수만 명의 고객이 Google의 데이터 클라우드를 사용해 데이터를 통합하고 이를 획기적인 AI와 연결하여 혁신적인 경험을 실현하고 있습니다. Google의 데이터 클라우드는 엔터프라이즈급 효율성, 확장성, 보안으로 이러한 기능을 제공합니다. 이처럼 강력한 조합은 조직에서 데이터를 가치로 변환하고 ROI를 신속하게 입증하는 데 도움이 됩니다.
모든 데이터에 AI 활용
새로운 생성형 AI 기능이 급증하면서 기업과 고객은 이제 새로운 방식으로 애플리케이션 및 데이터와 상호작용할 수 있습니다. Google의 데이터 클라우드를 사용하면 기본 제공되는 생성형 AI 기능을 사용하여 BigQuery, PostgreSQL용 AlloyDB, Spanner, Cloud SQL 등에서 엔터프라이즈 데이터를 활성화하고 기본 제공 기능을 사용하여 AI/ML을 데이터에 직접 적용할 수 있습니다. 또한 Vertex AI와 쉽게 통합하여 차별화된 AI 경험을 한층 더 강화할 수도 있습니다. Looker는 내장된 강력한 기능을 통해 커스텀 데이터 경험과 데이터 앱을 빌드하는 데 도움이 되며 대화형 분석을 통해 데이터와 채팅하는 데 도움이 되는 AI 어시스턴트를 제공합니다.
통합 데이터 플랫폼으로 모든 데이터 관리
Google의 데이터 클라우드는 데이터를 한곳으로 가져와 정형 및 비정형 데이터를 AI와 통합하여 데이터 자산 전반에 걸쳐 유용한 정보를 빠르게 제공하는 BigQuery 기반의 통합 데이터 분석 기반을 제공합니다. 또한 데이터 이동 또는 복사 없이 PostgreSQL용 AlloyDB, Spanner, Cloud SQL에 대한 BigQuery 제휴를 통해 운영 및 분석 데이터를 통합할 수도 있습니다. Google의 통합 데이터 플랫폼을 사용하면 전체 데이터 수명 주기를 관리하고 조직 내 다양한 유형의 사용자를 위해 보안과 거버넌스를 더욱 쉽게 수행할 수 있습니다.
어디서나 데이터 실행
Google 데이터 클라우드는 워크로드가 어디에 있든 최신 데이터 기반 애플리케이션을 빌드할 수 있도록 도와줍니다. 오픈소스 및 개방형 표준이 지원되므로 까다로운 엔터프라이즈 워크로드를 위한 PostgreSQL 호환 데이터베이스인 AlloyDB로 애플리케이션을 빌드하고 현대화할 수 있습니다. 또한 클라우드, 온프레미스는 물론 개발자 노트북에서도 실행되는 AlloyDB Omni와 생성형 AI 앱 빌드를 위한 통합 기능 모음인 AlloyDB AI도 제공합니다. BigQuery Omni를 사용하면 일반적으로 데이터 마이그레이션과 관련된 비용, 보안 위험, 거버넌스 문제 없이 여러 클라우드의 데이터 및 온프레미스 환경을 활용하고 이를 인기 SaaS 앱에서 액세스할 수 있습니다.
비즈니스 데이터로 AI 활성화
Google의 데이터 클라우드는 운영 및 분석 데이터를 위해 Vertex AI에 원활하게 통합되는 AI 지원 데이터 플랫폼을 제공합니다. BigQuery에서는 멀티모달 생성형 AI를 사용하여 생성형 AI 모델을 분석과 결합하고 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합하며 실시간 ML 추론을 구동하는 데이터 파이프라인을 빌드할 수 있습니다. 또한 BigQuery, PostgreSQL용 AlloyDB, Spanner, Cloud SQL 등에서 벡터 검색을 지원합니다. 생성형 AI를 정확한 엔터프라이즈 정보에 그라운딩합니다. Google은 Gemini in BigQuery를 통해 상시 인텔리전스와 자동화를 제공하여 AI 시나리오의 개발을 간소화하고 데이터에서 유용한 정보를 얻는 여정을 가속화합니다.Gemini in Databases는 개발, 성능 최적화, Fleet 관리, 거버넌스, 마이그레이션 등 데이터베이스 여정의 모든 측면에서 데이터베이스 개발 및 관리를 강화합니다.
Google Cloud AI를 활용하여 완전히 새로워진 야구 경기
개방성의 문화, 데이터 기반 의사 결정, 비용 예측 가능성을 바탕으로 하는 Google Cloud는 MLB에 혁신을 제공하여 현재와 미래에 팬과의 성장을 촉진합니다.
대화형 사이트를 살펴보고 MLB가 Google AI와 Google 데이터 클라우드를 사용하여 경험을 강화하는 방법을 알아보세요.
BigQuery는 AI를 위한 견고한 데이터 기반을 제공했습니다. 당사의 데이터는 필요한 곳에 있었습니다. 호텔 정보, 마케팅 콘텐츠, 고객 서비스 채팅에서 수백만 개의 고객 데이터 포인트를 연결하고 비즈니스 데이터를 사용하여 LLM을 접지할 수 있었습니다.
Allie Surina Dixon, Priceline 데이터 부문 이사
수십만 개의 조직에서 선도적인 Google Cloud 제품을 채택하여 TCO를 절감하고 생산성을 높였습니다.
BigQuery
BigQuery는 확장성이 뛰어나고 경제적인 멀티 클라우드 서버리스 데이터 웨어하우스로, 비즈니스 민첩성을 제공하도록 설계되었습니다.
54%
클라우드 데이터 웨어하우스 대체 리소스보다 낮은 TCO
99.99%
업타임 SLA로 데이터 및 유용한 정보에 대한 안정적인 액세스 보장
PostgreSQL용 AlloyDB
가장 까다로운 엔터프라이즈 워크로드에 맞춰 설계된 완전 관리형 PostgreSQL 호환 데이터베이스 서비스입니다.
4배
표준 PostgreSQL보다 더 빠른 트랜잭션 워크로드 처리 속도
100배
표준 PostgreSQL보다 빠른 속도로 분석 쿼리 처리
99%
Looker로 데이터팀의 생산성 향상
24%
셀프서비스 분석을 통한 직원 생산성 향상
Vertex AI
통합 AI Platform 내에서 선행 학습된 도구 및 커스텀 도구를 사용하여 ML 모델을 더 빠르게 빌드, 배포, 확장합니다.
80%
커스텀 모델을 빌드하는 데 필요한 코드 줄 감소
80%
최적의 매개변수를 찾는 기존의 방법에 비해 적은 시도 회수*
*Vertex AI Vizier를 사용하는 복잡한 함수의 경우
Google은 성장에 따라 아키텍처를 계속 발전시키며 확장성, 성능, 안정성을 개선할 방법을 모색하고 있습니다. AlloyDB와 Spanner의 강점을 모두 활용하는 아키텍처를 채택하면 사용자의 요구사항을 충족하고 성장 목표를 달성하는 시스템을 빌드할 수 있다고 믿습니다.
제임스 그로네벨트, Character.AI 연구 엔지니어
