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Google Cloud Next ’19 Recap Seoul ㅣ 2019. 05. 24
Google의 차세대 데이터베이스 Cloud Spanner 맛보기
– 이정운, 구글 클라우드 Customer Engineer
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‘구글 스패너’···막 오르는 SQL 데이터베이스 새 시대 – CIO Korea
스패너는 구글의 클라우드에 호스팅되는 분산형 데이터베이스로서 전 세계적인 일관성과 확장성이 특징이다. 이는 데이터 접근이 필요한 최종 사용자와 …
Source: www.ciokorea.com
Date Published: 8/15/2021
View: 6227
Cloud Spanner | Google Cloud
Fully managed relational database with unlimited scale, strong consistency and up to 99.999% availability.
Source: cloud.google.com
Date Published: 8/15/2021
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‘구글 스패너’···막 오르는 SQL 데이터베이스 새 시대
이처럼 구글이 애드워즈 처리를 위해 구축했던 데이터베이스가 스패너(Spanner)라는 제품으로 최근 일반에 공개됐다. 최근 새로운 데이터베이스들이 …
Source: ngio.co.kr
Date Published: 11/27/2022
View: 9416
스패너를 아시나요? – 네이버 블로그
스패너라고 하니까 몽키스패너가 생각납니다. 볼트・너트 등을 죄거나 푸는 공구인데요. 구글 작명실에서 Spanner 를 만들었다고 하네요.
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 1/6/2022
View: 1020
구글, 새 분산DB ‘스패너’ 공개 – 지디넷코리아
수백만대 서버, 수조개의 행을 처리할 수 있는 초대형 DB다. 17일(현지시간) 외신에 따르면, 구글은 최근 자사의 분산 DB 기술인 ‘스패너’의 연구 …
Source: zdnet.co.kr
Date Published: 7/11/2022
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코크로치DB & 구글스패너 – OVERRUN
프로젝트/데이터. 코크로치DB & 구글스패너. 구조개발자 2021. 3. 7.
Source: overrun.tistory.com
Date Published: 12/12/2022
View: 9620
구글클라우드, DBMS 시장 진출…”우리가 직접 만들었다”
구글이 한국 DB(Data Base, 데이터베이스) 시장에 본격적인 진출을 선언했다. … 특히 구글 클라우드가 강조하는 서비스는 ‘클라우드 스패너(Cloud …
Source: www.digitaltoday.co.kr
Date Published: 10/3/2021
View: 2359
구글 클라우드 “데이터 관리·분석 훨씬 더 쉽게 도와드려요”
고객은 이를 이용해 오라클과 MySQL 데이터베이스에서 빅쿼리, 클라우드 SQL, 구글 클라우드 스토리지, 클라우드 스패너 같은 구글 클라우드 서비스로 …
Source: www.mk.co.kr
Date Published: 6/30/2022
View: 8138
구글 클라우드, 제한없는 데이터 클라우드 구현하는 기술 혁신 …
스패너 체인지 스트림(Spanner change stream)은 구글 클라우드 데이터베이스인 스패너(Spanner)에 새롭게 추가된 기능으로, 고객은 데이터베이스에서 …
Source: m.newstap.co.kr
Date Published: 7/29/2022
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주제에 대한 기사 평가 구글 스패너
- Author: Google Cloud
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- Date Published: 2019. 8. 6.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=Rk2-QmrgY-w
Cloud Spanner
확장성을 고려하여 설계된 관계형 데이터베이스 고객이 관계형 데이터베이스에서 기대하는 모든 기능(스키마, SQL 쿼리, ACID 트랜잭션)에 대해 철저한 테스트를 거쳤으며 글로벌 단위의 읽기 및 쓰기를 확장할 준비가 되었습니다.
99.999% 가용성 TrueTime 원자 시계 및 투명한 동기식 복제를 통해 멀티 리전 인스턴스에 대해 업계 최고 수준의 99.999% 가용성을 제공합니다. 다운타임 없이 트래픽을 처리하면서 100% 온라인 스키마 변경 및 유지보수를 제공합니다.
자동 샤딩 요청 부하 및 데이터 크기에 따라 데이터를 자동으로 샤딩하여 성능을 최적화합니다. 따라서 중단 없이 다시 아키텍처를 구축하지 않고 데이터베이스를 확장하고 비즈니스 성장에 집중할 수 있습니다.
완전 관리형 모든 단계 및 모든 크기의 데이터베이스에서 쉽게 배포할 수 있습니다. 동기식 복제 및 유지보수가 자동화되며 기본적으로 제공됩니다.
강력한 트랜잭션 일관성 확장성 또는 가용성을 저하시키지 않고 업계 최고의 외적 일관성을 목적으로 개발되었습니다.
세분화된 인스턴스 크기 조정 월 $65로 세분화된 인스턴스로 Spanner를 시작하고 필요에 따라 다운타임이나 재설계할 필요 없이 확장할 수 있습니다. 자세히 알아보기
PostgreSQL 인터페이스 Spanner의 확장성 및 신뢰성을 PostgreSQL의 친숙성과 이동성과 결합합니다. 팀에서 이미 알고 있는 기술과 도구를 사용하여 안심하고 투자할 수 있도록 미래를 대비하세요. 자세히 알아보기
리전 및 멀티 리전 구성 Spanner가 지원하는 앱은 사용자의 위치에 관계없이 전 세계적으로 strong consistency를 갖는 최신 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 또한 멀티 리전 인스턴스를 실행할 때 데이터베이스가 리전 장애로부터 보호되며 업계 최고 수준의 99.999% 가용성을 제공합니다.
BigQuery에 대한 통합 쿼리 데이터를 이동하거나 복사하지 않고 BigQuery에서 Spanner의 데이터를 실시간으로 쿼리하여 운영 데이터와 분석 사이의 격차를 좁히고 통합 데이터 수명 주기를 만듭니다.
Google Cloud 네트워크를 기반으로 빌드 Cloud Spanner는 전 세계 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 지연 시간이 짧고 보안과 안정성을 제공하는 Google의 전용 네트워크 를 기반으로 합니다.
백업 및 복원, point-in-time recovery(PITR) 데이터베이스를 백업 하여 일관된 데이터 사본을 저장하고 필요할 때 복원합니다. PITR 은 이전 데이터를 마이크로초 단위로 복구할 수 있는 기능을 통해 지속적인 데이터 보호를 제공합니다.
풍부한 애플리케이션 및 도구 지원 자바/ JDBC , Go, Python, C#, Node.js, PHP, Ruby, C++용 기본 클라이언트 라이브러리 와 Hibernate 및 Entity Framework를 포함한 가장 많이 사용되는 ORM
실시간 변경 데이터 캡처 및 복제 Datastream 을 사용하여 Oracle 및 MySQL 데이터베이스의 변경 데이터를 Spanner로 제공하여 최신 정보를 확인하세요. Spanner 변경 스트림 을 사용하여 Spanner 데이터베이스에서 변경 데이터를 캡처하고 분석, 이벤트 트리거, 규정 준수를 위해 다른 시스템과 통합할 수 있습니다.
‘구글 스패너’···막 오르는 SQL 데이터베이스 새 시대
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‘구글 스패너’···막 오르는 SQL 데이터베이스 새 시대
원문보기: http://www.ciokorea.com/news/34274
전통적인 데이터베이스를 확장할 때에는 일반적으로 샤딩(sharding)이라는 프로세스가 사용된다. 데이터를 여러 개의 소규모 데이터베이스로 쪼갬으로써 부하를 분산하는 방식이다. 2005년 당시에 애드워즈를 구동하는 데이터베이스는 샤딩을 한 번 다시 하려면 몇 년이 걸릴 정도로 방대해지고 있었다. 새로운 데이터베이스가 필요했고 구글은 직접 구축에 나섰다.
이처럼 구글이 애드워즈 처리를 위해 구축했던 데이터베이스가 스패너(Spanner)라는 제품으로 최근 일반에 공개됐다. 최근 새로운 데이터베이스들이 잇달아 출시되고 있는 가운데 스패너도 합류한 것이다. 최신의 데이터베이스들은 전통적인 관계형 SQL데이터베이스와 비슷하지만 방대한 규모로의 확장성은 훨씬 뛰어나다. 기존의 SQL에 새롭다는 의미의 형용사(New)를 결합해 NewSQL이라고 불리곤 한다.
데이터베이스 시장의 움직임을 주시하는 전문가들은 NewSQL 데이터베이스가 언젠가는 오라클, IBM, 마이크로소프트 등의 거물급 데이터베이스 제품들과 치열한 경쟁을 벌이게 될 것이라고 보고 있다.
스패너란 어떤 제품?
구글의 스패너는 여러 요건을 충족시키기 위해 등장했다. 한편으로는 방대한 규모로 확장성이 필요했고 다른 한편으로는 전 세계 데이터센터로의 분산도 필요했다. 아울러, 구글은 데이터베이스 프로그래밍 언어의 대표격인 SQL을 사용하는 관계형 데이터베이스를 원했고 여기에 낮은 지연시간과 매우 높은 신뢰성이라는 조건도 추가했다. 구글은 10년 가까운 개발 노력 끝에 2012년 스패너와 이를 구글 내에서 이용한 사례를 소개한 연구 논문을 발표했다.
그 후 몇 년에 걸쳐 구글은 스패너를 자사 클라우드 플랫폼에서 제공되는 데이터베이스로 개발하는 작업을 진행했다. 마침내 올해 초 스패너의 초기 베타 버전이 등장했다.
스패너는 구글의 클라우드에 호스팅되는 분산형 데이터베이스로서 전 세계적인 일관성과 확장성이 특징이다. 이는 데이터 접근이 필요한 최종 사용자와 가깝게 데이터가 존재할 수 있도록 스패너의 인스턴스(instance)가 전 세계 곳곳에 위치할 수 있는 동시에 데이터베이스의 각 복사본은 동일하다는 것을 의미한다. 말은 쉽지만 결코 쉽지 않은 특징이다.
구글 클라우드 내에는 스패너 운용에 필수적인 두 가지 독특한 기능이 있다. 하나는 전 세계 데이터를 동기화 하기 위해 가장 정확한 시간 측정 방식인 원자 시계를 사용하는 트루타임(TrueTime)이라는 타임 스탬프(time-stamp) 기능이다.
다른 하나는 전 세계 구글 데이터센터를 연결하는 구글 내부 광섬유망이다. 스패너의 내부 데이터베이스 트래픽은 일반 인터넷 대신 구글에서 직접 구축하고 통제하는 구글 트래픽 전용 파이프를 통해 전송된다. 전 세계 어느 곳이든 연결되는 스패너 내부 트래픽 전용 고속도로가 있는 셈이다.
NewSQL 시장
스패너는 클라우드에 호스팅되는 NewSQL 데이터베이스 중 최초로 광범위하게 사용될 것으로 여겨지는 제품 가운데 하나다. 카네기 멜론 대학교(Carnegie Mellon University) 앤드류 파블로 교수는 공동 논문에서 NewSQL에 대해 “지속적으로 발전되는 데이터베이스 기술의 다음 단계”라고 평가했다.
NewSQL 데이터베이스의 개별적인 특징은 새로울 것이 없지만 그 동안 이를 모두 아우르는 데이터베이스는 없었다. 예컨대, 전통적인 관계형 데이터베이스는 SQL를 지원하고 일관성이 강한 반면 확장성이 부족하고 NoSQL 데이터베이스는 확장이 쉬운 반면 SQL 지원이 부족한 단점이 있다.
위 논문에서는 NewSQL 데이터베이스에 대해 “분산된 컴퓨팅 리소스가 풍부하고 저렴한 동시에 응용프로그램의 요구사항은 훨씬 더 커진 새로운 시대가 낳은 산물”이라고 표현했다.
이렇게 새로운 세대의 데이터베이스의 시장은 아직 시작 단계다. NewSQL 데이터베이스 중 가장 주목할 만한 예로는 인메모리(in-memory) 관계형 데이터베이스인 SAP 하나(HANA)를 들 수 있다. 이 밖에도 몇몇 신규업체에서 NuoDB, H-Store, Clusterix, VoltDB, MemSQL 등의 NewSQL을 선보이고 있다.
이 밖에 아마존 웹 서비스의 아마존 오로라(Amazon Aurora)가 MySQL 및 PostreSOL이 지원함에 따라 NewSQL의 일종으로 간주되기도 한다.
NewSQL 데이터베이스의 장점 중 하나는 전통적인 SQL데이터베이스에서 실행되는 응용프로그램이 지원된다는 점이다. 그러나 위 논문 저자들은 그러한 전통적인 데이터베이스에서 실행되는 작업은 보통 핵심 응용프로그램이므로 기업들은 강력한 요인이 없는 한 이를 새로운 데이터베이스로 이동하기를 꺼릴 것이라고 지적했다.
NoSQL 데이터베이스는 확장성이 뛰어나며 소셜, 모바일, 사물 인터넷 응용프로그램을 중심으로 하는 새로운 응용프로그램에 주로 사용될 전망이다.
NewSQL 시장의 움직임을 주시하는 애널리스트들은 향후 몇 년간 무난한 성장할 것으로 낙관하고 있다. 마켓 어낼리시스(Market Analysis)에서는 NewSQL 데이터베이스 시장이 복합 성장률 26%을 기록하여 2020년까지 10억 달러 규모에 이를 것으로 예측하고 있다.
이는 IDC에서 연간 300억 달러 이상으로 보고 있는 전통적인 관계형 데이터 관리 시장 규모에 비하면 미미한 수준이다. 그러나 전통적인 데이터베이스에 고충을 겪고 있는 고객들이라면 새로운 작업을 위해 기꺼이 NewSQL에 투자할 것이라는 의미이기도 하다.
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스패너를 아시나요?
스패너라고 하니까 몽키스패너가 생각납니다.
볼트・너트 등을 죄거나 푸는 공구인데요.
구글 작명실에서 Spanner 를 만들었다고 하네요.
아직 베타버전입니다.
뭐냐고요?
바로 데이터베이스입니다.
세상에 많이 있는데 뭘 또 만들었을까요?
구글은 안정성과 확장성이 절대적인 DB가 필요했다고 하는데요.
클라우드 환경에서 전세계의 DB가 동일한 데이터를 유지하면서 속도도 빨라야 하니
기존의 RDB나 NoSQL로는 만족이 안되었나 봅니다.
그래서 나온것이 SPANNER
특징은 기존 SQL이 잘 실행된다.
확장이 잘된다.
이런 부류의 SQL을 NEW SQL이라고 부르네요.
그런데 하나DB가 이런 종류라니.
음
그랬나요.
원문 보시고 판단해 보세요,
http://www.ciokorea.com/news/34274
코크로치DB & 구글스패너
‘구글 스패너’···막 오르는 SQL 데이터베이스 새 시대
2005년 구글이 61억 달러의 가치로 인정받던 당시에는 애드워즈(AdWords)라는 온라인 광고 플랫폼이 회사 매출의 95% 이상을 차지하고 있었다. 문제는 이를 뒷받침하는 데이터베이스가 비즈니스의
www.ciokorea.com
구글클라우드, DBMS 시장 진출…”우리가 직접 만들었다”
[디지털투데이 석대건 기자] 출사표일까? 경고장일까?구글이 한국 DB(Data Base, 데이터베이스) 시장에 본격적인 진출을 선언했다. 구글 클라우드는 지난 25일 데이터베이스 관리시스템(DBMS) 서비스를 클라우드로 제공하고, 기업 맞춤형 PaaS 플랫폼을 제공하겠다고 밝혔다.
양승도 구글 클라우드 코리아 커스터머 엔지니어링 총괄은 “20년 동안 누적된 구글의 핵심 기술이 구글 DB 서비스에 적용됐다”며, “최근 10년 사이 데이터가 증폭하면서 한계를 체감했고 우리가 직접 DB를 개발해야겠다고 판단했다”고 말했다.
구글 클라우드가 출시한 DB 제품군은 인메모리 ‘클라우드 메모리 스토어’, 비관계형 ‘클라우드 파이어스토어’, ‘클라우드 빅테이블’, 관계형 ‘클라우드 SQL’ ‘클라우드 스패너’, 데이터 웨어하우스 ‘빅쿼리’ 등이다.
구글 DBMS 솔루션 (사진=석대건 기자)
구글 클라우드가 내세우는 타사와의 차별성은 통합성, 확장성, 보안, AI 활용이다. 구글 클라우드는 데이터 저장 위치에 상관 없이 통합 관리를 지향하고, 서버리스 환경에서 관리형 서비스를 제공해 확장성을 넓힐 수 있다고 설명했다.
더불어 구글이 자체 개발한 보안 설계를 제공하는 한편, 머신러닝·AI 통합으로 개발자 작업 능률을 향상할 수 있다고 부연했다.
특히 구글 클라우드가 강조하는 서비스는 ‘클라우드 스패너(Cloud Spanner)’다. 클라우드 네이티브로 설계된 ‘클라우드 스패너’는 관계형 DB구조와 비관계형 수평적 확장의 이점을 결합해 고성능 트랜잭션과 행, 리전, 대륙 전체에 걸친 일관성을 제공하면서도, 99.999%의 가용성 SLA, 다운타임 없는 엔터프라이즈급 보안 기능을 제공한다고 구글은 설명했다.
에이미 크리쉬나모한 구글 클라우드 매니저는 “구글의 서비스는 항상 제공되어야 하며, 다운타임이 생겨 로딩중이라는 메시지 나오면 안 된다”고 강조했다.
또 AI, IoT 기술을 활용한 모바일 기기 등의 사용 확대로 데이터 증폭이 예상되는 상황에 대응하기 위해 구글 클라우드는 몽고DB 등 오픈소스 기업 7개 곳과 파트너십을 맺어 플랫폼을 통합할 예정이다. 2020년께 구글 콘솔에서 제공될 예정이다.
양승도 구글 클라우드 코리아 커스터머 엔지니어링 총괄이 25일 구글 클라우드의 DB 솔루션에 대해 설명하고 있다. (사진=구글클라우드)
구글클라우드의 DBMS 시장 공략은 2020년으로 예정된 구글 데이터센터 서울 리전 설립과 함께 본격적으로 확장될 것으로 보인다. 이전까지는 아시아·태평양 내 일본과 대만 리전을 통해 서비스를 지원할 방침이다.
양승도 총괄은 “(서울 리전의) 빠른 구축을 위해 노력하고 있다”며, “국내 기업에 안정적이고 향상 클라우드 서비스를 제공할 것”이라고 밝혔다.
구글은 오는 11월 초 열리는 클라우드 콘퍼런스를 통해 구체적인 클라우드 플랫폼 전략을 밝히는 한편, 국내 사업 전략을 공개할 예정이다.
구글 클라우드 “데이터 관리·분석 훨씬 더 쉽게 도와드려요”
구글 클라우드가 기업들이 간편하게 데이터를 관리할 수 있는 신규 클라우드 서비스를 선보였다. .구글 클라우드는 27일(현지시간) 온라인으로 개최된 ‘데이터 클라우드 서밋’에서 데이터베이스와 데이터 분석 등 전반에 걸쳐 통합 데이터 플랫폼을 제공하는 신규 솔루션을 31일 발표했다. 이번에 공개된 솔루션은 ‘데이터플렉스’, ‘애널리틱스 허브’, ‘데이터스트림’의 프리뷰 버전이다.먼저 데이터스트림은 서버리스 변경 데이터 캡처(CDC) 및 복제 서비스다. 고객은 이를 이용해 오라클과 MySQL 데이터베이스에서 빅쿼리, 클라우드 SQL, 구글 클라우드 스토리지, 클라우드 스패너 같은 구글 클라우드 서비스로 데이터스트림을 실시간으로 복제할 수 있다.애널리틱스 허브는 기업이 실시간으로 안전하게 분석 결과물을 생성하고 관리할 수 있도록 도와준다. 예컨대 동적 대시보드와 머신러닝 모델을 비롯한 데이터와 인사이트를 조직 안팎으로 안전하게 공유할 수 있다. 또한 기업의 데이터셋을 구글 고유의 데이터, 상용·산업·공공 데이터와도 결합시킬 수 있다.데이터플렉스는 통합 분석 환경을 제공하는 지능형 데이터 패브릭으로 구글 클라우드와 오픈소스의 장점을 결합해 대규모 데이터를 신속하게 큐레이션, 보호, 통합, 분석할 수 있도록 지원한다. 데이터 품질을 자동화해 원하는 툴에서 데이터 일관성 문제를 해결하고, 데이터를 이동시키거나 복제하지 않고도 통합하고 관리할 수 있게 해준다.게릿 카즈마이어 구글 클라우드 부사장 겸 데이터베이스·데이터 분석 루커 총괄은 “데이터는 가치 창출의 필수 요소이자 디지털 전환 추진의 열쇠”라며 “구글 클라우드는 고객이 가장 강력한 데이터 클라우드 솔루션을 구축해 비즈니스의 미래를 준비하는 데 필요한 가치와 실시간 인사이트를 얻을 수 있도록 최선을 다하고 있다”고 말했다.한편, 구글 클라우드는 이번 행사에서 데이터베이스와 분석 포트폴리오의 추가 업데이트 기능도 소개했다. 마이크로소프트 애저용 ‘빅쿼리 옴니’ 프리뷰 버전과 ‘루커’ 상용 버전을 공개했고, 빅쿼리 ML 이상 탐지 기능을 상용 출시했다. 또한 스트리밍 분석 솔루션 ‘데이터플로우 프라임’을 오는 3분기 출시하고, 세부 인스턴스 크기 조정 기능을 도입해 클라우드 스패너의 진입 가격을 90% 낮출 예정이다.[우수민 기자][ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]
구글 클라우드, 제한없는 데이터 클라우드 구현하는 기술 혁신 발표
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구글 클라우드가 ‘데이터 클라우드 서밋’ 미디어 브리핑에서 데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스(BI), 인공지능(AI), 데이터베이스 포트폴리오 전반의 데이터 클라우드 기술 혁신과 신규 파트너 프로그램을 발표했다.
이번에 발표한 주요 기술 혁신은 빅레이크(BigLake), 스패너 체인지 스트림(Spanner change stream), 버텍스 AI 워크벤치(Vertex AI Workbench), 루커용 커넥티드 시트(Connected Sheets for Looker) 등으로, 기업이 데이터와 데이터 워크로드의 한계를 극복하고 데이터의 도달 범위를 확장해 데이터의 가치를 빠르게 실현할 수 있도록 지원한다.
제한없는(limitless) 데이터 클라우드를 구현하는 ‘빅레이크’와 ‘스패너 체인지 스트림’
구글 클라우드는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 통합한 데이터 레이크 스토리지 엔진 빅레이크(BigLake)를 프리뷰 버전으로 발표했다. 서로 다른 데이터 레이크와 웨어하우스에서 데이터를 관리할 경우 사일로(silo)가 발생하기 쉽고, 특히 데이터 이동 시 리스크와 비용이 높아진다. 데이터의 제한을 없애는 빅레이크를 활용하면 기존의 스토리지 형식이나 시스템에 관계없이 데이터를 분석할 수 있다. 기업은 소스에서 데이터를 복제하거나 이동할 필요가 없어 비용 절감 및 효율성 향상의 이점을 누릴 수 있다.
구글 클라우드는 지난 10년간 빅쿼리가 이뤄낸 혁신을 데이터 레이크로 확장함으로써 유연하고 비용 효율적인 개방형 레이크 하우스 아키텍처를 구현해냈다. 빅레이크는 기업이 아파치 스파크(Apache Spark)와 같은 오픈소스 처리 엔진을 비롯해, 구글 클라우드 서비스와 파케이(Parquet) 등 오픈파일 형식을 아우르는 API 인터페이스를 통해 세분화된 액세스 제어 역량을 갖출 수 있도록 지원한다.
트위터(Twitter)는 빅쿼리와 함께 빅레이크의 스토리지 기능을 이용해 데이터 제한 없이 트위터 사용자의 플랫폼 사용 현황과 콘텐츠 선호도를 파악하고 있다. 그 결과, 초당 3백만 개 이상의 집계를 실행하는 광고 파이프라인을 통해 매일 수 조 건에 달하는 이벤트와 관련된 콘텐츠를 제공할 수 있게 되었다.
스패너 체인지 스트림(Spanner change stream)은 구글 클라우드 데이터베이스인 스패너(Spanner)에 새롭게 추가된 기능으로, 고객은 데이터베이스에서 삽입, 업데이트, 삭제 등의 변경 사항을 실시간으로 추적할 수 있다. 고객은 스패너에서 빅쿼리로 변경 사항을 쉽게 복제하고 Pub/Sub을 사용해 다운스트림 애플리케이션 동작을 실행시키거나, 컴플라이언스 준수를 위해 구글 클라우드 스토리지(Google Cloud Storage)에 변경 사항을 저장할 수 있다. 이를 통해 항상 최신 상태의 데이터에 액세스하고 실시간으로 분석을 수행할 수 있다. 최대 99.999% 가용성을 지원하며 초당 최대 20억 건 이상의 요청을 처리하는 스패너는 체인지 스트림 기능의 추가로 한 단계 더 향상된 데이터 처리 역량을 지원할 수 있게 됐다.
데이터 워크로드의 한계를 극복하는 ‘버텍스 AI 워크벤치’
구글 클라우드는 보다 빠른 AI 모델 개발과 손쉬운 유지보수를 지원하는 버텍스 AI 워크벤치를 정식 출시했다. 버텍스 AI 워크벤치는 데이터 및 머신러닝 시스템을 단일 인터페이스로 제공해 모든 팀이 데이터 분석, 데이터 사이언스, 머신러닝 전반에 걸쳐 공통된 툴셋을 사용할 수 있도록 지원한다. 버텍스 AI 워크벤치는 구글 클라우드의 빅쿼리, 서버리스 스파크(Serverless Spark) 및 데이터프록(Dataproc)과 네이티브 통합이 가능하며 기존 노트북 환경 대비 5배 빠르게 머신러닝 모델을 개발, 학습 및 배포할 수 있도록 지원한다.
버텍스 AI를 이용하면 주기적으로 모델을 업데이트할 수 있는데, 많은 양의 모델을 관리하는 것은 기업에 여전히 어려운 일이다. 구글 클라우드는 모델 유지보수 관리를 보다 간소화할 수 있도록 버텍스 AI 모델 레지스트리(Vertex AI Model Registry)에 신규 ML옵스(MLOps) 기능을 프리뷰 버전으로 선보였다. 버텍스 AI 모델 레지스트리는 빅쿼리 ML 모델을 포함한 머신러닝 모델의 탐색, 사용 및 관리를 위한 중앙 저장소를 제공한다. 데이터 사이언티스트가 모델을 공유하고 앱 개발자가 이를 사용하는 것이 한층 쉬워져, 조직은 데이터에 기반해 실시간으로 의사결정을 내릴 수 있고 변화하는 시장 상황에 민첩하게 대응할 수 있다.
데이터의 도달 범위를 확장하는 ‘루커용 커넥티드 시트’
이외에도 구글 클라우드는 통합형 BI 플랫폼인 루커용 커넥티드 시트(Connected Sheets for Looker)와 데이터 스튜디오(Data Studio)에서 루커 데이터 모델에 접근을 지원하는 기능을 발표했다. 이제 루커 익스플로어(Looker Explore), 구글 스프레드시트(Google Sheets) 또는 데이터 스튜디오의 드래그 앤 드롭(drag-and-drop) 인터페이스를 사용해 원하는 방식으로 데이터를 활용할 수 있다. 기업은 통합된 구글 클라우드 BI 플랫폼을 이용해 모든 사용자가 보다 쉽게 데이터에 액세스하고, 새로운 데이터세트와 연산을 통합하며, 동료들과 원활히 협업할 수 있다. 이를 통해 데이터에 기반한 통찰력을 확보해 혁신을 추진하고 현명한 의사결정을 내릴 수 있다.
데이터 클라우드 파트너사와 협력 강화
구글 클라우드는 견고한 파트너 생태계를 통해 고객의 데이터 혁신을 지원하고 있다. 현재 700개 이상의 소프트웨어 파트너사가 구글의 데이터 클라우드를 이용해 애플리케이션을 구현하고 있다. 블룸리치(Bloomreach), 에퀴팩스(Equifax), 엑사빔(Exabeam), 퀀텀 메트릭(Quantum Metric) 및 줌인포(ZoomInfo) 등 여러 파트너사들이 빅쿼리 기반 구축(Built with BiqQuery) 이니셔티브를 기반으로 데이터 클라우드 기능을 이용하며 전담 엔지니어링 팀, 공동 마케팅 및 시장 출시와 관련한 지원을 제공받고 있다.
구글 클라우드의 고객들은 빅쿼리와 같은 제품에 긴밀하게 통합되고 최적화된 파트너 솔루션을 원한다. 이러한 고객 수요에 대응하고자 구글 클라우드는 구글 클라우드 레디 – 빅쿼리(Google Cloud Ready – Big Query) 프로그램을 발표했다. ‘구글 클라우드 레디 – 빅쿼리’ 프로그램은 파이브트란(Fivetran), 인포매티카(Informatica), 태블로(Tableau) 등 파트너 솔루션이 핵심 기능 및 상호호환성 요건을 만족하는 지 검증한다. 이를 통해 고객은 새로운 툴을 평가하는 데 소요되는 시간을 상당히 절감할 수 있다. 이미 25곳 이상의 파트너사가 ‘구글 클라우드 레디 – 빅쿼리’ 프로그램 인증을 받았다.
마지막으로, 구글 클라우드는 고객이 온프레미스 및 기타 클라우드 환경에서 구글 클라우드의 관리형 데이터베이스 서비스로 빠르고 원활하게 이전할 수 있도록 지원하는 데이터베이스 이전 프로그램(Databases Migration Program)을 발표했다. 해당 프로그램에는 도구 정비, 리소스 및 딜로이트(Deloitte)와 같은 협력사의 전문 역량은 물론 데이터베이스 이전 비용을 상쇄할 수 있도록 구글에서 제공하는 인센티브가 포함된다.
구글 클라우드는 데이터 및 분석 분야의 선두 기업들과 파트너십을 지속적으로 강화하고 있다. 데이터브릭스(Databricks), 파이브트란(Fivetran), 몽고DB(MongoDB), 네오포제이(Neo4j), 레디스(Redis)를 포함한 주요 파트너사 모두 구글 클라우드 고객을 위한 새로운 기능을 발표하고 있다.
장화진 구글 클라우드 코리아 사장은 “오늘날 데이터의 양과 유형, 워크로드, 그리고 사용자까지 폭발적으로 증가하면서 전통적인 데이터 아키텍처로 데이터가 가진 진정한 가치를 실현하는 것은 어려워졌다”라며, “구글 클라우드는 오늘 발표한 데이터 클라우드의 기술 혁신을 통해 클라우드 환경에서 데이터의 원활한 활용을 지원하고, 고객이 데이터 기반의 비즈니스 가치를 실현함으로써 성공적인 디지털 트랜스포메이션을 추진할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 말했다.
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