생성형 AI가 웹 사이트도 만든다? 다재다능한 Gemini 현재 운영 중인 회사 사이트는 어떻게 만드셨나요? 사내 인력을 투입해 직접 만들거나, 외주로 개발을 하거나 웹사이트 제작 플랫폼을 활용하는 방법이 일반적입니다. 대다수의 회사들이 공식 사이트를 만들기 위해 초기에 시간과 비용을 투자하여 사이트를 구축한 다음 몇 년 간 쭉 사용하는 형태로 운영하였습니다. 요즘에는 조금 달라지는 분위기입니다. 브랜드…
Oracle Cloud 데이터베이스를 Google Cloud로 배포할 수 있다!? 최근 Oracle Cloud 데이터베이스를 Google Cloud로 배포하기로 협의한 소식이 발표되었습니다. 공개된 내용에 따르면 양사 협력으로 이제 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)에서 실행되는 Oracle Cloud 데이터베이스를 Google Cloud Platform(GCP)으로 마이그레이션하거나 GCP에서 새로 구축하는 작업이 간소화되었습니다. 이번 양사 협력이 갖는 의미는 하이브리드 멀티 클라우드 전략을 추구하는 기업의 요구를 위해…
최근 전 세계 주요 거점에서 생산 시설을 운영하는 기업들은 ESG 경영을 추진하기 위해 공급망을 최적화하고 친환경 공장 운영을 위해 첨단 분석과 AI 기술을 활용하는 것에 관심을 보이고 있습니다. 첨단 분석과 AI 기술을 활용하여 자원 사용을 효율화하고, 환경에 대한 부정적인 영향을 최소화하며 사회적 책임을 이행하는 동시에 규제 준수를 보장하고자 함인데요. *ESG 경영은 환경(Environmental), 사회적 책임(Social), 지배구조(Governance)의…
최근 조직이 거대 언어 모델(LLM)을 미세 조정(Fine Tuning)하는 것에 관심을 보이고 있습니다. 파인튜닝은 LLM을 미세하게 조정하는 과정으로, 학습한 데이터를 그대로 따라가게 되면 현실적인 답과는 거리가 멀거나 활용하기 어려운 답변이 나올 수도 있기 때문에 쓰임새에 맞게 조정하는 작업 또한 반드시 필요합니다. * LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어와 유사한 텍스트를 생성하고 이해할 수 있는…
Gemini와 같은 생성형 AI 기술이 데이터 분석에 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 사용자는 이 기술을 통해 BigQuery와 자연어로 대화하여 SQL 쿼리 작성 없이 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 이로써 비전문가도 데이터 분석에 쉽게 접근할 수 있게 되며, 기업은 보다 신속하게 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다. 데이터 분석 도구는 오랜 기간 누구나 쉽게…
구글 클라우드의 Cloud Run 환경에서 Java 애플리케이션, 특히 Spring 프레임워크를 이용하는 서버리스 애플리케이션을 개발하는 분들에게 몇 가지 중요한 성능 최적화 팁을 소개합니다. 이러한 최적화 방법은 애플리케이션의 응답 시간을 단축하고 비용을 줄이는 동시에 사용자 경험을 개선하는데 도움이 됩니다. ⚙️ Cloud Run과 Cold Start 최적화 Cloud Run은 사용하지 않을 때는 자원을 아끼기 위해 서비스를…
오늘날 기업들은 다양한 워크로드를 클라우드 환경에서 실행하고 있습니다. 클라우드 환경의 비용 및 운영 최적화의 중요 포인트는 온프레미스와 크게 다르지 않습니다. 특히 지속해서 성능과 용량을 높여 가야 하는 스토리지 최적화의 중요성은 워크로드 실행 위치와 관계없이 똑같습니다. 스토리지 자원의 중요성은 AI/ML 워크로드, 클라우드 네이티브애플리케이션, 그리고 전통적인 엔터프라이즈 시스템 등 데이터 집약적인 워크로드의 비중이 높아지는 현재 더욱 커지고…
구글 클라우드는 거대 언어 모델(LLM) 기반 서비스를 다양한 분야에 접목하고 있는데요. 클라우드 인프라 운영부터 보안, 운영 그리고 소프트웨어 개발 등 모든 분야에 Generative AI 기반 서비스를 융합하고 있습니다. 관련해 2023년에 Duet AI라는 브랜드를 선보였고, 연말에 개발자용 Duet AI를 공개한 바 있습니다. 이번 게시글에서는 생성형 AI가 개발 업무에 녹아들게 되면서 업무에서 어떤 변화가 있는지 알아보고자 합니다.…
오늘날 기업들은 다양한 워크로드를 클라우드 환경에서 실행하고 있습니다. 클라우드 환경의 비용 및 운영 최적화의 핵심은 온프레미스와 크게 다르지 않습니다. 특히 지속해서 성능과 용량을 높여 가야 하는 스토리지 최적화의 중요성은 워크로드 실행 위치와 관계없이 똑같습니다. 스토리지 자원의 중요성은 AI/ML 워크로드, 클라우드 네이티브애플리케이션, 그리고 전통적인 엔터프라이즈 시스템 등 데이터 집약적인 워크로드의 비중이 높아지는 현재 더욱 커지고 있습니다. …