Google Cloud Fundmentals : Core Infrastructure

OverviewGoogle Cloud Platform 입문을 위한 실습 중심 웨비나에 여러분을 초대합니다.   Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure 과정은 입문자를 위한 기초 교육으로, Google Cloud의 주요 기능을 파악하고 Qwiklabs 환경의 세부사항에 대해 자세히 알아봅니다. Google Cloud 서비스에 액세스하여 관련 서비스를 관리할 수 있는 브라우저 기반 UI Cloud Console까지 직접 다뤄볼 예정입니다.   클라우드 환경에서 시스템을 구축하는 엔지니어,…

차세대 AI 개발의 핵심 ‘AI 에이전트’와 ‘ADK’

구글 클라우드 넥스트 ‘25 행사의 중요 키워드는 AI 에이전트입니다. 다양한 분야에서 전문성을 갖춘 AI 에이전트가 활약하는 미래상을 이번 행사에서 엿볼 수 있었는데요. 이런 미래를 기업의 컴퓨팅 환경에서 실제로 구현하는 날은 언제 올까요? 이런 질문에 대한 답으로 구글 클라우드는 엄청난 개발 환경과 방식의 진화를 올 행사에서 공개했습니다. 관련해 이번 포스팅에서는 AI 개발자들이 두 손 들여 반길…

Looker, Looker Studio, Studio in Looker 완전 정리!

데이터의 중요성은 아무리 기술이 발전해도 변하지 않습니다. 특히, AI 모델 학습과 추론을 위한 기반이자 의사결정 지원에 필수인 BI(비즈니스 인텔리전스)는 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소입니다. BI는 다소 오래된 개념처럼 느껴질 수 있지만 사실 클라우드와 AI 기술의 발전에 따라 빠르게 진화하고 있는 분야이기도 합니다. 이 글에서는 Google Cloud의 BI 솔루션인 Looker, Looker Studio 그리고 새롭게 통합된 Studio in…

Kubernetes와 GKE를 활용해서 HPC, AI, 대규모 작업을 수행하는 방법

최근 데이터 중심 컴퓨팅 환경으로의 전환이 가속화되면서 HPC(고성능 컴퓨팅), AI 모델 학습, 대용량 데이터 처리와 같은 배치성 워크로드*를 효과적으로 관리해야 하는 부담이 점점 커지고 있습니다. 특히 IT 관리자 입장에서는 전통적인 온프레미스 HPC 환경이나 단순 클러스터 구성으로는 이러한 복잡한 요구를 만족시키기에 한계가 있다는 점에서 업무 스트레스를 호소하는 경우가 많습니다. *배치성 워크로드 : 컴퓨터 프로그램 순서에 따라…

Google Cloud Fundamentals : Getting Started with Google Kubernetes Engine

Overview 복잡한 어플리케이션 배포와 운영을 더욱 쉽게 만들어줄 Google Kubernetes Engine에 관한 기초 교육에 여러분을 초대합니다! 이번 과정에서는 Google Cloud에 대해 기본적인 사항을 소개한 후 컨테이너 및 Kubernetes, Kubernetes 아키텍처, Kubernetes 작업에 관해 설명합니다. 이를 통해 여러분은 GKE로 불리는 Google Kubernetes Engine의 기본사항을 완벽히 이해하고 Google Cloud에서 애플리케이션을 컨테이너화하고 실행하는 방법을 알게 될 수 있습니다.…

Looker Studio & Looker 통합 : 데이터 거버넌스와 BI 혁신의 시작

Looker Studio와 Looker 통합이 예고하는 데이터 민주화 시대 오늘날 기업이 처한 데이터 분석 환경은 빠른 의사결정과 엄격한 데이터 관리를 모두 충족해야 하는 방향으로 끊임없이 진화하고 있습니다. Google Cloud는 Looker Studio와 Looker를 통합하여 이러한 요구에 부응하여 일반 비즈니스 사용자에게는 손쉬운 데이터 접근성과 즉석 분석을, IT팀에게는 강력한 데이터 거버넌스를 동시에 제공하는 통합 BI 플랫폼을 제시하고 있습니다. 이번…

Google Cloud Dynamic Workload Scheduler를 활용한 AI 워크로드 관리

Google Cloud Dynamic Workload Scheduler를 활용한 AI 워크로드 관리   오늘날 AI 모델의 훈련과 추론에는 대규모의 컴퓨팅 자원이 필요하며, 특히 TPU나 GPU 같은 가속기 자원을 어떻게 효율적으로 활용하느냐가 매우 중요한 문제로 부상했습니다. 이 글에서는 AI 인프라 운영자와 AI 개발자·데이터 과학자가 Google Cloud의 Dynamic Workload Scheduler(이하 DWS)를 통해 AI 워크로드를 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.…

검색 품질 UP! Vertex AI 임베딩 튜닝

검색 품질 UP! Vertex AI 임베딩 튜닝   생성형 AI 모델을 기반으로 한 앱이나 서비스에 대한 사용자 눈 높이가 빠르게 높아지고 있습니다. 빅테크 기업의 상용 서비스를 이용해 본 사용자는 회사에서 제공하는 서비스에도 같은 수준의 사용자 경험을 기대합니다. 그러다 서비스를 구현하는 입장에서 보면 사실 이게 쉽지 않은 일입니다. 생성형 AI 앱의 검색, 답변, 추천 기능을 향상시켜…

Google Cloud Vertex AI GenAI Evaluation: 생성형 AI 모델 평가의 새로운 기준

Google Cloud Vertex AI GenAI Evaluation: 생성형 AI 모델 평가의 새로운 기준   생성형 AI 모델을 평가하고 이를 바탕으로 모델을 개선하는 작업은 AI 개발자와 AI 서비스 운영자라면 누구나 맞닥뜨리는 과제일 것입니다. 관련해 이번 포스팅 에서는 생성형 AI 모델을 평가하는 것이 왜 중요한지, 어떤 점들이 특히 어렵고, 그 문제들을 해결하기 위해 Google Cloud가 제공하는 Vertex AI…

Google Cloud Fundmentals : Core Infrastructure

OverviewGoogle Cloud Platform 입문을 위한 실습 중심 웨비나에 여러분을 초대합니다. 클라우드를 활용하고자 하는 인프라 운영자와 개발자, Google Cloud Platform을 처음 사용하시는 분들을 위해 메가존소프트에서 실습 위주의 입문 교육을 준비하였습니다. Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure 과정은 입문자를 위한 기초 교육으로, Google Cloud의 주요 기능을 파악하고 Qwiklabs 환경의 세부사항에 대해 자세히 알아봅니다. Google Cloud 서비스에 액세스하여 관련…