20만 개의 웹 사이트를 운영하는 유명 호스팅 회사 ‘판테온(Pantheon)’이 랙스페이스에서 GCP로 이사한 이유! 인프라 비용 40% 절감

20만 개의 웹 사이트를 호스팅하는 기업인 판테온(Pantheon)이 GCP로 둥지를 옮겼습니다. 2010년 창업한 판테온은 웹 사이트 구축과 운영을 대행하는 호스팅 기업입니다. 관리하는 사이트 수는 20만 개이고, 이들 사이트로 향하는 트래픽은 월 80억 페이지 뷰 정도라 합니다. 원래 이 기업은 랙스페이스 이용자였습니다. 그런데, 왜 구글 클라우드 플랫폼(GCP)으로 사업 기반을 바꾸었을까요? 20만 개의 웹 사이트 호스팅 기반을 옮긴다는…

‘클라우드 IoT 코어’ 본격 서비스 개시, 기술을 모르는 기업도 IoT 신세계에 들어갈 수 있는 초입문(初入門) 생겨!

구글이 작년 가을 베타로 선보인 ‘클라우드 IoT 코어(Cloud IoT Core)’가 드디어 정식 공개되었습니다. 이제 수천, 수백, 수억 개의 IoT 장치가 생성하는 실시간 데이터를 별도의 플랫폼 없이 바로 수집할 수 있습니다. 클라우드 IoT 코어는 베타 공개 후 제조, 에너지, 스마트 시티, 자전거 공유 서비스 실제 기업에서 적용해 그 가능성과 기능성을 냉정하게 평가받았습니다. 성적표는? 네, 100점 만점에 100점입니다.…

Cloud TPU ~ 머신 러닝의 새 지평을 연다! 구글 클라우드 플랫폼(GCP), 업계 최대 머신 러닝 선택지 “Cloud TPU or GPU or CPU’ 제공!

구글이 클라우드 기반 머신 러닝 시대를 열기 위해 직접 만든 Cloud TPU(Tensor Processing Unit)가 드디어 베타로 공개되었습니다. 이제 곧 시간, 성능, 비용 걱정 없이 마음껏 텐서플로우 기반 머신 러닝 모델 트레이닝을 구글 클라우드 플랫폼(GCP)에서 Cloud TPU로 할 수 있는 시대가 옵니다.   Cloud TPU는 구글이 직접 설계한 ASIC 칩과 하드웨어 기반 머신 러닝 가속기입니다. 성능이 굉장한데요, 단일 보드…

96개의 vCPU 선택 가능! SAP HANA, 미디어 렌더링, 머신 러닝 등 성능 목마름 해소

구글 컴퓨트 엔진(Google Compute Engine)에서 고성능 작업을 돌리는 기업에 희소식이 발표되었습니다. 바로 96개의 vCPU 선택 옵션이 생긴 것인데요, 최대 624GB 메모리까지 늘려 쓸 수 있는 초강력 선택지가 생겼습니다.     이 옵션은 인텔 제온 스카이레이크(Skylake) 덕에 생긴 것인데요, 수직적으로 성능 확장이 필요한 애플리케이션을 운영할 경우 아주 좋은 대안이 생겼습니다. 성능과 비용을 볼 때 가성비가 좋네요.  …

클라우드 보안 첫걸음 ~ GCP 보안 설정의 기초 1 – 엔터프라이즈 편, IAM부터 보안 정책 적용까지

클라우드 이용 고객은 다양합니다. 대기업부터 갓 창업한 스타트업까지 업종, 규모의 스펙트럼이 넓습니다. 고객군의 다양성만큼 보안에 대한 요구도 각양각색입니다. 클라우드 환경에서의 보안에 대한 요구 수준은 차이가 없지만, 보안 정책과 설정 측면에서 보면 조직 규모와 업종에 따라 원하는 것에 차이가 있죠. 관련해 이번 포스팅에서 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform)의 보안 정책 설정에 대한 기본적인 내용을 소개합니다. 참고로…

서버 리스 컴퓨팅 사례 – 이미지, 비디오, 오디오를 알아서 분류하고 관리하는 솔루션 Segona Media 개발 스토리

서버 리스 컴퓨팅을 통해 신규 솔루션 개발 시간을 앞당긴 Incentro라는 IT 솔루션 회사의 경험담입니다. Incentro는 언론사와 출판사 고객을 위해 태킹 작업 없이 대량의 이미지, 비디오, 오디오 자산을 분류, 검색, 관리할 수 있는 Segona Media라는 솔루션을 구글 클라우드 컴퓨팅(GCP) 환경에서 개발해 제공합니다. 솔루션 개발 과정을 보면 GCP가 제공하는 다양한 API와 함수를 비즈니스 로직에 잘 맞춰 연결했다는 느낌을 지울…

젖소의 건강도 지키고, 우유도 더 많이 생산하게 해주는 똑똑한 인공 지능 서비스 – TensorFlow 적용 사례

기계 학습, 이제 연구실을 나와 거의 모든 산업 분야에서 보편적으로 쓰이기 시작했죠. 그 배경에는 클라우드가 있습니다. 누구나 쉽게 기계 학습 기반을 갖추고 놓고 텐서플로우(TensorFlow) 같이 잘 만들어진 프레임워크를 이용할 수 있게 되었죠. 가령 Google Cloud Machine Learning Engine을 이용하면 텐서플로우 기반 기계 학습 환경을 바로 만들 수 있습니다. 사용자는 인프라와 프레임워크 구성과 설정에 신경 쓰지 않고…

불법 조업 원천 차단! GCP로 매일 전 세계 바다에서 조업하는 20만 척의 어선의 위치 정보를 수집하고 분석 – Global Fishing Watch 사례

지속 가능한 어업은 바다를 인접한 모든 국가의 관심사입니다. 어족 자원을 보호하는 한편 나라 간 분쟁이 끊이지 않는 불법 조업을 어떻게 막을 것인가? 각국 정부는 이 문제로 골머리를 앓습니다. 한국만 해도 중국 어선의 불법 조업 감시로 많은 인력, 시간, 예산을 투입하고 있지만 확실한 단속 강화 외에 마땅한 해결책이 없죠. 외교적 노력으로 해결하려 하지만 이견을 좁히기 쉽지…

쿠버네티스 1.9 – 역시 구글 클라우드 플랫폼이 가장 빨리 적용합니다!

쿠버네티스 1.9가 공개되었는데요, 역시 최신 버전을 구글이 가장 빨리 서비스에 반영했습니다. 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform: 이하 GCP) 사용자는 Google Kubernetes Engine을 통해 쿠버네티스 1.9를 EAP(Early Access Program)로 미리 접해볼 수 있습니다. 쿠버네티스 1.9에서 주목할 점은 스테이트풀(Stateful) 애플리케이션 지원이 강화된 것과 하드웨어 가속 기반 머신 러닝 워크로드를 처리할 수 있다는 것입니다. 따라서 인프라와 성능 걱정 없이 실제 운영…

연말연시 서비스 폭주 대응 전략! Compute Engine 부팅 시간을 더 빠르게, 음식 관련 소셜 서비스 제공 업체의 실제 사례

  클라우드 기반 서비스에 트래픽이 폭주하면? 관리자는 서둘러 자원을 늘려 서비스 지연을 최소화해야 합니다. 사용자가 느끼지 못할 정도로 대응을 잘 하려면 자원 배치 속도가 빨라야 하겠죠. 연말연시와 같이 트래픽 폭주가 빈번한 시즌에는 더욱 그렇습니다.     “Compute Engine VM을 빠르게 부팅하려면?”   GCP(Google Compute Engine)을 이용하는 곳이라면 트래픽 증가에 맞춰 빨리 가상 머신(VM)을 늘리는 것이…