빅쿼리, 루커 등 기존 데이터 클라우드 제품에 새로운 생성형 AI 기능 추가

[보안뉴스 김경애 기자] 구글 클라우드가 생성형 AI 기능을 추가한 새로운 데이터 클라우드를 발표했다. 이를 통해 기업은 기업 지식(enterprise truth)에 기반한 엔터프라이즈 AI 앱을 구축할 수 있을 전망이다.

스패너 그래프로 차세대 지능형 애플리케이션 지원
구글 클라우드가 새롭게 출시한 스패너 그래프(Spanner Graph)는 구글 클라우드의 데이터베이스 제품인 스패너(Spanner)에 특수 목적에 맞게 설계된 그래프 데이터베이스 기능을 결합한 솔루션이다. 스패너는 무제한에 가까운 규모의 데이터베이스로, 전 세계에서 일관성 있게 상시 가동된다.

현재 프리뷰 버전으로 제공되는 스패너 그래프는 가용성과 일관성을 제공하면서, 수조 개 이상의 에지(edge)로 확장할 수 있는 기능을 지원한다. 스패너 그래프는 비즈니스 운영 그래프 애플리케이션을 위한 솔루션이다. 특히 스패너의 투명한 샤딩(sharding) 기능을 통해 거대한 데이터 세트로 확장할 수 있다. 이용자의 개입 없이도 쿼리의 대규모 병렬 처리(MPP)가 가능하다.

또한 스패너 그래프는 구글 클라우드의 관리형 통합 AI 개발 플랫폼인 버텍스 AI(Vertex AI)와 통합됐다. 스패너 그래프의 스키마(schema)와 쿼리를 통해 버텍스 AI의 광범위한 예측 모델과 생성형 모델 제품군에 직접 접근해 워크플로를 간소화할 수 있다. 예를 들어 LLM을 사용해 그래프 노드(node)와 에지에 텍스트 임베딩을 생성하고 그 결과로 그래프를 강화하면, 벡터 검색(vector search)을 활용해 시맨틱 공간에서 그래프를 검색할 수 있다.

이러한 발전을 통해 인텔리전트 기능을 갖춘 다중 모델 데이터베이스로 거듭난 스패너는 원활한 상호운용으로 새로운 AI 기반 애플리케이션 구현을 지원한다. 스패너 그래프는 다양한 가능성의 영역을 실현할 수 있도록 지원한다.

△제품 추천 : 스패너 그래프는 이용자, 제품, 선호도 간의 복합적인 관계를 모델링해 컨텍스트가 풍부한 지식 그래프(knowledge graph)를 구축한다. 빠른 그래프 탐색(graph traversal)과 전체 텍스트 검색 기능을 결합해 이용자 쿼리, 구매 내역, 선호도, 다른 이용자와의 유사성을 기반으로 제품을 추천할 수 있다.

△금융 사기 탐지 : 스패너 그래프는 계좌, 거래, 개인 등의 금융 개체를 시각적으로 표현해 의심스러운 거래를 쉽게 식별하도록 돕는다. 벡터 검색은 임베딩 공간(embedding space)에서 유사한 패턴과 이상 징후를 탐지할 수 있어 금융 기관은 이러한 기술을 결합해 잠재적 위협을 빠르고 정확하게 식별해 재정적 손실을 최소화할 수 있다.

△소셜 네트워크 : 스패너 그래프는 대규모 소셜 네트워크에서도 개인, 그룹, 관심사, 교류 등을 직관적으로 모델링한다. 이를 통해 공통 지인, 관심사 또는 중복되는 그룹 멤버십과 같은 패턴을 효율적으로 찾아내 개인화된 추천을 제공할 수 있다. 이용자는 통합된 전체 텍스트 검색을 통해 자연어로 사람, 그룹, 게시물 또는 특정 주제에 대해 쉽게 찾을 수 있다.

△게임 : 게임 세계는 플레이어, 캐릭터, 아이템, 위치 등의 개체와 이들 간의 관계로 표현될 수 있다. 스패너 그래프는 경로 탐색, 아이템 관리, 플레이어 상호작용과 같은 게임 메커니즘에 필수적인 연결의 효율적 탐색이 가능하다. 또한 스패너 그래프의 확장성과 글로벌 일관성은 사용량이 폭주하는 상황에서도 모든 플레이어에게 원활하고 균일한 경험을 보장한다.

△네트워크 보안 : 패턴과 이상 징후를 파악하려면 시간 경과에 따른 디바이스, 이용자, 이벤트 간의 상호의존성을 반드시 이해해야 한다. 보안 전문가는 스패너 그래프의 관계형 DB 및 그래프 상호운용성을 활용해 공격의 출처를 추적하고, 보안 침해의 영향을 평가하며, 이러한 결과를 시간적 추이와 연계해 선제적으로 위협을 탐지하고 영향을 완화할 수 있다.

△그래프RAG(GraphRAG) : 스패너 그래프는 기반 모델을 지식 그래프(knowledge graph)에 그라운딩해 검색 증강 생성(RAG)을 한 단계 더 발전시킨다. 또한 스패너 그래프는 그래프와 표 형식 데이터의 융합을 지원한다. 두 데이터 형식 중 하나만으로는 표현할 수 없는 컨텍스트 정보로 AI 애플리케이션을 강화시킨다. 확장성을 통해 대규모 지식 그래프까지 처리할 수 있으며, 내장된 벡터 검색과 버텍스 AI를 통합해 생성형 AI 워크플로를 간소화한다.

키워드 검색(Keyword search)과 시맨틱 검색(Semantic search)도 AI 앱의 중요한 구성 요소다. 구글 클라우드는 스패너에 전체 텍스트 검색(full-text search)과 벡터 검색(vector search) 기능을 도입해, 확장성이 뛰어난 고도화된 전체 텍스트 검색 기능을 제공한다.

스패너의 근사 최근접 이웃(ANN) 벡터 검색은 구글의 ScaNN 알고리즘을 기반으로 알로이DB(AlloyDB)에 처음 도입되어 현재 스패너에도 적용돼 있는데, AI 기반 시맨틱 검색을 강화할 수 있다.

최근 출시된 스패너의 이중 리전(dual-region) 구성을 통해 기업은 호주, 독일, 인도, 일본의 데이터 레지던시 요구 사항을 준수하며 가용성을 활용할 수 있다. 또한 스패너의 지리적 파티셔닝(geo-partitioning)을 활용해 단일 글로벌 데이터베이스의 관리 효율성을 유지하며 비용을 최적화하고 전 세계에 분산된 사용자의 지연 시간을 개선할 수 있다.

구글 클라우드는 스탠더드, 엔터프라이즈, 엔터프라이즈 플러스 에디션으로 제공되는 스패너 에디션(Spanner editions)을 출시해 기업에 적합한 스패너 기능을 선택할 수 있도록 지원한다. 새로운 요금 모델은 서버당 과금 모델로 변경되고, 컴퓨팅과 네트워크 복제 비용을 구분해 비용의 투명성을 개선할 예정이다.

생산성 향상을 위한 제미나이 데이터 에이전트
구글 클라우드는 데이터 클라우드 제품에 생성형 AI 기능을 도입, 기술 고도화를 통해 정식 버전으로 출시하면서, 멀티모달, 다중 엔진, 멀티 클라우드 환경에서 데이터-인공지능 여정을 지원한다.

빅쿼리에 탑재된 제미나이 정식 출시
빅쿼리에 탑재된 제미나이(Gemini in BigQuery)는 데이터 준비, 탐색, 분석, 거버넌스 및 보안 등 데이터 여정 전반에 AI 기반 경험을 제공하고, 지능형 추천 기능을 통해 이용자 생산성을 향상하고 비용을 최적화한다.

구글 클라우드는 SQL 및 파이썬용 코드 지원, 데이터 캔버스, 파티셔닝 및 클러스터링 추천 등 넥스트 ‘24(Next ’24)에서 프리뷰 버전으로 발표했던 기능들을 정식 버전으로 출시하며, 빅쿼리에 탑재된 제미나이 기능을 발전시켜 나갈 예정이다.

루커에 탑재된 제미나이 프리뷰 버전 제공
수식 지원과 슬라이드 생성과 같은 루커에 탑재된 제미나이 기능이 프리뷰 버전으로 제공된다. 이에 따라 데이터 가치를 원하는 사용자는 자연어 대화를 통해 손쉽게 데이터에서 정보를 얻을 수 있다. 복잡한 수식을 실시간으로 계산된 필드(열)를 만들고, 자동 슬라이드 생성 기능을 활용해 효과적인 발표 자료와 인사이트가 담긴 텍스트 요약본을 제공받을 수 있다.
[김경애 기자(boan3@boannews.com)]

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