GCP(Google Cloud Platform)

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GCP란?

GCP는 Google Cloud Platform의 약자로 Google이 제공하는 클라우드 서비스의 총칭이다. Google 검색, Google 지도, Gmail, YouTube 등의 모든 서비스도 GCP에서 실행된다.
원래는 2008년에 출시된 PaaS(클라우드에서 플랫폼을 제공하는 서비스) ‘Google App Engine’, 2011년에 출시된 빅데이터 분석 서비스 ‘BigQuery’, 2012년에 출시된 IaaS(클라우드 에서 가상 서버를 제공하는 서비스) ‘Google Compute Engine’ 등 잠시 각각 개별 서비스로 제공되었지만 2013년에 서비스를 통합하여 ‘Google Cloud Platform’으로 제공되게 되었다.

이와 같이, Google 사내에서 실제로 사용되고 있는 기술이나 인프라를 이용하는 것으로 효율적인 Web 개발이나 운용을 할 수 있다. 또, 동사의 강점이기도 한 데이터 해석이나 기계 학습 등의 첨단 기술도 활용할 수 있다.

GCP으로 무엇을 할 수 있나?

GCP는 클라우드 서비스이므로 머신, 네트워크 등 인프라와 개발 환경이 되는 플랫폼 등을 준비하지 않고도 도입 비용과 운영 비용을 줄이면서 Google사의 높은 기술을 이용할 수 있다.
GCP를 사용하여 모든 것을 할 수 있지만, 그 중에서도 대표적인 것을 소개한다.

수요 예측

GCP는 AI 기술과 데이터 처리 기술이 매우 뛰어난 것이 특징이다. 고객 데이터를 바탕으로 이를 활용하여 수요 예측을 할 수 있다.

데이터 운영

GCP에서 제공하는 BigQuery는 데이터 분석 및 운영을 간소화하는 도구로, 데이터 분석을 준비하는 데 걸리는 시간과 노력을 크게 줄여 운영 효율성을 높일 수 있다. BigQuery는 Google 애널리틱스 4와도 연동할 수 있으므로, Google 애널리틱스의 데이터도 BigQuery에서 분석할 수 있는 등 플랫폼을 통한 데이터 분석도 가능하다.

급격한 부하에 대응할 수 있는 환경

GCP는 급격한 부하에도 견딜 수 있는 환경도 갖추고 있다. 급격한 부하 상승이 있어도 부하를 분산시킴으로써 오토-스케일(Auto Scaling)의 다른 서비스에 비해 압도적으로 빠르다.

게임 개발

풀매니지드로 뛰어난 오토-스케일 성능을 갖춘 App Engine을 이용함으로써 소규모의 인력과 저비용으로 게임 개발이 가능하다.

이미지 분류

Auto ML을 사용하면 기계 학습에 관한 전문 지식이 없어도 직관적으로 필요한 항목을 설정하는 것만으로 AI 기술을 응용한 정밀도가 높은 모델을 작성할 수 있다.

작업 방식 변화

Google Workspace(Suite)를 사용하여 업무 효율성 향상뿐만 아니라 커뮤니케이션 방법도 변화할 수 있다.

GCP를 이용하는 이점

Google사의 기술을 이용해 개발할 수 있는 것 외에도, 비용면이나 편리성으로서도 여러가지 이점이 있다.

비용이 절감된다.

먼저, GCP는 비용이 상대적으로 낮다는 장점이 있다. GCP를 사용하는 이점은 비슷한 서비스인, AWS 및 Azure와 같은 유사한 서비스와 비교하면 이해하기 쉽다.

최신 기술을 이용한 서비스를 이용할 수 있다.

또, 데이터 분석 및 기계 학습에 있어서도 GCP의 최첨단 기술을 활용한 서비스를 이용할 수 있다. 비슷한 서비스인 AWS, Azure에도 존재하지만 GCP의 서비스는 성능이 높다는 것을 들 수 있다.

작업을 효율화할 수 있다.

마지막으로, Google은 매일 방대한 데이터를 다루고 있으며, 경험을 활용한 데이터 분석을 효율적으로 수행할 수 있다는 장점이 있다.
특히 데이터의 처리 속도의 속도에 특징이 있어, 스피드감을 가진 분석을 가능하게 한다.

GCP에서 제공하는 서비스

컴퓨팅

Compute Engine

Compute Engine은 Google에서 제공하는 IaaS 형태의 서비스로 클라우드에서 가상 머신을 제공한다. 가상 머신 및 네트워크와 같은 인프라 환경을 클라우드에서 사용할 수 있으므로 배포 비용과 운영 비용을 줄일 수 있다.

App Engine

App Engine은 Google에서 제공하는 PaaS 형태의 서비스로 클라우드에서 애플리케이션을 실행하기 위한 플랫폼을 제공한다. Google사가 제공하는 안정된 환경에서 앱 개발이 가능하고 유지보수도 불필요하므로 개발에 집중할 수 있다.

스토리지

Cloud Storage

Cloud Storage는 가용성이 높은 객체 스토리지 서비스이다. 용량 무제한으로, 자동으로 백업을 생성하는 기능도 갖추어져 있으므로 파일의 저장 장소로서 이용할 수 있을 뿐만 아니라, Web상에 공개도 할 수 있다.

Cloud Datastore

Cloud Datastore는 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스이다. Cloud Datastore에는 필요에 따라 자동으로 확장하는 기능이 있으므로 높은 부하가 걸리는 처리도 고속으로 할 수 있다. NoSQL이란 SQL 언어를 사용하지 않는 데이터베이스로 빅 데이터 등을 다루는 데 적합하다.

빅데이터

BigQuery

클라우드에 있는 빅데이터를 고속으로 해석할 수 있는 서비스이다. BigQuery를 사용하면 2.5억 건의 트랜잭션 데이터를 약 2분 반으로 처리할 수 있으므로 실시간으로 사용자의 데이터 분석을 할 수 있다.

Cloud Dataflow

Cloud Dataflow는 방대한 데이터를 실시간으로 처리하는 스트림 데이터 처리와 일괄 처리하는 배치 처리를 간단하게 하는 완전 관리형 프로세싱 서비스이다. 데이터의 취득으로부터 변환, 분석, 분류와 폭넓은 처리 패턴을 통합한 프로그래밍 모델이 제공되고 있기 때문에, 이것을 이용하는 것으로 자원 관리나 퍼포먼스 최적화 등의 운영 작업의 수고를 줄일 수 있다.

서비스

Cloud DNS

Google은 신뢰할 수 있고 높은 성능을 제공하는 DNS를 제공하는 서비스이다. DNS는 IP 주소를 인간이 이해하기 쉬운 문자열로 변환하는 것으로 도메인 관리에 필수적인 존재이다. Cloud DNS를 사용하여 이 DNS 레코드를 만들 수 있다.

Translate API

Translate API는 번역 API라고도 하며 언어에 관계없이 API에서 받은 문자열을 검색하고 번역할 수 있다. Google 번역과 통합하면 수천 개의 언어 간을 즉시 번역할 수 있으므로 다국어 간의 의사소통이 쉬워진다.

GCP와 AWS의 차이

GCP와 비교할 수 있는 클라우드 서비스는 Amazon이 제공하는 AWS 서비스이다.
GCP와 마찬가지로 안정적인 환경을 제공하는 AWS도 많은 기업에서 사용하다.

이 두 클라우드 서비스에 대한 두 가지 차이점을 설명한다.

GCP의 장점은 Google의 인프라를 활용할 수 있다는 것이다. 그 중에서도 최신 기술을 이용한 빅 데이터 해석과 기계 학습 기능도 서비스로 제공되고 있다는 점에서는 다른 클라우드 서비스와 비교해도 우위성이 있다.

반면, AWS의 강점은 풍부한 서비스를 제공함으로써 복잡한 시스템 구축도 가능해지는 등 유연성이 뛰어난 웹 개발이 가능하다는 점이다. 다만 서비스가 너무 많기 때문에 설계가 복잡해지기 쉽고 전문 지식도 필요하다.

이와 같이 데이터 분석에 뛰어난 GCP, 유연성이 뛰어나고 용도가 폭넓은 AWS와, 양자는 각각 다른 강점이 있으므로, 이용 장면에 따라 검토하는 것이 좋을 것이다.