구글 클라우드 2월 신규 소식: AI 중심으로

AI가 주목받는 가운데 주요 발전 사항

2월은 구글 클라우드의 AI 이니셔티브에 있어 중요한 달이었으며, 인도에서 열린 AI 임팩트 서밋에서의 강력한 존재감과 몇 가지 강력한 AI 도구 및 업그레이드 출시가 특징이었습니다. 이 서밋은 과학, 교육 및 확장 가능한 AI 솔루션을 발전시키기 위한 새로운 파트너십과 투자를 특징으로 하는 실제 문제 해결을 위한 AI 활용에 대한 구글의 의지를 강조했습니다. 주요 내용으로는 고품질 이미지 생성을 인상적인 속도와 결합하여 Gemini 앱 및 Google 검색과 같은 제품 전반의 개발자와 사용자에게 고급 시각적 제작을 더 쉽게 접근할 수 있게 해주는 Nano Banana 2 출시가 있습니다. SynthID의 개선 또한 AI 생성 콘텐츠 식별에 계속해서 도움이 되고 있습니다.

이미지 생성 외에도 구글은 가장 진보된 음악 제작 도구인 Lyria 3를 출시하여 사용자가 설명적인 프롬프트와 사용자 지정 커버 아트를 통해 Gemini 앱 내에서 사용자 지정 음악을 생성할 수 있도록 했습니다. Google Labs에 ProducerAI를 통합하면 음악 제작에서 창의적인 가능성이 더욱 확장됩니다. 개발자와 크리에이티브 전문가를 위해 Flow는 이제 단일의 간소화된 작업 공간 내에서 이미지를 생성, 편집 및 애니메이션하는 최상위 AI 기능을 통합하여 자산 관리 및 제작 워크플로우를 단순화합니다.

과학적 발견 및 성능 분석 지원

구글 클라우드의 AI 역량은 업그레이드된 Gemini 3 Deep Think 출시와 함께 복잡한 과학적 노력으로 확장되었습니다. 이 향상된 버전은 과학 및 엔지니어링에서 직면하는 복잡한 데이터 과제를 해결하기 위해 특별히 설계되어 이론적 개념을 넘어 기술 문제에 대한 실질적이고 실행 가능한 결과를 제공합니다. Gemini 앱에서 Google AI Ultra 구독자에게 제공되며 조기 액세스를 위해 Gemini API를 통해 사용할 수 있는 Deep Think는 연구 및 개발을 가속화할 것을 약속합니다. 스포츠 분야에서 Google DeepMind와 함께 개발된 구글 클라우드의 AI 비디오 분석 도구는 미국 대표팀 및 미국 스키 & 스노보드 선수들에게 경쟁 우위를 제공했습니다. 이 도구는 2022년 동계 올림픽에서 성능을 최적화하기 위해 육중한 장비로도 2D 비디오에서 선수 움직임을 분석하여 거의 실시간 피드백을 제공했습니다.

향상된 개발자 도구 및 인프라

2월에는 개발자 및 인프라 관리를 위한 중요한 업데이트도 있었습니다. Datastream의 메타데이터 통합과 Knowledge Catalog의 공개 미리 보기 버전이 발표되어 Streams 및 Connection Profiles와 같은 Datastream 자산에 대한 통합된 보기를 제공합니다. 이 통합은 사용자가 BigQuery 테이블과 함께 Datastream 자산을 검색할 수 있도록 하여 검색 용이성과 거버넌스를 간소화합니다. 인프라를 현대화하는 사람들을 위해 OS 현대화를 통해 Apigee OPDK를 v4.53으로 업그레이드하는 가이드가 출시되어 안정적이고 중단 없는 전환을 자세히 설명합니다. 또한 Cloud Run 워커 풀의 일반 가용성과 Cloud Run 외부 메트릭 자동 스케일러(CREMA)의 오픈 소싱은 비 HTTP 워크로드를 위한 효율적이고 큐 인식 자동 스케일링을 가능하게 하여 대규모 서버리스 AI를 지원합니다.

간소화된 API 관리 및 데이터 처리

구글 클라우드는 API 게이트웨이 및 Cloud Endpoints에 대한 네이티브 OpenAPI v3(OASv3) 지원의 일반 가용성을 통해 API 거버넌스를 간소화합니다. 이를 통해 최신 API 사양을 다운그레이드할 필요가 없으며 OASv3 파일 내에서 Google별 확장을 사용하여 텔레메트리, 할당량 및 보안을 포함한 정책의 직접 정의 및 적용이 가능합니다. 이를 통해 설계상의 보안을 강화하고 광범위한 개발자 생태계와의 원활한 통합을 보장합니다. 데이터 관리 측면에서 Cloud Logging API MCP 서버의 일반 가용성이 출시되어 AI 애플리케이션이 로그 항목과 상호 작용할 수 있습니다. 또한 Model Context Protocol(MCP)에 대한 Database Center 지원이 일반에 공개되어 Gemini CLI와 같은 AI 애플리케이션이 Database Center에 연결하여 전체 시스템 상태 검토, 재고 감사 및 보안 검사를 수행할 수 있습니다.

컴퓨트 및 스토리지 개선

컴퓨트 리소스의 경우 2월에는 NVIDIA GB200 NVL72 기반의 A4X VM 미리 보기가 출시되어 차세대 AI 추론 모델에 대한 고성능 및 효율성을 제공하며, Google Cloud를 고급 AI 하드웨어 제공의 선두 주자로 자리매김했습니다. 스토리지 측면에서는 Google Kubernetes Engine(GKE)이 동적 기본 스토리지 클래스를 도입했습니다. 이 기능은 노드 하드웨어 호환성에 따라 적절한 스토리지(Persistent Disk 또는 Hyperdisk)를 자동으로 선택하여 혼합 세대 VM 클러스터 전반의 스토리지 관리를 단순화합니다. 이 추상화는 복잡한 스케줄링 규칙 없이 운영 오버헤드를 줄이고 최적의 성능 및 비용 효율성을 보장합니다.

사용자 경험 및 보안 강화

Google Cloud 콘솔 내 사용자 경험을 향상시키는 다크 모드가 이제 일반에 공개되었습니다. 이 기능은 특히 장시간 사용 또는 저조도 조건에서 자동 또는 수동 활성화 옵션을 통해 현대적이고 편안하며 생산적인 환경을 제공합니다. 보안 및 ID 또한 발전했으며, Cloud Key Management Service(Cloud KMS)에서 양자 내성 디지털 서명 미리 보기가 출시되었습니다. 이는 NIST의 새로운 PQC 표준과 일치하여 개발자가 미래의 양자 컴퓨팅 위협으로부터 보호하기 위해 양자 내성 암호화를 구현하는 데 도움이 됩니다. 레거시 Google Security Operations SIEM 인프라에 대한 지속적인 지원은 2027년 4월 30일에 종료되며, 향상된 안정성과 보안을 위해 Google Cloud로의 마이그레이션을 장려합니다.

생성 AI 모델의 지속적인 발전

생성 AI 모델의 진화는 미리 보기 버전으로 롤아웃되는 발전을 통해 계속되었습니다. Gemini 3.1 Flash-Lite는 Vertex AI를 통해 기업에서, Gemini API를 통해 개발자에게 제공되어 향상된 이미지 생성 기능을 제공합니다. 복잡한 문제 해결에 눈에 띄게 더 스마트하고 유능한 것으로 설명되는 3.1 Pro 모델도 Vertex AI 및 Gemini Enterprise를 통해 미리 보기로 롤아웃되기 시작하여 에이전트 미래를 위한 비즈니스를 지원합니다. 또한 BigQuery ML은 Hugging Face의 모델을 포함한 Vertex AI Model Garden의 오픈 소스 생성 AI 모델을 지원하여 감성 분석 및 텍스트 생성과 같은 SQL 기반 작업에 대한 모델 선택을 확장합니다. 다양한 Google Cloud 서비스 전반에 걸친 최첨단 AI의 이러한 광범위한 통합은 지능형 클라우드 솔루션 리더로서의 입지를 확고히 합니다.