보안 강화 관련 업데이트는 빠짐 없이 챙겨봐야 합니다. 관련해 이번 포스팅에서는 GKE Autopilot의 ‘셀프 서비스 허용 목록’이라는 새로운 프로세스에 대해 공유할까 합니다. GKE Autopilot이란? Google Kubernetes Engine(GKE) Autopilot은 Google Cloud가 2021년에 도입한 완전 관리형 쿠버네티스 모드로, 2023년부터 신규 클러스터의 기본 설정으로 자리 잡았습니다. Autopilot 모드는 노드의 생성, 제거, 구성 등 인프라 운영을 Google Cloud가…
6월의 AI 신규 발표 내용 Summary Gemini 2.5 Flash 및 2.5 Pro의 stable 및 GA 2025년 6월 17일자로 Generally Available Gemini 2.5 Flash Model ID gemini-2.5-flash Supported inputs & outputs • Inputs: Text, Code, Images, Audio, Video • Outputs: Text Token limits • Maximum input tokens: 1,048,576 • Maximum output tokens: 65,535 (default) Knowledge cutoff date 2025년 1월 Supervised fine-tuning for…
최근 AI 에이전트가 외부 API를 호출하여 데이터를 가져오고 사용자를 대신해 작업을 수행하는 사례가 크게 늘어나고 있습니다. 예를 들어 챗봇이 날씨 정보를 알려주거나 일정을 자동으로 조율하는 등, 사람 대신 다양한 도구(tool)를 활용해 임무를 실행할 수 있는 다재다능한 AI 에이전트가 주목받고 있습니다. 이제 이런 능력있는 AI 에이전트를 최소한의 코드로 웹이나 모바일 앱에 통합할 수 있게 되었습니다. Google…
BigQuery는 Google Cloud에서 가장 인기 좋은 서비스 중 하나입니다. 그러다 보니 한국에서도 사용자가 많습니다. 이번 포스팅에서는 BigQuery 사용자의 필수템이 될 것으로 기대를 모으는 데이터 엔지니어링 에이전트를 어떻게 활용하면 좋을 지 알아보겠습니다. BigQuery 데이터 엔지니어링 에이전트란? BigQuery는 빅데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스(BI), AI 등 다양한 분야에서 이상적인 플랫폼으로 자리 잡았습니다. 이처럼 인기 높은 데이터 웨어하우스이지만 이를…
상반기 최대 행사인 구글 클라우드 넥스트 25에서 가장 인상 깊었던 소식은? 현재 하고 있는 업무 위주로 각자 주제를 떠올릴 것입니다. 시스템 엔지니어나 SRE 엔지니어라면 아마 Gemini Cloud Assist가 가장 먼저 떠오를 것입니다. 아직 실제 업무에 활용하는 분은 많지 않겠지만 조만간 모두가 일상적으로 쓰는 도구로 자리를 잡을 것 같아 보이는 Gemini Cloud Assist에 대해 알아보겠습니다. …
시스템 엔지니어나 SRE 엔지니어에게 새벽에 긴급히 울리는 알람이나 전화벨은 익숙한 일상일 것입니다. 예를 하나 들어 볼까요. 새벽 3시에 알람음에 잠을 깨 내용을 확인해 보니 “서비스 응답 시간 급증, 오류율 5% 초과”라는 모호하지만 치명적인 메시지가 떠다고 가정해보겠습니다. 이 서비스는 수백 개의 마이크로서비스로 얽힌 복잡한 전자상거래 플랫폼의 핵심 결제 게이트웨이입니다. 어디서부터 시작해야 할까요? 최근 배포된 코드의 문제일까요,…
오늘날 소프트웨어 개발에서 컨테이너화는 필수라 할 수 있습니다. 컨테이너가 주류 기술로 자리 잡은 이유는 단순히 애플리케이션을 패키징하는 새로운 방법을 제시했기 때문만은 아닙니다. 이는 컨테이너가 개발부터 배포, 운영까지 소프트웨어 수명 주기 전반의 근본적인 문제들을 해결하는 미래지향적인 솔루션이기 때문입니다. 여기에 이견을 다는 이는 없을 것입니다. 그 이유를 컨테이너의 핵심 가치를 통해 짚어 보겠습니다. 컨테이너의 핵심 가치 컨테이너의…
Security Command Center로 클라우드 보안과 AI 보안을 통합! AI가 모든 조직의 궁극적인 목표임에도 아직 많은 조직이 시스템 구축에 주저하는 이유는 무엇일까요? 아마 ‘보안’이 바로 떠오를 것입니다. AI 서비스는 전통적인 엔터프라이즈 워크로드와 여러 면에서 다릅니다. AI 모델 자체의 취약점, 학습 데이터 오염(Data Poisoning), 프롬프트 인젝션(Prompt Injection), 모델 탈취(Model Hijacking) 등 새로운 공격 벡터에 노출될 수 있기…
구글 클라우드 GKE 팀이 정리한 이달의 GKE 주요업데이트 내용을 알려드리고자 합니다. LLM 트래픽 관리를 위한 GKE 추론 게이트웨이 새롭게 선보이는 GKE 추론 게이트웨이는 GKE Gateway의 확장 기능으로 생성형 AI 워크로드를 효율적으로 서빙하도록 설계되었습니다. 이 솔루션은 긴 연결 시간이나 예측 불가능한 응답 패턴 같은 LLM 트래픽 고유의 특성을 효과적으로 관리합니다. GKE 추론 게이트웨이는 LLM 트래픽…