서버리스 컴퓨팅으로 넘어 가고 싶어도 주저하게 만드는 것이 있습니다. 혹시나 비용 폭탄을 맞을까 하는 걱정입니다. 개발과 운영 편의성의 높은 것은 분명한 데 트래픽이 몰리면 비용 폭탄 고지서를 받아 보는 것은 아닌가 하는 우려가 있는 것이죠. 유명 커뮤니티 게시판에 종종 관련 글이 올라오다 보니 이런 걱정은 더 현실적으로 다가옵니다. 하지만 이는 사실이 아닙니다. 서버리스 환경은 빌링…
디지털 전환은 이제 당연한 것이 되었습니다. 이제는 Agentic AI가 모두의 관심사입니다. 이처럼 빠르게 DX/AX로이 전환이 이루어지면 데이터 통합의 중요성이 더 커지는 분위기입니다. 이런 와중에 현장에서는 데이터 스프롤(Data Sprawl) 문제를 어떻게 해결해야 할지 고민이 깊어지고 있습니다. 스프롤은 요즘 참 많이 쓰이는 단어입니다. 스토리지, 툴, 데이터 등의 뒤에 붙으면 소재가 다를 뿐 주제는 같습니다. 바로 흩어져 있어…
기업 컴퓨팅 환경은 점진적으로 클라우드 네이티브 환경으로 진화 중입니다. 이 과정에서 많은 조직이 여러 도전 과제에 직면합니다. 이 중 하나로 클라우드 환경에서의 스토리지 스프롤(Storage Sprawl) 현상을 꼽습니다. 이는 마이그레이션 후 남은 복사본, 프로젝트 종료 후 잊힌 버킷처럼 IT 팀이 파악하지 못한 스토리지가 적절한 통제 장치 없이 확산되어 관리의 사각지대로 남는 현상을 말합니다. 관련해 이번 포스팅에서는…
Cloud Run과 같은 서버리스 환경을 처음 접하는 엔지니어들이 흔히 갖는 선입견 중 하나는 “온디맨드로 자원을 쓰면 오히려 더 비싸지 않을까?”라는 의구심입니다. 이런 오해가 생기는 데는 몇 가지 이유가 있습니다. 먼저 기존 온프레미스나 VM 기반 환경에서는 월정액 혹은 연 단위 고정 비용에 익숙하다 보니 사용량에 따라 비용이 유동적으로 변하는 구조 자체가 낯설고 예측하기 어렵게 느껴지기 때문입니다.…
Gemini를 쓰는 데이터 과학자라면 아마 NotebookLM도 함께 잘 사용하고 있을 것입니다. NotebookLM은 빠르게 진화 중이죠. 빠른 주기로 개선이 이루어지다 보니 유튜브에는 NotebookLM의 놀라운 기능을 소개하는 영상들이 넘쳐 납니다. 이번 포스팅에서는 데이터 과학자의 필수 도구로 위상이 높아지고 있는 NotebookLM 활용 방법을 알아보겠습니다. 데이터 마이닝 표준 프로세스인 CRISP-DM을 구글 클라우드와 NotebookLM으로 어떻게 개선할 수 있는지 함께 보시죠.…
한 때 API 경제라는 말이 유행했던 것을 기억하시나요? API 경제란 기업이 보유한 데이터, 기능, 서비스를 API를 통해 개방 또는 연결해 새로운 제품이나 시장을 만드는 것을 뜻합니다. 이처럼 현대적인 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경을 상징하는 키워드였던 API가 이제는 클라우드 네이티브와 AI라는 새로운 물결 앞에서 다시 한번 진화를 요구받고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Apigee X가 어떻게 기업의 디지털 전환(DX)과 AI…
데이터 관련해 영원한 과제가 있다면 아마 마이그레이션일 것입니다. 어떤 기술이건 시대가 지나면 낡게 마련입니다. 메가 트렌드가 바뀔 때마다 새로운 환경으로 데이터를 최신 플랫폼으로 옮기는 것은 늘 중요 과제였습니다. 클라우드 네이티브와 AI라는 큰 흐름이 주류인 2026년 데이터 엔지니어들에게 주어진 시급한 과제 역시 마이그레이션입니다. 이번 포스팅에서는 마이그레이션을 단순히 플랫폼을 최신 환경으로 바꾸는 것(Lift-and-Shift)이 아닌 현대화(Modernization) 관점에서 바라보고…
현대 소프트웨어 아키텍처에서 클라우드는 단순한 인프라를 넘어 애플리케이션 로직과 긴밀하게 통합되는 거대한 운영체제로 역할을 합니다. 실제로 클라우드 네이티브 애플리케이션을 개발하는 분들이라면 누구나 “내가 작성한 코드가 클라우드 리소스와 어떻게 커뮤니케이션을 해야 효율적일까?”라는 생각을 해본 적이 있을 것입니다. 구글 클라우드에서는 이런 생각을 따로 할 필요가 없습니다. 구글 클라우드는 클라우드 클라이언트 라이브러리(Cloud Client Libraries)라는 개발자 친화적인 방식을 제안합니다.…
데이터는 모든 조직의 핵심 자산입니다. 이 자산의 가치를 어떻게 높일 것인가? 모든 조직이 풀어야 할 숙제입니다. 실제로 여전히 많은 기업이 데이터가 생성되는 시점과 이를 분석하는 시점 사이의 간극이 존재합니다. 가장 신선하고 생생한 데이터가 트랜잭션 데이터베이스에 갇혀 있는 동안 분석가와 의사 결정권자는 이 데이터가 복잡한 과정을 거쳐 데이터 웨어하우스(DW)로 넘어오기만을 기다려야 하는 것이 현실입니다. 이번 포스팅에서는…