Gemini 2.0과 Gen AI SDK로 도전하는 멀티 모달 AI 애플리케이션 개발

최근 구글 클라우드에서 새롭게 공개된 Gemini 2.0 모델과 Gen AI SDK는 AI 개발 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Gemini 2.0과 Gen AI SDK의 활용법과 AI Studio와 Vertex AI의 차이점, 그리고 우리 회사에 맞는 AI 애플리케이션 개발에 적합한 환경을 고르는 기준을 살펴보겠습니다.    결론부터 말하자면 기업의 경우 MVP(Minimum Viable Product, 최소 기능 제품) 수준의…

메가존소프트, ‘구글 워크스페이스를 위한 제미나이’ 파트너상 수상

메가존소프트가 구글 APAC 파트너 행사에서 ‘Winners for Gemini for Google Workspace Partners Competition’ 상을 수상하며 글로벌 시장에서의 영향력을 다시 한번 입증했습니다.   구글 워크스페이스와 제미나이의 강력한 시너지 지난 2월 28일, 싱가포르에서 열린 ‘APAC Partner Gemini Champions Celebration 2024’ 행사에서 메가존소프트는 신규 고객 확보 및 영업 기회 창출을 통한 제미나이 확산 공로를 인정받아 수상자로 선정되었습니다. 구글…

Google Cloud Fundamentals : Getting Started with Google Kubernetes Engine

Overview 복잡한 어플리케이션 배포와 운영을 더욱 쉽게 만들어줄 Google Kubernetes Engine에 관한 기초 교육에 여러분을 초대합니다! 이번 과정에서는 Google Cloud에 대해 기본적인 사항을 소개한 후 컨테이너 및 Kubernetes, Kubernetes 아키텍처, Kubernetes 작업에 관해 설명합니다. 이를 통해 여러분은 GKE로 불리는 Google Kubernetes Engine의 기본사항을 완벽히 이해하고 Google Cloud에서 애플리케이션을 컨테이너화하고 실행하는 방법을 알게 될 수 있습니다.…

AI로 새로 쓰는 SecOps(Security Operations)

SecOps를 모든 조직이 도전할 수 있는 목표로 바꾸는 Gemini  사이버 보안 위협이 갈수록 정교해지고 광범위해지면서, 보안팀과 IT 운영팀이 각각 따로 활동하던 방식을 넘어서는 새로운 접근이 필요하게 되었습니다. 이런 배경 속에서 등장한 개념이 바로 ‘SecOps(Security Operations)’입니다. 이 개념은 조직의 보안(Cyber Security) 팀과 운영(IT Operations) 팀이 상호 긴밀하게 협력해 조직의 보안 태세를 강화하기 위한 총체적인 방법론이라 이해할…

Looker Studio & Looker 통합 : 데이터 거버넌스와 BI 혁신의 시작

Looker Studio와 Looker 통합이 예고하는 데이터 민주화 시대 오늘날 기업이 처한 데이터 분석 환경은 빠른 의사결정과 엄격한 데이터 관리를 모두 충족해야 하는 방향으로 끊임없이 진화하고 있습니다. Google Cloud는 Looker Studio와 Looker를 통합하여 이러한 요구에 부응하여 일반 비즈니스 사용자에게는 손쉬운 데이터 접근성과 즉석 분석을, IT팀에게는 강력한 데이터 거버넌스를 동시에 제공하는 통합 BI 플랫폼을 제시하고 있습니다. 이번…

Google Colab 기초 가이드 : 데이터 분석, 머신러닝까지 한 번에!

🫡 데이터 분석, 머신러닝, 협업까지 Google Colab 하나로! Google Colab을 써본적 있나요? 초보자부터 고급 사용자까지 사용할 수 있는 도구인 Google Colab은 파이썬 코드를 브라우저에서 곧바로 실행할 수 있도록 지원하는 무료 클라우드 서비스입니다. 이번 포스팅에서는 Google Colab을 처음 접하는 초급 사용자를 위해, Colab이라는 환경이 어떤 특징과 장점을 지니는지부터 시작해, GitHub와 연동하여 노트북을 불러오고 저장하는 방법, Kaggle…

2025년 제조업 AI 트렌드 | Google Cloud 최신 보고서 분석

2024년 금융, 공공, 리테일 등 다양한 산업에서 생성형 AI(Generative AI)의 도입과 상용화가 이루어졌습니다. 그러나 제조 분야는 높은 수준의 품질 기준과 공정 과정에 대한 실험적인 도전이 비교적 쉽지 않아 AI 도입이 어렵다는 인식이 만연하였습니다. AI 시스템을 실제 현장에 적용하려면, AI 시스템의 도입과 통합 과정의 복잡성, 데이터 품질 문제, 초기 투자 비용 등의 어려움을 극복해야 하기 때문입니다.…

[Sheets] Gemini로 차트 생성 및 통찰력 얻기

지원되는 버전 : Google Workspace Business Standard 이상, Enterprise Standard 이상 데이터 시각화 및 트렌드 분석은 비즈니스 의사결정에 중요한 과정이지만 많은 시간과 노력이 소요될 수 있습니다. 이를 개선하기 위해 소규모 사업주부터 마케팅 분석가에 이르기까지 Google Sheets에서 Gemini를 사용하여 데이터를 시각화하고 분석화를 보다 쉽게 수행할 수 있도록 지원합니다. 오늘부터 Gemini Sheets는 다양한 시나리오를 해결하기 위해 작업을…

Gemini 핸즈온: 브레인스토밍부터 업무 자동화까지! 웨비나

Overview🎉 업무 효율 UP!  Gemini 핸즈온 : 브레인스토밍부터 업무 자동화까지! Google Workspace의 강력한 기능, Gemini를 활용하여 업무 효율을 극대화할 수 있는 특별한 웨비나에 여러분을 초대합니다.  오는 2월 25일(화) 오후 2시, 온라인 Google Meet Live를 통해 “Gemini 핸즈온: 브레인스토밍부터 업무 자동화까지!” 웨비나가 진행됩니다.  Gemini 프롬프트 작성법 및 실제 업무 시나리오 적용 데모, Gemini for Google Workspace…

Google Cloud Dynamic Workload Scheduler를 활용한 AI 워크로드 관리

Google Cloud Dynamic Workload Scheduler를 활용한 AI 워크로드 관리   오늘날 AI 모델의 훈련과 추론에는 대규모의 컴퓨팅 자원이 필요하며, 특히 TPU나 GPU 같은 가속기 자원을 어떻게 효율적으로 활용하느냐가 매우 중요한 문제로 부상했습니다. 이 글에서는 AI 인프라 운영자와 AI 개발자·데이터 과학자가 Google Cloud의 Dynamic Workload Scheduler(이하 DWS)를 통해 AI 워크로드를 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.…