2026년 10월 Google Cloud Feature Release
Gemini 3.8 Flash
GA
소프트웨어 엔지니어링, 에이전트 기반 작업, 전문 도메인에서의 다단계 핵심 추론 전반에 걸쳐 성능이 대폭 향상된 모델입니다.[cite: 1]
Gemini 3.7 Flash 대비 개선된 모델로, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 입력 방식을 지원하며 최대 1,048,576개의 컨텍스트 윈도우를 제공합니다.[cite: 1, 2]
주요 특징 및 마이그레이션 안내
- API 호출 시 모델 문자열을
gemini-3.8-flash로 업데이트해야 합니다.[cite: 2] - 기존
thinking_budget구성은HIGH,MEDIUM,LOW수준을 지원하는thinking_level파라미터로 교체되었습니다.[cite: 2] temperature,top_p,top_k,candidate_count등의 매개변수는 더 이상 지원되지 않아 제거되었습니다.[cite: 2]
Gemini 3.8 Live
GA
실시간 상호작용을 위해 특별히 설계된 네이티브 멀티모달 스트리밍 AI 모델입니다.[cite: 2]
주요 특징 및 사용 사례
- STT(텍스트 변환) 및 TTS(음성 변환) 과정의 병목을 제거하여, 시각 및 청각 데이터를 실시간으로 인식하고 지연 없는 소통이 가능합니다.[cite: 3]
- 화상 회의 시 화자의 비언어적 표현까지 고려한 문맥 맞춤형 실시간 동시통역을 지원합니다.[cite: 3]
- 스마트 글래스를 활용한 제조 현장 원격 지원 시, 작업자의 시야를 분석해 실시간 음성 지시 및 위험 상황 경고를 제공합니다.[cite: 3]
자율 에이전트 스케줄링을 위한 지연 등급 설정
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즉각적인 응답이 필요하지 않은 백그라운드 에이전트 워크로드를 오프피크 시간에 자동 실행되도록 스케줄링하는 기능입니다.[cite: 3]
주요 이점
- 지연 등급(Deferred tier)으로 실행되는 워크로드에 대해 소비되는 토큰 비용을 50% 할인받을 수 있습니다.[cite: 4]
- 장시간 실행되는 백그라운드 작업 시 발생하는 리소스 고갈 및 인프라 과부하(Rate Limit 오류) 문제를 완화합니다.[cite: 4]
- 금융 시장 리서치, 법무 문서 검토 등 대규모 데이터 처리를 수행하는 Deep Research Agent에서 지원됩니다.[cite: 4]
PROMPT = "Analyze the latest market trends in renewable energy storage."
DEEP_RESEARCH_AGENT = "deep-research-preview-04-2026"
interaction = client.interactions.create(
input=PROMPT,
agent=DEEP_RESEARCH_AGENT,
service_tier="deferred",
background=True,
store=True,
stream=False,
)
Gemini 3 모델에서 Interaction API 지원
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모델과 에이전트 API를 통합하고 복잡한 상태(State)를 유지하며 대화형 AI 워크플로우를 구축할 수 있도록 설계되었습니다.[cite: 5]
주요 장점
- 기본 모델과 커스텀 에이전트를 호출하는 방식이
client.interactions.create()라는 단일 API로 통합되어 백엔드 코드 수정 없이 타겟 전환이 가능합니다.[cite: 5, 6] - 서버 측에서 대화 상태(State)를 자동으로 관리하므로,
previous_interaction_id전달만으로 이전 대화의 맥락을 이어나갈 수 있습니다.[cite: 7, 8]
API Keys: Remote MCP Server
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Google Cloud 내 API 키 수명 주기와 보안 통제를 자연어로 직접 제어할 수 있도록 원격 MCP 서버를 지원합니다.[cite: 9]
주요 기능
- 프로젝트 내 전체 API 키 목록을 스캔하고, 제한 정책(Restriction)이 없는 키를 식별하는 자동화된 감사 업무를 수행할 수 있습니다.[cite: 10]
- 새로운 API 키를 발급하거나 클라이언트 및 API 타깃 제한을 동시에 구성하는 작업이 가능합니다.[cite: 10]
- 삭제된 키를 30일 이내에 즉각 복구하여 장애를 방지할 수 있습니다.[cite: 10]
IAM MCP(Model Context Protocol) Server
GA
IAM 원격 MCP 서버에 연결하여 클라우드 리소스 전반에 걸친 커스텀 역할 및 거부 정책(Deny policies)을 검사하고 관리할 수 있습니다.[cite: 11]
주요 활용 사례
- AI 에이전트를 통해 클라우드 환경의 역할 구성을 점검하고, 최소 권한 원칙(Least Privilege)에 어긋나는 과도한 권한을 식별하는 감사 자동화가 가능합니다.[cite: 11]
- 신규 입사자나 애플리케이션 배포 시 요구사항에 맞는 역할을 AI가 분석하고 필요한 권한만 포함된 새로운 사용자 지정 역할을 제안할 수 있습니다.[cite: 11, 12]
Cloud OAuth API
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Workforce Identity Federation(직원 인력 아이덴티티 연합) 통합을 위한 전용 OAuth 2.0 및 OpenID Connect 토큰 교환 엔드포인트를 제공합니다.[cite: 12]
주요 특징
- 사내 웹 애플리케이션이나 모바일 앱에서 외부 IdP 인증을 거친 후 표준 프로토콜을 통해 Google Cloud API 액세스 토큰을 발급받을 수 있습니다.[cite: 12]
- 애플리케이션 내부에 영구적인 서비스 계정 키를 하드코딩할 필요가 없어 키 유출 위험을 원천 차단하는 Keyless 보안 아키텍처를 강화합니다.[cite: 12]
삭제된 스냅샷에 대한 휴지통 보관
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우발적이거나 악의적인 삭제로부터 데이터를 보호하기 위해, 삭제된 Standard 스냅샷을 3일 동안 휴지통(Recycle bin)에 보관하는 기능이 추가되었습니다.[cite: 13]
주요 이점
- 랜섬웨어 공격자가 백업(스냅샷)을 삭제하여 복구를 차단하려는 시도나 운영자의 실수로 인한 골든 타임 손실을 방지합니다.[cite: 13]
- 휴지통에 보관되는 3일 동안에도 스토리지 보관 비용이 청구되므로 운영 비용 고려가 필요합니다.[cite: 13]
GKE Standard에서 노드당 최대 512 Pod 지원
GA
GKE Standard 클러스터에서 노드당 최대 512개의 Pod를 배포할 수 있도록 지원 범위가 확대되었습니다.[cite: 15]
주요 이점 및 고려사항
- 노드 집적도를 향상시켜 관리해야 하는 노드 인스턴스 수를 줄이고 인프라 운영 비용을 효과적으로 절감할 수 있습니다.[cite: 15]
- 최대 512개의 Pod를 구성할 경우 노드별로
/22Pod CIDR 블록(1,024개의 IP 주소)이 할당되므로, 프로비저닝 전 서브넷 IP 용량에 대한 사이징 검토가 필수적입니다.[cite: 15]
[Artifact Registry] Conda 패키지 관리 지원
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Artifact Registry를 활용하여 Python 및 R 생태계에서 널리 쓰이는 Conda 패키지를 직접 호스팅하고 관리할 수 있습니다.[cite: 15, 16]
주요 특징
- 퍼블릭 환경에 의존할 때 발생할 수 있는 패키지 변조나 ‘의존성 혼동(Dependency Confusion)’ 위협으로부터 보호합니다.[cite: 16]
- IAM 및 VPC-SC 연동을 통해 데이터 분석가가 특정 Conda 패키지에 접근할 수 있는 권한을 세밀하게 제어하고 안전한 내부 망 내 구성을 지원합니다.[cite: 16]
[Certificate Manager] Tag 지원
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Certificate Manager 리소스에 Tag를 구성할 수 있게 되어 거버넌스와 비용 추적이 한층 강화되었습니다.[cite: 16]
주요 이점
- 리소스 생성 시점부터 태그(예:
env:production)를 부여하여, 부서별 또는 프로젝트별로 인증서 관리 비용을 명확하게 할당할 수 있습니다.[cite: 16, 17] - 특정 태그가 부여된 인증서를 지정된 팀원만 수정할 수 있도록 세분화된 속성 기반 접근 제어(ABAC)를 구성할 수 있습니다.[cite: 17]
BigQuery Graph
GA
기존 관계형 SQL로는 탐색하기 어려운 복잡한 데이터 간의 관계를 분석할 수 있는 그래프 기능이 정식 출시되었습니다.[cite: 17]
주요 특징
- 별도의 그래프 데이터베이스로 데이터를 추출하거나 이동할 필요 없이, 기존 테이블과 뷰를 기반으로 인라인(Inline) 형태의 그래프를 생성합니다(Zero-ETL).[cite: 17, 18]
- BigQuery의 강력한 분산 처리 슬롯을 활용하여 페타바이트급 데이터 분석을 지원하며 ISO GQL 및 SQL/PGQ 표준을 호환합니다.[cite: 18]
- 데이터가 중복으로 저장되지 않아 기존 스토리지 비용 및 Slot 비용만 청구되므로 경제적으로 그래프 분석을 수행할 수 있습니다.[cite: 17, 18]
[Cloud Armor] 관리형 규칙(Managed rules)
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자동으로 최신 상태가 유지되는 위협 서명(Threat signatures)을 사용하여 광범위한 웹 애플리케이션 위협을 방어합니다.[cite: 18]
주요 이점
- 새로운 제로데이(Zero-day) 취약점이나 CVE가 발견될 경우, Google 위협 인텔리전스 팀이 검증한 방어 규칙이 자동으로 업데이트 및 적용됩니다.[cite: 18, 19]
- 보안 담당자가 매번 수동으로 WAF 규칙을 갱신하거나 정규표현식을 작성해야 하는 운영 부담을 크게 줄여줍니다.[cite: 18, 19]
- OWASP Top 10에 해당하는 주요 웹 애플리케이션 취약점을 선제적으로 차단합니다.[cite: 19]
