구글 클라우드 코리아
클라우드 그 이상의 가치, 구글의 빅데이터와 머신러닝, 파이어베이스
후기
이런 세션을 올 때마다 얻게 되는 가장 큰 소득은 '세상이 자꾸 더 빨리 변하고 있고 남들은 열심히 잘 하고 있으니 나도 열심히 공부해야만 해~' 라는 생각을 갖게 되는 것이다.
놀고 싶은 마음도 (항상) 크지만 자극을 받기 때문에 조금이라도 덜 게으르려고 마음을 다잡게 된다. 기술이 모든 것을 해결한다고는 절대 생각하지 않지만 기술이 많은 것을 편하게 해주는 것도 사실이다. 오늘 들은 것을 바탕으로 어떤 토이 프로젝트를 해볼까 생각하는 것도 즐겁다.
빅쿼리는 최근에 개인적으로 써볼 일이 있었는데 정말 속도가 빨라서 요긴하게 잘 썼다. 파이어베이스도 꼭 써보고 싶은데 써볼 만한 기회가 생기지 않아서 안타깝다. 토이프로젝트로라도 꼭 사용해볼 것이다.. 꼭!
그나저나 구글이 굉장히 열일하고 있다는 것이 굉장히 잘 느껴진다. 커다란 데이터 생태계를 앞장 서서 만들고 있는 것 같아 그야말로 구글뽕을 느꼈다. ㅋㅋ
간략한 메모
1. 마이크로 서비스와 앱엔진
메모 없음
2. 구글 클라우드 플랫폼을 활용한 빅데이터 분석
이전 세션에서와 마찬가지로 사람이 돈이다라는 이야기가 반복됨
인력에 들이는 부분을 최소화하는 과정
사진이 굉장히 흔들린 것은 수전증이 있어서 ㅜㅜ빅쿼리에 대한 설명 :
속도도 빠르고 동시 사용성 보장. 1.54TB의 데이터를 스캔에서 결과 도출까지 6초
- 장점 :
데이터 프로세싱을 위한 클러스터 구성 및 유지 보수가 필요 없음
RDB를 이용하듯이 지표 추출 가능
대량 데이터 조회시에도 빠른 성능 제공
기존에 SQL을 사용하고 있던 기업이라면 땡큐!
3. 텐서플로우와 클라우드 머신러닝 플랫폼 및 고객사례
60개 이상의 프로젝트를 실제 현실에서 인공지능을 사용하고 있음
Cloud Vision API(이미지 분석기)
Cloud Speech API(음성 인식)
Cloud Translation API
...등등에 대한 설명
하이퍼커넥트 사례
알파고 쇼크와 맞물려 사용해봐야지 생각하게 됐다고 함
회사에는 ML 전문가가 없었는데 Google API를 사용해보기로 함
1) 음성 인식 + 번역
상대방 언어에 맞게 언어를 출력해서 보여줌
(언어를 잘 하는 것의 메리트가 앞으로 점점 폭락하겠구나 싶었음)
2) 이미지 api
노골적이거나 불쾌한 이미지를 처리하는 데 사용
신고가 들어온 이미지를 인공지능을 통해 판단(전체 신고의 절반 정도. 정확성은 97%)
유저의 디바이스에서 머신 러닝 기술을 사용하는 것이 목표(아이폰의 자동 사진 분류처럼)
결론은.. 구글 클라우드 써서 텐서플로우 하라는 이야기...!!
4. 파이어베이스와 빅쿼리를 이용한 메시지 타겟팅
최근 업데이트에 대한 설명:
리얼 타임 크래쉬 정보
앱 서비스 테스트(Android 한정)
Cloud Messaging(Web/iOS/Android)
구글 애널리틱스와 뭐가 다른가?
파이어베이스가 좀 더 앱에 포커싱
파이어베이스는 웹 트래킹은 하지 않음
파이어베이스의 데이터를 빅쿼리로 전송할 수 있기 때문에 '샘플링이 없는 전체 데이터 조회 가능'
독립적인 이벤트 타입은 500개까지, 파라미터는 이벤트당 25개 (하나의 서비스를 하는데는 충분한 수치)
볼륨은 무제한
조회에 걸리는 시간은 (파이어베이스에 도달하기까지) 1시간, 대쉬보드에서 확인하기까지 4~5시간이었으나 리얼타임 조회 기능 추가
빅쿼리의 리얼 타임으로 이동
구글 데이터 스튜디오를 BI로 활용 가능함
파이어베이스 애널리틱스 리포트 템플릿 추가됨 (프리 티어 제공)
디버그 뷰 추가
개발 디바이스를 연결하면 raw string을 live로 확인 가능
과거 30분 동안의 이벤트 (구글 애널리틱스와 유사한 기능 느낌)
데모 프로젝트 확인
파이어베이스 공식 홈페이지에서 데모 프로젝트 Access 권한을 획득하는 과정 필요
Remote Config A/B Testing 기능
Notification : 메세지를 보내는 것도 가능하고 그에 대한 반응 분석
5. 도커, 쿠버네티스와 컨테이너 엔진 및 고객사례
메모 없음
