Firebase 기존 지원

• A/B testing
• Oauth 매우 편리
• Google Cloud Translate API

이제 아래처럼 더 많은 기능들을 제공해 줄 것이다.

애플리케이션 예시를 통한 설명

• 아래에서부터 앱 제작시 솔루션을 google cloud의 제품으로 만들어주면서 기능 소개.

1. Feedback

• in-app feedback 받고자 함.
  • 커뮤니티 만들어서 유저에게 무엇이 좋고 안좋은지 실제 피드백 받아봅시다.
    
• 위와같은 구조로 설계 가능.

firestore

• NoSQL Database
• Firebase, google cloud, flutter 기본 내장.
• serverless이므로 maintain, scale등을 신경쓸 필요가 없다.
• BigQuery, Vertex AI 등등 다른 서비스들을 Firestore를 통해 사용 가능.
• firestore는 BigQuery와 좋은 결합(integration)을 보여준다.
  • BigQuery로 데이터 빠르게 옮겨줌.

BigQuery

• industry-leading, fully managed, serverless cloud data warehouse
• 수백 Petabyte까지 scale가능한 data warehouse이다.
• DB라고 보긴 좀 애매한듯?
  • SQL은 기존거 그대로 써서 배우기 편하다고 합니다.

Vertex AI

• ML expert, PhD아니어도 머신러닝 가능하게 해준다고 합니다.
• 기존 작성 방식에 비해 코드가 최대 80%까지 줄어든다고 합니다.
• 사용 예시를 들어보자
  
  위와같이 유저의 입력 내용에 따라 Bug report, Feedback, Pricing issue임을 각각 구분하고 싶다고 하자.
  
• 위 사진 내부 내용과 같이 pixel4 핸드폰에서 loading time이 너무 느리다라는 말을 적어놓으면 bug report임을 VertexAI가 확인.

Remote UDF

• 이제 좀 통합해서 써보자.
• 만약 BigQuery에 데이터가 카테고리화(Bug report, Feedback, Pricing issue)되어있지 않다면?
  • 여기서 BigQuery의 새로운 기능이 나옴.
• Vertex AI를 활용해 BigQuery 내부 데이터를 카테고리화를 해보자.
  1. 우선 BigQuery에 classification column을 추가해보자.
  2. 이후 원하는 언어를 사용해서 Vertex AI 호출 코드 작성
  3. BigQuery에 있는 SQL을 사용해서 작성한 함수를 사용한다(BigQuery Remote Function)
  4. 이후 결과 보면 classification 완료
• Remote UDF를 통해 BigQuery와 Vertex AI를 통합할 수 있게 되었다!
  오우..

Cloud Run

• user input의 category에 맞춰 적절한 행동을 할 수 있도록 자동화를 해보자.
  • Bug report는 Github issue에 올리자.
• Cloud Run을 사용해서 자동화 가능(Batch job).
  • 요구에 맞게, 스케줄에 맞게 이벤트를 한다.
• Cloud Run은 여러 작업을 병렬처리하기때문에 scaling하기 매우 편리.

결론.. 매우 좋다.
AWS도 이런 구조 봐봐야할듯.

우선 위처럼 구조를 만들고나면 아래와 같은 새로운 문제들이 생길것이다.

2. Scalability

• 자원자의 위치를 Google Map을 사용해서 보이고 그 근처를 보여주고자 한다고 하자.
  
  • Postgres를 활용해서 기능을 구현해보기로했다. 이런 metric data 저장에 좋은 툴이므로.
• 이렇게 하고나니까 앱이 매우 느려진다. 이걸 어떻게 해결할까.
  • 데이터베이스를 최적화한다면?
    • 물론 좋겠지만 시간이 너무 소요된다.
    • 고용하는데도 시간도 들고 돈도 많이 소모.
• AlloyDB가 이를 해결해준다!

AlloyDB

• postgres보다 4배는 빠르다고한다;
• postgres와 호환도 됨!
  • 그래서 교체 매우 쉽다!
• 속도 down도 안되고 매우 굉장.

3. Observability

• 뭐 이건 그냥 metric같은거 매우 편리하게 볼 수 있게 되었음을 설명해줌.

4. Software supply chain Security

google cloud에서는 기본적으로 SLSA2 레벨을 지원한다.

• SLSA란?
  Supply-chain Levels for Software Artifacts
  소프트웨어 보안 및 supply chain integrity를 높이기 위한 security framework.

뭐 어쨌든 보안상 상당히 안전해졌다.
보안 전문가가 아니어도 개발이 가능해졌다 이런 얘기..

SLSA의 레벨등 추가적인 정보는
공식홈페이지에서 확인해주세요.

이외

Immersive Stream for XR

• Google cloud GPU를 사용해서 extended reality experience를 제공한다.
  그 외 workspace등의 얘기는 일단 그냥 넘깁니다..