GKE(구글 쿠버네티스 엔진 : Google Kubernetes Engine)

쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션을 자동으로 배포, 확장 및 관리하는 오픈소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. 컨테이너가 많아질 때 수동으로 관리하기 어려운 부분을 자동화하며, 여러 서버(노드)에 컨테이너를 분산하고, 문제가 생긴 컨테이너를 교체하는 등 효율적인 관리를 지원합니다. 마치 선장이 배의 항해를 조율하듯 컨테이너들을 관리한다고 비유할 수 있습니다.(오케스트레이션 플랫폼: 복잡한 IT 시스템, 애플리케이션, 또는 워크플로우의 다양한 구성 요소를 통합하고 자동화하여 관리하는 소프트웨어 솔루션)

주요 기능

• 자동 배포 및 확장: 애플리케이션의 배포와 스케일링을 자동으로 관리합니다.
• 컨테이너 관리: 여러 서버에 컨테이너를 배치하고, 컨테이너에 문제가 발생하면 자동으로 교체합니다.
• 서비스 검색 및 로드 밸런싱: 컨테이너 간의 통신을 돕고, 트래픽을 분산시킵니다.
• 스토리지 오케스트레이션: 컨테이너가 필요로 하는 스토리지를 자동으로 연결하고 관리합니다.
• 보안 및 구성 관리: 비밀번호나 환경 설정과 같은 중요한 정보를 안전하게 관리하고 컨테이너에 주입합니다.

GKE(Google Kubernetes Engine) Autopilot

'오토파일럿'은 맥락에 따라 여러 가지 의미로 사용됩니다. 가장 일반적인 의미는 비행기나 배, 자동차와 같은 탈것의 경로를 제어하는 자동 조종 시스템이며, 그 외에도 IT 기기 설정 자동화 기술(Microsoft Autopilot), 산업용 AI 도구(UiPath Autopilot), 또는 투자 앱의 자동화 기능 등을 가리키기도 합니다.

교통 및 운송 분야

- 자동 조종 장치: 사람의 지속적인 조작 없이도 탈것의 경로를 제어하는 시스템입니다.
- 테슬라 오토파일럿: 테슬라 차량에 탑재된 운전 보조 시스템으로, 'Traffic-Aware Cruise Control'과 'Autosteer' 같은 기능을 포함합니다.

- 오픈 소스 오토파일럿: 오픈 소스 방식으로 개발되어 호환 하드웨어에 설치할 수 있는 자율 주행 소프트웨어입니다.

IT 및 소프트웨어 분야

- Windows Autopilot: 새로운 기기나 컴퓨터를 IT 전문가의 개입 없이 사전 구성하여 배포, 재설정, 용도 변경하는 기술입니다.
- UiPath Autopilot: 생성형 AI와 전문 AI의 장점을 결합하여 일상적인 작업을 처리하도록 돕는 AI 비서입니다.

- Autopilot 앱: 정치인들의 투자 내역을 추적하여 비슷한 투자 포트폴리오를 구축하는 등, 투자 거래를 자동화하는 앱입니다.

기타 분야
- AutoPilot (수영장 용품): 염소 발생기 제조 브랜드 이름이기도 합니다.

Google Cloud Command Line Interface (gcloud CLI) 개념과 용도

gcloud CLI는 Google Cloud (GC) 리소스를 명령줄에서 관리할 수 있게 해주는 도구 모음으로, Google Cloud SDK의 핵심 구성 요소입니다. 웹 기반의 Google Cloud 콘솔에서 수행할 수 있는 대부분의 작업을 터미널 환경이나 스크립트를 통해 자동화된 방식으로 처리할 수 있게 지원합니다.

상세한 개념 : gcloud CLI는 Google Cloud 플랫폼과의 상호작용을 위한 통합 명령줄 인터페이스(CLI)입니다. 사용자와 Google Cloud API 사이의 인터페이스 역할을 하며, 인증, 로컬 설정 관리, 개발 워크플로 관리 등 다양한 기능을 처리합니다.

• 계층적 명령어 구조: gcloud compute, gcloud storage와 같이 Google Cloud의 다양한 제품 및 기능을 나타내는 중첩된 명령어 그룹으로 구성되어 있습니다.
• 릴리스 수준: 명령어는 안정성에 따라 정식 버전(General Availability), 베타(Beta), 알파(Alpha), 프리뷰(Preview) 등의 릴리스 수준으로 제공되어 사용자가 최신 기능에 조기에 액세스할 수 있습니다.
• 독립 실행형 도구 포함: Google Cloud SDK는 gcloud 외에도 Cloud Storage 관리를 위한 gsutil, BigQuery 데이터셋 및 테이블 관리를 위한 bq, Kubernetes 클러스터 관리를 위한 kubectl 등과 같은 특화된 도구들을 포함하고 있습니다.

사용용도 : gcloud CLI는 개발자와 관리자가 Google Cloud 환경에서 광범위한 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

• 리소스 생성 및 관리: Compute Engine 가상 머신(VM) 인스턴스 생성, Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터 관리, Cloud SQL 인스턴스 구성 등 거의 모든 Google Cloud 서비스를 관리할 수 있습니다.
• 애플리케이션 배포: App Engine 또는 Cloud Run 같은 서버리스 플랫폼에 애플리케이션 및 함수를 배포하는 데 사용됩니다.
• 인증 및 구성 관리: 사용자 인증 정보를 관리하고, 기본 프로젝트나 리전 같은 로컬 환경 설정을 구성하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
• 로컬 개발 및 테스트: Bigtable, Firestore, Pub/Sub 등 여러 서비스에 대한 로컬 데이터 에뮬레이터를 제공하여 클라우드 환경과 유사한 조건에서 개발하고 테스트할 수 있도록 돕습니다.
• 자동화 및 스크립팅: 반복적인 작업을 Bash 스크립트 또는 Jenkins와 같은 자동화 도구와 통합하여 실행할 수 있습니다.

활용 가치 및 이점: gcloud CLI를 활용하면 Google Cloud 관리 및 운영의 효율성과 유연성을 극대화할 수 있습니다.

• 자동화 및 확장성: 스크립트를 통해 수백 개의 리소스를 동시에 생성, 업데이트 또는 삭제할 수 있어, 대규모 환경을 정확하고 확장 가능한 방식으로 관리할 수 있습니다.
• 효율적인 워크플로: 웹 콘솔을 오갈 필요 없이 터미널 내에서 모든 작업을 처리하고, 로컬 개발 환경과 클라우드 환경 간의 동기화를 원활하게 수행할 수 있습니다.
• 세분화된 제어 및 유연성: 8,000개 이상의 명령어를 지원하여 거의 모든 Google Cloud 서비스 및 제품에 대한 완벽한 관리 및 제어 권한을 제공합니다.
• 일관된 관리: --format, --filter 같은 옵션을 사용하여 명령어 출력을 원하는 형식(예: JSON, CSV, YAML)으로 조정하고 필요한 정보만 추출할 수 있어 데이터 처리 및 파싱이 용이합니다.
• IDE 통합: Cloud Code 확장 프로그램을 통해 Visual Studio Code 또는 IntelliJ와 같은 IDE 내에서 직접 gcloud CLI와 상호 작용할 수 있습니다.

SAP 시스템과 ABAP은 기업의 핵심 비즈니스 프로세스를 관리하는 데 필수적인 요소

1. SAP 시스템의 개념

SAP는 "Systems, Applications, and Products in Data Processing"의 약자로, 독일 SAP SE에서 개발한 전사적 자원 관리(ERP) 소프트웨어입니다.

• 핵심 개념: 기업의 재무, 인사, 제조, 공급망 관리, 영업, 조달 등 다양한 핵심 비즈니스 프로세스를 하나의 통합된 시스템으로 관리할 수 있도록 설계되었습니다.
• 목적: 각 부서의 데이터를 중앙 집중화하여 데이터 불일치로 인한 오류를 방지하고, 전사적인 실시간 데이터 분석 및 인사이트를 제공하여 효율적인 의사 결정을 지원합니다.
• 특징:

모듈화: 각 업무 기능별로 모듈(예: FI(재무회계), CO(관리회계), SD(영업/유통), MM(자재관리), PP(생산관리), HR(인사관리) 등)로 구성되어 필요에 따라 선택적으로 도입할 수 있습니다.
글로벌 표준: 다양한 산업 분야의 선진 비즈니스 프로세스(Best Practice)가 내장되어 있어, 기업은 이를 도입함으로써 업무 표준화 및 효율성을 달성할 수 있습니다.

2. ABAP (Advanced Business Application Programming)의 개념

1. ABAP은 SAP 시스템 내에서 애플리케이션을 개발하고 맞춤화하기 위해 SAP에서 자체적으로 개발한 4세대 프로그래밍 언어입니다.
2. 핵심 개념: SAP 시스템의 애플리케이션 서버에서 실행되며, 비즈니스 애플리케이션 프로그래밍에 최적화되어 있습니다.
3. 역할: SAP 시스템은 표준 기능만으로 모든 기업의 고유한 비즈니스 요구사항을 충족시킬 수 없기 때문에, ABAP은 이러한 **맞춤형 개발(Customizing)**을 가능하게 하는 핵심 도구입니다.
4. 특징:

• • SAP 종속성: SAP 시스템 내에서만 사용되는 언어로, SAP 데이터베이스인 SAP HANA에 직접 접근하고 데이터를 처리할 수 있습니다.
  • 데이터베이스 독립성: ABAP 코드는 특정 데이터베이스 벤더에 종속되지 않고 SAP 시스템이 지원하는 다양한 데이터베이스에서 일관되게 작동합니다.
  • 구조적/객체 지향 지원: 절차적 프로그래밍과 객체 지향 프로그래밍(ABAP Objects)을 모두 지원합니다.

3. ABAP의 활용 예시

ABAP은 SAP 시스템의 표준 기능을 보완하거나 확장하기 위해 다양하게 활용됩니다.

• 사용자 정의 보고서 (Custom Reports) 개발:  표준 SAP 시스템에는 없는 특정 형식의 월별 판매 실적 분석 보고서를 생성할 때, ABAP 개발자는 고객사의 요구사항에 맞춰 데이터를 추출하고 가공하는 맞춤형 프로그램을 작성합니다.
• 인터페이스 개발:  SAP 시스템과 외부 레거시 시스템(예: 외부 물류 시스템, 은행 시스템) 간의 데이터 연동이 필요할 때, ABAP을 사용하여 데이터를 송수신하는 인터페이스 프로그램을 만듭니다.
• 화면 및 트랜잭션 맞춤화:  특정 업무 처리 화면에 필수 입력 필드를 추가하거나, 새로운 업무 프로세스를 위한 사용자 정의 트랜잭션 코드를 개발하여 사용자 편의성을 높입니다.
• 폼(Form) 개발: 고객에게 발송하는 송장(Invoice), 주문서, 급여 명세서 등의 출력 양식을 회사의 CI(Corporate Identity)에 맞게 디자인하고 출력 기능을 구현합니다.
• 업무 로직 확장 및 자동화:  특정 조건(예: 주문 금액이 1억 원 이상)에서만 자동으로 승인 메일이 발송되도록 하거나, 특정 이벤트 발생 시 자동으로 후속 작업이 트리거되도록 비즈니스 로직을 프로그래밍합니다.

요약하자면, SAP 시스템은 기업 운영의 '뼈대' 역할을 하는 표준화된 솔루션이며, ABAP은 그 뼈대에 '살을 붙이고 옷을 입히는' 맞춤형 개발 언어로서 기업의 고유한 비즈니스 요구사항을 충족시키는 데 필수적인 역할을 합니다

그라운딩 개요

생성형 AI에서 그라운딩은 모델 출력을 확인 가능한 정보 소스에 연결하는 기능입니다. 모델에 특정 데이터 소스에 대한 액세스 권한을 제공하면 그라운딩에서 이러한 데이터에 대한 출력을 테더링하므로 콘텐츠가 조작될 가능성이 줄어듭니다. 이는 정확성과 신뢰성이 중요한 상황에서 특히 중요합니다.

그라운딩의 이점

• 모델이 사실과 다른 콘텐츠를 생성하는 경우를 의미하는 모델 할루시네이션을 줄입니다.
• 데이터 소스에 대한 모델 응답을 고정합니다.
• 그라운딩 지원(소스 링크)을 제공하여 감사 가능성을 제공합니다.

Vertex AI에서는 다음과 같은 방법으로 지원되는 모델 출력을 그라운딩할 수 있습니다.

임베딩이란 무엇인가요?

임베딩은 텍스트, 이미지, 소리와 같은 비정형 데이터를 기계가 이해할 수 있는 숫자 벡터(vector) 형태로 변환하는 과정입니다. 이는 데이터의 의미적, 문법적 속성을 함축하여, 유사한 단어나 이미지가 벡터 공간에서 가까운 위치에 놓이도록 하여 기계가 데이터를 더 잘 이해하고 처리하도록 돕습니다.

임베딩의 핵심 개념

숫자 표현: 컴퓨터는 숫자로만 정보를 처리할 수 있습니다. 임베딩은 단어나 문장, 이미지 등을 고정된 길이의 숫자 배열(벡터)로 표현합니다.
의미 보존: 임베딩의 가장 중요한 특징은 원본 데이터의 의미를 벡터의 위치나 방향으로 나타낸다는 것입니다. 예를 들어, '강아지'와 '멍멍이' 같은 단어는 의미가 유사하므로 벡터 공간에서도 가깝게 위치하게 됩니다.

의미적 관계: '왕'에서 '남자'를 빼고 '여자'를 더하면 '여왕'이 되는 것처럼, 벡터 연산을 통해 의미적 관계를 계산할 수 있습니다.

임베딩의 역할

기계 학습 모델 활용: 임베딩은 자연어 처리(NLP)와 같은 분야에서 단어, 문장, 이미지 등을 모델이 학습할 수 있는 입력으로 제공하는 핵심적인 역할을 합니다.
유사성 측정: 두 임베딩 벡터 사이의 거리를 계산하여 데이터의 유사성을 측정하는 데 활용됩니다.

데이터의 특징 추출: 이미지 임베딩처럼, 이미지의 주요 특징을 저차원 벡터로 압축하여 표현하고, 이를 통해 이미지 분류, 검색, 생성 등의 작업을 수행합니다.

전이 학습 지원: 잘 학습된 임베딩은 다른 작업에 재활용될 수 있어 모델 학습에 효율성을 더합니다.

예시

단어 임베딩: "사과"와 "바나나"는 맛이나 색깔 등 유사한 속성이 많아 벡터 공간에서 가까운 위치에 표현됩니다.
문장 임베딩: "오늘 날씨가 매우 좋습니다"라는 문장과 "날씨가 정말 맑네요"라는 문장은 의미가 유사하므로 임베딩 결과도 비슷한 벡터가 됩니다.

이미지 임베딩: 비슷한 고양이 이미지는 벡터 공간에서 가까운 곳에, 고양이와 개 이미지는 조금 더 멀리 배치됩니다.

Dataproc은 Google Cloud에서 제공하는 완전 관리형 Apache Spark 및 Apache Hadoop 서비스입니다.'데이터(Data)'와 '처리(Processing)'라는 단어를 조합하여, 대규모 데이터 처리 작업을 위한 플랫폼이라는 서비스의 목적을 직관적으로 나타내고자 명명된 이름으로 보입니다.

'Deploy'는 배치하다, 효율적으로 사용하다, 배포하다는 뜻

Cloud Run은 Google의 확장성이 뛰어난 인프라에서 코드, 함수 또는 컨테이너를 실행하는 완전 관리형 애플리케이션 플랫폼입니다. Cloud Run에서는 개발자가 코드 작성에 시간을 쓰고 Cloud Run 서비스를 운영, 구성, 확장하는 데는 시간을 거의 쓰지 않아도 됩니다.

Stateful (상태유지)상태 유지라 함은 클라이언트와 서버 관계에서 서버가 클라이언트의 상태를 보존함을 의미한다.
Stateless (무상태) 무상태는 반대로 클라이언트와 서버 관계에서 서버가 클라이언트의 상태를 보존하지 않음을 의미한다.

라우팅은 네트워크에서 데이터 패킷을 목적지까지 보내기 위해 최적의 경로를 찾아 결정하는 과정입니다. 여러 네트워크 간의 데이터를 전달하는 이 과정은 마치 도로 위의 표지판처럼, 데이터가 어디로 가야 할지 안내하는 역할을 합니다.

Kubernetes에서 인그레스 및 이그레스

네트워크 트래픽이 클라우드 네이티브 컨테이너화된 애플리케이션 환경에 들어오고 나가는 방식을 나타냅니다.

• 인그레스는 외부 사용자나 시스템이 Kubernetes 클러스터 내부의 서비스에 접근하는 방식을 관리합니다.
• 이그레스는 내부 서비스가 API, 데이터베이스 또는 타사 도구와 같은 클러스터 외부의 시스템에 액세스하는 방법을 정의합니다.

'매핑'은 두 가지 이상의 요소나 데이터를 서로 연결하는 과정이나 그 결과물을 의미합니다. 프로그래밍에서는 특정 '키'를 '값'에 연결하여 데이터를 저장하는 구조를 뜻하고, 건축이나 도시 계획에서는 데이터를 시각화하여 패턴과 관계를 파악하는 작업을 의미합니다. 이 외에도 데이터 소스를 다른 소스에 연결하는 '데이터 매핑', 3D 모델에 이미지를 입히는 '텍스처 매핑', 인공와우 이식기의 소리 신호를 조율하는 '맵핑' 등 다양한 분야에서 사용됩니다.