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MS 코파일럿 스택, 윈도용 앱 개발에 API로 끌어와 쓴다

마이크로소프트 코파일럿이 윈도 운영체제(OS)의 소프트웨어 스택에 들어갔다. 윈도 애플리케이션 계층에 '코파일럿 런타임'이란 AI 전용 라이브러리가 포함돼, 개발자는 자신의 윈도용 앱에 OS의 생성형 AI 관련 API와 기능을 쉽게 접목할 수 있다. 마이크로소프트는 21일(현지시간) 개막한 연례 개발자 컨퍼런스 '마이크로소프트 빌드 2024'에서 '윈도 코파일럿 런타임'을 발표했다. 윈도 코파일럿 런타임은 GPU, NPU 등 장치의 실리콘을 기반으로 구축된 애플리케이션 계층이다. 윈도와 함께 제공되는 40개 이상의 온디바이스 AI 모델 API 세트인 '윈도 코파일럿 라이브러리'를 포함한다. 개발자의 온디바이스 모델을 윈도로 가져오는데 도움을 주는 AI 프레임워크와 툴 체인도 포함한다. 개발자는 간단한 설정 토글을 이용해 접근가능한 상위 수준 API부터 자체 머신러닝 모델을 가져오는 것까지 다양한 방법으로 윈도 코파일럿 런타임을 활용할 수 있다. 윈도 셸, Win32 앱, 웹 앱 등에 걸쳐 마이크로소프트 앱과 개발자 자체 앱에서 활용가능하다. 윈도 코파일럿 라이브러리는 윈도 환경을 강화하는 온디바이스 AI 모델 API와 벡터 스토어, 알고리즘 등을 포함한다. 스튜디오이펙트, 라이브캡션트렌스레이션, OCR, 리콜 위드 유저 액티비티, 파이 실리카 등의 AI API와, DiskANN 같은 알고리즘 등을 이용할 수 있다. 파이실리카는 소형언어모델(SLM) '파이(Phi)'를 코파일럿 플러스 PC의 NPU용으로 설계한 것이다. 파이 실리카는 프롬프트 처리를 NPU로 오프로드하고, 첫번째 토큰 대기 시간은 초당 650개 토큰이며 비용은 약 1.5와트라고 회사측은 설명했다. CPU와 GPU를 다른 계산에 사용하도록 남겨두면서 전력을 공급할 수 있다. 토큰 생성은 NPU의 KV캐시를 재사용하고, CPU에서 실행돼 초당 약 27개 토큰을 생성한다. 6월부터 윈도 코파일럿 라이브러리를 이용할 수 있으며, 향후 벡터 임베딩, 검색증강생성(RAG), 텍스트 요약 등의 기타 API가 새로 제공될 예정이다. 다이렉트ML, ONNX 런타임, 파이토치, WebNN 같은 AI 프레임워크, 올리브 같은 툴 체인, 비주얼스튜디오코드용 AI 툴킷 등을 활용해 개발자 자체 모델을 가져오고 윈도 하드웨어 생태계 전반에 AI 앱을 확장할 수 있다. 윈도 코파일럿 런타임은 20일 공개된 마이크로소프트의 '코파일럿 플러스 PC'의 다양한 생선형 AI 기능에 먼저 활용됐다. 사용자가 PC에서 본 모든 것을 즉시 찾도록 도와주는 리콜(Recall), AI 이미지 생성기 '코크리에이터', 사진 앱에서 스타일을 생성할 수 있는 '리스타일이미지', 윈도 스튜디오 효과, 라이브 캡션 등의 기능 등이다. 개발자는 코드 작업 없이 윈도 코파일럿 라이브러리르 활용해 크리에이티브 필터, 인물 사진 조명, 아이컨택트 텔레프롬프터, 인물사진 흐림, 음성 초점 같은 앱에 스튜디오 이펙트를 통합할 수 있다. 왓츠앱이 윈도 스튜디오 효과 컨트롤을 UI에 추가했다. 윈도 라이브캡션 기능을 개발자의 앱에 활용해 오디오와 비디오를 실시간으로 번역해 앱의 기본언어로 자막을 제공할 수 있다. 유저액티비티 API를 활용하면 기본 벡터 데이터베이스에 상황별 정보를 추가해 앱에 대한 회상 경험을 높일 수 있다. 사용자가 앱에서 중단한 위치를 선택하기 쉽게 하고, 윈도와 앱 간 원활한 작업 흐름을 만드는데 도움을 준다. 파워포인트와 팀즈가 리콜로 앱을 확장했다. 마이크로소프트는 윈도 검색에 의미 기반 검색 기능을 추가했다.'윈도 시맨틱 인덱스(Windows Semantic Index)'다. 벡터 임베딩 API로 개발자는 앱 데이터를 사용해 자체 벡터 저장소와 RAG를 구축하게 해준다. 리콜 데이터베이스는 윈도 시맨틱 인덱스로 구동된다. 리콜은 다중모드 SLM을 포함해 동시에 실행되고 OS 자체에 통합된 여러 첨단 AI 모델을 기반으로 한다. 모델은 다양한 종류의 콘텐츠를 이해하고, 여러 언어로 작동해 윈도에서 텍스트, 이미지, 비디오에 이르는 정보를 이해한다. 이 데이터는 윈도 시맨틱 인덱스란 벡터 저장소에 저장된다. 시맨틱 인덱스는 사용자의 데이터베이스에만 저장된다. 마이크로소프트는 다이렉트ML을 통해 윈도에서 파이토치를 네이티브로 지원한다고 밝혔다. DML은 허깅페이스 내 수천개 모델을 윈도에서 즉시 사용하게 한다. 마이크로소프트는 또한 다이렉트ML을 통해 윈도에서 '웹뉴럴네트워크(WebNN)' 개발자 프리뷰를 제공한다. 이는 웹개발자가 윈도 장치 AI용 실리콘의 이점을 이용하게 한다. 다이렉트ML은 윈도의 머신러닝을 위한 고성능 하위수준 API다. 다이렉트ML은 윈도 하드웨어 파트너의 다양한 옵션을 추상화하고, GPU와 NPU 전반을 지원한다. 곧 CPU 통합도 제공될 예정이다. ONNX 런타임, 파이토치, WebNN 같은 프레임워크와 통합된다. 다이렉트ML은 모든 윈도 GPU에서 사용할 수 있다. 인텔 AI 부스트를 탑재한 인텔 코어 울트라 프로세서 지원은 곧 개발자 프리뷰로 제공되고, 스냅드래곤X 엘리트 SoC의 퀄컴 헥사곤 NPU도 곧 출시된다. 리눅스용윈도서브시스템(WSL)은 엔터프라이즈급 보안 요건을 충족하도록 개선됐다. 제로트러스트 기능인 '리눅스 인튠 에이전트'와 '마이크로소프트 엔트라ID'와 통합된다. 마이크로소프트는 Arm용 윈도의 개발자 생태계 강화도 이어갔다. 비주얼스튜디오가 'Arm 기본 SQL서버 개발자도구(SSDT)'를 포함한다. 닷넷8에 Arm 관련 성능 개선 사항이 포함됐고, 유니티 게임 편집기가 미리보기로 제공된다. 윈도용 Arm 네이티브 도커 도구를 사용할 수 있다.

2024.05.22 02:02김우용

몽고DB, AWS・구글클라우드와 생성형 AI 협력 확대

몽고DB는 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등과 협력을 확대한다고 13일 밝혔다 . 몽고DB는 '날리지베이스 포 아마존 베드록'에 '몽고DB 아틀라스 벡터 서치'를 정식 통합해, 기업이 완전관리형 파운데이션 모델(FM)를 활용해 생성형 AI 애플리케이션 기능을 더 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다. 수많은 개발자와 고객이 비즈니스 크리티컬 애플리케이션 구동을 위해 사용 중인 업계를 선도하는 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB에서 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트를 최적화하며 애플리케이션 개발 및 현대화를 위한 향상된 개발자 경험을 제공한다. 아마존 베드록은 AWS의 완전관리형 서비스로, 단일 API를 통한 다양한 고성능 FM을 지원하고 보안, 개인정보 보호 및 책임감 있는 AI 역량을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 광범위한 기술을 제공한다. 이번 통합으로 개발자는 자체 데이터를 활용해 복잡한 작업을 자동화하고, 엔드 유저의 요구사항에 따라 정확하고 신뢰 가능한 최신 응답을 제공하는 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 제작할 수 있다. 기업은 아틀라스 벡터 서치에서 처리된 데이터를 기반으로 AWS에서 빠르고 쉽게 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있으며, 더욱 정확하고 관련성 높은 응답을 제공할 수 있다. 벡터 데이터만 저장하는 애드온 솔루션과 달리, 아틀라스 벡터 서치는 고성능의 확장 가능한 벡터 데이터베이스로서 전 세계에 분산된 운영 데이터베이스와 통합돼 기업의 전체 데이터를 저장 및 처리할 수 있어 생성형 AI 애플리케이션을 효과적으로 지원한다. 아마존 베드록과의 통합으로 고객은 실시간 운영 데이터를 벡터 임베딩으로 변환해 대규모 언어 모델(LLMs)에서 사용할 수 있다. AI21랩스, 아마존, 앤트로픽, 코히어, 메타, 미스트랄 AI, 스태빌리티 AI 등의 LLM 을 자체 데이터로 맞춤화한다. 개발자는 검색 증강 생성(RAG)을 위한 아마존 베드록 에이전트로 직접 코딩하지 않더라도 사용자 쿼리와 연관된 맥락에 맞는 응답을 바탕으로 애플리케이션을 구축할 수 있다. 기업은 몽고DB 아틀라스 서치 노드를 통해 핵심 운영 데이터베이스에서 생성 AI 워크로드를 분리 및 확장하며 쿼리 시간을 최대 60% 단축하는 등 비용과 성능을 최적화할 수 있다. 이 같은 완전관리형 기능은 노보 노디스크 같은 AWS와 몽고DB의 공동 고객이 조직 전반에서 자체 데이터로 생성형 AI를 안전하게 사용하고, 운영 오버헤드와 수작업을 줄이며 비즈니스 가치 실현을 가속화하도록 돕는다. 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트는 코드 제안을 생성하고, 통합개발환경(IDE)에서 기존 코드에 관한 문의에 답하며, 간단한 프롬프트 입력으로 전체 코드베이스를 업데이트할 수 있는 기능을 제공한다. 몽고DB와 구글 클라우드의 협업으로 개발자는 제미나이 코드 어시스트를 활용해 몽고DB 코드와 매뉴얼, 모범 사례에 대한 답변과 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 신기능을 빠르게 프로토타이핑하고 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있다. 오늘날 많은 개발자는 워크플로우에 생성형 AI 기반 코딩 어시스턴트를 통합해 일상 업무를 자동화해 생산성을 높이고 중요한 업무에 집중하기 위한 방법을 모색하고 있다. 제미나이 코드 어시스트는 공개된 데이터 세트를 학습하고 코드베이스에 대한 뛰어난 가독성을 갖췄으며, 널리 사용되는 애플리케이션, 소스 코드 저장소, 코드 편집기 등과 통합돼 개발자의 요구사항을 충족할 수 있는 기능을 제공한다. 제미나이 코드 어시스트의 통합으로 개발자는 신속한 애플리케이션 구축과 현대화를 위한 몽고DB 활용법을 익히고, 몽고DB 매뉴얼에서 엄선된 콘텐츠와 코드를 확인하며, 사용사례를 비롯해 몽고DB에서 데이터 작업 시 적용할 수 있는 다양한 기능에 대한 고도화된 제안을 받을 수 있다. 이 밖에도 제미나이 코드 어시스트는 자연어 채팅, 코드 사용자화, 전체 코드베이스의 대규모 변경, AI 기반의 스마트한 작업 자동화, API 개발 간소화 등 핵심 기능과 기업이 라이선스 요건을 준수할 수 있도록 코드 제안 시 출처를 함께 제공한다. 이처럼 양사의 지속적인 협력은 개발자가 반복적인 작업에 투입하는 시간을 대폭 줄이고 구글 클라우드용 몽고DB에서 데이터 기반 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있는 토대를 제공한다. 바시 필로민 AWS 생성형 AI 부문 부사장은 “오늘날 수만 개의 기업은 특정 요구사항에 맞는 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 아마존 베드록을 사용하고 있다”며 “이제 양사의 공동 고객은 날리지베이스 포 아마존 베드록에서 정식 제공되는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치로 RAG를 더욱 쉽고 빠르게 구현하며 데이터에서 풍부한 인사이트를 도출할 수 있다”고 강조했다. 스티븐 오반 구글 클라우드 마이그레이션, ISV 및 마켓플레이스 부문 부사장은 “제미나이 코드 어시스트는 개발자가 고품질 코드를 더 효율적으로 작성할 수 있도록 엔터프라이즈급 AI를 지원한다”며 “개발자는 제미나이 코드 어시스턴트로 확장된 몽고DB 관련 정보와 매뉴얼, 코드를 통해 애플리케이션 구축과 가치 창출에 소요되는 시간을 줄이고, 소프트웨어 개발 및 제공 프로세스 전반에서 불필요한 마찰을 줄일 수 있다”고 밝혔다.

2024.05.13 11:05김우용

"오라클 데이터베이스 23c는 생성형 AI의 기반"

“곧 정식 출시될 오라클 데이터베이스 23c는 기업에서 필요로 하는 AI 핵심 요소를 제공한다. 오라클 데이터베이스는 지속적으로 다양한 포맷을 수용하는 통합 데이터베이스를 표방한다. 새 버전은 JSON과 관계형 DB를 혼합하고, AI에 가장 필요한 검색증강생성(RAG)을 지원하는 벡터 검색을 제공하게 된다. 오라클 데이터베이스 23는 AI의 근간 인풋인 데이터의 기반을 제공한다.” 허양호 한국오라클 전무는 지디넷코리아가 17일 서울 인터컨티넨탈코엑스에서 개최한 '제21회 어드밴스드컴퓨팅컨퍼런스플러스(ACC+) 2024'에서 이같이 밝혔다. 향후 출시되는 오라클 데이터베이스 23c는 새로운 기능으로 JSON 듀얼리티 뷰와 AI 벡터 검색 등을 제공한다. 관계형 데이터베이스 형식과 JSON 형식을 한 테이블에 저장할 수 있는 기능과 AI의 기업 내부 데이터 접근을 가능하게 하는 벡터 DB 기능이다. 허양호 전무는 “오라클 데이터베이스 23c의 JSON 듀얼리티 뷰를 이용하면 JSON 데이터 변환작업을 DB 차원에서 자동으로 해주고, JSON 데이터를 DB 테이블에 자동으로 알아서 저장한다”며 “이 테이블에 있는 데이터를 읽으면 JSON 포맷으로 다시 복귀해 보여준다”고 설명했다. 그는 “그 리턴 값을 다시 수정해서 JSON 뷰에 넣으면 그 업데이트된 내용이 자동으로 다시 DB 테이블에 저장돼 모든 변환에 필요한 복잡한 과정을 자동화할 수 있다”고 강조했다. 생성형 AI의 기술은 데이터에 연관성을 부여하는 벡터화를 활용한다. 벡터 정보를 위한 별도 데이터베이스가 요구되는데, 오라클 데이터베이스 23c를 사용하면 기존 DB로 벡터 검색을 지원할 수 있다. 허 전무는 “AI 환각을 해결하는 단어로 요즘 RAG가 각광받고 있다”며 “벡터 DB는 정형 및 비정형 데이터를 수치화해 벡터 형태로 저장하는 것으로, 그 의미 검색을 지원해 최신화된 데이터를 언제든 연동해서 사용할 수 있게 한다”고 말했다. 그는 “오라클 데이터베이스 23c에서 이 벡터 DB를 함께 매핑해 지원함으로써 기업 내부에 데이터를 LLM에 더해 프롬프트를 자동으로 생성할 수 있고, 기업에게 실질적으로 필요한 전문적 답변을 받게 한다”고 강조했다. 그는 데이터베이스 제품 외에 오라클클라우드인프라(OCI) 서비스의 AI 요소도 설명했다. 그는 “오라클 OCI는 AI 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석, 학습, 활용, 배포, 관리 등에 이르는 엔드투엔드 데이터 파이프라인 관리 서비스를 제공한다”고 밝혔다. 오라클은 자사의 퍼블릭 클라우드 서비스의 강점으로 저렴한 비용, 고성능, 유연성, 보안 등으로 꼽는다. OCI의 모든 기능과 요소를 프라이빗 클라우드, 전용 리전, 멀티클라우드에 걸쳐 동일하게 제공하는 구성도 제공한다. 허 전무는 “AI의 가장 중요한 것 중 하나가 보안이므로, 프라이빗 클라우드를 원하는 고객에게 OCI의 클라우드앳커스터머와 전용 리전은 매우 큰 이점을 제공한다”고 말했다.

2024.04.17 16:42김우용

수세 "컨테이너 특성을 이해하는 보안 솔루션 필요"

"컨테이너 환경을 운영하다 보면 종래의 보안툴로 컨테이너 특성을 제대로 확인하고, 가시성을 확보하기 쉽지 않다. 컨테이너에 특화된 가시성을 제공하고, 그에 맞는 보안을 적용할 수 있는 솔루션이 필요하다.: 최근홍 수세코리아 지사장은 지디넷코리아가 17일 서울 인터컨티넨탈코엑스에서 개최한 '제21회 어드밴스드컴퓨팅컨퍼런스플러스(ACC+) 2024'에서 이같이 밝혔다. 최근홍 지사장은 "IT 시스템은 한 하드웨어 안에서 컨테이너와 가상머신이 공존하며 발전했고, 데브옵스가 데브섹옵스로 연결되며 보안가지 한 흐름으로 연결되는 형태로 진화하고 있다”며 “클라우드 네이티브는 이제 필수적인 변화의 방향이고, 하루에도 수십번씩 핵심 기능을 변경하는 빠른 혁신이 필요한 상황에서 IT 전체 구성의 클라우드 네이티브로 전환이 반드시 필요하다”고 전제했다. 클라우드 네이티브 환경은 빠르게 기업용 IT 시스템 환경의 기본으로 자리잡고 있다. 과거의 전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션을 클라우드 네이티브 환경으로 전환하는 '현대화 사업'도 활발히 벌어진다. 클라우드 네이티브 환경은 변화에 빠르게 대응하고, 유연하게 확장하며, 시스템 중단을 최소화하면서 수시로 기능을 업그레이드할 수 있는 이점을 제공한다. 그러나 이런 이점을 제대로 누리기까지 쉽지 않은 과정을 거쳐야 한다. 최근홍 지사장은 “클라우드 네이티브가 제시하는 밝은 청사진을 실제로 실현하고 자신의 것으로 만드는데 적지 않은 노력이 필요하다”며 “일단 모노리틱 앱에 익숙한 기업이 작은 단위로 앱을 쪼개서 빠르게 변화시키는 개발환경을 도입하고, 하드웨어 운영 관련 부분을 개발자에게도 맡기거나, 컨테이너의 보안도 함께 생각하게 만드는 변화를 조직 관리 차원에서 하기 매우 어렵다”고 지적했다. 이어 “적절한 보안을 정의하고 적용하는 것도 어렵고, 새로운 기술을 이해하는 인재를 확보해 지속적인 최신 기술력을 보유하는 것도 어렵다”며 “특히 오픈소스는 다양한 영역에 걸쳐 존재하는 무수한 기술 요소를 사용자 스스로 취사선택하고 최신 상태를 유지해야 하는 어려움도 갖고 있다”고 덧붙였다. 이런 과제를 해결하기 위해 수세는 클라우드 네이티브 계층 11개에 걸쳐 핵심 솔루션과 기술을 직접 개발하거나 패키징해서 한 스택으로 구성하고, 이를 수세 랜처로 제공해 오픈소스 활용과 기술 확보를 지원한다. 뉴벡터는 컨테이너의 활동을 관찰, 학습해서 비정상적인 행위를 정책으로 만들고 그를 기반으로 보안을 유지하게 한다. 제로데이 방어라 해서 운영 첫날부터 정상적 행위로 정의되지 않은 모든활동으로부터 시스템을 보호하고, 패킷 캡처 같은 기술로 기업에 필요한 핵심 자산의 외부 유출을 막는다. 최 지사장은 “뉴벡터는 이미 알려진 위협 요소를 정의하고 그로부터 컨테이너화된 시스템을 보호할 뿐 아니라 알려지지 않은 위협에서도 비정상적인 네트워크 프로토콜과 위협 공격을 학습해서 정상적 범주를 스스로 정의하고 적용해 공격으로부터 지켜낸다”며 “컨테이너 이미지 생성부터 배포까지 전 과정에서 문제를 사전에 식별하고 런타임에서 이미지 배포할 때 직면할 운영 환경의 위협요소에 대비하도록 한다”고 설명했다. 그는 “예를 들어 프로세스의 실행이나 파일액세스, 위협노출 컨테이너를 격리해서 위협 미치지 않게 하는 등이 가능하다”며 “노드에 파드를 구성해 배포하고, 네트워크 동작 부분을 개발 품질 단계서 학습하고, 모니터링 환경으로 넘어가면 이전과 다른 형태의 접근이나 프로토콜 발생 시 차단한다”고 말했다. 시중의 컨테이너 보호 솔루션은 별도 서버를 구성하고, 노드별 에이전트를 심어서 탐지하므로 현업 환경에서 성능 이슈를 부르거나 별도 자원을 필요로 한다. 반면, 뉴벡터는 하나의 컨테이너 앱으로 구성해 직접 배포되는 형태로 아키텍처가 이뤄져 있다. 뉴벡터를 배포해서 네트워크 가시성을 확보하기까지 30분이면 된다. 최 지사장은 “수세는 또한 하베스트란 솔루션을 통해 가상머신과 컨테이너를 함께 구성하고 운영하도록 한다”며 “하베스트는 쿠버네티스를 기반으로 하면서, 데이터센터를 컨테이너와 가상머신 하이브리드 구성을 지원한다”고 강조했다.

2024.04.17 15:04김우용

몽고DB, 구글클라우드와 생성형 AI 협력 확대

몽고DB는 최근 개최된 '구글 클라우드 넥스트 2024'에서 구글 클라우드와 협력 강화를 발표했다. 협력 확대로 개발자는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치와 구글 클라우드의 버텍스 AI를 사용해 생성형 AI 애플리케이션을 더욱 쉽고 비용 효율적으로 구축, 확장 및 배포할 수 있으며, 빅쿼리를 통한 데이터 처리 시 추가 지원을 제공받을 수 있다. 양사는 유통 및 제조업을 위한 새로운 산업 솔루션을 위해 손잡고, 몰입도 높은 쇼핑 경험과 스마트 팩토리용 데이터 기반 애플리케이션에 적합한 개발 환경을 제공한다. 이와 함께 민감한 데이터 기반의 워크로드 실행을 위한 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드 구글 분산형 클라우드(GDC) 지원도 새롭게 추가됐다. 몽고DB와 구글 클라우드는 2018년 파트너십 체결 이후 켈러 윌리엄스, 파워렛저, 렌트더런웨이, 얼타 등 수천 개의 공동 고객사가 클라우드 네이티브 데이터 전략을 채택하고 조직 운영 및 엔드 유저 서비스 방식을 현대화하도록 도왔다. 몽고DB 아틀라스 서치 노드를 구글 클라우드에서 이용할 수 있게 됨에 따라 아틀라스 벡터 서치 및 아틀라스 서치를 사용하는 생성형 AI 및 관련성 기반 검색 워크로드를 위한 전용 인프라를 제공한다. 고객은 핵심 운영 데이터베이스 노드와는 별개로 아틀라스 서치 노드를 통해 워크로드를 분리하고 비용을 최적화하며 쿼리 시간을 최대 60%까지 단축할 수 있다. 특정 기간에만 트래픽이 많은 애플리케이션을 운영하는 금융 서비스 기업의 경우, 아틀라스 서치 노드가 포함된 전용 인프라를 통해 전체 워크로드 중 생성형 AI가 적용된 영역을 분리 및 확장하며 데이터베이스로부터 독립적으로 성능을 최적화할 수 있다. 기업은 전체 데이터베이스 크기를 조정할 필요 없이 자율 작업이 가능한 AI 에이전트를 위해 아틀라스 벡터 서치로 지식 검색 워크로드를 확장할 수 있다. 양사는 지난해 아틀라스 벡터 서치와 버텍스AI의 통합을 발표한 이래 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 관리형 파운데이션 모델의 선택지를 넓혀왔다. 이제 전용 버텍스AI 확장 프로그램을 통해 데이터 변환이나 아틀라스 및 구글 클라우드 간 데이터 파이프라인을 관리할 필요 없이 엔트로픽, 구글클라우드, 메타, 미스트랄 등 대규모 언어 모델(LLM)을 쉽게 활용할 수 있다. 개발자는 조직의 실시간 운영 데이터로 LLM을 보강할 수 있어 복잡성을 낮추는 한편, 정확성과 신뢰성을 갖추고, 컨텍스트에 맞는 고도로 개인화된 엔드 유저 경험을 제공하는 최신 애플리케이션을 구축할 수 있다. 버텍스AI 콘솔에서 자연어 채팅을 통해 아틀라스에 저장된 데이터로 데이터 작업 및 데이터베이스 운영에 필요한 쿼리를 자동 생성할 수도 있다. 빅쿼리는 클라우드 전반에서 분석, 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 머신 러닝 워크로드를 위한 확장성 및 비용 효율성을 갖춘 서버리스 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스다. 현재 개발팀은 빅쿼리와 아틀라스 간 양방향 동기화를 통해 실시간 운영 데이터로 분석 워크로드를 강화하거나 엔드 유저 애플리케이션에 기존 엔터프라이즈 데이터에 대한 액세스를 제공하고 있다. 이제 스파크의 저장 프로시져와 빅쿼리의 새로운 통합으로 분석, BI 및 엔드 유저 애플리케이션을 위한 빅쿼리와 아틀라스 간 데이터 처리 워크플로우를 자동화하고 최적화 및 재사용할 수 있다. 수만 개의 기업이 높은 성능과 확장성을 갖춘 다양한 유형의 실시간 애플리케이션 데이터를 안전하게 저장, 처리 및 관리하기 위해 아틀라스를 사용하고 있다. 오늘날 많은 제조기업이 공장 장비 센서, 엔드 유저 애플리케이션, 전사적자원관리(ERP) 시스템 등 여러 소스의 데이터를 결합해 의사결정을 자동화하고 효율성을 높이며 운영 현대화를 도모하고 있으나 여전히 레거시 기술에 대한 의존으로 인해 혁신에 어려움을 겪고 있다. 새로운 아틀라스와 구글 클라우드 매뉴팩처링 데이터 엔진의 통합은 최신 실시간 애플리케이션으로 프로세스를 자동화하고 운영을 최적화하도록 돕는다. 몽고DB는 구글 클라우드의 '인더스트리 밸류 네트워크(IVN)' 파트너 프로그램에 합류해 유통기업이 대규모 고객 경험을 제공할 수 있도록 애플리케이션 구축을 지원한다. IVN은 SI파트너와 협업해 산업 전반에서 차별화된 엔드투엔드 솔루션 개발을 간소화하며 혁신을 가속화하는 이니셔티브다. 유통기업은 디지털 혁신 컨설팅 기업인 킨 앤 카르타의 통합 커머스 네트워크를 사용해 구글 클라우드용 아틀라스에서 비즈니스 요구 사항을 충족하고 고객에게 몰입도 높은 쇼핑 경험을 제공할 수 있는 최신 상거래 아키텍처를 구축할 수 있다. 민감한 데이터를 다루는 정부나 공공기관, 규제 산업군의 기업은 제한적인 워크로드 실행으로 인해 운영 현대화에 어려움을 겪고 있다. GDC에서 제공되는 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드는 구글 클라우드나 공용 인터넷에 연결되지 않은 에어갭 환경에서 애플리케이션을 구축, 배포 및 확장할 수 있다. 몽고DB는 민감한 워크로드를 실행하는 고객을 위한 분산형 클라우드 프로그램인 '구글 클라우드 레디'에 검증된 솔루션을 제공 중인 초기 소프트웨어 기업 중 한 곳이다. GDC는 정부, 공공기관 및 규제 산업군의 기업이 엄격한 데이터 레지던시와 보안 요구 사항을 해소하도록 돕는다. 이들은 GDC와 엔터프라이즈 어드밴스드의 통합으로 민감한 데이터를 보호하면서 혁신적인 애플리케이션과 기능을 안전하고 유연하게 배포하며 운영 전반을 현대화할 수 있게 됐다. 앨런 차브라 몽고DB 파트너 부문 수석부사장은 “몽고DB와 구글 클라우드의 강력한 파트너십은 다양한 산업군에 걸친 기업의 요구 사항을 충족하기 위해 긴밀히 협력한 결과”라며 “몽고DB는 마켓플레이스 부문에서 '구글 클라우드 올해의 파트너'로 선정되며, 고객의 최신 애플리케이션 구축을 위한 최상의 솔루션을 제공하고 엄격한 보안 및 데이터 프라이버시를 준수하기 위한 노력을 인정받았다”고 밝혔다. 그는 “더 많은 고객이 새로운 유형의 생성형 AI 애플리케이션으로 비즈니스를 강화하는 데 몽고DB와 구글 클라우드를 선택해 양사의 파트너십이 계속 성장하길 기대한다”고 덧붙엿다. 스티븐 오반 구글클라우드 마이그레이션, ISV 및 마켓플레이스 부문 부사장은 “양사는 이미 수천 개의 공동 고객사에 구글 클라우드용 몽고DB 아틀라스를 통한 성공적인 애플리케이션 구축 및 배포를 지원했다”며 “앞으로도 전략적 파트너십을 지속하며, 버텍스 AI 및 빅쿼리를 통한 자동화된 데이터 파이프라인으로 선도적인 모델에 액세스하는 것을 비롯해 생성형 AI로 애플리케이션을 빠르고 효과적으로 구축 및 강화하도록 다양한 선택지를 제공할 것”이라고 강조했다.

2024.04.15 11:46김우용

현대기아차∙KG모빌리티∙벤츠 등 전기차∙시뮬레이터 11종 안산서 충전 테스트

국내에서 현대기아차∙KG모빌리티∙벤츠∙폭스바겐 등이 생산한 전기차 및 시뮬레이터 11종에 대한 충전 테스트가 시행된다. 아시아를 대표해 국내에서 이 같은 행사가 마련되기는 지난해에 이어 두 번째다. 한국전기연구원(KERI, 원장 김남균)은 15일부터 19일까지 안산분원에서 전기차 충전 국제 표준을 개발하기 위한 '전기차 글로벌 리더스 위크(EV Global Leaders Week)'를 개최한다고 15일 밝혔다. 이 행사는 크게 세 개 프로그램으로 나눠 개최된다. ■ISO/TC22/SC31/JWG1미팅 국제표준화기구(ISO) 주도로 'ISO/TC22/SC31/JWG1미팅'이 개최된다. 이 미팅은 전기차와 충전기 간 통신 제어와 관련한 국제표준을 개발하고, 모듈(Component) 단계에서 이를 검증하는 회의다. 이 회의는 유럽과 미주, 아시아에서 순차적으로 돌아가며 열린다. KERI는 전기차 충전과 관련한 연구 역량을 인정받아 지난해에 이어 올해도 아시아 대표로 개최하게 됐다. ■국제전기차충전기술협의체 주관 '테슽티벌'도 열려 국제전기차충전기술협의체(CharIN, 차린)이 주관하는 '테스티벌'도 준비했다. '테스티벌'은 테스트와 페스티벌을 합쳐 놓은 단어다. 전기차 충전기 성능을 시험하기 위해 마련했다. KERI는 차린이 지정한 제1호 공식 시험기관이다. 이번 테스티벌에는 10개 업체에서 생산한 11대의 전기차 및 시뮬레이터를 대상으로 충전 성능을 교차 검증한다. 시험 결과는 각 제조사에 전달돼 충전 오류 해결에 활용한다. 이번 테스티벌에 참여하는 10개 사는 ▲현대기아차 ▲KG모빌리티 ▲벤츠 ▲폭스바겐 ▲LG이노텍 ▲벡터 (Vector) ▲에바(EVAR) ▲제니스코리아 ▲와이제이테크놀로지 ▲코멤소(Comemso) 등이다. 교차 검증하는 충전기 제조사는 ▲이브이시스(EVSIS) ▲현대케피코 ▲ABB ▲벡터(Vector) ▲에바(EVAR) ▲키사이트(Keysight) ▲한국전기차인프라기술(KEVIT) ▲파워 일렉트로닉스 ▲SICON EMI ▲Sinexcel ▲디스페이스(dSpace) 등 모두 11개다. 차린은 배터리로 구동되는 모든 종류의 전기차 충전 시스템의 국제 표준 개발을 촉진하고, 이에 적합한 시험인증 프로그램을 구축하는 국제 전기차 충전협의체다. 차린에는 현재 현대·기아·BMW·폭스바겐·GM 등 전 세계 주요 전기차 제조 대기업뿐만 아니라, 충전기 관련 업체까지 총 307개 기관이 참여하고 있다. ■OCA 2024 OCPP 1.6 & 2.0.1 플러그페스트도 열려 개방형충전협의체(OCA)가 주관하는 'OCA 2024 OCPP 1.6 & 2.0.1 플러그페스트'도 개최한다. OCA는 전기차 충전 관련 이해 관계자들이 충전기 관리·운영 통신 표준(OCPP) 개발을 위해 모인 국제 협의체다. 보안성이 좋고, 충전 기술이 우수한 국제 표준을 개발하는 것이 목표다. OCPP는 우리나라를 포함해 전 세계 50개국 이상이 활용 중이다. 김남균 원장은 “전기차 충전 국제표준을 마련하기 위해 세계적인 리더들이 한 곳에 모이는 자리”라며 “국제적 표준을 확보한 국가나 기업이 전기차 시장의 주도권을 갖게 되는데, 그 중심에 KERI가 있도록 할 것"이라고 말했다.

2024.04.15 10:36박희범

[기고] AI 생성, 생각보다 쉬울 수 있다

챗GPT 등장 후 1년이 조금 넘었는데, 그 사이 AI는 이미 여러 산업에서 그 적용 범위를 확대해 나가고 있으며, 생성형 AI의 인기는 텍스트부터 이미지 생성, 심지어 의료 및 과학 연구 등 다양한 분야에서의 활용 가능성 덕분에 나날이 높아지고 있다. 이런 생성형 AI의 열풍에 부응하려면 높은 비용과 복잡성이 요구되는데, 이런 상황에서 AI를 어떻게 잘, 그리고 정확하게 작동시킬지에 대한 고민이 생기는 것은 당연하다. 우리가 AI에 이르게 되는 과정을 살펴보면, AI의 잠재력은 그 지혜로움에서 비롯됨을 알 수 있다. 그 방대한 용량과 일관된 처리 능력 때문에 인간이 간과할 수 있는 세부 사항도 포착하는 AI지만 궁극적으로 AI도 데이터를 기반으로 작동한다. 우리는 이런 데이터를 적절하게 처리하고 보호해야 하는데, 이는 데이터가 IT 인프라뿐만 아니라 사람 또는 인공 지능이 만들어내는 모든 혁신의 기초가 되기 때문이다. 생성형 AI의 가장 기초가 되는 데이터베이스는 생성형 AI 시대에 기업들의 요구사항에 부응하기 위해 발전해 왔으므로 기업의 효과적인 AI 활용은 올바른 데이터 관리와 깊은 관련이 있다. ■ 흔한 데이터베이스 모델 비즈니스에서 흔히 사용되는 데이터베이스에는 여러 가지가 있는데 그중 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)라는 데이터베이스 유형은 온라인 거래를 지원한다. OLTP는 온라인 뱅킹 또는 쇼핑 환경에서 기업이 동시에 여러 거래를 처리하도록 돕는데, 데이터가 축적되면 그 데이터 풀을 활용해 새로운 비즈니스 가치를 만들어낼 수 있다. 또 여러 소스의 데이터를 통합해 신속하고 강력한 상호작용형 애널리틱스를 지원하는 온라인 분석 처리(OLAP) 데이터베이스도 있다. OLAP을 사용하면 소매업자는 재고와 실제 재고 데이터를 다른 데이터세트인 고객 구매 데이터와 결합해 특정 상품의 수요가 다른 상품보다 높아져서 해당 상품의 생산을 증가시킬 필요에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. NoSQL이라는 또 다른 데이터베이스는 위 두 모델과 달리 비정형 데이터를 정렬하는 데 도움이 되어 인기를 얻고 있다. ■ AI를 위한 새로운 데이터베이스 모델 앞서 언급된 모델들이 각자의 영역에서 충실히 제 기능을 해왔음에도 AI 시대에는 벡터 데이터베이스 모델이 가장 혁신적인 변화를 가져올 것이다. 벡터 데이터베이스는 대규모 언어 모델의 '인텔리전트 워크로드'를 처리하고 수백만 개의 고차원 벡터를 저장하는 데 쓰인다. 문서, 이미지, 오디오 녹음, 비디오 등과 같은 비구조화된 데이터가 여기에 해당되는데, 이런 데이터는 2050년까지 전 세계 데이터의 80% 이상을 차지할 것으로 예상된다. 이는 단순 의미 파악을 넘어서 AI 시대에 걸맞게 전체 맥락과 뉘앙스까지 이해하는 시맨틱스(기존 데이터의 의미)에 대한 이해를 가능하게 한다. 벡터 데이터베이스 없이는 그런 이해를 얻기 어려우므로 이는 대규모 언어 모델을 통한 특화된 산업 지식의 발전에 필수적인 요소가 된다. 이에 대비해 알리바바 클라우드는 독자적인 벡터 엔진을 통해 클라우드 네이티브 데이터베이스 폴라DB, 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스 애널리틱DB, 클라우드 네이티브 다중 모델 데이터베이스 린돔을 포함한 모든 데이터베이스 솔루션을 강화해 왔다. 그 결과 기업들은 벡터 데이터베이스에 분야별 지식을 입력해 생성형 AI 애플리케이션을 구축 및 출시할 수 있게 됐다. 일례로 동남아시아의 한 온라인 게임 회사는 알리바바 클라우드의 데이터베이스 솔루션을 사용해 지능적인 비플레이어 캐릭터(NPC)를 생성하고 있다. 이 NPC들은 사전에 정해진 대사를 단순히 읽는 것이 아니라 플레이어가 전달하는 내용을 실시간으로 이해하고 반응해 실제 플레이어들과 더욱 현실감 있는 상호작용을 할 수 있다. ■ AI로 가능해지는 합리적인 소비 AI의 잠재력은 게임이나 비정형 데이터의 이해에만 국한되지 않는다. AI는 데이터베이스를 스스로 관리할 수 있는 능력도 갖췄다. 예를 들어, 저장 공간이 부족해지면 AI는 시스템 관리자에게 경고를 보내고, 추가 저장 공간을 확장할지 여부를 물을 수 있다. 또 권한이 주어지면 저장 공간을 자동으로 확장하는 조치도 취할 수 있으며, 이런 기능은 CPU 용량, 메모리 용량 및 기타 기능에도 적용될 수 있다. 이런 AI의 능력은 서버리스 클라우드 컴퓨팅으로 전환을 고려할 때 특히 유용하다. 과거에 클라우드 서비스 제품을 구매할 때 일정량의 서버를 준비하는 프로비저닝 작업이 필요했는데, 이 과정에서 추가 비용이 발생하는 것은 물론, 실제 워크로드보다 더 많은 용량을 준비할 경우 자원을 낭비하는 일도 발생했다. 하지만 서버리스 컴퓨팅은 클라우드 서비스가 사용하는 서버 용량을 워크로드에 정확히 맞추며, 워크로드 변동에 따라 서버 용량을 유연하게 조절할 수 있는 장점을 지닌다. ■ 일거양득: AI와 서버리스 클라우드 컴퓨팅의 장점 누리기 따라서 AI와 서버리스 클라우드 컴퓨팅의 결합은 비정형 데이터의 이해 및 데이터베이스 자가 관리뿐만 아니라 서버 용량의 유연한 조절까지, 두 기술의 장점을 모두 활용할 기회를 제공한다. 이제 바로 알리바바 클라우드가 핵심 AI 기반 데이터베이스 제품을 서버리스로 만든 이유이기도 하다. 이를 통해 고객은 필요한 자원에 대해서만 비용을 지불하고, AI의 지능적 관리를 통해 급격한 수요 증가나 변동이 큰 워크로드에 효과적으로 대응할 수 있을 것이다. 다시 요약하자면 AI 활용의 성패는 올바른 데이터베이스 활용 전략에 좌우됨을 명심해야 한다.

2024.04.02 09:01리페이페이

구글클라우드, 빅쿼리 벡터 검색 등 신기능 제공

구글클라우드는 빅쿼리와 포스트그레SQL용 알로이 DB에 차세대 AI 기술 지원을 기반으로 데이터와 AI의 유기적인 결합과 원활한 서비스 개발을 지원하는 스마트 애널리틱스 기술 혁신을 발표했다고 6일 밝혔다. 이번에 발표한 주요 기능은 ▲빅쿼리에 제미나이 1.0 프로 지원 ▲빅쿼리에 버텍스AI 텍스트 및 음성 분석 기능 통합 ▲빅쿼리 벡터 검색 ▲알로이 DB AI의 정식 버전(GA) 출시 ▲랭체인과 통합 지원 등이다. 기업이 데이터와 AI를 결합해 데이터의 활용 범위를 확장하고 데이터를 기반으로 새로운 인사이트를 제공받을 수 있도록 지원한다. 구글클라우드는 빅쿼리와 버텍스 AI의 유기적인 통합 기술을 통해 빅쿼리에서 제미나이 1.0 프로 모델을 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 기반으로 데이터 엔지니어와 데이터 분석가는 빅쿼리 데이터에 대한 멀티모달 및 고급 추론을 위해 제미나이 모델을 활용할 수 있게 됐다. 이를 통해 의료 서비스 제공자는 환자 치료를 개선하고, 공급망 효율화, 통신, 리테일 및 금융 서비스에 대한 고객 참여도 개선 등에 활용할 수 있다. 또한 구글클라우드는 버텍스 AI의 텍스트 및 음성 분석 기능을 빅쿼리와 통합해, 프리뷰 버전으로 사용할 수 있다고 밝혔다. 이를 통해 빅쿼리 고객은 문서, 오디오 파일 등의 비정형 데이터에서 인사이트를 도출하고 비정형 데이터와 정형 비즈니스 데이터를 결합하는 새로운 분석 시나리오를 구현할 수 있게 됐다. 예를 들어, 데이터 분석가는 고객과의 콜센터 통화 녹음본에서 인사이트를 얻고 이를 정형 비즈니스 데이터와의 통합 분석에 활용해 고객 경험을 개선시킬 수 있다. 뿐만 아니라 빅쿼리 고객은 최근 발표된 빅쿼리 벡터 검색 기능을 이용해 빅쿼리 데이터에 대한 벡터 유사성 검색과 추천 쿼리를 제공받을 수 있다. 벡터 검색은 시맨틱 검색, 유사성 검색, 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 검색 증강 생성(RAG) 등 수많은 새로운 데이터 및 AI 이용 사례의 기반이 되는 핵심 기능이다. 이를 통해 소매업체는 제품 추천을 개선하고, 반복되는 고객 지원에 대한 대응사항을 요약하거나, 다양한 도메인의 대규모 문서 세트에서 실용적인 인사이트를 발견하는 데 도움을 받을 수 있다. 풍부한 애플리케이션 데이터의 운영 데이터베이스는 개발자의 새로운 AI 지원 사용자 경험 구축에 핵심 역할을 한다. 구글클라우드는 데이터베이스 내 임베딩 생성, 벡터 검색을 비롯해 개발자가 데이터 기반 생성형 AI 앱을 더 빠르게 구축하는 데 도움이 되는 도구 및 프레임워크 지원 등 데이터베이스 제품 전반에서 주요 AI 및 ML 지원 기술에 투자하고 있다. 이 일환으로 구글클라우드는 구글클라우드 넥스트 2023에서 발표한 알로이 DB AI를 오늘 정식 버전으로 출시한다고 발표했다. 개발자는 알로이 DB AI를 통해 뛰어난 성능과 확장성을 자랑하는 생성형 AI 애플리케이션과 AI 서비스에 연결해 정확한 최신 정보를 제공하는 벡터 기능을 구축할 수 있다. 이와 더불어 구글클라우드는 알로이 DB에서 벡터 검색 기능을 지원해 개발자가 데이터를 기반으로 엔터프라이즈용 생성형 AI 애플리케이션 구축을 돕고, 구글클라우드의 데이터베이스 포트폴리오 전반에 랭체인과의 통합 개발환경을 제공해 개발 속도와 상호운용성을 높여준다. 아울러 생성형 AI 분야에서 개인정보 보호의 중요성이 강조되고 있는 만큼, 구글클라우드는 구글의 엄격한 개인정보 보호 약속을 통해 이용자 데이터를 보호하고 개인정보 보호를 최우선하고 있다. 엄경순 구글클라우드 코리아 커스터머 엔지니어링 총괄은 “기업의 성공적인 생성형 AI 도입은 기업 내 여러 분석 및 운영 시스템에서 정형 및 비정형 데이터에 액세스하고, 관리하며, 활성화하는 능력에 달려 있다”며 “구글클라우드는 오늘 발표한 통합 데이터 클라우드 포트폴리오의 AI 지원 기술 업데이트를 통해 고객이 클라우드 환경에서 데이터를 기반으로 새로운 인사이트를 얻고, 생성형 AI를 보다 적극적으로 활용할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

2024.03.06 10:57김우용

마티카 바이오테크놀로지-강원도, 바이오산업 육성 협력 MOU

차바이오텍(085660)의 미국 자회사인 '마티카 바이오테크놀로지'(이하 '마티카 바이오')는 11일(현지시간) 미국 LA에서 강원특별자치도와 바이오산업 육성 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 강원 바이오 특화단지 유치 및 바이오산업 육성을 위한 정책‧기술교류, 기업지원 협력에 대한 내용으로 김진태 강원도지사가 '강원 바이오 특화단지 유치' 계획의 구체적 전략을 마련하기 위해 미국을 방문하며 할리우드 차병원에서 양해각서를 교환했다. 마티카 바이오 차원태 이사는 “마티카 바이오는 국내 기업 최초로 미국 현지에 CDMO 시설을 구축하고, 자체 개발 세포주 마티맥스(MatiMax) 개발하는 등 많은 성과를 내고 있다”며 차병원‧바이오그룹의 글로벌 의료네트워크를 활용해 강원도 내 기업의 글로벌 진출을 돕고 바이오·헬스산업의 성장을 견인하는데 힘쓰겠다”고 말했다. 김진태 강원도지사는 “바이오는 춘천과 원주를 중심으로 키워온 강원자치도 3대 핵심산업 중 하나로, 2주 전에 규제자유특구 시즌2라고 할 수 있는 글로벌 혁신 특구로 선정되어 한 단계 더 도약할 수 있는 발판을 만들었다”며 “이번 MOU를 바탕으로 강원자치도에 바이오 국가전략산업 특화단지를 유치하는데 최선을 다하겠다”고 말했다. 차바이오텍은 미국 세포‧유전자치료제 CDMO 시장 진출을 위해 마티카 바이오를 설립했고, 2022년 한국 기업으로는 유일하게 미국 텍사스주 칼리지스테이션에 세포‧유전자치료제 CDMO 시설을 준공해 핵심원료인 렌티 바이러스벡터, 아데노 부속 바이러스 벡터 등 바이럴 벡터(viral vector)를 생산하고 있다. 2023년 6월에는 자체 세포주 '마티맥스'를 개발해 바이럴 벡터 생산효율을 높였다.

2024.01.12 15:15조민규

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