Google Cloud, 데이터 활용도 향상을 위한 혁신적인 AI 에이전트 6종 공개
Google Cloud는 데이터 처리를 간소화하고 분석 역량을 강화하기 위해 6개의 새로운 AI 에이전트를 출시했습니다.각 에이전트는 데이터 과학자, 엔지니어, 비즈니스 분석가를 포함한 다양한 데이터 사용자에게 귀중한 파트너 역할을 하도록 맞춤 제작되었습니다.
데이터 엔지니어링 에이전트를 사용하여 데이터 엔지니어링 간소화
첫 번째로 소개할 기능은 현재 프리뷰 단계인 데이터 엔지니어링 에이전트( Data Engineering Agent) 로, 데이터 엔지니어를 위한 맞춤형 솔루션입니다.이 도구를 사용하면 사용자는 BigQuery 내에서 간단하고 일상적인 언어로 데이터 파이프라인을 구성하고 관리할 수 있습니다.복잡한 구성을 탐색하는 대신, 사용자는 원하는 워크플로를 설명하면 에이전트가 자동으로 워크플로를 생성하고 실행합니다.
데이터 과학 에이전트를 통한 데이터 분석 혁신
다음은 Colab Enterprise Notebook 플랫폼에 통합된 데이터 과학 에이전트 입니다.이 에이전트는 데이터 정제부터 머신러닝 예측까지 포괄적인 분석 워크플로를 지원합니다.사용자가 계획을 수립하고 코드를 원활하게 실행할 수 있도록 하여 데이터 과학 프로세스를 간소화합니다.
코드 인터프리터 에이전트를 사용한 향상된 분석
코드 인터프리터 에이전트는 Google Cloud Next ’24에서 선보인 대화형 분석 에이전트를 기반으로 비즈니스 사용자와 분석가를 지원합니다.이 혁신적인 에이전트는 사용자가 자연어를 사용하여 복잡한 요청을 할 수 있도록 지원하고, 이러한 요청을 처리하기 위해 Python 코드를 생성합니다.예를 들어, 간단한 프롬프트를 통해 상세한 고객 세분화 분석을 수행하고 플랫폼의 안전한 환경 내에서 시각화 및 인사이트를 직접 제공할 수 있습니다.
Spanner 마이그레이션 에이전트를 사용하여 데이터 마이그레이션 간소화
Google의 ACID 호환 관계형 데이터베이스 서비스 인 Spanner를 사용하는 사용자는 Spanner 마이그레이션 에이전트를 통해 운영 데이터를 손쉽게 전송할 수 있습니다.또한, 개발자는 새로운 Gemini Data Agents API를 활용하여 이러한 대화형 도구를 애플리케이션에 직접 통합할 수 있습니다.
개발자를 위한 자동화 솔루션: Gemini CLI GitHub Actions
Google은 명령줄 사용자들을 위해 설계된 Gemini CLI GitHub Actions 도 출시했습니다.이 도구는 풀 리퀘스트 검토와 같은 저장소 관리 작업을 자동화하여 버전 관리 프로세스의 효율성을 높여줍니다.
추가 업데이트: 머신 러닝 및 검색 혁신
새로운 에이전트 외에도, Google은 일본 및 기타 여러 국가에서 현지화된 머신러닝 처리를 위해 Gemini 2.5 Flash 를 사용할 수 있음을 확인했습니다.BigQuery AI 쿼리 엔진 미리보기는 생성적 AI를 SQL 쿼리에 직접 통합하여 사용자와 데이터 간의 상호작용을 혁신하는 것을 목표로 합니다.
검색 기능을 강화하기 위해 Google은 BigQuery에 시맨틱 검색 기능과 기존 키워드 검색을 통합하는 하이브리드 검색을 도입했습니다.또한 AlloyDB 의 적응형 필터링 기능 을 통해 벡터 쿼리를 최적화할 수 있으며, 새로운 Spanner Columnar Engine은 대규모 분석 쿼리를 신속하게 처리할 수 있도록 지원합니다.마지막으로, 데이터 전문가는 이제 도쿄에서 Oracle 애플리케이션을 실행할 수 있으며, 2026년 초에는 오사카에서도 지원될 예정입니다.
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