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“Google”

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AI 운영 분야에서 쓰이는 Machine Learning Operations(머신러닝 운영)의 약자로, 모델을 만드는 단계보다 배포·모니터링·재학습을 계속 굴리는 데 무게를 둔 운영 체계입니다. DevOps에서 파생됐지만 코드 외에 데이터와 모델이라는 두 축이 더 붙습니다. 구성요소는 데이터 파이프라인, 피처 스토어, 모델 레지스트리, CI/CD, 모니터링, 데이터 드리프트 감지입니다. Google Cloud는 수작업 단계인 레벨 0부터 파이프라인 자동화 레벨 1, CI/CD 자동화 레벨 2까지 성숙도를 나눕니다 [1].

Federated Learning

페더레이티드 러닝

데이터를 중앙 서버로 모으지 않고 각 기기·기관에 둔 채, 로컬에서 계산한 모델 업데이트만 모아 공동 모델을 만드는 분산 기계학습 방식입니다. 한국어로는 연합학습이라고 부릅니다. 2016년 Google 연구진이 FedAvg 알고리즘 논문에서 처음 명명했습니다. 원본 데이터가 밖으로 나가지 않아 개인정보·기밀이 걸린 모바일·의료·금융 분야에서 주로 쓰입니다. 데이터 반출 없이 여러 기관이 협력해 하나의 모델을 키울 수 있다는 점이 핵심 가치입니다.

데이터·DB 분야에서 쓰이는 용어로, 생성형 AI의 답변을 검증 가능한 외부 근거에 묶어 사실과 어긋나지 않게 만드는 기법입니다. Google 공식 문서는 모델에 특정 데이터 출처를 연결하면 답이 그 데이터에 매이면서 내용을 지어낼 가능성이 줄어든다고 설명합니다. 그라운딩은 상위 개념이고, 외부 지식베이스에서 근거 문서를 찾아 붙이는 검색 증강 생성(RAG)은 그라운딩을 구현하는 대표 기법입니다. 답에 출처 링크를 달아 나중에 근거를 되짚을 수 있게 하는 감사가능성도 함께 제공합니다.

Open Authorization의 약자로, 2007년 미국 IT 업계가 표준화한 인증·권한 위임 프로토콜이며 'Google 로그인'·'카카오 로그인' 같은 'OAuth 로그인'의 기반 기술이고 현대 웹·앱 인증의 사실상 표준입니다.

Objectives and Key Results의 약자로, 1999년 미국 Intel·Google에서 정착한 목표 설정 방법이며 '도전적인 목표(O)와 그것을 측정할 핵심 결과(KR) 3~5개'를 분기·연 단위로 정해 운영하는 표준 매니지먼트 도구입니다.

비즈니스·마케팅

마케팅·검색 분야에서 쓰이는 용어로, GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 검색 최적화)의 약자로, Google AI Overview·Bing Copilot 같은 생성형 검색 결과에 자신의 콘텐츠가 인용되도록 만드는 최적화 기법입니다.

비즈니스·마케팅

데이터베이스·검색 엔진에서 원하는 정보를 찾기 위해 보내는 '질문'으로, SQL 한 줄·Google 검색어·API 호출 모두 쿼리의 한 형태입니다.

2010년 미국 Google이 발표한 클라우드 데이터 웨어하우스로, 페타바이트 단위의 거대 데이터를 SQL 한 줄로 몇 초 안에 분석할 수 있게 해 주는 GCP의 대표 서비스이자 글로벌 데이터 분석 표준 중 하나입니다.

Material Design

머티리얼 디자인

2014년 미국 Google이 발표한 디자인 시스템으로, 종이와 잉크에서 영감 받은 그림자·움직임·계층 원리를 표준화해 Android·웹·구글 서비스 전체를 일관되게 만든 글로벌 디자인 표준 중 하나입니다.

라이트엘엘엠

AI 개발도구 분야에서 미국 BerriAI가 2023년에 공개한 오픈소스 LLM 게이트웨이로, OpenAI 형식 API 한 줄로 100여 개 모델(Anthropic·Google·오픈모델 등)을 호출할 수 있게 통합해 줍니다.

AI 개발도구

오픈라우터

AI 인프라 분야에서 미국 OpenRouter가 2023년에 공개한 LLM API 통합 게이트웨이로, OpenAI·Anthropic·Google·오픈모델 등 수백 개 모델을 단일 API로 호출하고 비용·지연 시간 기준으로 자동 라우팅합니다.

AI 개발도구

앤티그래비티

AI 활용 개발도구 분야에서 Google이 2024년에 공개한 코딩 에이전트 플랫폼으로, Gemini 모델을 IDE·터미널·브라우저에서 동시에 동작시켜 풀스택 작업을 자율 처리하도록 설계한 도구입니다.

AI 개발도구

쿠버네티스 (또는 케이팔에스)

2014년 미국 Google이 사내에서 쓰던 컨테이너 관리 시스템을 오픈소스로 공개한 것으로, 수백~수만 개 Docker 컨테이너를 자동으로 배포·확장·복구해 주는 현대 대형 서비스의 사실상 표준 인프라 도구입니다.

배포·인프라

Google Cloud Platform의 약자로, 2008년 미국 Google이 시작한 클라우드 컴퓨팅 플랫폼이며 AWS·Azure와 함께 세계 3대 클라우드 중 하나이고 데이터 분석·AI 분야에서 특히 강점을 가진 서비스입니다.

배포·인프라

파이어베이스

2011년 미국에서 시작되어 2014년 Google이 인수한 모바일·웹 백엔드 플랫폼으로, 실시간 데이터베이스·인증·푸시 알림·분석을 한 번에 제공하며 모바일 앱 개발의 가장 빠른 진입로 중 하나입니다.

배포·인프라

에이피아이

Application Programming Interface의 약자로, 한 프로그램이 다른 프로그램의 기능을 가져다 쓸 수 있도록 정의된 약속(통신 규칙)을 말하며 OpenAI·Google·Apple 같은 모든 IT 회사가 자사 기능을 외부에 열어 주는 표준 통로입니다.

AI 활용 분야에서 Google이 2025년에 공개한 A2A(Agent-to-Agent, 에이전트 간 통신) 프로토콜로, 서로 다른 회사의 AI 에이전트들이 같은 규약으로 작업·결과·결제 정보를 주고받도록 한 개방 표준입니다.

AI 활용 분야에서 미국 Uncharted Labs가 2024년에 공개한 텍스트 기반 음악 생성 서비스로, Google DeepMind 출신 팀이 만든 보컬·악기 사실성에 강점을 둔 Suno 경쟁 서비스입니다.

모델·서비스

AI 활용 분야에서 Google DeepMind가 2024년에 공개한 텍스트 기반 영상 생성 모델 시리즈로, 사용자가 한 줄 설명만 입력해도 사실적인 단편 영상을 1080p 해상도로 자동으로 만들어 줍니다.

모델·서비스

AI 활용 서비스 분야에서 Google이 2023년 12월에 공개한 대화형 AI(Artificial Intelligence, 인공지능) 서비스로, Gemini 계열 모델을 채팅·검색·Workspace 환경에 통합 제공합니다.

모델·서비스

AI 모델 분야에서 Google이 2025년에 공개한 Gemini 3 시리즈 플래그십 LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)으로, 추론·멀티모달·1M+ 컨텍스트 처리를 한 모델에 통합한 차세대 라인업입니다.

모델·서비스

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