Google for Developers Korea Blog: I/O 2018에서 선보인 Firebase의 새로운 기능

Google for Developers Korea Blog

한국의 개발자들을 위한 Google for Developers 국문 블로그입니다.

I/O 2018에서 선보인 Firebase의 새로운 기능

2018년 5월 23일 수요일

.post-body span { white-space: normal !important; } <블로그 원문은 이곳에서 확인하실 수 있으며 블로그 번역 리뷰는 김태호(Google)님이 참여해 주셨습니다> 게시자: Francis Ma 제품 총괄
I/O 2016에서 Firebase를 일련의 백엔드 서비스로부터 전체 앱 개발 플랫폼으로 확장했던 것이 겨우 2년 전이었다는 사실이 믿기지 않습니다. 그 때 이후로 개발자 커뮤니티가 Firebase를 수용하는 것을 겸손한 마음으로 지켜보았습니다. 이제는 매달 120만개의 앱이 Firebase를 활발하게 사용하고 있습니다!
저희가 아무리 크게 성장하더라도 사명은 변하지 않습니다. 바로 앱 빌드, 앱 품질 개선, 비즈니스 성장이라는 개발 주기의 모든 단계에서 모바일 앱 팀이 성공하도록 돕는 것입니다.
이렇게 멋진 개발자 커뮤니티를 가진다는 것은 크나큰 영광이며 책임 또한 막중합니다. 앱에 관하여 저희를 믿어주셔서 감사합니다. 저희가 Firebase로 빌드했던 앱들에 대한 스토리를 듣고 있노라면 감동이 밀려옵니다. 저희가 매일 열심히 일하는 이유도 바로 여러분의 성공 때문입니다!
오늘 저희는 Firebase의 여러 가지 개선 사항을 발표합니다. 잠시 살펴보도록 하겠습니다.
ML Kit 소개 (오픈 베타) 머신러닝이 모바일 개발자에게 더욱 쉬워졌습니다. Firebase에서 사용 가능한 SDK인 ML Kit를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. ML Kit를 사용하면 Android이든 iOS이든 그리고 숙련된 ML 개발자이든 초보자이든 간에 상관없이 강력한 머신러닝 기능을 앱에 접목할 수 있습니다.

ML Kit에는 일반적인 사용 사례에 바로 사용할 수 있는 API 세트가 함께 제공됩니다(텍스트 인식, 얼굴 감지, 바코드 스캐닝, 이미지 레이블 및 랜드마크 인식). 이들 API는 기능에 따라 기기에서 단독으로 실행되거나 클라우드에서 실행될 수 있습니다. 온디바이스 API(기기에서 단독으로 실행되는 API)는 데이터 처리가 신속하며 네트워크 연결이 없을 때도 작동하는 반면, 클라우드 기반 API는 Google Cloud Platform 머신러닝 기술을 활용하여 더 높은 수준의 정확도를 제공합니다. 또한 자신만의 TensorFlow Lite 모델을 사용할 수도 있으며, ML Kit가 호스팅과 서비스를 처리해 주므로 개발자는 앱 빌드에 집중할 수 있습니다.
이러한 다섯 API는 첫 단계에 불과합니다. 앞으로 더 많은 API를 배포할 예정이며, 초기 테스터로 참여하고 싶으신 분은 등록 양식을 방문하여 대기 목록에 가입하세요. Android에서 빌드하든 iOS에서 빌드하든 상관없이 머신러닝을 활용하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. 또한 ML Kit을 통해 모든 경험 수준의 개발자들이 쉽게 시작할 수 있기를 바랍니다. 자세한 내용은 문서를 참조하세요.
성능 모니터링 개선 작년에 열린 I/O에서 저희는 앱 성능을 파악하고 속도와 반응성을 높일 수 있는 성능 모니터링을 베타로 출시했습니다. 그 이후로 성능 모니터링이 엄청나게 채택되었습니다. 전세계에서 가장 큰 앱에 속하는 Flipkart, Ola 및 Swiggy가 성능 모니터링을 사용하기 시작했고, 이제 우리는 매일 1000억개의 성능 측정항목을 보고하고 있으며 이를 통해 개발자가 앱 품질을 개선하고 사용자에게 기쁨을 줄 수 있도록 지원하고 있습니다!
이제 SDK가 엄격한 테스트를 거쳤으므로 성능 모니터링의 베타를 끝내기로 결정했습니다. 이러한 변화와 함께 몇 가지 기능이 개선되어 오늘 콘솔에 배포될 것입니다.
첫째로, 이제 문제 피드가 성능 모니터링 대시보드 상단에 나타납니다. 이 피드에서는 앱에서 발생하는 성능 문제 뿐만 아니라 문제의 심각도에 대한 Firebase의 의견을 쉽고 빠르게 확인할 수 있습니다.

둘째로, 이제 앱의 어느 부분이 버벅거리거나 중단되는지 쉽게 식별할 수 있습니다. 성능 모니터링은 렌더링 문제를 식별하고 앱에서 화면당 몇 개의 프레임이 삭제되었는지 알려주므로, 신속한 문제 해결이 가능합니다. Play 스토어에 앱이 있는 분은 이 멋진 방법을 사용하여 Android Vitals에 보고된 렌더링 문제에 대한 상세 정보를 구할 수 있으며, 추가적인 코드를 작성할 필요가 없습니다. 지금 성능 모니터링을 시작하려면 Google 문서를 방문하세요.
더 나은 분석 및 액세스 관리 컨트롤 Firebase용 Google 애널리틱스를 사용하면 프로젝트의 각 앱에 대한 분석을 언제든지 볼 수 있습니다. 작년에 저희는 StreamView 및 DebugView 보고서를 추가하여 실시간으로 데이터를 볼 수 있는 기능을 추가했습니다. 이제 애널리틱스 보고서에 실시간 카드를 추가했기 때문에 사용자가 지금 어떤 작업을 수행 중인지 더욱 정확하게 파악할 수 있습니다.

또한 프로젝트 수준 보고와 유연한 필터를 추가하여 애널리틱스에서 두 가지 업그레이드를 추가로 제공합니다. 프로젝트 수준 보고를 사용하면 프로젝트의 모든 앱에서 어떤 일이 발생하는지 확인할 수 있으므로, 앱 비즈니스를 보다 전체적으로 파악할 수 있습니다. 한편, 유연한 필터를 통해 데이터를 보다 정밀하게 분류하여 키 통계를 생성할 수 있습니다. 이들 업데이트는 향후 몇 주 안에 배포될 예정입니다.
오늘 저희는 Firebase 콘솔의 또 다른 업데이트를 출시합니다(개선된 사용자 및 액세스 관리). 이를 통해 여러분은 프로젝트에서 협업을 수행하도록 다른 사람들을 더욱 쉽게 초대할 수 있고 그들의 액세스 권한을 제어할 수 있으며, 이 모든 작업을 Firebase 콘솔 내에서 수행할 수 있습니다.

Firebase Test Lab을 iOS로 확장 Firebase에서는 Android와 iOS 모두에서 개발에 사용되는 제품을 빌드하는 것이 항상 매우 중요했습니다. 이러한 이유로 Android와 함께 iOS를 포함하도록 Test Lab 확장을 발표하게 되어 매우 기쁩니다.
Test Lab은 실제 사용 환경을 시뮬레이션하기 위해 테스트를 실행할 수 있는 물리적 기기와 가상 기기를 제공합니다. iOS용 Test Lab이 추가됨에 따라 이제 여러분은 앱을 출시하기도 전에 Android와 iOS 모두에서 고품질의 앱을 구현할 수 있습니다.
iOS용 Test Lab은 향후 몇 달 안에 배포될 예정입니다. 제품의 초기 테스터가 되고 싶으시면 지금 이 양식에 등록하여 대기 목록에 올려주세요.
시작에 불과합니다 지금까지 Firebase와 멋진 여정을 함께 해왔으며 이것은 단지 시작에 불과하다고 생각합니다. 저희는 Google Cloud Platform과의 통합을 끊임없이 강화해 나갈 것이며, 방대한 규모의 Google 인프라를 쉽게 활용할 수 있도록 만들 것입니다. 또한 여러분과 같은 개발자의 역량을 강화하는 머신러닝의 가능성에 대해 대단히 기대가 됩니다. Predictions 및 ML Kit는 처음 두 단계이지만 훨씬 더 많은 일을 할 수 있기를 기대합니다. 언제나처럼 저희의 여정에 동참해 주셔서 감사드립니다. 이러한 여러 발표와 기타 내용에 대해 자세히 들어보시려면, Google I/O에서 열린 모든 토론 녹화를 YouTube 재생목록에서 확인하세요. 아직 Firebase 알파 프로그램에 가입하지 않으신 분은 지금 가입하셔서 플랫폼의 미래를 예측하는 데 도움을 받으세요.

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