Google for Developers Korea Blog: Google I/O 2019에서 선보인 Firebase의 새로운 기능

Google I/O 2019에서 선보인 Firebase의 새로운 기능

2019년 5월 13일 월요일

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<블로그 원문은 이곳에서 확인하실 수 있으며 블로그 번역 리뷰는 김태호(Google)님이 참여해 주셨습니다> 작성자:Francis Ma(제품 책임자)
1인 규모의 스타트업부터 글로벌 대기업까지 - 앱 개발자를 위해 저희 팀이 Firebase를 어떻게 개선하고 있는지 이야기하기 위해 이번 주에 열리는 Google I/O에 참석합니다. 저희 팀이 얼마나 많이 무대에서 발표를 하는지와는 관계 없이, 모바일 및 웹 개발자가 더욱 쉽고 간편하게 앱을 빌드하고, 개선하고, 성장시켜 성공할 수 있도록 돕는다는 우리의 사명은 변하지 않습니다. Google I/O 2016에서 Firebase를 Google의 모바일 개발 플랫폼으로 출시한 이후, 개발자들은 Firebase 팀에서 제공한 개발 툴로 개발한 결과물에 계속 놀라고 있습니다. 세상을 변화시키는 개발자들의 위대한 여정에 조금이나마 도움이 될 수 있어 영광입니다!
몇몇 예를 들자면, 우간다의 스타트업인 Teheca는 출산 후 진료를 위해 Firebase를 사용하여 부모와 간호사를 연결함으로써 영아 및 산모 사망률을 줄이고 있습니다. 스마트폰이 주요 엔터테인먼트 소스로서 TV를 빠르게 대체하고 있는 인도에서는, 인도 최대의 동영상 스트림 앱인 Hotstar가 Firebase와 BigQuery와 함께 사용하여 시청 환경을 더욱 사회적이고, 보다 더 긴밀한 상호작용이 이루어지도록 만들고 있습니다. 다음 동영상에는 인도인들이 어떻게 그런 일들을 해내고 있는지 직접 설명하는 내용이 들어 있습니다.
이와 같은 사례들은 저희 팀이 계속해서 Firebase를 더 좋게 만들어가게끔 힘을 줍니다. 사실, 지난 6개월간 새로 출시된 기능 및 기능개선 사항은 100여가지에 이릅니다. Google I/O 2019에서 발표된 굵직한 이슈에 대해 알아보려면 계속 읽어보세요.
모든 앱 개발자를 위한 머신러닝의 단순화 ML Kit의 새로운 번역, 객체 감지 및 추적, AutoML 기능 작년에 출시된 ML Kit는, Google의 머신러닝 기술을 강력하면서도 사용하기 쉬운 패키지로 만들어 모바일 앱 개발자에게 제공합니다. ML Kit는 커스텀 모델(Custom Model)을 지원할 뿐 아니라, 바로 사용할 수 있는 온 디바이스(On-device) 및 클라우드 기반 API 세트와 함께 제공합니다. 따라서 ML을 얼마나 능숙하게 다루는지에 상관없이 머신러닝의 힘을 앱에 적용할 수 있습니다. Language Identification API 및 Smart Reply API와 같은 자연어 처리 솔루션 또한 지난 몇 개월 사이에 추가되었습니다. 이제, On-device Translation API, Object Detection & Tracking API, AutoML Vision Edge의 세 가지 추가 기능을 베타 버전으로 출시합니다.
On-device Translation API를 통해 Google Translate를 지원하는 동일한 오프라인 모델을 사용하여 앱의 텍스트를 58개 언어로 빠르고 유연하게 번역할 수 있습니다. Object Detection & Tracking API를 사용하면 앱이 라이브 카메라 피드에서 가장 두드러진 객체를 실시간으로 추적할 수 있습니다. AutoML Vision Edge를 사용하면 개발자의 요구에 적합한 맞춤 이미지 분류 모델을 수월하게 만들 수 있습니다. 예를 들면, 앱이 다양한 종류의 음식을 식별하거나 동물의 종을 구분하도록 할 수 있습니다. 필요한 것이 무엇이든, 훈련 데이터를 Firebase 콘솔에 업로드하기만 하면 Google의 AutoML 기술을 사용하여 사용자의 기기에서 로컬로 실행할 수 있는 맞춤 TensorFlow Lite 모델을 빌드할 수 있습니다. 훈련 데이터세트 수집이 어렵다고 느낄 경우에는 그 프로세스를 더 간단하고 긴밀하게 협업할 수 있게 해주는 우리의 오픈소스 앱을 사용할 수 있습니다. IKEA, Fishbrain, Lose It! 등의 고객은 이미 ML Kit의 기능을 사용하여 앱 환경을 향상하고 있습니다. 다음은 이 고객들의 후기입니다.
"Google Cloud를 사용하여 고객의 위치와 상관없이, 가정에서 사용하는 가구와 주택용품의 사진을 찍어 IKEA의 온라인 카탈로그에서 그 제품 혹은 유사한 제품을 빠르게 찾을 수 있도록 지원하는 새로운 모바일 환경을 만들고 있습니다. IKEA는 Cloud Vision Product Search API 덕분에 빠르고 쉽게 카탈로그 색인을 생성할 수 있었으며, ML Kit의 Object Detection & Tracking API를 사용하여 앱의 라이브 뷰파인더에 완벽하게 필요한 기능을 구현할 수 있습니다. Google Cloud는 IKEA가 Vision Product Search를 사용하는 데 도움이 됩니다. 고객을 위해 더 낫고 편리한 환경을 만드는 데 Google Cloud가 어떤 도움이 될 수 있을지 탐색하는 일이 무척 흥미진진합니다."- Susan Standiford, Ingka Group CTO(Ingka Group은 IKEA 프랜차이즈 시스템의 전략적 파트너로서 30개 시장에서 IKEA를 운영 중임).
"우리 사용자들은 낚시광입니다. 따라서 어획량을 보여주는 이미지와 다양한 어종 정보를 캡처하고 액세스하는 것이 가장 중요합니다. AutoML Vision Edge를 통해 어종 정보와 함께 기록되는 어획량 수를 30% 늘리고 어종 인식 모델 정확도를 78%에서 88%로 늘렸습니다."- Dimitris Lachanas, Fishbrain의 Android 엔지니어링 관리자"
AutoML Vision Edge를 통해, 고도의 온 디바이스 예측 모델을 처음부터 만들 수 있었습니다. 최첨단 식품 인식 알고리즘인 Snap It에 이러한 개선 사항을 적용하여 고객이 이미지로 분류할 수 있는 식품 카테고리의 개수를 21% 늘림과 동시에 오류 비율을 36%나 줄였습니다. 이는 고객에게 엄청난 의미가 있는 기능 향상이었습니다." - Will Lowe 박사, Lose It! 데이터 사이언스 및 AI 부문 이사
웹 앱의 속도와 성능에 대한 더 깊은 통찰력 제공 Performance Monitoring: 웹 앱 지원 추가 네이티브 모바일 개발자들은 앱의 어떤 부분이 예상보다 느리게 작동하는지, 영향을 받는 사용자들이 누구인지에 대한 정보를 얻기 위해 Firebase Performance Monitoring를 애용해왔습니다. Performance Monitoring이 웹 앱 또한 지원하게 됨으로써, 웹 개발자 또한 사용자들의 웹 앱을 어떻게 사용하고 있는지 알 수 있게 되었다는 소식을 발표할 수 있게 되어 매우 기쁩니다. (주: 웹 앱 지원은 베타로 지원됩니다) 사이트에 코드 몇 줄만 붙여 넣으면, 상위 레벨의 웹 측정항목(예: 페이지 로드 및 네트워크 통계)뿐 아니라 사용자 세그먼트 전체에 걸쳐 더 세분화된 측정항목(예: 첫 번째 그리기까지의 시간과 첫 번째 입력 지연 시간)을 추적하고, 이를 Performance Monitoring 대시보드를 통해 확인할 수 있습니다. 이 외에도, Performance Monitoring 대시보드에서는 국가, 브라우저 등을 기준으로 이런 다양한 사용자 세그먼트를 드릴다운할 수도 있습니다. 이제는 웹 앱의 속도와 성능에 대한 깊은 통찰력을 얻고 문제를 빠르게 수정하여 최종 사용자가 일관되게 훌륭한 사용 환경을 누리도록 보장할 수 있습니다. 우리는 가장 인기 있는 도구 중 하나에 웹 지원을 추가함으로써 모바일 개발자와 웹 개발자 모두를 위해 앱 개발을 더욱 쉽게 만들어 드린다는 약속을 재확인하고 있습니다. Firebase Performance Monitoring 대시보드

Firebase Performance Monitoring 대시보드

더 나은 개인 설정과 분석을 위한 사용자 구분 능력 향상 Google Analytics for Firebase Google Analytics for Firebase는 앱에서 중요한 사항을 측정하고 사용자를 올바로 이해할 수 있도록 강력한 애널리틱스 기능을 무료, 무제한으로 제공합니다. 우리는 몇 주 전에 Firebase용 Google 애널리틱스의 고급 필터링 기능을 발표했는데, 이 기능을 사용하면 개수에 상관없이 다양한 사용자 속성 또는 잠재고객을 기준으로 동시에 애널리틱스 이벤트 보고서를 필터링할 수 있습니다. 오늘 새로운 인터페이스를 사용해 잠재고객 시스템을 처음부터 완전히 다시 빌드했다는 사실을 공유하게 되어 너무나 기쁩니다. 이 새로운 잠재고객 빌더는 시퀀스, 범위 지정, 기간, 멤버십 지속 기간 등의 새로운 기능을 포함하고 있습니다. 따라서 원격 구성(Remote Config)를 사용하여 개인화를 제공하거나, 클라우드 메시징 및 새로운 앱 캠페인을 통한 재참여(Re-engagement)를 위해 동적이고, 정밀하게 새로운 잠재고객을 생성할 수 있습니다.
‘쿠폰 사용자'라는 잠재고객을 만드는 경우를 예를 들어 봅시다. 쿠폰 코드를 사용한 수 20분 이내에 인앱 결제를 수행한 사용자들을 ‘쿠폰 사용자'라는 잠재고객에 포함하도록 하고 싶은 경우, 새로운 인터페이스를 사용하여 다음과 같이 설정할 수 있습니다. Firebase Performance Monitoring 대시보드의 잠재고객 빌더

Firebase Performance Monitoring 대시보드의 잠재고객 빌더

I/O에서 발표된 기타 흥미로운 내용 위의 세 가지 중대 발표 외에도, 우리는 Firebase의 다른 부분을 다음과 같이 개선했습니다.

Cloud Firestore에서 컬렉션 그룹 쿼리에 대한 지원 1월에 우리는 베타 버전 단계에 있던 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스인 Cloud Firestore를 정식 출시하면서, 더 저렴한 요금제 뿐 아니라 새 지역들 또한 추가했습니다. 이제, Collection Group 쿼리를 추가로 지원합니다. Collection Group 쿼리를 통해, 컬렉션이 데이터베이스의 어느 곳에 있든 상관없이 같은 이름의 모든 컬렉션에서 필드를 검색할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 데이터를 저장한 음악 앱이 있다고 생각해 봅시다. 계층 1에는 아티스트가 있고 계층 2에는 곡이 있는 Cloud Firestore 데이터 저장소 구조의 순서도 예

계층 1에는 아티스트가 있고 계층 2에는 곡이 있는 Cloud Firestore 데이터 저장소 구조의 순서도 예

이 데이터 구조는 특정 아티스트를 기준으로 곡을 쿼리하기 쉽게 되어 있습니다. 하지만 오늘까지만 해도 작곡가에 상관없이 가장 긴 곡 찾기와 같이, 여러 아티스트에 걸쳐 쿼리하는 것은 불가능했습니다. 그런데 이제는 Cloud Firestore에 컬렉션 그룹 쿼리 기능이 있으므로, 서로 다른 컬렉션에 있는 곡들이라도 모든 곡 문서에 걸쳐 이러한 검색을 수행할 수 있습니다. 이는 곧 데이터를 계층 구조에 따라 더욱 쉽게 구성하는 동시에, 원하는 문서를 검색할 수도 있다는 의미입니다.
Cloud Functions 에뮬레이터 우리는 로컬 앱 개발과 테스트를 위한 개발자의 생산성 향상을 위해 관련 도구 및 에뮬레이터 세트도 꾸준히 개선해오고 있습니다. 특히, Cloud Firestore 에뮬레이터와도 통신할 수 있는 새로운 Cloud Functions 에뮬레이터를 선보일 예정입니다. 따라서 Firestore 문서 업데이트 시 트리거되고 데이터베이스에 데이터를 다시 쓰는 함수를 빌드하려는 경우, 훨씬 더 빠르게 개발하기 위해 노트북의 로컬 위치에서 그 전체 흐름을 코딩하고 테스트할 수 있습니다.
Crashlytics에서 구성 가능한 속도 알림 Firebase Crashlytics는 앱 품질을 떨어뜨리는 안정성 문제를 실시간으로 추적, 우선순위 지정, 해결하는 데 도움이 됩니다. Crashlytics 내에서 가장 중요한 알림 중 하나는 속도 알림으로, 어떤 문제의 심각도가 갑자기 증가하여 상당한 비율의 사용자에게 영향을 미칠 때 이 사실을 알려줍니다. 하지만 우리는 모든 앱이 고유하고 어떤 상황에도 맞는 알림 임계값이 특정 개발자와 그 개발자의 비즈니스에 최상의 것이 아닐 수도 있음을 잘 알고 있습니다. 그것이 바로 사용자가 속도 알림을 맞춤설정하고 앱의 안정성 변화에 대한 알림을 받을 빈도와 시점을 결정할 수 있도록 한 이유입니다. Crashlytics를 확장해 Unity 및 NDK 지원을 포함하게 되었다는 사실도 기쁜 마음으로 알려 드립니다.
속도 알림 설정

속도 알림 설정

Test Lab의 개선 사항 Firebase Test Lab을 사용하면 CLI 또는 Firebase 콘솔에서 바로 실제 물리적 기기에 설치된 앱을 수월하게 테스트할 수 있습니다. 우리는 지난 몇 개월에 걸쳐 Test Lab에 대한 여러 가지 개선 사항을 발표해왔습니다. Wear OS by Google과 Android App Bundle을 위한 지원을 추가하여 테스트를 실행할 수 있는 앱의 유형을 확대했습니다. 또한 사용자가 앱이나 게임에서 탭할 위치를 더욱 지능적으로 시뮬레이션할 수 있도록 Test Lab의 Monkey Action 기능에 ML 비전을 추가하기도 했습니다. 마지막으로, 테스트 실행 중에 크롤러가 하고 있는 일을 정확히 알려주도록, 테스트 분할, 신뢰도가 낮은 테스트 감지, 로보 액션 타임라인으로 테스트의 신뢰도를 더욱 높였습니다.
Firebase 프로젝트 권한에 대한 더욱 강력한 제어 능력 보안과 데이터 프라이버시는 우리가 여전히 가장 높은 우선순위를 두는 부분입니다. 우리는 사용자가 Firebase 프로젝트에 액세스할 수 있는 사람을 확실히 통제하도록 하고 싶으며, 그것이 바로 우리가 Google Cloud Platform의 Identity & Access Management 컨트롤을 활용하여 사용자에게 더욱 세분화된 권한 제어 능력을 부여한 이유입니다. Firebase 콘솔에서 바로 누가 Firebase 프로젝트의 어떤 부분에 액세스 권한을 가지는지 제어할 수 있습니다. 예를 들어 알림 캠페인을 실행하는 팀 구성원이 사용자의 Firebase 데이터베이스 보안 규칙을 변경하지 못하도록 도구 중 일부에 대해서만 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 여기서 더 나아가 GCP 콘솔을 사용하여 팀 구성원이 실행해야 하는 작업에만 액세스를 허용하는 맞춤 역할을 생성할 수도 있습니다.
오픈소스로 제공되는 기타 SDK Firebase를 더욱 유용하고 확장 가능한 도구로 만들기 위해 SDK를 계속 오픈소스로 공개하고 커뮤니티로부터 기고를 받아들이고 있습니다. 개발자 여러분이 모바일 앱과 웹 앱에 통합하는 코드와 함께 투명성과 유연성을 제공할 것을 약속드립니다. 가장 최근에는 C++ SDK를 오픈소스로 공개했습니다.
Cloud Next 2019의 몇 가지 업데이트 요약 Cloud Next 2019에서 나온 뉴스를 놓치셨다면, 4월에 다시 공개한 다음의 간략한 업데이트 요약 정보를 확인해 보세요.

Firebase Hosting 및 Cloud Run 통합: 이 통합으로 Firebase Hosting의 전역 CDN과 캐싱 기능을 Cloud Run의 완전 관리형 상태 비추적 컨테이너와 결합합니다. 이제는 자체 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 원하는 어떤 언어로든 웹사이트용으로 뛰어난 성능을 발휘하는 서버 측 렌더링을 과거 그 어느 때보다도 쉽게 추가할 수 있게 되었습니다.

유료 엔터프라이즈급 지원: Google Cloud Platform(GCP) 지원 계획에는 더 강력한 유료 지원 사용 환경에 관심이 있는 대규모 고객을 위한 새로운 옵션인 Firebase 제품 지원이 포함됩니다. 커뮤니티를 위한 무료 지원은 계속 제공된다는 점을 알려드립니다.

Fabric 이전에 대한 업데이트 Firebase를 더 강력하게 만드는 것 외에, 우리는 Firebase에 최상의 Fabric을 적용하는 데도 심혈을 기울여왔습니다. 많은 개발자 분들께서 이 분야에 대한 더 많은 정보를 기다려왔다는 점을 잘 알고 있으며, 이 거친 여정에 관해서는 여기에 자세한 정보를 정리해 두었습니다. 향후 계획 저히 팀은 Firebase에 대한 투자를 지속할 것이며, 늘 그렇듯이 여러분의 의견을 환영합니다! Firebase를 개선할 때마다 개발자가 훌륭한 사용자 환경을 만드는 데 계속 집중할 수 있도록, 앱 개발 절차 및 인프라 요구의 단순화를 지향합니다. 다음에 어떤 기능이 새로 도입될지 살짝 엿보시려면 알파 프로그램에 참여하여 Firebase 팀이 미래의 모습을 잘 만들어가도록 도와주세요.