BigQuery의 AI.AGG 함수로 전체적인 맥락을 파악하고 트렌드 분석하기

BigQuery가 프리뷰 단계인 AI.AGG() 함수를 발표했다. 이 함수를 사용하면 단 한 줄의 SQL 쿼리 내에서 자연어 지침을 사용하여 수백만 개의 행에 달하는 비정형 데이터(unstructured data) 또는 멀티모달 데이터를 요약하고 종합할 수 있다.

기존의 AI 기능들이 개별 데이터 행을 분석하는 데 집중했다면, **AI.AGG()**는 로그나 문서와 같은 대규모 비정형 데이터에서 패턴을 찾아내는 데 특화되어 있다. 예를 들어 다음과 같은 질문이 가능하다.

• 부정적인 제품 리뷰 중 상위 3가지 기능 요청 사항은 무엇인가?
• 사용자가 가장 자주 겪는 오류 유형은 무엇이며, 어떻게 조사해야 하는가?
• 자동화 에이전트가 고객 문제를 해결하지 못하는 특정 시나리오는 무엇인가?

특히 시스템 로그 분석에서 강력한 성능을 발휘한다. 수천 개의 로그 메시지, 경고, 에러, 스택 트레이스를 일일이 수동으로 조사하는 대신, **AI.AGG()**를 통해 로그를 그룹화하고 우선순위를 지정하여 효율적으로 분석할 수 있다. 이를 통해 메모리 스래싱(memory thrashing)이나 클록 드리프트(clock drift)와 같이 치명적인 에러 없이 발생하는 잠재적인 비효율성까지도 식별할 수 있다.