2026년 4월 16일 · Unknown · financial · 출처 Yahoo Finance
이 솔루션은 검증된 데이터 플랫폼 가시성 및 자동화 엔진과 DoiT의 시장 선도적 수준의 BigQuery 고객 경험 노하우를 결합할 것입니다.
캘리포니아주 산타클래라, 2026년 4월 16일 /PRNewswire/ -- 엔지니어링 및 데이터 팀의 클라우드 데이터 플랫폼 비용 최적화를 위해 특별히 설계된 데이터 플랫폼 최적화 기업 DoiT의 SELECT는 Google BigQuery용 자동화된 비용 가시성 및 최적화 플랫폼 출시 계획과 함께, 현재 select.dev에서 접수 중인 얼리 액세스 프로그램(Early Access Program) 시작을 발표했습니다. 이번 발표는 라스베이거스에서 열리는 Google Cloud Next 2026 행사와 맞춰 진행되며, 참가자들은 DoiT 부스에서 해당 제품의 라이브 데모를 확인할 수 있습니다.
**클라우드 데이터 플랫폼의 비용 가시성 격차**
기업들의 Google Cloud 투자가 심화됨에 따라 BigQuery는 분석, 머신러닝 및 AI 워크로드의 핵심 인프라가 되었으며, 대부분의 팀이 막 대응하기 시작한 비용 관리 과제를 제기하고 있습니다. BigQuery의 가격 모델은 온디맨드 쿼리, 슬롯 기반 용량 예약 및 저장소 청구 구분으로 구성되어 시간이 지남에 따라 복잡성이 가중됩니다. 이 모든 요소를 동시에 최적화하면서 실패하거나 비효율적인 쿼리로 인한 낭비 비용을 식별하는 작업은 대부분의 엔지니어링 및 FinOps 팀이 지속적으로 유지할 자원을 갖추지 못한 지속적인 운영 부담입니다.
DoiT의 최고제품책임자(CPO) 존 퍼셀은 "수천 건의 BigQuery 고객 상호작용을 통해 비용을 이해하고 최적화하는 데 필요한 전문성 수준을 목격해 왔습니다"라며, "바로 이러한 문제를 해결하기 위해 자동화 플랫폼이 구축된 것입니다"라고 말했습니다.
**경험에 기반한 토대**
SELECT의 BigQuery 솔루션은 두 가지 상호 보완적인 역량을 기반으로 구축되었습니다: 2억 5천만 달러 이상의 Snowflake 지출에 대한 프로덕션 배포를 통해 세련된 SELECT의 자동화 엔진과, BigQuery Editions 출시 이후 약 10년간의 직접 고객 교류 및 약 2,000건의 BigQuery 고객 서비스를 통해 축적된 DoiT의 BigQuery에 대한 조직적 깊이입니다.
"SELECT의 자동화 엔진은..."