요약 (Executive Summary)
GCP 및 기존 기술 스택을 활용한 효율성 극대화 및 비용 절감 전략을 제안합니다.
비용 효율성
Notion AI에서 GCP로 전환 시 월 운영 비용을 90% 이상 절감
확장성
모든 데이터 사일로(Drive, Jira, Slack, Notion)를 하나의 중앙 검색 엔진으로 통합
즉시 실현 가능
팀이 보유한 PHP 8.4 (Laravel) 및 Next.js 전문성을 즉시 활용
변화의 필요성
현재 시스템의 한계와 개선이 필요한 부분을 분석합니다.
비용 비효율성
기존 GCP 인프라 비용 외에 Notion AI(인당 $10-16) 비용이 이중으로 발생하고 있습니다. 팀 규모가 커질수록 이 비용은 비효율적으로 증가합니다.
데이터 사일로 (Silos)
Notion AI는 강력하지만 Notion 내부에 국한됩니다. Google Drive의 기술 문서, Jira 티켓, Slack 논의 내용을 통합 검색할 수 없습니다.
Vertex AI Search 도입 제안
Google Gemini 모델 기반의 완전 관리형 엔터프라이즈 검색 및 대화 플랫폼입니다.
통합 인덱스
Notion, Drive, Jira, 웹사이트 연결
RAG 지원
단순 링크가 아닌 출처가 포함된 요약 답변 제공
보안
사내 IAM 정책을 준수하는 엔터프라이즈급 보안
Notion AI vs. GCP Vertex AI 비교
두 솔루션의 주요 차이점을 비교 분석합니다.
| 기능 | Notion AI | GCP Vertex AI (제안) |
|---|---|---|
| 비용 모델 | 고정 (인당 월 $10-$16) | 사용량 기반 (종량제) |
| 검색 범위 | Notion 페이지만 | 전사 데이터 (Notion, Drive, Jira, Slack) |
| 커스터마이징 | 불가 (블랙박스) | 높음 (UI, 프롬프트, 로직 커스텀 가능) |
| 통합 방식 | 내장형 | 자체 개발 필요 (Laravel/Next.js) |
연간 비용 예측 (10명 기준)
비용 절감 효과를 수치로 확인하세요.
기대 효과: 연간 운영 비용 85% 이상 절감
시스템 아키텍처
제안하는 시스템의 전체 구조를 설명합니다.
백엔드 (ETL)
PHP 8.4 & Laravel을 사용하여 Notion/Jira API에서 데이터를 추출하고 Google Cloud Storage에 동기화합니다.
AI 엔진
Vertex AI Agent Builder가 스토리지를 인덱싱하고 Gemini 1.5 Pro를 사용하여 자연어 질의를 처리합니다.
프론트엔드 (UI)
Cloud Run에서 실행되는 Next.js 애플리케이션으로, 빠르고 안전한 검색 인터페이스를 제공합니다.
개발 및 구현 계획
현재 기술 스택을 활용하여 러닝 커브 없이 신속한 배포가 가능합니다.
1단계: 데이터 동기화 (Laravel)
Notion 페이지를 가져와 Markdown으로 변환하는 스케줄러 구축
2단계: 엔진 설정
GCS 버킷을 Vertex AI에 연결하고 GenAI 요약 모델 구성
3단계: UI 구축 (Next.js)
Google Client 라이브러리를 활용해 검색창 및 결과 화면 개발
엔터프라이즈 보안
기업 환경에 적합한 보안 및 확장성 기능을 제공합니다.
IAM & IAP
새로운 비밀번호 불필요. Identity-Aware Proxy를 통한 기존 Google Workspace 계정 연동 인증.
서버리스 (Serverless)
Cloud Run과 Vertex AI는 미사용 시 0으로 스케일링되어 사용한 만큼만 비용을 지불합니다.
데이터 프라이버시
사내 데이터는 비공개로 유지됩니다. Vertex AI(Enterprise)는 우리 데이터를 Google 공용 모델 학습에 사용하지 않습니다.
3주 출시 계획 (Roadmap)
단계별 구현 일정을 확인하세요.
1주차
POC & ETL
Notion API 연결
GCS 동기화 검증
2주차
UI 개발
Next.js 프론트엔드
검색 로직 통합
3주차
테스트 및 출시
사내 QA
Cloud Run 배포
출시 후
확장 (Expand)
Jira & Slack 추가
프롬프트 최적화