파이어베이스(Firebase)란 무엇인가? 파이어베이스 심층 탐구 : 하편

구글의 모바일 플랫폼인 파이어베이스(Firebase)에서 디지털 매체 미디엄(Medium)을 통해 발표한 글입니다. 작성자는 더그 스티븐슨으로 파이어베이스의 엔지니어입니다. 본문은 구글의 파이어베이스(Firebase)의 다양한 기능에 대해 설명하고 있습니다. 파이어베이스 심층 탐구 하편에서는 중편에 이어, 파이어베이스로 앱을 키워가고, 개선하는 방법에 대해 소개합니다.

앱 키워가기: 사용자들을 매혹시키고 유지하는 것

“키워가기” 그룹에 해당하는 제품들은 다음과 같습니다.

1. 분석(Analytics): 사용자들이 누구이며, 그들이 앱을 이용하는 방식을 이해
2. 예측(Predictions): 머신러닝을 적용하고 분석하여, 사용자들의 행동을 예측
3. 클라우드 메시징(Cloud Messaging): 사용자들에게 메시지와 알림 사항을 전송
4. 인앱 메시징(In-App Messaging): 활성 사용자들에게 타깃 메시지를 연결
5. 원격 구성(Remote Config): 새로운 버전을 배포하지 않고도 앱의 설정을 바꾸고, 변경사항을 모니터링
6. A/B 테스팅(A/B Testing): 마케팅 방식과 사용 적합성 테스트를 수행해서 가장 좋은 결과가 무엇인지를 확인
7. 동적 링크(Dynamic Link): 네이티브 앱(native app, 플랫폼의 OS에 맞는 언어로 제작된 앱) 컨버전(conversion, 다른 플랫폼에서 사용할 수 있게 변환), 사용자 공유, 마케팅 캠페인 지원
8. 앱 인덱싱(App Indexing): 구글 검색과 연동하여 사용자들을 유지하는데 도움

파이어베이스를 위한 구글 분석은 “키워가기” 그룹 중에서도 핵심이라고 할 수 있습니다. 사용자들에 대해서, 그리고 그들이 앱을 어떻게 이용하는지를 더욱 잘 알고 싶다면, 분석 도구가 그걸 여러분께 보여줄 것입니다. 여러분이 앱을 처음 출시한다면, 사용자 기반은 누가 될 것인지, 그들은 주로 어디에 살고 있을지, 그리고 그 앱을 어떻게 사용할지에 대해서 여러분은 막연한 생각을 갖고 있을 것입니다. 하지만 그런 생각들은 완전히 잘못된 것일 수도 있습니다! 그것이 맞는지를 확인하는 유일한 방법은 데이터를 수집하는 것이며, 바로 이 부분에서 분석 도구들이 도움을 주는 것입니다.

여기에서는 짧게 설명하고 있지만, 구글 분석이 파이어베이스에 도움을 주는 용도는 훨씬 더 많습니다. 그럼에도 가장 중요한 것은 “오디언스(audience, 대상 사용자 집단)”라는 개념입니다. 오디언스는 여러분이 만든 앱을 주로 사용하는 사람들이거나, 어떤 공통된 특징을 공유하고 있는 사람들이거나, 특정한 기기를 사용하는 사람들입니다. 여러분이 생각하는 오디언스의 특징들을 지정하면, 분석 도구가 여러분의 앱이 계속해서 생성하는 이벤트의 흐름을 분석함으로써 거기에 속하는 사용자들이 누구인지를 밝혀낼 것입니다. 이렇게 오디언스를 세분화한다는 개념은 아주 유용한 것입니다. 왜냐하면 “키워가기” 카테고리에 있는 파이어베이스의 다른 제품들을 통해서 그러한 오디언스를 타깃으로 설정할 수 있기 때문입니다. 이 글을 읽으면서 오디언스라는 개념을 머릿속에 잘 새겨 두시기 바랍니다.

그레타의 게임에서는 오디언스를 “레벨 10까지 마치고 인앱(in-app) 구매를 해본 사용자들”(핵심 사용자)라고 정의했습니다. 숀의 소셜 네트워크에서는 오디언스를 “나이는 18-24세 사이이며, 이 소셜 네트워크에서 최소한 50명의 친구들을 가진 사람들”(젊은 소셜 네트워크 사용자들)로 정의했습니다. 이러한 오디언스에 대한 개념이 일단 파이어베이스의 콘솔에서 정의되고, 그에 맞춰서 정확한 이벤트를 보낼 수 있게 앱이 업데이트 되고 나면, 이러한 오디언스에 해당하는 이용자들이 수집됩니다. 그러면 그레타와 숀은 해당하는 오디언스 사용자들의 정보를 바탕으로 그들이 관심을 가질 만한 내용을 제안할 수 있게 됩니다.

파이어베이스 예측(Firebase Predictions)은 분석 도구가 수집한 데이터들을 기반으로 앱을 사용하는 사람들 중에서 누가 이탈할 가능성이 있는지(앱을 실행하지 않음), 그리고 누가 비용을 지출하는지(앱에서 돈을 씀)에 대한 예측을 수행합니다(이쯤 되면 별로 놀랍지 않습니다). 이탈하는 사용자와 돈을 쓰는 사용자라는 새로운 분류는 분석 도구에서 살펴본 오디언스와 비슷하지만, 다만 여러분이 따로 뭔가를 지정하지 않아도 사용자들이 두 군데에서 어디에 속하게 될지를 파악할 수 있습니다. 이것이 바로 머신러닝의 마법입니다! 이건 마치 <해리포터> 시리즈에 나오는 분류 모자(Sorting Hat)라고도 할 수 있는데, 다만 그 누구도 후플푸프(Hufflepuff)로 분류되고 싶은 사람들은 없겠지만 말입니다

분석과 예측 도구는 모두 흥미롭기는 하지만, 여러분의 앱에서 실제로 무언가를 해주는 것은 아닙니다. 하지만 파이어베이스의 “키워주기” 그룹에 속하는 다른 제품들과 함께 활용한다면, 진정으로 마법 같은 결과를 만들어낼 수 있습니다! 어떻게 그럴 수 있는지 함께 살펴보겠습니다.

파이어베이스의 클라우드 메시징(Cloud Messaging)을 이용하면, 여러분의 앱을 사용하는 사람들이나 앱에서 무언가 흥미로운 일이 생겼을 때 푸시(push) 메시지를 전달할 수 있습니다. 메시지를 전송하는 방법은 두 가지가 있습니다. 첫째, 백엔드에 코드를 작성해 놓고 여러분의 앱이 응답하기를 원하는 업데이트 사항(예: 대화방 알림 등)이 있을 경우에 앱으로 메시지를 날리는 것입니다. 둘째, 파이어베이스의 콘솔에 메시지를 작성해서 사용자들이 관심 있는 정보를 그들에게 날려주는 것입니다. 제가 요즘에 관심 있는 것은 바로 두 번째로, 사용자에게 직접 메시지를 보내는 것입니다.

메시징 도구를 활용할 수 있다면, 이러한 앱들이 분석 및 예측 도구와 연동되어 있기 때문에, 분석 도구로 파악한 특정한 오디언스나 예측 도구로 파악한 특정한 사용자 그룹에게 메시지를 보낼 수 있습니다. 그렇게 된다면 좀 더 관심을 보이고 클릭할 확률이 높은 사용자들을 여러분의 앱 안에 머물게 하면서 그들을 위해서 작성한 메시지를 보낼 수 있기 때문에 아주 유용하다고 할 수 있습니다. 적절한 콘텐츠로 특정한 그룹을 목표로 하는 것이 무작정 모든 사람들에게 메시지를 터트리는 것보다 더 낫습니다. 왜 그런지는 상당히 명확합니다. 만약 어떤 사람이 자기와는 별로 관련도 없는 푸시 메시지를 지나치게 많이 받는다면, 아마 그 사람의 표정은 아래 사진과 같을 것입니다.

그레타는 아마도 핵심 사용자들에게 새로운 게임 아이템을 할인하고 있다는 소식을 알림 메시지로 알려줄 수 있을 것입니다. 그리고 숀은 아마도 소셜 네트워크 사용자들에게 알림 메시지를 보내서, 요즘 젊은 사람들이 많이 다니는 나이트클럽에 대해서 평가하고 서로 이야기도 나누게 만들 수 있을 것입니다. 두 경우 모두, 사람들은 좀 더 관심이 가는 메시지를 받아서 그에 대한 호응도 더욱 좋을 것이며, 스팸을 받아보는 사람들은 줄어들 것입니다. 이런 일은 모두 구글 분석의 도움을 받아서 가능한 것입니다.

파이어베이스 인앱 메시징(In-App Messaging)은 사용자들에게 맞춤화 된 타깃 메시지를 보여줘서 그들로 하여금 여러분이 만든 앱의 핵심 기능들을 사용해 볼 수 있도록 도와줍니다. 그럼 여러분은 궁금할 것입니다. “이게 클라우드 메시징과 뭐가 다른 거지?” (이렇게 물어 봐주셔서 감사합니다. 아직까지 주의 깊게 읽고 계셨군요!) 그 핵심적인 차이는 클라우드 메시징(FCM)의 메시지는 (파이어베이스 콘솔 등) 여러분이 제어하는 서버에서 오는 것이고, 인앱 메시징(FIAM)의 메시지는 앱 자체에서 온다는 것입니다(그러나 물론 콘솔에서 설정한 것입니다). 그리고 인앱 메시지는 사용자가 실제로 앱을 이용하는 동안 보이게 됩니다. 하지만 FCM과 FIAM은 모두 분석 및 예측 도구와 긴밀하게 연동되어 있다는 점에서는 비슷하다고 할 수 있습니다.

FCM이 보내는 메시지는 타이밍이나 관련성이 비교적 적기 때문에 사용자가 관심 있는 것이 아닐 수도 있고, 아니면 실수로 메시지를 닫아버릴 수도 있습니다. 그리고 위 사진에서 보이는 여성이 푸시 메시지를 전혀 반가워하지 않는다는 게 보이시나요? FIAM을 이용하면, 인앱 메시지는 여러분이 정의하는 기준에도 맞고, 분석 도구와 예측 도구가 파악한 정확한 사용자들에게 정확한 시점에 전달됩니다.

예를 들자면, 그레타의 게임에서는 사용자들이 게임을 하면서 게임 내의 스토어에서 사용할 수 있는 가상의 화폐를 벌게 할 수 있고, FIAM 메시지를 활용해서 사용자들에게 이런 가상의 돈을 누가 벌었는지 알려줄 수 있을 것입니다. 그리고 숀의 소셜 네트워크에서는 사용자들이 한동안 앱을 사용해왔지만 아직까지 미처 발견하지 못했던 콘텐츠를 그들에게 알려줄 수 있을 것입니다.

파이어베이스의 원격 구성(Remote Config)을 이용하면, 앱을 업그레이드하지 않고도 여러분이 만든 앱의 동작이나 보이는 모습을 동적으로 변경할 수 있습니다. 원격 구성을 사용하는 일반적인 방식은 파이어베이스의 콘솔에서 설정과 관련한 다수의 매개변수(parameter)들을 정의하는 것입니다. 그 다음, 여러분의 앱이 SDK를 활용해서 해당하는 매개변수의 값(value)을 주기적으로 가져오고 필요에 따라서 사용하는 것입니다. 원격 구성이라는 것은 키(key)와 값(value)으로 짝을 이룬 거대한 설정값들이 클라우드에 호스팅 되어 있는 것이라고 생각할 수도 있습니다. 그러면 이게 마치 간단한 데이터베이스처럼 보일 수도 있는데, 계속 살펴보다 보면 처음에 생각했던 것보다도 할 수 있는 일이 훨씬 더 많다는 것을 알게 될 것입니다.

원격 구성이 진심으로 빛을 발하는 부분은 각각의 매개변수들에 대한 조건을 정의할 수 있다는 것입니다. 한 가지 유형의 조건을 사용하면 어떤 특정한 값을, 분석 도구가 찾아낸 특정한 오디언스 그룹에게 지정할 수 있습니다. 또 다른 유형의 조건을 사용하면, 예측 도구가 찾아낸 “이탈 그룹”이나 “소비 그룹”을 향해서 타깃을 지정할 수 있습니다. 이를 통해서 높은 가치를 가진 오디언스 그룹에게 프리미엄 서비스를 제공할 수도 있고, 아니면 이용률이 낮은 사용자들에게는 인센티브를 제공하는 등 여러분의 앱에서 유용한 기능들을 얼마든지 구현할 수 있습니다.

숀은 원격 구성을 활용해서 자신의 소셜 네트워크에서 특정한 사용자들에게 알려야 하는 기능을 적절하게 전달하고 있습니다. 그레타의 게임에서는 굳이 새로운 버전의 게임을 출시하지 않고도, 원격 구성을 이용해서 게임의 일부 난이도와 구성 등을 세밀하게 조정하고 있습니다.

파이어베이스의 A/B 테스팅(A/B Testing)은 분석 도구, 원격 구성, 그리고 클라우드 메시징 사이의 긴밀한 연동 관계를 더욱 강화시켜줍니다. 저는 여러분이 앱을 계속해서 수정하고 있다고 생각하는데, 그건 좋은 일입니다. 하지만 여러분이 자체적으로 연구를 수행하지 않는다면, 그러한 변경이 과연 도움이 될지 아니면 해가 될지에 대해서는 미리 알 수없을 것입니다. 만약 그런 연구의 기초가 되는 자료가 없다면, 우선은 직접 연구를 진행해서 어느 정도의 데이터를 모으는 것이 좋습니다. 만약 성공 여부를 판단할 수 있는 나름의 기준을 갖고 있다면, 파이어베이스의 A/B 테스팅을 이용해서 일부 사용자들을 대상으로 실험을 진행한 이후에 판단을 내릴 수 있습니다. 이렇게 하는 게 좋은 이유는, 무언가를 변경할 때 아무런 정보도 없이 결정을 내린다면, 사용자들은 다음 사진과 반응을 보일 수도 있기 때문입니다.

파이어베이스의 동적 링크(Dynamic Link)는 “딥 링크(deep link, 서비스 내의 하위 페이지로 링크를 시키는 것)”라는 기존의 개념을 기반으로 만들어져 있는데, 이는 여러분의 앱을 특정한 화면이나 개인화된 사용자 경험으로 시작하게 만든다는 것입니다. 딥 링크는 사용자가 이미 앱을 설치한 경우에는 제대로 작동하지만, 먼저 설치해야 하는 경우라면 제대로 동작하지 않습니다. 이런 단점은 사용자로 하여금 앱을 설치하도록 유도하고 해당 링크는 살려 둠으로써 개선할 수 있습니다. 즉, 사용자가 동적 링크를 클릭했는데 해당 앱이 아직 설치되지 않았다면, 적절한 앱 스토어로 사용자를 안내해서 설치할 수 있게 하는 것이 좋습니다. 그런 다음에 사용자가 앱을 처음 실행하면, 해당 링크를 클릭했던 상황을 다시 복원해서 여러분이 원래 의도했던 경험으로 앱을 시작할 수 있게 만드는 것입니다. 그리고 동적 링크는 여러 플랫폼에서도 잘 동작하기 때문에, 안드로이드나 iOS, 웹 애플리케이션별로 별도의 링크를 만들 필요가 없습니다.

그레타는 동적 링크를 마케팅에 활용하고 있는데, 신규 사용자들이 처음으로 게임을 설치하는 링크를 눌렀을 때 게임 내에서 사용할 수 있는 무료 아이템을 얻을 수 있게 하는 것입니다. 그리고 숀은 동적 링크를 활용해서 그 링크가 어디에서 어떻게 공유되든 관계없이 사용자들이 그가 만든 소셜 네트워크에서 쉽게 공유할 수 있게 만들고 있습니다.

앱 개선하기: 안정성과 성능

“개선하기” 그룹에 속하는 제품들은 다음과 같습니다.

1. 테스트 랩(Test Lab): 클라우드에 호스팅 된 기기에서 다양한 규모로 앱 테스트를 자동화
2. 비정상 종료 분석(Crashlytics): 앱이 비정상 종료되는 현상에 대한 명확한 판단과 조치
3. 성능 모니터링(Performance Monitoring): 앱의 성능 이슈와 관련한 통찰력 확보

파이어베이스의 테스트 랩(Test Lab)은 여러분의 앱을 여러 환경에서 테스트해볼 수 있게 하기 위해서, 다양한 종류의 iOS와 안드로이드 기기, 그리고 가상의 안드로이드 기기들까지도 사용할 수 있게 해줍니다. 여러분이 모바일 앱을 만들고 있다면, 아마 여러분의 책상 위에는 개발과 테스트를 위해서 최소한 1개의 기기가 놓여 있을 겁니다. 그러나 이 1대의 기기만으로는 수많은 사용자들이 사용하고 있는 환경을 절대로 대표할 수 없습니다. 모바일 기기들은 크기도 천차만별이고, 제조사들도 아주 많으며, 거기에서 동작하는 OS의 버전들도 제각각입니다. 이런 수많은 기기들을 전부 구입해서 유지하는 데에만 해도 엄청나게 많은 시간과 비용이 소요되며, 그걸 일일이 테스트하는 것도 마찬가지입니다.

테스트 랩은 여러분의 앱이 설치될 실제의 물리적인 기기들을 엄청나게 많이 호스팅함으로써 이런 문제를 해결하고 있습니다. 그러면 우리는 그 환경에서 각각의 테스트 도구들(안드로이드: 에스프레소(Espresso), iOS: XCTest)을 실행시키면 됩니다. 테스트 랩에서는 또한 추가적인 코딩을 하지 않고도 완전히 자동화된 테스트를 수행할 수 있기 때문에, 우리들 중에서 정말로 게으른 사람들에게 제격이라고 할 수 있습니다. (사실 우리들 전부 그렇지 않나요?)

파이어베이스의 비정상 종료 분석(Crashlytics)은 이 분야에서는 세계 최고의 분석 툴입니다. 정말이지 최고입니다. 제가 왜 굳이 그 내용을 설명해야 하는지도 잘 모르겠습니다. 이건 언제나 최고였습니다. 그냥 쓰십시오. 심지어 분석 도구와 연동되어 있기 때문에, 앱의 비정상 종료가 사용자들이 앱을 사용하는 방식에 어떤 영향을 미치는지도(아마 삭제하겠죠) 알아낼 수 있습니다. 앱의 비정상 종료는 웃을 수 있는 상황은 아니지만, 그래도 조금은 재미 있는 사진을 써서 모든 사람들이 잘 알고 있는 이런 상황을 묘사해보겠습니다. 제가 무슨 말을 하는 건지는 모르겠지만, 바로 이 사진입니다.

이제 마지막 단계입니다! 한 개의 제품만 더 살펴보면 됩니다!

파이어베이스의 성능 모니터링(Performance Monitoring)은 HTTP 요청, 실행 시간, API를 사용하는 다른 코드 등을 측정함으로써 앱의 성능과 관련한 이슈에 대해서 사용자의 관점에서 살펴본 통찰력을 제시해 줍니다. 이 제품이 가진 마법은 몇 줄 이상의 코드를 작성하지 않고도 HTTP 요청과 실행 시간을 측정할 수 있다는 것이며, 그 결과는 파이어베이스의 콘솔에 표시됩니다. 몇 줄의 코드를 추가하면, 여러분의 앱에서 수행하고 있는 다른 작업에 걸리는 시간도 측정할 수 있습니다.

저는 사용자의 관점에서 바라보는 이러한 수치들이 아주 중요하다고 강조하고 싶습니다. 여러분은 와이파이 속도가 아주 빠른 네트워크 환경에서 속도가 빠른 기기를 사용해서 앱을 개발하고 있을 수도 있습니다. 이러한 환경은 전 세계의 사용자들이 마주하는 환경과 전혀 비슷하지도 않으며, 그들 대부분은 신호도 약한 무선 네트워크에서 저가의 기기를 사용하고 있습니다. 만약 여러분의 앱을 사용하는 사용자들이 실제로 마주하는 고통을 이해하고 싶다면, 녹슨 펜치로 코털을 뽑아 보시기 바랍니다. 그만큼 어려운 환경이라는 것을 깨달으셨다면, 이제 성능 모니터링 도구를 앱에 연동하고 파이어베이스의 콘솔을 통해서 나오는 결과를 연구하십시오. 세계의 여러 다양한 지역에서 다양한 네트워크와 다양한 버전의 OS가 탑재된 다양한 기기들을 사용하는 환경에서 여러분의 앱을 사용할 때 얼마나 문제가 많은지를 정확히 파악할 수 있을 것입니다. 그리고 여러분의 앱에서 가장 지연 현상이 심하게 벌어지는 부분이 어디인지를 파악해서, 어떤 부분에 최적화 작업을 집중해야 하는지를 결정할 수 있을 것입니다.

“개선하기” 카테고리에 있는 이들 세 가지의 제품들이 서로 함께 얼마나 잘 동작하는지는 현재로서는 명확하지 않습니다. 그리고 파이어베이스의 다른 카테고리에 있는 제품들처럼 서로 직접적으로 연동되지도 않습니다. 그래도 테스트 랩에서 어떤 특정한 버전의 앱을 실행시키고 테스트를 하면, 비정상 종료 분석 도구로 그 원인을 더욱 자세히 볼 수 있으며(물론 비정상 종료가 됐을 경우입니다), 성능 모니터링 도구로 여러분이 만든 앱의 성능에 대해서도 훨씬 더 잘 측정할 수 있습니다. 저의 지인들 중에서는 비정상 종료 분석 도구에서 생성된 보고서를 활용해서 성능 모니터링에서 발생한 문제점을 파악하는 사람도 있습니다. 여러분도 이렇게 똑똑하게 활용할 수 있습니다!

휴, 지금까지 글도 많고 그림도 많았습니다.

결국 끝까지 읽으셨군요! 여러분은 뭘 알게 되었을까요? 네, 파이어베이스 안에 수많은 기능들이 있다는 것을 알게 되셨습니다. 그러면 이런 내용들을 통해서 배울 수 있는 점은 무엇일까요? 여러분이 앱을 만들 때 참고하실 수 있도록, 몇 가지의 핵심 포인트를 간추려 보겠습니다.

• 파이어베이스는 구글이 제공하는 모바일 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. (네, 그렇습니다.)
• 스스로 직접 개발하기보다는 파이어베이스의 제품들을 활용해서 개발한다면 시간과 비용을 엄청나게 절약할 수 있습니다.
• 여러분은 위의 제품들을 모두 사용할 수도 있고, 전혀 사용하지 않을 수도 있으며, 일부만 사용할 수도 있습니다.
• 위에서 설명한 모든 특징들은 한 개의 콘솔로 관리하면서 서로 잘 작동하도록 설계가 되어 있습니다.
• 혹시 파이어베이스를 이용해서 귀지를 제거하는 앱을 만들려는 분 계신가요?

부록: 파이어베이스와 관련한 오해들

위에서는 파이어베이스가 무엇인지에 대해서 아주 훌륭한 정보를 다루었지만, 파이어베이스와 관련한 오해에 대해서도 언급하는 것이 좋을 것 같습니다. 참고하는 차원에서요.

• 파이어베이스는 (더 이상) 데이터베이스가 아니라 하나의 플랫폼입니다. 이에 대해서는 앞에서 이미 다루었습니다.
• 파이어베이스(Firebase)의 베이스는 대문자(Base)가 아니라 소문자(base)입니다. 만약 그렇게 쓰는 사람이 있다면, 저한테 혼날 겁니다.
• 마찬가지로 파이어스토어(Firestore)의 스토어도 대문자(Store)가 아니라 소문자(store)입니다. 이번에도 그런 사람이 있다면 역시 저한테 혼날 겁니다.
• 절대로 FB로 줄여서 표기하지 않습니다. 만약 그런 사람이 있다면 귀에 피가 날 때까지 소리를 지를 겁니다.
• 파이어베이스가 하나의 원소라면, 원소기호 F를 두고 불소와 싸웠을 겁니다.[1]
• 영어 문법으로는 실시간을 “real-time”으로 표기하는 게 맞지만, 파이어베이스에서는 “realtime”으로 표기하고 있습니다.
• “파이어베이스 함수(Firebase Functions)”가 아니라 “파이어베이스용 클라우드 함수(Cloud Functions for Firebase)”입니다. 제가 틀렸다면 관련 문서를 찾아서 증명해 보이시기 바랍니다. 어디 한 번 해 보시죠.
• “파이어베이스 파이어스토어(Firebase Firestore)”가 아니라 “클라우드 파이어스토어(Cloud Firestore)”입니다. 솔직히, 제품 이름 안에 “파이어”를 두 번이나 연달아서 쓰는 사람이 어디 있겠습니까?
• 클라우드 파이어스토어(Cloud Firestore)는 클라우드 파일스토어(Cloud Filestore)도 아니고 클라우드 데이터스토어(Cloud Datastore)도 아니며 클라우드 메모리스토어(Cloud Memorystore)도 아니고 클라우드 스토리지(Cloud Storage)도 아닙니다. 이제 확실히 아시겠죠?

[1] 굳이 줄여서 약자로 표기해야 한다면 FB가 아니라 F로 써야 한다는 의미입니다.

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