Google Cloud Search는 회사 직원이 회사의 내부 데이터 저장소에서 내부 문서, 데이터베이스 필드, CRM 데이터와 같은 정보를 검색할 수 있게 해줍니다.
아키텍처 개요
그림 1은 Google Cloud Search 구현의 모든 주요 구성요소를 보여줍니다.
그림 1. Google Cloud Search의 주요 구성요소
그림 1에서 가장 중요한 용어의 정의는 다음과 같습니다.
저장소
기업에서 데이터를 저장하는 데 사용하는 소프트웨어(예: 직원 정보를 저장하는 데 사용되는 데이터베이스)
데이터 소스
색인이 생성되어 Google Cloud Search에 저장된 저장소의 데이터
검색 인터페이스
직원이 데이터 소스를 검색하는 데 사용하는 사용자 인터페이스. 휴대전화에서 데스크톱 컴퓨터까지 어떤 기기에서든 사용할 수 있는 검색 인터페이스를 개발할 수 있습니다. Google에서 제공하는 검색 위젯을 내부 웹사이트 내에서 검색할 수 있게 배포할 수도 있습니다. 각 검색의 컨텍스트(예: 고객 서비스 도구 내에서 검색)를 알 수 있도록 해당 검색에 검색 애플리케이션 ID가 포함되어 있습니다. cloudsearch.google.com 사이트에 검색 인터페이스가 있습니다.
검색 애플리케이션
설정 그룹이 검색 인터페이스와 연결된 경우 검색에 관한 컨텍스트 정보가 제공됩니다. 컨텍스트 정보에는 해당 인터페이스를 사용하는 검색에 사용해야 하는 데이터 소스 및 검색 순위가 포함됩니다. 또한 검색 애플리케이션은 결과 필터링 메커니즘을 포함하며, 특정 기간 동안 수행된 쿼리 수와 같은 데이터 소스에 대한 보고 기능을 지원합니다.
스키마
Google Cloud Search에서 기업 저장소의 데이터가 표현되는 방식을 간략히 보여주는 데이터 구조. 스키마는 항목의 필터링 및 표시 방법과 같은 직원의 Google Cloud Search 환경을 정의합니다.
콘텐츠 커넥터
엔터프라이즈 저장소의 데이터를 순회하고 데이터 소스를 채우는 데 사용되는 소프트웨어 프로그램
ID 커넥터
기업 ID(사용자 및 그룹)를 Google Cloud Search에 필요한 ID에 동기화하는 데 사용되는 소프트웨어 프로그램
Google Cloud Search 사용 사례
다음은 Google Cloud Search로 해결할 수 있는 몇 가지 사용 사례입니다.
직원이 다른 직원이 작성한 회사 정책, 문서, 콘텐츠를 검색하는 방법이 필요한 경우
고객 서비스 팀원이 관련 문제해결 문서를 찾아 고객에게 보내야 하는 경우
직원이 회사 프로젝트에 관한 내부 정보를 검색해야 하는 경우
영업 담당자가 특정 고객의 모든 지원 문제 상태를 보고 싶어 하는 경우
직원들이 회사 관련 용어의 정의를 알고 싶어 하는 경우
Google Cloud Search 구현의 첫 단계는 Google Cloud Search로 해결되는 사용 사례를 파악하는 것입니다.
Google Cloud Search 구현
기본적으로 Google Cloud Search는 Google 문서 및 스프레드시트와 같은 Google Workspace 데이터의 색인을 생성합니다. Google Workspace 데이터용 Google Cloud Search를 구현할 필요가 없습니다. 하지만 타사 데이터베이스에 저장된 데이터와 같은 Google Workspace 이외 데이터, Windows 파일 공유, OneDrive 같은 파일 시스템 또는 Sharepoint 같은 인트라넷 포털용 Google Cloud Search를 구현해야 합니다. 기업용 Google Cloud Search를 구현하려면 다음 단계가 필요합니다.
Google Cloud Search로 해결할 수 있는 사용 사례를 파악합니다.
사용 사례와 관련된 데이터가 들어 있는 저장소를 식별합니다.
각 저장소의 데이터에 대한 액세스를 관리하기 위해 회사에서 사용하는 ID 시스템을 식별합니다.
[null,null,["최종 업데이트: 2025-08-29(UTC)"],[],[],null,["# Introduction to Google Cloud Search\n\nGoogle Cloud Search allows employees of a company to search and retrieve\ninformation, such as internal documents, database fields, and CRM data,\nfrom the company's internal data repositories.\n| **Warning:** You must sign up for a Google Cloud Search account before you can use the APIs and SDKs. To sign up, visit the [Cloud Search product page](https://workspace.google.com/products/cloud-search/).\n\nArchitectural overview\n----------------------\n\nFigure 1 shows all the key components of a Google Cloud Search implementation:\n**Figure 1.** Key components of Google Cloud Search\n\nHere are the definitions of the most important terms from Figure 1:\n\n*Repository*\n: Software used by an enterprise to store its data, such as\n database used to store employee information.\n\n*Data source*\n: Data from a repository that has been indexed and stored in\n Google Cloud Search.\n\n*Search interface*\n: The user interface used by employees to search\n a data source. A search interface can be developed for use on any device, from a\n mobile phone to a desktop computer. The Google-provided search widget can also be\n deployed to enable search within your internal web sites. The search\n application ID is included with every search to ensure that the context of that\n search, such as within a customer service tool, is known. The site\n cloudsearch.google.com contains a search interface.\n\n*Search application*\n: A group of settings that, when associated with a search\n interface, provide contextual information about searches. Contextual information\n includes the data sources and search rankings that should be used for a search\n using that interface. Search applications also include mechanisms for filtering\n results and enable reporting on data sources, such as number of queries made\n over a given time period.\n\n*Schema*\n: A data structure outlining how the data in a enterprise's\n repository should be represented for Google Cloud Search. A schema defines the\n employee Google Cloud Search experience, such as how things are filtered and\n displayed.\n\n*Content connector*\n: A software program used to traverse the data in an\n enterprise's repository and populate a data source.\n\n*Identity connector*\n: A software program used to sync enterprise identities\n (users and groups) to the identities required by Google Cloud Search.\n\nGoogle Cloud Search use cases\n-----------------------------\n\nHere are some use cases that might be solved by Google Cloud Search:\n\n- Employees need a way to find corporate policies, documents, and content authored by other employees.\n- Customer service team members need to find relevant troubleshooting documents to send to customers.\n- Employees need to find internal information about company projects.\n- A sales representative wants to view the status of all support issues for a particular customer.\n- Employees want a definition for a company-specific term.\n\nThe first step in implementing Google Cloud Search is to identify the use cases\nsolved by Google Cloud Search.\n\nImplement Google Cloud Search\n-----------------------------\n\nBy default, Google Cloud Search indexes Google Workspace data, such as\nGoogle documents and spreadsheets. You do not need to implement Google Cloud Search for Google Workspace data. However, you need to implement Google Cloud Search for non-Google Workspace data, such as data stored in a third-party\ndatabase, file systems like Windows Fileshare, OneDrive or intranet portals\nlike Sharepoint. The following steps are required to implement Google Cloud Search for your enterprise.\n\n1. Determine a use case that Google Cloud Search helps to solve.\n2. Identify the repositories holding data relevant to the use case.\n3. Identify the identity systems used by your company to manage access to data in each repository.\n4. [Configure access to the Google Cloud Search API](/workspace/cloud-search/docs/guides/project-setup).\n5. [Add a data source to Google Cloud Search](https://support.google.com/a/answer/7056471).\n6. [Create and register a schema](/workspace/cloud-search/docs/guides/schema-guide) for each data source.\n7. Determine if there is a content connector available for your repository. For a list of pre-built connectors, refer to the [Cloud Search connector directory](/workspace/cloud-search/docs/connector-directory). If a content connector is available, skip to step 9.\n8. [Create a content connector](/workspace/cloud-search/docs/guides/content-connector) to access data in each repository and index it into a Cloud Search data source.\n9. Determine if you need an [identity connector](/workspace/cloud-search/docs/guides/identity-mapping). If you don't need an identity connector, skip to step 11.\n10. [Create an identity connector](/workspace/cloud-search/docs/guides/identity-connector) to map your repository or enterprise identities to Google identities.\n11. [Set up search applications](https://support.google.com/a/answer/9043922).\n12. [Create a search interface](/workspace/cloud-search/docs/guides/search-interface) to perform search queries.\n13. Deploy your connectors and search interfaces. If you used a pre-built connector, follow the instructions for the connector to obtain and deploy the connector. Available connectors are listed in the [Google Cloud Search Connector Directory](/workspace/cloud-search/docs/connector-directory)\n\nNext steps\n----------\n\nHere are a few next steps you might take:\n\n1. Try the [Google Cloud Search getting started tutorial](/workspace/cloud-search/docs/tutorials/end-to-end).\n2. Determine use case(s) for which you'll use Google Cloud Search.\n3. Identify the repositories relevant to these use cases.\n4. Identify any identity systems used by your repositories.\n5. Continue to [Configure access to the Google Cloud Search API](/workspace/cloud-search/docs/guides/project-setup)."]]
