Google, VS Code용 Workbench Notebooks 확장 공개

Google Developers Blog에 따르면 Google Cloud는 VS Code에서 Workbench 노트북 인스턴스에 연결해 머신러닝 개발 작업을 수행할 수 있는 Workbench Notebooks 확장을 공개했다. 이 확장은 로컬 IDE의 익숙한 개발 환경과 Google Cloud의 관리형 Jupyter 기반 컴퓨팅 환경을 연결하는 도구다.

Google은 데이터 과학자와 개발자가 로컬 실험과 클라우드 기반 고성능 컴퓨팅 사이를 오갈 때 생기는 전환 비용을 줄이는 것이 이번 확장의 목적이라고 설명했다. 사용자는 VS Code 안에서 노트북 파일을 열고 커널 선택 메뉴를 통해 Google Cloud Workbench를 컴퓨팅 제공자로 고른 뒤, 계정 인증과 프로젝트·인스턴스 선택 절차를 거쳐 원격 Workbench 환경에서 코드를 실행할 수 있다.

Workbench는 Google Cloud의 관리형 노트북 환경으로, 머신러닝과 데이터 과학 워크플로에 맞춘 Jupyter 기반 개발 환경을 제공해 왔다. 이번 확장은 이 환경을 VS Code 안으로 가져와 코드 편집, 노트북 실행, 클라우드 컴퓨팅 접근을 하나의 흐름으로 묶는 데 초점을 둔다. Google은 로컬 설정과 확장 기능을 유지하면서 필요한 경우 클라우드 인프라의 계산 자원을 활용할 수 있다고 밝혔다.

Visual Studio Marketplace 항목에서도 같은 기능이 확인된다. 확장의 이름은 Workbench Notebooks이며, 게시자는 Google Cloud로 표시된다. 설명에는 Workbench Jupyter 서버를 VS Code에 노출하는 확장이라고 명시돼 있다. 설치 후 사용자는 노트북 파일에서 ‘Select Kernel’, ‘Google Cloud’, ‘Workbench’ 순서로 선택하고, Google Cloud 프로젝트와 활성 Workbench 인스턴스를 고르는 방식으로 연결한다.

GoogleCloudPlatform의 GitHub 저장소도 공개돼 있다. 저장소 README는 이 확장이 Vertex AI Workbench용 VS Code 확장이라고 설명하며, Apache-2.0 라이선스와 기여 안내, 보안 정책을 제공한다. Marketplace 안내에는 확장이 VS Code 안에서 별도의 클라이언트 측 사용 데이터를 수집하지 않는다는 설명도 포함돼 있다.

이번 공개는 머신러닝 개발 환경이 브라우저 기반 노트북과 로컬 IDE 중 하나를 고르는 방식에서, 두 환경을 연결하는 방식으로 이동하고 있음을 보여준다. 특히 AI 에이전트와 원격 실행 환경을 함께 쓰는 개발 흐름이 늘어나면서, IDE 안에서 인증·프로젝트 선택·원격 커널 실행을 처리하는 통합 경험의 중요성이 커지고 있다.

다만 이 확장은 Google Cloud Workbench 인스턴스를 전제로 한다. 조직에서 도입하려면 기존 VS Code·Jupyter 워크플로와 Google Cloud 권한 관리, 비용 관리, 데이터 반출 정책을 함께 검토해야 한다. 원격 노트북 실행이 편의성을 높일 수 있지만, 실제 운영 환경에서는 접근 권한과 리소스 사용량을 관리하는 체계가 함께 필요하다.

출처: Google Developers Blog https://developers.googleblog.com/ml-development-in-vs-code-with-google-cloud-power-workbench-extension-now-available/ · Visual Studio Marketplace https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=GoogleCloudTools.workbench-notebooks · GitHub https://github.com/GoogleCloudPlatform/colab-enterprise-vscode