“도요타·현대차, 우릴 찾는다…3가지 숨은 비결 때문에" [2022 AWS 리인벤트]

박진영 입력 2022. 12. 1. 18:33
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세 번째 기조연설서 데이터 핵심 전략 제시

[아이뉴스24 박진영 기자] 아마존웹서비스(AWS)는 그동안 다양한 기업들의 클라우드 혁신을 지원하면 각 업계 리더들의 요구사항을 반영한 3가지 핵심 데이터 전략을 제시했다. 이를 실현하기 위해 인공지능(AI)·머신러닝(ML) 기반 새로운 데이터베이스와 분석 기능을 대거 발표했다.

스와미 시바수브라마니안 AWS 데이터 및 머신러닝 부사장은 30일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 'AWS 리인벤트 2022' 세번째 기조연설을 진행하고 있다. [사진=AWS 코리아]

30일(현지시간) 스와미 시바수브라마니안 AWS 데이터 및 머신러닝 부사장은 미국 라스베이거스에서 열린 'AWS 리인벤트 2022' 세번째 기조연설에서 "아마존 초창기부터 데이터 기반으로 비즈니스를 해왔으며, 지난 15년 간 데이터 분석, AI, ML학습 혁신을 통해 복잡한 데이터 문제를 해결해왔다"면서 "데이터를 적절히 활용하려면 그에 맞는 적합한 도구가 필요하고, 고객 변화에 맞는 다양한 도구를 활용할 수 있어야 한다"고 강조했다.

이어 "도요타, 코라콜라와 같은 큰 브랜드가 데이터 기반 전략을 세우길 원하고, 현대차는 AWS와 함께 자율주행차의 ML학습 성능을 고도화하는 등 150만 AWS 고객이 데이터를 요구하면서 AWS를 찾고 있다"면서 "'아마존 S3'를 통해 확장가능한 스토리지를 제공하고, 클라우드 데이터웨어하우스 '레드시프트'로 데이터를 쉽게 저장·처리할 수 있다"고 전했다.

그는 데이터 비즈니스를 위한 3가지 핵심 전략으로 ▲미래 보장형 데이터 인프라 ▲전사적인 데이터 통합 거버넌스 구축 ▲ML도구를 활용한 데이터 민주화 등을 꼽았다.

시바수브라마니안 부사장은 "변화하는 모든 워크로트에 대응할 수 있는 적합한 도구가 필요하고, 규모에 맞게 성능을 발휘해 데이터를 처리해야 한다"면서 "IT와 데이터 담당자의 부담을 덜어주기 위해 관리를 준비하는 소요시간을 줄이고 더 가치있는 일에 집중할 수 있도록 하는 한편, 높은 안정성과 보안도 필수다"고 강조했다.

AWS가 제시한 3가지 핵심전략을 실현하기 위해 5가지 새로운 데이터베이스와 분석 기능을 발표하는 한편, 머신러닝의 협업을 강화하는 세이지메이커의 신기능 8가지를 공개했다.

스와미 시바수브라마니안 AWS 데이터 및 머신러닝 부사장은 30일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 'AWS 리인벤트 2022' 세번째 기조연설을 진행하고 있다. [사진=AWS 코리아]

◆"데이터 기반 의사 결정 돕는다…엔드투엔트 전략 필요"

AWS는 이번에 공개한 데이터베이스·분석 부문 5개의 신규 기능을 통해 페타바이트 규모의 데이터도 빠르고 쉽게 관리하고 분석할 수 있도록 지원한다. 5개 신규기능은 ▲아마존 도큐먼트DB 엘라스틱 클러스터 ▲아마존 오픈서치 서버리스 ▲스파크를 위한 아마존 아테나 ▲AWS 글루 데이터 퀄리티 ▲아마존 레드시프트 멀티 가용영역(AZ) 등이다.

우선 '아마존 도큐먼트DB'는 초당 수백만 건의 쓰기로 페타바이트 규모의 애플리케이션을 지원한다. 이미 수만명의 고객이 아마존 도큐먼트DB를 사용하여 문서 워크로드를 실행하고 있다. 고객들이 이전에는 수동으로 데이터를 관리해야 했다면, 아마존 도큐먼트DB 엘라스틱 클러스터를 사용하면 초당 수백만 건의 읽기·쓰기를 지원하고 최대 2페타바이트의 데이터를 저장할 수 있다. 기본 인프라는 자동으로 관리되고, 필요에 따라 용량을 쉽게 확장할 수 있다.

기존에 웹사이트 검색이나 실시간 애플리케이션 모니터링을 위해 아마존 오픈서치를 사용해왔는데, 갑작스런 사용량 증가로 용량 계획이 어려웠다. 이번에 새롭게 공개한 '아마존 오픈서치 서버리스'는 검색과 분석 워크로드를 자동으로 확장함으로써 예측할 수 없는 워크로드에 대한 신속한 대응이 가능하다. 또 데이터 수집, 검색 리소스가 독립적으로 확장돼 성능에 영향을 주지 않는다.

서버리스 대화형 쿼리 서비스 아마존 아테나는 표준 SQL 인터페이스를 사용하는 아마존 심플 스토리지 서비스(아마존 S3)에서 페타바이트 데이터를 쿼리하는데, '스파크를 위한 아마존 아테나' 출시로 대화형 분석을 가속화해 1초 안에 작업을 시작할 수 있게 됐다. 자바, 스칼라, 파이썬, R 등의 프레임워크를 지원하는 아파치 스파크를 통해서도 사용 가능하다. 또 실행한 쿼리에 대해서만 비용을 지불한다.

또 'AWS 글루 데이터 퀄리티'는 데이터의 최신성, 정확성, 무결성을 자동으로 모니터링하고 관리한다. 아마존 S3 데이터 레이크와 AWS 글루 데이터 파이프라인의 데이터 품질을 자동으로 측정·모니터링·관리하여 데이터 분석과 규칙 식별 시간을 몇 시간 내로 단축한다. 또 데이터 엔지니어는 코드를 작성하지 않고 품질 문제가 발생했을 때, 사용자에게 알림을 전송하거나 데이터 파이프라인을 중지할 수 있다.

아울러 아마존 레드시프트는 다중 AZ 배포를 지원한다. 매일 아마존 레드시프트를 통해 매일 엑사바이트 규모의 데이터가 공동으로 처리되고 있는데, 이를 위해 아마존 레드시프트는 자동 백업과 몇 분 안에 클러스터를 다른 AZ로 재배치하는 기능을 제공하고 있다. 여기서 아마존 레드시프트 다중 AZ를 사용하면, 클러스터가 여러 AZ에 배포되고 모든 리소스를 사용하여 읽기, 쓰기 쿼리를 처리해 가격 대비 성능을 높였다. 또 단일 아마존 레드시프트 데이터 웨어하우스로 관리되기에 애플리케이션을 변경할 필요가 없다.

시바수브라마니안 부사장은 "현재와 미래 모두를 수용할 수 있는 엔드 투 엔드 데이터 전략이 필요하다"면서 "이번에 발표한 새로운 기능은 고객이 더 쉽게 데이터를 쿼리, 관리, 확장하여 더 빠르게 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있게 한다"고 말했다.

◆아마존 세이지메이커 8개 기능 신규 공개…거버넌스 강화

엔드 투 엔드 ML 서비스 '아마존 세이지메이커'를 위한 8가지 신규 기능도 발표했다. 이번 발표에선 ML 모델 성능의 가시성을 제공하는 아마존 세이지메이커 거버넌스 기능도 포함됐다.

우선 신규 ML 거버넌스 기능은 ▲아마존 세이지메이커 롤 매니저 ▲아마존 세이지메이커 모델 카드 ▲아마존 세이지메이커 모델 대시보드다.

'롤 매니저'는 적절한 사용자 액세스 제어는 물론, 데이터 프라이버시를 지원하고 정보 유출을 방지해 실무자가 업무를 수행하는 데 필요한 도구에 액세스할 수 있도록 한다. '모델 카드'는 모델 정보를 AWS 콘솔에 저장할 수 있는 단일 위치를 제공해 모델 수명 주기 동안 문서 작업을 간소화한다. '모델 대시보드'는 배포된 모델과 엔드포인트에 대한 포괄적인 개요를 제공해 실무자가 한 곳에서 리소스와 모델 동작을 추적할 수 있도록 한다.

데이터 탐색에서 배포까지 가능한 아마존 세이지메이커 스튜디오 노트북에서는 ▲데이터 준비 간소화 ▲데이터 사이언스 팀 간 협업 가속화 ▲노트북 코드 프로덕션 준비 작업으로 자동 변환 등 기능이 새롭게 출시됐다.

아울러 실시간 추론 요청을 통해 새 모델을 자동으로 검증할 수 있게 됐다. ▲'아마존 세이지메이커 인퍼런스'를 통해 자체 테스트 인프라를 구축하지 않고 동시에 수천 개의 새로운 모델로 테스트를 쉽게 확장할 수 있다.

또 지리공간 ML 예측 생성을 가속화한 ▲세이지메이크의 새로운 지리공간 기능을 출시했다. 이는 위성·위치 데이터를 사용해 보다 쉽게 예측하도록 지원한다. 세이지메이크를 통해 AWS, 서드파티 공급자, 오픈소스 데이터 세트 등 다양한 지리공간 데이터 소스에 액세스할 수 있다. 또 정밀 농업으로 작물 수확량 증가, 자연재해 피해 지역 모니터링, 도시 계획 개선 등과 같은 사전 훈련된 딥 러닝 모델에 대한 접근을 자동으로 제공한다.

/라스베이거스(미국)=박진영 기자(sunlight@inews24.com)

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