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AWS, 2020년 클라우드 기술 트렌드로 ‘다양성’, ‘고급 분석’, ‘AI 활용’ 등 제시

기사입력 : 2020년 01월 31일 13시 25분
ACROFAN=권용만 | yongman.kwon@acrofan.com | SNS
아마존웹서비스(AWS: Amazon Web Services)는 1월 29일 서울 강남구 AWS 코리아 사무실에서, AWS가 바라본 2020년 주요 기술과 서비스를 소개하는 미디어 브리핑 세션을 진행했다. 이 자리에서 AWS는, 최근 진행된 ‘AWS re:Invent 2019’ 행사에서 강조되고, 많은 호응을 얻은 7가지 클라우드 기술 트렌드와, 이에 대응하는 AWS의 서비스들을 소개했다.

현재 AWS는 다양한 유형의 워크로드에 대응하기 위해 꾸준히 새로운 기능과 제품, 서비스들을 추가해, 현재는 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 분석, 머신러닝 및 인공지능, 사물인터넷, 모바일, 보안, 하이브리드, 미디어, 애플리케이션 개발, 관리 및 배포에 이르기까지 광범위한 영역에서 175개 이상의 서비스를 제공하고 있다. 그리고 AWS는 지난 12월 미국 라스베가스에서 열렸던 ‘AWS re:Invent 2019’에서 총 77개 가량의 새로운 제품과 기능, 서비스들을 발표한 바 있으며, 이러한 새로운 발표 중 큰 비중을 차지한 영역으로는 ‘인공지능 및 기계 학습’, ‘컴퓨팅’, ‘DB 및 분석 도구’ 영역이 꼽혔다.

AWS는 최근의 ‘re:Invent 2019’ 행사에서 강조된 기술 트렌드로 크게 7가지를 꼽았다. 먼저, 다양한 워크로드에 따라 비용 효율적인 선택 옵션을 더욱 다양화하고 있으며, 이를 더 합리적으로 사용하기 위한 옵션과, 최적의 선택을 돕는 도구도 제공하고 있다고 소개했다. 또한 다양한 클라우드 기반 DB, 분석 도구를 위한 효율적인 통합 질의 기능의 제공, 손쉬운 기계학습 모델 개발을 위한 머신러닝 통합 개발 환경의 제공, 인공지능 서비스를 통한 비즈니스 수익성 개선 기능의 제공 확대 등을 발표했다. 이와 함께, ‘엣지 컴퓨팅’을 이용해 고객에 더 가까운 위치에서 클라우드 서비스를 제공하는 새로운 하이브리드 서비스 모델과 이 모델의 다양한 활용법, 퀀텀 컴퓨팅 등 미래 혁신 기술의 클라우드 기반 제공 등을 제시했다.

▲ 윤석찬 AWS 수석 테크 에반젤리스트

▲ AWS는 광범위한 워크로드 유형에 대응하는 서비스 포트폴리오를 갖추고 있다

AWS의 윤석찬 수석 테크 에반젤리스트는 이 자리에서, 지난 12월 미국 라스베가스에서 열렸던 ‘AWS re:Invent 2019’에서 AWS는 총 77개 가량의 새로운 제품과 기능, 서비스들을 발표한 바 있으며, 이 중 큰 비중을 차지하는 영역은 인공지능 및 기계학습, 인스턴스와 컨테이너 등의 컴퓨팅 영역, 그리고 데이터베이스 및 분석 도구 영역이었다고 소개했다. 그리고 여전히 전체 IT 인프라에서의 지출 비용 중 클라우드가 차지하는 부분은 아주 작은 수준으로, 여전히 클라우드는 ‘초기 단계’고, 향후 더욱 큰 기회가 기대되고 있다고 강조했다.

현재 AWS는 클라우드 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 가지고 있는 것으로 집계되고 있으며, 한국에서도 스타트업에서부터 엔터프라이즈까지, 금융, 리테일, 미디어, 인터넷, 게임 등에 이르기까지 다양한 영역에서 다양한 규모의 고객을 확보하고 있다고 소개되었다. 그리고 AWS는 이러한 다양한 고객들의 요구사항을 만족시키고, 어떤 워크로드도 수용 가능하도록, 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 분석, 머신러닝 및 인공지능, 사물인터넷, 모바일, 보안, 하이브리드, VR/AR, 미디어, 애플리케이션 개발, 배포 및 관리에 이르기까지 폭넓은 영역에서 175개 이상의 서비스를 갖춘, 광범위하고 깊이 있는 플랫폼을 제공하고 있다고 밝혔다.

글로벌 인프라 측면에서, 현재 AWS는 전 세계 22개의 리전(Region)과 69개의 가용 영역(Availability Zone)이 제공되고 있으며, 국내에도 아시아 태평양 지역의 5번째 리전인 ‘서울’ 리전에 3개의 가용 영역이 제공되고 있다. 또한 AWS 엣지 로케이션의 글로벌 네트워크는 현재 37개국 78개 도시에 210개의 PoP(Point of Presence)가 운영되고 있다. 국내에는 2012년 한국 사무소 개설 이후, 2013년 첫 번째 CDN PoP 개설, 2016년에는 ‘서울’ 리전 개설 등으로 인프라를 확장해 왔으며, 현재는 4 개의 CDN PoP와 세 개의 가용 영역이 운영되고 있는 것으로 소개되었다.

▲ 워크로드의 특성과 비용 효율에 최적화된, 다양한 인스턴스 유형이 준비되어 있다

▲ 요금 할인 플랜의 사용 모델 또한 더욱 유연해졌다

AWS가 ‘re:Invent 2019’를 통해 본 7가지 클라우드 기술 트렌드 중 가장 먼저 꼽은 것은, 워크로드에 따라 더욱 비용 효율적인 다양한 컴퓨팅 선택 옵션의 제공이었다. AWS의 가상 서버 서비스는 2006년 처음 선보인 이후 지금까지 제공 가능한 자원 용량과 성능이 크게 향상되어 왔다고 밝혔다. 또한 AWS는 다양한 워크로드 유형에 대응해, 프로세서와 메모리, 스토리지, 네트워크, GPU 등의 가속기 등 다양한 구성 요소를 조합한 ‘워크로드 맞춤형’ 인스턴스 유형을 제공하고 있으며, 프로세서 아키텍처의 선택이나 스토리지 유형, 네트워크 대역폭 등 고객의 특별한 요구들에도 대응하고 있다고 덧붙였다.

AWS는 EC2 인스턴스에서 인텔의 프로세서 뿐 아니라 AMD의 프로세서, AWS의 ARM 기반 Graviton 프로세서 기반의 인스턴스도 선택할 수 있도록 했다. 이 중 AWS의 Graviton 2 프로세서는 64비트 ARM Neoverse 코어를 기반으로 7nm 공정으로 만들어졌으며, 최대 64개의 vCPU, 20Gbps 네트워킹, 14Gbps EBS 대역폭 등을 지원한다. 그리고 인스턴스에서 프로세서의 선택권을 제시함으로써, 워크로드 특성에 최적화된 프로세서를 사용한 인스턴스 유형을 선택해 더 높은 비용 대비 성능을 얻을 수 있을 것으로 기대했다.

이와 함께, AWS를 사용하는 고객들이 사용 규모에 따라 더 낮은 비용으로 서비스를 사용할 수 있도록 함으로써 고객의 비즈니스 경쟁력을 지속적으로 제공하고자 한다는 점도 강조했다. 먼저, AWS는 고객들이 자신의 워크로드 성격과 규모에 최적화된 인스턴스를 빠르고 손쉽게 선택할 수 있도록, 다양한 사전 정의 구성 사양을 제공하고 있다고 밝혔다. 또한 자신에 맞는 인스턴스 유형을 빠르고 정확하게 파악하기 위한 도구로, 고객의 워크로드를 기계학습 기반 추천 엔진을 활용해 분석하고 최적의 리소스를 추천해, 기존 대비 비용을 절감할 수 있는 선택을 추천하는 ‘AWS Compute Optimizer’를 소개했다.

‘AWS Saving Plan’은 기존의 할인 옵션들이 특정 인스턴스 유형과 크기, 위치, 테넌시, 사용 기간 등을 미리 ‘예약’했던 것에 비해, 별도 예약 없이도 ECS, Fargate 및 Lambda 등 다양한 인스턴스 유형을 기존처럼 예약하지 않아도 최대 72% 절감할 수 있도록 하는 유연한 요금 모델이다. 컨테이너를 위한 환경에서도 ‘AWS Fargate for EKS’가 추가되었으며, 컨테이너 환경의 할인 옵션에서도 ‘Fargate Spot’을 통해, 컨테이너 환경을 아주 짧은 시간동안 집중적으로 활용할 때 필요에 따라 최대 80%까지 할인되는 구매 옵션을 제공한다고 소개했다. 이 외에도 AWS는 EKS의 시간당 요금을 50% 인하했으며, 서비스 요금 또한 기술의 발전, 사용 규모의 증가 등에 따라 지속적으로 낮추고 있다고 덧붙였다.

▲ 다양한 DB 모델을 혼용하고 있더라도, 이를 한 번에 활용할 수 있는 ‘아테나 통합 질의’

▲ 기계 학습 모델 개발 및 배포를 위한 완전 통합 개발 환경 ‘세이지메이커 스튜디오’

다양한 클라우드 기반 데이터베이스, 분석 도구를 위한 효율적인 ‘통합 질의 기능’의 제공에서는, 마이크로서비스 아키텍처의 등장과 함께 각 서비스별로 특성에 맞는 DB 및 분석 도구의 활용이 가능하게 되었다는 점이 소개되었다. 현재 AWS는 애플리케이션, 서비스의 유형에 따라 선택할 수 있는 다양한 DB, 분석 도구를 제공하고 있다. 그리고 이에 따라 필연적으로 높아지는 ‘복잡성’에 대한 해결책으로는, 익숙한 SQL 호환 통합 쿼리로 다양한 DB, 분석 도구를 활용할 수 있게 하는 ‘아테나 통합 질의(Athena Federated Query)’를 소개했다. 이 외에도 아마존 오로라(Aurora)에는 자연어 인식 및 기계 학습 서비스를 통합해, AWS 인공지능 서비스를 SQL로 손쉽게 질의할 수 있다고 덧붙였다.

AWS는 클라우드 상에서의 인공지능, 기계학습 개발을 위한 다양한 도구를 제공하고 있으며, 인공지능에 대한 흥미와 개발을 유도하기 위해 ‘딥렌즈(DeepLens)’나 ‘딥레이서(DeepRacer)’ 등 다양한 시도를 지속하고 있다. 그리고 지난 12월 프리뷰로 선보인 ‘딥컴포저(DeepComposer)’는 입력된 음악과 설정된 장르 모델을 통해 반주를 기계학습 기반으로 생성하는 서비스다. 또한 AWS는 지난 ‘re:Invent 2019’에서 손쉬운 기계학습 모델 개발과 배포를 위한 ML 통합 개발 환경 ‘세이지메이커 스튜디오 IDE(SageMaker Studio IDE)’를 발표했다.

‘세이지메이커 스튜디오’는 기계 학습 모델 개발 및 배포를 위한 완전 통합 개발 환경으로, 대규모 협업, 손쉬운 실험 및 관리, 자동 머신러닝 모델 생성, 디버깅과 모델 모니터링 등으로 고품질 머신러닝 모델 구성, 개발에서 교육, 배포 및 모니터링까지 통합 환경을 통한 생산성 향상 등의 특징을 제공한다. 이 통합 개발 환경에는 자동화된 통합 개발 환경을 위해 세이지메이커 노트북(Notebook), 익스피리먼트(Experiment), 프로세싱(Processing)이, 모델 훈련 및 결과 확인과 개선을 위해 디버거(Debugger), 모델모니터(ModelMonitor), 오토파일럿(AutoPilot) 등의 구성 요소가 포함된다. 이 외에도 AWS는 기계학습 워크플로우에서 사람이 직접 검토하기 쉽게 구현해 복잡한 결정의 정확성, 속도 및 규모를 향상할 수 있게 하는 A2I(Augmented AI)를 소개했다.

비즈니스 수익성 향상에 인공지능 기술의 혜택을 즉각적으로 활용할 수 있게 하는 AI 서비스 측면에서는, 아마존이 사용하는 것과 동일한 기술을 기반으로 하는 실시간 개인화 및 추천 서비스 ‘Personalize’, 시계열 예측 서비스 ‘Forecast’ 등이 대표적이다 또한 ‘Amazon Fraud Detector’는 기계 학습을 사용해 온라인 사기를 대규모로 실시간 감지할 수 있는 환경을 제공하며, ‘Contact Lens For Amazon Connect’는 콜센터의 고객 응대 등에서 AI를 활용해, 고객과의 대화 데이터를 기반으로 음성 인식, 자연어 처리를 통해 감정과 추세를 이해할 수 있게 한다. ‘Amazon CodeGuru’는 AI 기반의 소스 코드 리뷰와 컴퓨팅 리소스 사용, 성능의 최적화를 제공하며, ‘Amazon Kendra’는 엔터프라이즈 환경에서 내부 문서 및 데이터에 대해 기계 학습 기반 분석을 활용한 검색 서비스를 제공한다.

▲ 고객의 사이트로 서비스 인프라를 확장하는 ‘Outposts’

▲ 양자 컴퓨팅으로의 접근을 좀 더 쉽게 만드는 ‘Amazon Braket’ 서비스

클라우드 인프라를 서비스 수요에 가까운 곳으로 효과적으로 배치, 확장하는 데 있어, 엣지 컴퓨팅을 활용한 하이브리드 환경 구성은 현실적으로 효과적인 방법으로 꼽힌다. 특히 온프레미스 자원 및 업무가 계속 남아 있고 이를 클라우드로 옮길 수 없는 경우 등의 상황에서, 사용자의 사이트 안에 클라우드 인프라를 설치하는 식으로 하이브리드 환경을 구성, 클라우드의 장점을 활용할 수 있다. AWS 또한 AWS 인프라 및 주요 서비스, API 및 개발 도구 등의 환경을 고객의 온프레미스에 설치, 완전 관리형 서비스로 제공하는 ‘Outposts’를 제공하며, 이는 AWS Nitro System 기반의, AWS 리전 데이터센터와 동일한 설계 인프라를 고객 시설에 제공하고, AWS가 전체 관리와 운영을 맡는다.

이러한 ‘Outposts’의 확장 방식은 AWS 자체적으로도 인프라 확장에 활용하고 있다. ‘AWS Local Zones’는 ‘Outposts’를 기반으로 서비스 수요가 많은 곳에 설치해, 좀 더 빠르게 고객 접속 서비스를 제공하고 확장하기 위한 새로운 인프라 배포 방식이며, 기존 AWS 리전에서 가용 영역 형태로 접속할 수 있다. 또한 5G 네트워크 엣지에서의 초저지연 서비스 등을 위해서도 이 기술이 응용되는데, ‘AWS Wavelength’는 5G 네트워크 엣지에서 AWS의 컴퓨팅 및 스토리지를 사용해 모바일 서비스에 초저지연 서비스를 구현할 수 있게 한다. 현재 국내에서는 SK텔레콤이 프리뷰 중인 것으로 알려졌다.

한편, 클라우드 서비스는 새로운 기술에 대한 진입 장벽을 낮추는 데도 효과적인 기여가 기대된다. 이 부분에서도 AWS는 지능형 로봇 애플리케이션의 개발, 테스트 및 배포 서비스 ‘AWS RoboMaker’나, 인공위성 제어 및 데이터 송수신을 위한 완전 관리 서비스 ‘AWS Ground Station’ 등을 선보인 바 있다. 그리고 지난 행사에서 AWS는 과학자와 개발자가 양자 컴퓨팅을 쉽게 탐색하고 실험할 수 있는 완전 관리형 서비스 ‘Amazon Braket’을 소개했으며, 이를 통해 양자 알고리즘을 설계, 테스트 및 실행할 수 있는 단일 환경을 제공한다. AWS는 이 서비스가 현재의 양자 컴퓨팅이 가진 운영에 대한 어려움 측면을 극복하고 새로운 기술에 쉽게 접근할 수 있도록 지원하며, 양자 컴퓨팅을 위한 AWS 연구 센터나 ‘퀀텀 솔루션 랩’ 등을 통해 지원하고 있다고 덧붙였다.

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