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CIO를 위한 ‘AWS 리인벤트 2021’ 요약 정리

2021.12.07 Peter Sayer  |  CIO
올해 초 아마존웹서비스(AWS)의 지휘봉을 잡게 된 아담 셀립스키가 ‘AWS 리인벤트 2021(AWS re:Invent 2021)’에서 CEO로서는 처음 공식 석상에 올라 여러 새로운 도구 및 기능을 소개했다. IT 리더가 주목해야 할 사항은 다음과 같다. 

이번 주 개최된 AWS의 고객 컨퍼런스 ‘AWS 리인벤트 2021’에서 아담 셀립스키가 공식적인 데뷔 무대를 가졌다. 그는 최근 5년 동안 세일즈포스닷컴에서 인수한 데이터 시각화 업체 타블로 소프트웨어(Tableau Software)의 CEO로 근무하다가, 지난 2005년부터 2016년까지 몸담았던 AWS로 복귀했다. 

셀립스키의 오프닝 기조연설과 CTO 워너 보겔스의 클로징 세션 사이에 AWS는 수많은 내용을 발표했다. 
 
ⓒGetty Images

한편 리인벤트 시작 전 월스트리트저널(The Wall Street Journal)에 ‘IT 부서를 없애야 할 때가 됐다(It’s Time to Get Rid of the IT Department)’라는 제목의 사설이 올라왔다. 여기서 조 페퍼드는 하드웨어와 소프트웨어를 클라우드로 이전해 이를 관리하는 IT 전문가의 필요성을 없애고, CIO가 나머지 비즈니스에 포함된 IT 활동을 조정하도록 해야 한다고 주장했다. 

물론 AWS는 (AWS의 서비스가) 많은 관리 작업을 대신할 것이라고 제안하지만 어떤 부서에서 일하든 IT 인력이 해야 할 일은 여전히 많고, CIO가 처리해야 할 일도 여전히 많다는 건 분명하다. CIO가 ‘여전히 처리해야 할 일’과 ‘처리할 필요가 없어질 일’에 관해 AWS 리인벤트에서 주목해야 할 여러 뉴스를 정리해 봤다.

지속가능한 아키텍처(Sustainable architecture)
‘IT 부서의 미래’에 관한 페퍼드의 말이 옳다고 해도 누군가는 여전히 클라우드로의 전환을 설계해야 한다. 이는 주로 CIO의 몫이다. 여기서 AWS는 ‘WAF(Well-Architected Framework)’라는 플레이북을 제공한다. 이미 운영 우수성, 보안, 안정성, 성능 효율성, 비용 최적화를 지원하는 이 플레이북에 지속가능성이 추가됐다. 이를테면 에너지 소비를 줄이는 방식으로 워크로드를 설계 및 구현할 수 있도록 돕는 질문이 포함됐다.

AWS는 클라우드의 지속가능성(건물, 하드웨어, 냉각, 물, 폐기물, 전력 공급의 환경적 영향 등)을 책임지는 반면, 고객들은 적절한 크기의 인스턴스에서 코드가 효율적으로 실행되고, 필요한 곳에서 필요한 데이터가 저장 및 처리되도록 하는 등 클라우드에서의 지속가능성을 책임진다고 회사 측은 전했다. 

워크로드 최적화 검토 프로세스는 ‘AWS WAT(Well-Architected Tool)’로 자동화할 수 있다. 여기에 얼마 전 새로운 무료 기능 ‘커스텀 렌즈(Custom Lenses)’가 추가됐다. AWS에서 기본 제공하는 모범 사례를 보완하기 위해 자체적인 모범 사례 정의를 추가할 수 있다(예: PCI 또는 SOC 2 규칙 또는 기타 국가 또는 산업 규정을 준수하는지 확인 등).

관리 도구(Management tools)
AWS는 ‘컨트롤 타워(Control Tower)’, ‘컴퓨트 옵티마이저(Compute Optimizer)’, ‘클라우드워치(CloudWatch)’ 등의 관리 도구를 제공하며, 이번 리인벤트에서 이 도구들의 새로운 기능이 공개됐다. 

‘컨트롤 타워’는 이제 원치 않는 AWS 리전에서 리소스 프로비저닝을 방지해 데이터 상주 요건을 시행할 수 있다. ‘컴퓨트 옵티마이저’는 권장 사항과 함께 리소스 효율성 지표를 표시해 사용자가 성능 위험과 절감 기회 사이의 균형을 유지하도록 지원한다. 기업들이 (AWS로 하여금) 최대 3개월간의 성능 데이터를 검토할 수 있도록 허용하면 권장 사항을 개선할 수 있다. 마지막으로 ‘클라우드워치’는 새로운 기능의 A/B 테스트 및 다크 런칭을 관리하는 도구를 지원해 웹 애플리케이션 개발 및 개선을 간소화한다.

스토리지(Storage)
셀립스키는 ‘Amazon S3(Simple Storage Service)’ 출시를 언급하면서 기조연설을 시작했다. 그에 따르면 15년 전에 출시된 이 도구에 AWS는 계속해서 새로운 기능을 추가하고 있다.  

여기에는 거의 액세스하지 않는 데이터의 즉각적인(밀리초 미만) 검색을 지원하는 S3 글래시어(S3 Glacier)용 새로운 스토리지 클래스, 액세스 관리 목록을 없애고 보안 경고 및 오류를 보고하는 S3용 새로운 액세스 관리 도구, S3 버킷을 사용해 러스터(Lustre) 파일 시스템용 아마존 FSx(Amazon FSx)를 미러링하는 양방향 동기화 도구 등이 포함된다. AWS는 이를 통해 SAN 또는 파이버 채널 패브릭을 알 필요가 없다고 밝혔다.

컴퓨팅(Compute)
EC2(Elastic Compute Cloud)에도 여전히 새로운 기능이 추가되고 있다. 셀립스키는 그중에서도 자사의 ARM 기반 그래비톤3(Graviton3) 프로세서로 구동되는 새로운 C7g 컴퓨팅 인스턴스를 자세히 설명했다.

AWS는 지난 2018년 첫 번째 그래비톤 칩을 선보였으며, 이어서 2020년에 2세대가 출시됐다. 셀립스키는 “그래비톤2가 x86 기반 인스턴스보다 40% 향상된 가성비를 제공한다면, 그래비톤3는 일반 컴퓨팅 성능 측면에서 전작보다 25% 더 빠르며, 과학용 부동 소수점 계산 또는 암호화 작업 워크로드에서 최대 100% 더 빠를 수 있다”라고 말했다.

머신러닝(Machine learning)
머신러닝 모델을 구축하고 학습시키려면 많은 컴퓨팅 리소스와 인적 자원이 필요하다. 그 결과, 데이터 과학자의 가용성은 CIO의 머신러닝 구축 계획에서 제한적인 요소 중 하나다.

앞서 언급한 월스트리트저널의 사설에서 숙련된 코더 부족에 관한 페퍼드의 답은 비즈니스 사용자에게 로우코드 및 노코드 도구를 제공하는 것이었다. AWS도 이러한 방향으로 나아가고 있다. 셀립스키는 머신러닝 모델 구축을 위한 시각적 프로그래밍 도구 ‘세이지메이커 캔버스(SageMaker Canvas)’를 소개했다.

그는 “비즈니스 사용자와 애널리스트가 ‘캔버스’를 사용하면 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스를 통해 매우 정확한 예측 모델을 생성할 수 있다. 코드를 작성하지 않아도 되고, 머신러닝 경험이 없어도 된다”라면서, “캔버스는 애널리스트에게 이미 익숙한 용어와 시각화를 사용하며, 이미 사용하고 있는 데이터 분석 도구를 보완한다”라고 전했다. 

AWS는 장기적으로 ML 파이프라인의 다른 부분에서도 인력 병목을 없애는 것 그리고 학생들이 장학금과 ‘세이지메이커 스튜디오 랩(SageMaker Studio Lab)’ 소프트웨어 무료 액세스를 통해 머신러닝 분야의 직업을 선택하도록 장려하는 것을 목표로 하고 있다. 

회사에 따르면 단기적인 목표는 요청 시 활용할 수 있으며 작업별로 비용을 지불하는 도메인 전문가를 통해 학습용 데이터세트를 만들고 라벨을 지정하는 일종의 메커니컬 터크 서비스 ‘세이지메이저 그라운드 트루스 플러스(SageMaker Ground Truth Plus)’를 도입하는 것이다.

또한 부하 테스트 및 모델 성능 최적화를 자동화하는 ‘세이지메이커 인퍼런스 레코먼더(SageMaker Inference Recommender)’와 효율적인 실행을 위해 파이썬 모델을 바이트 코드로 컴파일하여 학습 속도를 가속하는 ‘세이지메이커 트레이닝 컴파일러(SageMaker Training Compiler)’ 등 기존 인력의 작업 속도를 높여주는 새로운 도구도 있다.

한편 보겔스는 아마존 웹 사이트에서 쇼핑해봤다면 볼 수 있는 (학습 가능한) 추천 서비스 ‘아마존 퍼스널라이즈(Amazon Personalize)’의 AI 기반 개선 사항 일부를 공개했다. 이제 소매, 미디어, 엔터테인먼트 웹 사이트, 앱, 마케팅 캠페인에 맞춰 추천 서비스를 최적화할 수 있다는 게 그의 설명이다. 

5G
네트워크 사업자들이 전 세계적으로 5G 서비스를 출시하고 있지만 이 새로운 무선 기술의 전망이 밝은 영역은 사설 5G 네트워크가 와이파이보다 더 안정적이고 강력한 M2M(machine-to-machine) 연결을 제공할 수 있는 산업 환경이다. 하지만 한 가지 문제가 있다. 바로 세심한 네트워크 설계가 필요하다는 것이다. 

머지않아 AWS는 사무실, 창고, 공장, 캠퍼스 등이 5G 커버리지를 확보하는 데 필요한 하드웨어 및 SIM 카드를 지원하는 5G 네트워크 구축 및 관리까지 제공할 예정이다. 셀립스키는 “일단 전원이 켜지면 사설 5G 네트워크가 자동으로 구성된다”라며, “AWS 콘솔에서 추가 용량과 기기를 프로비저닝 할 수 있다”라고 설명했다. 

현재 ‘AWS 프라이빗 5G(Private 5G)’는 미국에서 제한적인 프리뷰 서비스로 제공되고 있다.

프리뷰(Previews)
셀립스키는 물리적 장치의 디지털 트윈 생성을 간소화하는 도구 ‘AWS IoT 트윈메이커(IoT TwinMaker)’를 포함해 현재 프리뷰로 제공되고 있는 몇 가지 다른 서비스를 공개했다. 

이를테면 데이터 커넥터를 사용하여 ‘AWS IoT 사이트와이즈(IoT SiteWise)’에서 센서 데이터를 수집하고, ‘아마존 키네시스 비디오 스트림(Amazon Kinesis Video Streams)’에서 비디오 이미지를 수집하여 S3에 저장된 CAD 파일에 연결할 수 있다. 

또 ‘IoT 플릿와이즈(IoT Fleetwise)’를 통해 스마트 차량에서 데이터를 추출하여 클라우드에 업로드하는 과정을 간소화하고, 센서를 설명하는 각 차량 유형별 템플릿과 차량 데이터를 필터링하는 도구를 제공하여 분석을 위해 클라우드에 업로드되는 데이터의 양을 제한할 수 있다.

마지막으로 레거시 컴퓨팅 부서를 없애는 것을 고려하고 있는 기업들을 위한 도구의 프리뷰도 있다. 바로 AWS 메인프레임 모더나이제이션(Mainframe Modernization)이다. 현재 이 기능은 애플리케이션을 메인프레임에서 AWS 클라우드로 이동할 수 있도록 플랫폼 재구성 및 자동화된 코드 리팩토링을 지원한다. 

셀립스키는 “클라우드로 워크로드를 이동하는 시간을 최대 3분의 2까지 줄일 수 있다. 고객들은 마이그레이션 후 최대 70% 이상의 비용을 절감할 수 있다”라면서, “심지어 이 서비스는 점차 배우는 사람이 줄어들고 있는 코볼(COBOL)에서 자바(Java) 코드를 생성할 수도 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr



 
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