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AI / 클라우드

벤더 기고ㅣAWS 리인벤트(re:Invent)를 통해 바라본 클라우드 기술 트렌드

2022.01.03 최인영  |  CIO KR
2020년과 2021년은 코로나 팬데믹의 영향으로 많은 기업이 업무 환경을 비대면 방식으로 전환하고, 고객과의 단절 현상을 최소화하기 위해 디지털 서비스에 집중했던 해다. COVID-19라는 전 세계적 감염병의 생태 위기가 야기한 록다운(Lockdown)은 사람들을 오랜 시간 동안 집에 머물게 했다. 50대, 60대도 온라인 쇼핑과 유튜브 시청을 즐기기 시작했으니 말 그대로 '디지털 라이프'가 전 세대에 걸쳐 정착하기 시작했다고 해도 과언이 아니다.

이러한 배경으로 클라우드 컴퓨팅을 채택하는 기업이 늘어나며 클라우드 업계의 성장세가 눈에 띄게 증가했다. 이런 추세는 2022년에도 이어질 확률이 매우 높다.

팬데믹 초기에는 원격근무로의 전환에 따른 업무 연속성을 유지하기 위해 클라우드 기반의 특정 서비스(예: 온라인 화상회의 플랫폼 및 협업 도구 등)를 중점적으로 도입하는 추세를 보였다면 이후에는 전사적인 IT시스템 및 온프레미스 데이터센터를 클라우드로 이전하는 등 전체적인 디지털 전환 전략으로 이동하는 것을 목격할 수 있었다. 
 
ⓒAWS

팬데믹 상황이 어느덧 2년 가까이 되어가는 시기에 AWS 리인벤트(re:Invent) 행사가 미국 현지시간 기준 지난 2021년 11월 29일부터 12월 3일까지 열렸다. AWS 리인벤트는 AWS의 가장 큰 연례행사를 넘어서 이제 최대 규모를 자랑하는 글로벌 IT 행사 중 하나로 자리 잡았으며, 2012년부터 시작하여 올해로 벌써 10주년을 맞이했다. 

항상 그렇듯 올해 리인벤트에서도 새로운 서비스와 기능 업데이트 발표들이 쏟아져 나왔는데, 이런 기술의 홍수 속에서 필자는 몇 가지 큰 축이 되는 주요 기술 트렌드 5개를 뽑아서 독자분들께 소개하고자 한다.

1. 클라우드의 지속적인 성장과 새로운 영역으로의 진화
가트너는 2022년 기업들이 클라우드에 지출하게 될 비용을 미화 4,840억 달러(한화 약 574조 1,208억 원)로 예상했다. 2020년의 총지출 비용은 3,130억 달러(약 371조 3,119억 원)로 매년 20~30%의 성장세를 보이고 있는 셈이다. 

이제 클라우드는 기업에서 운영하는 대부분의 디지털 서비스(이커머스, 소셜 미디어, 비즈니스 애플리케이션, 스트리밍, 커넥티드 카, IoT 등)를 제공하는 백본(backbone)이 됐다. 메타(Meta, 전 페이스북)도 AWS와 10년간 장기 협력 계약을 맺고, AWS의 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스 및 보안 서비스 사용을 확대할 것이라고 밝히기도 했다.

2021년 AWS 리인벤트에서 발표된 클라우드의 새로운 영역 확장을 의미하는 주목할 만한 신규 서비스로는 AWS 프라이빗 5G(AWS Private 5G), 그리고 메인프레임의 클라우드 이전과 현대화를 지원하는 AWS 메인프레임 모더나이제이션(AWS Mainframe Modernization) 서비스를 꼽을 수 있다. 

현재 우리 모바일 환경에서도 사용하고 있는 5G(IMT-2020) 기술은 기존 4G-LTE 대비 20배 빠른 전송 속도와 10배 많은 디지털 기기 연결을 지원하고, 초저지연성과 초연결성을 제공한다. AWS 프라이빗 5G를 사용해 기업의 사설 환경에서 5G 이동 통신 기술을 제공할 수 있게 됐다. 클라우드는 본질적으로 고객 관점에서 VR/AR, 메타버스, IoT 디지털 트윈 등의 기술을 빠르고 효율적이며 쉽게 액세스할 수 있도록 할 것이다.

AWS 메인프레임 모더나이제이션은 레거시 시스템의 마지막 보루라고 할 수 있는 메인프레임을 리플랫폼(replatform)과 리팩토링(refactoring) 방식으로 마이그레이션할 수 있도록 지원한다. AWS 메인프레임 모더나이제이션은 단순히 클라우드 서비스 포트폴리오를 확장하는 데 그치지 않고 엔터프라이즈가 다루는 데이터 중에서 가장 보수적으로 취급되는 데이터까지 클라우드로 전환된다는 의미로 해석할 수 있다. 

이제 클라우드는 명실상부 기업들의 디지털 서비스를 제공하는 백본으로 자리 잡았으며, 나아가 고객 관점에서의 새로운 기술들을 실현 가능토록 해주는 근간이 될 전망이다.

2. 데이터센터와 IoT 환경을 아우르는 클라우드
규모의 경제를 기반으로 한 클라우드의 폭넓고 깊이 있는 서비스를 온프레미스 데이터센터에서 기대하기 어려운 것이 현실이다. 하지만 기업들은 클라우드의 유연성과 높은 확장성을 온프레미스 환경에서도 그대로 경험하고 싶어한다. 

AWS는 이러한 고객의 요구를 반영해서 온프레미스 데이터센터를 아우르는 형태로 진화하고 있다. 또한 하이브리드 클라우드를 단순히 클라우드와 온프레미스 시스템을 연결하는 것에서 그치지 않고 도시 거점과 5G 네트워크 그리고 네트워크가 연결되지 않는 지점까지 확장하는 개념으로 다시 정의했다.



AWS 아웃포스트(AWS Outposts)를 사용해서 온프레미스 환경에 컴퓨팅 리소스를 배치하고, AWS 로컬 존(AWS Local Zones)을 사용해서 도시 거점으로 클라우드를 확장하며, AWS 프라이빗 5G를 사용해서 스마트 제조 환경, AR/VR 애플리케이션, 캠퍼스 환경까지 확장할 수 있다. 또 AWS IoT 서비스를 사용해서 모든 기기를 연결하고, 네트워크가 연결되지 않는 환경까지 확장이 가능하다. 

예를 들어 이번에 새롭게 출시된 AWS IoT 트윈메이커(AWS IoT TwinMaker)는 현실 세계의 시스템에 대한 디지털 트윈(물리적 시스템에 대한 가상 모델)을 컴퓨터 환경에서 생성하고, 이를 통해 운영 최적화 및 다양한 산업/사회의 문제를 해결할 수 있도록 지원하는 서비스다. 이러한 서비스까지 하나의 네트워크로 묶을 수 있다면 정말 큰 장점으로 다가올 것이다.

AWS 클라우드는 데이터센터나 IoT 환경 등의 서로 다른 환경을 단순 연결하는 개념에서 나아가 전체를 아우르는 플랫폼으로 성장하고 있다. 이러한 추세는 앞으로 더 가속화될 것으로 예상된다.

3. 클라우드 환경에서의 AI/ML
우리가 사용하고 즐기는 대부분의 디지털 서비스에는 인공지능(AI) 기술이 녹아 있다. 이제 AI는 '언제 어디서나(Everywhere, Everyday)' 만날 수 있는 기술이 됐고, 근 미래 사회에는 전기나 불 못지않게 그 영향이 상당할 것으로 생각된다. 어느 순간 삶 가까이 다가온 AI와 머신러닝(ML) 기술은 클라우드를 기반으로 더욱 빠르게 확산하고 있다. 

클라우드는 데이터를 처리하고 학습하기 위해 필요한 엄청난 컴퓨팅 리소스와 데이터 대역폭을 제공하고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 접근성을 향상했다. 지금까지 클라우드와 AI/ML 기술은 서로 긴밀한 관계를 유지하며 함께 성장했고, 2022년에는 상상하는 수준 이상의 속도로 진화할 것으로 예측된다.

이런 전망은 2021년 AWS 리인벤트에서 새롭게 출시된 AI/ML 서비스를 보면 더욱 명확해진다. 불과 2~3년 전만 해도 AI/ML은 데이터 과학자나 ML 엔지니어의 전유물이었지만, 최근에는 애플리케이션 개발자도 ML 기술을 활용하는 사례가 증가하고 있다. 하지만 비즈니스 분석가에게 AI/ML이 여전히 접근하기 어려운 영역인 것은 사실이다. 

이번에 새롭게 출시된 아마존 세이지메이커 캔버스(Amazon SageMaker Canvas)는 비즈니스 분석가도 쉽게 데이터를 학습하고 모델을 검증할 수 있도록 만든 '노코드(No-code)' ML 서비스다. 노코드 ML 서비스라고 ML 개념을 몰라도 된다는 의미는 아니다. 그러나 코딩을 위해 프로그래밍 언어를 새로 배울 필요가 없고 기존의 코딩 작업 시간을 줄일 수 있으며, 나아가 해결하고자 하는 문제 자체에 더 많은 시간을 투자할 수 있게 만든다는 측면에서는 큰 의미가 있다.

아울러 ML을 배우려는 학생과 일반인들도 무료로 ML을 실험 및 경험해볼 수 있는 아마존 세이지메이커 스튜디오 랩(Amazon SageMaker Studio Lab)도 출시됐다. 이러한 서비스가 '언제 어디서나' 지원되는 AI 기술 트렌드를 입증하는 것이라고 볼 수 있다.

AWS는 산업분야에 특화된 AI 서비스와 비전, 음성, 텍스트 분석을 위한 AI 서비스를 제공하고, 데이터 파이프라인에서 모델 학습과 배포 그리고 관리까지 일관된 ML 개발을 위한 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)를 플랫폼으로 제공한다. 이를 통해 AWS는 그리고 가장 기반이 되는 알고리즘, CPUs, GPUs 등 AI/ML과 관련된 거의 모든 것을 제공하는 전방위적인 플랫폼으로 거듭나고 있다.

4. 서버리스 기술에서 전략으로 전환
기술 발전에 힘입어 서버리스(Serverless) 서비스를 사용하는 고객이 지속적으로 증가하고, 클라우드 서비스 제공 업체도 서버리스 서비스 포트폴리오를 계속 확장할 것이라는 점은 누구나 쉽게 예측 가능하다. 하지만 2021년 AWS 리인벤트에서 출시된 신규 서버리스 서비스는 기대 이상이었다. 

기존 AWS 서버리스 서비스는 컴퓨팅 영역에서 AWS 람다(AWS Lambda)와 AWS 파게이트(AWS Fargate)가 있었고, 애플리케이션 통합 영역에서는 아마존 이벤트브리지(Amazon EventBridge), AWS 스텝 펑션(AWS Step Functions), 아마존 SQS(Amazon SQS), 아마존 SNS(Amazon SNS), 아마존 API 게이트웨이(Amazon API Gateway), AWS 앱싱크(AWS AppSync), 그리고 데이터 스토어 영역에서는 아마존 S3(Amazon S3), 아마존 다이나모DB(Amazon DynamoDB), 아마존 RDS 프록시(Amazon RDS Proxy), 아마존 오로라 서버리스(Amazon Aurora Serverless)를 지원해왔다. 

이번 2021년 AWS 리인벤트에서 새롭게 출시된 서버리스 서비스는 그 영역을 AI/ML과 데이터 분석까지 확장했다. AI/ML 영역에서는 아마존 세이지메이커 서버리스 인퍼런스(Amazon SageMaker Serverless Inference)라는 서비스가 출시됐고, 추론을 위해 학습된 모델을 배포할 때 자동으로 리소스 프로비저닝과 스케일을 처리해준다. 

이제 고객은 더 이상 인스턴스를 관리하지 않아도 되고, 추론 시 처리되는 코드 실행 시간과 데이터의 처리량을 기준으로 사용한 만큼의 비용을 납부하면 된다. 기존의 서버리스 서비스가 제공하는 장점들을 그대로 이어받아 한층 강화됐다고 볼 수 있다. 

데이터 분석 영역에서도 서버리스 서비스가 대대적으로 출시됐다. 아마존 레드시프트 서버리스(Amazon Redshift Serverless)를 필두로 아마존 EMR 서버리스(Amazon EMR Serverless), 아마존 MSK 서버리스(Amazon MSK Serverless)가 공개됐다. 

또한 실시간 스트리밍 데이터를 손쉽게 수집, 처리 및 분석할 수 있는 아마존 키네시스 데이터 스트림(Amazon Kinesis Data Streams) 서비스에도 온디맨드 옵션이 추가돼 더 이상 샤드(Shad)를 스케일하기 위해 고민하지 않아도 된다. 서버리스 서비스의 제공 범위가 컴퓨팅에서 데이터 분석, 그리고 AI/ML 영역까지 확장됐고, 이제 대부분의 기술 영역에서 서버리스 서비스가 제공된다고 봐도 무방하다. 

그만큼 서버리스 서비스를 바라보는 시각도 조금은 바뀌어야 할 것이다. 이제는 기업이 애플리케이션을 개발할 때 기본적으로 서버리스 서비스를 중심으로 아키텍처를 설계하고, 만약 예외 상황이 발생했을 경우에는 다시 기존 방식도 고려해보는 '서버리스 퍼스트 전략'을 취해야 하는 시점이 됐다. 

서버리스 서비스를 통해 IT 조직이 수행해야 하는 ‘차별화되지 않는(Undifferentiated heavy lifting)’ 운영 업무 부담을 줄이고, 고객을 위해 새로운 기능과 서비스를 신속하게 제공하기 위한 핵심 업무에 집중할 수 있는 환경이 마련된 것이다.

5. 지속가능성은 클라우드 혁신의 원동력
요즘 가장 많이 회자되는 화두 중 하나는 지속가능성(Sustainability)이다. 모든 기업들은 기후 변화라는 커다란 인류적 도전 과제를 공동의 책임으로 인식하며 이를 해결하기 노력을 아끼지 않고 있다. 



AWS는 재생 에너지의 세계 최대 구매자이기도 하며, 2025년까지 사업 운영을 위한 전력을 100% 재생 에너지로 운영하기 위해 계속해서 전 세계 AWS 인프라 전반의 효율성을 높이고 탄소 제로를 달성하기 위한 대규모 투자를 하고 있다. 

서버를 구동하는 고가용성 인프라부터 데이터센터 냉각에 사용하는 기술, 고객에게 AWS 서비스를 제공하는 혁신적인 서버 설계까지 전 과정의 에너지 효율성을 개선하는 것은 AWS의 주요 목표 중 하나다. 

또 고객은 AWS 서비스를 사용해서 지속가능성 데이터를 수집, 분석 및 관리함으로써 탄소 추적에서 에너지 보존, 폐기물 감소에 이르는 지속 가능성 솔루션을 구축할 수 있다. 이러한 고객의 지속가능성 목표 달성을 돕기 위해 AWS는 AI/ML, 사물 인터넷(IoT), 데이터 분석 및 컴퓨팅 분야에서 폭넓고 깊이 있는 기술 제품군을 제공하고 있다.

마무리
지금까지 2021년 AWS 리인벤트에서 새롭게 소개된 서비스와 기능들을 살펴보고, 큰 축이 되는 기술 트렌드 5개를 소개했다. AWS 리인벤트 행사가 처음으로 열렸던 2012년에는 컨테이너 서비스도 없었고, AWS 람다도 없었으며, AI/ML 서비스도 없었다.

불과 10년 만에 AWS와 고객 모두 많은 변화를 경험했는데, 이것이 곧 AWS의 진보된 기술이 불러일으키는 진정한 디지털 혁신의 속도에 대한 방증이라고 본다. 모쪼록 이 글을 통해 2022년의 IT 기술 트렌드를 가늠할 수 있는데 도움이 되길 바라며 글을 마친다.

* 최인영 Executive Technology Partner는 2017년부터 AWS(Amazon Web Services)에서 솔루션즈 아키텍트로 근무하고 있고, 엔터프라이즈 CxO 및 기술 리더를 대상으로 기술 가이드와 방향성을 제시하는 역할을 수행하고 있다. ciokr@idg.co.kr
 
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