[re:Invent2022] 기업에 벅찬 데이터 전략 수립, "실행 가능한 통찰력 제공할 것"
디지털데일리발행일 2022-12-01 09:29:26
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라스베이거스(미국)이상일
[디지털데일리 이상일기자] 아마존웹서비스(이하 AWS)가 데이터베이스 및 분석 기능 고도화를 위한 신제품 들을 발표했다.
30일(현지시간) 저녁 미국 라스베이거스에서 개최되고 있는 ‘AWS 리인벤트 2022’ 기조연설에서 스와미 시바수브라마니안(Swami Sivasubramanian) 아마존웹서비스(AWS) 데이터 및 머신러닝 부사장은 “데이터는 현대 발명의 기원이다. 다만 데이터 전략을 수립하는 것은 벅찬 작업이고 AWS는 데이터를 사용해 많은 제품의 배송경로를 디자인하는 등 15년간 데이터 혁신에 나섰으며 이 경험을 고객에게 전달하고자 한다”고 밝혔다.
스와미 부사장에 따르면 이미 AWS 150만명의 고객이 데이터를 활용하고 있으며 이들은 데이터를 실행가능한 통찰력으로 전환하고 있다.
그는 “현대자동차의 경우 AWS를 활용해 자율주행과 관련한 모델 트레이싱 작업에 들어가는 시간을 10배 단축했다. 이러한 기업의 데이터 활용을 위해 기업은 미래 보장형 데이터가 필요하고 조직 전체의 데이터를 엮는 솔루션이 필요하다. 또, 데이터를 민주화해야 하는 한편 데이터 저장소를 보호하기 위한 최고 수준의 안정성과 보안을 갖춰야 한다”고 전했다.
이를 위해 AWS는 분석 워크로드를 위한 포괄적인 데이터 세트를 제공하고 있으며 아마존 세이지메이커 등을 통해 딥러닝도 쉽게 비즈니스에 적용할 수 있도록 하고 있다. 이를 기반으로 앤드투앤드 데이터 전략을 세울 수 있다, 또 아마존 데이터존 등을 통해 데이터를 분리하고 관리할 수 있도록 하고 있다.
한편 이 자리에선 데이터베이스 및 분석 포트폴리오 전반에 걸쳐 5가지 새로운 기능도 발표됐다.
아마존 다큐먼트DB(Amazon DocumentDB), 아마존 오픈서치 서비스(Amazon OpenSearch Service) 및 아마존 아테나(Amazon Athena)에 대한 새로운 기능을 통해 고객은 고성능 데이터베이스 및 분석 워크로드를 대규모로 더 쉽게 실행할 수 있다.
또한 AWS는 AWS 글루(Glue)가 데이터 레이크 및 데이터 파이프라인 전반에서 데이터 품질을 자동으로 관리할 수 있는 새로운 기능을 발표했다.
스와미 부사장은 “데이터는 본질적으로 동적이며 이를 최대한 활용하려면 고객의 요구 사항에 따라 확장하고 현재와 미래의 모든 유형의 사용 사례를 수용할 수 있는 엔드 투 엔드 데이터 전략이 필요하다. 우리는 가장 광범위하고 심층적인 데이터베이스 및 분석 서비스 세트를 제공하기 위해 최선을 다하고 있다. 오늘 발표된 새로운 기능은 고객이 데이터를 훨씬 더 쉽게 쿼리, 관리 및 확장해 더 빠른 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 한다”고 밝혔다.
엔드 투 엔드 기계 학습(ML) 서비스인 아마존 세이지 메이커(Amazon SageMaker)를 위한 새로운 기능도 발표됐다.
클라우드는 더 많은 사용자가 기계학습에 접근할 수 있게 해주었지만, 몇 년 전까지만 해도 모델을 구축, 훈련, 배포하는 프로세스는 여전히 힘들고 지루한 작업이었다. 아마존 세이지메이커는 이러한 문제를 해결하기 위해 5년 전에 출시되었으며, 그 이후로 AWS는 고객이 비즈니스 전반에서 ML을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 250개 이상의 새로운 기능을 추가했다.
이날 발표에선 기계 학습 수명 주기 전반에 걸쳐 모델 성능에 대한 가시성을 제공하는 새로운 거버넌스 기능이 포함됐다. 아마존 세이지 메이커 스튜디오(Amazon SageMaker Studio) 노트북 기능은 고객이 클릭 몇 번으로 데이터 품질 문제를 검사 및 해결하고, 데이터 과학 팀 간의 실시간 협업을 촉진할 수 있다. 또, 모델 검증을 자동화하고 지리 공간 데이터로 더 쉽게 작업할 수 있도록 지원한다.
한편 이 자리에서 실제 고객의 데이터 분석을 위한 AWS와의 협업 사례도 소개됐다.
온라인 여행사인 익스피디아의 라티 머시 최고 기술 책임자(CTO)는 “25년 전 시작해 여행업을 혁신하고 있다. 1억6800만명의 회원과 5만여개 B2B 파트너를 가진 기술기업으로서 수십년간 쌓인 데이터를 통해 고객의 여행 습관, 패턴 등을 공부해왔다. 데이터가 장기적인 성공을 이끈다고 보고 전반적인 플랫폼에 기계학습을 적용해 70페타바이트, 6000억건의 AI 예측에 나서고 있으며 AWS와 인프라를 현대화하고 고객의 요구에 대응하기 위한 가용성을 확보하고 있다”고 밝혔다.