‘8회 AWS 서밋 코리아’ 2일차…AWS 핵심 서비스와 AI 분야 활용 사례 공유

[아이티데일리] 지난 10일, AWS는 ‘8회 AWS 서밋 코리아 2022(AWS Summit Korea 2022, 이하 AWS 서밋)’를 온라인으로 개최했다. 행사 2일차인 11일에는 AWS 클라우드 기술에 대해 높은 이해와 통찰력을 갖춘 구루(guru)들을 통해 AWS의 철학과 서비스의 역사, AI 기술의 실제 활용 방법에 대해 듣는 자리가 마련됐다. 행사 진행은 AWS 윤석찬 수석테크에반젤리스트가 맡아, 연사들과의 대담 형식으로 다양한 정보와 인사이트를 공유했다.

AWS 제프 바 부사장 및 수석 에반젤리스트
AWS 제프 바 부사장 및 수석 에반젤리스트

첫 번째 연사로는 AWS 제프 바(Jeff Barr) 부사장 및 수석 에반젤리스트가 나섰다. 제프 바 부사장은 AWS가 걸어온 지난 15년 간의 발자취와 서비스 역사를 소개했다. 특히 그는 200개 이상의 서비스 중에서 AWS에 대한 기업들의 평가와 인식을 변화시키고 새로운 변화를 가져왔던, AWS의 역사에 이정표가 되는 세 가지 서비스를 제시했다.

제프 바 부사장은 가장 먼저 ‘아마존 VPC(Amazon Virtual Private Cloud)’를 소개했다. 기존 ‘아마존 EC2(Amazon EC2)’는 간단하면서도 핵심적인 구성을 모두 갖춘 네트워킹 모델을 제공했지만, 고객들은 더욱 복잡하고 세밀화된 관리가 가능한 클라우드 서비스를 원했다. 제프 바 부사장은 “‘아마존 VPC’가 출시되자 고객들은 AWS를 완전히 다른 시각으로 바라보기 시작했다”며, “AWS는 단순한 서버가 아닌 다채롭고 정교한 서비스를 제공하며, 복잡한 대규모 엔터프라이즈 환경에 즉시 적용 가능하다는 평가를 받게 됐다”고 강조했다.

컴퓨팅 분야에서 중요한 이정표가 됐던 서비스로는 서버리스(Serverless) 컴퓨팅 플랫폼 ‘AWS 람다(AWS Lambda)’가 언급됐다. 서버리스의 역사는 매우 짧지만, 개발자들의 애블리케이션 구축 방법에 대한 인식에 큰 변화를 가져왔다는 설명이다. 서버리스는 개발자들이 인프라 관리와 운영과 관련된 모든 이슈에 신경쓰지 않고 온전히 애플리케이션 아키텍처 구축과 코드 작성에만 집중할 수 있도록 한다. AWS는 ‘AWS 람다’ 출시를 시작으로 서버리스 환경의 구현과 발전에 집중하고 있으며, 앞으로도 복잡성을 줄이고 개발자들이 본연의 역할에 출실할 수 있도록 다양한 서버리스 컴포넌트들을 만들어갈 계획이다.

마지막으로 AI와 머신러닝 분야에서는 ‘세이지메이커(SageMaker)’가 언급됐다. 제프 바 부사장은 “‘세이지메이커’는 모델을 직접 설계하고 테스트하며 훈련하는 방법을 배울 수 있는 매우 유용한 도구”라며, “구축한 모델을 이해하고 평가하며 배포하는 데까지 도움을 준다”고 말했다. 또한 제프 바 부사장은 “AI와 머신러닝은 상대적으로 최신 기술이지만 이미 많은 고객들에게 실질적인 혜택을 제공하고 있으며, AWS 역시 해당 분야에 투자를 확대하며 새로운 기능들을 출시하고 있다”고 밝혔다.

AWS 윤석찬 수석테크에반젤리스트
AWS 윤석찬 수석테크에반젤리스트

이어 AWS 윤석찬 수석테크에반젤리스가 AWS가 제공하는 AI 서비스에 대해 간략히 소개했다. 현재 AWS는 다양한 고객들의 수요에 대응하기 위해 △머신러닝 프레임워크 및 인프라 △머신러닝 서비스 △AI 서비스 등 3가지 영역으로 나누어 폭넓고 깊이있는 서비스를 제공하고 있다.

가장 아래에 위치한 ‘머신러닝 프레임워크 및 인프라’에서는 데이터 과학자들이 ‘텐서플로우(TensorFlow)’나 ‘파이토치(PyTorch)’ 같은 프레임워크를 사용해 맞춤형 딥러닝 모델을 만들고 학습시킬 수 있도록 돕는다. 그러나 일반적인 데이터 과학자들이나 머신러닝 엔지니어들은 이같은 인프라까지 다루는 것은 어려워하는 경우가 많다. 이 경우 ‘머신러닝 서비스’ 레벨에 위치한 ‘세이지메이커’를 활용할 수 있다. ‘세이지메이커’는 데이터 수집과 모델 훈련, 튜닝, 배포, 관리까지 도와주는 완전 관리형 서비스다. 이를 통해 복잡한 머신러닝 인프라 관리를 간편하게 수행하고 본연의 AI 서비스 개발에 집중할 수 있다.

한편 ‘AI 서비스’는 고객들이 API 호출만으로도 다양한 분야에 특화된 AI 기능을 활용할 수 있는 단계다. 이미지 인식, 음성 인식 및 합성, 챗봇, 상품 추천이나 예측 등 수많은 AI 서비스들이 탑재돼있으며, 이를 통해 AI 전문가가 없거나 관련 역량을 갖추지 못한 기업도 자사의 앱에 AI 기술을 활용할 수 있다.

업스테이지 김성훈 대표
업스테이지 김성훈 대표

다음은 업스테이지 김성훈 대표가 연사로 나섰다. 김 대표는 딥러닝과 AI 기술이 모든 산업계에 막대한 혜택을 가져다줄 수 있음을 강조하면서도, 관련 기술의 난이도가 높아 도입 장벽이 매우 높다는 점을 지적했다. 이에 AI 기술에 대한 도입 장벽을 낮추기 위해 업스테이지를 창업, 다양한 기업들이 손쉽게 자사의 비즈니스에 AI를 접목할 수 있도록 돕고 있다.

업스테이지는 AI 모델 구축과 관리, 배포에 이르기까지 모든 과정을 통합해 제공하는 AI 팩(AI Pack)을 주요 비즈니스 모델로 내세우고 있다. 이 과정에서 AWS 클라우드와의 높은 시너지를 통해 접근성을 높였다. 김 대표는 “기본적으로 AI 팩을 만들 때 AWS 인프라를 활용한다. 이미 많은 고객들이 AWS를 통해 자사의 데이터와 서비스들을 관리하고 있으며, AI 모델도 바로 그렇게 서빙되고 모니터링될 수 있는 체계가 만들어져야 한다”고 강조했다.

멋쟁이사자처럼 이두희 대표
멋쟁이사자처럼 이두희 대표

마지막 연사는 멋쟁이사자처럼 이두희 대표가 나섰다. 멋쟁이사자처럼은 비영리 코딩 교육 동아리로 시작해 기업으로 성장한 프로그래밍 교육 스타트업이다. 이 대표는 먼저 코딩 교육에 있어 클라우드가 필수적임을 강조하며, 이러한 영역에서 AWS가 중추적인 역할을 하고 있다고 밝혔다. 실습 중에 학생이 서비스를 만들면 어딘가에 올려서 테스트해야 하는데, 테스트를 위한 서버를 세팅하고 인프라를 구축하는 것은 어불성설이다. 이때 아마존의 ‘AWS 에듀케이트(AWS Educate)’ 프로그램을 활용하면 본인이 만든 서비스를 바로 올려보고 다른 사람들과 공유할 수 있어 매우 편리하다.

이 대표는 “최근 교육 과정에서 클라우드 기반 웹 IDE 서비스 ‘AWS 클라우드나인(AWS Cloud9)’을 많이 쓰고 있다. 또한 AI 및 머신러닝 학습을 진행할 때 굉장히 많은 도구와 비용이 발생하는데, 최근에 AWS에서 머신러닝 기술에 대한 무료 설정 액세스 기능을 제공하는 ‘세이지메이커 스튜디오 랩(SageMaker Studio Lab)’을 출시하면서 학생들이 비용 부담 없이 학습을 진행할 수 있게 됐다”고 설명했다.

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