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종잡을 수 없는 접속 트래픽… AWS, 머신러닝 추론으로 해결

디지털데일리 발행일 2022-05-03 14:46:11
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이상일
[디지털데일리 이상일기자] AWS코리아가 3일 온라인 미디어 브리핑을 통해 ‘2022년 1분기 AWS 서비스 주요 업데이트’ 내용을 설명하며 기업의 머신러닝 및 인공지능 도입 가속화를 위한 다양한 서비스 포트폴리오를 발표했다.

아마존웹서비스(이하AWS)는 이날 발표를 통해 아시아의 고객이 대규모로 머신러닝(ML) 모델을 배포하고, 신속하게 디지털 트윈을 만드는 한편 풀스택 애플리케이션을 구축하고 최종 사용자가 클라우드 컴퓨팅을 보다 가까이에서 사용할 수 있도록 지원하기 위한 다양한 신규 서비스 출시 소식을 발표했다.

이를 위해 AWS는 AWS IoT 트윈메이커(AWS IoT TwinMaker) 정식 출시와 AWS 앰플리파이 스튜디오(AWS Amplify Studio), 아마존 세이지메이커 서버리스 추론(Amazon SageMaker Serverless Inference) 출시에 나섰다.

온라인 미디어 브리핑에서 강성문 아키텍트는 “세이지메이커는 클라우드에서 머신러닝 프로젝트를 실행할 때 필요한 환경을 제공한다. 데이터 준비에서부터 학습, 추론, 모니터링, 운영 까지 다 포함이 되어 있다. 이러한 모든 것을 관리형으로 사용할 수 있다”고 설명했다.

이러한 세이지 메이커를 통해 기업은 머신러닝 모델 기반 예측 서비스 구현이 가능하다.

일례로 강 아키텍트는 온라인 배달 서비스를 들었다. 그는 “온라인 음식 배달 서비스 중 핵심인 추천 기능들은 머신 러닝을 이용해 백핸드에 구현이 돼 있다. 그런데 음식 배달 앱은 음식을 주문하는 시점이나 마케팅 활동 시 트래픽이 급증하게 되고 야간에는 주문이 떨어지는 등 트래픽 변동성이 심하다. 하지만 예측은 쉽지 않다”고 밝혔다.

이에 대해 그는 “추천 서비스를 제공하는 워크로드 운영이 어려운 이유인데 세이지 메이커의 서버리스 추론 서비스에서 ‘추론 해줘’라고 요청하면 트래픽이 늘어나면 내부에 대응하는 인프라가 늘어나고 또 트래픽이 없어지면 자원이 0까지 줄어 사용 요금을 절감할 수 있다”고 밝혔다.

트래픽 증감에 대한 실제 유연한 대응을 이뤄낸 사례도 소개됐다.

‘케이타운포유’라는 케이팝(kpop) 스토어 이커머스 사이트는 케이팝 팬덤 커뮤니티 기반으로 케이팝 스토어를 구현 하고 있고 5200개 이상의 글로벌 팬클럽과 월 평균 260만 명 이상의 사용자를 대상으로 서비스를 제공하고 있는 회사다.

케이타운포유 워크로드의 특징은 앨범 신규 발매나 콘서트 행사, 굿즈가 새로 나온다거나 하는 이벤트가 있으면 트래픽이 굉장히 급증했다가 현격히 줄어드는 특징들을 가지고 있다.

변동성이 심한 트래픽에 대응하기 위해 케이타운포유는 효율적으로 자원을 쓰기 위해서 클라우드를 선택했다. AWS를 활용해 개인화 추천 서비스를 강화했으며 사용자 데이터를 제공하면 추천 서비스는 AWS가 아마존 닷컴을 운영하면서 가지고 있던 알고리즘 노하우를 반영한 추천 서비스를 API 형태로 제공하고 있다.
강 아키텍트는 “관리형 서비스이기 때문에 머신러닝에 대한 코딩도 고민할 필요 없고 가용성, 스케일링도 관리형으로 제공된다”고 밝혔다.

한편 이 날 아마존 텍스트랙트 쿼리(Amazon Textract Queries)와 AWS, 아마존 프로드 디텍터(Amazon Fraud Detector) 모델을 위한 예측 설명, 아마존 커넥트를 위한 콘택트 렌즈(Contact Lens for Amazon Connect), 아마존 레드시프트(Amazon Redshift)용 AWS 데이터 익스체인지(AWS Data Eachange) 등이 소개됐으며 이밖에 아마존 오로라 서버리스 V2 (Amazon Aurora Serverless V2) 정식 출시, AWS IoT 사이트와이즈 (AWS IoT SiteWise), 아마존 EC2 (Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Hpc6a) 인스턴스 정식 출시 등을 소개했다.
이번 신규 서비스 출시 및 업데이트와 관련해 올리비에 클라인(Olivier Klein) AWS 아태지역 신기술 분야 책임자는 “2022년에는 조직들이 추천 엔진, 과학 연구, 물류, 농업, 사기 탐지 등 다양한 사용 사례에 ML을 적용하며 아시아태평양 내 ML의 채택이 높아지고 있다. AWS는 완전히 새로운 기술을 발명하고 아시아태평양 전역의 고객에게 클라우드 인프라를 보다 가까이에서 제공함으로써 계속해서 혁신을 가속화할 것”이라고 밝혔다.
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