[디지털데일리 권하영기자] 전세계 수억명의 사용자와 각 디바이스를 연결하는 삼성전자 ‘스마트싱스(SmartThings)’는 어떻게 방대한 연결성과 실시간성이라는 도전과제에 맞서 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼을 구축할 수 있었을까?

강동완 삼성전자 프로는 지난 16일 서울 코엑스 컨벤션센터에서 아마존웹서비스(AWS)가 개최한 ‘AWS 서밋 서울 2024’에서 세션 발표자로 나서 이같은 질문에 대한 해답으로 ‘아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)’를 제시했다.

삼성전자의 스마트싱스는 스마트 기기를 제어하고 관리하는 IoT 플랫폼이다. 각종 가전과 연동돼 편리하게 제어하는 것을 포함해 다양한 홈모니터링과 홈케어가 가능하다. 만약 스마트싱스 연동을 지원하는 스마트 아파트에 살고 있다면 아파트에 연결된 홈네트워크에 연동한 난방기나 엘리베이터도 직접 제어할 수 있다.

이처럼 다양한 편의 정보를 통합적으로 관리해주는 스마트싱스는 현재 수백여개 마이크로서비스로 구성돼 있으며, 전세계 수많은 사용자가 1억개 이상 기기를 스마트하게 연결해 사용하고 있다. 특히 스마트싱스에 도입된 클라우드는 다양한 이벤트를 하루에 100억개 이상 실시간으로 처리한다.

강동완 프로는 “이렇게 거대해진 플랫폼에서 우리는 앞으로 사용자들에게 어떤 유익한 기능을 제공할지 고민하게 됐다”며 “그래서 우리는 기기로부터 발생하는 이벤트 데이터를 체계적으로 수집하고 가동하는 인공지능(AI) 모델을 통해, 이 데이터를 활용한 새 이벤트를 생성할 수 있는 스마트 인텔리전스 플랫폼을 구축했다”고 설명했다.

이 플랫폼 구축에 있어 중요한 필요 요소는 4가지였다. 먼저, 기기에서 발생하는 이벤트를 사용해 다양한 AI 모델이 잘 구성될 수 있는 서빙 환경을 제공해야 한다. 그 다음, 데이터 분석부터 모델 학습 및 배포까지 자동화될 수 있는 파이프라인을 구축해야 한다. 셋째, 사용자 일정에 맞는 실시간 개인 맞춤형 스케줄링이 필요했다. 마지막으로, 서비스 기능 적용도 중요했다.

강 프로는 “그래서 우리는 플랫폼을 구축하는 데 ‘아마존 세이지메이커’를 선택했다”며 “가장 큰 이유는 광범위한 AI 스택 지원으로 필요한 기능을 선택적으로 빠르게 해주기 때문”이라고 밝혔다. 또한 “세이지메이커를 통해 모델을 간편하게 학습시킬 수도 있었고, 모델 개발 뿐만 아니라 서비스 개발이나 운영 측면에서도 다양하게 개발된 모델을 배포해 모델 모니터링부터 간편하게 통합 가능했다”고 설명했다.

이어 “모델의 특성에 따라 요구되는 하드웨어 리포트도 정말 다양하고, 오토 스케일링을 통해 효과적으로 처리하면서도 비용 최적화된 운영이 가능했다”고 덧붙였다.

같은 세션에서 현륜식 AWS 솔루션즈 아키텍트는 “아마존 세이지메이커는 데이터 과학자 및 비즈니스 분석가까지 사용할 수 있는 다양한 솔루션 및 도구를 제공하며, 필요에 따라 선택적으로 사용할 수도 있다”며 “또 파운데이션모델(FM)을 이용하거나 자체 모델을 구축할 수도 있다”고 소개했다.

그에 따르면, 세이지메이커는 크게 4단계 서비스를 가진다. 먼저 데이터 탐색 및 전처리, 피처 생성 단계를 거쳐, 구축·개발 단계에선 몇 번의 클릭만으로 전처리 훈련·배포를 할 수 있는 자동화 방식을 수행한다. 또 사용자정의알고리즘을 이용해 로컬에서 빠르게 프로토타이핑할 수 있게 지원한다. 그 다음 훈련단계에선 대용량 모델 훈련이나 파라미터 변경시 모델 비교, 이 외 스팟 인스턴스를 통해 학습시 최대 90% 비용 절감이 가능하다. 마지막 배포·관리 단계에선 짧은 지연시간과 높은 처리량을 제공하는 배포 옵션과 인스턴스상 여러 모델 서빙을 통해 추론 비용을 절감할 수 있다.

강 프로는 “우리는 여기서 멈추지 않고 사용자에게 편리하고 고도화된 기능을 제공할 수 있도록 다양한 모델을 지속적으로 개발하고 있다”며 “스마트싱스 인텔리전스 플랫폼과 함께 더 편리한 일상이 되도록 앞으로의 여정은 계속될 것”이라 강조했다.