엣지 기반 AWS IoT Things Graph, Amazon SageMaker Neo 서비스 서울 리전 출시

AWS 고객이 클라우드 외부 엣지(Edge) 기반에서 활용할 수 있는 신규 서비스와 기능을 지속적으로 추가하고 있습니다. 예를 들어, 스마트 공장, 스마트 시티 등의 사물 인터넷(IoT) 환경과 이를 위한 기계 학습 모델 적용을 위한 서비스를 위해 AWS IoT 및 Amazon AI 서비스 기능이 많이 추가되고 있습니다.

한국 고객의 요청이 많이 증가하고 있어 이번에 대표적으로 AWS IoT Things Graph와 Amazon SageMaker Neo 등이 서울 리전에 출시하였습니다.

AWS IoT Things Graph 출시

AWS IoT Things Graph는 여러 디바이스와 웹 서비스를 시각적으로 연결하여 IoT 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 서비스로서 서울 리전에 출시되었습니다.

손쉬운 인터페이스를 사용하여 여러 모델을 쉽게 결합해 IoT 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. 인기 있는 디바이스 유형(카메라, 동작 센서, 스위치 등)과 웹 서비스(Amazon Simple Storage Service(S3), Amazon Rekognition, AWS Lambda 등)에 사전 구축된 모델 라이브러리를 사용하거나, 자체 사용자 지정 모델을 만들 수 있습니다.

또한, 클릭 몇 번으로 IoT 애플리케이션을 패키징하고 AWS 또는 AWS IoT Greengrass 지원 디바이스에 배포할 수 있습니다. IoT Things Graph는 디바이스와 웹 서비스 간의 상호 작용을 조율하며 실패한 단계를 재시도하므로 워크플로가 계속 원활하게 실행됩니다. 애플리케이션이 실행되는 동안 지표를 추적하고, 경보를 설정하고, 로그 파일을 확인하고, 실시간 상태 업데이트를 감시할 수 있습니다.

더 자세한 소개 및 사용법은 AWS IoT Things Graph – 시각적 애플리케이션 개발 도구 정식 출시를 참고하시기 바랍니다.

Amazon SageMaker Neo 출시

Amazon SageMaker Neo를 사용하면 Amazon SageMaker에서 기계 학습 모델을 훈련한 후, Amazon EC2 인스턴스, SageMaker 엔드포인트 및 AWS Greengrass로 관리되는 디바이스 등 다양한 위치에서 추론 작업 시 최적의 성능으로 실행할 수 있도록 최적화된 컴파일 방법을 제공합니다. 이제 서울 리전에서도 사용 가능합니다.

TensorFlow, Apache MXNet, PyTorch, ONNX 및 XGBoost 같은 ML 프레임워크 및 ARM, 인텔 및 NVIDIA를 지원하며 곧 Cadence, Qualcomm 및 Xilinx 하드웨어를 지원할 예정입니다. Apache Software 라이선스 아래 오픈 소스 코드로 릴리스되므로 하드웨어 벤더에서 자체 프로세서 및 디바이스를 사용자 지정할 수 있습니다.

더 자세한 소개 및 사용 방법은 Amazon SageMaker Neo – 다양한 하드웨어를 위한 기계학습 모델 컴파일러를 참고하시기 바랍니다.

AWS IoT 서비스와 AI 서비스를 활용하여 다양한 엣지 기반 스마트 애플리케이션 구축 사례가 많아지길 기대합니다.

– Channy(윤석찬);

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