AWS re:Invent 2017 – Andy Jassy 기조 연설 및 주요 신규 서비스 발표 소식

AWS re:Invent 2017 – Andy Jassy 기조 연설 및 주요 신규 서비스 발표 소식

안녕하세요. 세계 최대의 클라우드 컴퓨팅 기술 행사가 열리는 라스베가스 현지에서 생생한 소식을 전해 드리고 있습니다. 이 글에서는 본 행사의 가장 하이라이트가 되는 AWS CEO인 앤디 제시(Andy Jassy)의 첫날 기조 연설과 신규 서비스 소식에 대해 요약해 드리고자 합니다.

전 세계 4만 3천명이 참가한 이번 2017 행사는 역대 최대 규모로 6만여명의 생중계 등록자와 함께 1,300개 이상의 세션 및 네트워킹 및 전시 등으로 클라우드 컴퓨팅에 대해 배우고 공유하는 행사입니다. AWS에는 전 세계 수백 만의 활성 고객이 있으며, 스타트업 부터 대기업, 파트너사까지 클라우드 생태계의 중요한 리더가 되었습니다.

가트너에 따르면 AWS는 전체 클라우드 시장의 44.1%로 나머지 9개의 서비스 공급자를 합친 것 보다 2배가 많습니다. 이러한 시장 선도는 고객의 목소리를 듣고 매년 1천여개 이상의 신규 서비스와 기능을 출시하는 개발 접근 방법 그리고 보다 많은 클라우드 빌딩 블록을 제공함으로서 고객의 자유를 높이고 있기 때문입니다.

매년 리인벤트 기조 연설 때 마다, 고객이 AWS를 어떻게 생각하는지 그 피드백을 공유해 왔는데 올해는 새로운 것을 창조하는 작곡가와 같이 새로운 서비스를 만드는 ‘애플리케이션 빌더(Builder)’에 집중하고자 합니다.

둘다 뭔가 만들기 위한 도구를 사용하며, 창의성에 대한 장벽을 깨고, 새로운 변화에 대한 믿음을 가지고 있습니다. 이러한 빌더들은 AWS의 서비스를 다양한 차원에서 변화를 시켜왔습니다. 그 변화를 분야별로 살펴 보겠습니다.

1. 컴퓨팅 분야

서버 가상화 서비스 분야에서는 다양한 고객의 요구에 따른 인스턴스(Instance) 타입을 추가해 왔으며, 첫날 새로운 몇 가지 인스턴스 타입을 이미 발표했습니다.

• M5 인스턴스 타입: 범용 인스턴스 타입인 M4에 대한 업그레이드를 통해 성능 및 비용 절감 가능
• H1 인스턴스 타입: I3 보다 더 많은 vCPU와 메모리를 추가해 EMR 등 빅데이터 분석을 위한 맞춤형 인스턴스 타입
• P3 인스턴스 타입: 대용량 인공 지능 학습을 위한 NVidia P100 GPU 기반 고성능 인스턴스 타입 제공
• 베어 메탈 서비스: 하이퍼바이저에 대한 지속적은 혁신과 개선을 통해 하드웨어에 직접 접근함으로 탄력성, 확장성 및 신뢰성을 제공
• 스팟 인스턴스 개선: 스팟 용량의 순차 추가 기능, 간편한 가격 가격 변경, 인스턴스 하이버네이션 기능 등

콘테이너 분야에서도 이미 2014년에 Amazon ECS를 통해 도커 콘테이너 관리 서비스를 통해 편의성을 높여 왔습니다. 현재 AWS에서는 쿠버네티스를 비롯 다양한 고객들이 콘테이너 활용을 하고 있으며, 이에 대한 고객 지원을 위한 새로운 서비스를 출시합니다.

• Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (EKS): 쿠버네티스 관리형 서비스로서 3개 이상의 가용 영역에 멀티 마스터를 운영할 수 있어 가용성을 높이고, 자동 업그레이드 패치 및 다양한 AWS 서비스 연동을 통해 손쉽게 클러스터를 관리할 수 있습니다. 자세히 보기
• AWS Fargate: ECS나 EKS 등의 서버 기반 클러스터 관리가 여전히 힘든 분들을 위해서 손쉽게 도커 콘테이너를 배포할 수 있는 서비스입니다. 서버 가용성 및 부하 분산에 대한 관리 부담 없이 CPU/메모리만 지정하면 바로 콘테이너를 제공할 수 있습니다. 자세히 보기

이벤트 기반 서버리스 분야는 AWS가 개척해온 대표적 컴퓨팅 서비스로 AWS Lambda는 통해 웹 애플리케이션, API 기반 마이크로서비스, 데이터 분석, IoT 등 18개 서비스와 연동이 가능합니다. 이에 대한 더 자세한 기술적인 변화는 내일 있을 Werner Vogels 박사의 기조 연설에서 더 자세히 다뤄질 예정입니다.

이들 컴퓨팅 분야의 변화는 AWS의 다양한 보안, 인증, 관리형 서비스와 하이브리드 네트워크 등과 함께 긴밀히 합쳐져 모든 영역에서 우리가 원하는 모습으로 그대로 (Everything Is Everything) 만들어지고 있습니다.

2. 데이터베이스 분야

데이터 베이스 분야는 오랜 기간 동안 상용 벤더의 독점과 제약에 묶여 있었던 분야로서 최근까지 오픈 소스 DB 엔진으로 자유를 찾고 있습니다. 클라우드에 딱 맞는 높은 가용성 및 확장성 및 상용 엔진 대비 저렴한 가격 및 높은 성능을 가진 DB 엔진을 제공하기 위해 Amazon Aurora를 출시하였고, 지금까지 수 만개의 고객사를 확보하였습니다. 이번에 관계형 DB가 가지고 있는 스케일 아웃 대한 어려움을 해결하기 위해 새로운 서비스를 출시합니다.

• Aurora Multi-Master: 최근 Aurora의 읽기 복제본에 대한 자동 스케일링 기능을 추가하였고, 관계형 DB는 하나의 마스터를 가지고 있는 제약을 없애 읽기/쓰기에 대한 다중 마스터 기능을 통해 DB 다운 타임을 없애는 근본적인 변화를 꾀하고 있습니다. 쓰기 성능 향상 및 노드 및 AZ 장애 복원성이 뛰어나 100ms 내에 데이터 센터간 복원이 가능합니다.
• Aurora Serverless: DB 요청에 대한 탄력성을 확보하기 위해 온-디멘드 자동 스케일링을 지원하는 서버리스 DB 서비스를 출시합니다. 인스턴스 관리나 확장에 신경쓸 필요 없고, 멀티 리전에서 필요할 때만 사용 하며 데이터베이스 용량에 대해서만 과금하는 신규 서비스입니다. 자세히 보기

NoSQL 데이터베이스 분야에서도 Amazon DynamoDB를 통해 다양한 성능 개선이 이루어져 왔으며 고객 요구에 맞는 새로운 서비스를 출시합니다.

• DynamoDB Global Tables: 완전 관리형 멀티 마스터, 멀티 리전 NoSQL 데이터베이스로서 글로벌 서비스에 유리합니다. 손쉽게 설정하고 바로 사용할 수 있으며, 오늘 모든 리전에 출시합니다.
• DynamoDB Backup & Restore: 이제 손쉽게 데이터베이스 백업 및 시점 복원 기능을 제공합니다. 성능 저하 없이 DB 관련 감사 및 표준 규정 준수를 위한 백업 및 35일 이내 원하는 시점 복원이 가능합니다.

현대 애플리케이션은 소셜 네트워크, 사용자 추천 및 부정 사용 감시 등 다양한 데이터가 복잡하게 연결되어 있는 경우를 다뤄야 합니다. 이를 위해서는 기존의 관계형 DB 보다는 그래프(Graph) DB를 활용해야 할 때가 있습니다.

신규 서비스인 Amazon Neptune은 완전 관리형 그래프 DB 서비스로서 Tinkerpop 및 RDF등 기존 표준을 준수하면서 수십억개의 그래프 정보를 빠르게 쿼리할 수 있을 뿐 아니라 6개의 복제본과 백업/복원을 통한 신뢰성을 제공합니다.

3. 데이터 분석 분야

데이터 분석에서 가장 중요한 영역인 바로 데이터레이크(Data Lake) 즉, 데이터를 손쉽게 저장하고 관리할 수 있는 것이 기초가 됩니다. Amazon S3는 AWS 빅데이터 분석 서비스의 기본 저장소로서 대부분의 데이터 분석은 객체 단위로 이루어집니다. 만약 데이터를 조회할 때 일부 특징에 대한 쿼리가 있다면, 전체 데이터를 가져와야 분석해야 하는 로딩 작업이 필요가 없게 됩니다. 예를 들어, iOS10 사용자에 대한 질의만 한다면 로그 중 10% 정도만 필요할 수 있습니다.

신규로 출시하는 S3 Select 기능은 표준 SQL을 통해 S3에 대해 저장한 객체를 불러와서 데이터를 추출할 수 있으며, 이를 손쉽게 쿼리를 해결 할 수 있습니다. 기존의 방법보다 4배 이상의 빠른 성능을 보여 줍니다. 이를 좀 더 궁극적인 데이터 레이크로 확장한다면, Amazon Glacier같은 장기 데이터 보존 저장소에도 적용할 수 있을 것입니다. Glacier Select 기능을 통해 S3와 같이 장기 보존 중인 데이터를 손쉽게 추출이 가능하여, 데이터 레이크 규모와 성능을 한층 강화해 주게 됩니다.

4. 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML) 분야

누구에게나 대용량 컴퓨팅을 제공하는 클라우드와 데이터 저장소 및 분석 기능 확대는 AI/ML의 발전을 가져오고 있습니다. 많은 기업과 개발자들이 AI/ML의 중요성을 알고 뛰어들고 있으나 여전히 장벽이 존재합니다. 아마존은 장기적인 관점에서 기술의 장벽을 낮추는 일을 해왔고, AI/ML 분야 역시 마찬가지입니다.

아마존의 오랜 기간 축적해 온 인공 지능 기술을 기반으로 작년 부터 AI/ML 영역의 프레임워크, 플랫폼 서비스 그리고 애플리케이션 서비스를 출시했습니다. 딥러닝을 위한 P2/P3 GPU 인스턴스, 딥러닝 AMI, MXNet과 Gluon 같은 기반 기술 투자를 해왔습니다. 그러나, 여전히 많은 개발자들은 AI/ML 분야에서 학습 데이터 준비 부터 모델 생성, 재학습 및 모델 개선 등의 과정에 어려움을 겪고 있습니다.

• Amazon SageMaker: 손쉽게 기계 학습 모델을 만들고, 학습과 배포를 할 수 있는 서비스로 이미 만들어진 Jupyter 노트북 기반 모델에서 원클릭으로 학습 및 배포를 할 수 있습니다. 서버나 클러스터를 관리할 필요 없이 자동 확장이 가능한 완전 관리형 서비스입니다. 자세히 보기
• Amazon DeepLens: 개발자들이 손쉽게 딥러닝 모델 학습 및 개선을 할 수 있는 세계 최초의 무선 딥러닝 카메라 기기로서 GreenGrass 기반으로 SageMaker와 Lambda와 연동해서 자신이 학습한 모델을 배포할 수 있습니다. 10분만에 바로 시작할 수 있을 정도로 쉽고, 아마존에서 직접 구매를 할 수 있습니다.  자세히 보기

개발자들이 손쉽게 사용할 수 있는 딥러닝 플랫폼 서비스 뿐만 아니라 스마트 애플리케이션 개발에 AI를 활용할 수 있는 영역에서 이미지 및 음성 분야에서 인공 지능 API 서비스를 출시해 왔으며, 고객의 요구에 따른 다양한 신규 서비스를 소개합니다.

• Amazon Rekognition Video: 기존에 이미지 내 객체 및 인물 인식을 하던 기능에 더해 동영상 내 프레임 정보에서 인식 기능 및 데이터 추출이 가능합니다. 저렴한 가격에 실시간 및 배치로 동영상 처리가 가능하며, 각 영상 시점의 인식 정보를 받아 애플리케이션에 활용 가능합니다. 자세히 보기
• Amazon Kinesis Video Steram: 다양한 기기로 부터 들어오는 실시간 음성/동영상 데이터 처리를 위해서 Kinesis에서 보다 안전하게 실시간 미디어 스트림을 받아 Rekognition Video와 연동할 수 있습니다.
• Amazon Transcribe: 음성 분야에서도 Polly와 같은 음성 합성 뿐만 아니라 음성 인식 기능도 지원합니다. 영어와 스페인어를 지원하고, 음성 파일을 올리면 특정 시점에 다양한 화자의 목소리도 인식할 뿐만 아니라 전화 목소리 및 특정 단어도 지정해서 인식도 가능합니다. 자세히 보기
• Amazon Translate: 언어 분야의 기계 학습을 통한 번역 기술은 최근에 눈부시게 발전을 했으며, AWS에서도 다양한 데이터를 기반으로 기계 학습 번역 서비스를 출시합니다. 자동 언어 감지 및 실시간 번역이 가능하며, 영어, 스페인어, 중국어 등 6개 언어를 지원합니다. 자세히 보기
• Amazon Comprehend: 별도 서버를 구축 운영하지 않아도 자연어 처리 이해(NLU) 기능을 제공할 수 있어, 문서 및 텍스트 데이터에 대해 단어 엔티티, 주요 문장, 언어, 감정 분석등을 할 수 있습니다. 자세히 보기

5. 사물 인터넷(IoT) 분야

수십 억개의 커넥티드 디바이스가 사회 각 분야에서 IoT 기반 서비스를 제공하고 있으며, 장기적인 관점에서 IT 기술과 사회적인 변화를 이끌 것입니다. 다양한 센서를 통한 데이터 축적과 분석, 그리고 학습을 통해 스마트 사회가 확산되겠지만, 여전히 IoT 컴퓨팅 분야의 CPU/디스크는 너무 작고 이를 제대로 개발 및 운용하는 것은 장벽이 되고 있습니다. AWS는 시장 개척자로서 다섯 가지 분야의 장벽을 해소할 수 있는 IoT 신규 서비스를 소개합니다.

• AWS IoT 1-Click: 개발 진입 초기의 어려움을 해소하기 위해 IoT 기기에서 손쉽게 AWS Lambda 이벤트 트리거를 할 수 있는 기능으로 초기 디바이스 세팅 및 등록을 한번에 할 수 있는 람다 함수를 실행할 수 있습니다.
• AWS IoT Device Management: IoT 기기의 관리 및 운용의 어려움을 해소하기 위해 IoT 기기 원격 모니터링이 가능한 서비스로 한번에 기기를 설정하고, 안전하게 통신해서 기기 현황을 원격에서 관리할 수 있습니다.
• AWS IoT Device Defender: IoT 기기에 대한 공격을 방어하고 높은 보안 정책을 따라 기기 전체를 관리할 수 있는 서비스로 감사 규정에 따른 정책에 따라 모니터링, 이상 징후 감지 및 경보를 보내 주게 됩니다.
• AWS IoT Analytics: 대용량 IoT 데이터만을 저장 및 분석 할 수 있는 맞춤형 관리 서비스로서 기기의 코어로 부터 데이터를 주기적으로 받아 손쉬운 질의 및 기계 학습에 사용할 수 있습니다.
• Amazon FreeRTOS: 마이크로 콘트롤러(MCU) 기반 IoT 기반 운영 체제로서 기존 Greengrass가 세탁기, 냉장고 차량 등 CPU/메모리가 어느 정도 충분한 IoT 디바이스를 위한 것이라면, 전등, 화재 감지기 센서와 같은 좀 더 낮은 전원과 경량 CPU가 필요한 기기에 적합합니다. (현재 시장에는 MCU는 마이크로 프로세서(CPU) 기반 IoT 기기 보다 40배가 많이 공급되고 있습니다.) AWS IoT 서비스와 손쉽고 안전하게 연동이 되며, 주변의 Greengrass와도 통신을 할 수 있습니다. 자세히 보기
• Greengrass ML Inference: 이렇게 모여진 데이터는 엣지에서 바로 기계학습을 통한 예측이 가능합니다. 클라우드에서 학습 및 모델 개선을 이루고, 이를 디바이스에 바로 적용할 수 있습니다.

AWS 고객들은 클라우드 컴퓨팅이 이미 표준(Normal)이 되었고, 원하는 것을 선택할 수 있는 자유(Freedom)과 무엇이든지 할 수 있는 초능력(Supoerpowers)를 가진 것으로 인식하고 있습니다. 무엇이든 창조할 수 있는 빌더(Builder)들에게 이제 모든 것이 그대로 나아갈 길을 찾아 운명에 따라 변화할 것입니다.

Everthing Is Everything이라는 노래 가사 처럼 말입니다.

Everything Is Everything
모든 것은 그 모습 그대로

What is meant to be, will be
운명에 따라 일어날 것이며

After winter, must come spring
겨울 후에는 봄이 옵니다

Change, it comes eventually
결국엔 변화가 찾아옵니다

현장에 계신 분들은 오늘 소개된 신규 서비스에 대한 발표 세션이 실시간으로 업데이트 되니, 모바일 앱을 참고하시기 바라며 AWS re:Invent 신규 서비스 페이지를 참고하셔도 좋습니다.

내일은 Amazon.com CTO이신 Werner Vogels 박사님의 두번째 날 키노트가 있습니다. 생중계를 직접 보시거나, AWSKRUG 리더들이 현지에서 보내드리는 페이스북 라이브 업데이트 혹은 서울에서 열리는 밤샘 라이브 행사에 참여하실 수도 있습니다. 내일 기조 연설은 클라우드 컴퓨팅의 기술의 변화와 미래에 대한 심도 있는 발표가 될 것으로 기대합니다.

각 주요 신규 출시 서비스에 대한 링크는 현재 영문 블로그 및 제품 페이지로 연결 되며, 다음 주 한국어로 제공될 예정입니다.

– 정리: Channy(윤석찬);

Source: AWS re:Invent 2017 – Andy Jassy 기조 연설 및 주요 신규 서비스 발표 소식