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AWS, 머신러닝 서비스 차세대 버전 공개… 데이터·분석·AI 통합 플랫폼 구축 아마존 웹 서비스(AWS)가 머신러닝 서비스인 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)의 차세대 버전을 발표했습니다. 이번 업데이트를 통해 SQL 분석, 페타바이트 규모 빅데이터 처리, 데이터 탐색 및 통합, 모델 개발 및 훈련, 생성형 AI 등 다양한 기능을 하나의 통합 플랫폼으로 제공합니다. 새롭게 선보이는 세이지메이커 통합 스튜디오(SageMaker Unified Studio)는 고객이 조직 내 데이터를 손쉽게 찾고 접근할 수 있도록 지원합니다. 또한, 목적에 맞게 설계된 AWS 분석, 머신러닝(ML), AI 기능을 통합하여 고객이 최적의 도구를 활용해 데이터를 활용하고 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있도록 돕습니다. 아마존 Q 개발자(Amazon Q Developer)는 데이터 탐색, 코딩, SQL 생성, 데이터 통합 등 개발 작업을 지원합니다. 세이지메이커 카탈로그(SageMaker Catalog)와 내장된 거버넌스 기능은 올바른 사용자가 올바른 목적으로 올바른 데이터, 모델, 개발 아티팩트에 접근할 수 있도록 보장합니다. 새로운 세이지메이커 레이크하우스(SageMaker Lakehouse)는 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스, 엔터프라이즈 애플리케이션 전반의 데이터를 통합하여 세이지메이커 통합 스튜디오 내에서 데이터에 쉽게 접근하고 작업할 수 있도록 합니다. 또한, 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)와 호환되는 익숙한 AI 및 ML 도구 또는 쿼리 엔진을 사용할 수 있습니다. 주요 소프트웨어 서비스(SaaS) 애플리케이션과의 새로운 제로ETL(Zero-ETL) 통합은 복잡한 데이터 파이프라인 없이도 서드파티 SaaS 애플리케이션의 데이터를 세이지메이커 레이크하우스 및 아마존 레드쉬프트(Amazon Redshift)에서 분석 또는 ML 용도로 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. Adastra, Confluent, Etleap, idealista, Informatica, Lennar, Natera, NatWest Group, NTT Data, Roche, Tableau, Toyota Motor North America 등 다수의 고객사 및 파트너사들이 이미 차세대 세이지메이커를 통해 데이터, 분석, AI 이니셔티브를 통합하고 있습니다. AWS의 데이터 및 AI 부문 부사장인 스와미 시바수브라마니안(Swami Sivasubramanian)은 "분석과 AI의 융합을 목격하고 있으며, 고객들은 과거 분석부터 ML 모델 훈련, 생성형 AI 애플리케이션에 이르기까지 점점 더 상호 연결된 방식으로 데이터를 사용하고 있습니다."라며, "이러한 워크로드를 지원하기 위해 많은 고객들이 이미 아마존 세이지메이커, 아마존 EMR, 아마존 레드쉬프트, 아마존 S3 데이터 레이크, AWS Glue와 같은 목적별 분석 및 ML 도구 조합을 사용하고 있습니다. 차세대 세이지메이커는 이러한 기능과 몇 가지 흥미로운 새로운 기능을 통합하여 고객에게 데이터 처리, SQL 분석, ML 모델 개발 및 훈련, 생성형 AI에 필요한 모든 도구를 세이지메이커 내에서 직접 제공합니다."라고 말했습니다. 아마존 세이지메이커 통합 스튜디오를 통한 협업 및 빠른 개발 현재 수십만 명의 고객이 세이지메이커를 사용하여 ML 모델을 구축, 훈련 및 배포하고 있습니다. 또한 많은 고객이 SQL 분석, 검색 분석, 빅데이터 처리, 스트리밍 분석을 포함한 광범위한 워크로드를 지원하기 위해 AWS의 포괄적인 분석 서비스에 의존하고 있습니다. 점점 더 많은 고객이 이러한 도구를 개별적으로 사용하는 것이 아니라, 분석, ML, 생성형 AI를 조합하여 인사이트를 도출하고 사용자에게 새로운 경험을 제공하고 있습니다. 이러한 고객들은 익숙한 AWS 분석, ML, 생성형 AI 도구와 모든 데이터에 대한 쉬운 접근성, 그리고 팀 또는 조직 내 다른 구성원과 데이터 프로젝트를 쉽게 협업할 수 있는 기능을 통합한 통합 환경의 이점을 누릴 수 있습니다. 차세대 세이지메이커에는 새로운 통합 스튜디오가 포함되어 사용자가 조직 내 모든 데이터에 접근하고, 일반적인 데이터 사용 사례에 대한 최적의 도구를 사용하여 데이터를 활용하며, 팀 및 역할 간 협업을 통해 데이터 및 AI 이니셔티브를 확장할 수 있는 단일 데이터 및 AI 개발 환경을 제공합니다. 세이지메이커 통합 스튜디오는 아마존 베드록(Amazon Bedrock), 아마존 EMR, 아마존 레드쉬프트, AWS Glue 및 기존 세이지메이커 스튜디오에서 고객이 현재 즐기고 있는 다양한 독립형 스튜디오, 쿼리 편집기 및 시각적 도구의 기능을 통합합니다. 이를 통해 고객은 이러한 기능을 쉽게 접근하고 사용하여 데이터를 검색 및 준비하고, 쿼리 또는 코드를 작성하고, 데이터를 처리하고, ML 모델을 구축할 수 있습니다. 아마존 Q 개발자는 데이터 탐색, 코딩, SQL 생성, 데이터 통합과 같은 개발 작업을 지원합니다. 예를 들어, 사용자는 아마존 Q에게 "제품 판매를 더 잘 파악하기 위해 어떤 데이터를 사용해야 합니까?"라고 묻거나 "제품 카테고리별 총 수익을 계산하는 SQL을 생성해 주세요."라고 요청할 수 있습니다. 사용자는 데이터, 모델, 애플리케이션 및 기타 아티팩트를 팀 또는 조직 구성원과 안전하게 게시하고 공유하여 데이터 자산의 검색 가능성과 사용을 가속화할 수 있습니다. 세이지메이커 통합 스튜디오 내의 아마존 베드록 통합 개발 환경(IDE)을 통해 사용자는 아마존 베드록의 고성능 파운데이션 모델과 에이전트, 가드레일, 지식 베이스, 플로우와 같은 도구를 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 빠르고 쉽게 구축 및 배포할 수 있습니다. 세이지메이커 통합 스튜디오에는 데이터 검색, 공유 및 거버넌스 기능이 내장되어 있어 분석가, 데이터 과학자 및 엔지니어는 사용 사례에 필요한 올바른 데이터를 쉽게 검색하고 찾을 수 있으며, 원하는 보안 제어 및 권한을 적용하고, 액세스 제어를 유지하며, 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다. 영국을 선도하는 은행으로 1,900만 명 이상의 고객에게 서비스를 제공하는 NatWest Group은 데이터 엔지니어링, SQL 분석, ML 및 생성형 AI 워크로드를 위해 여러 도구를 사용합니다. 세이지메이커 통합 스튜디오를 통해 NatWest Group은 이러한 워크로드를 지원하는 조직 전체의 단일 통합 환경을 갖추게 될 것이며, 데이터 사용자가 분석 및 AI 기능에 접근하는 데 필요한 시간을 50% 단축하여 여러 서비스를 관리하는 데 드는 시간을 줄이고 고객을 위한 혁신에 더 많은 시간을 할애할 수 있을 것으로 예상합니다. 아마존 세이지메이커 데이터 및 AI 거버넌스를 통한 엔터프라이즈 보안 요구 충족 차세대 세이지메이커는 조직 전반의 데이터 및 AI 검색, 거버넌스 및 협업을 간소화합니다. 아마존 데이터존(Amazon DataZone) 기반의 세이지메이커 카탈로그를 통해 관리자는 단일 권한 모델과 세분화된 제어를 사용하여 일관된 액세스 정책을 정의하고 구현할 수 있으며, 여러 팀의 데이터 작업자는 생성형 AI가 생성한 비즈니스 컨텍스트 메타데이터로 강화된 승인된 데이터 및 모델을 안전하게 검색하고 액세스할 수 있습니다. 관리자는 모델, 도구 및 데이터 소스 전반에 걸쳐 권한을 쉽게 정의하고 시행할 수 있으며, 맞춤형 안전 장치는 AI 애플리케이션을 안전하고 규정을 준수하도록 돕습니다. 고객은 또한 세이지메이커 내에서 데이터 분류, 독성 감지, 가드레일 및 책임 있는 AI 정책을 통해 AI 모델을 보호할 수 있습니다. 아마존 세이지메이커 레이크하우스를 통한 데이터 사일로 감소 및 데이터 통합 현재 아마존 S3(Amazon Simple Storage Service)에 100만 개 이상의 데이터 레이크가 구축되어 고객이 데이터를 중앙 집중화하고 AWS 분석, AI 및 ML 도구를 사용하여 가치를 창출할 수 있습니다. 데이터 레이크는 고객이 데이터를 있는 그대로 저장할 수 있도록 하여 여러 소스의 데이터를 쉽게 결합할 수 있습니다. 고객은 여러 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스에 걸쳐 데이터가 분산되어 있을 수 있으며, 이러한 모든 데이터를 통합하는 간단한 방법에 대한 이점을 얻을 수 있습니다. 세이지메이커 레이크하우스는 아마존 S3 데이터 레이크, 레드쉬프트 데이터 웨어하우스 및 연합 데이터 소스에 저장된 데이터에 대한 통합 액세스를 제공하여 데이터 사일로를 줄이고 데이터가 물리적으로 어떻게, 어디에 저장되어 있든 데이터를 쉽게 쿼리할 수 있도록 합니다. 세이지메이커의 이 새로운 아파치 아이스버그 호환 레이크하우스 기능을 통해 고객은 세이지메이커 통합 스튜디오 내에서, 그리고 아파치 아이스버그 개방형 표준과 호환되는 익숙한 AI 및 ML 도구 및 쿼리 엔진을 사용하여 모든 데이터에 액세스하고 작업할 수 있습니다. 이제 고객은 SQL 분석, 임시 쿼리, 데이터 과학, ML 및 생성형 AI를 포함한 사용 사례를 지원하기 위해 데이터가 물리적으로 어떻게, 어디에 저장되어 있든 선호하는 분석 및 ML 도구를 데이터에 사용할 수 있습니다. 세이지메이커 레이크하우스는 레이크하우스의 모든 분석 및 AI 도구에서 일관되게 적용되는 통합된 세분화된 액세스 제어를 제공하여 고객이 한 번 권한을 정의하고 조직 전체에 데이터를 안전하게 공유할 수 있도록 합니다. 제약 및 진단 분야의 글로벌 선두 주자인 Roche는 세이지메이커 레이크하우스를 사용하여 레드쉬프트 및 아마존 S3 데이터 레이크의 데이터를 통합하고, 데이터 사일로를 제거하며, 팀 간 상호 운용성을 향상시키고, 사용자가 비용이 많이 드는 데이터 이동이나 중복된 보안 액세스 제어 없이 원활하게 데이터를 활용할 수 있도록 할 것입니다. 세이지메이커 레이크하우스를 통해 Roche는 데이터 처리 시간을 40% 단축하여 데이터 관리보다는 비즈니스 추진에 더 집중할 수 있을 것으로 예상합니다. SaaS 애플리케이션과의 새로운 제로ETL 통합을 통한 SaaS 데이터의 빠르고 쉬운 액세스 운영 전반에 걸쳐 데이터를 진정으로 활용하려면 데이터 위치에 관계없이 모든 데이터에 대한 원활한 액세스가 필요합니다. 이것이 AWS가 제로ETL 미래에 투자한 이유이며, 데이터 통합이 더 이상 지루하고 수동적인 노력이 아니며 고객이 필요한 곳으로 데이터를 쉽게 가져갈 수 있습니다. 여기에는 아마존 오로라 MySQL 및 PostgreSQL, 아마존 RDS for MySQL, 아마존 다이나모DB(Amazon DynamoDB)와 아마존 레드쉬프트 간의 제로ETL 통합이 포함되어 고객이 인기 있는 관계형 및 비관계형 데이터베이스의 데이터를 레드쉬프트 및 세이지메이커 레이크하우스에서 분석 및 ML 용도로 빠르고 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 운영 데이터베이스 및 데이터 레이크 외에도 많은 고객은 SaaS 애플리케이션에 중요한 엔터프라이즈 데이터를 저장하고 있으며, 분석 및 ML을 위해 이 데이터에 쉽게 액세스할 수 있으면 이점을 얻을 수 있습니다. SaaS 애플리케이션과의 새로운 제로ETL 통합을 통해 고객은 다음과 같은 애플리케이션의 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다.