아마존 EC2 인스턴스부터 제로ETL·서플라이체인·클린룸까지…AWS가 선보인 최신 주요 기술들
아마존웹서비스(AWS)가 개최하는 연례 행사인 ‘리인벤트(re:Invent)’가 지난 11월 28일부터 12월 2일(현지시간)까지 미국 라스베이거스에서 열렸다.
아담 셀립스키(Adam Selipsky) AWS 최고경영자(CEO)는 키노트에서 5만명 이상의 고객과 파트너가 참여했고 30만명 이상이 버추얼로 등록해 참가했다고 말해, 11번째를 맞은 올해 리인벤트 행사가 성황리에 개최됐음을 알렸다.
예년처럼 올해 리인벤트 2022 행사에서도 AWS는 수십가지 최신 서비스들을 발표했다. 이 가운데 새로운 고성능 컴퓨팅 인스턴스부터 데이터 통합·분석·거버넌스, 보안과 시뮬레이션, 공급망관리 등까지, 발표된 주요 서비스들을 정리해 소개한다.
<순서>
1. AWS 칩으로 구동되는 새로운 EC2 인스턴스
2. 아마존 오픈서치 서버리스
3. 아마존 레드시프트와 아마존 오로라 제로 ETL 통합
4. 아마존 데이터존
5. AWS, 아마존 시큐리티 레이크
6. AWS 심스페이스 위버
7. AWS 서플라이체인
8. AWS 클린룸
AWS 칩으로 구동되는 새로운 EC2 인스턴스
3개의 새로운 아마존 일래스틱 컴퓨트 클라우드(Amazon Elastic Compute Cloud, 이하 아마존 EC2) 인스턴스를 발표했다. 3개의 새로운 AWS 자체 설계 칩으로 구동되는 신규 인스턴스는 광범위한 워크로드에 대해 더 낮은 비용으로 더 뛰어난 컴퓨팅 성능을 고객에 제공한다.
– Hpc7g 인스턴스 (곧 출시)
새로운 AWS 그래비톤3E(Graviton3E) 칩으로 구동되는 Hpc7g 인스턴스는 AWS 아마존 EC2 상에서 고객의 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드, 날씨 시뮬레이션, 유전체학, 분자역학 등을 위한 최고의 가격 대비 성능을 제공한다. 현재 세대인 C6gn 인스턴스에 비해 최대 2배 높은 부동소수점 성능과 현재 세대 Hpc6a 인스턴스 대비 최대 20% 더 높은 성능을 구현했다. 따라서 고객은 최대 수만 개 코어로 구성된 HPC 클러스터에서 복잡한 계산을 수행할 수 있다. 또한 Hpc7g 인스턴스는 모든 AWS 인스턴스 유형에서 높은 메모리 대역폭과 200Gbps 엘라스틱 패브릭 어댑터(EFA) 네트워크 대역폭을 제공하므로 HPC 애플리케이션의 결과를 더 빨리 얻을 수 있다. 고객은 오픈소스 클러스터 관리 도구인 AWS 패러렐클러스터(ParallelCluster)와 함께 Hpc7g 인스턴스를 사용해 다른 인스턴스 유형과 함께 Hpc7g 인스턴스를 프로비저닝할 수 있게 되어, 동일한 HPC 클러스터 내에서 다양한 워크로드 유형을 실행할 수 있는 유연성을 제공한다.
– C7gn 인스턴스 (프리뷰)
새로운 AWS 니트로 카드(Nitro Cards)를 탑재한 C7gn 인스턴스는 최고 수준의 네트워크 대역폭과 패킷 속도, 네트워크 집약적 워크로드를 위한 최고의 가격 대비 성능을 제공한다. 고객은 아마존 EC2 네트워크 최적화 인스턴스를 사용해 방화벽, 가상 라우터, 로드밸런서와 같은 네트워크 가상 어플라이언스나 데이터 암호화와 같이 가장 까다로운 네트워크 집약적 워크로드를 실행한다. 또 늘어난 네트워크 트래픽을 처리하거나 최종 사용자에게 더 나은 경험을 제공하기 위해 처리 시간을 줄이기 위해서 이러한 워크로드의 성능을 확장해야 한다. 데이터 처리 시간을 줄이기 위해 향상된 초당 패킷 성능, 더 높은 네트워크 대역폭, 더 빠른 암호화 성능이 필요하다.
C7gn 인스턴스는 네트워크 가속 기능이 있는 새로운 5세대 니트로 AL10 칩으로 구동되는 새로운 AWS 니트로 카드를 포함한다. 이 인스턴스는 아마존 EC2 네트워크 최적화 인스턴스에서 최고 수준의 네트워크 대역폭과 패킷 처리 성능을 제공하며, 동시에 사용 전력을 줄인다. 니트로 카드는 호스트 CPU에서 특수 하드웨어로 기능에 대한 인풋·아웃풋(I/O)을 오프로드하고 가속화해 거의 모든 아마존 EC2 인스턴스 리소스를 고객 워크로드에 제공함으로써 CPU 사용률은 낮추면서 보다 일관된 성능을 제공한다. 새로운 AWS 니트로 카드를 통해 C7gn 인스턴스는 CPU 당 최대 2배의 네트워크 대역폭과 최대 50% 향상된 초당 패킷 처리 성능을 구현하며, 현재 세대 네트워킹에 최적화된 아마존 EC2 인스턴스와 비교해 EFA(Elastic Fabric Adapter) 네트워크 지연 시간을 줄일 수 있다. 5세대 니트로 카드는 4세대와 비교해 와트당 성능이 40% 향상돼 워크로드 전력 소비도 낮춘다.
– Inf2 인스턴스 (프리뷰)
새로운 AWS 인퍼런시아2(Inferentia2) 칩으로 구동되는 Inf2 인스턴스는 최대 1750억개의 파라미터를 가진 대규모의 딥러닝 모델을 지원한다. 또한 기존 반올림 모드에 비해 성능과 정확도를 높여주는 확률적 반올림을 지원하는 첫 번째 클라우드 인스턴스다.
고객은 머신러닝(ML) 추론용 통합 소프트웨어 개발 키트(SDK)인 AWS 뉴런(AWS Neuron)을 사용해 Inf2 인스턴스를 시작할 수 있다. AWS 뉴런은 파이토치(PyTorch)나 텐서플로우(TensorFlow)와 같은 인기 있는 ML 프레임워크와 통합돼 고객이 최소한의 코드 변경으로 기존 모델을 Inf2 인스턴스에 배포할 수 있도록 지원한다. 대규모 모델을 여러 칩으로 분할하려면 칩 간에 빠른 통신이 필요하므로 Inf2 인스턴스는 초당 192GB의 링 연결을 제공하는 AWS의 인스턴스 내 고속 인터커넥트인 뉴런링크(NeuronLink)를 지원한다. Inf2 인스턴스는 현재 세대 Inf1 인스턴스에 비해 최대 4배 높은 처리량과 최대 10배 낮은 지연 시간을 제공하며, GPU 기반 인스턴스에 비해 와트당 성능이 최대 45% 향상됐다. 아마존 EC2에서의 ML 추론에 대해 최저 비용으로 최저 지연 시간을 구현한다.
아마존 오픈서치 서버리스 (프리뷰)
AWS 데이터 분석 서비스 제품군 가운데 유일하게 서버리스 기능을 제공하지 않았던 아마존 오픈서치 서버리스(Amazon OpenSearch Serverless)가 이번에 발표됐다. 아마존 오픈서치는 실시간 애플리케이션 모니터링, 로그 분석, 웹사이트 검색 등 검색과 분석 워크로드를 위한 서비스로, 수만 명의 AWS 고객이 사용하고 있다. 이러한 검색과 분석 워크로드 중 다수는 사용량이 갑작스럽게 종종 급증하는 경향이 있어 용량 계획을 어렵게 만든다.
아마존 오픈서치 서버리스는 오픈서치 인프라를 자동으로 프로비저닝, 구성, 확장해 예측할 수 없는 워크로드에 대해서도 빠른 데이터 수집과 밀리초 쿼리 응답을 구현한다. 아마존 오픈서치 서버리스를 사용하면 데이터 수집, 검색 리소스가 독립적으로 확장되므로 성능에 영향을 주지 않고 작업을 동시에 실행할 수 있다. 아마존 오픈서치 서버리스를 사용하는 고객은 로그 데이터 이해, 이상 징후 식별, 검색 관련성 순위 확인을 위해 기본 제공되는 데이터 시각화를 포함한 아마존 오픈서치 서비스 기능과 함께 서버리스 혜택(자동 프로비저닝, 온디맨드 확장, 종량제 요금 등)을 이용할 수 있다.
아마존 레드시프트와 아마존 오로라 제로 ETL 통합 (프리뷰)
AWS는 페타바이트 데이터의 고성능 데이터 웨어하우징과 분석 워크로드를 실행하는 아마존 레드시프트와, 구매와 예약, 금융 거래 등 트랜잭션 데이터를 MySQL과 PostgreSQL 호환 관계형 데이터베이스(DB)에 저장하는 아마존 오로라의 제로 데이터 추출·변환·적재(ETL) 통합을 발표했다.
이번 제로 ETL 통합으로 트랜잭션 데이터는 아마존 오로라에 기록되고 아마존 레드시프트에서 원활하게 사용할 수 있게 된 후 몇 초 후에 자동으로 지속적으로 복제된다. 아마존 레드시프트에서 데이터를 사용할 수 있게 되면, 고객은 데이터 분석을 즉시 시작하고 데이터 공유나 아마존 레드시프트 ML과 같은 고급 기능을 적용해 총체적이고 예측 가능한 인사이트를 얻을 수 있다. 고객은 여러 아마존 오로라 DB 클러스터의 데이터를 동일한 아마존 레드시프트 인스턴스로 복제해 여러 애플리케이션에서 인사이트를 얻을 수 있다. 앞으로 기업은 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하거나 유지 관리할 필요 없이 아마존 오로라를 사용해 트랜잭션 DB 요구를 지원하고 아마존 레드시프트를 사용해 분석을 강화할 수 있다.
현재 기업들은 트랜젝션 데이터를 분석하는 트랜잭션 데이터를 분석하기 위해 데이터를 저장하는 관계형 데이터베이스, 분석을 수행하는 데이터 웨어하우스, 관계형 데이터베이스와 데이터 웨어하우스 간의 ETL 데이터에 대한 데이터 파이프라인의 세 부분으로 구성된 솔루션에 의존한다. 데이터 파이프라인은 구축 비용이 많이 들고 관리가 까다로울 수 있으므로, 개발자는 맞춤형 코드를 작성하고 수요에 맞게 확장할 수 있도록 인프라를 지속적으로 관리해야 한다. 일부 기업은 이 프로세스만을 위한 팀을 유지하기도 한다. 또 데이터를 분석할 준비가 되기까지 며칠이 걸릴 수 있으며, 데이터 전송 오류로 인해 시간에 민감한 인사이트에 대한 액세스가 더욱 지연되어 비즈니스 기회를 놓칠 수 있다.
셀립스키 CEO는 이 제로 ETL 통합을 발표하면서 “ETL 파이프라인 구축과 관련된 수동 작업은 복잡성과 부담이 크고 매우 고통스럽다. 많은 사용자 지정코드를 작성해야 한 다음 인프라를 배포하고 관리해 파이프라인이 확장되도록 해야 한다. 데이터가 준비되기까지 며칠이 걸릴 수 있다. 분석가는 데이터를 사용할 수 있을지 핑 보내 계속 확인해야 하고, 변경사항이 있으면 모든 작업을 다시 수행해야 한다”며 “우리는 ETL 처리 없이 분석과 기계 학습을 더 쉽게 수행할 수 있도록 서비스 간의 통합을 구축하기 위해 몇 년 동안 노력해 왔다”고 말했다.
그는 또한 “고객이 ETL 파이프라인을 구축하고 관리하는 데 가장 많은 시간을 소비하는 장소 중 하나는 트랜잭션 데이터베이스와 데이터 웨어하우스 사이”라면서 “이 통합은 트랜잭션 데이터를 분석 기능과 결합해 오로라와 레드시프트 간에 사용자 지정 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 모든 작업을 제거한다. 엄청나게 쉽다. 원하는 데이터가 포함된 오로라 테이블을 선택하기만 하면 된다. 레드시프트에서는 몇 초 안에 나타나 데이터를 원활하게 사용할 수 있으며, 동일한 레드시프트 인스턴스의 여러 오로라 DB에서 데이터를 복제할 수 있다”고 설명했다.
아마존 데이터존 (곧 출시)
AWS는 이번 행사에서 AWS, 온프레미스, 서드파티 소스에 저장된 데이터를 더 빠르고 쉽게 분류, 검색, 공유, 관리할 수 있는 새로운 데이터 관리 서비스인 ‘아마존 데이터존(Amazon DataZone)’을 발표했다. 아마존 데이터존은 데이터 생산자가 데이터에 대한 접근을 보다 쉽게 관리, 제어하고 데이터 소비자가 데이터를 검색, 사용 및 협업해 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있도록 한다.
데이터 생산자는 아마존 데이터존의 웹 포털을 사용해 데이터 분류 체계를 정의하고 거버넌스 정책을 구성할 수 있다. 또 아마존 S3, 아마존 레드시프트같은 다양한 AWS 서비스와 세일즈포스같은 파트너 솔루션과 온프레미스 시스템에 연결해 자체 비즈니스 데이터 카탈로그를 설정할 수 있다. 아울러 머신러닝을 사용해 각 데이터 세트에 대한 출처나 데이터 유형 등의 메타데이터를 수집, 제안하고 고객의 분류 체계나 선호도를 트레이닝을 실시해 개선함으로써 카탈로그를 유지 관리하는 번거로움을 덜어준다. 카탈로그가 설정되면 데이터 소비자는 아마존 데이터존 웹 포털을 사용해 데이터 자산을 검색·발견하고, 컨텍스트에 대한 메타데이터를 검사하며, 데이터 세트에 대한 접근을 요청할 수 있다. 데이터 소비자가 데이터 분석을 시작할 준비가 되면 사용자가 다양한 데이터 세트를 가져오고, 동료와 액세스를 공유하며, 분석을 위해 협업할 수 있는 웹 포털의 공유 공간인 ‘아마존 데이터존 데이터 프로젝트’를 생성한다.
아마존 데이터존은 아마존 레드시프트, 아마존 아테나(Athena), 아마존 퀵사이트(QuickSight)와 같은 AWS 분석 서비스와 통합돼 데이터 소비자가 데이터 프로젝트의 컨텍스트에서 서비스에 접근할 수 있도록 한다. 별도의 로그인 자격 증명을 관리할 필요 없이 데이터를 이러한 서비스에서 자동으로 사용할 수 있게 되는 것이다. 또한 아마존 데이터존은 데이터브릭스(DataBricks), 스노우플레이크(Snowflake), 태블로(Tableau)와 같은 파트너 또는 사용자 지정 솔루션과 통합할 수 있는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공해 고객은 모든 데이터 자산을 쉽게 게시, 검색, 사용할 수 있다.
스와미 시바수브라마니안(Swami Sivasubramanian) AWS 데이터베이스, 분석, 머신러닝 부문 부사장은 “훌륭한 거버넌스는 조직 전체가 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 토대이지만, 데이터를 검색 가능하게 만드는 것과 제어를 유지하는 것 사이에서 올바른 균형을 유지하는게 어렵다는 고객들의 말을 자주 듣는다”며 “아마존 데이터존으로 고객은 강력한 거버넌스 제어와 간소화된 액세스의 균형을 유지하는 단일 서비스를 사용해 데이터를 쉽게 찾고 구성하며 협업할 수 있다. 아마존 데이터존은 조직 전체가 자유롭게 데이터에 액세스할 수 있게 해주므로, 모든 직원이 가치를 극대화할 수 있는 새로운 인사이트를 얻을 수 있다”고 말했다.
아마존 시큐리티 레이크 (프리뷰)
이번에 선보인 아마존 시큐리티 레이크(Amazon Security Lake)는 보안을 위한 데이터 레이크 서비스라 할 수 있다. 클라우드와 온프레미스 소스에 있는 조직 보안 데이터를 자동으로 고객의 AWS 계정에 있는 전용 데이터 레이크로 중앙집중화해, 고객이 보안 데이터에 대해 더 빠르게 조치를 취할 수 있도록 한다.
아마존 시큐리티 레이크는 사용자가 지정 가능한 데이터 보유 설정을 통해 전체 수명 주기 동안 데이터를 관리하고, 들어오는 보안 데이터를 효율적인 아파치 파켓(Apache Parquet) 형식으로 변환한다. 또 OCSF(Open Cybersecurity Schema Framework, 개방형 산업 표준)를 준수해 AWS의 보안 데이터를 자동으로 정규화하고 수십 개의 사전 통합된 서드파티 엔터프라이즈 보안 데이터 소스와의 결합을 쉽게 만든다. 보안 분석가와 엔지니어는 아마존 시큐리티 레이크를 사용해 대량의 이질적 로그와 이벤트 데이터를 집계, 관리, 최적화해 더 빠른 위협 탐지, 조사, 사고 대응이 가능해진다는 게 AWS의 설명이다.
보안 가시성을 향상시켜 위협과 취약성을 사전에 식별하고 평가해 대응하기 위해 대부분의 조직은 클라우드와 온프레미스에서 실행하는 다양한 시스템과 애플리케이션 소스에서 발생하는 로그와 이벤트 데이터에 의존하고 있다. 이런 데이터는 종종 호환되지 않는 데이터 형식을 사용하기 때문에, 중요 정보 외부 유출이나 멀웨어 감염같은 보안 관련 인사이트를 도출하기 위해 조직은 먼저 모든 데이터를 일관된 형식으로 집계하고 정규화해야 한다. 그 후에 데이터를 분석하고 현재의 수준을 이해한 다음 위협을 연관시키고 모니터링해 관찰 가능성을 높일 수 있게 된다. 조직에서 사용하는 다양한 보안 솔루션에는 고유한 데이터 저장소와 형식이 있기 때문에 동일한 데이터를 여러 번 복제하고 처리하는 경우가 많다. 이는 시간과 비용이 많이 들고 보안 팀이 문제를 발견하고 대응하는 능력을 저하시킨다.
아마존 시큐리티 레이크는 고객이 선호하는 도구를 사용해 보안 이벤트에 더 빠르게 대응할 수 있도록 데이터를 집계, 정규화해 저장할 수 있도록 특화된 보안 데이터 레이크로, 단 몇 번의 클릭만으로 생성할 수 있다. 선택한 데이터 소스를 설정하고 연결하면 아마존 시큐리티 레이크는 고객이 선택한 지역에 보안 데이터 레이크를 자동으로 구축하므로 보다 쉽게 지역 데이터 규정 요건을 준수할 수 있다.
고객이 데이터 소스를 선택하면 아마존 시큐리티 레이크는 AWS의 데이터를 자동으로 집계, 정규화하고 OCSF를 지원하는 서드파티 소스와 결합하고 저장과 쿼리가 쉬운 형식으로 최적화한다. 아마존 시큐리티 레이크는 데이터 레이크 생성과 데이터 집계에서 정규화, 통합에 이르는 엔드 투 엔드 프로세스를 자동으로 조율한다. 새로운 서비스는 아마존 심플 스토리지 서비스(S3)와 AWS 레이크 포메이션(Lake Formation)을 사용해 보안 데이터 레이크를 구축한다. 고객의 AWS 계정에 보안 데이터 레이크 인프라를 자동으로 설정함으로써 완전한 보안 데이터 제어와 소유권을 제공한다. 수집과 정규화가 완료되면, 고객은 아마존 아테나(Athena), 아마존 오픈서치(OpenSearch), 아마존 세이지메이커(SageMaker) 등의 선호하는 보안, 분석 도구를 IBM, 스플렁크, 수모로직 등의 주요 서드파티 솔루션과 함께 사용할 수 있다. 이를 통해 AWS와 50개 이상의 서드파티(시스코, 크라우드스트라이크, 팔로알토 네트웍스 등), 고객 데이터 소스의 광범위하고 심층적인 분석을 더 빠르고 쉽게 캡처할 수 있다. 이에 따라 아마존 시큐리티 레이크는 고객이 전반적인 보안 태세를 개선하고, 보안 팀이 이벤트를 식별하고 이해할 수 있도록 더 큰 가시성을 제공하며, 보안 문제 해결 시간을 단축하도록 지원한다는 게 AWS의 얘기다.
AWS 심스페이스 위버 (정식 출시, GA)
이번에 AWS는 대규모 공간 시뮬레이션을 구축, 운영, 실행할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 컴퓨팅 서비스인 AWS 심스페이스 위버(SimSpace Weaver)를 발표했다. 고객이 실제 시스템에 가까운 실험을 수행하고, 몰입형 교육 공간을 시각화할 수 있는 복잡한 대규모 공간 시뮬레이션을 할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 고객은 공간 시뮬레이션을 배포해 많은 데이터 포인트(도시 전체의 교통 패턴, 장소의 군중 흐름 또는 공장 레이아웃)가 있는 동적 시스템을 모델링한다. 그 다음 시뮬레이션을 사용해 물리적 공간을 시각화하고, 몰입형 훈련을 수행하며, 다양한 시나리오에 대한 통찰력을 얻고 그에 기반한 결정을 내릴 수 있다.
AWS 심스페이스 위버는 사람, 자동차, 신호등, 도로와 같은 백만 개 이상의 움직이는 엔터티를 지원하며, 각 엔터티의 동작과 속성은 모두 실시간으로 상호 작용한다. AWS 심스페이스 위버를 사용해 고객은 수백만 개 이상의 엔터티가 실시간으로 상호 작용하는 시뮬레이션을 실행하고 이전보다 더 정교한 환경을 생성할 수 있게 되는 동시에 클라우드에서 대규모로 공간 시뮬레이션을 배포하는 시간을 단축할 수 있다. AWS 심스페이스 위버는 아마존 EC2 인스턴스 프로비저닝과 네트워크, 컴퓨팅 인프라 관리를 처리하므로 고객은 여러 라이브 뷰어에서 실시간으로 시뮬레이션을 설계하고 관찰하는데 집중할 수 있다.
고객은 시뮬레이션 애플리케이션을 구축하기 위해 AWS 심스페이스 위버 소프트웨어 개발 키트를 사용해 사용자 지정 시뮬레이션 콘텐츠를 통합하거나, 유니티(Unity)와 언리얼 엔진 5(Unreal Engine 5)와 같은 서드파티 툴에 빌트인 통합을 할 수 있다.
AWS 심스페이스 위버는 고객이 시뮬레이션을 배포할 준비가 되면 자동으로 환경을 설정하고 최대 10개의 고가용성, 저지연 아마존 EC2 인스턴스를 네트워크 클러스터에 연결해 인스턴스 간에 시뮬레이션을 배포한다. 그런 다음 네트워크와 메모리 구성을 관리하고, 인스턴스 간에 데이터를 복제 및 동기화해 여러 동시 사용자가 실시간으로 시뮬레이션과 상호 작용하고 조작할 수 있는 단일 통합 시뮬레이션을 생성한다.
AWS 심스페이스 위버를 사용하기 위한 선불 약정이나 요금은 없으며, 고객은 사용한 컴퓨팅 양에 대해서만 비용을 지불하면 된다.
AWS 심스페이스 위버는 고객이 AWS에서 대규모로 시뮬레이션을 실행하기 전에 개인 하드웨어에서 무료로 공간 시뮬레이션 버전을 반복하고 테스트할 수 있는 로컬 개발 환경을 제공한다. 로컬 환경도 AWS 심스페이스 위버와 동일한 API를 사용하므로 고객은 코드를 수정하지 않고도 시뮬레이션을 클라우드로 전환할 수 있다.
현재 AWS 심스페이스 위버는 미국 동부(오하이오), 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오리건), 아시아 태평양(싱가포르), 아시아 태평양(시드니), 유럽(프랑크푸르트), 유럽(아일랜드), 유럽(스톡홀름)에서 사용 가능하며, 사용 가능한 AWS 리전이 곧 추가될 예정이다.
AWS 서플라이체인 (프리뷰)
최근 몇 년 간 공급망 문제가 가속화되고 있는 가운데 AWS가 공급망 가시성을 높여 기업이 더 빠르고 정보에 기반한 결정을 내리고 위험을 완화하며 비용을 절감하고 고객 경험을 개선할 수 있도록 돕는 AWS 서플라이체인(AWS Supply Chain)을 선보였다. AWS 서플라이체인은 여러 공급망 시스템에서 데이터를 자동으로 결합하고 분석하므로 기업은 실시간으로 운영 상태를 관찰하고 트렌드를 더 빠르게 파악하며 더 정확한 수요 예측을 생성해 적절한 재고를 확보할 수 있다. AWS 서플라이 체인은 30년간의 아마존닷컴(Amazon.com) 물류 네트워크 경험을 바탕으로 개발됐다.
AWS 서플라이체인은 공급망 가시성을 개선하고 기업이 공급망 프로세스를 최적화하고 서비스 수준을 개선하는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 제공하는 애플리케이션이다. 고객은 아마존닷컴의 30년 공급망 경험을 기반으로 사전 훈련된 ML 모델을 사용해 전사적자원관리(ERP)와 공급망 관리 시스템에서 데이터를 이해, 추출, 집계하는 AWS 서플라이 체인의 자체 커넥터를 통해 통합 공급망 데이터 레이크를 쉽게 설정할 수 있다. 그런 다음 각 위치의 현재 재고 선택 및 수량을 강조 표시하는 실시간 비주얼 맵에서 해당 정보를 맥락화한다. 재고 관리자, 수요 계획자, 공급망 리더는 잠재적인 재고 부족 또는 지연에 대한 ML 기반 통찰력을 참고해 위험이 나타날 때 조치를 취하도록 경고를 받는 감시 리스트를 만들 수 있다.
위험이 식별되면 AWS 공급망은 위험 해결률, 시설 간 거리, 지속 가능성 영향을 기반으로 위치 간 재고 이동과 같은 권장 조치를 자동으로 제공한다. 팀들은 내장된 채팅과 메시징 기능을 사용해 문제를 해결하고 협업할 수 있다. AWS 서플라이 체인으로 기업은 공급망 위험을 보다 정확하게 예측하고 재고 리밸런싱 작업을 신속하게 수행해 비용을 절감하고 고객 기대를 충족할 수 있다고 회사측은 강조했다.
AWS 클린룸 (프리뷰)
AWS는 기업이 산업 전반에 걸쳐 기본 데이터를 공유하거나 공개하지 않고도 결합한 데이터 세트를 쉽고 안전하게 분석하고 협업해새로운 인사이트를 얻을 수 있게 하는 새로운 분석 서비스인 ‘AWS 클린룸(AWS Clean Rooms)’을 발표했다. 고객은 AWS 클린룸을 사용해 몇 분 만에 안전한 데이터 클린룸을 만들고 AWS 클라우드에서 다른 회사와 협력해 공동 데이터 세트 분석을 시작할 수 있다. 예를 들어 광고 캠페인, 투자 결정, 임상 연구 등에 대한 고유한 인사이트 생성이 가능하다. AWS 클린룸은 쿼리 제어, 쿼리 출력 제한, 쿼리 로깅, 암호화 컴퓨팅 도구를 포함해 중요한 데이터를 보호하는 광범위한 자체 데이터 액세스 제어 세트를 제공한다.
고객은 AWS 관리 콘솔에서 협업할 파트너를 정하고, 데이터 세트를 선택, 참여자에 대한 제한을 구성하기만 하면 된다. AWS 클린룸으로 고객은 AWS 환경에서 데이터를 이동하거나 다른 플랫폼으로 로드하지 않고도 이미 AWS를 사용하고 있는 회사와 쉽게 협업할 수 있다. 고객이 쿼리를 실행하면 AWS 클린룸은 데이터가 있는 곳에서 데이터를 읽고 내장된 분석 규칙을 적용해 데이터에 대한 제어를 유지하도록 돕는다. 또한 쿼리 제어, 쿼리 출력 제한, 쿼리 로깅을 포함한 광범위한 구성 가능 데이터 액세스 제어 세트를 제공해, 기업은 각 클린룸 참여자가 실행하는 쿼리에 대한 제한을 사용자 지정할 수 있다. AWS 클린룸에는 고급 암호화 컴퓨팅 도구도 포함되어 있어, 엄격한 데이터 처리 정책을 준수하기 위해 쿼리가 처리되는 동안에도 데이터를 암호화된 상태로 유지한다.
AWS는 앞으로 몇 개월 안에 기업이 복잡한 워크플로를 구축하고 유지 관리할 필요없이 서로 다른 채널에 저장된 고객 기록을 연결하고 연결하는 데 도움이 되는 새로운 아이디(ID) 확인 기능을 도입할 예정이다. 이를 통해 고객은 규칙 기반 기술과 ML 모델을 사용해 애플리케이션 전체에서 소비자 상호 작용을 고유한 사용자 ID로 정확하게 연결하는 사전 구성된 ID 확인 워크플로우에 액세스할 수 있게 된다. ID 확인 기능으로 고객은 소비자와의 상호 작용에 대한 통합 뷰를 생성할 수 있다.
AWS 클린룸은 광고 대행사, 광고 기술 회사, 브랜드, 미디어 퍼블리셔를 위한 종합 솔루션 세트인 광고 및 마케팅을 위한 AWS(AWS for Advertising and Marketing)의 일부로 단독 실행형 제품으로 제공돼, 마케팅 캠페인 효과를 가속 및 개선한다. 이 서비스에는 개인정보 보호가 강화된 데이터 협업, 광고 인텔리전스 및 측정, 고객 데이터 관리, 실시간 광고, 고객 경험을 위한 솔루션이 포함돼 있다.
- 이 기사는 바이라인네트워크가 매주 발간하는 주간 프리미엄 트렌드 리포트 300호 딥다이브에 실린 기사로, 독자분들을 위해 특별히 공개 게시합니다.
글. 바이라인네트워크
<이유지 기자>yjlee@byline.network
[무료 웨비나] API연결만으로 가능한 빠르고 쉬운 웹3 서비스 구축
- 내용 : API 연결을 통해 웹2와 웹3를 끊김 없이 연결하는 최신 융합 기술과 이를 통한 적용 사례를 다룹니다.
- 일시 : 2024년 10월 10일 (목) 14:00 ~ 15:10