[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] "시장 분석가들에 의하면 전세계 산업에서 클라우드와 관련한 IT 비용 지출은 5~15%뿐이라고 합니다. AWS가 진출하지 않은 산업이 없을 정도입니다. 클라우드 도입이 늘어날 기회는 많습니다. 이제 시작에 불과합니다."

아담 셀립스키(Adam Selipsky) 아마존웹서비스(AWS: Amazon Web Service) CEO가 'AWS 리인벤트 2021 기조연설에서 이렇게 말했다. AWS는 코로나19 여파로 지난해 온라인 행사로 진행된 후 2년 만에 오프라인 행사를 개최했다.

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이번 행사에 AWS는 아마존 EC2에서 실행되는 고객 워크로드의 성능과 비용, 에너지 효율성 개선에 기여할 수 있도록 AWS 자체 설계 칩으로 구동되는 3개의 신규 아마존 EC2 인스턴스를 공개했다. ARM 기반 칩인 그래비톤2 버전의 후속 버전이 그래비톤3를 선보이면서 게이밍과 고성능컴퓨팅 영역의 애플리케이션까지 지원할 수 있도록 했다.

아담 셀립스키 CEO가 시장 분석가들의 말을 인용해 클라우드 관련 IT 예산이 고작 5~15% 밖에 사용되고 있지 않다는 말은 IBM이 즐겨 쓰는 말이었다. IBM은 엔터프라이즈 업무 관련해서는 아직 클라우드 기회가 있다고 설파해 왔다. AWS CEO는 오히려 그 시장이 AWS에게 새로운 기회라고 오히려 강조하면서 IBM의 메인프레임을 정조준했다.

그는 메인프레임 환경을 비싸고, 복잡하고, 코볼 같은 레거시 프로그래밍 환경이라고 진단하고 관련 소스를 진단한 후 코볼을 자바로 자동 수정해 AWS에서 관련 애플리케이션을 구동할 수 있도록 지원하겠다고 밝혔다.

간편한 데이터 분석을 지원하는 애널리틱스 제품군에 대한 세 가지 신규 서버리스 옵션도 발표했다.

산업 분야 전문 기업과 협업해 특화 솔루션도 선보였다. 골드만삭스는 AWS리인벤트 2021(AWS re:Invent 2021)에서 금융 기관을 위한 새로운 클라우드 기반 데이터와 애널리틱스 솔루션 제품군인 ‘AWS 기반의 데이터를 위한 GS 금융 클라우드(GS Financial Cloud for Data with Amazon Web Services) 출시했다.

AWS IoT 트윈메이커(AWS IoT TwinMaker)도 발표했다. 개발자들이 건물, 공장, 산업 장비 및 생산 라인과 같은 현실 세계의 시스템에 대한 디지털 트윈을 보다 신속하고 간편하게 생성할 수 있도록 지원하는 새로운 서비스다.

디지털 트윈은 현실 세계 데이터에 따른 정기적인 업데이트를 통해 실제 개체의 구조, 상태 및 동작을 구현하는 물리적 시스템에 대한 가상 모델(virtual representation)이다. AWS IoT 트윈메이커를 통해 개발자는 장비 센서, 비디오 카메라 및 비즈니스 애플리케이션과 같은 다양한 소스의 데이터를 손쉽게 통합하고 해당 데이터를 결합하여 실제 환경을 모델링하는 지식 그래프(knowledge graph)를 생성할 수 있다.

또한 AWS IoT 트윈메이커를 사용하는 고객은 디지털 트윈을 기반으로 실제 시스템을 미러링하는 애플리케이션을 구축하여 운영 효율성을 개선하고 가동 중지 시간을 줄일 수 있다. AWS IoT 트윈메이커는 별도의 선불 약정 또는 비용을 요구하지 않으며, 고객은 사용한 만큼의 AWS 서비스에 대해서만 비용을 지불하게 된다.

다음은 AWS re:Invent 2021 아담 셀립스키 CEO 키노트 주요 발표 내용

1. 아마존 EC2(Amazon EC2) 3개 신규 인스턴스 공개

• 아마존 EC2에서 실행되는 고객 워크로드의 성능, 비용 및 에너지 효율성 개선에 기여할 수 있도록 AWS 자체 설계 칩으로 구동되는 3개의 신규 아마존 EC2 인스턴스 공개, 이를 기반으로 기업 고객이 핵심 비즈니스 애플리케이션을 구동할 수 있도록 지원
• 차세대 AWS 그래비톤3(Graviton3) 프로세서로 구동되는 새로운 C7g 인스턴스는 AWS 그래비톤2(Graviton2) 프로세서로 구동되는 기존 C6g 인스턴스 대비 최대 25% 향상된 성능 제공
• AWS 트레이니엄(Trainium) 칩으로 구동되는 새로운 Trn1 인스턴스는 최고 가격 대비 성능으로 최단 시간 내에 Amazon EC2 상에서 대다수 머신러닝(ML) 모델에 대한 학습 지원
• AWS에서 자체 설계한 AWS 니트로 SSD(AWS Nitro SSD) 기반의, 스토리지에 최적화된 새로운 Im4gn/Is4gen/I4i 인스턴스는 아마존 EC2에서 실행되는 I/O 집약적 워크로드를 대상으로 최고의 스토리지 성능 제공

2. AWS 메인프레임 현대화(AWS Mainframe Modernization) 서비스 공개

• 기업 고객이 신속하고 간편하게 클라우드로 이전할 수 있도록 돕는 새로운 서비스인 AWS 메인프레임 현대화 발표, 이를 통해 메인프레임 및 레거시 워크로드를 클라우드로 전환하고 AWS의 탁월한 민첩성, 탄력성 및 비용 절감 효과를 누릴 수 있도록 지원
• 온프레미스 애플리케이션을 최신 Java 기반 클라우드 서비스로 전환하여 AWS에서 실행되도록 메인프레임 워크로드를 리팩터링하거나, 작성된 형태로 애플리케이션을 유지하는 한편 기존 코드를 재사용하여 최소한의 변경을 통해 AWS로 워크로드를 다시 플랫폼화하는 것도 가능
• AWS 메인프레임 현대화에 구축된 런타임 환경은 리팩터링된 애플리케이션과 플랫폼이 변경된 애플리케이션을 모두 실행하는 데 필요한 컴퓨팅, 메모리 및 스토리지를 제공하고 용량 프로비저닝, 보안, 로드 밸런싱, 자동 크기 조정 및 애플리케이션 상태 모니터링의 세부 정보를 자동으로 처리. 또한, 메인프레임 및 레거시 환경에서 AWS로의 이전을 자동화하는 데 필요한 모든 개발, 테스트 및 배포 도구 지원

3. AWS 애널리틱스 서비스에 대한 세 가지 서버리스 옵션 발표

• 간편한 데이터 분석을 지원하는 애널리틱스 제품군에 대한 세 가지 신규 서버리스 옵션 발표
• 아마존 레드시프트(Amazon Redshift)를 위한 서버리스 옵션: 기본 인프라를 구성, 확장 또는 관리하지 않고도 규모에 관계없이 수 초 이내로 리소스를 자동으로 설정하고 확장하여 고객이 데이터 웨어하우스 클러스터를 관리하지 않고도 페타바이트 규모의 데이터에서 고성능 분석 워크로드를 실행할 수 있는 기능을 제공
• 아파치 카프카를 위한 아마존 관리형 스트리밍(Amazon Managed Streaming for Apache Kafka, Amazon MSK)을 위한 서버리스 옵션: 리소스를 빠르게 확장하여 실시간 데이터 수집 및 스트리밍 대폭 간소화
• 아마존 EMR을 위한 서버리스 옵션: 고객이 기본 인프라를 프로비저닝, 관리 및 확장할 필요 없이 아파치 스파크(Apache Spark), 하이브(Hive) 및 프레스토(Presto)와 같은 오픈소스 빅 데이터 프레임워크를 활용하여 분석 애플리케이션을 실행할 수 있는 서버리스 옵션 제공

4. 골드만삭스와의 협업 통한 금융 클라우드 제품군 공개

• 골드만삭스, AWS리인벤트 2021(AWS re:Invent 2021)에서 금융 기관을 위한 새로운 클라우드 기반 데이터 및 애널리틱스 솔루션 제품군인 ‘AWS 기반의 데이터를 위한 GS 금융 클라우드(GS Financial Cloud for Data with Amazon Web Services) 출시 발표
• 해당 솔루션을 통해 금융 기관 고객이 클라우드에서 데이터를 검색, 구성 및 분석하는 방법을 재정의하여 신속한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있도록 지원, 수십 년간의 골드만삭스 경험을 바탕으로 데이터 관리 및 분석 문제 해결
• 골드만삭스-AWS간의 협력을 통해 탄생한 서비스를 기반으로 기관 고객은 금융 애플리케이션의 시장 출시 시간을 단축하고 리소스를 최적화하여 포트폴리오 수익에 집중하며 신속하게 혁신할 수 있을 것으로 기대

5. 디지털 트윈 서비스 지원하는 AWS IoT 트윈메이커(AWS IoT Twinmaker) 출시

• AWS IoT 트윈메이커는 기업 고객이 실제 시스템의 디지털 트윈을 한층 신속하고 간편하게 생성할 수 있도록 돕는 서비스로, 이를 활용하는 개발자는 AWS IoT 트윈메이커를 장비 센서, 비디오 피드 및 비즈니스 애플리케이션과 같은 데이터 소스에 연결함으로써 디바이스, 장비 및 프로세스의 디지털 트윈을 빠르게 구축할 수 있음
• AWS IoT 트윈메이커를 통해 개발자는 장비 센서, 비디오 카메라 및 비즈니스 애플리케이션과 같은 다양한 소스의 데이터를 손쉽게 통합하고 해당 데이터를 결합하여 실제 환경을 모델링하는 지식 그래프(knowledge graph) 생성 가능
• 또한 AWS 디지털 트윈을 기반으로 실제 시스템을 미러링하는 애플리케이션을 구축하여 운영 효율성을 개선하고 가동 중지 시간을 단축할 수 있게 됨

[테크수다 Techsuda]