AWS re:Invent 2022 Keynote Report #3 – Swami Sivasubramanian Keynote

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작성일: 2022-12-01

re:Invent Keynote Report – Day3: Swami Sivasubramanian Keynote

날짜: 2022.11.30 (미국 현지 시간 기준)

시간: 08:30 – 10:30

레포트 작성자 :

메가존클라우드 Managed & Support Center 문새롬 리더, 메가존클라우드 Cloud Technology Center 송지혜 매니저

Keynote 레포트를 시작하며

AWS 데이터 및 기계 학습 부사장인 Swami Sivasubramanian이 회사의 데이터를 비즈니스에 대한 의미 있는 통찰력과 조치로 변환하는 데 도움이 되는 최신 AWS 혁신을 공개합니다.

본 키노트에서는 미래에 대비한 데이터 전략의 핵심 요소와 데이터를 사용하여 혁신을 추진할 수 있는 조직의 역량을 강화하는 방법에 다양한 기업 및 전문가가 연사로 참여하여 세션을 발표 합니다.

데이터 혁신

데이터는 현대 발명의 기원입니다. 그 중에서도 AWS는 15년 이상 데이터 혁신을 지속해 왔습니다. Amazon S3로 퍼블릭 클라우드에서 최초로 확장 가능한 객체 스토리지를 제공하였고, Amazon Redshift로 퍼블릭 클라우드에서 최초로 완벽하게 관리되는 웨어하우스, 그리고 Amazon Kinesis 및 MSK를 통한 데이터 스트리밍 관리, 마지막으로 Amazon SageMaker를 통해 클라우드에서 최초로 기계 학습 IDE를 구현하였습니다.

데이터 전략의 핵심 요소는 핵심 데이터 서비스가 지원하는 미래형 기반 구축, 조직 전체에 걸친 조직 구성, 툴 및 교육을 통한 데이터 민주화가 있습니다.

이러한 핵심 요소를 기반으로 AWS는 가장 완벽한 관계형 및 목적에 맞게 구축된 데이터베이스 세트(Amazon RDS, Amazon Aurora, Amazon DynamoDB, Amazon DocumentDB, Amazon ElastiCache, Amazon Neptune, Amazon Time Stream, Amazon QLDB, Amazon KeySpaces, Amazon MemoryDB)를 제공 하고 있으며, 가장 포괄적인 데이터 분석 서비스 세트(빅데이터 처리 – Amazon EMR, 실시간 분석 – Amazon Kinesis / Amazon MSK, 데이터 웨어하우징 – Amazon Redshift, 데이터 통합 – AWS Glue, 비즈니스 인텔리전스 – Amazon QuickSight)도 제공 하고 있습니다.

신규 업데이트 기능

Swami는 Tools for every workload, Performance at scale, Removing heavy lifting, Reliability and scalability 4부분으로 나누어서 고객 사례 소개와 기술 세션을 진행하였습니다.

신규 서비스로서 Apache Spark용 Amazon Athena를 제공합니다. 1초 이내에 Apache Spark에 대한 대화형 분석을 시작할 수 있습니다. Amazon Athena를 사용하면 Athena에서 테이블을 생성하고, 커넥터를 사용하여 데이터를 로드하며, ANSI SQL 표준을 사용하여 쿼리하는 것이 가능합니다.

Apache Spark는 모든 크기의 데이터에 대해 빠른 분석 워크로드를 실행하도록 설계된 널리 사용되는 오픈 소스 분산 처리 시스템입니다.

그러나 Apache Spark를 실행하기 위한 인프라를 구축하는 것은 쉽지 않습니다. 고객은 애플리케이션 위에 인프라를 프로비저닝, 구성 및 유지 관리해야 합니다. 느린 애플리케이션 시작과 유휴 비용을 피하기 위해 AWS는 Amazon Athena for Apache Spark라는 신규서비스를 출시하였습니다.

그 다음으로 새로 발표된 Amazon DocumentDB Elastic Cluster는 거의 모든 규모의 문서 워크로드를 확장할 수 있는 완벽한 관리 솔루션 입니다.

Elastic Clusters를 사용하면 문서 데이터베이스를 탄력적으로 확장하여 페타바이트의 스토리지 용량으로 사실상 모든 수의 쓰기 및 읽기를 처리할 수 있습니다. Elastic Clusters는 기본 인프라를 자동으로 관리하고 인스턴스를 생성, 제거, 업그레이드 또는 확장할 필요를 제거하여 고객이 Amazon DocumentDB와 상호 작용하는 방식을 간소화 할 수 있습니다.

Trusted Language Extensions for PostgreSQL을 새로운 오픈소스 프로젝트로서서 제공 하게 되었습니다. Postgre를 지원하는 프로젝트로 Amazon RDS 및 Amazon Aurora SQL 확장을 지원합니다.

신규 서비스로서 Amazon GuardDuty RDS Protection을 제공합니다. 지능형 위협탐지 기능으로 Aurora에서 데이터를 보호합니다.

Amazon GuardDuty는 이제 Amazon Aurora 에 대한 위협 탐지를 제공 하여 Aurora 데이터베이스에 저장된 데이터에 대한 잠재적인 위협을 식별합니다.

Amazon GuardDuty RDS Protection은 계정의 기존 및 새 데이터베이스에 대한 액세스 활동을 프로파일링하고 모니터링하며 맞춤형 기계 학습 모델을 사용하여 Aurora 데이터베이스에 대한 의심스러운 로그인을 정확하게 탐지하게 됩니다.

Amazon Redshift auto-copy from S3를 신규 업데이트 기능으로 제공합니다. Redshift로 파일수집 간소화 및 자동화를 지원합니다.

Amazon Redshift 에서 Amazon S3로의 데이터 로드를 간소화하는 자동 복사 지원하는 기능을 미리 발표 했습니다. 이제 지속적인 파일 수집 규칙을 설정하여 Amazon S3 경로를 추적하고 추가 도구나 사용자 지정 솔루션 없이 새 파일을 자동으로 로드할 수 있습니다.

Amazon AppFlow는 이제 50개 이상의 커넥터를 제공하며, Amazon SageMaker Data Wrangler에서 는 40개 이상의 새로운 데이터 소스 액세스를 제공합니다.

그 외에 머신러닝 대학 대상으로 교육자 트레이닝을 제공합니다. 전국 커뮤니티 college 및 MSI 대상으로 진행 예정인 AI & ML 교육자 양성 프로그램 입니다.

Keynote 레포트를 마치며

AI/ML에서 데이터는 뗄레야 뗄 수 없는 조합입니다. 더 편하게 데이터를 저장하고 이를 분석하는 새로운 기능, 서비스가 출시되었습니다. 특히 주목 할 만한 점은 이 기능들이 기존의 AWS서비스와 손쉽게 결합된다는 사실이었었습니다. 어렵게 학습하지 않고 기존에 사용하던 서비스(예를 들어 S3)와 같이 사용할 수 있는 점은 굉장히 편리하다고 생각들었습니다.

또한 메인 연사인 Swami Sivasubramanian를 포함하여 여러 연사들을 통해 미래에 대비한 데이터 전략의 핵심 구성 요소와 조직이 데이터를 활용하여 현대 발명의 차세대 혁신을 추진 하는 사례들을 들을 수 있었습니다.

본 키노트를 통해 데이터를 사용하여 고객에게 새로운 경험을 제공하는 주요 AWS 고객의 사례를 이해하는데 많은 도움이 되었습니다.

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