AWS re:invent 리인벤트 2022 Keynote #3, Dr. Swami

AWS re:Invent 2022 Keynote 3번째 세션은 데이터 및 기계학습(Machine Learning)의 부사장인 Swami Sivasubramanian이 진행하였습니다. 이번 AWS re:Invent가 전체적으로 Data에 대한 세션과 신규 서비스 런칭뿐만 아니라 향후 이 대량의 데이터들을 가지고 어떻게 통찰력을 얻고 의미있는 결과를 얻을 수 있는지에 대한 시야도 확보할 수 있도록 많은 행사들이 진행되었는데요. 3일차 Keynote는 어떤 내용으로 진행되었는지 소개해드리겠습니다.

 

※ 목차
1. 현대 발명의 기원, 데이터
2. AWS의 목적 지향적 데이터베이스
3. Amazon DocumentDB Elastic Cluster
4. Trusted Language Extensions for PostgreSQL
5. Amazon GuardDuty RDS Protection
6. Amazon SageMaker Data Wrangler
7. AWS 머신러닝 트레이닝 제공

 

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1. 현대 발명의 기원, 데이터

AWS Data, ML의 부사장인 Swami Sivasubramanian는 데이터에 대한 의미에 대한 해석으로 Keynote 세션을 시작합니다. 데이터는 오늘날 모든 발명의 기원이고 시작입니다. AWS는 15년 이상 데이터에 대한 새로운 혁신을 지속적으로 제공하고 발전시켜왔으며 다양한 데이터 기반의 서비스를 지금도 제공하고 있습니다. AWS Redshift로 클라우드 기반의 완전관리형 데이터 웨어하우스를, 클라우드 시스템에서 최초로 객체 스토리지에 대한 확장이 가능하도록 Amzaon S3 서비스를, Kinesis와 MSK(Managed Streaming for Apache Kafka)를 통한 데이터 스트리밍 관리뿐만 아니라 AWS SageMaker를 통해 클라우드 기반의 최초 기계 학습 IDE를 구현하였습니다.

 

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2. AWS의 목적 지향적 데이터베이스 서비스

 데이터를 통해 전략을 세우고 혁신을 하기 위해서 핵심 요소로 가져가야 할 것은 해당 데이터베이스의 서비스가 지원하는 기반에 대한 올바른 구축과 데이터를 관리하는 조직의 구성에 따른 알맞은 사용자에 대한 툴 및 교육에 대한 지원이 필요할 것입니다. 이러한 핵심 요소들을 가지고 AWS는 관계형 및 목적에 맞게 구축된 데이터베이스들(RDS, Aurora, DynamoDB, DocumentDB, ElastiCache, Neptune MemoryDB 등)을 지원합니다. 

 

또한 이렇게 적재된 데이터들을 포괄적으로 분석하기 위한 서비스 세트, 예를 들어 빅데이터는 Amazon EMR, 실시간 분석은 Amazon Kinesis/MSK, 데이터 통합은 AWS Glue, BI Dashboard를 위한 QuickSight등 다양한 서비스를 제공함으로써 사용자가 데이터를 통해 유의미한 결과를 얻고 통찰력을 얻을 수 있게 합니다.

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3. Amazon DocumentDB Elastic Cluster

이번 AWS re:Invent 리인벤트 2022 행사에서는 다양한 서비스들이 출시되었는데요. 이번에 출시된 것은 Amazon DocumentDB Elastic Cluster입니다. 이 서비스는 DocumentDB를 탄력적으로 확장해서 Petabyte 규모의 스토리지 용량으로 거의 모든 수의 읽기, 쓰기에 대한 처리를 할 수 있습니다. Elastic Clusters는 기본 인프라를 자동으로 관리하는 완전관리형 서비스로 인스턴스를 생성, 제거, 확장할 필요가 없어 고객의 관리 포인트를 줄여줍니다.

 

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4. Trusted Language Extensions for PostgreSQL

많은 기업과 스타트업에서 사용하는 오픈소스 관계형 데이터베이스인 PostgreSQL의 새로운 오픈소스 개발키트인 확장 기능을 배포하였습니다. 이를 이용하면 개발자들은 PostgreSQL을 안전하면서도 좋은 성능을 낼 수 있도록 개발을 하 ㄹ수 있게 됩니다. Trusted Language Extensions for PostgreSQL은 데이터베이스 관리자가 확장 기능을 설치할 수 있는 사용자와 이를 실행하기 위한 권한 모델을 제어하여 개발자가 해당 기능이 적합하다고 판단하면 즉히 새로운 기능을 배포할 수 있도록 지원합니다.

 

PostgreSQL을 지원하는 프로젝트로 Amazon RDS 와 Aurora SQL 확장을 지원합니다.

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5. Amazon GuardDuty RDS Protection

신규 서비스로 GuardDuty RDS Protection  또한 출시되었습니다.

 

GuardDuty는 지능형 위협탐지 기능으로 Aurora에서 데이터를 보호합니다. 

위협 탐지 범위를 확장하며 사용자의 Amazon RDS(Relational Database Service) 데이터베이스를 보호합니다. 현재 릴리즈된 버전에서는 Amazon Aurora 관계형 데이터베이스를 지원하며 완전관리형로 제공됩니다.

 

Amazon GuardDuty의 RDS Protection은 Amazon Aurora 데이터베이스에 대한 잠재적인 액세스 위협에 대한 RDS 로그인 활동을 분석하고 프로파일링하고 위협적인 로그인 동작을 식별할 수 있습니다. RDS 보호는 추가 인프라가 필요하지 않으며, 데이터베이스 인스턴스의 성능에 영향을 미치지 않도록 설계되었습니다.

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6. Amazon SageMaker Data Wrangler

기계 학습(ML)을 위해 제공되는 서비스인 AWS SageMaker를 위해 데이터를 선택하고 인사이트를 파악하면서 ML용 데이터로 변환해주는 Data Wrangler에서 datadog, synatrace, slack, athena, sap, googld ads, snowflake, salesforce등 40개 이상의 추가 Data source를 지원하게 되었습니다. 

 

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7. AWS 머신러닝 트레이닝 제공

그 외에도 머신 러닝 대학을 대상으로 교육 트레이닝을 제공합니다. 전세계 커뮤니티 대학과 MSI들을 대상으로 진행이 되는 AI & ML 교육자 양성 프로그램입니다.

 

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마무리

오늘날 현대 문명의 발전에 큰 기여를 한 데이터는 방대하게 적재되는 만큼 정확하고 빠른 분석과 분류가 필요합니다. 이 때 가장 필요한 것이 바로 AI/ML 분야입니다. 더 편하게 데이터를 저장하고 분석하는 새로운 AWS의 기능과 서비스들이 많이 출시된 것을 re:Invent Keynote 3번째 세션에서 확인할 수 있었습니다. 기존의 서비스들과 연계하여 별도의 구성 없이 출시된 기능들을 활용할 수 있다는 것은 AWS를 사용하시는 기업이라면 누구나 쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있다고 생각합니다.

 

오늘도 읽어주셔서 감사합니다.