2017.10.24

IDG 블로그 | AWS의 오픈소스 접근법에 대한 오해

Matt Asay | InfoWorld
아마존 웹 서비스는 가장 몸집이 큰 클라우드 서비스 업체지만, 그렇다고 오픈소스에 가장 많이 기여하는 기업은 아니다. 일각에서는 아마존 웹 서비스가 그 점을 간과해서는 안 된다고 강조한다.

예를 들어 Iguaz.io의 CTO인 야론 하비브는 AWS가 아파치 MXNet에 적극적으로 기여함에도 불구하고(400명 이상의 AWS 개발자가 이 프로젝트의 40% 이상을 기여함) 구글과 같은 “진짜” 오픈소스가 아니라 “오픈소스로 쇼를 할 뿐”이라고 말한다. 마찬가지로 애널리스트 크리시 서 브라마니안도 AWS가 많이 기여한다 해도 오픈소스에서 AWS가 얻는 것에 비하면 충분하지 않다고 주장한다.

그러나 이러한 주장은 공정하지도, 정확하지도 않다.

순수한 자선을 위해 오픈소스 코드를 내놓는 기업은 없다. 항상 기업의 이윤을 더 확대하기 위한 수단이다. AWS의 AI 및 딥 러닝 담당 총괄 관리자인 맷 우드가 인터뷰에서 밝혔듯이, AWS는 전통적으로 자금이 풍부한 조직만 이용할 수 있었던 기술을 가져와 훨씬 더 폭넓은 대상에게 제공하는 데 항상 주력했다.

오픈소스는 아마존이 기술을 민주화하기 위해 사용하는 또 하나의 수단일 뿐이다. 또한 대부분의 개발자와 고용주에게 이는 가장 중요한 수단도 되지 않는다.

AWS가 오픈소스를 하는 세 가지 방법
AWS는 최근 마이크로소프트와 함께 글루온(Gluon)을 오픈소스화했다. 글루온은 개발자가 신경망을 훨씬 더 쉽게 프로그램할 수 있도록 하기 위한 프로젝트다. 일각에서는 치열하게 경쟁하는 두 업체가 코드를 두고 협력하는 모습을 보고 호들갑을 떨지만, 두 업체에게 이러한 협력은 전혀 새롭지 않은 일이다. 마이크로소프트는 지난 몇 년 동안 오픈소스 활동을 공개적으로 홍보하고 있지만 오픈소스를 공격했던 과거 행적을 만회하기 위한 목적이 크다.

AWS에는 그러한 과거가 없으므로 공개적으로 뭔가를 증명해야 할 일도 별로 없다. AWS가 오픈소스에서 큰 이익을 거두었음에도 오픈소스에 소홀하다는 비난은 정곡을 벗어난다. 왜냐하면 그 비난은 목적과 수단을 혼동하고 있기 때문이다.

우드는 AWS에서 "머신러닝에 대한 관심이 많다는 이야기를 자주 듣지만 기업들은 어떻게 시작해야 할지 모르는 경우가 많다"고 말했다. AWS에게 한 가지 가능한 방법은 일부 머신러닝 소프트웨어를 오픈소스화하고 개발자들이 이 코드를 통해 학습하고 머신러닝에 능숙해지기를 바라는 것이다. 이는 합리적인 접근 방법이며 구글이 텐서플로우에서 이 방법으로 어느 정도 성공을 거두기도 했다.

그러나 AWS 기준으로 보면 충분치 않은 방법이다.

우드는 머신러닝을 사례로 들어 AWS의 접근 방법을 다음의 세 가지 수준으로 나눴다.

첫 번째 수준에는 폴리(Polly) 및 렉스(Lex)와 같은 "블랙 박스" 상품이 포함된다. 이러한 애플리케이션 서비스는 머신러닝 모델을 교육하기에는 데이터가 부족한 개발자를 주 대상으로 해서 이들에게 음성 서비스 등을 구축하는 기능을 제공한다. 즉, 이 최상위 애플리케이션 서비스는 자체적으로 정밀한 머신러닝 서비스를 구축하는 대신 AWS에 의존해 무거운 작업을 처리한다.

두 번째 수준은 머신러닝 모델 교육을 위한 충분한 데이터를 가졌지만 내부적인 모든 부분을 스스로 만드는 고단한 작업은 피하고 싶은 개발자를 위한 서비스 모음을 제공한다. 이러한 개발자는 S3 버킷을 엔진에 연결해서 머신 러닝 모델을 바로 실행하는 편을 더 선호할 것이다.

세 번째 수준에는 신경망을 사람의 손에 전달하기 위한 오픈소스 패키지와 라이브러리가 포함된다. AWS는 오픈소스 프로젝트에 기여하고 이를 AWS에서 실행하기 위해 최적화도 한다. 우드는 "AWS로서는 아파치 MXNet과 같은 프로젝트에 기여할 만한 동기가 충분하다. 일단 고객이 원한다. 그리고 고객이 AWS에서 MXNet을 실행한다면 AWS는 그 품질을 최대한 높이고자 한다"고 말했다.

기여자가 이기적일 때 효과적인 오프소스
이 말에서 비평가들이 날을 세우는 부분은 "AWS에서"라는 부분이다. 이 비평가들은 AWS가 회사의 이윤이 아닌 인류의 이익을 위해 기여해야 한다고 생각한다. 그러나 이는 어리석은 생각이다.

첫째, AWS는 영리 기업이므로 이윤을 추구해야 한다. 인류에 기여하면서도 이윤을 추구할 수는 있지만 기업이 기여하는 방법은 그 기업의 경제적인 이익에 부합해야 한다. 기업의 경제적인 이익에는 고객의 이익이 포함된다. 오픈소스에 투자하는 모든 기업이 마찬가지다.

AWS가 자체 서비스를 추진하는 데 온통 집중한다고 말한다면 틀렸다. 우드는 데이터베이스를 예로 들어 AWS는 MySQL과 같은 오픈소스 프로젝트가 (RDS로) AWS에서 더 잘 실행되도록 하는 한편 오라클, 마이크로소프트 등과 협력해 공동의 고객을 위해 그 기업들의 데이터베이스 역시 원활하게 실행되도록 노력한다.

머신러닝 분야에서 AWS는 "MXNet, 텐서플로우 등을 연구하는 팀을 두고 이러한 요소가 AWS에서 잘 실행되고 개발자를 위한 자유도와 유연성, 선택권을 넓힐 수 있도록 노력"한다. 이 방식으로 AWS는 "가장 쉬운 머신 러닝 진입로"가 되고 있는 글루온으로 확고한 결실을 맺기 시작하고 있다.

머신러닝의 초창기라는 점도 감안해야 한다. 우드는 "이 분야는 아직 원시 단계에서 벗어나지 못했다"고 말했다. 개발자는 여전히 머신 닝 기법을 받아들이기 위해서는 상당한 기술이 필요하다. 따라서 AWS는 시장에 한 가지 접근법을 떠미는 대신 다양한 수준의 역량을 지원하고 있다. 우드는 "여러 옵션 중에서 원하는 것을 선택해 실행할 수 있다는 것은 큰 장점"이라고 말했다. 초기의 이 개방성은 오픈소스의 많은 영역에서 공통적이다.

AWS가 이기적인가? 물론 그렇다. 그 이기심이 머신러닝과 그 과정의 기타 엔터프라이즈 소프트웨어에서 개발자 생산성 향상으로 이어지는가? 그렇다. 이것은 부차적인 효과가 아니라, AWS가 존재하는 이유 자체다.

우드는 "AWS는 고객의 말을 경청한다. 고객의 요구 사항을 듣고 거기서부터 작업을 해나간다"고 말했다. 고객은 무작정 더 많은 오픈소스를 요구하지는 않는다. 이들은 그 수단이 뭐든 AI의 강력한 힘을 더 쉽게 이용할 수 있도록 AWS, 마이크로소프트와 같은 벤더가 도움을 주기를 원할 뿐이다.

이러한 서비스는 오픈소스가 아니지만 그건 요점이 아니다. 오픈소스를 더 쉽게 실행할 수 있게 하고 머신러닝/AI에 전력한다면 이는 고객에게 큰 이익이고 AWS에게도 "이기적으로" 이익이다. 모두가 승자다.  editor@itworld.co.kr


2017.10.24

IDG 블로그 | AWS의 오픈소스 접근법에 대한 오해

Matt Asay | InfoWorld
아마존 웹 서비스는 가장 몸집이 큰 클라우드 서비스 업체지만, 그렇다고 오픈소스에 가장 많이 기여하는 기업은 아니다. 일각에서는 아마존 웹 서비스가 그 점을 간과해서는 안 된다고 강조한다.

예를 들어 Iguaz.io의 CTO인 야론 하비브는 AWS가 아파치 MXNet에 적극적으로 기여함에도 불구하고(400명 이상의 AWS 개발자가 이 프로젝트의 40% 이상을 기여함) 구글과 같은 “진짜” 오픈소스가 아니라 “오픈소스로 쇼를 할 뿐”이라고 말한다. 마찬가지로 애널리스트 크리시 서 브라마니안도 AWS가 많이 기여한다 해도 오픈소스에서 AWS가 얻는 것에 비하면 충분하지 않다고 주장한다.

그러나 이러한 주장은 공정하지도, 정확하지도 않다.

순수한 자선을 위해 오픈소스 코드를 내놓는 기업은 없다. 항상 기업의 이윤을 더 확대하기 위한 수단이다. AWS의 AI 및 딥 러닝 담당 총괄 관리자인 맷 우드가 인터뷰에서 밝혔듯이, AWS는 전통적으로 자금이 풍부한 조직만 이용할 수 있었던 기술을 가져와 훨씬 더 폭넓은 대상에게 제공하는 데 항상 주력했다.

오픈소스는 아마존이 기술을 민주화하기 위해 사용하는 또 하나의 수단일 뿐이다. 또한 대부분의 개발자와 고용주에게 이는 가장 중요한 수단도 되지 않는다.

AWS가 오픈소스를 하는 세 가지 방법
AWS는 최근 마이크로소프트와 함께 글루온(Gluon)을 오픈소스화했다. 글루온은 개발자가 신경망을 훨씬 더 쉽게 프로그램할 수 있도록 하기 위한 프로젝트다. 일각에서는 치열하게 경쟁하는 두 업체가 코드를 두고 협력하는 모습을 보고 호들갑을 떨지만, 두 업체에게 이러한 협력은 전혀 새롭지 않은 일이다. 마이크로소프트는 지난 몇 년 동안 오픈소스 활동을 공개적으로 홍보하고 있지만 오픈소스를 공격했던 과거 행적을 만회하기 위한 목적이 크다.

AWS에는 그러한 과거가 없으므로 공개적으로 뭔가를 증명해야 할 일도 별로 없다. AWS가 오픈소스에서 큰 이익을 거두었음에도 오픈소스에 소홀하다는 비난은 정곡을 벗어난다. 왜냐하면 그 비난은 목적과 수단을 혼동하고 있기 때문이다.

우드는 AWS에서 "머신러닝에 대한 관심이 많다는 이야기를 자주 듣지만 기업들은 어떻게 시작해야 할지 모르는 경우가 많다"고 말했다. AWS에게 한 가지 가능한 방법은 일부 머신러닝 소프트웨어를 오픈소스화하고 개발자들이 이 코드를 통해 학습하고 머신러닝에 능숙해지기를 바라는 것이다. 이는 합리적인 접근 방법이며 구글이 텐서플로우에서 이 방법으로 어느 정도 성공을 거두기도 했다.

그러나 AWS 기준으로 보면 충분치 않은 방법이다.

우드는 머신러닝을 사례로 들어 AWS의 접근 방법을 다음의 세 가지 수준으로 나눴다.

첫 번째 수준에는 폴리(Polly) 및 렉스(Lex)와 같은 "블랙 박스" 상품이 포함된다. 이러한 애플리케이션 서비스는 머신러닝 모델을 교육하기에는 데이터가 부족한 개발자를 주 대상으로 해서 이들에게 음성 서비스 등을 구축하는 기능을 제공한다. 즉, 이 최상위 애플리케이션 서비스는 자체적으로 정밀한 머신러닝 서비스를 구축하는 대신 AWS에 의존해 무거운 작업을 처리한다.

두 번째 수준은 머신러닝 모델 교육을 위한 충분한 데이터를 가졌지만 내부적인 모든 부분을 스스로 만드는 고단한 작업은 피하고 싶은 개발자를 위한 서비스 모음을 제공한다. 이러한 개발자는 S3 버킷을 엔진에 연결해서 머신 러닝 모델을 바로 실행하는 편을 더 선호할 것이다.

세 번째 수준에는 신경망을 사람의 손에 전달하기 위한 오픈소스 패키지와 라이브러리가 포함된다. AWS는 오픈소스 프로젝트에 기여하고 이를 AWS에서 실행하기 위해 최적화도 한다. 우드는 "AWS로서는 아파치 MXNet과 같은 프로젝트에 기여할 만한 동기가 충분하다. 일단 고객이 원한다. 그리고 고객이 AWS에서 MXNet을 실행한다면 AWS는 그 품질을 최대한 높이고자 한다"고 말했다.

기여자가 이기적일 때 효과적인 오프소스
이 말에서 비평가들이 날을 세우는 부분은 "AWS에서"라는 부분이다. 이 비평가들은 AWS가 회사의 이윤이 아닌 인류의 이익을 위해 기여해야 한다고 생각한다. 그러나 이는 어리석은 생각이다.

첫째, AWS는 영리 기업이므로 이윤을 추구해야 한다. 인류에 기여하면서도 이윤을 추구할 수는 있지만 기업이 기여하는 방법은 그 기업의 경제적인 이익에 부합해야 한다. 기업의 경제적인 이익에는 고객의 이익이 포함된다. 오픈소스에 투자하는 모든 기업이 마찬가지다.

AWS가 자체 서비스를 추진하는 데 온통 집중한다고 말한다면 틀렸다. 우드는 데이터베이스를 예로 들어 AWS는 MySQL과 같은 오픈소스 프로젝트가 (RDS로) AWS에서 더 잘 실행되도록 하는 한편 오라클, 마이크로소프트 등과 협력해 공동의 고객을 위해 그 기업들의 데이터베이스 역시 원활하게 실행되도록 노력한다.

머신러닝 분야에서 AWS는 "MXNet, 텐서플로우 등을 연구하는 팀을 두고 이러한 요소가 AWS에서 잘 실행되고 개발자를 위한 자유도와 유연성, 선택권을 넓힐 수 있도록 노력"한다. 이 방식으로 AWS는 "가장 쉬운 머신 러닝 진입로"가 되고 있는 글루온으로 확고한 결실을 맺기 시작하고 있다.

머신러닝의 초창기라는 점도 감안해야 한다. 우드는 "이 분야는 아직 원시 단계에서 벗어나지 못했다"고 말했다. 개발자는 여전히 머신 닝 기법을 받아들이기 위해서는 상당한 기술이 필요하다. 따라서 AWS는 시장에 한 가지 접근법을 떠미는 대신 다양한 수준의 역량을 지원하고 있다. 우드는 "여러 옵션 중에서 원하는 것을 선택해 실행할 수 있다는 것은 큰 장점"이라고 말했다. 초기의 이 개방성은 오픈소스의 많은 영역에서 공통적이다.

AWS가 이기적인가? 물론 그렇다. 그 이기심이 머신러닝과 그 과정의 기타 엔터프라이즈 소프트웨어에서 개발자 생산성 향상으로 이어지는가? 그렇다. 이것은 부차적인 효과가 아니라, AWS가 존재하는 이유 자체다.

우드는 "AWS는 고객의 말을 경청한다. 고객의 요구 사항을 듣고 거기서부터 작업을 해나간다"고 말했다. 고객은 무작정 더 많은 오픈소스를 요구하지는 않는다. 이들은 그 수단이 뭐든 AI의 강력한 힘을 더 쉽게 이용할 수 있도록 AWS, 마이크로소프트와 같은 벤더가 도움을 주기를 원할 뿐이다.

이러한 서비스는 오픈소스가 아니지만 그건 요점이 아니다. 오픈소스를 더 쉽게 실행할 수 있게 하고 머신러닝/AI에 전력한다면 이는 고객에게 큰 이익이고 AWS에게도 "이기적으로" 이익이다. 모두가 승자다.  editor@itworld.co.kr


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