2017.12.11

AWS 리인벤트 2017과 5가지 클라우드 군비 경쟁

Pete Johnson | Network World
AWS 리인벤트(re:Invent)는 지난 6년 동안 클라우드 컴퓨팅 업계의 가장 중요한 이벤트로, 선도업체들이 최첨단 기술을 발표하는 무대 역할을 해왔다. 올해에도 4만 4,000명의 사람들이 혼잡한 라스베이거스에서 여러 호텔에 걸쳐 개최된 다양한 영역의 세션과 인증 시험, 전시관, 그리고 최신 솔루션이 발표되는 중요한 기조 연설 현장을 찾았다.



퍼블릭 클라우드 군비 경쟁은 4개 전선에서 갈수록 확장되고 있으며 5번째 전선도 빠르게 부상하고 있다. 5개 전선에서 모두 다양한 발표가 나왔는데, 그 내용을 간추려 보면 다음과 같다.

1. IaaS/PaaS
AWS는 2006년 S3 객체 스토리지 서비스로 클라우드 혁신을 시작했고, 그 이후 빠른 속도로 EC2 컴퓨팅과 다른 IaaS 상품들을 내놨다. 시간이 지나면서 로드 밸런서, 메시지 큐, 데이터베이스와 같은 PaaS 서비스도 핵심 요소로 부상했다. 물론 두 가지 범주의 서비스 모두 AWS가 가용 구역과 리전(region)으로 구성한 물리적 하드웨어를 기반으로 구축된다.

AWS는 애지 캐싱 네트워크를 위한 그 물리적 기반이 2018년 말까지 22개 지역과 107개 PoP(Point-of-Presence)로 확대된다고 발표했다. AWS는 가용 구역에 대한 자사의 정의가 여러 데이터센터를 포괄하고 각각 “유의미한 차이”에 따라 구분되며, 비슷한 용어를 사용하는 경쟁 솔루션에 비해 세밀하다는 점을 수시로 강조한다. 인상적인 점은 AWS가 처음 10년 동안 11개 지역을 구축했고, 이후 3년 동안 그 수를 두 배로 늘렸다는 점이다. AWS의 장비 구축 속도가 어느 정도인지 잘 알 수 있는 대목이다.

AWS의 새로운 보안 서비스도 흥미롭지만 이 전선에서 중요한 발표는 베어 메탈 인스턴스 도입이다. 그동안 AWS는 안나푸르나(Annapurna) 인수로 구축한 전문 장비로 가상화 계층의 짐을 상당 부분 옮겼다. 이 장비가 물리 서버와 함께 위치하면서 오버헤드를 거의 없애면서 이를 통해 새로운 베어 메탈 인스턴스가 가능해진 것이다. 특히 가상머신으로는 이용할 수 없는 성능 카운터 등에 접근해야 하는 워크로드에 유용하다.

2. AI
IBM 왓슨(Watson)은 이미지 인식, 구문 분석, 음성-텍스트(또는 그 반대 방향) 변환과 같은 서비스에 적용됐고, AWS는 딥 러닝 백 엔드가 필요한 이와 같은 서비스에서 후발 주자가 되어 뒤쫓는, 익숙하지 않은 입장에 처했다. 이 전선에서 AWS는 각 서비스를 근접하게 따라잡는 여러 가지 내용을 발표했을 뿐만 아니라 단순한 이미지 인식을 뛰어넘는 새로운 동영상 인식 서비스도 공개했다. 여기에는 프레임으로 가려진 사람까지 추적하는 기능도 포함된다. 또한 개발자가 이 서비스를 다루는 데 사용할 수 있는 AWS 딥렌즈(AWS DeepLens)라는 새로운 하드웨어도 발표했다.

그러나 AI에 관한 AWS의 행보는 거기서 멈추지 않는다. 머신러닝 환경을 구축하는 과정은 상당히 어렵다. AWS의 새로운 세이지메이커(SageMaker) 서비스는 필요한 각 요소를 훨씬 더 쉽게 만들고 구성할 수 있게 해준다.

여기에는 교육 데이터를 수집 및 준비하고, 머신러닝 알고리즘을 선택 및 최적화하고, 교육 환경을 구축하고, 모델을 교육 및 튜닝하고, 프로덕션 환경에 이 모델을 배포하고, 프로덕션 환경을 관리하면서 필요할 때 확장하는 작업이 포함된다. 또한 이 머신러닝 환경의 소규모 버전인 그린그래스(GreenGrass)도 있으며 두 가지 모두 딥렌즈에 패키징 형태로 제공된다.

3. 서버리스
AWS가 몇 년 전 리인벤트 행사에서 람다(Lambda)를 발표했을 당시 필자를 포함한 대부분의 사람들은 이것을 어떻게 생각해야 할지 몰랐다. 그러나 최근 다이나모DB(DynamoDB), API 게이트웨이, S3 웹 호스팅 모드와 같은 AWS 서비스를 활용, 애플리케이션에서 훨씬 더 세분화된 사용량 비용 모델을 실현할 수 있게 해주는 서버리스 아키텍처의 기반으로 함수 서비스(Function-as-a-Service)의 인기가 높아졌다.

AWS는 서버리스를 괴롭혔던 데이터 및 IDE 문제에 효과적으로 대처했다. NoSQL 솔루션인 다이나모DB는 이제 이른바 글로벌 테이블(Global Table)을 제공한다. 글로벌 테이블은 여러 지역에 걸쳐 데이터를 복제해서 서버리스 애플리케이션이 더 쉽게 고가용성을 달성할 수 있게 해준다. 일부 애플리케이션에는 전통적인 관계형 데이터베이스 지원이 필요한데 AWS는 이를 감안하여 기존 오로라(Aurora) 관계형 데이터베이스를 위한 서버리스 지불 모델 도입을 예고했다.

새로운 클라우드9(Cloud9) IDE는 개발자의 서버리스 학습을 돕기 위해 람다 디버깅을 제공한다. 엔지니어들은 이를 통해 상호 더 쉽게 구성 요소를 공유할 수 있다. 또한 AWS는 람다용 도커허브(DockerHub)와 비슷한 함수 리포지토리도 발표했다.

4. 쿠버네티스
올해 리인벤트에서 가장 놀라운 소식은 단연 쿠버네티스와 관련된 여러 가지 발표다. 놀라운 이유는 AWS가 많은 전선에서 압도적인 선두를 유지하고 있고 서버리스에 막대하게 투자하면서 마치 컨테이너 시장은 구글과 마이크로소프트에 내주기로 한 듯한 인상을 줬기 때문이다.

그러나 AWS는 기존 ECS에 이어 쿠버네티스 클러스터를 실행하는 EKS라는 두 번째 컨테이너 솔루션을 발표했다. 또한 컨테이너 클러스터의 구성과 스핀업을 자동화해서 개발자가 가동과 유지보수가 아닌 내부 코드에 집중할 수 있게 해주는 파게이트(Fargate)도 발표했다. 이 두 서비스는 AWS가 서버리스의 계승을 위해 혁신하는 중에도 컨테이너 기반 애플리케이션 개발에 대한 확고한 의지를 갖고 있음을 잘 보여준다.

5. IoT
IoT는 5가지 전선 중에서 가장 불확실한 전선이다. IoT가 중요한 주제라는 데는 이론의 여지가 없지만 그 전개 방식에 대해서는 의견이 분분하다. AWS는 작년 일련의 IoT 상품을 선보인 뒤 보안, 분석, 확장성을 중심으로 그 후속 제품을 착실히 발표했다.

수십, 수백만 개의 기기를 관리하는 데 따르는 어려움을 고려하면, 이 세 가지 측면은 모두 IoT가 성숙 단계로 접어들면서 중요한 역할을 하게 될 전망이다. 에지, 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드에서 각기 얼만큼의 데이터 처리를 수행하느냐는 아직도 결론이 나지 않은 부분이며, 사용 사례별로 판이하게 달라질 가능성이 높지만 AWS는 그 기반이 되는 유용한 기능을 제공한다.

이렇게 해서 AWS의 인상적인 혁신 속도를 보여주는 올해의 이벤트도 마무리됐다. 때로는 통제 불능일 만큼 혼잡했고, 앤디 재시의 기조 연설처럼 문화 도용에 가까운 당황스러운 순간들도 있었지만 워너 보겔스는 기조 연설에서 세 명의 유능한 엔지니어를 조명하면서 기술 산업 전반에 만연한 성 불평등을 돌아보는 계기를 제공했다.

AWS 소프트웨어 엔지니어 클레어 리구오리는 새로운 IDE 서비스 데모를 진행했고 넷플릭스의 선임 카오스 엔지니어(Chaos Engineer, 참 멋진 직책이다) 노라 존스는 첨단 품질 측정을 통해 알게 된 내용을 발표했으며 AWS 선임 기술 전도사인 애비 풀러는 마지막날 파게이트 데모를 포함한 쿠버네티스에 관한 열정적이고 깊이 있는 논의로 시선을 사로잡았다.  editor@itworld.co.kr


2017.12.11

AWS 리인벤트 2017과 5가지 클라우드 군비 경쟁

Pete Johnson | Network World
AWS 리인벤트(re:Invent)는 지난 6년 동안 클라우드 컴퓨팅 업계의 가장 중요한 이벤트로, 선도업체들이 최첨단 기술을 발표하는 무대 역할을 해왔다. 올해에도 4만 4,000명의 사람들이 혼잡한 라스베이거스에서 여러 호텔에 걸쳐 개최된 다양한 영역의 세션과 인증 시험, 전시관, 그리고 최신 솔루션이 발표되는 중요한 기조 연설 현장을 찾았다.



퍼블릭 클라우드 군비 경쟁은 4개 전선에서 갈수록 확장되고 있으며 5번째 전선도 빠르게 부상하고 있다. 5개 전선에서 모두 다양한 발표가 나왔는데, 그 내용을 간추려 보면 다음과 같다.

1. IaaS/PaaS
AWS는 2006년 S3 객체 스토리지 서비스로 클라우드 혁신을 시작했고, 그 이후 빠른 속도로 EC2 컴퓨팅과 다른 IaaS 상품들을 내놨다. 시간이 지나면서 로드 밸런서, 메시지 큐, 데이터베이스와 같은 PaaS 서비스도 핵심 요소로 부상했다. 물론 두 가지 범주의 서비스 모두 AWS가 가용 구역과 리전(region)으로 구성한 물리적 하드웨어를 기반으로 구축된다.

AWS는 애지 캐싱 네트워크를 위한 그 물리적 기반이 2018년 말까지 22개 지역과 107개 PoP(Point-of-Presence)로 확대된다고 발표했다. AWS는 가용 구역에 대한 자사의 정의가 여러 데이터센터를 포괄하고 각각 “유의미한 차이”에 따라 구분되며, 비슷한 용어를 사용하는 경쟁 솔루션에 비해 세밀하다는 점을 수시로 강조한다. 인상적인 점은 AWS가 처음 10년 동안 11개 지역을 구축했고, 이후 3년 동안 그 수를 두 배로 늘렸다는 점이다. AWS의 장비 구축 속도가 어느 정도인지 잘 알 수 있는 대목이다.

AWS의 새로운 보안 서비스도 흥미롭지만 이 전선에서 중요한 발표는 베어 메탈 인스턴스 도입이다. 그동안 AWS는 안나푸르나(Annapurna) 인수로 구축한 전문 장비로 가상화 계층의 짐을 상당 부분 옮겼다. 이 장비가 물리 서버와 함께 위치하면서 오버헤드를 거의 없애면서 이를 통해 새로운 베어 메탈 인스턴스가 가능해진 것이다. 특히 가상머신으로는 이용할 수 없는 성능 카운터 등에 접근해야 하는 워크로드에 유용하다.

2. AI
IBM 왓슨(Watson)은 이미지 인식, 구문 분석, 음성-텍스트(또는 그 반대 방향) 변환과 같은 서비스에 적용됐고, AWS는 딥 러닝 백 엔드가 필요한 이와 같은 서비스에서 후발 주자가 되어 뒤쫓는, 익숙하지 않은 입장에 처했다. 이 전선에서 AWS는 각 서비스를 근접하게 따라잡는 여러 가지 내용을 발표했을 뿐만 아니라 단순한 이미지 인식을 뛰어넘는 새로운 동영상 인식 서비스도 공개했다. 여기에는 프레임으로 가려진 사람까지 추적하는 기능도 포함된다. 또한 개발자가 이 서비스를 다루는 데 사용할 수 있는 AWS 딥렌즈(AWS DeepLens)라는 새로운 하드웨어도 발표했다.

그러나 AI에 관한 AWS의 행보는 거기서 멈추지 않는다. 머신러닝 환경을 구축하는 과정은 상당히 어렵다. AWS의 새로운 세이지메이커(SageMaker) 서비스는 필요한 각 요소를 훨씬 더 쉽게 만들고 구성할 수 있게 해준다.

여기에는 교육 데이터를 수집 및 준비하고, 머신러닝 알고리즘을 선택 및 최적화하고, 교육 환경을 구축하고, 모델을 교육 및 튜닝하고, 프로덕션 환경에 이 모델을 배포하고, 프로덕션 환경을 관리하면서 필요할 때 확장하는 작업이 포함된다. 또한 이 머신러닝 환경의 소규모 버전인 그린그래스(GreenGrass)도 있으며 두 가지 모두 딥렌즈에 패키징 형태로 제공된다.

3. 서버리스
AWS가 몇 년 전 리인벤트 행사에서 람다(Lambda)를 발표했을 당시 필자를 포함한 대부분의 사람들은 이것을 어떻게 생각해야 할지 몰랐다. 그러나 최근 다이나모DB(DynamoDB), API 게이트웨이, S3 웹 호스팅 모드와 같은 AWS 서비스를 활용, 애플리케이션에서 훨씬 더 세분화된 사용량 비용 모델을 실현할 수 있게 해주는 서버리스 아키텍처의 기반으로 함수 서비스(Function-as-a-Service)의 인기가 높아졌다.

AWS는 서버리스를 괴롭혔던 데이터 및 IDE 문제에 효과적으로 대처했다. NoSQL 솔루션인 다이나모DB는 이제 이른바 글로벌 테이블(Global Table)을 제공한다. 글로벌 테이블은 여러 지역에 걸쳐 데이터를 복제해서 서버리스 애플리케이션이 더 쉽게 고가용성을 달성할 수 있게 해준다. 일부 애플리케이션에는 전통적인 관계형 데이터베이스 지원이 필요한데 AWS는 이를 감안하여 기존 오로라(Aurora) 관계형 데이터베이스를 위한 서버리스 지불 모델 도입을 예고했다.

새로운 클라우드9(Cloud9) IDE는 개발자의 서버리스 학습을 돕기 위해 람다 디버깅을 제공한다. 엔지니어들은 이를 통해 상호 더 쉽게 구성 요소를 공유할 수 있다. 또한 AWS는 람다용 도커허브(DockerHub)와 비슷한 함수 리포지토리도 발표했다.

4. 쿠버네티스
올해 리인벤트에서 가장 놀라운 소식은 단연 쿠버네티스와 관련된 여러 가지 발표다. 놀라운 이유는 AWS가 많은 전선에서 압도적인 선두를 유지하고 있고 서버리스에 막대하게 투자하면서 마치 컨테이너 시장은 구글과 마이크로소프트에 내주기로 한 듯한 인상을 줬기 때문이다.

그러나 AWS는 기존 ECS에 이어 쿠버네티스 클러스터를 실행하는 EKS라는 두 번째 컨테이너 솔루션을 발표했다. 또한 컨테이너 클러스터의 구성과 스핀업을 자동화해서 개발자가 가동과 유지보수가 아닌 내부 코드에 집중할 수 있게 해주는 파게이트(Fargate)도 발표했다. 이 두 서비스는 AWS가 서버리스의 계승을 위해 혁신하는 중에도 컨테이너 기반 애플리케이션 개발에 대한 확고한 의지를 갖고 있음을 잘 보여준다.

5. IoT
IoT는 5가지 전선 중에서 가장 불확실한 전선이다. IoT가 중요한 주제라는 데는 이론의 여지가 없지만 그 전개 방식에 대해서는 의견이 분분하다. AWS는 작년 일련의 IoT 상품을 선보인 뒤 보안, 분석, 확장성을 중심으로 그 후속 제품을 착실히 발표했다.

수십, 수백만 개의 기기를 관리하는 데 따르는 어려움을 고려하면, 이 세 가지 측면은 모두 IoT가 성숙 단계로 접어들면서 중요한 역할을 하게 될 전망이다. 에지, 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드에서 각기 얼만큼의 데이터 처리를 수행하느냐는 아직도 결론이 나지 않은 부분이며, 사용 사례별로 판이하게 달라질 가능성이 높지만 AWS는 그 기반이 되는 유용한 기능을 제공한다.

이렇게 해서 AWS의 인상적인 혁신 속도를 보여주는 올해의 이벤트도 마무리됐다. 때로는 통제 불능일 만큼 혼잡했고, 앤디 재시의 기조 연설처럼 문화 도용에 가까운 당황스러운 순간들도 있었지만 워너 보겔스는 기조 연설에서 세 명의 유능한 엔지니어를 조명하면서 기술 산업 전반에 만연한 성 불평등을 돌아보는 계기를 제공했다.

AWS 소프트웨어 엔지니어 클레어 리구오리는 새로운 IDE 서비스 데모를 진행했고 넷플릭스의 선임 카오스 엔지니어(Chaos Engineer, 참 멋진 직책이다) 노라 존스는 첨단 품질 측정을 통해 알게 된 내용을 발표했으며 AWS 선임 기술 전도사인 애비 풀러는 마지막날 파게이트 데모를 포함한 쿠버네티스에 관한 열정적이고 깊이 있는 논의로 시선을 사로잡았다.  editor@itworld.co.kr


X