
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
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Intel
인텔이 12가지 가속기로 데이터센터에 확장성과 유연성을 추가하는 방법
ⓒ Getty Images Bank 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)라는 코드명으로 알려진 인텔의 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 최근 출시됐다. 이 칩은 12가지 가속기로 주목받고 있지만 기능적인 흥미를 넘어 인텔이 급격하게 변화하는 데이터센터, 서버, 클라우드 시장에 대응하는 방법이 반영되어 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 프로세서의 근본적인 역할은 연산에 있다. 프로세서는 여전히 연산을 빠르게 많이 할 수 있으면 좋다. 하지만 처리해야 하는 데이터의 종류와 특성이 다양해지면서 데이터를 다루는 방법도 진화했다. 그리고 이는 실질적인 성능의 향상으로 이어진다. 나승주 인텔 데이터센터 담당 상무는 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 새로운 데이터센터 환경을 반영한다고 설명한다. ⓒ Intel “단순히 작동속도와 코어의 개수를 늘리는 것만이 최고의 가치를 주는 것은 아닙니다. 폭발적으로 증가하는 데이터센터 수요와 복잡한 데이터 처리에 대한 필요성을 풀어내기 위한 방법은 단순히 트랜지스터 수에만 의존할 일이 아니라 완전히 새로운 방법을 찾을 필요가 있습니다.” 인텔코리아 나승주 데이터센터 담당 상무는 데이터센터 환경이 달라지는 만큼 프로세서 구조도 새로 그려져야 한다고 설명한다. 그 관점에서 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 이전과 다른 두 가지 전환점을 갖는다. 한 가지는 연산의 양적 증가, 다른 하나는 데이터 처리의 효율성이다. “모놀리식 아키텍처로는 소켓당 절대적 성능을 높이는 데에 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 노력이 여전히 이어지고 있지만 단위 칩을 더 작게 만들고 효과적으로 연결하는 방법으로 성능 손실을 최소화하고 단일 칩에 준하는 처리 능력을 제공할 수 있습니다.” 최대 4개의 칩릿을 묶는 구조로 같은 공간 안에 더 많은 코어를 넣을 수 있다. ⓒ Intel 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 ‘칩릿(Chiplet)’ 구조를 녹였다. 한정된 공간 안에 더 많은 코어를 넣는 것은 반도체 업계의 숙제였다. 제온 스케일러블 프로세서는 4개의 칩릿을 이어 붙여 최대 60개 코어를 쓴다. 칩릿 구조는 생산이 훨씬 쉬워지고 필요에 따라서 단일 칩부터 2개, 4개 등 필요한 만큼 이어 붙여 다양한 설계의 자유도를 제공하기도 한다. 핵심 기술은 칩과 칩 사이를 손실없이 연결하는 데에 있다. “중요한 것은 인터페이스와 패키징 기술입니다. 사실 이 칩릿 구조는 인텔만의 고민은 아닙니다. 반도체 업계, 그리고 더 나아가 산업 전체의 숙제이기 때문에 이를 공론화해서 업계가 함께 답을 찾아가는 중입니다.” 나승주 상무는 기술 개방과 표준에 해결책이 있다고 말했다. UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express) 컨소시엄을 통해 전 세계 반도체 관련 기업들이 경쟁을 내려놓고 답을 찾아가고 있다. UCIe는 단순히 코어와 코어를 연결하는 수준이 아니라 단일 패키지 안에서 GPU도, 컨트롤러도, 또 가속기도 성능 손실을 최소화하면서 이어붙일 수 있다. 성능의 확장 뿐 아니라 단순화된 칩들을 자유롭게 맞붙이는 설계의 자유도 얻게 된다. ⓒ Intel 이 모듈형 칩릿 구조를 적극적으로 활용하는 또 하나의 방법이 바로 12가지 가속기다. 데이터의 특성에 맞는 처리 방법은 점점 중요해지고 있다. 인텔은 오래 전부터 MMX(Multi Media eXtension)와 SSE(Streaming SIMD eXtensions)를 비롯해 AVX(Advanced Vector Extensions)와 최근에는 AMX (Advanced Matrix Extensions) 까지 데이터를 효과적으로 처리하는 기술을 발전시켜 왔다. 사파이어 래피즈의 가속기는 프로세서를 현대 데이터센터의 필요에 맞춰 최적화할 수 있는 방법이라는 것이 나승주 상무의 설명이다. “클라우드는 가상머신과 네트워크는 물론이고, 암호화와 인공지능 처리까지 더욱 복잡해지기 때문에 기업은 설계의 고민이 많습니다. 클라우드에서 GPU의 활용도가 높아지고 있는 것은 사실이지만 머신러닝의 학습과 추론 작업의 80%가 CPU에서 이뤄지고 있습니다. 프로세서가 이를 받아들일 필요가 있습니다.” AMX(Advanced Matrix Extensions)가 더해진 이유도 막대한 실시간 학습 데이터가 필요하지 않은 상황에서 범용적인 인공지능 학습이 CPU만으로 충분히 빠르게 이뤄질 수 있도록 하기 위해서다. AMX는 텐서플로와 파이토치 등 범용적인 머신러닝 프레임워크에 최적화되어 기존 환경을 그대로 가속한다. 12가지 가속기를 통해 데이터센터의 특성에 맞는 서버를 구성할 수 있다. ⓒ Intel 마찬가지로 데이터센터에서 큰 리소스를 차지하는 암호화 효율을 높여주는 QAT(QuickAssist Technology), 로드밸런싱을 맡는 DLB(Dynamic Load Balancer), 인메모리 분석 처리를 가속하는 IAA(In-Memory Analytics Accelerator), 데이터 스트리밍을 가속하는 DSA(Data Streaming Accelerator) 등 별도의 전용 가속 코어를 두고, 필요에 따라서 가속기를 선택할 수 있도록 했다. 그리고 이는 데이터센터의 자원 관리에 직접적으로 영향을 끼치게 된다. “가속기가 실제 현장에서 주는 가치는 특정 리소스를 빠르게 처리하는 것도 있지만 특정 처리에 대한 부담을 덜어 CPU가 본래 해야 할 연산에 집중하는 것입니다. 데이터센터에서 70개 코어를 할당해서 쓰던 암호화가 사파이어 래피즈의 QAT 가속기를 이용하면 11개 코어로 충분합니다. 나머지는 실제로 데이터센터가 처리해야 하는 인스턴스에 할당되면서 자원의 효율이 크게 높아집니다.” ⓒ Intel 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 구조의 변화와 가속기를 통해서 ‘스케일러블(Scalable)’이라는 이름이 어울리는 확장성을 갖게 됐다. 이는 곧 데이터센터의 최적화, 그리고 유연성과도 연결된다. 반도체는 시대의 흐름을 읽어야 하고, 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 기술로 그 답을 제시하고 있다.
Intel
데이터센터 성능을 재정의하는 게임 체인저 ‘4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서’
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