
AWS는 IT 산업을 근본적으로 바꾸고 시장을 주도하는 입지를 쌓은 업체로 빠르게 성장했으며, 그 주도권을 유지하고 있다. 최근 시너지 리서치(Synergy Research)의 조사에 따르면, 가장 가까운 라이벌인 마이크로소프트 애저의 시장 점유율인 18%의 2배에 가까운 33%를 점유하고 있다. IDC의 2019년 후반기 시장 추적 데이터에서도 AWS는 확실히 주도권을 쥐고 있는 것으로 나타났는데, 퍼블릭 클라우드 서비스 시장에서 마이크로소프트의 11.7%보다 약간 앞선 13.2%를 점유하고 있다.
모든 성공한 업체가 그렇듯이, AWS의 성공은 적절한 시기, 탄탄한 기술, 조기에 공격적인 자본 투자가 가능했던 모기업 등 여러 요소를 갖추었다. 하지만 AWS가 성공할 수 있었던 또 다른 요소로는 끊임없는 고객 중심, 무자비한 경쟁 우위, 지속적인 ‘개밥 먹기(Dogfooding)’ 등이 있다. 개밥 먹기는 기업이 자사의 기술을 직접 사용해 보는 것을 의미하며, 아마존은 이를 제품 또는 서비스로 판매한다. 아마존은 2006년에 S3와 EC2를 이런 방식으로 출시했으며, 그 이후로 거의 모든 AWS 제품을 이렇게 출시한다.
전문가들에게 AWS가 어떻게 퍼블릭 클라우드 시장을 지배했는지 그리고 2020년 IDG 클라우드 컴퓨팅 조사에 따르면 전 세계 클라우드 서비스 도입률이 지속적으로 증가하는 가운데 AWS가 앞으로도 계속 선두를 유지할 수 있을지 질문해 보았다.
시장 개척 업체의 이점
아마존이 먼저 경쟁에 뛰어든 첫날부터 주도권을 잡았고, 가장 가까운 경쟁자인 마이크로소프트 애저보다 6년이나 먼저 시작했다는 것은 부인할 수 없다. 이 6년 덕분에 AWS는 사람들의 마음 속에 지배적인 클라우드 컴퓨팅 서비스 업체로 자리잡았을 뿐 아니라 소프트웨어 개발자, 엔지니어, 설계자 고객층을 공략하고 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 시간을 확보했다.포레스터의 부사장 겸 수석 애널리스트 데이브 바톨레티는 “AWS는 시장 영역을 새로 만들어 냈는데, 이전에는 이런 퍼블릭 클라우드 개념이 없었다. 우리는 30~40년 동안 컴퓨팅 서비스를 임대했다. AWS는 개발자 또는 IT 종사자가 기업 환경에서 외부 서비스를 찾아 신용카드로 서버를 사용하기 시작하고 다른 곳에서 컴퓨팅을 할 수 있도록 만들었다”라고 말했다.
AWS는 시장을 개척했을 뿐 아니라 모기업의 자본이 충분했기 때문에 나머지 모든 업체를 압도해 버렸다. 바톨레티는 “경쟁자들보다 지출이 더 컸다”라고 직설적으로 평가했다.
사실, 모든 퍼스트 무버가 AWS처럼 시장을 주도하지는 못한다. 넷스케이프(Netscape)의 사례를 생각해보라. IDC의 클라우드 인프라 서비스 리서치 책임자 디팍 모한은 “먼저 움직인다고 항상 유리한 것은 아니다”라며, AWS가 특히 활발하게 제품을 개발하고 시장에 출시했다고 지적했다. 모한은 “수준 높은 기업이 되어 고품질 상품을 제공하고 고객의 요구에 신속하게 대응하는 것 모두 중요하다”라고 강조했다.
특수 관계
모한은 아마존이 ‘개밥을 먹을 수 있는’ 능력이 성공의 주요 동인이었다고 지적했다. 클라우드 사업부는 아마존이 닷컴 버블 붕괴 후 원하던 엄청난 규모의 성장에 의해 직면한 중대한 기술 문제를 해결해야 했다.가트너의 수석 애널리스트 에드 앤더슨은 “AWS와 전자상거래 기업인 아마존 사이의 관계를 고려해야 한다”라고 말했다. AWS는 분명 가트너의 최신 클라우드 인프라 및 플랫폼 서비스 매직 쿼런트(Magic Quadrant for Cloud Infrastructure and Platform Services)에서 리더의 지위를 확보했다.
현재 구글 클라우드 고객들이 ‘구글처럼 운영’하고 싶어하듯이 AWS의 고객들은 아마존이 그렇게 빠르게 전자상거래 거인으로 성장할 수 있었던 기술을 활용하고 싶어했다. 앤더슨은 “AWS의 특징은 그 기술과 능력에 있었다. 그리고 실제로 개발자, 구현자, 설계자로 구성된 ‘빌더’ 중심적이었다. 그 결과, 영업팀은 매우 기술적이며, 이런 대화를 나눌 수 있기 때문에 고객들의 경험이 정말로 매끄럽다”라고 말했다.
고객 강박
고객의 요구사항에 대한 관심은 AWS 가치 제안의 오랜 특징이었다. 물론, 항상 완벽하지는 못했다.아마존의 설립자 겸 CEO 제프 베이조스가 2016년 주주들에게 보내는 서신에서 작성했듯이 “고객은 행복하고 비즈니스가 잘 된다고 말할 때 조차도 항상 불만족을 느낀다. 고객은 잘 모를 때도 더 나은 것을 원하며, 이런 고객을 만족시키겠다는 열망이 고객을 위한 것을 발명하게 할 것이다.”
스티브 잡스의 말을 헨리 포드의 방식으로 표현하자면, 고객이 뭔가를 원하지만, 무엇을 원하는지 모르는 것에 집중하는 것이 중요하다. 이것이 아마존의 리더십 원칙에 성문화되어 있다. 아마존의 리더십 원칙에는 “리더는 고객부터 시작하여 역방향으로 일한다. 적극적으로 고객의 신뢰를 얻고 유지한다. 리더가 경쟁자에게 주의를 집중하기는 하지만 고객에게 집착한다”라고 밝히고 있다.
가트너의 앤더슨은 “AWS에서는 이 가치가 계속해서 드러나고 있다. 고객의 요구와 빌더, 개발자, 설계자의 요구사항에 집중하면서 자사가 개발하는 기능의 우선순위가 결정되고 엄격하게 정리된다”라고 말했다. 포레스터의 바톨레티는 “AWS는 놀랍도록 고객에게 집중하며, 자사가 만드는 모든 것이 고객 중심적이다. 대형 고객층이 지속적으로 성장함과 동시에 이것을 유지하면 고객들이 원하는 것을 파악할 수 있는 이점을 제공한다” 라고 덧붙였다.
2019년에 출시된 하이브리드 클라우드 제품인 AWS 아웃포스트를 예로 들어보자. 아마존의 퍼블릭 클라우드 중심적인 관점보다는 다른 영역, 즉 온프레미스 데이터센터에 대한 고객의 요구사항을 만족한다.
서비스 우선주의
상용 클라우드 컴퓨팅 초기에 제프 베이조스의 핵심적인 행보는 AWS가 고객을 위해 제품을 개발하고 노출시키는 방식을 공식화하는 것이었다.
전직 아마존 및 구글 엔지니어인 스티브 예기는 2011년 자신의 구글 플랫폼 랜트(Google Platforms Rant) 포스팅을 통해 2000년대 초 베이조스의 내부 이메일을 인용했는데, “모든 팀이 앞으로 서비스 인터페이스를 통해 데이터와 기능을 노출할 것이다. 각 팀은 이런 인터페이스를 통해 서로 소통해야 한다. 마지막으로 그렇게 하지 않는 사람은 해고될 것이다”라고 지시했다. 이 지시를 통해 엄청난 서비스 지향적인 아키텍처가 개발되고, 비즈니스 로직과 데이터는 API를 통해서만 액세스할 수 있도록 했다.
함께 보면 좋은 콘텐츠
Sponsored
Intel
데이터센터 성능을 재정의하는 게임 체인저 ‘4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서’
ⓒ Getty Images Bank AI, HPC, 첨단 분석 등 새로운 유형의 워크로드가 급부상하면서 데이터센터의 성능에 대한 재정의가 필요한 시대가 되었다. 이런 시대적 요구에 부응하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서(코드명 사파이어 래피즈)라는 답을 내놓았다. 인텔은 이전 세대에 비해 성능, 확장성 및 효율성을 크게 개선한 4세대 제온 스케일러블 프로세서로 차세대 데이터센터에 대한 인텔의 전략을 구체화하고 있다. 성능 최적화의 새로운 관점 ‘워크로드 최적화’ 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 ‘다양한 워크로드 각각의 요구에 맞는 최대 성능을 끌어 낸다’라는 한 줄로 핵심을 짚을 수 있다. 이 프로세서의 설계 사상은 AI, HPC, 첨단 분석 등 다양한 워크로드의 요구사항을 충족하기 위해 CPU 및 관련 기술을 설계하고 최적화하는 것이다. 최근 기업들이 주목하는 주요 워크로드는 각각 성능에 대한 요구와 기준이 다르다. 예들 들어 AI 워크로드는 매트릭스 연산과 병렬 처리에 크게 의존한다. 더불어 대용량 데이터 세트를 처리해야 하는 경우가 많아 CPU와 메모리 간의 효율적인 데이터 전송을 위해 높은 메모리 대역폭이 필요하다. AI 워크로드에 맞는 최고의 성능을 제공하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서에 고급 매트릭스 확장(AMX)과 같은 특수 명령어 세트와 통합 가속기를 내장하였다. 이는 꽤 주목할 개선이다. AMX의 내재화는 CPU도 AI 처리가 준비됐다는 것을 뜻한다. 이는 AI 인프라에서 CPU의 역할을 크게 확장할 전망이다. 최근 ChatGPT의 등장과 함께 모든 기업의 관심사가 된 초거대 언어 모델 기반 생성형 AI 전략 수립에 있어 AMX에 관심을 두는 곳이 늘고 있는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. HPC 워크로드는 복잡한 수학적 계산이 포함되며 높은 부동소수점 성능을 보장해야 한다. HPC 워크로드에는 병렬 처리가 수반되는 경우가 많다. 멀티코어 CPU는 이러한 워크로드를 가속하는 데 있어 핵심이라 할 수 있다. 또한, 대규모 HPC 시뮬레이션은 효율적인 데이터 처리를 위해 높은 메모리 용량과 대역폭도 요구한다. 이런 특수성도 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 유연하게 수용한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 최대 8채널 DDR5 메모리 구성 및 인텔 옵테인 퍼시스턴트 메모리(Optane Persistent Memory)를 지원하여 HPC 시뮬레이션을 위한 높은 메모리 용량과 대역폭을 제공한다. 또한, PCIe 5.0을 지원하여 PCIe 4.0의 두 배에 달하는 대역폭을 제공하여 CPU와 가속기 및 스토리지와 같은 기타 장치 간의 통신 속도가 빠르다. QAT를 통해 암호화 및 압축 워크로드를 가속화하여 네트워킹 및 스토리지와 같은 애플리케이션의 성능과 효율성도 크게 높인다. 열거한 특징들은 HPC뿐 아니라 AI 워크로드의 성능 요구에도 부합한다. 다음으로 첨단 분석의 경우 적시에 통찰력을 제공하고 빠른 의사결정을 지원하려면 지연 시간을 최소화하면서 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 CPU가 필요하다. 인텔은 단일 스레드 성능 및 멀티 스레딩 기능을 향상시켜 실시간 분석을 위한 저지연 처리를 가능하게 한다. 그리고 인텔 프로세서는 최적화된 캐시 계층 구조를 갖추고 있어 메모리 액세스 시간을 최소화하여 실시간 분석 워크로드의 지연 시간을 줄이고 성능을 개선할 수 있다. 여기에 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 넓은 메모리 대역폭으로 데이터베이스 성능을 향상하고 인텔 인-메모리 분석 가속기(IAA), 데이터 이동 속도를 높이는 인텔 데이터 스트리밍 가속기(DSA)까지 통합하여 실시간 데이터 처리 성능을 높였다. 요약하자면 워크로드마다 특화된 CPU 기능, 아키텍처 또는 가속기가 필요한 요구사항이 다르다. AI 워크로드는 가속 기술과 넓은 메모리 대역폭의 이점을 누리고, HPC 워크로드는 높은 부동소수점 성능과 병렬 처리가 필요하며, 실시간 분석 워크로드는 지연 시간이 짧은 처리와 효율적인 I/O 및 스토리지가 필요하다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 다양한 워크로드의 성능 요구를 수용하여 각각 최대의 성능을 끌어 낸다. 워크로드 최적화 성능 추구가 가능한 이유 CPU의 발전사를 보면 무어의 법칙의 시대를 지나 멀티 코어의 시기가 이어지고 있다. 멀티 코어는 현재 진화를 거듭 중인데 최근 동향은 더 나은 성능과 에너지 효율성을 보장하는 가운데 워크로드별 최적화를 지원하는 것이다. 이를 실현하기 위해 인텔은 코어 수를 늘리는 가운데 다양한 가속기를 CPU에 통합하는 방식을 택하였다. 이런 노력의 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 멀티코어 아키텍처는 병렬 처리를 가능하게 하여 성능과 에너지 효율을 높인다. 예를 들어 인텔의 제온 스케일러블 프로세서는 최대 60개의 코어를 가지고 있어 AI, HPC, 실시간 분석 등 다양한 워크로드 처리에 이상적이다. 여기에 다양한 가속기를 통합하여 워크로드마다 차이를 보이는 최적의 성능 목표 달성에 한걸음 더 가까이 다가서고 있다. 또한, 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 CPU와 가속기 간의 고속 통신을 위해 설계된 개방형 산업 표준 인터커넥트인 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL)를 지원한다. 이 밖에도 인텔은 상호 연결 및 효율적인 전력 공급을 위해 4개의 실리콘 다이를 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge)라는 고급 패키징 기술로 연결했다. 인텔의 EMIB 기술은 CPU 설계 및 패키징의 패러다임 전환을 잘 보여준다. 인텔은 프로세서를 타일이라고 하는 더 작은 모듈식 구성 요소로 분할하고 EMIB라는 작은 실리콘으로 연결하여 하나의 Monolithic 구조와 같은 성능, 에너지 효율성 및 설계 유연성을 높였고 그 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 인텔은 고급 패키징 기술을 통해 다양한 가속기를 통합하면서도 높은 전력 효율을 달성했다. 가령 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서가 내장된 가속기를 사용하면 이전 세대 대비 워크로드 처리에 있어 평균 2.9배 높은 와트당 성능 목표 달성이 가능하다. 더 자세히 알아보면 범용 컴퓨팅에서 53% 평균 성능 향상을 기대할 수 있고, AI는 최대 10배 높은 추론과 학습 성능, 네트워킹과 스토리지 분야에서는 95% 적은 코어로 더 높은 데이터 압축 성능을 보여 최대 2배 성능을 높일 수 있고, 데이터 분석의 경우 최대 3배 성능 개선이 가능하다. 달라진 게임의 법칙 4세대 제온 스케일러블 프로세서의 등장으로 차세대 데이터센터 시장을 놓고 벌이는 다양한 프로세서 간 새로운 경쟁이 본격화될 전망이다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 단순한 신제품이 아니다. 다양한 워크로드의 급변하는 요구 사항을 해결하고 성능, 확장성 및 효율성에 중점을 둔 차세대 데이터센터 구축에 대한 인텔의 전략을 상징한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 반도체 시장의 게임의 법칙은 시대의 흐름에 따라 바뀐다는 것을 보여주는 산증인이다.
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.