전임 태블로(Tableau) CEO인 셀립스키는 올해 초 앤디 재시가 아마존 CEO로 취임했을 당시, AWS로 복귀했다. 셀립스키는 지금도 마이크로소프트 애저와 구글 클라우드보다 우세한, 두 자릿수 시장 점유율을 유지하고 있는 AWS에 굳이 과감하고 새로운 방향을 제시해 책임을 떠안을 생각이 전혀 없었다.
하지만 컨퍼런스가 열리기 전, 앤디 제시의 블룸버그와 월스트리트저널과의 사전 인터뷰에서 간소화된 산업 중심의 접근법을 엿볼 수 있었다. 재시는 클라우드에 비교적 익숙하지 않은 고객을 위해 서비스를 간소화하는 이상적인 방법의 한 예로 아마존 클라우드 컨텍센터인 ‘아마존 커넥트(Amazon Connect)’를 들었다.
셀립스키의 연설은 1시간 정도 진행됐으며, 재시의 일반적인 연설 시간보다 짧았다. 셀립스키는 컴퓨팅과 네트워킹, 데이터 이 3가지 핵심 영역에 초점을 두고 많은 것을 발표하며 재시의 전략을 뒷받침했다.
그래비션3(Gravition3)으로 구동되는 EC2 인스턴스인 C7g는 ARM 기반 커스텀 실리콘 포트폴리오의 최신판이다. 이 인스턴스는 컴퓨팅 워크로드에서 평균 25% 더 빠르게 작동하며, 전문화된 암호화나 머신러닝 워크로드에서도 더욱 좋은 성능을 유지한다.
Trn1은 프리뷰 버전으로 출시됐으며, 작년에 발표된 트레이늄 칩이 처음으로 사용됐다. Trn1은 800Gbps의 네트워크 대역폭 용량을 갖춘 컴퓨팅 집약적인 머신러닝 사용례에서 더 높은 성능을 보장한다.
또한, 새 AWS 메인프레임 현대화 프로그램(AWS Mainframe Modernization)을 통해 아직까지 메인프레임에서 코볼(Cobol) 애플리케이션을 실행하는 기업을 노리고 있다. 셀립스키는 “많은 고객이 클라우드의 민첩성과 탄력성을 확보하기 위해 메인프레임에서 탈피하기 위해 분투하고 있다”라고 말했다.
셀립스키에 따르면, AWS는 메인프레임과 호환되는 새 EC2 런타임에서 실행할 코드를 자동으로 다시 컴파일하거나 코볼 코드를 자바로 리팩토링해 마이그레이션 시간을 최대 2/3까지 줄일 수 있다.
데이터 측면에서 대규모 출시로는 클라우드 서비스 업체의 기존 머신러닝 워크벤치로 확장한 세이지 메이커 캔버스(SageMaker Canvas)가 있다. 비개발자가 클릭만으로 머신러닝 모델을 구축할 수 있도록 지원하는 것이 목적이다. 또한, AWS는 레드시프트(Redshift), 엘라스틱 맵리듀스(Elastic MapReduce), 아마존 MSK(Managed Streaming for Apache Kafka), 키네시스(Kinesis) 분석 서비스를 위한 서버리스 옵션도 한꺼번에 출시했다.
컨퍼런스에서는 발표되지 않았지만, 개발자라면 쿠버네티스(Kubernetes) 클러스터 오토스케일링 툴인 ‘카펜터(Karpenter)’ 출시에 관심이 많았을 것이다. 수석 개발자인 채니 윤은 아마존 공식 블로그를 통해 “카펜터는 개발자가 애플리케이션 요구사항을 충족하는 적시의 컴퓨팅 리소스를 제공하고, 머지않아 클러스터의 컴퓨팅 리소스 공간을 최적화해 비용을 줄이고 성능을 향상시킬 것이다”라고 밝혔다.
물론 글로벌 팬데믹 기간에 열린 이번 컨퍼런스는 어쩌면 셀립스키가 올해 600억 달러의 수익을 올릴 수 있는 사업에 큰 변화를 추진하는 데 좋은 타이밍이 아니었을 가능성도 있다.
연설이 거의 막바지에 이르렀을 때, 셀립스키는 재시가 한 말을 다시 한번 언급하며 “이제 겨우 시작일 뿐이고, AWS는 더욱 강력하고 지능적으로, 더 사용하기 쉽게 할 것”이라고 강조했다. 셀립스키의 비전이 담겨 있다. 이것이 앞으로 그가 해결해야할 가장 큰 과제일지도 모른다. editor@itworld.co.kr
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