[강연] 2019 AWS JOB GO에 참여한 후기

나는 클라우드에 대해 무지하다. 4차 산업혁명 시대에 클라우드 서비스(Cloud Service)는 계속 확대되면서 그 중요성이 강조되고 있지만, 나는 AWS에 대한 간단한 정의와 요금폭탄 후기(?)들만 알고 있었지 자세히 알아볼 생각은 하지 않았다.

때마침 AWS 클라우드 서비스에 대하여 알아볼 수 있는 강연이 있었고, 프로그램 세부일정을 보고서 AWS 클라우드가 무엇인지, AWS 클라우드는 어떻게 활용되는지 실제 서비스를 시현하는 것을 볼 수 있겠다는 기대감에 바로 신청하게 되었다.

프로그램 일정

2019년 10월 25일 KG타워 지하 1층 KG 하모니홀에서 강연을 진행했다.

1교시 : AWS

AWS는 Amazon Web Services의 줄임말로 아마존의 클라우드 컴퓨팅 사업부이다. 현재 클라우드 산업계의 1위를 차지하고 있다.

그렇다면 클라우드(Cloud)란 뭘까? 개인적으로 '클라우드'라는 명칭은 굉장히 잘 지었다고 생각한다. 구름 속은 보이지 않고 손쉽게 증식이 가능하다. 마찬가지로 일반 사용자들은 복잡한 내부를 굳이 알 필요가 없이 어디에서나 구름 속으로 손을 집어넣어 각자 원하는 작업을 할 수 있다.

또한 데이터센터에 서버를 직접 구축하게 되면, 초기 구축비용이 높고 축소 및 확장에 대한 유동성이 낮아진다. 반면 클라우드 컴퓨팅을 이용하게 되면 상대적으로 적은 노력이 들고 유연함이 증가하게 된다. 단지 인터넷을 통해 리소스와 앱을 원할 때 언제든지 사용 가능할 수 있게 된다. 

왜 클라우드 컴퓨팅을 사용하는가?

• 초기 선투자 비용 없음 : 고정비용을 가변비용으로 대체. 미리 서버를 구매할 필요 없음
• 운영비용 절감 : 사용한 만큼만 지불하며 규모의 강제로 인한 지속적인 비용 절감
• 탄력적인 운영 및 확장 : 필요 용량에 대한 예측 불필요. '수요'에 맞춘 유연한 확장
  • ex. 수요자에 따라 or 출퇴근 시간 등(시간/사용량 등 유연하게 탄력적으로 대처할 수 있다) 
    
• 속도 및 민첩성 : 수분만에 인프라 구축 가능. 빠르게 변화에 대응. 프로세스 단축
  
• 비즈니스에만 집중 가능 : 유지보수 및 관리 비용 절감
  
• 글로벌 확장 : 빠른 시간 내 글로벌 서비스 구현 가능

마치 레고조각을 조합하여 사용하는 것처럼, 상황에 맞는 적재적소로 인해 효율성이 증대한다는 것이 바로 클라우드 컴퓨팅이 매력이다. 클라우드 태생 기업 중 유명한 곳으로는 넷플릭스, 스포티파이, 에어비앤비 등이 있다.

AWS 기업 성공 사례

디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, DT)이란, 쉽게 말해 일반 기업이 IT기업으로 변신하는 것이다. 아래 두 가지의 장점이 있다.

• 신사업 추진, 사업 차별화
  
• 내부 효율성 증대 
  

아마존은 20년 넘게 인공지능 기반으로 비즈니스 혁신 중이다. (예를 들어 개인화 추천, 물류센터 자동화, 자체 창고 관리, 드론, 음성인식 기반의 상호작용, 전혀 새로운 고객 경험을 발명한다)

아마존 러닝 서비스

AWS의 인공지능 및 기계학습 서비스가 있다. 고객의 비즈니스 목적과 현황에 따라 여러 형태의 접근이 가능하다.

• AI 서비스
  • 직접 모델을 학습하거나 구축하지 않고 API 등을 통해서 이미 구성되어 있는 모델을 활용해서 기존 서비스에 인공지능/기계학습을 적용하고 싶은 경우
  • ex. CJ LOGISTICS, KIA, Vaonage, Domino's, RedAwning
• ML 서비스
  • 데이터는 있으나 어느 정도 갖춰진 플랫폼 상에서 기계학습을 진행하고 싶은 경우
  • ex. Intuit, NFL, CONVOY, GE Healthcare, STATCASTAI, AWS
• ML 프레임워크/인프라
  • 데이터가 충분하고 직접 기계학습 모델을 Low-level에서 구축/학습/배포해야 하는 경우
  • ex. TOYOTA, Western Digital, aribnb, OpenAI

AWS의 인공지능 및 기계학습 서비스를 이용한 다양한 고객 사례들이 있다. 아마존 SageMaker, 아마존 Alexa로 개인화된 금융서비스, 아마존 Rekognition 얼굴 인식 서비스(페이셜 분석), ST Unitas 교육서비스, 인디스쿨 시스템 안정화, 스마트스터디 전 세계 배포, 아이스크림 에듀, Riid!(산타 토익), MathPresso 등이 있다.

2교시

Compute Services

아마존 Lightsail

• AWS를 시작하는 가장 쉬운 방법
• 미리 설치된 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크를 포함하는 7개의 계획에서 선택
• 저렴하고 예측 가능한 가격
• 수 초안에 정말 구성된 서버 생성
• 직관적인 Lightsail 콘솔에서 관리
• AWS 서비스들과 접목해서 확장
• Lightsail API와 AWS CLI로 자동화

RDB Services

아마존 Aurora

• MySQL 또는 Prstgres 호환
• 자동으로 스토리지 확장 (최대 64TB)
• 최대 15개의 읽기 전용 복제본
• Amazon S3로 지속적인(증분) 백업
• 3개의 AZ에 6개의 데이터 복제
• serverless 옵션

아마존 S3 (Simple Storage Service)

• 오브젝트 기반 스토리지
• 높은 내구성 (99.999999999%)
• 정적 자산에 최적화
• 무한 확장 가능
• 오브젝트당 5TB까지 지원
• 전송 중/저장 시 암호화 지원

아마존 ElastiCache

• 관리형 Memcahed 또는 Redis
• 한 개에서 여러 개의 노드로 확장
• 자가 복구(문제 인스턴스 교체)
• 한 자릿수 ms 속도 (일반적으로)
• Memcached로 하나의 AZ에서 서비스
• Redis에서 여러 AZ에서 서비스

아마존 DynamoDB

• 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스
• 프로비저닝 된 스루풋
• 빠르고 예상 가능한 성능
• 완전 분산, 내결합성
• 아이템당 최대 400KB, JSON 지원
• Time-to-live (TTL)
• 스트림/트리거 역할
• AWS 애플리케이션 오토스케일링

AWS Systems Manager

• AWS 클라우드뿐만 아니라 온프레미스도 지원
• 관리자의 작업을 자동화
• 쉘 접근 (베스천 서버 없이)
• 저렴한 가격

아마존 CloudWatch

• 수집: 지표와 로그들
• 모니터링: 알람과 대시보드
• 액션: 오토 스케일링과 이벤트
• 분석: 추이와 지표 계산
• 컴플라이언스와 보안

아마존 Kinesis

• Real-time Streaming Data Analytics
• 실시간으로 비디오 및 데이터 스트림을 손쉽게 수집, 처리, 분석
• Kinesis Data Streams (개발자) : 정렬, 리플레이, 실시간 처리를 위한 수집 및 데이터 스트리밍
• Kinesis Data Firehose (개발자, 데이터 사이언티스트) :  방대한 스트리밍 데이터를 Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon ES, Splunk 등으로 로드
• Kinesis Data Analytics (개발자, 데이터 사이언티스트) : 실시간으로 표준 SQL 쿼리를 이용하여 데이터 스트림 분석

3교시

AWS 자격증(Certification)은 3년 동안 유효하다. AWS 자격증 취득 상태를 유지하려면 자격증 갱신을 해야 한다. 기초, 어소시에이트, 프로페셔널, 전문 분야 레벨이 있다.

참여 후기

강연 내용은 솔직히 아쉬운 부분이 많았다. 프로그램 세부일정을 보고서 기대하고 간 것인데 기대치가 너무 높았던 것일까? 

1교시는 일상생활에 녹아있는 AWS 영상을 많이 보여줬고 개론적인 이야기가 대부분이라 이해하기 어렵지 않았다. 나는 AWS 클라우드를 실제 활용한 시현을 보여주는 2교시를 기대하고 갔었는데, 막상 많은 서비스의 시현을 보여주려다 보니 시간이 촉박했고 슬라이드가 너무 빨리 넘어가서 사람들도 모두 사진 찍기에 정신이 없어 보였다. 3교시는 자격증에 관한 이야기였는데 아직 별 생각이 없어서 넘겨 들었다. 

AWS는 이렇구나, 가볍게 둘러볼 수 있는 강연이었다고 생각한다.