가상공간에 건물·생산라인 구현…AWS '디지털트윈' 시장 본격 공략
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기업고객 겨냥한 신규 플랫폼
'AWS IoT 트윈메이커' 발표
셀립스키 CEO "효율성 개선"
독자 설계 칩·AI 도구도 공개
'AWS IoT 트윈메이커' 발표
셀립스키 CEO "효율성 개선"
독자 설계 칩·AI 도구도 공개
아마존웹서비스(AWS)가 디지털트윈 시장 공략에 닻을 올렸다. 장비 센서와 비디오카메라, 응용프로그램을 통합 연결하는 신규 플랫폼을 내놓고 기업 고객을 모으겠다는 계획이다. 클라우드 사용 속도를 고도화하는 독자 설계 칩과 새로운 인공지능(AI) 개발 도구도 공개했다.
AWS는 이달 초 미국 라스베이거스에서 열린 자사 연례 콘퍼런스 ‘리인벤트’를 통해 신규 솔루션 ‘AWS 사물인터넷(IoT) 트윈메이커’를 발표했다. 현실 세계의 설비를 가상세계에 구현하는 ‘디지털트윈’ 관련 솔루션이다. 미국과 싱가포르, 유럽에서 사전 공개된 상태다. 애덤 셀립스키 AWS 최고경영자(CEO·사진)는 “솔루션을 장비 센서, 비디오카메라 등에 연결하면 간편하게 가상 환경을 생성할 수 있다”며 “기업 설비의 운영 효율성을 개선하고 가동 중지 시간을 단축할 수 있게 됐다”고 말했다.
AWS IoT 트윈메이커는 ‘지식 그래프’를 생성할 수 있다. 지식 그래프는 수많은 데이터의 관계를 조합하고 표현하는 역할을 한다. 방대한 데이터 관리가 필요한 제조 기업에 유효한 기능이다. 예를 들어 금속 생산 공장에서 AWS IoT 트윈메이커에 기계 유지보수 이력과 실시간 비디오 데이터를 입력하면, 용광로 온도에 이상이 발생할 경우를 예측할 수 있다. 해당 솔루션이 데이터들의 유기적 관계를 그래프 형태로 파악하고, 이를 다시 가상 공간 시뮬레이션해 취약점을 찾아내기 때문이다.
독자 개발한 서버 칩 ‘그래비톤 3’도 공개했다. 함께 발표된 클라우드상의 가상 서버 구축 플랫폼 ‘C7g 인스턴스’를 통해 사용할 수 있다. 전작인 ‘그래비톤 2’에 비해 최대 2배 빠른 성능을 내면서 에너지 사용량은 60% 적다는 설명이다. 컴퓨터 통신 장치인 네트워크인터페이스카드(NIC)와 응용프로그램이 직접 교류할 수 있도록 설정해 연산 부담은 분산시키고 처리 속도는 끌어올렸다. 차세대 메모리 반도체인 ‘DDR5 D램’과 연계해 작동한다. 네트워킹 대역폭이 20% 증가하는 등 부가 기능도 개선됐다.
‘아마존 세이지메이커’도 신규 업데이트가 진행됐다. 아마존 세이지메이커는 AWS의 대표적인 머신러닝(ML) 지원 플랫폼이다. 코딩 없이 AI 모델을 학습시킬 수 있는 ‘노 코드 ML 예측’ 기능을 추가했다. 재무나 마케팅, 인사 등 프로그래밍 언어를 모르는 직군도 ML을 이용할 수 있게 했다. 프로그램 코드를 번역하는 ‘컴파일러’도 새롭게 추가해 AI 모델을 교육하는 데 걸리는 시간을 최대 50%까지 단축했다.
AI 개발에서 가장 골머리를 앓는 데이터 전처리와 관련해서도 사전 레이블링, 인간 레이블링 검증, 보조 레이블링 등 다양한 기능을 추가했다. 브라틴 사하 AWS 머신러닝 담당 부사장은 “세이지메이커 업데이트로 기업들의 ML 구축 시간을 줄이고, 새로운 고객도 포섭하겠다”고 말했다.
이시은 기자 see@hankyung.com
AWS는 이달 초 미국 라스베이거스에서 열린 자사 연례 콘퍼런스 ‘리인벤트’를 통해 신규 솔루션 ‘AWS 사물인터넷(IoT) 트윈메이커’를 발표했다. 현실 세계의 설비를 가상세계에 구현하는 ‘디지털트윈’ 관련 솔루션이다. 미국과 싱가포르, 유럽에서 사전 공개된 상태다. 애덤 셀립스키 AWS 최고경영자(CEO·사진)는 “솔루션을 장비 센서, 비디오카메라 등에 연결하면 간편하게 가상 환경을 생성할 수 있다”며 “기업 설비의 운영 효율성을 개선하고 가동 중지 시간을 단축할 수 있게 됐다”고 말했다.
AWS IoT 트윈메이커는 ‘지식 그래프’를 생성할 수 있다. 지식 그래프는 수많은 데이터의 관계를 조합하고 표현하는 역할을 한다. 방대한 데이터 관리가 필요한 제조 기업에 유효한 기능이다. 예를 들어 금속 생산 공장에서 AWS IoT 트윈메이커에 기계 유지보수 이력과 실시간 비디오 데이터를 입력하면, 용광로 온도에 이상이 발생할 경우를 예측할 수 있다. 해당 솔루션이 데이터들의 유기적 관계를 그래프 형태로 파악하고, 이를 다시 가상 공간 시뮬레이션해 취약점을 찾아내기 때문이다.
독자 개발한 서버 칩 ‘그래비톤 3’도 공개했다. 함께 발표된 클라우드상의 가상 서버 구축 플랫폼 ‘C7g 인스턴스’를 통해 사용할 수 있다. 전작인 ‘그래비톤 2’에 비해 최대 2배 빠른 성능을 내면서 에너지 사용량은 60% 적다는 설명이다. 컴퓨터 통신 장치인 네트워크인터페이스카드(NIC)와 응용프로그램이 직접 교류할 수 있도록 설정해 연산 부담은 분산시키고 처리 속도는 끌어올렸다. 차세대 메모리 반도체인 ‘DDR5 D램’과 연계해 작동한다. 네트워킹 대역폭이 20% 증가하는 등 부가 기능도 개선됐다.
‘아마존 세이지메이커’도 신규 업데이트가 진행됐다. 아마존 세이지메이커는 AWS의 대표적인 머신러닝(ML) 지원 플랫폼이다. 코딩 없이 AI 모델을 학습시킬 수 있는 ‘노 코드 ML 예측’ 기능을 추가했다. 재무나 마케팅, 인사 등 프로그래밍 언어를 모르는 직군도 ML을 이용할 수 있게 했다. 프로그램 코드를 번역하는 ‘컴파일러’도 새롭게 추가해 AI 모델을 교육하는 데 걸리는 시간을 최대 50%까지 단축했다.
AI 개발에서 가장 골머리를 앓는 데이터 전처리와 관련해서도 사전 레이블링, 인간 레이블링 검증, 보조 레이블링 등 다양한 기능을 추가했다. 브라틴 사하 AWS 머신러닝 담당 부사장은 “세이지메이커 업데이트로 기업들의 ML 구축 시간을 줄이고, 새로운 고객도 포섭하겠다”고 말했다.
이시은 기자 see@hankyung.com