[뉴스비전e 김혜진 기자] 최근 인공지능, 자율주행차, IoT 등 분야가 미래 산업으로 부각되면서 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터에 대한 관심이 늘어나고 있다.
인공지능의 머신러닝 · 딥러닝을 처리하기 위해서는 대용량의 빅데이터가 필요하고, 이러한 빅데이터를 처리하기 위해서는 고성능의 컴퓨팅 인프라가 필수적이기 때문이다.
특히 4차 산업시대를 맞아 빅데이터의 수집과 분석은 한 기업의 성패를 떠나 국가 산업의 미래를 좌우할만한 중요한 요소로 자리잡고 있다.
이러한 이유 때문에 선진국 정부와 글로벌 기업들은 인공지능 클라우드 플랫폼 산업 선점을 위해 노력하고 있다.
전세계 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 지원 현황과 국내 현실, 향후 과제 등을 심층 분석해 본다. [편집자 주]
[③ MS 맞춤솔루션 '애저 머신러닝' · 아마존 새기능 'AWS' ]
마이크로 소프트는 클라우드 컴퓨팅 시장 진입을 위해 모바일 중심 서비스와 함께 고객 니즈에 알맞는 맞춤형 솔루션을 선보이고 있다. 아마존은 기존 서비스에 새로운 기능을 추가해 시장 선두 자리를 유지하겠다는 전략이다.
◆ 마이크로소프트 애저 머신러닝 (Microsoft Azure Machine Learning)
마이크로소프트(MS)는 그동안 운영체제, 오피스 등을 기반으로 시장을 유지해왔지만, 최근 모바일 중심의 ‘클라우드 퍼스트’로 전략과 비전을 수정했다.
자사의 제품을 클라우드 서비스인 애저(Azure)를 통해 지원하고 여기에 인공지능을 더하여 클라우드 플랫폼 중심으로 서비스로의 변화를 꾀하고 있다.
마이크로소프트 애저 머신러닝은 다양한 수준의 과학자들을 위해 전 범위의 단순화된 경험을 제공하는 클라우드 기반의 예측 분석 서비스이다.
애저 머신러닝 스튜디오(Azure Machine Learning Studio)의 가장 큰 장점은 편의성이라고 할 수 있다.
웹 기반의 드래그 앤드 드롭 인터페이스를 통해 데이터를 수집/처리해 머신러닝 모델을 훈련하고 결과를 레스트API로 공유한다.
또한, 머신러닝 중간 결과를 쉽게 확인, 재시작, 실행 기능을 제공해 데이터 과학자가 최소 비용으로 가치 있는 결과를 얻는데 주력할 수 있다.
마이크로소프트의 인공지능 플랫폼은 실용적인 측면에 초점을 두어 실제 비즈니스 수요에 맞춘 솔루션을 내놓고 있다.
표준 머신러닝 알고리즘과 Text mining, Regression, Classification, Clustering 등을 제공한다.
◆ 아마존 AWS(Amazon Web Service)
아마존은 머신러닝 · 딥러닝을 위해 새로운 빌딩 블록들을 추가했다.
인공지능을 위한 아마존 빌딩 블록을 보면 일반 개발자들을 위해 3개의 서비스 (Rekognition, Polly, Lex)를 제공하고 있다.
Rekognition은 딥러닝 기반 이미지 인식 및 분석 서비스, Polly는 딥러닝 기반 음성 합성서비스(24개 언어 47개 목소리 지원), Lex는 자동음성 인식 및 자연어 처리를 지원하는 서비스이다.
사용자 또는 서비스 개발자는 이 서비스를 이용해 다양한 응용(자동 초인종 인지, 책 읽어주기, 호텔 예약 등) 서비스를 개발할 수 있다.
머신러닝/딥러닝의 빅데이터 처리를 지원하기 위해 아마존은 GPU를 지원하는 아마존 EC2 인스턴스를 다양화해 제공하고 있다.
GPU 컴퓨팅 어플리케이션을 설계할 수 있고, 기계 학습, 고성능 데이터베이스, 전산유체역학, 컴퓨팅 금융, 내진 해석, 분자 모델링, 유체역학, 렌더링, 대용량 병렬 부동 소수점 등을 처리할 수 있다.
아마존은 자신들의 딥러닝 엔진용 라이브러리(DSSTNE)를 개발했으나, 최근에는 구글 텐서플로의 대항마로 오픈소스 MX넷에 집중 투자하고 있다.
그 외의 대표적으로 활용되는 마이크로소프트의 인지 툴캣 CNTK, 아마존웹서비스의 딥러닝 프레임워크 'MX넷' 등 딥러닝 프레임워크를 사용해 이미지 형태로 바로 쓸 수 있다.
GPU 드라이버와 그래픽 프로그램인 NVIDIA AMI를 이미지로 바로 사용할 수 있다.
아마존 머신러닝은 개발자를 위한 머신러닝용 완전 관리형 서비스로 간단한 API로 개발자도 쉽게 가능하고 아마존 내부 시스템 위에서 빠른 머신러닝 기술을 사용할 수 있도록 하고 있다.
아마존에 저장된 데이터는 S3(Simple storage service)에 저장되어 바로 사용할 수 있도록 데이터 모델링 되어 있다.
이처럼 아마존은 인공지능 생태계 선점을 위해 IaaS 중심의 클라우드 서비스에서 머신러닝/딥러닝의 효과적 활용을 위해 PaaS 중심의 서비스로 이동하고 있다.