AWS Industry Week 참관 후기

AWS industry week 2024

 

1. 행사 개요

행사 일시 및 장소

2024년 11월 7일 코엑스에서 AWS Industry Week 2024에 개최되었습니다.

주요 주제

이번 AWS Industry Week 2024의 주요 테마는 '산업별 혁신과 클라우드 전환'이었습니다. 키노트는 총 6개의 주요 산업 트랙으로 구성되어 있는데요.

 

각 트랙을 살펴보면:  

- 리테일 및 소비재

- 통신 및 미디어

- 금융 및 핀테크

- 제조 및 하이테크

- 헬스케어 및 생명 과학

- 디지털 인더스트리

  

이렇게 다양한 산업군을 아우르는 세션들이 준비되어 있었습니다.  

2025년을 앞두고 각 기업들이 어떤 클라우드 전략을 준비하고 있는지 엿볼 수 있는 좋은 기회였습니다.

저는 특히 '리테일 및 소비재' 트랙을 통해 고객 경험 혁신과 AI 활용 사례를 우리 회사에 접목할 수 있는 인사이트를 얻고자 했습니다. 이후 포스팅에서 이 부분에 대해 더 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.

참가 목적

첫째, 특히 비슷한 규모의 기업들이 어떤 방식으로 클라우드 전환을 성공적으로 이끌었는지 궁금했습니다.

둘째, AWS의 최신 기술 동향과 새로운 서비스들을 직접 확인하고 싶었습니다. 급변하는 클라우드 시장에서 2025년을 준비하기 위한 기술적 인사이트를 얻고 싶었습니다.

참가한 이번 행사가 얼마나 유익했는지, 이어지는 내용을 통해 하나씩 공유해드리도록 하겠습니다.

  

2. 리테일/소비재 기조연설 (Keynote) 내용

[기조연설 다시보기](https://kr-resources.awscloud.com/

aws-industry-week-2024?trkCampaign=industry-week&trk=f9c768e5-0f6b-4dd7-860d-0024ddf0c71a&sc_channel=em&mkt_tok=MTEyLVRaTS03NjYAAAGW60EGdofQihoK-aY5Kl1fBp-rAWbyX92uEVHl05nJRUqCQlY4FScMBaEiB-BU3HO9gpAOlPkPvpFzD9vFTxoNyCDgNDEui4WBcS6CoeJLXHltz5AYFFuNOw)

2-1. 핵심 메시지

- 리테일/소비재 산업은 불확실성 대응이 필요한 시점

- 소비자의 60%가 AI 애플리케이션 활용을 희망하고, 77%가 대화형 AI 검색을 선호하는 등 AI 수요 증가

- 리테일/소비재 산업의 경쟁력 강화를 위해 상품, 고객경험, 가격 측면의 혁신 필요

2-2. 주목할 만한 발표 내용

Amazon의 생성형 AI 활용 사례

- Amazon Rufus: 상품 상세, 리뷰, Q&A 데이터 기반의 쇼핑 관련 대화형 서비스

- 2024년 9월 베타서비스로 판매자를 위한 생성형 AI 기반 대화형 에이전트 출시

한국 리테일 소비재 산업의 생성형 AI 적용

- 직원 생산성 향상 57%, 고객 경험 향상 43%

- 이미지 생성, 컨텐츠 검수, 트렌드 분석, 카테고리 분류 등이 31%로 최다 적용

2-3. AWS 활용 전략

생성형 AI 도입을 위한 단계적 접근

- 베이스라인(사전 훈련된 모델) → 프롬프트 엔지니어링 → RAG → 도메인 특화 모델

현대화(Modernization) 4대 요소

- 모듈식 구조, API 중심, 확장성, 최적 제품

- 이를 구현하기 위한 AWS 서비스 활용 가능 (ECS, EKS, API Gateway 등)

3. 인상 깊었던 세션

3-1. 쿠팡의 대규모 데이터 기반 플랫폼과 재해 복구를 위한 아키텍쳐 소개

쿠팡은 리테일 산업에서 제품 관리, 브랜드 가치, 실시간 거래 처리, 그리고 혁신이라는 핵심 비즈니스 요소들을 지원하기 위해 데이터의 중요성을 인식했습니다.

특히 고객 참여, 상품 기획, 옴니채널 운영, 공급망 관리 등 다양한 영역에서 데이터 기반의 의사결정이 필수적이라고 판단했습니다.

그 내용들은 아래와 같습니다.  

• 비즈니스 핵심 요건
  • 제품, 가격, 그리고 판매자 관리
  • 브랜드와 관계의 가치
  • 실시간 거래 및 높은 처리
  • 혁신과 성과 가능성

• 데이터/분석 활용 방법
  • 고객 참여 (Customer Engagement)
  • 기업 상품 기획 및 계획
  • 오프라인, 디지털, 온라인 매장
  • 공급망 및 유통
  • 리테일 데이터 사이언스
  • 핵심 리테일 비즈니스 솔루션

쿠팡에서는 4개의 계층 구조를 사용하여, 대규모 데이터를 수집, 저장, 분석, 실행을 실행하고 있었습니다.

이러한 대규모 데이터의 안정적인 운영과 보호를 위해, 쿠팡은 체계적인 재해 복구 전략을 수립했습니다. 

  

RPO(Recovery Point Objective)와 RTO(Recovery Time Objective) 개념 도입하여 단계별 복구 전략을 도입했으며, Backup & Restore부터 Hot Standby까지 다양한 수준의 재해 복구 방안을 구축했습니다.

이를 통해 비즈니스 연속성을 보장하고 중요 데이터의 손실을 최소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

 

클라우드 재해 복구를 4단계로 나누어서 판단하고 있었습니다.

• Backup & Restore (기본 수준)
  • 정기적인 백업과 필요시 복원
  • 비용은 낮지만 복구 시간이 김
• Pilot Light
  • 핵심 시스템만 준비
  • 필요시 빠른 확장 가능
• Warm Standby
  • 축소된 형태로 시스템 운영
  • 빠른 복구 가능
• Hot Standby
  • 실시간 복제로 즉시 전환 가능
  • 가장 빠른 복구but 비용이 높음

각 레벨 별로 사용하고 있는 기술 스택은 다음과 같습니다.

• Tools: Data Platform Portal, Hadoop Abstraction Layer, SQL Workbench
• Data Processing Engine: Hive, Spark
• Query Engine: Presto
• Computing Cluster: Amazon ECS, Amazon EMR
• Data Warehouse: Amazon Redshift
• Storage: Amazon S3, HDFS

이중에서 쿠팡에서는 EMR에 대해 자세 다루었습니다. 

EMR은 관리형 빅데이터 플랫폼인데, Hadoop, Spark, Hive 등의 오픈소스 프레임워크를 쉽게 실행할 수 있습니다.

 

Coupang EMR 구조

EMR을 이용하여 검색 인덱스 생성(Search Index), 데이터 수집(Data Ingestion), 가격 관리(Pricing), 재고 관리(Inventory), 리포트 및 분석(Reports & Analysis)을 효율적으로 할 수 있습니다.

 

EMR DR Test 프로세스

 

이 EMR을 사용하여 EMR DR(Disaster Recovery) Test를 단계별로 구성하였습니다.

DR Start → Recovery → DR End → Revert → DR Start

타겟 AZ(가용 영역)을 중단하고 EMR도 중단한 뒤에 복구 프로세스가 어떻게 동작하는지 관찰하고 서비스를 복구하며 이 과정을 리포트로 제출합니다.

 

4. 총평 및 마무리

전반적인 행사 평가

이번 AWS Industry Week 2024에는 많은 사람들이 참여하여 북적였습니다. 국내 주요 IT 기업들의 실제 AI 도입 사례와 기술적 시도들을 직접 들을 수 있어 매우 유익했습니다. 다양한 산업군의 AWS 활용 사례를 통해 우리 프로젝트에서도 AI를 어떻게 효과적으로 도입할 수 있을지 고민해 볼 수 있는 기회가 되었습니다.

개인적인 소감

이번 행사를 통해 AI 기술이 더 이상 선택이 아닌 필수가 되어가고 있음을 실감했습니다. 많은 기업과 개발자들이 AI에 깊은 관심을 보이고 있었고, 이는 곧 산업의 미래 방향성을 보여주는 것이라 생각됩니다. 개인적으로도 AI 기술에 대한 학습과 연구를 더욱 강화해야겠다는 동기부여가 되었습니다.

 

Track1에 많은 관심이!