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최근 AWS는 고객분들이 클라우드 모범 사례에 따라 머신러닝(ML) 워크로드를 설계할 수 있도록 Machine Learning Lens백서를 발간했습니다. 이 백서는 ML의 반복 단계를 간략히 설명하며, 시나리오와 참조 아키텍처를 사용하여 AWS에서 이용 가능한 ML 및 AI 서비스를 소개합니다.
클라우드에서 애플리케이션을 구축하고 실행할 때 여러분은 얼마나 자주 “내가 지금 제대로 하고 있는걸까?”라고 자문하시나요? AWS는 이에 도움을 드리기 위해 AWS Well-Architected Framework를 발간했습니다. 이 프레임워크는 워크로드를 AWS 모범 사례와 비교하고 개선 방법에 대한 지침을 얻기 위한 공식적인 접근 방식을 제공해 드립니다.
AWS는 Serverless Applications Lens, High Performance Computing (HPC) Lens, IoT (Internet of Things) Lens등 특정 기술영역에 대한 안내를 위해 프레임워크를 일반적인 관점에서 확장한 “렌즈”를 추가하였습니다. 이 새로운 Machine Learning Lens는 기본 안내서에서 더욱 확장된 내용으로 기계 학습 워크로드에 대한 모범 사례를 제공합니다.
AWS는 고객들로부터 ‘워크로드 검토 시 Machine Learning Lens 백서와 AWS Well-Architected Framework백서를 모두 사용해야 하는지’에 대한 문의를 종종 받고 있습니다. 이에 대한 답변은 ‘예, 그렇습니다!’입니다. 이 두 백서에서 다루는 주제가 다르기 때문에 워크로드를 완벽히 평가하려면 두 가지 모두 함께 사용해야 합니다.
Machine Learning Lens 활용하기
Machine Learning Lens는 AWS Cloud에서 머신러닝 워크로드를 설계, 구현 및 설계하는 방법을 중점적으로 다룹니다. 백서는 먼저 ML 워크로드에 대한 일반적인 설계 원리에 대해 설명합니다. 그런 다음 ML 워크로드와 관련하여 운영 우수성, 보안, 안정성, 성능 효율성 및 비용 최적화라는 프레임워크의 다섯 가지 기반(pillar)에 대해 각각의 설계 원리를 설명합니다.
Lens는 모든 기반(pillar)에 걸쳐 지침을 제공하기 위해 작성되었지만, 각 기반 자체적으로도 구성되도록 설계되어 있습니다. 이러한 설계로 인해 기반(pillar) 전체에 의도된 이중화가 이루어집니다. 다음 그림은 백서의 구조를 보여줍니다.
AWS Well-Architected Framework의 주요 구성 요소는 기반(pillar), 설계 원리, 질문 및 모범 사례입니다. 이러한 구성 요소는 다음 그림에 설명되어 있으며 AWS Well-Architected Framework 백서에 요약되어 있습니다.
Machine Learning Lens는 이러한 패턴을 따르며, ML 워크로드에 맞춘 설계 원리, 질문 및 모범 사례를 다룹니다. 각 기반(pillar) 에는 설계 원리에 매핑된 일련의 질문이 있으며, 이는 ML 워크로드에 대한 모범 사례를 유도합니다.
ML 워크로드를 검토하려면 먼저 각 기반(pillar)의 질문에 답해주십시오. 이를 통해 개선 기회 및 문제 해결을 위한 중요한 항목을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 개선 기회와 교정 조치 항목을 해결하기 위한 우선순위 계획을 수립해 주십시오.
이러한 워크로드 평가는 정기적으로 수행하시길 권장 드립니다. Lens는 ML 워크로드의 라이프사이클 전체에 걸쳐 사용할 수 있습니다. 단, 생산에 들어가려는 시점에는 렌즈를 사용하지 마십시오. 설계 및 구현 단계에서 Lens를 사용할 경우, 잠재적인 문제를 조기에 식별하여 문제를 해결할 수 있습니다.
현재 이용 가능합니다!
Machine Learning Lens는 현재 누구나 구독하실 수 있습니다. 이 프로그램으로 기존 워크로드를 검토하거나 새 워크로드를 구축하는 방법을 안내 받으십시오. Lens를 사용하여 ML 워크로드가 운영 효율성, 보안, 안정성, 성능 효율성 및 비용 최적화를 염두에 두고 설계되었는지 확인해 보시기 바랍니다.
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