아마존웹서비스(AWS)가 자동차 산업의 데이터 중심 혁신을 위해 BMW와 협약을 체결했다고 11일 밝혔다. 이번 협약으로 양사는 자동차 산업에서 사용되는 용어에 최적화된 자연어 처리 솔루션을 개발한다. 또한 클라우드 지원 솔루션을 개발해 차량 설계부터 애프터서비스까지 자동차 수명 전주기에 해당하는 서비스 효율과 성능, 지속가능성을 높일 계획이다.
100개가 넘는 국가에 위치한 BMW 사업부가 보유한 핵심 IT 시스템, 판매, 제조, 유지보수 등 업무 데이터베이스도 모두 AWS에 이전한다. AWS가 9일 발표한 아마존 세이지메이커 머신러닝(ML) 특화 기능도 BMW 사업 분석에 활용 가능하다.
AWS 프로페셔널 서비스(AWS Professional Services)와 BMW 그룹의 데이터과학자들은 자동차 산업에서 사용되는 용어에 최적화된 자연어 처리 솔루션을 개발한다. 공장 보고서, 소셜 미디어, 고객 서비스 챗봇 등 다양한 텍스트 소스에서 데이터를 자동으로 추출, 처리, 번역하도록 구축할 계획이다.
또한 양사 연구자들은 BMW 그룹 직원들과 함께 업무 현장에서 사업적 어려움을 파악하고 신기술을 평가하며 자동차 산업을 위한 새로운 클라우드 기반 솔루션을 개발할 예정이다. 결과적으로 BMW 그룹의 운영 전반에 대한 사안을 보다 포괄적으로 볼 수 있게 하고 고객 서비스, 마케팅, 컴플라이언스, 유지보수 등 업무에 대한 통찰력을 제공하는 솔루션을 개발하는 것이 목표다.
이번 협약으로 BMW 그룹 직원들은 클라우드 데이터 허브(Cloud Data Hub)를 통해 ML 특화 아마존 세이지메이커 기능도 사용할 수 있게 됐다. 클라우드 데이터 허브는 BMW가 아마존 S3에 구축한 전사적 데이터 레이크로 BMW 그룹은 현재 이를 확대하는데 주력하고 있다. AWS가 9일 발표한 ML 특화 아마존 세이지메이커 새 기능 8가지는 ML 모델을 빠르게 구축, 훈련, 배포할 수 있도록 돕는다.
AWS는 “아마존 세이지메이커를 활용해 차량 서브시스템 데이터를 검토하고 ML을 이용해 부품 성능을 예측, 선제적으로 정비를 제안한다. 최종적으로 품질 향상을 위해 부품 공급업체에 제조 공정의 잠재적 문제점을 알리는 방식”이라고 설명했다.
이어 “이를 활용 시 7페타바이트가 넘는 엔지니어링, 제조, 판매 및 차량 성능 데이터를 처리, 조회 및 보강할 수 있다. 자동차 대리점, 공급업체, 기술 업체와 같은 BMW 그룹 파트너들도 차량 운영 및 유지보수 데이터를 클라우드 데이터 허브에 안전하게 제공하고 ML 분석 기능 활용할 수 있다”고 설명했다.
AWS는 지난 9일 AWS 리인벤트 행사에서 ML 작업을 위한 아마존 세이지메이커 새 기능 8가지를 발표했다. 8개 기능들은 개발자와 데이터과학자가 ML 모델을 더욱 쉽게 준비, 제작, 훈련, 배치, 관리할 수 있도록 돕는다. 특히 엔드투엔드 ML 워크플로우 모든 단계를 더욱 쉽게 자동화하고 확장할 수 있게 한다.
또한 BMW 그룹은 자사 파트체인 플랫폼(PartChain Platform)을 아마존 엘라스틱 쿠버네티스 서비스(Amazon EKS)와 같은 오픈소스 블록체인 관리 툴과 연계한다. 이를 통해 자동차 산업 내 고도로 복잡한 글로벌 공급망 전반에서 자동차 부품과 주요 원료 추적성을 강화한다. 특정 부품과 차량을 연계해 결함을 조사하고 사회적 책임을 다한 출처로부터 원료가 공급되고 있는지를 검증할 수도 있다.
BMW는 자사 직원 대상으로 AWS를 활용한 데이터 관리·분석법에 대한 교육도 제공할 방침이다. AWS 교육 및 인증(AWS Training and Certification)의 지원을 받아 최대 5000명 직원을 교육하고 2000명 이상 IT 전문가와 소프트웨어 엔지니어가 ML과 데이터분석 중심으로 AWS 서비스에 대한 인증을 받도록 할 예정이다.
알렉산더 부레쉬(Alexander Buresch) BMW 그룹 IT 부문 CIO 겸 수석부사장은 “우리는 일하는 방식에 있어 데이터를 핵심에 두고 있다. AWS와의 협력을 통해 우리 강점을 융합하고 자동차 업계 혁신 기준을 높이겠다”고 밝혔다.
매트 가먼(Matt Garman) AWS 영업·마케팅 부문 부사장은 “양사의 입증된 리더십이 만나 자동차 산업 전반에서 영향력을 확대함으로써 부품 제조업체부터 정비사에 이르는 이해관계자들이 더 큰 가시성과 통찰력을 얻을 수 있을 것으로 기대한다”며 “전기 자동차 및 자율주행차, 승차공유, 데이터 서비스 등의 분야에서 기회를 포착하고 선도적 입지를 구축할 수 있을 것”이라고 전했다.
ML 특화 AWS 세이지메이커 기능 8가지
1) 아마존 세이지메이커 데이터 랭글러
데이터 준비 작업을 자동화하고 피처 엔지니어링 과정을 단순화한다. 다양한 데이터 리포지토리에서 원하는 데이터를 선택해 클릭 한 번으로 가져올 수 있게 한다. 300개가 넘는 데이터 변환기를 내장하고 있어 사용자가 코드를 쓰지 않고도 피처를 정상화, 변환, 결합할 수 있으며 모든 처리 인프라를 내부적으로 관리할 수 있다.
2) 아마존 세이지메이커 피처 스토어
ML(머신러닝) 피처 저장, 업데이트, 조회, 공유에 특화된 데이터 스토어를 제공한다. 피처 액세스와 공유를 위해 특화된 피처 스토어로 연구팀 간에 피처 세트 네이밍, 정리, 찾기, 공유를 간편화한다. 추론에 걸리는 지연시간을 한 자릿수 밀리초 단위로 줄인다. 추론을 위한 훈련과 더 작은 규모의 인스턴스화를 위해 많은 피처 세트를 쉽게 정리 및 업데이트할 수 있게 해준다.
3) 아마존 세이지메이커 파이프라인
ML에 특화되고 사용이 간편한 최초의 지속적 통합/지속적 전달(CI/CD) 서비스다. 해당 기능으로 사용자는 엔드투엔드 ML 워크플로우 각 단계를 정의할 수 있다. 데이터 로드 단계, 아마존 세이지메이커 데이터 랭글러로부터 변환, 아마존 세이지메이커 피처 스토어에 저장된 피처, 훈련 구성 및 알고리즘 설정, 디버깅 단계와 최적화 단계 등이 포함된다. 워크플로우가 실행될 때마다 아마존 세이지메이커 엑스페리먼트에 각 단계를 기록한다. 이를 통해 개발자는 머신러닝 모델 반복, 훈련 파라미터 및 결과를 시각화하고 비교할 수 있다.
4) 아마존 세이지메이커 클래리파이
ML 워크플로우 전반에 걸쳐 편향 감지 기능을 제공해 개발자가 ML 모델 공정성과 투명성을 높일 수 있도록 한다. 전체 ML 워크플로우에서 통계적 편향을 보다 쉽게 감지하고 ML 모델이 생성하는 예측에 대한 설명을 제공한다. 가능한 편향의 출처와 심각도에 대한 설명을 시각화한 자료를 제공하고, 모델에 입력된 각 피처가 예측에 어떤 영향을 미치는지 자세히 설명한다. 아마존 세이지메이커 모델 모니터와 연계해 피처 중요도 변경으로 모델 행동 변화 시 개발자에게 경고를 보낼 수도 있다.
5) 딥 프로파일링 포 아마존 세이지메이커 디버거
ML 모델 훈련 프로파일러로 시스템 리소스 활용도를 자동으로 모니터링하고 병목현상에 대한 경고를 제공해 모델 훈련시간을 줄인다. GPU 사용의 불규칙성이 감지될 경우 훈련 작업을 중지하는 것과 같은 경고에 따른 조치를 트리거할 수 있다. 여러 프레임워크(파이토치, 아파치 MXNet, 텐서플로우)에서 작동하며 훈련 스크립트의 코드 변경 없이 필요한 시스템과 훈련 메트릭스를 자동으로 수집한다. 이를 통해 개발자들은 아마존 세이지메이커 스튜디오에서 훈련하는 동안 시스템 자원이 어떻게 사용되었는지 시각화 할 수 있다.
6) 디스트리뷰티드 트레이닝 온 아마존 세이지메이커
개발자가 추가 비용 없이 대규모 모델을 최대 2배 빠르게 훈련할 수 있는 2가지 분산 훈련 기능을 제공한다. 아마존 세이지메이커의 데이터 페럴랠리즘(Data Parallelism) 엔진을 이용한 분산 훈련이 여러 GPU 간에 데이터를 자동으로 분할해 훈련 작업을 한 GPU에서 수백 또는 수천 개로 확장함으로써 훈련 시간을 최대 40%까지 단축한다. 그래프 분할 알고리즘을 사용해 계산 균형을 최적화하고 GPU 간 통신을 최소화함으로써 코드 변경과 GPU 메모리 제약으로 인한 오류를 최소화한다.
7) 아마존 세이지메이커 엣지 매니저
엣지 디바이스 플릿에 배치된 ML 모델을 최적화, 보안, 모니터링 및 유지할 수 있도록 돕는 기능이다. 대상 디바이스에서 모델이 더 빨리 실행되도록 모델을 최적화하고 엣지 디바이스를 위한 모델 관리를 제공한다. 이를 통해 사용자는 여러 엣지 디바이스에 배치된 머신러닝 모델을 준비, 실행, 모니터링 및 업데이트할 수 있다. 고객이 모델을 암호화된 방식으로 서명하고, 디바이스에서 예측 데이터를 아마존 세이지메이커에 업로드하여 모니터링 및 분석을 수행하며, 아마존 세이지메이커 콘솔 내에서 배치된 모델의 작동을 추적하고 시각적으로 보고하는 대시보드를 볼 수 있는 기능을 제공한다.
8) 아마존 세이지메이커 점프스타트
개발자에게 동급 최강의 솔루션, 알고리즘 및 샘플 노트북을 찾기 위해 검색이 가능하고 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공한다. ML을 처음 접하는 개발자들은 부정행위 탐지, 고객 이탈 예측 등을 목표로 하는 몇 가지 완전한 엔드투엔드 ML 솔루션 중에서 선택해 아마존 세이지메이커 스튜디오 환경에 직접 배치할 수 있다. 숙련된 사용자들은 100개 이상 머신러닝 모델 중 원하는 것을 선택해 모델 제작과 훈련을 빠르게 시작할 수 있다.
AI타임스 박성은 기자 sage@aitimes.com
