Amazon SageMaker에서 데이터 처리 자동화 정식 지원 시작

아마존 SageMaker, 데이터 처리 작업 정식 지원 시작

기업이 데이터를 중심으로 혁신을 추구하는 오늘날, 데이터 전처리와 처리의 중요성은 날로 커지고 있습니다. 특히 대규모 데이터를 다루는 조직에서는 효율적인 데이터 파이프라인 구축과 운영이 필수적입니다. AWS는 이러한 수요에 대응해 이제 Amazon SageMaker에서도 데이터 처리 작업(Data Processing Jobs)을 정식으로 지원한다고 발표했습니다. 이를 통해 개발자는 데이터 수집부터 전처리, 분석까지의 전반적인 흐름을 하나의 환경에서 자동화하고 통합적으로 관리할 수 있게 되었습니다.

Amazon SageMaker Unified Studio에서의 데이터 처리 작업 활용법

Amazon SageMaker Unified Studio는 데이터 과학 및 AI 개발을 위한 단일 플랫폼입니다. 이번 새 기능을 통해 Apache Spark 기반의 대규모 데이터 처리 작업을 작성, 실행, 모니터링, 트러블슈팅까지 관리할 수 있게 되었으며, 다양한 도구와 연동된 작업 자동화가 가능해졌습니다.

데이터 처리 작업은 다음과 같은 방식으로 생성할 수 있습니다:

• 코드 기반 작성: Unified Studio 코드 에디터에서 직접 ETL(추출, 변환, 적재) 스크립트를 작성
• 노트북 기반 작성: Jupyter 기반 환경에서 인터랙티브하게 작업 정의
• 비주얼 에디터: GUI 기반 워크플로우 구성으로 누구나 쉽게 데이터 파이프라인 구축 가능

이후 만든 데이터 처리 작업은 필요 시 수동 실행하거나 예약 실행(스케줄러), SageMaker 워크플로우 연동을 통해 유연하게 자동화할 수 있습니다. 특히 작업별 상태, 로그, 성능 메트릭 등을 시각화하여 모니터링할 수 있으며, 실패 시 생성형 AI 기반 자동 트러블슈팅 기능을 통해 로그를 분석하여 원인 식별 및 해결 방안을 제시합니다.

사례: 다양한 방식으로 데이터 파이프라인을 자동화한 기업

예를 들어 고객 데이터를 지속적으로 분석하는 금융권 기업은 비정형 로그 데이터를 ETL 과정을 통해 정형화하고, 이를 정기적으로 처리해 고객 행동 분석 리포트를 생성하고 있습니다. 이 기업은 SageMaker Studio의 Visual ETL Editor와 스케줄러를 활용해 업무 자동화를 이끌었으며, 트러블 발생 시 생성형 AI 기반 진단이 빠르게 문제를 해결해주어 운영 안정성을 크게 향상시켰습니다.

이처럼 다양한 산업군에서 SageMaker 데이터 처리 작업을 활용함으로써 데이터 기반 의사결정 및 AI 모델 학습의 효율성이 크게 향상되고 있습니다.

결론: 통합 환경의 자동화된 데이터 처리로 한차원 높은 데이터 활용

Amazon SageMaker Unified Studio의 데이터 처리 작업 기능 출시로 데이터 활용 및 머신러닝 사전 단계의 생산성이 대폭 증가했습니다. GUI 기반의 저코드 방식부터 고급 분석을 위한 스크립트 작업까지 다양한 수준의 사용자가 쉽게 접근할 수 있으며, 자동화 및 트러블슈팅 기능을 통해 DevOps 및 데이터팀의 워크로드를 줄이고 비즈니스 민첩성을 향상시킬 수 있습니다.

기업 내부 또는 협업 환경에서 데이터 처리 프로세스를 통합하고 자동화하려는 분들에게 SageMaker Unified Studio는 매우 유용한 선택지가 될 것입니다.

https://aws.amazon.com/sagemaker/unified-studio/