아마존 SageMaker와 QuickSight의 통합 발표 – AI 프로젝트 시각화의 자동화와 활용성 강화
AI 및 머신러닝 프로젝트를 진행하면서 핵심 과제 중 하나는 모델 생성 후 결과 데이터를 효율적으로 시각화하고, 팀원들과 손쉽게 공유할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 위해 Amazon SageMaker는 데이터 과학자와 ML 엔지니어들이 사용하는 대표적 플랫폼으로 자리 잡았으며, 이번에 Amazon QuickSight와의 통합을 발표함으로써 그 활용성과 자동화 수준을 한층 업그레이드하였습니다.
이번 통합 기능을 통해 Amazon SageMaker Unified Studio 사용자들은 이제 별도의 수작업 설정 없이도 QuickSight 대시보드를 직접 구축하고 SageMaker 프로젝트 내에서 이를 공유할 수 있게 되었습니다. 본 글에서는 이러한 통합이 실무에서 어떻게 활용되는지, 배포 가이드를 포함하여 자세히 소개합니다.
통합 개요 및 주요 기능
Amazon SageMaker Unified Studio에서 프로젝트 데이터를 탐색한 후, 추가 설정 없이 바로 Amazon QuickSight를 실행해 데이터를 시각화할 수 있습니다. 이 기능은 다음과 같은 방식으로 구현됩니다.
- SageMaker Studio 내에서 QuickSight를 직접 호출
- SageMaker가 프로젝트 기반으로 자동으로 QuickSight 데이터셋을 생성하고 권한 접근 경로를 관리
- 구성된 대시보드는 SageMaker 프로젝트에 자동으로 자산으로 등록되며, 관리형 폴더에 보관
- 해당 대시보드를 SageMaker Catalog에 게시하여 조직 내 사용자나 그룹과 손쉽게 공유 가능
이러한 자동화는 대시보드 재사용을 촉진하고, 크로스 팀 협업을 강화하며, 거버넌스 체계를 단순화할 수 있어 대규모 AI 프로젝트 운영에 최적화된 구조를 제공합니다.
활용 예시
예를 들어, 금융회사에서 고객의 대출 이력과 상환 능력을 예측하기 위한 머신러닝 모델을 SageMaker에서 개발했다고 가정해보겠습니다. 모델 학습 및 평가 결과를 QuickSight로 시각화하면 다음과 같은 적용이 가능합니다.
- 모델 예측 정확도 및 손실 함수 시각화
- 부서별 모델 평가 결과 대시보드로 공유
- SageMaker Catalog를 통해 기업 내부 데이터 과학자 커뮤니티에 모델 성능 자료 공개
이러한 자동 배포와 협업 모델은 오직 SageMaker Studio 내부에서만 설정되므로 보안성과 접근 제어 측면에서도 유리하며, AWS IAM Identity Center 기반 인증 체계를 그대로 적용받기 때문에 통합된 보안 정책 하에 모든 리소스가 관리됩니다.
지원 리전 및 기술 가이드
이번 통합 기능은 다음 AWS 리전에서 사용 가능합니다.
- 아시아 태평양 서울(AP-Northeast-2)
- 도쿄, 뭄바이, 싱가포르, 시드니 등 아시아 리전 전역
- 미국 및 유럽 주요 리전(버지니아 북부, 프랑크푸르트, 런던 등)
- 캐나다 및 남미 상파울루 지역 등 글로벌 전개
시작하려면 관리자 가이드 및 사용자 가이드를 따라 쉽게 QuickSight를 연동할 수 있으며, IAM Identity Center 또는 기존 디렉터리 통합 환경에서도 문제없이 활용할 수 있습니다.
결론
이번 Amazon SageMaker와 Amazon QuickSight의 통합은 단순한 시각화 도구 연결이 아닌, 데이터 과학 플랫폼의 자동화, 협업성, 그리고 리소스 활용 측면에서 큰 도약입니다. SageMaker 프로젝트 데이터를 바로 시각화하고 공유 가능한 대시보드로 전환할 수 있다는 점에서, 기획-개발-배포-분석-공유까지의 AI 모델 운영 사이클을 완성하는 중요한 전환점이 될 것입니다.
이제 복잡한 데이터 파이프라인 또는 수작업 대시보드 구축 과정 없이도, 클릭 몇 번으로 통합된 환경에서 인사이트를 얻을 수 있는 시대가 도래했습니다.
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