Amazon SageMaker 시각적 워크플로우 빌더로 데이터와 AI 자동화 혁신

Amazon SageMaker 시각적 워크플로우 빌더 도입: 데이터 및 AI 업무의 자동화 혁신

최근 Amazon SageMaker가 새로운 기능을 선보이며 AI 및 데이터 분석 업무의 자동화와 효율화를 대폭 개선했습니다. 바로 '시각적 워크플로우 빌더(Visual Workflow Builder)' 기능입니다. 이번 기능은 SageMaker Unified Studio 내에서 제공되며, 개발자와 데이터 과학자들이 워크플로우를 더욱 직관적이고 손쉽게 구성할 수 있게 도와줍니다.

시각적 워크플로우란?

시각적 워크플로우는 드래그 앤 드롭 방식으로 구성할 수 있는 저코드(low-code) 기반의 UI를 통해 복잡한 작업도 손쉽게 연결하고 자동화할 수 있게 해주는 기능입니다. 예를 들어, 데이터를 불러들여 테이블에 적재한 뒤, 해당 데이터를 노트북에서 분석하는 일련의 데이터 처리 작업을 시각적 인터페이스로 순서대로 구성할 수 있습니다.

개발자는 시각적으로 워크플로우를 구축한 후, 필요한 경우 코드로 세부 조정까지 수행할 수 있어, 유연한 제작이 가능합니다.

주요 활용 방안 및 장점

1. 간소화된 워크플로우 작성 및 배포: 워크플로우 단계들을 마우스로 간단하게 배치하고 연결하여 빠르게 자동화된 파이프라인을 만들 수 있습니다.
2. 작업 스케줄링과 모니터링: Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(MWAA)가 백엔드에서 워크플로우를 구동하며, 스케줄 설정, 일시 중지/재개, 실행 상태 및 로그 확인 등 실시간 관리가 가능합니다.
3. 다양한 배포 가이드를 통한 확장: SageMaker Unified Studio 문서와 MWAA 콘솔을 통해 자사의 워크플로우 자동화 인프라를 유연하게 배포할 수 있어, 머신러닝 실험부터 제품 도입까지 빠르게 전환이 가능합니다.

사례: 데이터 분석 자동화

데이터 분석 팀이 하루마다 크롤링 데이터를 처리하고 통계 분석 결과를 리포트로 정리한다고 가정해봅시다. 과거에는 코드로 각 프로세스를 별도로 작성하고, 수동 배포하거나 에어플로우 설정을 따로 구성해야 했습니다. 그러나 시각적 워크플로우 빌더를 활용하면 전체 분석 파이프라인을 로우코드로 설계하여 자동화할 수 있습니다. 이는 유지보수를 크게 낮추고 신규 인력 온보딩에도 효과적인 접근입니다.

추가 리소스 및 지원 정보

시각적 워크플로우 빌더는 현재 Amazon SageMaker가 제공되는 모든 리전에서 사용 가능하며, 사용자들은 공식 문서를 통한 배포 가이드와 활용 예제, 요금 비교 및 설정 튜토리얼 등을 참조하여 더욱 본격적인 활용이 가능합니다.

Amazon SageMaker는 단순한 모델링 도구를 넘어 이제는 데이터 수집부터 배포, 자동화까지 포괄하는 통합형 AI 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다. 시각적 워크플로우 빌더는 자동화와 최적화를 원하는 기업 및 개발팀에 새로운 대안을 제공할 것입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/big-data/orchestrate-data-processing-jobs-querybooks-and-notebooks-using-visual-workflow-experience-in-amazon-sagemaker/