Amazon SageMaker에서 S3 테이블 통합으로 데이터 워크플로우 자동화하기

아마존 SageMaker에서 S3 테이블 워크플로우 경험 개선 – 개발자 활용 가이드

AI/ML 플랫폼의 활용도 증대를 위한 자동화와 통합은 데이터 운영 효율성에 핵심 역할을 합니다. 이번에 Amazon SageMaker가 선보인 새로운 S3 테이블 통합 기능은 기존보다 한층 자연스럽고 자동화된 방식으로 Amazon S3, Amazon Redshift 및 외부 데이터 소스를 활용해 데이터 테이블을 생성하고 질의하는 과정을 간소화함으로써 개발자와 데이터 과학자는 물론, 시스템 관리자에게 큰 이점을 제공합니다.

SageMaker와 S3 테이블 통합 기능 주요 내용

Amazon SageMaker Unified Studio 내에서 이제 개발자는 콘솔 간 이동 없이 단일 환경에서 S3 테이블 버킷 및 카탈로그를 직접 생성하고 관리할 수 있습니다. 기존에는 Amazon Athena, Glue Data Catalog, Redshift 등을 따로 구성해야 했던 번거로운 절차가 있었으나, 이번 업데이트로 간소화되어 통합 개발 환경에서 바로 데이터 작업이 가능합니다.

또한, Jupyter Notebook 또는 SageMaker의 Query Editor를 활용하면 SQL 기반 질의와 데이터 조작이 가능해집니다. 데이터 과학 업무에 익숙한 개발자라면 이를 통해 머신러닝 파이프라인과의 데이터 연동을 빠르게 구성할 수 있으며, 이는 프로젝트의 초기 배포 가이드를 사용할 때 큰 생산성 향상으로 이어집니다.

시스템 관리자 측면에서는 AWS 계정에 대해 S3 분석 통합 기능을 활성화할 수 있는 옵션이 새로 제공됩니다. 이는 다양한 사용자 또는 팀 단위의 작업 효율성을 위한 맞춤형 사용 프로필 구성도 가능하게 하여 조직의 프로젝트 기반 데이터 거버넌스를 보다 체계적으로 설계할 수 있게 합니다.

프로젝트 오너들은 이러한 사용자 정의 프로필을 활용하여 미리 구성된 카탈로그와 S3 테이블 지원이 포함된 프로젝트를 손쉽게 시작할 수 있습니다. 이로 인해 라이프사이클 전반의 수동 설정 작업이 현저히 줄어드는 자동화된 구성 환경이 구축됩니다.

지원 리전 및 활용 사례

현재 이 S3 테이블 통합 경험은 아시아 태평양(서울, 도쿄, 시드니, 뭄바이, 싱가포르)을 비롯해 미국, 캐나다, 유럽 등 다양한 AWS 리전에서 사용 가능합니다. 예를 들어, 한국의 AI 스타트업에서는 이 기능을 이용해 모델 학습 데이터를 S3에서 직접 관리하고, Redshift를 별도로 설정할 필요 없이 SageMaker Notebook에서 바로 통합 리포팅을 개발해 운영 효율성을 30% 이상 개선한 사례가 보고되었습니다.

결론

이번에 업데이트된 Amazon SageMaker의 S3 테이블 통합 경험은 데이터 기반 프로젝트의 시작부터 배포까지의 과정을 현저히 단순화하며, ML 및 분석 환경 통합을 위한 이상적인 자동화 기능을 제공합니다. 기존의 복잡한 AWS 서비스 간 연결을 단일 창에서 구현할 수 있어, 보다 민첩한 개발 진행과 효율적인 데이터 파이프라인 구성이 가능합니다. 기업 내 데이터 활용 전략을 더욱 확장하고자 한다면, 이번 기능을 우선 도입해보는 것을 강력히 추천드립니다.

https://docs.aws.amazon.com/next-generation-sagemaker/latest/userguide/s3-tables-integration.html