AWS Clean Rooms ML Parquet 포맷 지원 시작

AWS Clean Rooms ML, 이제 Parquet 포맷을 지원합니다

AWS Clean Rooms ML이 Parquet 파일 포맷을 공식적으로 지원하면서, 보다 효율적인 데이터 처리 및 머신러닝(ML) 모델 학습 환경을 제공하게 되었습니다. 이번 업데이트는 특히 대용량 데이터셋을 다루는 유저들에게 더 빠르고 최적화된 학습 성능을 지원하며, 데이터 보안과 개인 정보 보호 측면에서도 큰 진전을 이뤘습니다.

Parquet 포맷의 도입 배경과 특징

Parquet은 Apache에서 만든 오픈소스 컬럼 지향 데이터 저장 형식으로서, 데이터 압축률이 높고 읽기 성능이 뛰어난 것이 특징입니다. AWS Clean Rooms ML에서 이 포맷을 지원하게 됨으로써, 비정형 데이터(이미지, 바이너리 등)나 대규모 스트럭처드 데이터도 효과적으로 처리할 수 있는 기반이 마련되었습니다. 이전까지 주로 CSV나 JSON 포맷으로 모델 학습을 진행했던 사용자들은 이를 통해 훨씬 더 효율적인 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

프라이버시를 보호하며 협업 가능한 ML 학습 구조

AWS Clean Rooms ML의 중요한 강점 중 하나는 민감한 데이터를 직접 공유하지 않고도 파트너 간 협업을 통한 머신러닝 모델 학습이 가능하다는 데 있습니다. 예를 들어, 소매 기업 A와 제조사 B가 서로의 고객 데이터 또는 제품 데이터를 공유하지 않고도, 공동의 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 커스텀 모델링 기능은 각자의 독립된 데이터셋을 사용하되, 프라이버시를 보장하며 결과를 도출합니다.

활용 사례와 자동화 가능성

AWS Clean Rooms ML이 Parquet 포맷을 지원함으로써, 다양한 산업에서 자동화된 분석 및 모델링이 가능해졌습니다. 예를 들어 마케팅 분야에서는 캠페인 반응 예측 모델을 공동 개발할 수 있으며, 헬스케어 산업에서는 병원 간 데이터 연계를 통한 질병 예측 모델 개발이 가능해졌습니다. 즉, 사전 정보 공유 없이도 함께 고품질의 ML 모델을 훈련할 수 있는 협업형 구조를 실현한 것입니다.

또한 Amazon SageMaker 등을 제외하더라도 Clean Rooms ML 환경 내에서 자체 모델 학습과 배포가 가능해져, 별도 엔지니어링 리소스 없이도 손쉽게 배포 가이드에 따라 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

결론

이번 Parquet 포맷 지원은 AWS Clean Rooms ML의 데이터 처리 효율성과 활용 범위를 한층 더 확장한 주요 업데이트입니다. 대용량의 비정형 데이터나 다양한 파트너와의 보안 협업이 필요한 기업이라면, Clean Rooms ML을 활용한 자동화 학습 시스템 도입을 적극 고려해볼 만합니다. 추후 추가될 기능들과 지원 리전 확장을 통해 더욱 다양한 활용 시나리오가 가능해질 전망입니다.

https://aws.amazon.com/clean-rooms/ml/