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클라우드로 해결 가능하다..코로나19 백신 안전, 콜드체인 유통

이후섭 기자I 2020.12.02 15:45:10

앤디 제시 CEO, `리인벤트(re:invent)` 행사 기조연설
AWS 올해 매출 성장률 29%…"가파른 성장률에 주목할 필요"
고객 협력사례도 제시…시속 1600㎞ 초음속 항공기 개발 기대
제조업, 머신러닝 적용한 예측정비 활용…신규 서비스 `우르르` 출시

앤디 제시(Andy Jassy) 아마존웹서비스(AWS) 최고경영자(CEO)가 2일 온라인으로 열린 `리인벤트(re:invent)` 행사에서 기조연설을 통해 신규 서비스, 글로벌 고객 협력사례 등에 대해 설명하고 있다.(사진=온라인 화면 캡처)
[이데일리 이후섭 기자] 아마존웹서비스(AWS)가 초음속 항공기, 콜드체인(냉장 유통) 등 다양한 분야에서 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝 서비스를 통한 `리인벤션(Reinvention·재창조)`을 가져오며 성장을 이어갈 것이란 청사진을 제시했다. 이를 위해 스토리지 성능 향상, 산업용 머신러닝 등 다수의 신규 서비스를 선보였다.

AWS 올해 매출 성장률 29%…“가파른 성장률에 주목할 필요”

앤디 제시(Andy Jassy) AWS 최고경영자(CEO)는 2일 온라인으로 열린 `리인벤트(re:invent)` 행사에서 기조연설을 통해 “AWS는 글로벌 클라우드 시장 점유율 45%를 차지한 1위 사업자로서 2위와의 격차를 더 벌리고 있다”며 “현재 기업들이 클라우드에 지출하는 비용은 전체 4%에 불과하고, 향후 10년 이내에 대부분의 컴퓨팅 자원이 클라우드로 옮겨간다고 생각하면 앞으로 많은 성장 기회가 있을 것”이라고 내다봤다.

AWS의 올해 매출액은 430억달러(약 47조원)로 전년대비 29% 성장할 것으로 예상했다. 그는 “성장률에 주목할 필요가 있다”며 “AWS가 100억달러 규모 기업이 되기까지 10년이 걸렸는데 이후 200억달러까지는 23개월 걸렸고 400억달러까지 가는 데는 2년 걸렸다”고 강조했다.

콜드체인으로 의약품 안전하게 배송…초음속 항공기도 기대

제시 CEO는 이날 항공 스타트업 붐 슈퍼소닉, 에어컨 제조업체 캐리어 등 고객 협력사례를 통해 정보통신기술(ICT)이 가져올 미래상을 제시했다. 우선 캐리어와는 AWS의 클라우드 플랫폼을 기반으로 신선식품, 의약품 배송 과정에서 콜드체인을 유지하기 위한 서비스 `링스(Lynx)`를 출시했다. 코로나19 팬데믹(세계적 대유행) 사태가 장기화되고 있는 가운데, 백신이 개발된다 하더라도 백신을 세계 각국으로 배달시키는 것이 까다로운 과제로 남아 있다. 특히 한국에서는 지난달 독감 백신이 유통되는 과정에서 상온에 노출되는 사고가 발생해 한바탕 홍역을 치르기도 했다.

데이브 기틀린 캐리어 CEO는 “의약품 배송 과정에서 온도 조절 실패로 350억달러 가량의 손실이 발생하고 있고, 식품도 매일 전체 생산량의 3분의 1을 사용하지 못하게 돼 1조달러의 손실이 발생하고 있다”며 “콜드체인에 특화된 링스를 통해 전체 유통과정에서의 온도, 환경 데이터를 가져와 브레이크 포인트를 예측할 수 있다. 또 기후 데이터를 활용해 수송일정 지연 여부를 파악할 수 있고, 트럭 위치와 기후정보 등을 통해 트럭의 효율적인 운영도 가능해진다”고 설명했다.

시속 1600㎞로 일반 여객기 보다 두 배 빠른 초음속 항공기를 개발하고 있는 붐 슈퍼소닉도 AWS의 도움을 받고 있다. 초음속 여객기가 상용화되면 미국에서 호주까지 가는 시간이 하와이에 가는 수준으로 줄어들 것이라는 설명에 제시 CEO는 “호주가 하와이만큼 가까워지면 나는 호주에 더 자주 갈 것”이라며 붐 슈퍼소닉의 개발을 응원하기도 했다.

제조업, 머신러닝 적용한 예측정비 활용…신규 서비스 `우르르` 출시

이 외에도 전기차 및 자율주행, 헬스케어, 미디어·엔터, 산업용 제조 과정에서 많은 변화를 가져오고 있다고 언급했다. 제시 CEO는 “자동차 관련 도요타, 블랙베리와 협업하고 있는데 통행 중인 1억7500만대 차량의 데이터를 수집해 분석함으로써 완전히 새로운 커넥티드 경험을 제공할 것”이라며 “헬스케어 부분에서도 머신러닝을 통해 그간 해결하지 못했던 문제들을 해결하고 있다. 코로나19 관련 데이터 분석에 있어서도 기존에는 1년이 걸릴 것을 42일만에 끝내기도 했다”고 말했다.

또 제조업에서 어려움을 겪는 장비 유지보수에는 머신러닝을 적용한 예측정비를 통해 시간과 돈을 아낄 수 있다는 설명이다. 하지만 대부분 기업들이 예측정비를 위한 머신러닝 모델을 구축하고 운용할 전문인력이 부족한 상황이다. AWS는 이를 해결해 줄 수 있는 `아마존 모니트론`을 개발해 새로 선보였다. 아마존 모니트론은 센서, 게이트웨이, 머신러닝 서비스로 구성된 `엔드 투 엔드 모니터링 시스템`을 제공해 이상 징후를 감지하고 산업 장비 유지보수가 필요한 시기를 예측한다. 함께 선보인 AWS 파노라마 어플라이언스는 모니터링 또는 육안검사 작업에서 사용하는 카메라에 컴퓨터 비전을 추가할 수 있는 새로운 하드웨어 어플라이언스를 제공한다.

이를 포함해 AWS는 아마존 룩아웃포이큅먼트·AWS 파노라마 SDK·아마존 룩아웃포비전 등 총 5가지의 신규 산업용 머신러닝 서비스와 아마존 EBS io2 블록 익스프레스 등 4가지 스토리지 혁신 서비스를 이날 발표했다.

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