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클라우드 서비스처럼 '인공지능' 기술을 사용하다

데이터만 있다면 언제 어디서든 인공지능 기술 도입이 가능한 'MLaaS'

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SaaS처럼, 서비스형 머신러닝 'MLaaS'의 탄생!

넷플릭스의 모든 서비스는 아마존웹서비스(AWS) 클라우드를 통해 운영되고 있다. 직접 데이터센터를 구축해서 운영하는 대신 클라우드에서 컴퓨팅 인프라 자원을 빌려 서비스를 운영하고 있는 것이다.


넷플릭스 뿐 아니라 BMW도 마이크로소프트(MS) ‘애저(Azure)’ 클라우드를 이용해 차랑 소유자를 위한 서비스 ‘오픈 모빌리티 클라우드’를 제공하고 있다. 어도비시스템즈는 클라우드에서 포토샵과 일러스트레이터 등을 이용할 수 있는 ‘어도비 크리에이티브 클라우드(Adobe Creative Cloud)’를 운영 중이다.


위 사례는 서비스형 소프트웨어 즉, SaaS(Software as a Service)의 대표적인 사례를 설명하고 있다. 최근에는 SaaS에서 더욱 특화된 서비스 이른바 서비스형 머신러닝인 'MLaaS(Machine Learning as a Service)'가 급부상하고 있다.

손쉽게 인공지능 비즈니스 모델 구축이 가능하다

우선 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 가장 기반이 되는 필수 기술로 비즈니스 기술 분야의 새로운 게임 체인저라 할 수 있다. 디지털 정보량이 매 2년마다 평균 두 배씩 증가하는 세상에서, 머신러닝은 조직이 전에 없던 속도로 엄청난 양의 데이터 스토어에서 매우 가치 있는 정보를 추출할 수 있는 기술이다.


그러나 머신러닝 솔루션을 구축해서 이용하기 위해서는 서버와 스토리지, 네트워크 확장, 그리고 데이터 분석을 위한 전문인력 고용 등 많은 예산과 투자가 필요할 수밖에 없다. 이러한 이유 때문에 많은 기업들이 SaaS를 이용하는 것처럼 이제 MLaaS도 많은 기업들이 이용할 수밖에 없다는 게 전문가들의 공통적인 시각이다.


이제 기업들은 풍부한 데이터만 가지고 있다면 MLaaS를 활용해 복잡한 코딩이나 서버 구축 없이도 머신러닝 모델을 설계하고 빅데이터를 분석할 수 있게 된다.


현재 대표적인 머신러닝 플랫폼은 아마존의 세이지 메이커 스튜디오, 마이크로소프트의 애저, 구글의 텐서플로엔터프라이즈 등이 있다. 이들의 공통점은 머신러닝 전문가 없이도 머신러닝 프로그램을 개발할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공한다는 점이다. 

머신러닝 구축과 운영에 비용과 시간을 아껴준다

그렇다면 앞으로 MLaaS는 기업에게 어떤 혜택을 제공할까? 먼저는 데이터 과학자 또는 개발자 인력을 효율적으로 운영할 수 있게 된다. 대부분의 전문인력들이 머신러닝 구축과 데이터 분석을 위해 투입되는 대신 최소한의 인력만으로 머신러닝 모델의 구축과 운영이 가능하게 된다.


다음으로는 비용절감 효과를 가져올 수 있다. 이는 MLaaS의 특성상 머신러닝 모델 구축하는데 시간을 절약시키고 인력 운영의 효율성을 증대시킬 수 있을 뿐 아니라 전체 투입되는 비용까지도 감소시킬 수 있다.


이미 도요타는 자율주행차 개발을 위한 머신러닝 모델 구축을 위해 MLaaS를 활용해 시간과 비용을 75%나 절감할 수 있었고, 5억 명의 팬을 보유하고 있는 F1그룹 역시 MLaaS를 활용해 운영 시뮬레이션 모델을 구축해 비용과 시간을 60%나 절감할 수 있었다.


앞으로 머신러닝을 포함한 인공지능은 전통적인 IT 산업뿐 아니라 제조업, 금융업, 유통업, 의료업 등 전 산업을 뿌리채 바꿀 것이다. 앞으로 기업들은 이제 머신러닝 모델 구축한 기업과 그렇지 않은 기업으로 나뉠 것이다.

Amazon SageMaker

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/

Microsoft Azure

https://azure.microsoft.com/ko-kr/

Google Tensorflow Enterprise

https://cloud.google.com/tensorflow-enterprise/

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