AI 서비스, 직접 만들 필요 없습니다
과거에는 AI 기능을 앱에 추가하려면 수학 박사나 ML 전문 엔지니어가 필요했습니다. 데이터를 모으고, 모델을 훈련시키고, 서버에 배포하는 전 과정이 수개월이 걸렸습니다.
AWS는 이 복잡한 과정을 API 호출 한 번으로 압축한 서비스들을 제공합니다. 얼굴 인식, 챗봇, 음성 인식, 번역 기능을 개발자 없이도 앱에 붙일 수 있습니다. 시험에서는 "어떤 상황에 어떤 서비스를 쓰는지"만 알면 됩니다.
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각 AI 서비스를 전문 직원에 비유하면
회사에 각 분야 전문가들이 있다고 상상해보세요. AWS AI 서비스들은 각각 특정 업무만 담당하는 전문 직원과 같습니다.
| 서비스 | 담당 업무 | 실생활 예시 | |--------|----------|-----------| | Amazon Rekognition | 사진과 영상을 보는 경비원 | 얼굴 인식 출입 시스템, 불법 콘텐츠 탐지 | | Amazon Lex | 고객 질문에 답하는 안내 직원 | 홈페이지 챗봇, 고객 서비스 자동 응답 | | Amazon Comprehend | 문서를 읽고 분석하는 분석가 | 리뷰 감정 분석, 주요 키워드 추출 | | Amazon Transcribe | 회의 내용을 받아 적는 속기사 | 음성 녹음을 텍스트로 변환 | | Amazon Polly | 텍스트를 읽어주는 낭독 직원 | 뉴스 기사를 음성으로 변환 | | Amazon Translate | 실시간 통역사 | 글로벌 서비스의 다국어 지원 | | Amazon Textract | 서류를 스캔해서 읽는 직원 | 신분증이나 영수증의 텍스트 자동 추출 | | Amazon Kendra | 사내 문서에서 답을 찾는 검색 전문가 | "회사 문서 중에서 이 질문에 답이 있나요?" |
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Amazon SageMaker — 직접 AI를 만들고 싶을 때
위의 서비스들은 AWS가 미리 만들어둔 AI입니다. 하지만 회사 고유의 데이터로 맞춤형 AI 모델을 직접 만들어야 할 때는 Amazon SageMaker를 씁니다.
SageMaker는 ML 모델의 전체 생애주기를 관리합니다. 데이터 준비, 모델 훈련, 성능 평가, 실제 서비스 배포까지 하나의 플랫폼에서 처리합니다. ML 전문 지식이 있는 팀이라면 SageMaker를 쓰고, 빠르게 기능만 붙이고 싶다면 위 전문 AI 서비스들을 씁니다.
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데이터 분석 서비스 — 쌓인 데이터에서 인사이트 뽑기
AI와 더불어, 데이터를 분석하는 서비스들도 시험에 자주 나옵니다.
| 서비스 | 쉬운 설명 | 언제 쓰나요? | |--------|----------|------------| | Amazon Athena | S3에 저장된 파일을 서버 없이 SQL로 분석 | 로그 파일이나 CSV를 바로 분석하고 싶을 때 | | Amazon Kinesis | 실시간으로 흘러들어오는 데이터를 즉시 처리 | 앱 클릭 데이터, IoT 센서 데이터를 실시간 분석할 때 | | AWS Glue | 데이터를 정리하고 변환해서 다른 곳으로 옮기는 ETL | 여러 곳에 흩어진 데이터를 한 곳으로 모을 때 | | Amazon QuickSight | 데이터를 차트와 그래프로 보여주는 BI 도구 | 경영진에게 데이터 시각화 보고서를 만들 때 | | Amazon EMR | Hadoop, Spark 기반의 대용량 데이터 처리 | 수백 테라바이트의 빅데이터를 처리할 때 |
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헷갈리기 쉬운 서비스 구분
시험에서 자주 혼동하는 쌍들을 정리했습니다.
Transcribe(음성 → 텍스트)와 Polly(텍스트 → 음성)는 반대입니다. Transcribe는 녹음 파일을 글로 바꾸고, Polly는 글을 말로 읽어줍니다.
Rekognition은 이미지와 영상 전용입니다. 문서에서 텍스트를 뽑아내는 것은 Textract입니다. 사진에서 글자를 읽는 것도 Textract이고, 사진에서 사람 얼굴을 인식하는 것은 Rekognition입니다.
Athena는 서버가 필요 없습니다. S3에 파일을 올려두고 SQL 쿼리만 날리면 됩니다. 서버를 만들거나 관리할 필요가 없는 서버리스 방식입니다.
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시험 핵심 정리
"사진이나 영상에서 얼굴, 물체 인식" — Amazon Rekognition "대화형 챗봇 만들기" — Amazon Lex "텍스트 감정 분석, 키워드 추출" — Amazon Comprehend "음성을 텍스트로 변환" — Amazon Transcribe "텍스트를 음성으로 변환" — Amazon Polly "다국어 실시간 번역" — Amazon Translate "스캔 문서에서 텍스트 추출" — Amazon Textract "문서 내 지능형 검색" — Amazon Kendra "맞춤형 ML 모델 구축, 훈련, 배포" — Amazon SageMaker "S3 데이터를 서버 없이 SQL로 분석" — Amazon Athena "실시간 스트리밍 데이터 처리" — Amazon Kinesis "서버리스 ETL, 데이터 변환" — AWS Glue "BI 대시보드와 시각화" — Amazon QuickSight "대용량 빅데이터 처리 (Hadoop/Spark)" — Amazon EMR