Posted by 인공지능 (AI)과 머신러닝 (ML)은 현대 기술 환경에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 모델을 개발하고 배포하기 위한 서비스들이 다양하게 제공되고 있다. AWS의 SageMaker와 Google Cloud Platform(GCP)은 이 분야에서 가장 인기 있는 두 플랫폼이다. 이 둘을 비교하여 각 플랫폼의 장단점을 살펴보고자 한다.
AWS Sagemaker와 Google Cloud Platform의 주요 특성
독점 AI 모델
- Google Cloud Platform은 Gmail과 Google Search와 같은 인기 있는 애플리케이션을 통해 방대한 양의 사용자 데이터를 수집해 왔. Google은 DeepMind와 같은 회사를 인수하여 AI 연구 분야에서의 위치를 강화했으며, Bard와 PaLM과 같은 고급 AI API를 제공하고 있다. 반면, AWS는 AI21 Labs와 같은 제3의 업체의 도움을 받아 서비스를 제공하고 있으며, AI-as-a-service 솔루션보다는 인프라에 더 중점을 두고 있다.
데이터 처리 및 변환
- 두 플랫폼 모두 광범위한 데이터 처리 기능을 제공하며, 데이터 수집, 변환, 특성 엔지니어링을 지원한다. AWS SageMaker는 실시간 및 배치 처리를 강조하며, Google Cloud Platform은 스트리밍 데이터 처리와 대화형 데이터 분석에 강점을 두고 있다.
머신러닝 프레임워크 및 도구
- TensorFlow, PyTorch와 같은 주요 머신러닝 프레임워크를 두 플랫폼 모두에서 지원한다. 이를 통해 사용자는 최신 기술을 활용하여 다양한 머신러닝 모델을 개발하고 훈련할 수 있다.
모델 배포 및 확장성
- AWS SageMaker와 Google Cloud Platform 모두 다양한 모델 배포 옵션을 제공하며, 워크로드와 데이터 크기에 따라 시스템을 유연하게 확장하거나 축소할 수 있다. SageMaker는 EC2 및 Lambda를 통한 배포를, Google Cloud AI Platform은 다양한 예측 서비스를 통한 배포를 지원한다.
보안 및 준수
- 두 플랫폼 모두 강력한 보안 조치를 제공하며, 데이터 암호화, 접근 제어 및 업계 표준 준수를 지원한다. 이는 민감한 데이터를 다루는 머신러닝 프로젝트에 있어 중요한 고려사항이다.
개발자 도구 및 통합
- AWS SageMaker와 Google Cloud Platform은 모두 광범위한 개발자 도구 및 통합 옵션을 제공하여 개발자가 쉽게 플랫폼을 사용하고 기존 워크플로우에 통합할 수 있도록 지원한다.
이 외에도 다양한 차이점이 존재하며 이를 표로 정리하였다.(Souce: ProjectPro)
AWS Sagemaker와 Google Cloud Platform 비교
| 특성 | AWS SageMaker | Google Cloud Platform |
|---|---|---|
| 사용 사례 | 사기 탐지, 시각 및 오디오 인식, 자연어 이해, 예측 유지보수, 재무 분석, 상태 감시 | 사진 및 영상 분류, 텍스트 분석, 사기 방지, 제품 추천, 감정 분석, 예측 유지보수, 비정상 활동 감지 |
| 사용하지 않을 때 | 데이터 및 머신러닝 요구가 낮고 예산이 제한적인 경우 | 복잡한 머신러닝 기능이 필요하지 않고 간단한 데이터 처리만 필요한 경우, 또는 머신러닝 모델을 자체 서버나 다른 클라우드에 배포해야 할 때 |
| 데이터 처리 유형 | 데이터 수집, 변환, 특성 엔지니어링 등을 지원하며 대규모 데이터 세트에 대한 실시간 및 배치 처리 가능 | 배치 처리, 스트리밍 데이터 처리, 대화형 데이터 분석을 포함한 광범위한 데이터 처리 워크플로우 지원 |
| 데이터 수집 | Amazon S3, Redshift, Aurora 등에서 데이터 수집 및 Kinesis, Kafka를 통한 데이터 스트리밍 지원 | Cloud Storage, Pub/Sub, BigQuery 등에서 데이터 수집, 다양한 데이터 소스의 통합 및 처리 지원 |
| 데이터 변환 | Glue, Spark, Lambda 등을 사용한 데이터 변환 지원 | 다양한 데이터 변환 도구를 제공하며, 데이터 정제 및 특성 엔지니어링 지원 |
| 머신러닝 지원 | TensorFlow, PyTorch, MXNet 등 다양한 ML 프레임워크 지원, 내장 알고리즘 제공 | TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn 등 다양한 ML 도구 및 프레임워크 지원 |
| 쿼리 언어 | SQL, Spark, Presto 등 다양한 쿼리 언어 지원 | SQL 및 BigQueryML 지원, BigQuery에서 직접 ML 모델 구축 가능 |
| 배포 모델 | EC2 인스턴스 또는 Lambda를 통한 유연한 모델 배포 옵션 제공 | 배치 예측, 온라인 예측, 사용자 정의 예측 등 다양한 배포 옵션 제공 |
| 다른 서비스와의 통합 | 광범위한 AWS 서비스 및 타사 서비스와 통합 지원 | Google Cloud 서비스와의 원활한 통합 지원 |
| 보안 | 암호화, 접근 제어, 업계 표준 준수 등 강력한 보안 기능 제공 | Google Cloud의 보안 인프라를 기반으로 다양한 보안 기능 및 데이터 암호화 제공 |
| 가격 모델 | 사용량 기반 종량제 가격 모델 적용 | 사용한 만큼만 지불하는 투명한 가격 정책 적용 |
| 확장성 | 데이터 크기와 모델 복잡성에 따라 확장 및 축소 가능, 대규모 분산 학습 및 추론 지원 | 워크로드에 따른 원활한 확장 및 축소 지원, 대량 데이터 처리 및 대규모 모델 학습 가능 |
| 성능 | 고성능 컴퓨팅 기능을 통해 복잡한 ML 작업 처리 | Google의 고성능 인프라를 기반으로 안정적이고 빠른 성능 제공 |
| 유효성 | 내결함성, 자동 조정, 고가용성 및 안정성 지원 | 고가용성을 위해 설계, 다양한 기능을 통해 항상 ML 모델 사용 가능 |
| 신뢰할 수 있음 | AWS의 다양한 기술을 활용한 고가용성, 내구성, 내결함성 보장 | Google의 안정적인 인프라를 기반으로 다양한 관리 도구 제공 |
| 모니터링 및 관리 | CloudWatch, Step Functions 등을 사용한 ML 모델 모니터링 및 관리 도구 제공 | 다양한 모니터링 및 관리 도구를 통해 프로덕션에서 ML 모델 성능 및 상태 모니터링 가능 |
| 개발자 도구 및 통합 | Jupyter, AWS SDK, PyCharm, Visual Studio Code 등 다양한 개발 도구 및 통합 옵션 제공 | API, SDK, 명령줄 도구 등 다양한 개발 도구 및 통합 옵션 제공, 워크플로에 쉽게 통합 가능 |