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)