AWS re:invent 컴퓨팅 & 스토리지 정리

저번 포스팅이 여러 가지 정보를 간단하게 알아보았다면 이번 포스팅은
2025년 컴퓨팅과 스토리지 분야의 주요 변경사항 등을 정리해 보도록 하겠습니다.

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AWS 컴퓨팅 분야 주요 업데이트

Trn2 인스턴스 출시

AWS는 AI워크로드를 위한 고성능 가속 인스턴스인 Trn2 인스턴스를 발표했습니다.

16개의 트레이닝 2 칩으로 구성되는 인스턴스 수천억~수조 개의 매개변수를 가진 AI 모델을

학습, 훈련, 배포하기 위한 인스턴스입니다.

 

 

주요 특징

• 이전 모델(p5e, p5en) 대비 30~40% 향상된 가격대비 성능을 제공
• EC2 Trn2 Ultra sever의 경우 뉴런링크를 통해서 4대의 Trn2인스턴스를 연결
   총 64개의 trainium2 칩을 연결하고 있고 컴퓨팅 성능 4배로 늘려서 딥러닝 및 생성형 AI를 위한 성능 제공

현재는 서울리전에서는 trn인스턴스 자체가 사용불가능한듯합니다.

미국리전에서도 오하이오리전에서만 검색과 사용이 가능한듯합니다.
아래의 링크에서 평가판을 신청하고 사용가능한듯합니다.

( https://aws.amazon.com/ko/ec2/instance-types/trn2/ )

P5en 인스턴스 발표

딥러닝 및 HPC 어플리케이션을 위한 NVIDIA H200 Tensor Core GPU 기반 인스턴스입니다
점점 더 복잡해지는 대형 언어 모델(LLM)과 디퓨전 모델을 훈련, 배포가능 합니다.

 

주요 특징

• 기존 p5모델에 비해 35% 향상된 네트워크 지연 시간
  1.7배 증가된 GPU 메모리, 1.8배 높은 토큰 처리량
• 의약품 연구, 기후 모델링, 재무 분석 등의 HPC 워크로드 최적화

해당 인스턴스 또한 서울리전은 사용불가능한듯하고 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오리건) 등 에서 사용 가능하다고 합니다.

Graviton 4 기반 인스턴스 - I8g 인스턴스 출시

AWS 자체의 ARM 기반 CPU Graviton 4 기반 인스턴스입니다.

 

주요 특징

• 이전 세대 대비 최대 60%의 향상된 컴퓨팅 성능
• 스토리지 IO 지연 시간 50% 감소 및 지연시간 변동성 60% 감소
• 정형/ 비정형 DB, 스트리밍 DB, 검색쿼리 및 데이터 분석 등 실시간 어플리케이션 최적화

해당 인스턴스 유형의 경우는 미국(버지니아 북부)리전에서 검색이 가능하고 사용이 가능한듯합니다.

또한 아키텍쳐 부분이 이전에 알아보았던 인스턴스와 달리 arm64인 것이 확인 가능합니다.

EC2 I7ie 인스턴스 출시

 

차세대 고밀도 스토리지 최적화 인스턴스로 최고 수준의 스토리 밀도 및 성능을 제공합니다.

클라우드에서 가장 높은 로컬 NVMe 스토리밀도를 제공하고, 이전 세대 대비 vCPU, 메모리 두 배 증가로

40% 향상된 컴퓨팅 성능 향상했습니다.
고성능 컴퓨팅 및 대규모 데이터처리에 적합합니다.

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EKS 관련 업데이트

EKS 하이브리드 노드

 

기존에 온프레미스에서 쿠버네티스를 운영하기 위해서는 

AWS outposts나 amazon EKS anywhere를 사용해야 했습니다.

전자의 경우 전용 하드웨어 장비를 구매해야 했고, 후자의 경우 별도의 클러스터 구성을 해야 했지만

AWS는 기존 온프레미스 및 엣지 인프라를 EKS 클러스터 노드로 추가하여
통합 관리 할 수 있도록 하이브리드 노드 기능을 발표했습니다.

해당 기능을 통해서 운영을 간소화하고 클러스터를 통합 관리 함으로써 부담과 비용을 줄였습니다.

 

EKS Auto Mode 출시

 

클릭 한 번으로 프로비저닝부터 지속적인 유지관리까지 쿠버네티스 클러스터를 관리를

간소화하는 새로운 기능입니다.

애플리케이션에 대한 최적의 컴퓨팅을 자동으로 선택하여 프로비저닝 하고 

필요시에 리소스를 동적으로 확장하고 지속적으로 클러스터를 최적화하여 워크로드를 자동화했고,

비용을 절감하는 동시에 더 높은 성능을 제공합니다.

기존에는 클러스터의 ec2 인스턴스 및 클러스터의 기능 영역까지 고객이 관리해야 했지만

고객은 애플리케이션 컨테이너와 VPC 클러스터의 설정 및 에드원 정도만 관리하게 됩니다.

나머지 부분들은 EKS 오토모드가 자동으로 관리하게 되고 더불어 AWS 보안 서비스와 통합되어

있기 때문에 고객은 쿠버네티스에 대한 전문 지식 없이도 클러스터 관리가 가능합니다.

서울리전에서도 사용가능하고 이전에 불편했던 EKS클러스터 구성을 자동으로 편하게 구성 가능할듯합니다.

 

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AWS 스토리지 관련 업데이트 내용

Amazon S3 Tables (정형 데이터 최적화)

 

기존 S3는 이미지, 동영상, 로그, 백업등의 비 정형 데이터를 주로 처리했지만,

요즘 트렌드는 분석 워크로드에 필요한 표형식의 정형데이터를 처리하기 위한 용도가 증가하는 추세라 합니다. 

많은 고객들이 Iceberg라는 오픈 테이블 포맷을 사용하여 parquet 데이터를 활용하는 것을 알았고,

AWS는 아파치 Icebergtable을 위한 완전 관리형 솔루션인 Amazon S3 Tables를 출시했습니다.

 

주요 특징

• 일반 버킷 대비 3배 높은 처리량 & 10배 높은 TPS 제공
• ARN 기반 권한 관리 지원으로 보안 및 운영 편의성 향상
• 불필요한 파일 자동 삭제 및 비용 최적화 기능 제공
• 데이터 분석 및 머신러닝 활용을 위한 최적의 환경 제공

현재 서울리전에서는 사용이 불가능하니 필요한 분들 혹은 사용해보고 싶은 분들은 미국에 있는

리전을 활용하시면 됩니다.

 

Amazon EFS cross-account Replication

 

이 기능이 나오기 전에는 EFS의 데이터를 보호 측면에서 다른계정으로 복제를 지원하지 않았습니다.

그래서 오픈소스 복제 툴 이나 AWS 백업이나 AWS 데이터싱크 같은 서비스를 사용했지만

복잡하고 복제를 위한 부가적인 리소스가 필요했습니다.

하지만 이제 공식적으로 EFS에서 크로스 어카운트 복제를 지원합니다.

 

주요 특징

• 파일 데이터의 복제본을 별도의 계정에 자동으로 보관가능
• 다중 계정 재해 복구 및 규정 준수 요구 사항을 충족 가능
  (계정 탈취와 같은 악의적인 공격에 대응방안으로 제시
  원본 계정에 접근을 할 수 없는 상황에서도 다른 계정에서 서비스를 재개 가능)
• DR 계정의 파일 시스템 Intelligent Tiering으로 비용 최적화

현재 서울 리전에서도 사용가능하다고 합니다.

 

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이상으로 AWS re:invent 컴퓨팅 & 스토리지 정리 포스팅을 마치도록 하겠습니다.

이전 포스팅과 달리 새롭게 업데이트된 기술이 무엇인지 어느 방향으로 사용이 가능한지 알아보는 기회가 되었습니다.

이후에도 지속적으로 포스팅하도록하겠습니다.