[레포트] 기아는 왜 AWS에서 메타버스를 만들까? #AWSSummitKorea

소개

안녕하세요! 클래스메소드 금상원 입니다. 이번 블로그에서는 AWS Summit Korea에 참가하여 흥미있게 들은 기아는 왜 AWS에서 메타버스를 만들까?에 대해 소개 해보도록 하겠습니다.

본 블로그 에서 사용한 이미지는 AWS Summit Korea에서 제공된 발표자료와 영상을 사용했습니다.

발표 정보

발표자

• AWS 솔루션즈 아키텍트 김준형 님
• 기아 매니저 김한나 님

Agenda

1. 메타버스개요
2. 메타버스를 위한 AWS 서비스들
3. 고객사례(KIA)

메타버스개요

메타버스의 유래

Metaverses라는 단어는 Meta의 (더 높은, 초월한) 의미와 현실세계를 뜻하는 Universe의 verse가 합쳐져서 만들어진 단어로 현실을 초월한 세계 라는 의미를 가지고 있습니다.

Meta + verse = Metaverses

메타버스는 1992년 SF소설가 의 소설 에 등장한 개념입니다. 에서 아바타를 통해 3D공간 에서 제2의 삶을 살아간다는 내용을 담고 있습니다.

메타버스의 관심도

위의 그래프는 지난 1년간 메타버스에 대한 관심도를 나타낸 수치 입니다.

전 세계 트랜드 그래프에서는 2021년 10월 까지는 큰 관심이 없었지만 Facebook에서 사명을 Meta로 변경 하면서 관심도가 극격히 높아 졌습니다.

반면, 저희나라에서는 꾸준하게 Metaverse에 관심을 보이고 있습니다. 특히 최근에는 재택근무로 인해 제페토, 게더타운, 줌과 같은 원격회의와 같은 가상공간에서의 소통이 크게 관심을 받고 있습니다.

메타버스관련 서비스들

메타버스는 (증강현실, 일상기록, 거울세계, 가상세계) 크게 4가지 서비스로 분류됩니다.

이외에도 자동차나 비행기등을 가상세계에서 테스트를 해보는 디지털트윈과 영원히 나이를 먹지않는 가상인간등 다양한 예가 있습니다.

메타버스를 위한 AWS 서비스들

이미 Netflix나 Disney, SM엔터테인먼트 등에서 AWS를 이용하여 메타버스 서비스를 운용하고 있습니다.

또한 전세계 90%의 게임회사들이 AWS를 이용하여 게임을 개발, 배포, 서비스제공을 하고 있습니다.

컴퓨팅

AWS에서는 Intel CPU 뿐만 아니라 AMD, AWS Graviton 프로세서를 지원하고 있습니다.

특히 메타버스에서는 그래픽 처리와 기계학습에 GPU가 중요합니다만 AWS에서는 NVDIA사의 A100 A10G T4등의 최신버전의 고사양GPU를 제공하고 있습니다.

이 처럼 AWS에서는 500개의 조합을 제공하고 있어 다양한 워크로드 구성과 비용효율적인 컴퓨팅 처리를 할 수 있습니다.

네트워크

AWS에서는 5G서비스를 위한 AWS Wavelength라는 서비스를 지원 하고 있습니다.

이를 통해 물리적 거리에 더해 여러 홉을 거치게 됩니다만, 지연시간을 최소화 시키고 쾌적한 네트워크 환경을 제공하고, 국내의 SK와 같은 AWS와 제휴한 통신사를 이용하면 더욱 빠르게 데이터 전달을 하여 메타버스 경험을 향상 시킬 수 있습니다.

또한, AWS에서는 사설 5G 네트워크를 구축할 수 있는 AWS Private 5G도 제공 하고 있으며 5G를 이용하지 않는 경우에는 Global Accelerator를 이용하여 동적컨텐츠를 글로벌 서비스로 제공할 수 있습니다.

블록체인

　　 Web3.0을 이용하여 사용다가 데이터 소유권과 제어권을 가질수 있도록 탈 중앙화 기반의 블록체인 기술로 구현됩니다.

블록체인을 이용하여 P2P방식으로 데이터를 투명하게 분산 저장하여 높은 신뢰성을 가지고 NFT라는 토큰을 대체 불가 디지털 콘텐츠에 적용함으로써 사용자가 소유하고 거래하는 것이 자유롭게 디지털 경제활동을 할 수 있습니다.

NFT를 발행하고 관리할 수 있는 블록체인의 네트워크의 노드를 EC2를 이용하고, 이더리움 기반의 네트워크를 새로 구축하시는 고객은 Amazon Managed Blockchain을 이용하여 손쉽게 네트워크를 생성하고 관리할 수 있습니다.

빅테이터

AWS에서 빅데이터를 처리하다면 데이터 레이크를 구축하여 한 곳으로 데이터를 쉽게 모으고 필요에 따라 배치 혹은 실시간으로 데이터를 변환하며 데이터를 다양한 DB나 스토리지에 저장할 수 있습니다. 이렇게 준비된 데이터들로 기계학습을 진행할 수 있습니다.

기계학습, AI

AWS에서 기계학습을 진행하게 된다면 위의 많은 문제들을 해결할 수 있습니다.

위의 표를 보시면 AWS에서는 다양한 기계학습에 필요한 서비스를 제공하고 있습니다. 또한, AWS에서 20년이 넘는 기간동안 기계학습 관련 경험과 고객을 가지고 있기 때문에 AWS서비스를 이용하면 다양한 비지니스 문제 해결할 수 있습니다.

클라우드의 방대한 컴퓨팅과 스토리지의 데이터 이용이 쉽기 때문에 데이터를 전략적으로 이용할 수 있으며 기계학습에 대한 지식이 없는 개발자도 API호출로 AI서비스를 이용할 수 있고 생산성을 향상 시킬 수 있습니다.

다양한 디바이스

AWS SDK를 다양한 엔진에서 활용하여 더욱 훌륭한 메타버스 서비스를 제공할 수 있습니다.

다양한 AWS 서비스로 메타버스를 구축 해보자!

위의 AWS서비스를 이용하여 빠르고 안정적으로 메타버스를 구축할 수 있습니다

고객사례(KIA)

글로벌 웹사이트, 3D엔진을 이용하여 차량의 내,외부 등을 변경하고 여러각도에서 확인할 수 있는 컨텐츠를 제공 하고 있습니다.

AWS서비스를 활용하여 글로벌 전지역에 안정적인 서비스를 제공하고, 최적의 GPU, 비용효율적으로 운영할 수 있습니다.

위의 사진은 한국과 유럽에 셋팅한 아키텍쳐입니다.

마무리

이번 세션을 보고 느낀점은 1992년에 누군가의 상상으로 만들어진 현실이 지금 현재 저희들 눈앞에서 펼쳐지고 있다는 것이 너무나도 놀라웠습니다. 그리고 AWS의 서비스를 사용하여 다양한 분야에서 효율적으로 사용되는 모습에 한번더 클라우드의 중요성을 깨닮을 수 있었습니다. 앞으로도 AWS가 얼마나 더 많은 곳에 활용되고 새로운 세상을 만들어갈지 너무나도 기대되게하는 발표였습니다.

본 블로그 게시글을 보시고 문의 사항이 있으신 분들은 클래스메소드코리아 (info@classmethod.kr)로 연락 주시면 빠른 시일 내 담당자가 회신 드릴 수 있도록 하겠습니다 !