아마존웹서비스(AWS)의 스토리지 서비스 S3가 더 이상 단순한 저장 공간에 머무르지 않고 인공지능(AI) 중심의 차세대 데이터 인프라를 주도하는 null핵심 동력null으로 진화하고 있다. 생성형 AI의 확산과 구조화·비구조화 데이터를 결합한 기업의 데이터 전략 수요가 급증하면서, S3는 이제 AI 애플리케이션에 null지능형 분석 기능과 메타데이터 기반 혁신 역량null을 함께 제공하는 기반 시스템으로 자리 잡았다.
AWS 기술·데이터·애널리틱스 부문 부사장 마이-란 톰슨 부코벡(Mai-Lan Tomsen Bukovec)에 따르면, 이제 모든 AI 애플리케이션은 본질적으로 데이터 기반 애플리케이션이며, 비즈니스 고유의 가치를 부여하는 것은 그 기업의 null자체 데이터null라고 강조했다. “AI가 아무리 똑똑해도, 그것에 의미를 부여하는 건 각 기업이 보유한 데이터이며, 그 데이터 대부분은 곧바로 S3 안에 있다”고 말했다.
이 발언은 AWS 미드이어 리더십 서밋에서 진행된 theCUBE와의 인터뷰에서 나왔다. 그는 이어 S3는 단순 저장소를 넘어 새로운 AI 애플리케이션, 고급 분석, 그리고 에이전트 기반 자동화 워크로드의 null플랫폼 역할null을 수행하고 있다고 밝혔다.
특히 톰슨 부코벡은 AI 산업에서 부각되고 있는 ‘에이전트 인프라스트럭처’의 등장을 주목했다. 그는 “기초 모델에 의해 구동되는 nullAI 에이전트들이 차세대 데이터 노동자가 될 것null”이라며 “이들은 구조화·비구조화 데이터를 넘나들며 태스크를 자율적으로 수행하고 상호 위임할 수 있는 역량을 갖췄다”고 설명했다.
AI 에이전트의 활성화를 지원하기 위해 S3는 AWS의 AI 서비스들, 예컨대 베드락(Bedrock), 세이지메이커(SageMaker), 퀵사이트 Q(QuickSight Q) 등과 긴밀하게 결합돼 완성도 높은 개인화 모델을 구현하는 데 기여한다. 이런 기술적 연계 덕분에 기업들은 애널리틱스를 단순화하고, 다양한 형태의 데이터를 기반으로 AI 모델을 운영화하는 데 드는 복잡성과 비용을 크게 줄이고 있다.
또한 AWS는 이러한 수요에 발맞춰 지난 2024년 S3 테이블스(S3 Tables)를 도입했고, 최근에는 S3의 메타데이터 기능까지 일반에 공개했다. 이 기능은 아파치 아이스버그(Apache Iceberg) 기반으로 구축돼, 고객이 파케이(Parquet) 형식 데이터에 대해 SQL 스타일 질의를 수행할 수 있도록 지원한다. 별도의 ETL(추출·변환·적재) 과정 없이도 분석 파이프라인을 구축할 수 있다는 점에서 큰 주목을 받고 있다.
톰슨 부코벡은 끝으로 AI 기반 애널리틱스의 미래는 ‘null메타데이터 중심null’으로 재편될 가능성이 크다고 전망했다. “우리는 앞으로 메타데이터가 가장 많이 질의되는 데이터 타입이 될 것으로 본다. 이것이 기업의 데이터 인프라 전략에서도 중심축이 되어야 하는 이유”라고 말했다.
이처럼 AWS는 S3의 범위를 단순 파일 저장소에서 AI 시대형 데이터 기반 서비스로 확장하며, 차세대 IT 인프라 패러다임 전환의 축으로 부상하고 있다. AI와 데이터가 융합되는 흐름 속에서, S3는 단순한 제품을 넘어 기업들의 미래 전략을 설계하는 null전략 자산null으로 자리 잡고 있다.