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사회

AWS S3 탄생 20년...IT판 재편·AI 시대 새로운 도전

AWS는 S3를 단순 스토리지를 넘어 모든 데이터·AI 워크로드 기반으로 키운다는 목표다. 최근 출시한 S3 테이블스는 아파치 아이스버그 기반 관리형 테이블 서비스고, S3 벡터스는 시맨틱 검색과 검색증강생성(RAG)을...

AWS S3 탄생 20년...IT판 재편·AI 시대 새로운 도전

2006년 3월 AWS가 S3 출시한 이후 엔터프라이즈 컴퓨팅 시장은 클라우드 중심으로 빠르게 재편됐다. [사진: 셔터스톡]

[디지털투데이 황치규 기자)2006년 3월 14일  아마존웹서비스(AWS)가  S3(Simple Storage Service)로 클라우드 컴퓨팅 시장에 뛰어든지 20년을 맞았다.

당시 아마존은 단 한 문단짜리 공지로 S3의 탄생을 알렸다.  제프 바 아마존 수석 에반젤리스트가 쓴 블로그 포스트도 몇 문단에 불과했다. 누구도 이 서비스가 IT 판를 뒤흔들거라 예상하지 못했던 시절이었다.

AWS에 따르면 S3는 5가지 원칙 기반으로 설계됐다. 기본 보안, 99.999999999% 내구성, 가용성, 성능, 탄력성이다. 이 원칙은 20년이 지난 지금도 그대로다.

하지만 규모는 상상할 수 없는 수준으로 커졌다. 출시 당시 S3는 15개 랙, 400개 스토리지 노드에 약 1페타바이트 용량뿐이었다. 지금은 39개 AWS 리전, 123개 가용 영역에서 수백 엑사바이트 데이터를 저장하고 초당 2억건 이상 요청을 처리한다.

저장 오브젝트 수는 500조개를 넘는다. 저장 가능한 단일 객체 최대 크기는 5기가바이트에서 50테라바이트로 1만배 커졌다. GB당 가격은 15센트에서 2센트 수준으로 85% 낮아졌다. S3 인텔리전트 티어링을 활용한 고객들이 아낀 스토리지 비용만 누적 60억달러 이상이라고 AWS는 전했다.

기술적으로도 진화했다. AWS는 8년에 걸쳐 S3 핵심 코드를 러스트로 재작성하고 있다. 러스트는 컴파일 단계에서 메모리 오류 전체 유형을 차단한다. 또 수학적 증명 기반 자동화 검증 기법으로 코드 변경 때마다 일관성 유지를 확인한다.

S3 내구성에서 핵심은 전체 데이터를 바이트 단위로 끊임없이 검사하는 마이크로서비스 체계다. 데이터 손상 징후가 포착되면 자동으로 복구 시스템이 작동한다.

하위 호환성도 AWS가 강조하는 키워드다. 2006년 S3용으로 짠 코드가 지금도 수정 없이 작동한다. 인프라는 여러 세대를 거쳐 교체됐고 요청 처리 코드도 전면 재작성됐지만, 20년 전 저장한 데이터와 API는 그대로 유지된다는게 회사측 설명이다.

AWS는 S3를 단순 스토리지를 넘어 모든 데이터·AI 워크로드 기반으로 키운다는 목표다. 최근 출시한 S3 테이블스는 아파치 아이스버그 기반 관리형 테이블 서비스고, S3 벡터스는 시맨틱 검색과 검색증강생성(RAG)을 위한 벡터 스토리지다. S3 벡터스는 출시 5개월 만에 인덱스 25만개, 벡터 400억개 이상이 쌓였다고 AWS는 전했다.

황치규 기자

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