Amazon Web Services, Inc.(AWS)는 Amazon의 자회사로, 개인, 기업, 정부에 측정 기반의 종량제 방식으로 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 API를 제공한다. 고객은 종종 이를 자동 확장(autoscaling)과 함께 사용하는데, 이는 애플리케이션 사용량이 많을 때 더 많은 컴퓨팅 자원을 사용하고, 트래픽이 적을 때는 비용 절감을 위해 규모를 축소하는 과정이다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 웹 서비스는 네트워킹, 컴퓨팅, 스토리지, 미들웨어, IoT 및 기타 처리 용량과 관련된 다양한 서비스와 AWS 서버 팜을 통한 소프트웨어 도구를 제공하여, 고객이 하드웨어와 운영 체제를 관리, 확장, 패치하는 부담에서 벗어나게 한다.
기초 서비스 중 하나는 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)로, 사용자는 REST API, CLI 또는 AWS 콘솔을 통해 인터넷으로 상호작용할 수 있는 매우 높은 가용성을 가진 가상 컴퓨터 클러스터를 사용할 수 있다. AWS의 가상 컴퓨터는 처리용 하드웨어 중앙 처리 장치(CPU) 및 그래픽 처리 장치(GPU), 로컬/RAM 메모리, 하드 디스크(HDD)/SSD 스토리지, 운영 체제 선택, 네트워킹, 웹 서버, 데이터베이스, 고객 관계 관리(CRM)와 같은 사전 로드된 애플리케이션 소프트웨어를 포함한 실제 컴퓨터의 대부분의 속성을 에뮬레이션한다. AWS 서비스는 전 세계에 위치한 서버 팜 네트워크를 통해 제공되며, 요금은 사용량, 하드웨어, 운영 체제, 소프트웨어 및 가입자가 선택한 네트워킹 기능에 따라 부과된다.
클라우드 인프라 및 시장 위치
AWS는 북미에 9개를 포함한 여러 글로벌 지리적 리전에서 운영된다. Amazon은 AWS를 물리적 서버 팜을 구축하는 것보다 더 빠르고 저렴하게 대규모 컴퓨팅 용량을 확보하는 방법으로 마케팅한다. 모든 서비스는 사용량에 따라 청구되지만, 각 서비스는 사용량을 다양한 방식으로 측정한다. 2023년 1분기 기준, AWS는 클라우드 인프라 시장의 31% 점유율을 보유하고 있으며, 다음 두 경쟁사인 Microsoft Azure와 Google Cloud는 각각 25%와 11%를 차지한다고 Synergy Research Group이 밝혔다. AWS는 미국 정부 보안 및 규정 준수 요구 사항을 위해 특별히 인프라를 구축한 최초의 클라우드 제공업체였으며(2011년, AWS GovCloud 출시), 분류된 워크로드를 지원하도록 인증받았고(2014년, AWS Top Secret 출시), 모든 미국 정부 데이터 분류에 걸쳐 인증을 획득했다(2017년, AWS Secret 출시).
AI 및 머신 러닝 서비스
AWS는 포괄적인 AI 및 머신 러닝 서비스 제품군을 제공한다. Amazon SageMaker는 개발자와 데이터 과학자가 머신 러닝 모델을 대규모로 구축, 학습, 배포할 수 있게 하는 완전 관리형 플랫폼이다. 이는 데이터 준비 및 특징 엔지니어링부터 모델 학습, 튜닝, 배포까지 전체 워크플로우를 다룬다. SageMaker는 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 프레임워크를 지원하며, 데이터 저장 및 처리를 위해 다른 AWS 서비스와 통합된다.
Amazon Bedrock은 Anthropic 및 OpenAI를 포함한 선도적인 AI 기업의 기반 모델에 단일 API를 통해 접근할 수 있는 관리형 서비스이다. 이를 통해 사용자는 기본 인프라를 관리하지 않고도 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있다. Bedrock은 텍스트 생성, 채팅 및 기타 작업을 위한 모델을 제공하며, 개인 데이터를 사용한 사용자 지정 및 미세 조정 기능을 갖추고 있다.
전용 하드웨어의 경우, AWS는 머신 러닝 모델 학습을 위해 설계된 맞춤형 실리콘인 AWS Trainium 칩을 개발했다. 이 칩은 고성능과 비용 효율성에 최적화되어 특정 워크로드에서 GPU의 대안을 제공한다. AWS는 또한 추론을 위한 Inferentia 칩을 제공하며, 둘 다 EC2 인스턴스를 통해 사용할 수 있어 고객이 더 낮은 지연 시간과 비용으로 AI 워크로드를 실행할 수 있다.
컴퓨팅 및 스토리지 서비스
Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)는 핵심 컴퓨팅 서비스로, 클라우드에서 크기를 조정할 수 있는 컴퓨팅 용량을 제공한다. 사용자는 컴퓨팅, 메모리, 스토리지 또는 GPU 집약적 작업에 최적화된 다양한 인스턴스 유형으로 가상 머신을 시작할 수 있다. EC2는 여러 운영 체제를 지원하며 가변 트래픽을 처리하기 위한 자동 확장을 허용한다. AWS는 또한 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고 HTTP 요청과 같은 이벤트에 응답하여 코드를 실행하는 서버리스 컴퓨팅 서비스인 AWS Lambda를 제공한다. Lambda는 여러 프로그래밍 언어를 지원하며 자동으로 확장된다.
Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 데이터 내구성과 가용성을 위해 설계된 확장 가능한 객체 스토리지 서비스이다. 이는 백업, 아카이빙 및 데이터 레이크에 사용되며, 분석 및 머신 러닝을 위해 다른 AWS 서비스와 통합된다. S3는 빈번한 접근부터 드문 접근까지 다양한 접근 패턴을 위한 스토리지 클래스를 제공하며, 데이터 관리를 자동화하는 수명 주기 정책을 지원한다.
네트워킹 및 데이터베이스 제공
AWS는 격리된 네트워크 환경을 위한 Amazon Virtual Private Cloud(VPC), 트래픽 분산을 위한 Elastic Load Balancing, DNS 관리를 위한 Amazon Route 53을 포함한 다양한 네트워킹 서비스를 제공한다. 이러한 서비스는 고객이 안전하고 확장 가능한 네트워크 아키텍처를 구축할 수 있게 한다. 데이터베이스의 경우, AWS는 MySQL, PostgreSQL 및 Oracle과 같은 관리형 관계형 데이터베이스를 위한 Amazon Relational Database Service(RDS)와 고성능 애플리케이션을 위한 NoSQL 데이터베이스인 Amazon DynamoDB를 제공한다. MySQL 및 PostgreSQL 호환 데이터베이스인 Amazon Aurora는 높은 가용성과 성능을 제공한다.
역사 및 설립
AWS의 기원은 2000년대 초로 거슬러 올라간다. Amazon은 제3자 소매업체를 위한 전자상거래 서비스 플랫폼인 Merchant.com을 구축한 후, 당시 CTO였던 Allan Vermeulen의 주도로 엔지니어링 운영을 확장하기 위해 서비스 지향 아키텍처를 추구했다. Amazon은 소프트웨어 엔지니어링 속도에 불만을 느꼈고, 엔지니어링 팀 자율성 극대화, REST 채택, 인프라 표준화, 의사 결정 게이트키퍼 제거, 지속적 배포를 포함한 엔지니어링 리더 Matt Round의 권고를 구현했다. Amazon은 엔지니어링 조직이 IT 및 인프라 문제에 시간의 70%를 소비하고 있었기 때문에, 고객 중심 혁신에 집중할 수 있도록 공유 IT 플랫폼을 만들었다.
2002년 7월, Colin Bryar가 관리하는 Amazon.com Web Services는 첫 번째 웹 서비스를 출시하여 Amazon.com 플랫폼을 모든 개발자에게 개방했다. 2004년까지 그 위에 100개 이상의 애플리케이션이 구축되었고, 이는 Amazon을 놀라게 하여 개발자들이 더 많은 것을 원한다는 확신을 주었다. 2003년 여름, Andy Jassy는 Vermeulen이 제안을 거절한 후 Rick Dalzell의 요청으로 Bryar의 포트폴리오를 인수했다. Jassy는 기초 인프라 프리미티브로 구성된 인터넷 OS에 대한 비전을 구체화했다. 2003년 가을, 데이터베이스, 스토리지 및 컴퓨팅이 출시할 첫 번째 인프라 구성 요소로 식별되었다. 초기 AWS 직원인 Jeff Barr는 EC2, S3 및 RDS로 진화한 아이디어에 대해 자신, Vermeulen, Jassy, Bezos 및 몇몇 다른 사람들이 기여했다고 인정한다. Jassy는 이 아이디어가 약 10개의 다양한 인터넷 애플리케이션과 이를 구축하는 데 필요한 가장 기본적인 빌딩 블록에 대해 최고의 기술 및 제품 관리 인재 10명과 약 일주일 동안 브레인스토밍한 결과에서 나왔다고 회상한다.
성장 및 확장
AWS는 2006년 3월 첫 공개 서비스인 Amazon S3를 출시했고, 같은 해 말 EC2를 출시했다. 서비스는 빠르게 traction을 얻었고, AWS는 콘텐츠 전송을 위한 Amazon CloudFront 및 데이터베이스 서비스를 위한 Amazon SimpleDB와 같은 새로운 제공으로 포트폴리오를 확장했다. 2010년, AWS는 Amazon RDS와 Amazon DynamoDB를 도입했고, 2012년까지 20만 명 이상의 고객을 보유했다. AWS는 계속 성장하여 전 세계에 리전을 추가하고 2014년 AWS Lambda, 2017년 Amazon SageMaker와 같은 서비스를 출시했다. 회사는 또한 맞춤형 실리콘에 투자하여 범용 워크로드를 위한 AWS Graviton 프로세서와 AI 학습을 위한 Trainium을 도입했다.
기업 및 정부 채택
AWS는 클라우드 컴퓨팅의 지배적인 플레이어가 되었으며, 스타트업부터 대기업 및 정부 기관까지 다양한 고객에게 서비스를 제공한다. GovCloud 및 Top Secret 리전을 포함한 정부 클라우드 제공은 엄격한 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족한다. AWS는 또한 AWS IoT Core와 같은 사물 인터넷(IoT) 서비스와 AWS RoboMaker를 통한 로봇 공학 서비스를 제공한다. 회사의 혁신 및 고객 요구에 대한 집중은 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 데이터베이스, 분석, 애플리케이션 서비스, 배포, 관리, 머신 러닝, 모바일, 개발자 도구 및 IoT 도구를 포함한 2025년 기준 200개 이상의 제품 및 서비스로 시장 리더십을 주도했다.
영향 및 향후 방향
AWS는 클라우드 컴퓨팅 산업에 상당한 영향을 미쳤으며, 확장성, 신뢰성 및 종량제 가격 책정에 대한 표준을 설정했다. Bedrock 및 SageMaker를 포함한 AI 서비스는 기업에서 생성형 AI 채택의 중심에 있다. Trainium과 같은 맞춤형 칩 개발은 AWS가 기존 GPU 기반 AI 학습에 대한 비용 효율적인 대안을 제공할 수 있게 한다. 2025년 현재, AWS는 엣지 컴퓨팅, 머신 러닝 및 지속 가능성과 같은 영역에 초점을 맞추며 글로벌 인프라 및 서비스 제공을 계속 확장하고 있다. 회사의 혁신 및 고객 중심 설계에 대한 헌신은 경쟁적인 클라우드 시장에서 성공의 핵심 동인으로 남아 있다.