최근 생성형 AI(Generative AI)가 광범위하게 사용되고 있지만, 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, AWS)는 일부 업계에서 이 분야에 뒤처졌다는 평가를 받아왔습니다. 하지만 실제 상황은 아직 초기 단계이며 시장이 형성되는 과정에 있습니다. AWS는 수요일(Wednesday) 새로운 도구인 'App Studio'를 공개하며 생성형 AI 분야에서의 입지를 강화했습니다. App Studio는 사용자가 작성한 단순한 텍스트 프롬프트만으로 엔터프라이즈급 소프트웨어 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕는 것이 핵심입니다. 즉, 사용자가 원하는 프로그램에 대해 설명하기만 하면, 전문 개발자 없이도 AWS가 코드를 작성해 주는 것입니다.
아마존 Q 앱(Amazon Q Apps) 및 AWS App Studio의 총괄 매니저(GM)인 스리람 데바나탄(Sriram Devanathan)은 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서 "App Studio는 기술적 전문 지식은 갖추고 있으나 전문 개발자는 아닌 기술 인력들을 위한 도구입니다. 이를 통해 기업 수준의(enterprise-grade) 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다"라고 설명했습니다.
아마존이 정의하는 엔터프라이즈 앱이란, 여러 UI 페이지를 포함하고, 여러 데이터 소스에서 정보를 끌어와 사용하며, 조인(joins) 및 필터(filters)와 같은 복잡한 연산 처리와 비즈니스 로직을 내장할 수 있는 애플리케이션을 의미합니다.
App Studio는 코딩 기술이 부족할 수 있지만, 기업이 어떤 종류의 내부 소프트웨어 애플리케이션이 필요한지에 대한 필수적인 도메인 지식(business knowledge)을 갖춘 IT 전문가, 데이터 엔지니어, 엔터프라이즈 아키텍트, 나아가 제품 관리자까지 폭넓은 사용자층을 목표로 합니다. 회사는 이러한 직원들이 자신이 필요한 애플리케이션의 목적과 사용할 데이터 소스를 설명하는 것만으로 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다.
애플리케이션 유형의 예시로는 재고 추적 시스템이나 보험금 청구 승인 프로세스 등이 있습니다. 사용자는 먼저 애플리케이션 이름과 데이터 소스를 지정한 후, 구축하고자 하는 애플리케이션을 설명하며 시작합니다. 시스템은 사용자의 편의를 위해 샘플 프롬프트를 제공하지만, 사용자가 원하는 경우 임의의 설명(ad hoc description)을 입력할 수도 있습니다.
이 설명서를 기반으로 시스템은 애플리케이션의 요구사항 목록과 기능 목록을 자동으로 생성합니다. 사용자는 생성형 AI와의 상호 작용을 통해 이 요구사항들을 세부적으로 다듬을 수 있습니다. 데바나탄은 이러한 방식이 기존의 노코드(no-code) 도구들과 유사하지만, 근본적인 차이점이 있다고 강조합니다.
그는 "App Studio가 다른 점은 GenAI를 활용하여 사용자의 학습 곡선(learning curve)을 실질적으로 낮춘다는 점입니다. 학습 곡선이 거의 없다고 할 수 있습니다. 일반적인 노코드 도구들은 그들만의 패러다임과 시각적 인터페이스를 이해해야 하며, 오랜 시간 공들여 전문 지식을 쌓아야 하는 과정을 거칩니다"라고 설명했습니다.
애플리케이션이 완성된 후에는 프로덕션에 배포되기 전에 테스트할 수 있는 미니 DevOps 파이프라인을 거치게 됩니다. 신원 관리(identity), 보안, 거버넌스 등 엔터프라이즈가 요구하는 모든 배포 관련 요건에 대해, 관리자는 App Studio 설정 단계에서 기존 시스템과 연결할 수 있습니다. 최종적으로 애플리케이션이 배포되면, AWS는 관리자가 입력한 정보를 기반으로 모든 백엔드 작업을 처리합니다.
데바나탄에 따르면, App Studio는 사용 목적에 따라 Amazon Bedrock을 통해 Amazon Titan과 Anthropic을 포함한 여러 모델을 활용합니다.
App Studio는 수요일부터 프리뷰(Preview) 형태로 제공됩니다.