AWS vs IBM Watson vs MS Azure vs Google Cloud AI 비교

총성없는 MLaaS 전쟁터

그야말로 세계적인 기업들(MS, IBM, Amazon, Google)의 AI 전쟁의 시대이다. fair 한 것처럼 보이는 인공지능 알고리즘은 사실 unfair(학습 데이터) 하기 때문에 MLaaS(Machine Learning as a Service) 시장의 강자는 현재 일류 기업들이 점령하고 있다. 국내로까지 확장하면 카카오와 네이버도 참전할 수 있겠지만, 이 둘은 별도로 다뤄보도록 하겠다.

AWS(Amazone Web Service) AI

클라우드의 개념이 확립되던 시기, 물건만 팔던 아마존은 AWS라는 획기적인 서비스를 기업에게 내놓게 되었다. 많은 기업들은 우리의 민감한 데이터를 클라우드에 녹일 수 없다라는 입장을 표명했지만, 현재의 시장은 AWS가 점령하고 있는 상태이다.

이로 인해 프로젝트를 하면 PL급 개발자들이 인프라를 구성하는 모습을 보게되며, 별도의 인프라 팀원을 충원하는 것보다 AWS를 다룰 줄 아는 개발자를 충원하는 모습이 보여졌다. AWS는 많은 것을 바꿔놓았으며, 인공지능이 바꿔놓은 4차 산업혁명의 시대에는 AI 서비스의 자리도 넘보고 있다.

AWS의 인공지능 서비스 목록

추천 - AMAZON PERSONALIZE

예측 - AMAZON FORECAST

이미지 및 비디오 분석 - AMAZONE REKOGNITION

고급 텍스트 분석 - AMAZON COMPREHEND

문서 분석 - AMAZON TEXTRACT

음성 - AMAZON POLLY

대화 에이전트 - AMAZON LEX

번역 - AMAZON TRANSLATE

전사 - AMAZON TRANSCRIBE

엔터프라이즈 검색 - AMAZON KENDRA

부정탐지 - AMAZON FRAUD DETECTOR

Code - AMAZON CODEGURU

IBM Watson

IBM Watson같은 경우 SK에서 협업하여 SK에서는 AIBRIL이라는 이름으로 서비스를 하고 있다. 

타 회사에 비해서 네임밸류가 약간 밀릴 수 있다 생각할 수 있지만, IBM은 하드웨어 시장에서 인공지능 시장을 성공적으로 개척한 장본인이다. 타 회사들이 인공지능을 멀리할 때 이미 IBM은 1997년 체스챔피언인 가리 카스파로프 체스 게임에서 승리를 하고, 2011년에는 퀴즈쇼 제퍼디(Jeopardy)에서 압도적으로 인간을 따돌리며 우승을 하는 등 IBM은 전통적인 인공지능 솔루션 업체가 되어버렸다.

IBM Watson에서 제공하는 정확히 AIBRIL이 제공하는 서비스는 다음과 같다.

대화 - IBM Watson Assistant

음성 합성 - IBM Watson Text To Speech

음성 인식 - IBM Watson Speech To Text

언어 번역 - IBM Watson Language Translator

성향 분석 - IBM Watson Personality Insights

자연어 분류 - IBM Watson Natural Language Classifier

자연어 이해 - IBM Watson Natural Language Understanding

이미지 인식 - IBM Watson Visual Recognition

머신러닝 툴 - IBM Watson Knowledge Studio

디스커버리 서비스 - IBM Watson Discovery Service

MS Azure

전통적인 소프트웨어 업체인 MS(MicroSoft) 역시 AI 클라우드 전쟁에 뛰어든 상태이다. 

컴퓨터 비전 - Computer Vision API

맞춤 처리 - Personalizer

번역 기능 - Translator Text

변칙 감지 - Anomaly Detector

문서 추출 - Form Recognizer

텍스트 및 이미지 조정 - Content Moderator

컴퓨터 비전 모델 지정 - Custom Vision

이미지에서 사람과 감정 감지 - Face

디지털 잉크 콘텐츠 인식 - Ink Recognizer

자연어 인식 기능 - Language Understanding

대화형 Q&A 봇 - QnA Maker

텍스트 분석 - Text Analytics

Google Cloud AI

Tensorflow를 오픈소스로 공개하여 딥러닝의 발전을 가속화 시킨 구글 역시 Cloud 서비스를 제공하고 있다. 구글은 머신러닝과 딥러닝의 발전을 위해서 개발자들에게 코랩(Colab) 환경을 제공해주면서 많은 연구자들과 개발자들에게 지지를 받는 중이기에 필자의 개인적인 생각으로는 'AI 클라우드 시장에 마지막까지 살아남을 업체가 될 가능성이 높다'라 생각한다.

클라우드 서비스별 비교표

아래 이미지는 altexsoft라는 업체에서 작성한 포스팅 내용으로 한눈에 서비스를 확인하기 쉽다. 참고로 해당 업체가 비교표를 작성했을때의 글 작성일이 2019년 9월 27일이기 때문에 지금(2020년 1월 21일 기준)과는 미세하게 차이가 있을 수 있으나, 큰 틀에서는 많이 바뀌진 못했을 것이다.

머신러닝 서비스(분류, 회귀, 클러스터링, 이상탐지, 추천, 랭킹)

음성 및 텍스트 처리

이미지 분석

영상 분석

Altexsoft에서 제공하는 이 비교표를 보면, 특정 업체가 압도적으로 뛰어나지 못하며 아직 AI 클라우드 시장이 완전하지 않다는 것을 알 수 있다. 실제 프로젝트를 수행하면 다양한 AI를 벤치마킹 테스트(블라인드 선정 혹은 성능 결과 등)나 제공해주는 API의 품질 등을 토대로 선정하게 된다.

그러다보니, 실질적으로 프로젝트를 하게 되면 다양한 업체들의 서비스를 혼합한 형태로 사용하게 된다. 하지만 혼합한 형태로 서비스를 하게 되면 특정 업체의 가용성 중단등의 사태등으로 전체 서비스가 장애가 발생할 가능 확률이 업체만큼 높아지기 때문에 미세한 차이라면 한 벤더의 서비스를 사용하는 것이 바람직하다 볼 수 있을 것이다.

참고자료

https://aws.amazon.com/ko/machine-learning/

https://www.aibril.com/web/api/getApiIndex.do

https://cloud.google.com/products/ai/building-blocks/?hl=ko

https://www.altexsoft.com/blog/datascience/comparing-machine-learning-as-a-service-amazon-microsoft-azure-google-cloud-ai-ibm-watson/