AI 개발, 어디서 시작할까? AWS SageMaker vs Vertex AI vs Azure ML 비교

 

서론: AI 개발 여정의 첫걸음, 최적의 플랫폼 선택하기

인공지능(AI) 모델을 개발하고 실제 서비스에 적용하려는 아이디어는 있지만, 막상 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막하신가요? 특히 복잡한 인프라 설정, 고가의 하드웨어 구매, MLOps(Machine Learning Operations) 환경 구축 등은 AI 개발의 진입 장벽을 높이는 요인이었습니다. 다행히 **2025년 5월** 현재, 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전 덕분에 이러한 고민을 상당 부분 덜 수 있게 되었습니다. 바로 **클라우드 AI 플랫폼** 덕분입니다.

AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체(CSP)들은 AI 개발에 필요한 모든 도구와 인프라를 서비스 형태로 제공하며, 개발자들이 오롯이 모델 개발 자체에만 집중할 수 있도록 지원합니다. 하지만 각 플랫폼마다 제공하는 서비스와 특징, 장단점이 달라 어떤 플랫폼을 선택해야 할지 결정하기란 쉽지 않습니다. 이 글에서는 대표적인 3대 클라우드 AI 플랫폼의 핵심 서비스인 **Amazon SageMaker**, **Google Vertex AI**, **Azure Machine Learning(Azure ML)**을 중심으로 각 플랫폼을 심층 **비교** 분석하여, 여러분의 **AI 개발** 여정에 든든한 나침반이 되어 드리고자 합니다.

클라우드 AI 플랫폼, 왜 필요한가?

클라우드 AI 플랫폼을 사용하면 다음과 같은 이점들을 얻을 수 있습니다.

• 인프라 관리 부담 해소: 고성능 GPU/TPU 등 **AI 인프라**를 직접 구매하고 관리할 필요 없이, 필요할 때 필요한 만큼 빌려 쓰고 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있습니다.
• 통합된 개발 환경: 데이터 준비, 모델 학습, 튜닝, 배포, 모니터링에 이르는 전체 머신러닝 워크플로우를 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있습니다.
• 최신 AI 기술 접근성: 클라우드 제공업체들이 지속적으로 업데이트하는 최신 AI 알고리즘, 사전 훈련된 모델, **MLOps** 도구 등을 쉽게 활용할 수 있습니다.
• 확장성 및 유연성: 프로젝트 규모나 요구사항 변화에 따라 컴퓨팅 자원을 유연하게 확장하거나 축소할 수 있습니다.
• 협업 용이성: 여러 개발자가 동일한 환경에서 협업하고 프로젝트를 공유하기 용이합니다.

이러한 장점들 덕분에 이제 **AI 개발 환경** 구축에 있어 클라우드 플랫폼 활용은 거스를 수 없는 대세가 되었습니다.

AWS SageMaker, Vertex AI, Azure ML: 3대 플랫폼 소개

현재 클라우드 AI 플랫폼 시장은 크게 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 3사가 주도하고 있습니다. 각 사는 자사의 클라우드 생태계 위에서 AI 개발을 위한 강력한 관리형 서비스(PaaS: Platform as a Service)를 제공합니다.

• Amazon SageMaker (AWS): 가장 먼저 포괄적인 머신러닝 플랫폼을 선보이며 시장을 선도해 온 강자입니다. 방대한 기능과 성숙도가 특징입니다.
• Google Vertex AI (GCP): 구글의 강력한 AI/ML 연구 역량을 바탕으로 AutoML, BigQuery ML 연동 등 차별화된 기능을 제공하며 빠르게 성장하고 있는 통합 플랫폼입니다.
• Azure Machine Learning (Azure ML): 엔터프라이즈 환경에 강점을 가지며, 특히 책임감 있는 AI(Responsible AI) 및 MLOps 지원을 강조하는 플랫폼입니다.

나에게 맞는 플랫폼은? 선택의 중요성 (2025년 5월 기준)

세 플랫폼 모두 훌륭한 기능을 제공하지만, 각각의 강점과 특징이 다르므로 프로젝트의 목표, 개발팀의 기술 스택, 예산, 기존 클라우드 인프라 활용 여부 등을 종합적으로 고려하여 신중하게 선택해야 합니다. 잘못된 플랫폼 선택은 개발 생산성 저하, 비용 증가, 기술 종속성 심화 등의 문제로 이어질 수 있습니다. **2025년** 현재 각 플랫폼의 특징을 명확히 이해하는 것이 성공적인 AI 개발의 첫걸음입니다.

AWS의 강력한 무기: Amazon SageMaker 집중 분석

**Amazon SageMaker**는 **AWS AI** 서비스의 핵심이자, 가장 먼저 포괄적인 엔드투엔드(End-to-End) 머신러닝 플랫폼을 제공하며 시장을 주도해 왔습니다. 오랜 기간 서비스를 제공하며 쌓아온 안정성과 방대한 기능 세트가 강점입니다.

SageMaker 개요: 엔드투엔드 ML 워크플로우 지원

SageMaker는 데이터 레이블링 및 준비부터 모델 구축, 학습, 튜닝, 배포, 모니터링, 그리고 MLOps에 이르는 머신러닝 전체 라이프사이클을 지원하는 완전 관리형 서비스입니다. 개발자는 인프라 관리에 신경 쓸 필요 없이 모델 개발 및 실험에 집중할 수 있습니다.

주요 기능 파헤치기 (SageMaker Studio, Data Wrangler, Autopilot 등)

• SageMaker Studio: 웹 기반의 통합 개발 환경(IDE)으로, 데이터 탐색, 코드 작성, 모델 학습 및 디버깅, 배포 등 모든 작업을 한 곳에서 수행할 수 있습니다.
• SageMaker Data Wrangler: 코드 작성 없이 시각적인 인터페이스를 통해 데이터를 가져오고, 분석하며, 변환하는 데이터 준비 도구입니다.
• SageMaker Autopilot: 데이터만 업로드하면 자동으로 여러 모델을 학습시키고 최적의 모델을 추천해주는 AutoML 기능입니다. 코딩 경험이 적은 사용자도 쉽게 모델을 구축할 수 있습니다.
• 분산 학습 지원: 대규모 모델 학습을 위해 여러 GPU 인스턴스를 활용하는 분산 학습 기능을 쉽게 설정하고 관리할 수 있습니다.
• 다양한 배포 옵션: 실시간 추론 엔드포인트, 배치 변환, 서버리스 추론 등 다양한 **AI 모델 배포** 옵션을 제공합니다.
• SageMaker MLOps: 모델 레지스트리, 파이프라인 자동화, 모델 모니터링 등 **MLOps** 구현을 위한 포괄적인 기능을 제공하여 모델 개발 및 운영의 효율성을 높입니다.

SageMaker의 강점 (성숙도, 방대한 기능, 생태계)

SageMaker의 가장 큰 강점은 오랜 서비스 기간을 통해 검증된 **성숙도**와 **안정성**, 그리고 머신러닝 워크플로우 전반을 아우르는 **방대한 기능 세트**입니다. 또한, AWS의 다른 서비스(S3, Redshift, Lambda 등)와의 강력한 연동 및 방대한 파트너 **생태계** 역시 큰 장점입니다. 다양한 산업 분야에서 검증된 레퍼런스가 많다는 점도 신뢰도를 높이는 요인입니다.

SageMaker의 고려 사항 (학습 곡선, 비용 구조)

기능이 매우 다양한 만큼, 모든 기능을 제대로 활용하기 위해서는 어느 정도의 **학습 곡선**이 필요할 수 있습니다. 특히 초보 사용자에게는 다소 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 또한, 다양한 기능별로 세분화된 **비용 구조**를 가지고 있어, 사용량 예측 및 비용 최적화에 신경 써야 합니다. 잘못 관리하면 예상보다 높은 비용이 발생할 수 있습니다.

Google AI 기술의 집약체: Vertex AI 집중 분석

**Google Vertex AI**는 **Google Cloud AI(GCP AI)** 서비스들을 하나로 통합하여 제공하는 관리형 머신러닝 플랫폼입니다. 구글의 선도적인 AI 연구 역량과 기술(TensorFlow, TPU 등)을 쉽게 활용할 수 있도록 지원하는 것이 특징입니다.

Vertex AI 개요: 통합 AI 플랫폼 지향

Vertex AI는 데이터 준비부터 모델 학습, 평가, 배포, 모니터링까지 AI 개발의 전 과정을 단일 플랫폼 환경에서 통합적으로 관리할 수 있도록 설계되었습니다. AutoML 기능과 커스텀 모델 개발 환경을 모두 제공하여 초보자부터 전문가까지 다양한 수준의 사용자를 지원합니다.

주요 기능 파헤치기 (AutoML, 통합 파이프라인, BigQuery ML 연동 등)

• Vertex AI AutoML: 테이블 데이터, 이미지, 텍스트, 비디오 등 다양한 데이터 유형에 대해 코드 작성 없이 고성능 머신러닝 모델을 자동으로 구축하고 학습시키는 기능입니다.
• Vertex AI Training & Prediction: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등 다양한 프레임워크를 지원하는 커스텀 모델 학습 및 예측(추론) 서비스를 제공합니다. 특히 **TPU**를 활용한 고속 학습이 가능합니다.
• Vertex AI Pipelines: Kubeflow Pipelines 또는 TFX(TensorFlow Extended)를 기반으로 전체 머신러닝 워크플로우를 자동화하고 관리하는 **MLOps** 파이프라인 구축을 지원합니다.
• Vertex AI Feature Store: 머신러닝 모델 학습 및 서빙에 사용되는 피처(Feature)를 중앙에서 관리하고 공유하여 일관성을 유지하고 재사용성을 높입니다.
• BigQuery ML 연동: Google Cloud의 데이터 웨어하우스인 BigQuery 내에서 SQL 쿼리만으로 머신러닝 모델을 직접 학습시키고 예측을 수행할 수 있도록 긴밀하게 통합되어 있습니다.
• Model Garden & Generative AI Studio: 구글 및 파트너사에서 사전 훈련된 다양한 기반 모델(Foundation Models)과 생성형 AI 모델을 탐색하고 활용할 수 있는 환경을 제공합니다.

Vertex AI의 강점 (최신 AI 기술 접근성, 사용 편의성)

Vertex AI의 가장 큰 강점은 구글의 **최신 AI/ML 연구 성과**와 기술(AutoML, TPU, 최신 기반 모델 등)에 대한 **높은 접근성**입니다. 또한, 여러 AI 서비스를 하나의 통합된 인터페이스와 API로 제공하여 개발자 **사용 편의성**을 높였습니다. 특히 BigQuery와의 강력한 연동은 데이터 분석가들이 쉽게 머신러닝을 활용할 수 있도록 지원합니다.

Vertex AI의 고려 사항 (AWS 대비 상대적 성숙도)

Vertex AI는 비교적 최근에 통합 플랫폼으로 출시되었기 때문에, 일부 기능이나 생태계 측면에서는 AWS SageMaker만큼의 **성숙도**를 갖추지 못했을 수 있습니다. 또한, Google Cloud의 전체 시장 점유율이 AWS보다 낮기 때문에 관련 커뮤니티 지원이나 전문 인력 확보 측면에서 다소 불리할 수 있습니다.

엔터프라이즈와 책임감 있는 AI: Azure Machine Learning 집중 분석

**Microsoft Azure Machine Learning(Azure ML)**은 **Azure AI** 서비스 포트폴리오의 핵심으로, 특히 **엔터프라이즈 환경**에서의 AI 도입과 **책임감 있는 AI(Responsible AI)** 구현, 그리고 강력한 **MLOps** 지원을 강조하는 플랫폼입니다.

Azure ML 개요: 엔터프라이즈 환경 및 MLOps 강조

Azure ML은 데이터 과학자와 개발자가 머신러닝 모델을 구축, 학습, 배포, 관리할 수 있도록 지원하는 클라우드 기반 서비스입니다. 기업 환경에서 요구되는 보안, 거버넌스, 협업 기능을 강화하고, 모델 개발부터 운영까지의 전 과정을 효율적으로 관리하기 위한 MLOps 기능에 중점을 두고 있습니다.

주요 기능 파헤치기 (디자이너 UI, Responsible AI 도구, MLOps 기능)

• Azure ML Studio: 웹 기반 통합 작업 영역으로, 코드 중심(노트북, SDK) 및 시각적 인터페이스(디자이너, AutoML UI) 방식을 모두 지원합니다.
• Azure ML Designer: 코딩 없이 드래그 앤 드롭 방식으로 데이터 처리 및 모델 학습 파이프라인을 시각적으로 설계하고 실행할 수 있는 기능입니다. 초보 사용자에게 유용합니다.
• Automated ML (AutoML): 다양한 알고리즘과 하이퍼파라미터를 자동으로 시도하여 최적의 모델을 찾아주는 기능입니다.
• Responsible AI Dashboard: 모델의 공정성(Fairness) 평가, 설명 가능성(Explainability) 분석, 오류 분석, 인과 추론 등 책임감 있는 AI 구현을 위한 통합적인 도구와 시각화를 제공합니다.
• 강력한 MLOps 지원: Azure Pipelines, GitHub Actions 등과 통합되어 CI/CD 파이프라인 구축이 용이하며, 모델 레지스트리, 버전 관리, 모니터링 및 재학습 자동화 등 포괄적인 MLOps 기능을 지원합니다.
• 다양한 컴퓨팅 옵션: CPU, GPU 등 다양한 유형의 컴퓨팅 인스턴스를 지원하며, 온프레미스 환경과 연동되는 하이브리드 클라우드 시나리오도 지원합니다.

Azure ML의 강점 (쉬운 인터페이스, 책임감 있는 AI 지원, MS 생태계 연동)

Azure ML의 강점 중 하나는 **쉬운 사용자 인터페이스**(특히 디자이너 UI)를 제공하여 코딩 경험이 적은 사용자도 머신러닝 모델 개발에 참여할 수 있다는 점입니다. 또한, **책임감 있는 AI** 구현을 위한 도구를 플랫폼 차원에서 적극적으로 지원하는 것은 중요한 차별점입니다. 기존에 Microsoft Azure나 Office 365 등 **MS 생태계**를 활발히 사용하고 있는 기업이라면 다른 서비스와의 **연동성** 측면에서도 이점을 가질 수 있습니다.

Azure ML의 고려 사항 (특정 기능 제약 가능성)

Azure ML은 빠르게 발전하고 있지만, 특정 최첨단 AI 모델이나 알고리즘 지원 측면에서는 AWS나 GCP에 비해 다소 제한적일 수 있다는 평가도 있습니다. 또한, UI 중심의 기능은 편리하지만 복잡하고 세밀한 제어가 필요한 전문가에게는 오히려 제약으로 느껴질 수도 있습니다.

[2025년 비교] SageMaker vs Vertex AI vs Azure ML: 핵심 비교 포인트

세 가지 플랫폼은 모두 강력한 기능을 제공하지만, 강조하는 부분과 강점에서 차이를 보입니다. **2025년** 현재, 어떤 플랫폼을 선택할지 결정하기 위해 핵심적인 비교 포인트를 짚어보겠습니다.

주요 기능 및 특징 비교: 한눈에 보기

(아래는 주요 특징을 요약한 것으로, 상세 기능은 각 플랫폼 공식 문서를 참고해야 합니다.)

• 종합성 및 성숙도: AWS SageMaker가 가장 방대하고 성숙한 기능 제공
• 최신 AI 기술 및 통합: Google Vertex AI가 AutoML, TPU 지원, BigQuery 연동 등에서 강점
• 사용 편의성(UI) 및 책임감 있는 AI: Azure ML이 직관적인 UI와 Responsible AI 도구 지원 강조
• MLOps 지원: 세 플랫폼 모두 강력한 MLOps 기능을 제공하지만, 구현 방식과 연동 생태계에 차이 (Azure ML은 CI/CD 통합 강조, Vertex AI는 파이프라인 관리, SageMaker는 포괄적 기능 세트)
• 특화 인프라: GCP(TPU), AWS(Inferentia, Trainium 등 자체 칩)는 특화 AI 가속기 옵션 제공

사용 편의성 및 학습 곡선 비교

• Azure ML: 디자이너 UI 덕분에 초보 사용자에게 가장 친숙할 수 있음
• Vertex AI: 통합된 인터페이스와 AutoML 기능으로 비교적 사용이 용이함
• SageMaker: 기능이 많은 만큼 초기 학습 곡선이 다소 높을 수 있음

MLOps 지원 수준 비교

세 플랫폼 모두 CI/CD 파이프라인, 모델 레지스트리, 모니터링 등 핵심 MLOps 기능을 지원합니다. 다만, Azure ML은 Azure DevOps/GitHub Actions와의 네이티브 통합을 강조하고, Vertex AI는 Kubeflow/TFX 기반 파이프라인에 강점이 있으며, SageMaker는 MLOps 관련 자체 기능들을 매우 폭넓게 제공합니다. 조직의 기존 DevOps 환경이나 선호하는 워크플로우에 따라 선택이 달라질 수 있습니다.

비용 효율성 및 가격 정책 비교

클라우드 비용은 사용하는 서비스, 인스턴스 유형, 사용 시간, 데이터 전송량 등에 따라 크게 달라지므로 직접적인 비교는 어렵습니다. 일반적으로는 각 플랫폼이 제공하는 비용 계산기를 통해 예상 비용을 산출하고, **서버리스** 옵션이나 예약 인스턴스, 스팟 인스턴스 등 비용 절감 방안을 적극적으로 활용하는 것이 중요합니다. 무료 티어(Free Tier)를 활용하여 각 플랫폼을 직접 사용해보고 비용 구조를 파악하는 것도 좋은 방법입니다.

나의 AI 개발, 어떤 플랫폼에서 시작해야 할까? 선택 가이드

궁극적으로 최적의 플랫폼은 여러분의 구체적인 상황과 요구사항에 따라 달라집니다. 아래는 플랫폼 선택 시 고려할 수 있는 몇 가지 가이드라인입니다.

프로젝트 목표 및 규모에 따른 고려 사항

• 대규모 모델 학습 및 최첨단 AI 연구: GCP(Vertex AI + TPU) 또는 AWS(SageMaker + 고성능 GPU) 고려
• 빠른 프로토타이핑 및 AutoML 활용: GCP(Vertex AI AutoML) 또는 Azure ML(AutoML, Designer) 고려
• 엔터프라이즈 환경에서의 안정적인 운영 및 MLOps: AWS(SageMaker) 또는 Azure ML 고려
• 책임감 있는 AI 구현 중요: Azure ML(Responsible AI 도구) 고려

개발팀의 기술 스택 및 숙련도 고려

• AWS 생태계에 익숙한 팀: AWS SageMaker가 자연스러운 선택
• Google 기술(TensorFlow, BigQuery) 활용도가 높은 팀: GCP Vertex AI가 유리
• **Microsoft 기술(Azure, .NET) 활용도가 높거나 UI 기반 개발 선호 팀:** Azure ML이 적합
• 초보 개발자 또는 코딩 최소화 선호: Azure ML Designer 또는 각 플랫폼의 AutoML 기능 활용

예산 및 특정 기능 요구사항 고려

각 플랫폼의 무료 티어 및 가격 정책을 비교하고, 특정 기능(예: TPU 지원, 특정 기반 모델 접근 등)이 필수적인지 확인하여 예산과 요구사항에 맞는 플랫폼을 선택해야 합니다.

플랫폼 선택 후 성공적인 활용을 위한 팁

어떤 플랫폼을 선택하든, 성공적인 활용을 위해서는 플랫폼의 기능을 꾸준히 학습하고, 비용 최적화 방안을 모색하며, MLOps 원칙을 적용하여 효율적인 개발 및 운영 프로세스를 구축하는 것이 중요합니다. 커뮤니티 활동이나 공식 문서를 적극 활용하는 것도 도움이 됩니다.

결론: 현명한 선택으로 성공적인 AI 개발 여정 시작하기

**AI 개발**, 어디서 시작해야 할지 막막했다면 이제 **AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure Machine Learning**이라는 강력한 **클라우드 AI 플랫폼**들이 든든한 지원군이 되어줄 것입니다. 각 플랫폼은 저마다의 강점과 특징을 가지고 있으며, '최고'의 플랫폼보다는 '최적'의 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다.

이 글에서 제시된 **2025년 기준의 비교 분석**과 가이드라인을 바탕으로 여러분의 프로젝트 목표, 기술 스택, 예산 등 다양한 요소를 신중하게 고려하여 현명한 결정을 내리시길 바랍니다. 올바른 플랫폼 선택은 성공적인 AI 개발 여정의 중요한 첫걸음이 될 것이며, 여러분의 아이디어가 현실의 혁신으로 이어지는 데 든든한 발판이 되어줄 것입니다. 이제 최적의 플랫폼 위에서 AI 개발의 날개를 힘껏 펼쳐보세요!