- 데이터 관계·비즈니스 규칙·도메인 지식 통합 관리…AI 에이전트용 컨텍스트 계층 제공

 

AWS가 AI 에이전트가 기업 데이터의 관계와 비즈니스 규칙을 이해하도록 지원하는 신규 서비스 'AWS 컨텍스트(AWS Context)'를 공개했다. 데이터 레이크와 데이터베이스, 문서에 분산된 정보를 지식 그래프로 연결하고 조직 단위 컨텍스트 계층을 구축해 AI 에이전트가 데이터 관계와 비즈니스 규칙, 도메인 지식을 함께 활용하도록 한다.

 

AI 에이전트가 이해할 수 있는 데이터 계층 구축

기업 데이터는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스, 데이터베이스, 데이터 스트림 등 여러 시스템에 분산돼 있다. 비즈니스 규칙과 운영 지식도 문서와 위키, 협업 도구에 흩어져 있어 AI 에이전트가 데이터의 의미와 관계를 파악하기 어렵다.

 

AWS 컨텍스트는 조직 전반에 흩어진 데이터와 비즈니스 규칙, 도메인 지식을 지식 그래프로 연결하고 AI 에이전트가 활용하는 컨텍스트 계층을 구축한다. AI 에이전트는 데이터 간 관계와 비즈니스 규칙, 도메인 지식을 함께 참조하며 작업할 수 있고, 데이터 스튜어드는 추론된 관계를 검토하거나 조직별 규칙을 추가해 그래프를 관리한다.

 

개인 지식 그래프에서 조직 지식 그래프로 확장

AWS 컨텍스트는 아마존 퀵(Amazon Quick)의 지식 그래프 기술을 기반으로 개발됐다. 기존에는 데이터셋과 대시보드, 메타데이터를 연결해 사용자 중심으로 정보를 제공했다면, AWS 컨텍스트는 이를 조직 전체가 공유하는 지식 그래프로 확장했다.

 

AWS 글루 데이터 카탈로그(AWS Glue Data Catalog)와 아마존 세이지메이커 유니파이드 스튜디오(Amazon SageMaker Unified Studio), AWS 레이크 포메이션(AWS Lake Formation)도 지식 그래프와 통합된다. 조직은 권한 정책과 비즈니스 규칙에 따라 컨텍스트를 관리하고 AI 지원 기능이나 수동 큐레이션을 통해 새로운 지식을 지속적으로 반영한다.

 

에이전트 경험을 조직 전체가 공유

AWS 컨텍스트는 에이전트가 작업 과정에서 축적한 데이터 활용 패턴과 관계 정보를 학습한다. 어떤 데이터 소스가 정확한 결과를 제공하는지, 어떤 조인 경로를 활용하는지, 어떤 규칙이 적용되는지를 파악해 조직 전체 에이전트가 공유하는 지식으로 축적한다.

 

한 에이전트가 데이터 관계를 찾아내거나 스키마의 모호성을 해소하면 다른 에이전트도 동일한 결과를 활용할 수 있다. 반복적인 데이터 탐색과 수동 설정을 줄이고 추론 정확도를 높이는 방식이다.

 

개방형 표준 기반 데이터 이식성 제공

AWS 컨텍스트는 핵심 메타데이터를 아파치 아이스버그(Apache Iceberg) 형식으로 저장한다. 사용자는 아마존 아테나(Amazon Athena)와 아마존 레드시프트(Amazon Redshift), 아파치 스파크(Apache Spark) 등 아이스버그 호환 엔진에서 컨텍스트 데이터를 조회하고 활용한다.

 

외부 데이터 카탈로그와도 연동해 AWS 외부 시스템의 컨텍스트를 동일한 지식 그래프에 통합한다. AI 에이전트는 에이전틱 검색 API와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 해당 정보를 활용하며, 사용자는 데이터 접근 권한과 컨텍스트 이식성을 직접 관리한다.

 

글루 데이터 카탈로그·S3 기능 확대

AWS는 AWS 글루 데이터 카탈로그용 비즈니스 컨텍스트와 시맨틱 검색 기능 프리뷰를 공개했다. 사용자는 테이블과 뷰, 컬럼에 비즈니스 설명과 용어집, 사용자 정의 메타데이터를 추가할 수 있으며, AI 에이전트는 기술 메타데이터뿐 아니라 비즈니스 의미를 기준으로 데이터를 검색하고 추론한다.

 

글루 데이터 카탈로그 스킬 에셋(Skill Assets)은 데이터 자산과 AI 활용 지침을 연결하는 기능이다. 데이터 생산자는 AI 스킬과 운영 가이드, 런북, 문서 등을 데이터 자산과 연결해 에이전트가 필요한 컨텍스트를 함께 활용하도록 구성한다.

 

아마존 S3 애노테이션(Amazon S3 Annotations)은 정식 출시됐다. 사용자는 S3 객체에 비즈니스 컨텍스트를 직접 연결할 수 있으며, 객체당 최대 1GB 규모의 컨텍스트를 저장한다. 저장된 정보는 아파치 아이스버그 기반 테이블로 자동 관리되며, AI 에이전트는 자연어로 해당 정보를 검색하고 활용한다.

 

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