요약
- F1이 AWS와 함께 Amazon Bedrock AgentCore 기반 Data Accelerator를 구축했다
- 신규 데이터 소스 온보딩 시간이 최대 8주에서 약 40분 코드 생성 수준으로 줄었다
- 스키마 변경 자동 감지·수정과 데이터 계보 추적 등 엔드투엔드 관측성을 확보했다
- 적용 기업
- Formula 1(F1), AWS
- 핵심 기술
- Amazon Bedrock AgentCore 기반 에이전틱 AI
- 온보딩 시간 변화
- 최대 8주 → 약 40분 코드 생성(배포는 별도 소요)
- 이전 백로그
- 신규 소스 12개 통합에 18개월 대기
- 주요 기능
- 스키마 진화 자동 감지·수정, 통합 데이터 접근, 근본원인분석(RCA)
포뮬러원(F1)이 AWS와 협력해 마케팅 기술(MarTech) 데이터 플랫폼 'Customer 360'을 자동화하는 'Data Accelerator'를 구축했다고 AWS ML 블로그가 전했다. 이 시스템은 Amazon Bedrock AgentCore 런타임에서 구동되는 에이전틱 AI를 활용해 신규 데이터 소스 온보딩 시간을 최대 8주에서 약 40분의 코드 생성 작업(배포에는 별도 시간 소요)으로 단축했다.
수작업 병목이 있었다
F1의 IT 디렉터 Chris Roberts는 “매 신규 데이터 소스마다 6~8주의 수작업 엔지니어링이 필요했고, 12개 소스 통합에만 18개월치 백로그가 쌓여 있었다”고 밝혔다. 티켓팅 파트너, 스트리밍, 스폰서 활동 피드, 소셜미디어, 머천다이즈 시스템 등에서 데이터가 유입되는 과정에서 스키마 매핑, 파이프라인 구축, 데이터 품질 검사, GDPR 분류 작업이 모두 수작업으로 이뤄졌다.
다섯 가지 워크스트림으로 해결
Data Accelerator는 Bedrock AgentCore 기반 에이전틱 소스 온보딩, 자동 스키마 진화 감지·수정, Amazon SageMaker Unified Studio를 통한 통합 데이터 접근, 근본원인분석(RCA) 도구와 컨텍스트 그래프 기반 관측성, 코드 수정으로 해결 가능한 장애를 자동 식별하는 기능 등 다섯 가지 워크스트림으로 구성됐다. F1 데이터 운영 총괄 Matt Kemp는 반복 가능하고 견고한 솔루션이 필요했다고 설명했으며, Roberts는 “대시보드 경고가 아니라 데이터 계보와 근본원인분석을 포함한 엔드투엔드 가시성을 처음 확보했다”고 말했다.
댓글