아마존웹서비스(AWS)가 대규모 AI 데이터 저장 및 활용 방식을 혁신할 내구성 벡터 스토리지 솔루션인 Amazon S3 벡터를 공개했다.
2025년 7월 15일 뉴욕 AWS 서밋에서 발표된 S3 벡터는 벡터 임베딩 저장과 쿼리를 네이티브로 지원하는 최초의 클라우드 오브젝트 스토리지다. 이 서비스는 기존 벡터 데이터베이스 대비 벡터 업로드, 저장, 쿼리의 총 비용을 최대 90%까지 절감하면서도, 초당 쿼리 성능을 유지한다.
임베딩 모델로부터 생성된 비정형 데이터의 수치 표현인 벡터 임베딩은 현대 AI 애플리케이션에서 필수적이다. 이는 시맨틱 검색 기능을 가능하게 하고, 대형 언어 모델에 맥락을 제공한다. 하지만 기존 벡터 스토리지 솔루션은 상시 가동되는 전용 컴퓨팅 자원을 필요로 해 비용이 크게 증가하는 문제가 있었다.
AWS는 발표문에서 “고객 워크로드를 살펴본 결과, 대다수 벡터 인덱스는 컴퓨팅, RAM, SSD를 100% 상시 할당할 필요가 없었다”고 설명했다. 예를 들어, 1,000만 개 벡터를 가진 기존 벡터 데이터베이스는 전용 인스턴스에서 월 300달러 이상이 소요되지만, 동일 데이터셋을 S3 벡터에 저장하면 월 250,000건 쿼리 기준 약 30달러로 비용이 대폭 절감된다.
S3 벡터는 벡터 연산 전용 API가 제공되는 새로운 버킷 유형을 도입해, 인프라 프로비저닝 없이 벡터 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있다. 각 벡터 버킷은 최대 10,000개의 벡터 인덱스를 담을 수 있으며, 각 인덱스는 수천만 개의 벡터를 저장할 수 있다. 서비스는 데이터셋이 확장·진화하더라도 최적의 가격 대비 성능을 자동으로 보장한다.
이 솔루션은 Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon SageMaker, Amazon OpenSearch Service와 네이티브로 통합되어, RAG(검색 기반 생성) 애플리케이션에 특히 유용하다. 기업은 대규모 벡터 데이터셋을 S3에 저장해 비용 효율성을 확보하고, 자주 접근하는 벡터는 필요 시 OpenSearch로 이동해 고성능을 구현하는 계층화 전략을 적용할 수 있다.
S3 벡터는 현재 프리뷰로 제공되며, AWS는 고객들이 Amazon S3 콘솔을 통해 직접 체험해볼 것을 권장하고 있다.