Toyota Research Institute - Advanced Development, Inc.

새로운 AMP 아키텍처를 발표한 후 TRI-AD는 파트너사와 PoC를 수행하기 위한 프로토타입을 출시했습니다. 이 과정에서 신속한 개발을 위해 클라우드 서비스 사용 방안을 모색하기 위한 취지로 조기에 AWS를 도입했습니다. 이미 TRI-AD에서는 기계 학습 및 딥 러닝을 비롯한 여러 프로젝트에서 AWS를 사용하고 있었습니다. 이 회사 IT 인프라의 표준 요소 중 하나였던 셈입니다. 또한 실리콘밸리의 AI 기술 연구 조직인 Toyota Research Institute(TRI)에서는 AWS를 자주 사용하고 있습니다. 즉 두 회사 모두 AWS의 개발 효율성이 가져다주는 이점을 잘 알고 있었습니다. 그뿐만 아니라 플랫폼 도입의 또 다른 결정 요인은 AWS에서 제공하는 관리 서비스를 사용할 수 있다는 점이었습니다. AMP의 클라우드 운영 개발 담당 엔지니어인 Ryo Igarashi는 "개발자가 직면한 제한된 인력 리소스를 감안했을 때 AWS에서 제공하는 풍부한 관리 리소스는 단기간에 개발을 완료하는 데 필수적이었습니다. 또한 우리는 PoC에 참여하는 협력업체의 수가 늘어날 것으로 기대하고 있으며 새로운 기능이 개발되더라도 리소스 및 서비스의 손쉬운 확장을 가능하게 하는 확장성이 높은 평가를 받게 될 것으로 예상하고 있습니다."라고 말합니다.

TRI-AD의 계획에 따르면, AMP는 데이터 수집 및 축적, 고정밀도 맵 개발 및 고정밀도 맵의 브로드캐스팅, 이렇게 세 가지 요소로 구성됩니다. 데이터 수집 및 축적은 달리는 자동차 프로브에서 데이터의 실시간 업로드와 택시 회사 및 기타 플릿 파트너에서 컴파일된 데이터의 일괄 업로드, 이렇게 두 부분으로 구성됩니다. 맵 개발 측면에서 AMP에 참여 중인 기업의 개발자는 개발자 포털에 액세스하여 클라우드에서 고유한 알고리즘을 개발 및 배포해 적용 분야에 맞는 맵 정보를 생성할 수 있습니다. 결과 데이터는 특수 맵 마켓플레이스에 등록되어 저장된 후 필요에 따라 자율 주행 플릿에 API로 브로드캐스팅됩니다.

Igarashi는 "AMP 프로토타입은 제품을 먼저 만든 후 시험한다는 정책을 바탕으로 합니다. 즉 사용하면서 개선하는 민첩한 개발이죠. 우리는 파트너와 PoC를 쉽게 진행할 수 있는 환경을 우선 순위로 두어 향후 사용에 필요하게 될 확장성에 중점을 두었습니다."라고 설명합니다.

프로토타입은 2019년 4월 개발이 시작되었고, 두 달 뒤인 6월에 릴리스되었습니다. AWS 솔루션스 아키텍트 및 전문 서비스 아키텍처 컨설턴트와 협력을 통해, TRI-AD의 개발자는 단기간에 개발할 수 있었습니다.

프로토타입은 서버리스 아키텍처를 적극적으로 활용하여 생성되었습니다. AWS IoT에서 발급한 클라이언트 인증서 사용은 데이터 수집 및 축적 도구의 실시간 업로드의 기반이 되었습니다. AWS STS에서 수신하고 Amazon API Gateway가 인증한 토큰으로 데이터를 안전하게 업로드할 수 있었습니다. 일괄 업로드는 Amazon Cognito의 사용자 인증을 기반으로 했으며, 주행 중인 차량의 데이터와 메타데이터는 각각 Amazon S3 및 AWS AppSync에서 수집했습니다. 해당 데이터는 이후에 Amazon DynamoDB에 축적됩니다.

Khalesi는 "우리는 다음 단계인 서비스 구현을 목표로 미래 사용 환경의 아키텍처에 대한 작업을 시작할 것입니다."라고 말합니다. 이어서 "미국, 유럽, 아시아 지역 등 향후 발생할 전 세계적인 확장을 염두에 두고 우리는 해외에서의 호환성을 구축하고 국제 파트너와의 협력을 강화할 계획입니다. AMP는 자율 주행 분야에서 혁신의 속도를 더욱 높일 것이며 파트너와 함께 사회적 문제를 해결하는 데 기여할 것입니다."라고 덧붙였습니다.