AWS는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)를 Vercel Marketplace와 Vercel의 v0에서 직접 사용할 수 있게 되었다고 발표했다. 이에 따라 웹 및 AI 애플리케이션 개발자는 AWS Management Console로 이동해 정책과 자격 증명을 설정하는 대신 Vercel 대시보드에서 스토리지 리소스를 생성하고 프로젝트에 연결할 수 있다.
이번 통합은 세 가지 사용 유형을 포함한다. 일반 목적의 S3 버킷, 분석을 위한 Amazon S3 Tables, 그리고 의미 검색 및 검색 증강 생성(RAG)과 같은 애플리케이션에서 벡터를 저장하고 쿼리하기 위한 Amazon S3 Vectors다.
세 가지 스토리지 경로
일반 S3 버킷은 파일, 이미지, 동영상, 문서 및 데이터 레이크 애플리케이션의 저장을 대상으로 한다. AWS에 따르면 이 서비스는 99.999999999%의 데이터 내구성과 기본 99.99%의 가용성을 제공하도록 설계됐다.
S3 Tables는 완전 관리형 Apache Iceberg 테이블을 제공하며, 데이터가 증가할 때 쿼리 성능을 개선하기 위해 자동 유지 관리와 압축을 수행한다. Iceberg REST Catalog 인터페이스와 호환되는 엔진에서 쿼리할 수 있으며, DuckDB도 여기에 포함된다.
S3 Vectors는 벡터 전용 저장 및 쿼리 기능을 제공하며, AWS에 따르면 벡터의 업로드, 저장 및 쿼리 비용을 최대 90%까지 줄인다. 다만 이 서비스가 임베딩 자체를 생성하지는 않으므로 개발자는 선택한 모델을 사용해 임베딩을 생성해야 한다.
개발자에게 실질적으로 달라지는 점은 무엇인가?
Vercel 대시보드에서 개발자는 Storage를 선택한 뒤 Create를 선택하고, AWS와 S3 버킷 유형 및 리전을 지정하면 된다. 설정은 수 초 내에 완료된다. 버킷을 프로젝트에 연결하고 Vercel CLI를 통해 환경 변수를 가져올 수도 있다.
이번 통합은 @vercel/functions/oidc의 awsCredentialsProvider 공급자를 사용해 단기 OIDC 토큰을 AWS STS와 교환하고, 리소스에 제한된 임시 자격 증명을 발급받는다. 따라서 프로젝트나 플랫폼 내부에 고정 AWS 키를 저장하지 않는다.
v0 및 기타 AWS 서비스와의 통합
v0는 이미지 갤러리나 PDF 파일에 답변하는 지원 챗봇을 생성하라는 자연어 설명을 해석한 뒤, 적절한 S3 리소스 유형을 선택하고 연결을 구성하며 실행 가능한 코드를 생성할 수 있다. 또한 S3를 Aurora, DynamoDB, OpenSearch Serverless 등 Vercel에서 사용할 수 있는 AWS 서비스와 동일한 계정 및 동일한 인증 모델 안에서 통합할 수 있다.
플랫폼에서는 구축 및 테스트를 위해 S3 기능을 지원하는 새 AWS 계정을 생성하거나, 기존 계정을 연결해 현재 청구 방식을 유지할 수 있다. 다만 기존 계정을 연결하는 경우 통합은 Vercel을 통해 새로 생성된 버킷에서만 작동한다.
가용성 및 비용
Vercel은 통합 자체에 수수료를 부과하지 않으며, 리소스에는 일반적인 Amazon S3 요금이 적용된다. Vercel을 통해 생성된 새 AWS 계정에는 6개월 동안 유효한 100달러의 크레딧이 제공된다. S3 Tables와 S3 Vectors를 포함한 Amazon S3는 Vercel이 지원하는 모든 AWS 상용 리전에서 v0와 Vercel Marketplace를 통해 사용할 수 있다.
편집부의 해석: 이번 발표의 핵심 가치는 새로운 스토리지 유형의 출시가 아니라 백엔드 인프라 설정의 일부를 Vercel 워크플로로 옮기면서도 리소스는 사용자의 AWS 계정 안에 유지하는 데 있다. 이는 웹 및 AI 팀의 초기 진입 장벽을 낮추지만, 리전 선택과 비용 관리, AWS 서비스에 대한 의존과 관련한 책임까지 없애는 것은 아니다. 또한 S3 Vectors를 사용하려면 개발자가 직접 임베딩 생성 프로세스를 제공해야 한다.