스마일샤크 AWS 코리아 파트너 프로스펙팅 리그 2개 부문 수상

스마일샤크  대표


클라우드 전환 및 AI 솔루션 전문 기업 스마일샤크가 아마존웹서비스(AWS)가 주최한 '2025 하반기 코리아 파트너 프로스펙팅 리그(KPPL)'에서 마이그레이션 & 모더니제이션 부문과 AI 부문, 두 개 분야에서 동시 수상하며 클라우드 파트너사로서의 전문성을 입증했습니다. 이번 수상은 국내 클라우드 시장에서 스마일샤크가 보여준 탁월한 기술력과 고객 지향적 서비스가 공식적으로 인정받은 결과로, 디지털 전환을 고민하는 기업들에게 신뢰할 수 있는 파트너를 선택하는 중요한 기준이 될 것으로 보입니다. 특히 클라우드 마이그레이션부터 최신 AI 기술 도입까지 폭넓은 영역에서 검증된 역량을 보유한 점은 빠르게 변화하는 IT 환경에서 기업들이 주목해야 할 핵심 요소입니다.


AWS 파트너 프로스펙팅 리그란 무엇인가

AWS 코리아 파트너 프로스펙팅 리그(KPPL)는 아마존웹서비스가 국내 파트너사들의 역량과 성과를 평가하고 격려하기 위해 매년 개최하는 권위 있는 프로그램입니다. 이 리그는 단순히 매출이나 프로젝트 수량만을 평가하는 것이 아니라, 파트너사가 고객에게 제공한 실질적인 가치와 기술 혁신, 그리고 AWS 클라우드 서비스를 활용한 비즈니스 성과를 종합적으로 검증하는 과정을 거칩니다.

특히 2025년 하반기 리그에서는 마이그레이션 & 모더니제이션, AI, 데이터 분석, 보안 등 다양한 기술 분야별로 부문을 나누어 각 영역에서 탁월한 성과를 보인 파트너를 선정했습니다. 각 부문의 평가 기준은 고객 만족도, 프로젝트 완성도, 기술적 난이도, 혁신성 등 매우 엄격하게 적용되었으며, AWS의 최신 기술과 모범 사례를 얼마나 효과적으로 적용했는지가 핵심 판단 요소로 작용했습니다. 이러한 까다로운 심사 과정을 거쳐 선정된 수상사들은 AWS 생태계 내에서 공인된 전문성과 신뢰성을 보유한 것으로 인정받게 됩니다.

스마일샤크가 이번에 수상한 마이그레이션 & 모더니제이션 부문은 레거시 시스템을 클라우드 환경으로 안정적으로 이전하고, 나아가 현대적인 아키텍처로 재구성하는 전문 능력을 평가하는 분야입니다. 많은 기업들이 온프레미스 인프라에서 클라우드로의 전환을 고민하지만, 실제 마이그레이션 과정에서 데이터 손실, 서비스 중단, 보안 취약점 등 다양한 리스크에 직면하게 됩니다. 이러한 복잡한 과제를 성공적으로 해결하고, 단순 이전을 넘어 시스템을 최신화하여 고객의 비즈니스 경쟁력을 향상시킨 점이 높은 평가를 받았습니다. 또한 AI 부문 수상은 인공지능과 머신러닝 기술을 실제 비�니스 문제 해결에 적용한 사례와 성과가 인정받은 결과로, 생성형 AI를 포함한 최신 AI 기술의 실무 적용 능력이 검증되었음을 의미합니다.



마이그레이션 & 모더니제이션 부문 수상의 기술적 의미

클라우드 마이그레이션은 단순히 서버를 옮기는 작업이 아니라, 기업의 IT 인프라 전체를 재설계하는 복잡한 프로젝트입니다. 스마일샤크가 마이그레이션 & 모더니제이션 부문에서 수상한 것은 이러한 어려운 과제를 체계적이고 안정적으로 수행해낸 실력을 공식적으로 인정받은 것입니다. 기존 온프레미스 환경에서 운영되던 시스템을 AWS 클라우드로 이전하는 과정에서는 애플리케이션 의존성 분석, 데이터베이스 마이그레이션, 네트워크 아키텍처 재구성 등 수많은 기술적 검토가 필요합니다.

특히 모더니제이션 영역에서의 성과는 더욱 주목할 만합니다. 단순 이전을 넘어서 마이크로서비스 아키텍처로의 전환, 컨테이너 기반 운영 환경 구축, 서버리스 컴퓨팅 도입 등 현대적인 클라우드 네이티브 기술을 적용하여 시스템의 확장성과 유연성을 극대화한 사례들이 평가받았을 것입니다. 이러한 접근은 초기 마이그레이션 비용 이상의 장기적 가치를 창출하며, 기업이 빠르게 변화하는 시장 환경에 민첩하게 대응할 수 있는 기반을 마련해줍니다.

실제로 클라우드 마이그레이션 프로젝트의 성공률은 업계 평균 60-70% 수준으로 알려져 있으며, 많은 기업들이 예상치 못한 기술적 장애물이나 비용 초과 문제를 경험합니다. 스마일샤크가 이번 수상을 통해 입증한 것은 철저한 사전 평가와 단계별 전환 전략, 그리고 전환 후 최적화까지 아우르는 통합 서비스 역량입니다. AWS의 다양한 마이그레이션 도구인 AWS Migration Hub, Database Migration Service, Application Migration Service 등을 효과적으로 활용하고, 고객의 비즈니스 특성에 맞춘 맞춤형 전환 전략을 제시한 점이 차별화된 강점으로 작용했습니다. 또한 마이그레이션 과정에서 발생할 수 있는 서비스 중단을 최소화하고, 데이터 무결성을 보장하는 검증된 방법론을 보유하고 있다는 점도 높은 평가를 받은 요인입니다.


AI 부문 수상으로 확인된 인공지능 전문성

AI 부문 수상은 스마일샤크가 단순 인프라 제공을 넘어 최신 인공지능 기술을 비즈니스 가치로 전환하는 능력을 갖췄음을 보여주는 중요한 지표입니다. 최근 생성형 AI의 폭발적 성장과 함께 많은 기업들이 AI 도입을 고민하고 있지만, 실제 현업에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하는 것은 완전히 다른 차원의 문제입니다. AWS는 Amazon Bedrock, SageMaker, Rekognition 등 다양한 AI/ML 서비스를 제공하고 있으며, 이러한 도구들을 효과적으로 활용하려면 깊이 있는 기술 이해와 실무 경험이 필수적입니다.

스마일샤크의 AI 전문성은 머신러닝 모델 개발부터 배포, 운영까지 전 과정을 아우르는 MLOps 역량에서 비롯됩니다. 고객의 데이터를 분석하여 적합한 AI 모델을 선정하고, 학습 데이터를 준비하며, 모델을 훈련시키고 최적화하는 일련의 과정은 높은 수준의 데이터 과학 지식과 엔지니어링 능력을 요구합니다. 특히 생성형 AI 시대에 접어들면서 대규모 언어모델(LLM)을 기업 환경에 맞게 커스터마이징하고, 프롬프트 엔지니어링을 통해 정확도를 높이며, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법으로 환각 현상을 줄이는 등의 고급 기술이 필요한데, 이러한 영역에서 검증된 성과를 보여준 것으로 평가됩니다.

AI 프로젝트의 성공은 기술적 구현을 넘어 비즈니스 문제 정의와 성과 측정이 핵심입니다. 스마일샤크가 AI 부문에서 수상할 수 있었던 것은 고객의 실제 비즈니스 과제를 AI 기술로 해결하고, 측정 가능한 ROI를 창출한 프로젝트 사례가 있었기 때문일 것입니다. 예를 들어 고객 서비스 자동화를 통한 응답 시간 단축, 이미지 분석을 통한 품질 검사 자동화, 수요 예측 모델을 통한 재고 최적화 등 구체적인 성과가 뒷받침되었을 것으로 추정됩니다. 또한 AWS의 AI 윤리 가이드라인과 보안 모범 사례를 준수하면서도 혁신적인 솔루션을 제공한 점이 종합적으로 평가받았습니다. 이는 단순히 기술을 아는 것을 넘어, 책임감 있게 AI를 도입하고 운영할 수 있는 성숙한 조직 역량을 보유했음을 의미합니다.



2개 부문 동시 수상이 갖는 시장에서의 가치

스마일샤크가 마이그레이션 & 모더니제이션과 AI, 두 개 부문에서 동시에 수상한 것은 단순히 두 배의 성과가 아니라 시너지 효과를 창출할 수 있는 통합 역량을 보유했다는 의미로 해석할 수 있습니다. 현대 기업들이 직면한 디지털 전환 과제는 인프라 현대화와 AI 도입이 분리된 것이 아니라 긴밀하게 연결되어 있습니다. 클라우드로 마이그레이션한 후 확보된 컴퓨팅 자원과 데이터를 활용하여 AI 모델을 효과적으로 운영할 수 있으며, 반대로 AI 워크로드의 요구사항을 고려한 클라우드 아키텍처 설계가 필요합니다.

두 분야의 전문성을 동시에 보유한 파트너와 협력하는 것은 기업 입장에서 상당한 이점이 있습니다. 먼저 일관된 기술 전략과 로드맵을 수립할 수 있어 중복 투자나 불필요한 시행착오를 줄일 수 있습니다. 마이그레이션 단계에서부터 향후 AI 도입을 고려한 데이터 파이프라인과 스토리지 구조를 설계하면, 추후 AI 프로젝트를 시작할 때 추가적인 인프라 재구성 없이 빠르게 진행할 수 있습니다. 또한 단일 파트너와의 협력으로 커뮤니케이션 효율성이 높아지고, 책임 소재가 명확해지며, 장기적인 관계 속에서 기업의 비즈니스 맥락을 깊이 이해하는 기반이 마련됩니다. 이러한 통합 역량은 디지털 전환의 속도를 높일 뿐만 아니라, 기술 도입이 실제 비즈니스 성과로 이어지는 데 필요한 안정성과 신뢰성을 확보하는 데도 큰 도움을 줍니다.

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