포뮬러 1(F1)이 AWS와 구축한 데이터 가속기가 마케팅 데이터 소스 연동용 코드 생성 시간을 기존 6~8주에서 약 40분으로 줄였다. 다만 이 수치는 코드 생성 단계에 해당하며 배포와 사람의 검토에는 수시간이 더 걸린다. 양사는 2026년 초 Amazon Bedrock AgentCore 기반 에이전트형 AI 시스템을 F1의 고객 데이터 플랫폼 ‘Customer 360’에 적용했다. 이 플랫폼은 F1 TV와 티켓, 소셜미디어, 상품 판매 등에서 발생하는 접점을 통합한다. F1은 8억 명이 넘는 전 세계 팬을 상대하지만 신규 소스 12개를 연동하는 작업이 18개월치 밀려 있어 자동화 필요성이 컸다.
새 소스를 연결할 때 담당자가 비즈니스 요구사항 문서를 Amazon S3에 올리면 AWS Lambda가 AgentCore의 에이전트를 호출한다. 에이전트는 설정 파일을 만들고 GitHub에 풀 리퀘스트를 올리며 Jira 업무 항목을 생성한다. 사람이 설정을 승인하면 AWS Glue 애플리케이션과 인프라 코드, DBT 변환 체계, 개인정보보호 규정(GDPR) 태깅을 포함한 거버넌스 정책을 각각 별도 풀 리퀘스트로 만든다. 에이전트가 신규 소스 연동 작업의 95%를 처리하지만 코드 병합과 배포 결정은 엔지니어가 맡는다.
| 운영 항목 | 기존 | 도입 후 |
|---|---|---|
| 신규 데이터 소스 연동 | 소스당 6~8주 | 코드 생성 약 40분, 배포·검토 수시간 |
| 스키마 변경 해결 | 수일 | 수시간 |
| 고객 신원 확인 처리시간 | 기존 처리시간 | 50% 단축 |
운영 중인 공급자가 열 이름을 바꾸거나 필드를 추가하면 Lambda와 Amazon EventBridge가 변화를 감지한다. 에이전트는 영향을 받는 파이프라인과 이용자를 찾고 코드 수정안과 Jira 항목을 만든다. 이 절차로 스키마 변경 해결 시간이 수일에서 수시간으로 줄었고, 데이터 계보와 원인 분석을 한 화면에 모은 관측 대시보드는 15분마다 갱신된다. 앱·티켓·F1 TV·소셜미디어 접점을 한 사람의 기록으로 묶는 기존 신원 확인 알고리즘도 정확도를 낮추지 않고 처리시간을 50% 줄였다. 데이터 엔지니어는 반복적인 연동 코드 작성보다 전략 과제에 집중할 수 있고, 마케팅 담당자는 더 최신인 통합 고객 기록을 활용할 수 있다.
속도 향상에는 통제 조건이 따른다. 모델 접근은 F1의 AI 게이트웨이에서 권한과 비용, 감사 기록을 관리하며 에이전트는 인터넷에 직접 연결되지 않은 사설 서브넷에서 작동한다. 비밀정보는 저장할 때 암호화하고 접근 토큰은 1시간 뒤 만료되며 모든 코드 변경은 사람의 승인과 자동 테스트를 거친다. 단일 개발자가 개념검증에서 운영 배포까지 4개월 만에 구현했고 가치 실현까지 걸리는 시간은 약 99% 감소했다. AWS 공식 원문은 구체적인 구축비와 운영비를 공개하지 않았다. 40분이라는 결과도 전체 배포 완료 시간이 아니라 코드 생성 시간이라는 점이 한계다.
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