SageMaker HyperPod Observability로 생성형 AI 모니터링 자동화하기

아마존 SageMaker HyperPod Observability 기능 소개

소개

생성형 AI 도입이 점차 확산되면서 모델 학습과 최적화 과정에서의 효율성과 가시성 확보는 기업의 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소가 되었습니다. 이에 따라 AWS에서는 모델 개발과 운영의 전반적인 가시성을 획기적으로 향상시켜줄 SageMaker HyperPod의 새로운 기능인 Observability를 발표하였습니다. 해당 기능을 통해 DevOps 및 데이터 사이언스팀은 리소스 활용률은 물론 성능 병목 현상을 실시간으로 파악하고 자동으로 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.

핵심 내용 및 활용 사례

SageMaker HyperPod Observability는 사용자 정의 기반의 정책에 따라 모델 개발 작업의 성능 저하 시 알림을 제공하고, 문제의 근본 원인을 자동으로 분석 및 복구합니다. 더 이상 일일이 수백 개의 메트릭을 수집하거나 복잡한 상호 연관성을 시각적으로 파악할 필요 없이, 개발자는 단 몇 번의 클릭만으로 다음과 같은 주요 활용이 가능합니다.

1. 통합 대시보드를 통한 실시간 모니터링
   Amazon Managed Grafana 기반의 사전 구성된 대시보드를 통해 생성형 AI 모델의 작업 단위 성능 지표, 클러스터 상태, 리소스 활용률까지 한눈에 파악할 수 있습니다. 이는 모델의 병목 지점을 신속히 탐지하고 지연에 따른 비용 상승을 사전에 방지하는 데 탁월한 효과가 있습니다.

2. Prometheus와 연동된 자동화된 메트릭 수집
   관측된 데이터는 Amazon Managed Prometheus 환경에 자동으로 전송되며, 사용자는 이를 기반으로 업무 목적별 커스텀 메트릭을 수 초 내 생성 및 시각화할 수 있습니다. 이는 문제 해결 시간을 며칠에서 몇 분 단위로 단축시키는 직접적인 성과를 제공합니다.

3. 리전별 배포 가이드
   현재 SageMaker HyperPod Observability는 대부분의 AWS 리전에서 사용 가능하며, 미국 서부(캘리포니아 북부) 및 아시아 태평양(멜버른) 리전을 제외한 전 지역에서 배포 가능합니다. AWS에서의 배포 자동화와 리소스 최적화를 고려한 도입 시 효과적인 글로벌 확장이 가능합니다.

결론

생성형 AI 모델의 복잡성과 리소스 요구 수준이 증가하는 지금, 일관된 모니터링과 자동 복구 능력은 선택이 아닌 필수가 되었습니다. SageMaker HyperPod에서 제공하는 Observability 기능은 AI 모델 운영의 안정성과 효율성을 높이고, 기업의 ROI 확보에도 기여합니다. 해당 기능은 어떻게 활용할지, 배포 가이드를 기반으로 어떤 방식으로 자동화를 도입할지를 고민 중인 기업에게 명확한 해답을 제공합니다. 경쟁력 있는 AI 환경 구축을 원한다면 지금 바로 SageMaker HyperPod Observability를 고려해 보시기 바랍니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-foundation-model-development-with-one-click-observability-in-amazon-sagemaker-hyperpod/