Amazon Bedrock 배치 추론과 CloudWatch 모니터링 완벽 활용 가이드

Amazon Bedrock 배치 추론과 CloudWatch 모니터링 활용 가이드

AI 기술의 발전으로 인해 생성형 AI 모델을 활용한 대규모 데이터 처리가 요구되고 있습니다. 특히 실시간 응답이 아닌 대량의 데이터를 효율적으로 처리해야 하는 상황에서는 비용 절감과 예측 가능한 성능이 관건입니다. 이에 Amazon에서는 Amazon Bedrock 배치 추론 기능을 제공하며, 이를 Amazon CloudWatch와 연계해 효과적으로 모니터링하고 관리할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 본 글에서는 이 기능의 활용법, 주요 모니터링 지표, 자동화 방법까지 상세하게 알아봅니다.

Amazon Bedrock 배치 추론 특징 및 활용 사례

Amazon Bedrock의 배치 추론은 생성형 AI 모델을 기반으로 한 대량 데이터 처리를 지원하며, 온디맨드 방식 대비 최대 50%의 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다. 이는 주요 생성형 AI 활용 환경에서 매우 유용합니다.

활용 가능 시나리오

• 실시간 요구가 없고 수 분~수 시간 지연이 허용되는 작업
• 뉴스/보고서의 요약 등 주기적인 데이터 처리
• 콜센터 녹취록, 이메일 등의 과거 데이터 분석
• 문서 임베딩, 분류, 번역, 태깅 등 지식베이스 고도화
• 감성 분석, 구조화 변환 등 대규모 콘텐츠 처리
• 다양한 프롬프트 실험을 위한 텍스트 생성
• 민감 정보 분석 및 준수 평가 등 컴플라이언스 점검

새로운 기능 업데이트

• Claude Sonnet 4, OpenAI OSS 등 지원 모델 확장
• 고성능 모델 도입에 따른 처리 속도 향상
• CloudWatch 기반 배치 작업 진행률 실시간 모니터링 추가

배치 추론 작업 생성 방법

배치 추론 작업은 AWS 콘솔, AWS CLI 또는 SDK를 통해 손쉽게 생성할 수 있습니다. 콘솔에서 작업 생성 시에는 다음 절차를 따릅니다.

1. Amazon Bedrock 콘솔 접속 후 Infer → Batch inference 선택
2. 'Create batch inference job' 클릭
3. 작업 이름, 사용할 모델, 입력 데이터(Amazon S3 위치), 출력 데이터(S3), 접근 권한 설정
4. ‘생성’ 버튼 클릭

CloudWatch를 통한 성능 모니터링

이제 Amazon Bedrock은 AWS/Bedrock/Batch 네임스페이스 하에 주요 메트릭 지표를 자동으로 CloudWatch에 게시합니다. 이를 활용하면 전체적인 대시보드 구성부터 개별 알림 설정까지 가능합니다.

중요한 CloudWatch 메트릭 지표

• NumberOfTokensPendingProcessing: 처리 대기 중인 토큰 수
• NumberOfRecordsPendingProcessing: 대기 중인 요청 수
• NumberOfInputTokensProcessedPerMinute: 분당 처리된 입력 토큰 수
• NumberOfOutputTokensProcessedPerMinute: 분당 생성된 출력 토큰 수

CloudWatch에서 지표 확인 방법

1. CloudWatch 콘솔 접속 → Metrics 선택
2. 네임스페이스 'AWS/Bedrock/Batch'로 필터링
3. 모델 ID별 메트릭 확인

실제 예시 – 알람 설정 및 자동화 활용

알람 생성 예시: 입력 토큰 처리 속도(NumberOfInputTokensProcessedPerMinute)가 6시간 동안 평균 100만 토큰을 초과 시 알림 발송

알림 흐름:

1. CloudWatch 알람 → SNS 주제에 알림 전송
2. 운영팀 이메일로 전달
3. 필요시 다운스트림 데이터 파이프라인 자동 실행

추가로 대시보드를 구성해 운영 상태를 시각화할 수 있으며, 여러 프로젝트나 팀 환경에서 중앙 집중형 모니터링 체계를 구축하는 데 매우 유용합니다.

배치 추론 시스템 운영 자동화 팁

• SLA 준수 여부 판단: 처리량 지표 기준으로 성능 저하 시 알람 발동
• 예산 최적화: 처리 속도와 비용을 연계한 지표 분석
• 작업 완료 자동 감지: NumberOfRecordsPendingProcessing=0으로 완료 여부 확인 후 워크플로우 트리거

결론

Amazon Bedrock 배치 추론은 다양한 생성형 AI 워크로드에 대해 효율적인 대안으로 부상하고 있으며, CloudWatch와의 연동을 통해 성능 최적화, 예산 관리, 운영 자동화를 실현할 수 있습니다. 지금 바로 Bedrock 배치 추론 작업을 시작하고 CloudWatch 모니터링을 도입하여, AI 프로젝트의 생산성과 안정성을 함께 강화해보세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/monitor-amazon-bedrock-batch-inference-using-amazon-cloudwatch-metrics/