Anthropic Claude Sonnet 4.5를 Amazon Bedrock 글로벌 교차 리전 추론으로 배포하는 방법

아마존 베드록에서 ‘글로벌 교차 리전 추론(GRIS)’을 활용한 Anthropic Claude Sonnet 4.5 배포 가이드

소개

오늘날 많은 기업들이 생성형 인공지능(Generative AI)을 활용하여 고객 경험 향상, 운영 효율화, 나아가 혁신을 가속화하고 있습니다. 특히 AI 추론(inference)은 서비스 품질을 좌우하는 핵심 요소로, 서비스가 글로벌로 확장됨에 따라 예기치 못한 트래픽 폭주 및 처리 지연 등의 문제가 발생하고 있습니다.

Amazon Web Services(AWS)는 이러한 문제를 해결하기 위해, Amazon Bedrock에서 글로벌 교차 리전 추론(Global Cross-Region Inference)을 도입했습니다. 이 기능은 특히 Anthropic의 최신 모델인 Claude Sonnet 4.5와 함께 사용할 수 있으며, 생성형 AI 애플리케이션의 성능과 안정성을 획기적으로 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

본 포스팅에서는 글로벌 GRIS의 주요 기능, 활용 방법, 배포 가이드 및 비교 분석을 통해, 여러분의 AI 워크로드에 어떻게 최적화할 수 있는지를 자세히 살펴봅니다.

본론

1. 글로벌 교차 리전 추론의 핵심 개념

Amazon Bedrock의 교차 리전 추론은 추론 요청을 여러 리전으로 자동 분산시켜 고가용성과 높은 처리량을 보장하는 관리형 기능입니다. 특히 글로벌 GRIS는 지리적 리전뿐 아니라, 전 세계에 걸쳐 최적의 리전으로 요청을 라우팅하여 예기치 않은 트래픽 증가에도 안정적으로 대응합니다.

기존의 지리적 GRIS에서는 특정 지역 내 리전 간 라우팅만 가능했지만, 글로벌 GRIS를 활용하면 AWS 상용 리전 전반에 걸쳐 추론 요청을 최적으로 분산할 수 있습니다.

2. 인텔리전트 요청 라우팅 메커니즘

Amazon Bedrock은 다음과 같은 기준을 기반으로 요청을 최적의 리전으로 자동 라우팅합니다:

• 모델 가용성과 용량
• 각 리전의 처리 지연 시간(지연 최소화)
• 상태 모니터링 및 연속 가용성 확인

이러한 자동화된 스마트 라우팅을 통해 운영 복잡성을 줄이고 자동 확장을 가능하게 합니다.

3. 모니터링과 보안

글로벌 GRIS를 활용하면 모든 로그는 요청이 시작된 소스 리전에서만 기록되므로 CloudWatch 및 CloudTrail을 통한 단일 위치 모니터링이 가능합니다. 또한, 요청 데이터는 AWS 네트워크 내에서 암호화되어 전송되며, 데이터 보호와 규정 준수를 보장합니다.

특정 데이터 레지던시 요건이 있는 경우, 지리적 GRIS로 전환하여 데이터를 특정 리전에 제한할 수 있는 유연성도 제공합니다.

4. 배포 및 구성 가이드

글로벌 GRIS를 Anthropic Claude Sonnet 4.5에 적용하기 위해서는 다음 단계를 따릅니다:

• 아래의 글로벌 추론 프로파일 ID 사용:
  global.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0

• Python 예제 코드:

import boto3
import json
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')

model_id = "global.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0"

response = bedrock.converse(
messages=[{"role": "user", "content": [{"text": "클라우드 컴퓨팅을 두 문장으로 설명해주세요."}]}],
modelId=model_id,
)

print("응답:", response['output']['message']['content'][0]['text'])

• IAM 권한 구성:
  Global GRIS 사용을 위해서는 3가지 IAM 정책이 필수입니다.
  (1) 소스 리전의 추론 프로파일 액세스
  (2) 리전 내 FM 액세스
  (3) 글로벌 FM 액세스 정책

IAM 정책과 설정은 매우 세분화되어 있어 보안 제어에 유리하며, 기존 SCP(Service Control Policy)에 추가적인 수정 없이도 원활하게 연동됩니다.

5. 글로벌 GRIS의 차별점 및 장점

• 고가용성 자동 확장:
  트래픽이 몰릴 때 자동으로 여유 있는 다른 리전으로 트래픽이 분산되므로 애플리케이션 다운타임이나 응답 지연 없이 처리 가능.

• 예측 가능한 비용 절감:
  글로벌 GRIS는 일반 리전별 모델 사용 대비 약 10% 저렴한 토큰 단가로 제공되며, 동일 소스 리전 기준으로 비용이 청구됩니다.

• 중앙 집중형 모니터링:
  CloudWatch 및 CloudTrail을 통해 기존 시스템 내에서 일원화된 추론 트래픽 모니터링이 가능합니다.

• 손쉬운 확장:
  N. Virginia (us-east-1) 리전을 통해 글로벌 모델에 대한 토큰 할당량 확대 요청이 가능하며, 전체 AWS 리전과 무관하게 통합 리소스 사용을 실현할 수 있습니다.

6. Claude Sonnet 4.5의 활용 사례

Claude Sonnet 4.5는 Anthropic에서 발표한 지능형 모델이며, 특히 다음과 같은 활용 분야에서 두각을 나타냅니다:

• 대규모 에이전트 개발
• 자동화된 장기형 코딩 태스크
• 메모리 기반 반복 요청 및 맥락 처리에 최적화
• 도구 자동 호출 및 판단 기반 코드 개선

기존 Sonnet 모델 사용자는 동일 API 구조에서 간단한 모델 ID 변경만으로 업그레이드가 가능하며, 추가 개발 없이 성능 향상을 경험할 수 있습니다.

결론

Amazon Bedrock의 글로벌 교차 리전 추론은 단순한 모델 라우팅 기능을 넘어, 트래픽 분산 자동화, 데이터 보안 강화, 운영 단순화를 제공하는 혁신적 기능입니다. 특히 Anthropic Claude Sonnet 4.5와 함께 사용할 경우, 고도화된 생성형 AI 서비스를 글로벌 수준에서도 안정적으로 운영할 수 있습니다.

복잡한 서비스 제어 정책이나 지역 간 트래픽 설정 없이도 간단한 IAM 정책과 프로파일 ID만으로 구현할 수 있으며, 전통적인 로드 밸런싱 설정 없이도 뛰어난 성능을 실현할 수 있습니다.

지금 바로 Claude Sonnet 4.5와 글로벌 GRIS를 도입하여, 귀사의 AI 애플리케이션 성능 최적화 및 장애 대응 능력을 극대화해보세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlock-global-ai-inference-scalability-using-new-global-cross-region-inference-on-amazon-bedrock-with-anthropics-claude-sonnet-4-5/