Amazon Bedrock 배치 추론 자동 모니터링 구축 방법

Amazon Bedrock 배치 추론 자동 모니터링 구축 가이드

도입

생성형 AI 모델의 상용 활용이 점차 확대되는 가운데, Amazon Bedrock는 안정적이고 강력한 생성형 AI 환경을 제공하는 대표적인 서비스입니다. 특히 대용량 데이터를 효율적으로 처리가 가능한 '배치 추론(Batch Inference)' 기능은 실시간 응답이 필요 없는 시나리오에서 높은 비용 효율성과 처리 성능을 동시에 제공합니다. 이번 글에서는 AWS의 서버리스 서비스를 연계하여 Amazon Bedrock의 배치 추론 작업을 자동으로 모니터링하는 방법을 소개하며, 실제 사례를 통해 구현 방안과 활용 성과를 함께 살펴보도록 하겠습니다.

본문

Amazon Bedrock 배치 추론 자동화의 개요
Amazon Bedrock의 배치 추론 기능은 최대 50%의 비용 절감 효과를 제공하여 대량 데이터 기반의 AI 추론 작업에 적합합니다. 이 기능과 AWS Lambda, EventBridge, DynamoDB와 같은 서버리스 서비스를 연계하면 운영 부담을 줄이면서 자동화된 모니터링을 구축할 수 있습니다.

구축 사례: 금융 서비스 분야
수백만의 고객 데이터를 보유한 금융 서비스 기업이 개인화된 추천 서비스를 위해 Amazon Bedrock를 활용한 배치 추론을 도입했습니다. 모델은 고객의 신용 정보, 소비 패턴 등을 바탕으로 맞춤형 금융 상품을 추천합니다. 주요 아키텍처는 아래와 같습니다.

주요 구성 요소 및 처리 흐름

1. 고객 데이터와 프롬프트 템플릿을 Amazon S3에 업로드
2. Lambda 함수가 데이터를 읽고 JSONL 형식으로 가공, Amazon Bedrock 배치 추론 작업 시작
3. EventBridge가 작업 상태 변화를 감지해 두 번째 Lambda 함수 실행
4. 해당 Lambda 함수는 결과를 Amazon DynamoDB에 기록
5. 추론 결과 파일은 S3의 inference_results 폴더에 저장됨

활용 이점

• 실시간 모니터링: EventBridge와 DynamoDB의 연동으로 배치 추론 상태를 실시간 파악
• 자동화된 운영: 수작업 없이 추론 완료 또는 실패 시 자동 알림 및 기록 등록
• 비용 최적화: Token 수와 처리 시간 등의 설정을 기반으로 리소스 활용 효율 개선

DynamoDB 테이블 구조

이 DynamoDB 테이블은 작업 ID, 상태, 처리 시간, 성공/실패 건수, 사용한 Token 수, 입력/출력 위치 등의 컬럼을 기록하며, 전체 배치 추론 작업의 상태를 완벽히 추적 및 감사할 수 있도록 합니다.

배포 방법

배치는 AWS CloudFormation 템플릿을 통해 자동화되며, 다음 리소스가 생성됩니다.

• S3 버킷 (입력 및 출력 데이터 저장)
• Lambda 함수
• Bedrock 프롬프트 관리 템플릿
• EventBridge 규칙
• DynamoDB 테이블

실습 시 Lambda 함수 실행 후, S3 폴더 내 prompts 폴더에 JSONL 형식의 요청 데이터가 생성되며 이 파일이 Amazon Bedrock 배치 추론 요청으로 제출됩니다.

활용 가이드 및 자동화 팁

• Amazon CloudWatch 경보 연동해 실패 작업에 대한 빠른 대응
• DynamoDB 용량 설정을 업무 부하에 맞춰 조정
• 평균 작업 시간, Token 소비량, 오류 비율 등 주요 운영 지표를 분석하여 최적화

비용 및 삭제 가이드

예상 비용은 Claude V2 모델 기반으로 약 $1 이내이며, 실험이 끝난 후에는 CloudFormation 스택과 S3 버킷, Lambda 함수 등을 삭제하여 추가 비용 발생을 방지할 수 있습니다.

결론

이번 사례를 통해 Amazon Bedrock의 배치 추론 기능을 활용해 대규모 데이터를 저비용으로 처리하고, 자동화된 모니터링을 통해 운영 효율성을 높일 수 있음을 확인했습니다. 이 솔루션은 금융뿐 아니라 전자상거래, 제조, 보안 등 다양한 산업에서 추천, 이상 탐지, 트렌드 분석 등의 활용 가능성을 넓힐 수 있습니다. 효율적인 배포와 실시간 비즈니스 대응이 필요한 조직에 특히 적합합니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implement-automated-monitoring-for-amazon-bedrock-batch-inference/