캐나다에서 Amazon Bedrock Cross-Region Inference로 생성형 AI 혁신 가속화

캐나다에서 Amazon Bedrock의 Cross-Region Inference로 생성형 AI 혁신 가속화하기

최근 생성형 AI(Generative AI)의 빠른 발전은 북미 지역의 기업들에게 운영 최적화와 고객 경험 향상의 기회를 동시에 제공하고 있습니다. 이 중 AWS의 Amazon Bedrock은 다양한 최신 파운데이션 모델들을 안정적이고 확장성 높은 환경에서 사용할 수 있도록 지원하며, 특히 캐나다 내 조직을 위한 새로운 방안으로 Cross-Region Inference(CRIS)를 제공합니다.

이 글에서는 CRIS를 통한 Amazon Bedrock 기반 생성형 AI 활용 법, 실제 배포 가이드, 자동화 고려 요소, 미국 및 글로벌 프로파일 비교, 사용량 할당량 관리 전략 등에 대해 자세히 소개합니다.

Amazon Bedrock Cross-Region Inference(CRIS)란?

CRIS는 AI 추론 요청을 여러 AWS 리전에 분산하여 처리할 수 있는 기능으로, 처리량(Throughput)을 높이고 애플리케이션 응답성을 유지하며, 리소스 자동 확장을 통해 고부하 시점에도 안정적인 서비스를 보장합니다. 특히, 캐나다(CA-Central-1)에서 작성된 요청을 미국 혹은 글로벌 규격의 리전으로 안전하게 라우팅하며, 요청은 AWS 글로벌 네트워크를 통해 종단 간 암호화되어 전송됩니다. 정책적 규제 요건을 준수하기 위해, 데이터 로그나 구성 파일 등은 캐나다 리전 내에만 저장됩니다.

활용 시나리오 및 선택 가능한 구성

CRIS는 주로 다음과 같은 두 가지 타입의 프로파일로 구성됩니다.

1. 미국 Cross-Region Inference: CA-Central-1에서 여러 미국 상업용 리전으로 요청을 분산
2. 글로벌 Cross-Region Inference: 전 세계 지원 가능한 리전으로 요청 확장 가능

이러한 프로파일을 이용하면 Claude Sonnet 4.5 및 Claude Haiku 4.5 등의 최신 모델을 보다 빠르게 사용할 수 있으며, 세금 시즌, 블랙프라이데이, 연말 쇼핑 등 부하가 높을 때도 처리량 자동 상승이 가능합니다.

CRIS 활성화를 위한 배포 가이드

1. IAM 권한 설정
   먼저 Amazon Bedrock 모델 호출을 위한 IAM 정책을 설정해야 합니다. 아래 정책 예시는 CA-Central-1에서 미국 리전으로 추론 요청을 보내는 경우입니다.

2. Inference Profile ID 구성
   각 프로파일은 명확한 식별값을 기반으로 구성됩니다. 예시:

• US용: us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0
• Global용: global.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0

3. Converse API 활용 예제
   캐나다에서 US CRIS 프로파일을 사용한 Python 코드 예시는 다음과 같습니다:

import boto3
 
bedrock_runtime = boto3.client(
    service_name="bedrock-runtime",
    region_name="ca-central-1"
)

inference_profile_id = "us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0"

response = bedrock_runtime.converse(
    modelId=inference_profile_id,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "text": "Amazon Bedrock을 캐나다 조직에서 사용할 때의 이점은?"
                }
            ]
        }
    ],
    inferenceConfig={
        "maxTokens": 512,
        "temperature": 0.7
    }
)

print(f"Response: {response['output']['message']['content'][0]['text']}")

할당량(Quota) 관리 및 자동화

모든 요청은 캐나다 리전 기준으로 할당량이 관리되며, 증설 신청 또한 해당 리전에서 이루어집니다. 특정 모델군(예: Claude Sonnet 4.5)은 출력 토큰당 5배의 소모율(burn down rate)을 적용하므로 다음 공식을 고려한 할당량 요청이 필요합니다:

입력 토큰 수 + 캐시 쓰기 토큰 + (출력 토큰 수 x burn down rate)

향후 사용량 변화에 따라 자동으로 탄력적 확장이 가능하도록 설정하면, 부하 대응 자동화를 이룰 수 있습니다.

기존 Claude 모델에서 Claude 4.5로의 마이그레이션

기존 Claude 3.x 사용자라면 Claude 4.5로 마이그레이션 시 다음과 같은 단계가 권장됩니다:

• 현재 모형 성능 벤치마크 측정
• 대표적 워크로드 기반 테스트 및 프롬프트 최적화(Amazon Bedrock Prompt Optimizer 활용)
• 점진적인 전환 후 성능 모니터링 및 할당량 조정

미국 vs 글로벌 프로파일, 어떤 것을 선택해야 할까?

• 미국 기반 CRIS: 낮은 대기시간, 기존 미국 리전 연동 환경에 적합
• 글로벌 기반 CRIS: 최대처리량 확보, 광범위한 리전 접근성 제공, 대규모 오토스케일 활용 가능

결론

Amazon Bedrock의 Cross-Region Inference(CRIS)는 캐나다 내 조직에게 데이터 레지던시를 유지하며 글로벌 수준의 AI 기능을 빠르게 사용할 수 있는 혁신적인 방식입니다. 민감한 데이터는 캐나다 리전에 안전하게 보관되며, 미국 및 글로벌 리전에서의 확장성 있는 추론 처리로 신속한 혁신 달성이 가능합니다. 이제 조직에 맞는 권한 관리 및 inference profile을 설정하고, 자동화된 운영 구조와 배포 전략을 도입해보시기 바랍니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-generative-ai-innovation-in-canada-with-amazon-bedrock-cross-region-inference/