Amazon Bedrock으로 구현하는 글로벌 크로스 리전 AI 인퍼런스

글로벌 AI 인퍼런스의 확장, Amazon Bedrock의 크로스 리전 인퍼런스로 가능해지다

AI 기반 서비스를 글로벌로 확장할 때 많은 개발자와 기업이 enfrent하는 문제는 모델 응답 지연과 인프라 리소스 부족으로 인한 처리량 저하입니다. 특히 사용자가 집중되는 시간대에는 처리 요청이 병목 현상을 일으키기도 합니다. Amazon Bedrock의 새로운 글로벌 크로스 리전 인퍼런스(Global Cross-Region Inference)는 이러한 문제를 해결하며 높은 가용성과 유연한 확장성을 제공합니다. 이번 글에서는 Amazon Bedrock을 활용하여 내가 배포한 지역 이외에도 자동으로 처리량을 분산하는 글로벌 인퍼런스 활용법을 소개합니다.

Amazon Bedrock에서 Claude 4.5 모델군을 글로벌로 확장하기

기존에는 Cape Town (af-south-1) 리전에 구축된 애플리케이션에서 해당 지역의 인프라로만 모델이 호출되어야 했습니다. 그러나 이제 글로벌 크로스 리전 인퍼런스를 통해 요청을 전 세계 AWS 상용 리전으로 라우팅할 수 있어, 리전의 처리 부하를 분산시키고 일관된 응답 시간을 유지하는 것이 가능합니다.

주요 활용 모델은 Claude Sonnet 4.5, Haiku 4.5, Opus 4.5이며, 다음과 같은 기능을 지원합니다:

• Amazon Bedrock 프롬프트 캐싱
• 배치 인퍼런스
• Amazon Bedrock Guardrails 및 Knowledge Bases
• 중앙 로그 관리 (CloudWatch 및 CloudTrail 모두 af-south-1에서 기록)

이러한 구조는 특히 고부하 환경에서 유용하며, 아프리카 남부 지역 사용자들이 전 세계 리소스를 효율적으로 활용할 수 있도록 설계되어 있습니다.

글로벌 인퍼런스 프로파일을 활용한 배포 가이드

글로벌 크로스 리전 인퍼런스를 구현하기 위해서는 Amazon Bedrock의 인퍼런스 프로파일 기능을 활용해야 합니다. 이 인퍼런스 프로파일은 하나의 소스 리전(cape town, af-south-1)에서 다양한 대상 리전으로 요청을 분산시킬 수 있습니다.

Python으로 구현한 예시는 다음과 같습니다:

import boto3
import json

bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='af-south-1')
model_id = "global.anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0"

response = bedrock.converse(
messages=[{ "role": "user", "content": [{"text": "Explain cloud computing in 2 sentences."}] }],
modelId=model_id,
)

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

IAM 권한 구성 방법

글로벌 인퍼런스를 위해서는 IAM 정책에서 다음 3개의 리소스에 대한 접근을 허용해줘야 합니다:

1. 지역(global) 인퍼런스 프로파일 ARN
2. 지역의 기초 모델(Foundation Model) ARN
3. 리전 정의가 없는 글로벌 모델 ARN

이 권한이 없으면 인퍼런스 요청 시 “Access Denied” 오류가 발생합니다. 또한, Anthropic 모델을 사용할 때는 사전 사용자 케이스 제출이 필요하며, AWS 콘솔 또는 PutUseCaseForModelAccess API를 통해 등록 가능합니다.

모니터링 및 자동화 추천 방안

글로벌 인퍼런스를 사용할 경우 로그는 소스 리전(af-south-1)에 통합 기록되므로, CloudWatch 또는 CloudTrail을 통한 모니터링이 용이합니다. 자동화된 배치를 위해 AWS CLI 또는 CloudFormation을 통해 IAM 정책 추가와 인퍼런스 프로파일 자동 설정도 지원됩니다.

처리량 한도 상향 요청과 비교 활용

처리량이 한계치에 가까워지면 AWS Service Quotas를 통해 토큰 사용 한도의 상향 요청이 가능합니다. Claude Haiku 및 Sonnet 4.5 모델은 반환 토큰의 소모율이 5배이므로, 다음과 같은 방식으로 총 토큰 사용량을 산정해야 합니다:

Input Tokens + Cache Write + (Output Tokens × 5)

이 값을 기준으로 전체 토큰 요청량을 계산하고 AWS 콘솔에서 리전별로 요청을 진행하면 됩니다. 자동화된 인퍼런스 워크로드가 많을수록 이 설정은 더욱 중요하게 작용합니다.

결론

Amazon Bedrock의 글로벌 크로스 리전 인퍼런스는 Gen AI 애플리케이션을 위한 가용성과 확장성, 지연 시간 개선을 동시에 구현할 수 있는 강력한 기능입니다. 특히 다국적 사용자 경험을 제공해야 하는 시나리오에 매우 유용하며, 실제로 아프리카 남부에서 글로벌 수준의 AI 활용이 가능한 구조로 설계되어 있습니다. 지금 바로 글로벌 인퍼런스 프로파일을 구성하고, IAM 설정 및 처리량 설정을 통해 확장 가능하고 자동화된 AI 애플리케이션을 구축해보세요.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/scale-ai-in-south-africa-using-amazon-bedrock-global-cross-region-inference-with-anthropic-claude-4-5-models/