Amazon Bedrock 기반 생성형 AI 서비스의 429와 503 오류 대응 전략

기업용 생성형 AI 모델을 안정적으로 운영하기 위한 Amazon Bedrock 오류 대응 가이드

생성형 AI 모델이 실제 프로덕션 환경에서 사용되면, 사용자 요청이 급증하거나 예기치 않은 시스템 부하로 인해 다양한 오류가 발생하게 됩니다. 특히 Amazon Bedrock을 기반으로 구축된 서비스에서는 429 ThrottlingException과 503 ServiceUnavailableException 오류가 가장 빈번하게 발생하며, 적절한 대응 전략을 마련하지 않으면 사용자 경험 저하는 물론 시스템 불안정성으로 연결됩니다.

이번 포스팅에서는 두 오류에 대한 근본 원인 분석부터 구체적인 자동화 대응 전략, AWS 인프라를 활용한 모니터링 가이드, 그리고 애플리케이션의 회복탄력성 강화를 위한 아키텍처 개선 방안을 단계별로 알아봅니다.

Bedrock 오류 유형 및 차이점

Amazon Bedrock에서 자주 마주치는 429와 503 오류는 각각의 의미와 원인이 다릅니다.

• 429 ThrottlingException: 사용자의 요청이 리전, 모델, 계정의 할당된 쿼터(RPM/TPM)를 초과했을 때 발생합니다. 다시 말해 설정된 초당 요청량이나 분당 토큰 사용량을 넘겼을 때 나타나는 전형적인 제한 오류입니다.
• 503 ServiceUnavailableException: 서비스 인프라 자체가 일시적으로 과부하, 네트워크 장애, 연결 풀 소진 등의 문제로 인해 요청을 처리할 수 없을 때 발생합니다. 이는 사용자 쿼터에 직접적으로 관련되지 않습니다.

429 오류 대응 전략

1. Rate-Based Throttling (요청 수 기반 제한)
   여러 애플리케이션이 하나의 모델에 동시에 요청을 보내면서 할당된 분당 요청량(RPM)을 넘는 것이 주요 원인입니다.

대응 방안:

• 애플리케이션 별 요청 속도 제한 적용(API Gateway, SDK 사용 제한 등)
• 지수적 백오프 + 지터(jitter)를 활용한 재시도 전략 구현
• CloudWatch 기반 애플리케이션 RPM 모니터링 및 쿼터 증가 요청

2. Token-Based Throttling (토큰 수 기반 제한)
   입력 또는 출력 텍스트량이 많은 요청이 처리될 때 분당 토큰 사용량(TPM)을 초과하면 발생합니다.

대응 방안:

• InputTokenCount 및 OutputTokenCount 지표를 기반으로 토큰 사용량 추적
• 연속된 요청에 대해 슬라이딩 윈도우 방식의 토큰 추적 로직 구현
• 큰 문서나 요약 작업은 작게 분할하여 순차 처리
• 필요시 TPM 증설 요청 또는 더 넓은 컨텍스트 윈도우를 지원하는 모델 활용

예시 코드:

class TokenAwareRateLimiter:
    ...
    def can_make_request(self, estimated_tokens):
        ...

3. 모델 특이 제한 (Model-Specific Throttling)
   특정 모델 인프라가 과도한 트래픽으로 과부하 상태일 때 일시적으로 제한이 걸리는 경우입니다.

대응 방안:

• 우선순위 모델 리스트 지정 및 자동 페일오버(Fallback) 구현
• Cross-Region Inferencing을 통해 다른 리전의 동일 모델 활용
• 상태 변화 감지 시 대체 경로로 트래픽 자동 전환

503 오류 대응 전략

1. 연결 풀 고갈(Connection Pool Exhaustion)
   동시성 높은 환경에서 Boto3 클라이언트를 잘못 구성하면 연결 자원이 모두 소진될 수 있습니다.

해결법:

• 하나의 프로세스 또는 컨테이너 내에서 Bedrock 클라이언트를 공유
• boto3의 max_pool_connections 값을 확장 (예: 50)

config = Config(max_pool_connections=50)
bedrock_client = boto3.client('bedrock-runtime', config=config)

2. 일시적 인프라/서비스 자원 부족
   서비스 자체 결함이나 의도적인 유지 관리를 포함한 오류입니다.

대응 방안:

• 지수적 백오프 전략 적용
• Cross-Region Inference로 리전 장애 회피
• 사용 빈도가 높은 작업은 예약된 시간대로 분산

신뢰성 향상을 위한 추가 전략

1. Circuit Breaker 패턴
   일정 횟수 이상 실패 시 일정 시간 동안 요청 자체를 차단하여 장애 확산을 막습니다.

2. Cross-Region Inference(CRIS)
   다양한 리전에서 트래픽 분산 처리 및 지역 기반 규제 준수를 동시에 달성할 수 있습니다.

3. CloudWatch 기반 실시간 모니터링

• InvocationThrottles 및 InvocationServerErrors 메트릭 추적
• 5분 단위 연속 오류 발생 감지
• 퍼센트 기반 95% SLA 감시
• Amazon SNS 연동으로 Slack, 이메일 등으로 실시간 알림

예시 로그 Insight 쿼리:

fields @timestamp, @message
| filter @message like /ThrottlingException/
| stats count() by bin(5m)

결론

Amazon Bedrock을 활용한 AI 서비스의 배포 가이드 및 운영 자동화 전략에서 가장 중요한 요소는 429와 503 오류에 대한 선제적 이해와 구조적 대응 설계입니다. 단순한 재시도를 넘어, 사용자 요청 패턴과 인프라 여건을 반영한 회복탄력성 기반 아키텍처를 구축해야만 확장성과 안정성을 확보할 수 있습니다.

지금 운영 중인 Bedrock 애플리케이션의 오류 로그, 요청 패턴, 토큰 소비량을 기준으로 백오프, 회로 차단, 대체 모델 및 리전 구성 전략을 적용해보세요. 이는 AI 기반 서비스가 스케일 업하면서 예기치 않은 부하에서도 유연하게 대응할 수 있는 핵심 기반이 됩니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/mastering-amazon-bedrock-throttling-and-service-availability-a-comprehensive-guide/