글로벌 크로스 리전 추론을 통한 동남아시아 AI 혁신

글로벌 크로스 리전 추론: 동남아시아에서의 AI 혁신

서론

최근 Amazon Bedrock을 통한 글로벌 크로스 리전 추론(Global cross-Region inference, CRIS)이 태국, 말레이시아, 싱가포르, 인도네시아, 대만의 조직에게 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 글로벌 CRIS는 Anthropic Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6, Claude Haiku 4.5 모델을 통해 더 높은 할당량, 비용 효율성, 지능적 요청 라우팅을 제공하여 AI 활용 사례의 잠재력을 극대화합니다. 본문에서는 이러한 CRIS의 활용과 구현 가이드를 통해 AI 배포를 최적화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

본문

글로벌 크로스 리전 추론(Global CRIS)은 여러 AWS 리전에 걸쳐 추론 처리를 원활하게 분산할 수 있는 Amazon Bedrock의 강력한 기능입니다. 이 기능을 통해 높은 처리량을 달성할 수 있으며, 특히 채팅봇, 자동 코딩 에이전트, 금융 분석 같은 AI 활용 사례에서 응답성과 신뢰성을 유지할 수 있습니다. CRIS는 두 가지 주요 개념인 소스 리전과 대상 리전을 기반으로 작동하며, 글로벌 네트워크를 통해 안전하고 암호화된 데이터 전송을 보장합니다.

고객은 CRIS를 통해 API 요청을 소스 리전에서 대상 리전으로 지능적으로 라우팅할 수 있고, 요청이 어디서 처리되든지 로그 및 구성 데이터는 소스 리전에 유지됩니다. 이는 다수의 AWS 상업용 리전에서 요청을 라우팅하여 트래픽 상승 시 애플리케이션의 연속성을 보장합니다. 이 방식은 특히 태국, 말레이시아, 싱가포르, 대만, 인도네시아에서의 자동화된 시스템 운영에 직접적인 긍정적 영향을 미쳐 서비스 제한 가능성을 최소화합니다.

CRIS 설정 사례

CRIS를 원활히 사용하려면, IAM 권한을 사전 설정하는 것이 필요합니다. 다음은 IAM 권한 구성을 통해 글로벌 CRIS에서 Claude 모델을 호출하는 법에 관한 예입니다.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "GrantGlobalCrisInferenceProfileRegionAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": "bedrock:InvokeModel",
            "Resource": [
                "arn:aws:bedrock:ap-southeast-1:<ACCOUNT>:inference-profile/global.anthropic.claude-opus-4-6-v1"
            ],
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "aws:RequestedRegion": "ap-southeast-1"
                }
            }
        }
    ]
}

첫 API 호출

Python의 boto3 SDK로 Claude Opus 4.6을 호출하는 간단한 코드 예시입니다.

import boto3
bedrock_runtime = boto3.client(service_name="bedrock-runtime", region_name="ap-southeast-1")
response = bedrock_runtime.converse(modelId="global.anthropic.claude-opus-4-6-v1", ...)

위 예시는 API 호출 시 글로벌 추론 프로파일 ID를 사용하여 기존 코드에 몇 가지 변경만으로 CRIS를 활용할 수 있음을 보여줍니다.

결론

글로벌 CRIS는 태국, 말레이시아, 싱가포르, 대만, 인도네시아 내 기업의 AI 혁신을 촉진할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 기술을 통해 조직은 더 효율적으로 자원을 사용하고, 자동화된 에이전트를 활용하여 끊임없는 AI 서비스를 제공할 수 있습니다. 오늘 글로벌 CRIS를 통해 AI 배포를 시작해보세요.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/global-cross-region-inference-for-latest-anthropic-claude-opus-sonnet-and-haiku-models-on-amazon-bedrock-in-thailand-malaysia-singapore-indonesia-and-taiwan/