아마존 베드락을 활용한 AI 비용 관리 전략

아마존 베드락 프로젝트로 AI 비용 관리

기업들이 아마존 베드락(Amazon Bedrock)을 활용하여 AI 워크로드를 확장하면서, 비용 구조를 파악하는 것이 중요해졌습니다. 프로젝트에 따라 비용을 귀속시키고 스파이크를 조사하며 최적화 결정을 이끄는 등의 기능이 이를 효율적으로 지원합니다.

아마존 베드락 프로젝트와 비용 할당 방법

아마존 베드락에서 프로젝트는 애플리케이션, 환경, 실험 같은 워크로드를 나타내는 논리적 경계입니다. 프로젝트의 비용을 귀속시키기 위해 리소스 태그를 붙이고 API 호출에 프로젝트 ID를 전달합니다. AWS 청구에서 할당된 태그를 활성화하여 AWS Cost Explorer와 AWS Data Exports에서 소비를 필터링, 그룹화하고 분석할 수 있습니다.

비용 할당 태그 활성화

프로젝트 태그가 비용 리포트에 나타나기 전에, AWS 청구에서 비용 할당 태그로 활성화해야 합니다. 이는 일회성 설정으로, 프로젝트 태그를 비용 관리 파이프라인에 연계합니다. 태그가 AWS Cost Explorer와 AWS Data Exports로 전파되는 데는 최대 24시간이 걸릴 수 있습니다.

이러한 비용 귀속 시스템을 추가하면, 태그 전략과 비용 가시성 패턴을 활용하여 조직 내 응용 프로그램과 팀 전반에 걸쳐 지속적으로 책임 있는 비용 관리를 할 수 있습니다.

결론

아마존 베드락 프로젝트를 통해 개별 워크로드에 대한 비용을 귀속시키고, AWS 도구를 통해 비용을 추적할 수 있습니다. 워크로드가 확장됨에 따라 태그 전략과 비용 가시성 패턴으로 팀과 애플리케이션 간의 책임을 유지할 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/manage-ai-costs-with-amazon-bedrock-projects/