AWS Bedrock Cross-region inference 기능 소개

 

1. AWS Bedrock Cross-region inference이란?

AWS Bedrock은 다양한 생성형 AI 모델을 활용할 수 있도록 지원하는 서비스입니다.  다양한 리전에서 모델을 제공을 하지만 해당 리전에 부하가 많거나 장애 등 모델을 사용이 어려울 경우 연관된 더 많은 리전에서 유연하게 AI 모델을 운영할 수 있게 되었습니다.

2. 크로스 리전 기능의 주요 장점

🚀 확장된 리전 지원

기존에는 특정 리전에 종속된 AI 모델을 사용해야 했지만, 이제 크로스 리전 기능을 활용하면 미국과 한국을 포함한 여러 리전에 걸쳐 AI 모델을 일관되게 배포할 수 있습니다. 즉, 한 리전에서 학습한 모델을 다른 리전에서도 쉽게 사용할 수 있습니다.

(서울의 경우 Cross-region inference을 사용하면 일본, 시드니, 뭄바이, 싱가폴 리전의 모델을 사용합니다)

🛡️ 데이터 지역성 및 규정 준수

각 리전마다 데이터 규제가 다르지만, 크로스 리전 기능을 활용하면 데이터는 해당 리전에 유지하면서도 AI 모델은 다른 지원 리전에서 자유롭게 운영할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 컴플라이언스를 준수하면서도 AI 서비스를 확장할 수 있습니다.

💰 비용 최적화

특정 리전에서만 AI 모델을 운영하면 과부하가 발생할 수 있지만, 크로스 리전 기능을 활용하면 트래픽을 여러 리전으로 분산하여 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 요청을 지리적으로 가까운 리전에서 처리하여 지연 시간을 줄이고 비용 효율성을 높일 수 있습니다.

⚡ 크로스 리전 추론(Cross-Region Inference)의 장점

• 지연 시간 감소: 사용자의 위치에 따라 가장 가까운 리전에서 AI 모델을 호출하여 응답 시간을 단축할 수 있습니다.
• 고가용성: 한 리전에 장애가 발생하더라도 다른 리전에서 AI 추론을 수행할 수 있어 안정적인 서비스 운영이 가능합니다.
• 리소스 최적화: 특정 리전에 과부하가 걸릴 경우 다른 리전의 리소스를 활용하여 균형 잡힌 부하 분산이 가능합니다.
• 비용 효율성: 각 리전의 비용 구조를 고려하여 최적의 리전에서 AI 추론을 수행할 수 있어 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

3. AWS Bedrock 크로스 리전 활용 사례

🌎 다국적 기업의 고객 지원

여러 국가에서 서비스를 운영하는 기업은 각 리전의 데이터 규정을 준수해야 합니다. 크로스 리전 기능을 활용하면 지역별 규정을 지키면서도 동일한 AI 모델을 배포하여 일관된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

🔄 재해 복구(Disaster Recovery)

특정 리전에 장애가 발생하면 AI 모델이 응답하지 않는 문제가 발생할 수 있습니다. 하지만 크로스 리전 기능을 사용하면 다른 리전에서 즉시 백업 모델을 실행할 수 있어 AI 서비스의 가용성을 보장할 수 있습니다.

🏗️ AI 모델 학습과 배포 분리

대용량 데이터 처리를 위해 한 리전에서 모델을 학습하고, 최적화된 모델을 다른 리전에 배포하여 운영할 수 있습니다. 이를 통해 효율적인 리소스 활용이 가능합니다.

4. AWS Bedrock Cross-region inference 의 정보 확인

Bedrock → Inference → Cross-region inference 클릭을 하면 아래와 같이 정보가 나옵니다.
아래 기준은 한국 리전 기준으로 다양한 모델을 많이 제공은 하지않지만, 미국의 경우 다양한 모델을 제공을 하며 확인이 가능합니다.

5. 결론

AWS Bedrock의 크로스 리전 기능을 활용하면 미국과 한국을 포함한 여러 리전에서 AI 모델을 유연하게 배포하고, 데이터 규정을 준수하면서도 비용 최적화까지 실현할 수 있습니다. 이제 AWS Bedrock의 크로스 리전 기능을 활용하여 더욱 확장성 높은 AI 서비스를 구축해 보세요! 🚀