서버리스 아키텍처를 통한 AI/ML 확장성 향상

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

- AI/ML 개발자, DevOps 엔지니어, 데이터 과학자

- 난이도: 중급 이상 (서버리스 배포, 모델 최적화, AWS Lambda 활용)

핵심 요약

• 비용 효율성: pay-per-use 모델로 비활성 상태 시 비용 절감
• 자동 확장: AWS Lambda 등의 서버리스 플랫폼이 요청량에 따라 자동 스케일링
• 이벤트 기반 아키텍처: API Gateway와 연동하여 실시간 데이터 처리 가능
• 모델 최적화 전략: Quantization, ONNX, Provisioned Concurrency 활용

섹션별 세부 요약

1. 서버리스 아키텍처의 AI/ML 활용 장점

• 비용 절감: 서버리스는 always-on 서버 필요 없이 비활성 시 비용 절감
• 자동 확장: AWS Lambda가 요청량에 따라 자동으로 리소스 조정
• 운영 간소화: 서버 관리, 패칭, 유지보수 필요 없이 모델 개발 집중 가능
• 이벤트 기반 처리: API Gateway와 연동하여 실시간 데이터 입력 대응 가능

2. AI/ML의 주요 서버리스 활용 사례

• 실시간 추론: fraud detection, personalized recommendation 등에 적용
• 데이터 전처리: AWS S3에 업로드된 데이터를 Lambda로 자동 전처리
• 지능형 자동화: customer support ticket routing, document categorization
• 배치 추론: AWS Fargate와 결합하여 대규모 배치 처리 가능

3. AWS Lambda 기반 ML 모델 배포 가이드

• Lambda 함수 코드:

```python

import json

import numpy as np

import pickle

def lambda_handler(event, context):

# 모델 로드 및 추론 로직

```

• 의존성 관리:

- Lambda Layers: NumPy, Scikit-learn 등 공통 라이브러리 사용

- Docker 컨테이너: PyTorch, TensorFlow 등 복잡한 환경 지원

- Amazon EFS: 대규모 모델 파일 저장 및 동적 로드

4. 서버리스 아키텍처의 주요 도전 과제 및 해결 전략

• Cold Start 문제:

- Provisioned Concurrency로 초기 지연 감소

• 메모리 제한: 모델 크기 줄이기 위해 Quantization, Pruning 적용
• 모니터링: CloudWatch로 함수 실행 상태, 오류, 성능 지표 모니터링
• 비용 최적화: 메모리 및 실행 시간 조정으로 비용 절감

결론

• 서버리스 아키텍처는 AI/ML 모델의 확장성과 비용 효율성을 극대화하며, AWS Lambda와 API Gateway 활용이 핵심
• 모델 최적화(Quantization, ONNX)와 Provisioned Concurrency 설정을 통해 cold start 문제 해결
• 실무에서는 Lambda Layers, EFS, Docker 등 다양한 도구를 활용한 의존성 관리와 모니터링이 필수적