[reinvent 2024] 회복성을 위한 생성적 AI 워크로드 설계

들어가며

생성형 AI는 최근 AI 기술의 최전선에 있으며, 그 응용 가능성은 매우 넓습니다. 하지만 PoC에서 대규모 사용자 환경으로 확장하는 과정에서 많은 어려움이 따른다는 점도 잘 알려져 있습니다. 이번 세션에 참여한 이유는 이러한 문제를 극복하고, 안정적이고 신뢰할 수 있는 생성형 AI 워크로드를 설계하는 방법을 배우기 위해서였습니다. 특히, 복원성을 확보하기 위해 아키텍처에 어떤 요소를 포함해야 하는지와 비즈니스 요구를 바탕으로 기술적 전략을 수립하는 방법을 배우고자 했습니다.

생성형 AI 워크로드의 설계와 운영

생성형 AI는 현재 기술 혁신의 중심에 있으며, 빠른 개념 증명(PoC)에서 프로덕션 환경으로의 전환이 기업 성공의 중요한 열쇠로 적용하고 있습니다. 이 세션에서는 생성형 AI의 설계와 운영을 위한 기초를 다루며, 안정성과 확장성을 보장하는 데 필요한 필수 요소를 소개합니다.

세션에 대해 설명하기에 앞서, 생성형 AI를 효과적으로 도입하려면 개념 증명(PoC)과 프로덕션 준비의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. PoC는 쉽게 말해 아이디어 검증을, 프로덕션은 안정성을 중점으로 합니다. 이 두 단계의 차이는 아래와 같습니다.

개념 증명(PoC)과 프로덕션 준비 애플리케이션의 차이점

• 개념 증명(PoC)
  POC 단계에서는 빠른 아이디어 검증과 소규모 테스트를 중점으로 수행합니다.
  이 단계는 주로 신속한 신제품 개발과 특정 기능의 가능성을 평가하는 데 초점을 맞춥니다.
  실패나 재시도를 감수하며, 최소한의 리소스를 사용해 효율성을 확인합니다. 
  
  
• 프로덕션 준비
  프로덕션 환경에서는 대규모 사용자와 데이터를 고려한 안정성과 신뢰성을 우선시합니다.
  높은 수준의 가용성과 확장성을 보장해야 하며, 장애를 최소화하는 설계가 필수적입니다.
  규제 준수와 데이터 보안을 철저히 준수해야 하며, 지속적인 모니터링과 운영 최적화가 필요합니다.
  

이렇게 PoC와 프로덕션의 차이를 이해하면, 이 차이를 기반으로 비즈니스 요구 사항을 분석하여 안정적이고 복원력있는 시스템 설계로 나아갈 수 있습니다.

비즈니스 요구사항 분석 및 정렬의 중요성

복원력 있는 시스템 설계는 비즈니스 요구사항을 명확히 이해하는 것에서 출발합니다. 요구사항 분석을 통해 시스템 실패 시 예상되는 재정적 손실, 평판 손상, 규제 준수 문제 등을 사전에 식별하고 이를 기반으로 적절한 설계 전략을 수립합니다.

복원력 있는 설계는 시스템의 오류와 장애를 최소화하며, 발생 시 빠르게 복구할 수 있도록 보장합니다. 

이를 위해 다음과 같은 기본 원칙을 따릅니다.

1. 단일 실패 지점(SPOF) 제거
   단일 실패 지점(SPOF, Single Point of Failure)은 시스템 전체를 마비시킬 수 있는 주요 리스크로 간주됩니다. 이를 방지하기 위해 다중화와 분산 아키텍처를 활용합니다.
   예를들어, 데이터베이스를 다중 AZ(가용영역)으로 배포하거나 주요 컴포넌트를 분리하여 장애의 영향을 제한합니다.
   
   
2. 오류 격리 설계
   오류 격리는 장애가 시스템 전체로 확산되는 것을 방지합니다.
   예를 들어, 마이크로서비스 아키텍처를 사용해 서비스 간 독립성을 유지함으로써, 하나의 서비스 장애가 전체 시스템에 영향을 미치지 않도록 설계합니다.
   
   
3. 대체 경로 준비
   대체 경로는 장애 발생 시에도 서비스 지속성을 유지하기 위해 필수적입니다.
   예를 들어, 네트워크 장애 시 트래픽을 다른 경로로 라우팅하거나, 대기 상태의 예비 인스턴스를 활용하여 빠르게 리소스를 교체합니다.

이와 같은 복원력 설계 원칙을 기반으로 생성형 AI 애플리케이션을 효과적으로 운영하려면, 각 구성 요소의 역할을 명확히 이해하고 통합적으로 설계해야 합니다. 다음 단계에서는 생성형 AI 스택의 주요 요소와 역할을 살펴보며, 이러한 원칙이 실질적으로 어떻게 적용되는지 살펴보겠습니다.

생성형 AI 스택의 구성 요소

완전한 생성형 AI 애플리케이션은 여러 중요한 구성 요소로 이루어져 있으며, 각각은 전체 스택의 성능과 효율성을 보장하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. 벡터 데이터베이스
   AI 모델의 임베딩 데이터를 저장하고 빠르게 검색할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 모델이 유사성을 기반으로 한 검색, 추천, 또는 질문 응답과 같은 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 역할을 가집니다.
   예시로는, Pinecone, Weaviate, Amazon OpenSearch와 같은 서비스가 있습니다. 
   
   
2. 모델
   데이터 기반 예측, 생성, 분석 작업을 수행하는 애플리케이션의 중심 구성 요소입니다.
   Amazon Bedrock과 같은 관리형 서비스를 활용하면 관리 부담을 줄이고 확장성을 보장하며 최신 모델에 손쉽게 접근할 수 있습니다. 또한, Kubernetes와 같은 플랫폼을 통해 모델을 직접 호스팅하면 세밀한 제어와 맞춤화가 가능하지만 운영 복잡성이 증가하는 단점이 있습니다.
   
   
3. 데이터 수집 파이프라인
   대규모 데이터를 안정적으로 처리하고 AI 모델 학습에 필요한 고품질 데이터를 제공하는 데 필수적입니다. 이를 통해 AI 모델이 지속적으로 개선될 수 있습니다.
   구성 요소로는 ETL 프로세스(Extract, Transform, Load), 데이터 스트리밍 도구(Kafka, AWS Kinesis 등)가 있습니다. 
   
   
4. 관찰 가능성(Observability)
   시스템의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 핵심 메트릭, 로그, 트레이스를 통해 문제를 신속히 진단하고 해결할 수 있도록 돕습니다. 핵심요소로는 성능 및 자원 사용량 추적인 가능한 메트릭과 세부 실행 기록을 제공하는 로그가 있습니다.

복원력 설계와 성능 최적화

안정적이고 복원력 있는 시스템은 생성형 AI 워크로드를 성공적으로 운영하기 위한 필수 조건입니다. 이 섹션에서는 복원력 설계의 주요 특성과 운영 성능을 최적화하는 방법을 다룹니다.

시스템 설계에서 안정성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 다섯가지 주요 원칙을 고려해야 합니다. 

이 원칙들은 복원력 있는 시스템 구축의 핵심 요소로, 다양한 운영 상황에서도 안정적이고 신뢰할 수 있는 성능을 제공합니다.

1. 오류 격리 (Fault Isolation)
   특정 부분의 장애가 시스템 전체로 확산되지 않도록 설계합니다.
   예를들어, 벡터 데이터베이스와 모델을 독립적으로 운영하여 데이터베이스 장애가 추론 과정에 영향을 미치지 않도록 합니다. 또한, 마이크로서비스 아키텍처를 활용하여 서비스 간 독립성을 유지하여 하나의 서비스 장애가 다른 서비스에 영향을 주지 않도록 설계합니다. 
   
   
2. 충분한 용량 (Sufficient Capacity)
   예상치 못한 트래픽 증가에도 시스템이 안정적으로 작동할 수 있는 여유 용량을 확보합니다.
   대표적으로, 오토스케일링(AutoScaling)을 통해 필요 시 리소스를 동적으로 확장하거나 축소할 수 있도록 합니다. 이는 트래픽 급증에도 성능을 유지하며 비용 효율성을 최적화 합니다. 
   
   
3. 적시 출력 (Timely Output)
   워크로드가 요구하는 시간 내에 결과를 반환하도록 설계합니다.
   대표적으로, 실시간 성능 요구를 충족시키기 위해 비동기 처리와 스트리밍 데이터 파이프라인을 사용합니다. 이는 지연 시간을 최소화하여 사용자 경험을 개선합니다. 
   
   
4. 정확한 출력 (Correct Output)
   잘못된 결과를 방지하고 데이터와 모델의 신뢰성을 보장합니다.
   대표적으로, 데이터 검증 절차와 트랜잭션 무결성을 유지하여, 장애 상황에서도 올바른 결과를 제공하기 위해 체계적인 데이터 백업 및 검증 프로세스를 구축합니다.
   
   
5. 중복성 (Redundancy)
   시스템 가용성을 높이고 장애 발생 시에도 지속적인 서비스를 제공합니다.
   대표적으로, 다중 AZ(가용영역) 또는 다중 리전에 데이터베이스와 애플리케이션을 배포하고 대체 경로와 백업 시스템을 준비하여 장애 복구 시간을 최소화 합니다.

이제 복원력 설계의 실질적인 실행 단계를 살펴보겠습니다.

운영 및 성능 관리

운영과 성능 최적화는 복원력 설계의 실질적인 실행 단계로, 다양한 도구와 접근 방식을 통해 시스템 효율성과 안정성을 극대화합니다. 복원력 설계를 기반으로 한 시스템 운영은 다음과 같은 주요 관리 영역으로 구체화됩니다.

• 확장성과 용량 관리
  AI 기반 용량 계획과 예측적 자동 스케일링을 사용하여 급격한 트래픽 변화에 대응합니다.
  알고리즘 최적화를 통해 자원 사용을 최소화하고 성능을 극대화합니다.
  
  
• 지연 시간과 품질의 균형
  스트리밍 데이터 파이프라인과 비동기 처리 방식을 사용하여 지연 시간을 줄이고, 동시 사용자 경험을 개선합니다. 복잡한 요청을 처리할 때는 하이브리드 접근법(예: 실시간 처리와 배치 처리의 조합)을 사용하여 시스템 효율성을 높입니다.
  
  
• 관찰 가능성(Observability)
  메트릭, 로그, 트레이스와 같은 도구를 사용하여 시스템의 상태를 실시간으로 모니터링합니다.
  장애 발생 시 빠르게 원인을 파악하고 복구할 수 있도록 관찰 가능성 프레임워크를 구축합니다.

운영 및 성능 관리를 통해 복원력 있는 시스템을 설계하고 최적화했다면, 이제 생성형 AI의 핵심 자산인 데이터를 안전하게 보호하고 효율적으로 관리하는 것이 중요합니다. 데이터는 워크로드의 성공과 안정성을 결정짓는 핵심 요소로, 다음은 이를 위한 데이터 관리와 보안 전략입니다.

데이터 관리와 보안

데이터는 생성형 AI 시스템의 핵심 자산으로, 이를 보호하고 안전하게 관리하는 것은 워크로드의 성공과 안정성에 필수적입니다. 이 섹션에서는 데이터 백업, 복제 및 보안 전략에 대해 다룹니다.

• 데이터 백업 및 복제 전략
  다층 백업을 통해 데이터 손실에 대비합니다. Amazon S3 버전 관리 및 스냅샷 복원을 활용하여 신속한 복구를 지원합니다.
  크로스 리전 복제를 통해 재난 발생 시에도 데이터를 안전하게 보호합니다.
  
  
• 데이터 손상 및 삭제에 대비한 다층 보호 계획
  데이터 손상 방지를 위해 데이터 접근 권한을 세분화하고 지속적인 모니터링을 수행합니다.
  의도치 않은 삭제를 방지하기 위해 백업을 별도의 AWS 계정에 저장하여 논리적으로 격리합니다.
  
  
• 데이터 거버넌스와 보안의 중요성
  데이터 거버넌스 프레임워크를 구축하여 데이터 품질과 보안을 보장합니다.
  규제 준수를 위해 데이터 암호화와 접근 제어를 적극 활용합니다.

운영 안정성과 미래전략

생성형 AI의 안정성과 지속 가능성을 보장하기 위해서는 효과적인 운영 관리와 장기적인 전략이 필요합니다. 마지막으로 안정성을 강화하고 미래 기술을 준비하는 방법을 소개합니다.

• 운영 안정성과 지속 가능성
  혼돈 공학(Chaos Engineering): 통제된 장애 시뮬레이션을 통해 시스템의 취약점을 사전에 발견하고 보완합니다. 신규 역할 간 협업을 최적화하여 조직 내 복잡성을 줄이고 생산성을 높입니다.
  
  
• 생성형 AI의 미래 전략
  AI Gateway 및 에이전트 기반 시스템: 효율적인 요청 라우팅과 모델 선택을 통해 성능과 비용을 최적화합니다.
  사용자 피드백을 활용한 지속적 개선: 프로덕션 환경에서 사용자 피드백을 수집하여 모델 성능을 지속적으로 개선합니다.
  윤리적 AI 구현: AI의 공정성과 투명성을 유지하며, 잠재적인 윤리적 문제를 예방하기 위한 프레임워크를 구축합니다.

결론

이번 세션에서는 생성형 AI 워크로드의 안정성과 복원력을 보장하기 위한 다양한 전략과 실제 사례를 학습할 수 있었습니다. 특히 PoC와 프로덕션 환경 간의 차이를 명확히 이해하고, 복원력 설계의 핵심 원칙과 운영 최적화 방안을 실질적으로 적용하는 방법에 대해 깊이있게 이해할 수 있었습니다.

또한, 데이터 관리와 보안, 혼돈 공학을 활용한 안정성 강화, 미래를 대비한 전략적 접근이 성공적인 생성형 AI 운영의 필수 요소임을 다시 한번 확인하였습니다. 이러한 내용은 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 설계를 실현하는데 중요한 발판이 될 것입니다.

앞으로는 이번 세션에서 배운 내용을 바탕으로 AI의 혁신적 가능성을 실업무에 효과적으로 접목하고, 더욱 안정적인 AI 시스템 설계하는 데 주력할 계획입니다.