아마존 베드록 에이전트코어 기반 멀티 테넌트 AI 구축 전략

주장멀티 테넌트 인공지능 애플리케이션을 구축할 때는 테넌트 간의 완벽한 데이터 격리와 서비스 등급별 기능 차별화, 세밀한 비용 추적이 필요합니다. 이러한 요소가 확보되지 않으면 고객 데이터 노출 위험과 서비스 품질 저하, 예상치 못한 비용 증가가 발생합니다.

팩트아마존 베드록 에이전트코어는 계층적 구조를 통해 테넌트 격리를 수행합니다. 이 아키텍처는 등급과 테넌트, 사용자의 3단계 계층으로 지식 베이스와 메모리, 모델 접근 권한 및 비용을 관리합니다.

교차검증개별 테넌트마다 전용 리소스를 할당하는 방식은 운영 복잡성을 높이고 리소스 활용도를 떨어뜨립니다. 아마존 베드록 에이전트코어는 공유 인프라를 사용하는 풀 모델을 채택하여 운영 효율성을 극대화하고 논리적 격리 메커니즘으로 보안을 유지합니다.

팩트의료 인공지능 어시스턴트 사례에서 기본 등급은 소규모 클리닉을 위해 미스트랄 미니스트랄 3 8B 모델을 사용하여 비용 효율성을 높입니다. 반면 프리미엄 등급은 대형 병원을 위해 복잡한 임상 분석이 가능한 오픈AI GPT OSS 120B 모델과 웹 검색 도구를 제공합니다.

팩트아마존 코그니토는 사용자 인증을 관리하며 테넌트 메타데이터를 제이슨 웹 토큰 클레임에 저장합니다. 이 토큰에는 테넌트 등급과 클리닉 아이디, 사용자 역할이 포함되어 요청 처리 과정에서 테넌트별로 작업을 제한합니다.

팩트아마존 베드록 에이전트코어의 런타임은 각 에이전트 세션을 격리된 마이크로 가상 머신에서 실행하여 테넌트 수준의 컴퓨팅 격리를 보장합니다. 또한 각 등급에 적합한 모델과 기능을 설정하여 서비스 차별화를 구현합니다.

주장서비스형 소프트웨어 제공업체는 등급 전략과 풀 모델을 결합하여 비용 효율성과 유연한 서비스 수준 제공이라는 목표를 달성합니다. 이는 다양한 고객 기반을 가진 기업이 운영 효율성을 유지하면서 맞춤형 경험을 제공하는 핵심 전략입니다.

팩트아마존 에스쓰리는 테넌트별로 분리된 버킷과 계층적 접두사 구조를 사용하여 데이터를 저장합니다. 아마존 베드록 지식 베이스는 메타데이터 필터링을 통해 요청한 테넌트의 문서에만 접근하도록 검색 범위를 제한합니다.

교차검증멀티 테넌트 환경은 공유 리소스를 사용하므로 테넌트 간 간섭 방지가 중요합니다. 이 아키텍처는 에이피아이 게이트웨이의 사용량 계획을 통해 등급별 속도 제한을 적용하고, 정책 컴포넌트로 에이전트의 행동 범위를 제어합니다.

팩트아마존 베드록 에이전트코어는 테넌트별로 지식 베이스와 메모리 접근 권한을 엄격히 분리합니다. 이를 통해 기업은 보안 요구 사항을 준수하면서도 확장 가능한 인공지능 서비스를 운영합니다.

주장공유 인프라를 활용한 논리적 격리는 클라우드 네이티브 환경에서 비용과 성능의 균형을 맞추는 최적의 방안입니다. 기업은 이 아키텍처를 통해 테넌트별로 최적화된 인공지능 경험을 제공합니다.

출처아마존 웹 서비스의 공식 머신러닝 블로그와 관련 깃허브 저장소를 교차 검증했습니다.