아마존 베드록 프로젝트, AI 워크로드 비용 관리 효율화

주장아마존 베드록 프로젝트는 기업이 인공지능 워크로드 규모를 확장할 때 발생하는 비용 문제를 해결하는 핵심 도구입니다. 워크로드 단위로 비용을 귀속하여 팀별 책임 소재를 명확히 하고 예산 최적화 결정을 지원합니다.

팩트아마존 베드록 프로젝트는 애플리케이션, 환경, 실험 등 특정 워크로드를 논리적으로 구분하는 경계 역할을 합니다. 사용자는 리소스 태그를 부착하고 응용 프로그램 인터페이스(API) 호출 시 프로젝트 식별자(ID)를 전달하여 비용을 추적합니다.

팩트아마존 베드록 프로젝트는 오픈에이아이(OpenAI) 호환 API인 응답 API와 채팅 완성 API를 지원합니다. 프로젝트 식별자를 지정하지 않은 요청은 자동으로 아마존 웹 서비스(AWS) 계정의 기본 프로젝트로 분류합니다.

팩트기업은 애플리케이션, 환경, 팀, 비용 센터와 같은 태그 전략을 사전에 수립해야 합니다. 이러한 태그는 AWS 비용 탐색기에서 지출을 필터링하고 그룹화하는 핵심 차원으로 활용합니다.

팩트하나의 AWS 계정당 최대 1,000개의 프로젝트를 생성합니다. 각 프로젝트는 고유한 식별자와 아마존 리소스 이름(ARN)을 가지며, 이를 통해 아이덴티티 및 액세스 관리(IAM) 정책을 적용하여 프로젝트별 접근 권한을 제한합니다.

팩트추론 요청 시 API 호출에 프로젝트 식별자를 포함하면 비용 귀속이 정확하게 이루어집니다. 기본 프로젝트에 의존하지 않고 명시적으로 식별자를 지정하는 방식이 비용 관리의 투명성을 유지합니다.

주장이번 기능 도입은 기업 내 인공지능 도입이 가속화됨에 따라 발생하는 비용 가시성 문제를 해결하려는 의도입니다. 팀 간의 비용 책임성을 강화하고 데이터 기반의 효율적인 자원 배분을 가능하게 합니다.

교차검증프로젝트 태그를 비용 보고서에서 확인하려면 AWS 빌링 콘솔에서 비용 할당 태그를 반드시 활성화해야 합니다. 태그 데이터가 AWS 비용 탐색기나 데이터 내보내기에 반영되기까지 최대 24시간이 소요됩니다.

교차검증프로덕션 환경에서는 최소 권한 원칙을 준수해야 하며, 아마존 베드록 프로젝트와 관련된 IAM 권한을 신중하게 설정해야 합니다. 관리형 정책인 아마존 베드록 맨틀 풀 액세스(AmazonBedrockMantleFullAccess)는 테스트 용도로 적합합니다.

출처아마존 웹 서비스의 기계 학습 블로그와 AWS 비용 관리 사용자 가이드를 교차 검증했습니다.