클라우드 환경에서 AI 모델을 배포할 때에는, 서버리스(Serverless) 기술을 활용하면 인프라 관리 부담을 줄이고 비용 효율성을 높일 수 있습니다. 각각 유명한 클라우드 플랫폼인 AWS와 Azure에서 한 가지씩 서버리스 컴퓨팅 서비스에 대해 설명하도록 하겠습니다. AWS Lambda와 Azure Functions는 대표적인 서버리스 컴퓨팅 서비스로, 이벤트 기반 실행과 자동 확장 기능을 제공하여 AI 모델을 효과적으로 운영할 수 있도록 합니다. 두 서비스는 유사한 기능을 가지고 있지만, AI 모델 배포 방식과 성능 최적화 측면에서는 차이가 납니다.
1. AWS Lambda를 활용한 AI 모델 배포
AWS Lambda는 이벤트 기반으로 코드를 실행하는 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다. AI 모델을 배포할 때 Lambda를 사용하면, 사용자가 요청할 때만 모델이 실행되므로 비용을 절감할 수 있습니다. 특히, 간단한 추론(Inference) 작업이나 사전 처리 단계에서 효과적으로 사용할 수 있습니다.
1) AWS Lambda의 특징
- 이벤트 기반 실행: HTTP 요청(API Gateway), S3 파일 업로드, DynamoDB 트리거 등의 이벤트에 반응하여 AI 모델을 실행할 수 있습니다.
- 자동 확장: 요청량에 따라 인스턴스가 자동으로 증가하거나 감소하여, AI 서비스의 유연성을 확보할 수 있습니다.
- 제한 사항: 최대 실행 시간은 15분이며, 단일 인스턴스에서 사용할 수 있는 메모리는 최대 10GB로 제한이 됩니다.
2) AWS Lambda에 AI 모델 배포 예제
import json
def lambda_handler(event, context):
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps({'message': 'AI 모델 응답'})
}
2. Azure Functions를 활용한 AI 모델 배포
Azure Functions는 Microsoft Azure에서 제공하는 서버리스 컴퓨팅 서비스로, AWS Lambda와 유사한 기능을 제공합니다. AI 모델을 API 형태로 배포하거나, 데이터 처리 파이프라인의 일부로도 활용할 수 있습니다.
1) Azure Functions의 특징
- 트리거 기반 실행: HTTP 요청, Azure Blob Storage, CosmosDB 이벤트 등을 활용하여 AI 모델을 실행할 수 있습니다.
- 컨테이너 기반 배포 지원: Docker 컨테이너를 활용하여 AI 모델을 배포할 수 있어, Lambda보다 더 유연한 환경 구성이 가능합니다.
- 실행 시간 제한: 기본적으로 5분이라는 제한이 있으며, 프리미엄 플랜에서는 추가적으로 60분까지 확장할 수 있습니다.
3. AWS Lambda vs Azure Functions 비교
AWS Lambda와 Azure Functions는 기본적으로 서버리스 방식으로 AI 모델을 배포할 수 있도록 설계되어 있지만, 몇 가지 차이점이 있습니다.
| 항목 | AWS Lambda | Azure Functions |
|---|---|---|
| 실행 시간 제한 | 최대 15분 | 기본 5분, 프리미엄 플랜에서 60분 |
| 메모리 제한 | 최대 10GB | 최대 14GB |
| 컨테이너 지원 | 제한적 (Lambda Layers 활용) | 완전한 Docker 지원 |
| 트리거 옵션 | API Gateway, S3, DynamoDB 등 | HTTP, Blob Storage, Event Grid 등 |
| 비용 구조 | 사용량 기반 과금, 무료 사용량 제공 | 사용량 기반 과금, 일정 시간 무료 사용량 제공 |
일반적으로 AWS Lambda는 간단한 AI 추론 서비스나 이벤트 기반 데이터 처리가 필요한 경우에 적합하며 , Azure Functions는 컨테이너 배포가 필요한 복잡한 AI 모델 운영 환경에서 더 유용하게 활용이 될 수 있습니다.
각각의 클라우드 플랫폼의 서버리스 컴퓨팅 서비스에 대한 특징을 함께 파악해 보았습니다. 다시 정리하여 보자면, AWS Lambda는 빠른 배포와 간단한 관리가 가능하며, Azure Functions는 유연하게 배포할 수 있는 옵션을 제공하여 다양한 환경에서 활용할 수 있습니다. 해당 내용을 참고하여, AI 모델의 크기와 사용 패턴에 따라 적절한 서버리스 솔루션을 선택하여 효율적인 운영을 이어나가기를 바라는 마음으로 포스팅을 마치겠습니다.