코드형 인프라 - AWS 권장 가이드
AWS 서비스 에서 서버리스 AI의 IaC 배포용 AWS서버리스 AI 프로젝트의 IaC 모범 사례예: 서버리스 AI 어시스턴트의 버전 배포서버리스 AI의 IaC 배포 요약

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코드형 인프라

서버리스 AI 시스템이 확장됨에 따라 클라우드 인프라 프로비저닝, 관리 및 진화의 복잡성이 빠르게 증가합니다. APIs, AWS Lambda 함수, Amazon Bedrock 에이전트, IAM 역할 및 상태 시스템의 수동 설정은 오류가 발생하기 쉽고 반복할 수 없으며 대규모로 규정을 준수하지 않습니다.

코드형 인프라(IaC)는 모든 인프라 구성 요소가 다음과 같은 기본 원칙입니다.

  • 버전 관리형

  • 환경 간 반복 가능

  • 감사 및 검토 가능

  • 모듈식 및 테스트 가능

기업은 IaC를 채택하여 자동화뿐만 아니라 서버리스 AI 워크로드 배포 및 운영에 대한 거버넌스, 속도 및 복원력을 확보합니다.

AWS 서비스 에서 서버리스 AI의 IaC 배포용 AWS

다음 AWS 서비스 및 타사 도구는에서 서버리스 AI의 IaC 배포를 지원하고 인프라 배포를 위한 기본 AWS 기능을 AWS AWS CloudFormation AWS CDK AWS SAM 제공합니다.는 널리 사용되는 타사 솔루션을 HashiCorp Terraform 제공합니다. 각 에는 고유한 장점이 있으며 다양한 팀 요구 사항 및 사용 사례에 적합합니다.

CloudFormation

CloudFormation은 인프라를 구조화된 JSON 또는 YAML 템플릿으로 정의할 수 있는 선언적인 기본 IaC 서비스입니다.

CloudFormation의 장점은 다음과 같습니다.

  • 매우 안정적이고 성숙하며 모든에서 광범위하게 지원됨 AWS 서비스

  • 통합 롤백 및 드리프트 감지

  • 관리형 스택 및 변경 세트로 더 안전한 배포 가능

  • 시각적 추적을 AWS Management Console 위해에서 직접 지원됨

CloudFormation은 다음 요구 사항에 적합합니다.

  • 세분화된 제어 기능을 갖춘 감사 가능한 명시적 템플릿이 필요한 팀

  • 코드 추적성이 필수인 규제 환경

  • DevOps 파이프라인이 엄격한 홍보 워크플로를 적용하는 환경

AWS CDK

AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)는 오픈 소스 프레임워크입니다. 를 사용하면 AWS CDK, TypeScript, Python Java또는 C#과 같은 친숙한 프로그래밍 언어를 사용하여 AWS 인프라를 정의할 수 있습니다.

의 장점은 다음과 AWS CDK 같습니다.

  • 코드에서 루프, 조건부 및 추상화 사용을 지원하는 필수 및 선언적 하이브리드

  • 많은 구문 및 재사용 가능한 패턴의 가용성

  • 개발자가 더 쉽게 채택할 수 있음(코드 우선 사고 방식)

  • 환경 인식 스택을 사용하여 다중 환경 배포 활성화

AWS CDK 는 다음 요구 사항에 적합합니다.

  • 강력한 소프트웨어 엔지니어링 기술을 갖춘 팀

  • 동적 인프라 생성이 필요한 사용 사례

  • 구문 재사용, 사용자 지정 및 빠른 반복과 관련된 프로젝트

AWS SAM

AWS Serverless Application Model (AWS SAM)는 Lambda, Amazon API Gateway 및와 같은 서버리스 애플리케이션을 정의하는 데 최적화된 CloudFormation 확장입니다AWS Step Functions.

의 장점은 다음과 AWS SAM 같습니다.

  • Lambda 기반 파이프라인에 이상적인 최소 구문

  • 로컬 에뮬레이션 및 디버깅에 대한 기본 지원

  • 배포, 테스트 및 패키지 워크플로를 간소화하는 통합 명령줄 인터페이스(CLI)

AWS SAM 는 다음 요구 사항에 적합합니다.

  • 주로 Lambda, API Gateway 및 Amazon Bedrock에 초점을 맞춘 중소 규모의 프로젝트

  • 기본 제공 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD)를 지원하는 간단한 YAML 기반 템플릿을 원하는 팀

Terraform

HashiCorp Terraform는 코드를 사용하여 클라우드 인프라 및 리소스를 프로비저닝하고 관리하는 데 도움이 되는 IaC 도구입니다.

의 장점은 다음과 Terraform 같습니다.

  • 멀티클라우드 시나리오에 이상적인 AWS 그 이상의 광범위한 공급자 에코시스템

  • 풍부한 상태 관리 및 종속성 그래프 해상도

  • DevOps 우선 문화가 있고 GitOps 워크플로를 사용하는 기업에서 인기 있음

Terraform는 다음 요구 사항에 적합합니다.

  • 기존 Terraform 투자가 있는 팀

  • 서비스형 소프트웨어(SaaS) 도구와 통합된 멀티클라우드 배포 또는 AWS 네이티브 서비스

  • 팀 간 일관성을 Terraform 위해를 표준화하는 조직

서버리스 AI 프로젝트의 IaC 모범 사례

서버리스 AI 프로젝트에서 IaC를 구현할 때는 다음 모범 사례와 그 중요성을 고려하세요.

  • 모든 버전 제어 - 재현성을 보장하고 롤백을 활성화하며 Git을 통한 변경 승인을 지원합니다.

  • 환경별 스택 사용 - 개발, 테스트 및 프로덕션 배포를 원활하게 분리합니다. 실수로 인한 교차 오염을 방지합니다.

  • 인프라 모듈화 - 재사용을 장려하고, 온보딩 속도를 높이며, 변경 사항의 폭발 반경을 줄입니다(예: Amazon Bedrock Agents용 모듈 하나와 EventBridge 규칙용 모듈 하나).

  • 파라미터화 및 태그 사용 - 동적 스택 동작 및 비용 추적을 활성화합니다. 결제 및 Amazon CloudWatch의 관찰성을 개선합니다.

  • IaC를 CI/CD에 통합 - 배포 중에 인프라 업데이트를 자동화하여 앱과 인프라가 동기화되도록 합니다.

  • 스키마 검증 및 린팅 적용 - 배포 오류를 방지하고 팀 기여도 전반에 걸쳐 일관성을 적용합니다.

  • 드리프트 감지 및 감사 추적 구현 - 인프라가 예상 정의와 일치하고 규정 준수 검토를 간소화할 수 있도록 지원합니다(예: CloudFormation 드리프트 감지 또는 Terraform 상태 검증 사용).

예: 서버리스 AI 어시스턴트의 버전 배포

AWS CDK 또는 CloudFormation을 사용하면 Amazon Bedrock으로 구동되는 지원 어시스턴트에 다음이 포함될 수 있습니다.

  • API Gateway 엔드포인트

  • Lambda에 기반을 둔 세 가지 도구가 있는 Amazon Bedrock 에이전트

  • Amazon S3 문서를 참조하는 지식 기반

  • 대체/오류 처리를 위한 Step Functions 워크플로

  • CloudWatch 또는와 같은 로깅 및 관찰 인프라 AWS X-Ray

IaC를 사용하면 이러한 모든 요소가 리포지토리에 정의되고, CI/CD를 통해 승격되며, 모든 배포에서 버전 태그가 지정됩니다. 이 접근 방식은 전체 추적 가능성, 감사 가능성 및 필요한 경우 롤백을 제공합니다.

서버리스 AI의 IaC 배포 요약

엔터프라이즈급 서버리스 AI 시스템용 IaC는 실험을 프로덕션으로 변환하여 조직이 인프라가 다음과 같다고 확신할 수 있도록 하는 기반입니다.

  • 개발, 테스트 및 프로덕션 환경에서 일관성 유지

  • 정책, 검토 및 감사 메커니즘을 통해 관리 가능

  • AI 채택과 동일한 속도로 확장 가능

동적 구성 AWS CDK 에를 사용하든, 감사 정렬 배포에 CloudFormation을 사용하든, 집중 파이프라인 AWS SAM 에를 사용하든 IaC는 지능형 이벤트 기반 클라우드의 컨트롤 플레인입니다.