에서 에이전트 AI를 위한 서버리스 아키텍처 구축 AWS - AWS 권장 가이드
대상 독자목표이 콘텐츠 시리즈 정보서버리스 AI의 비즈니스 사례AWS 서비스 서버리스 AI 지원

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에서 에이전트 AI를 위한 서버리스 아키텍처 구축 AWS

Aaron Sempf, Amazon Web Services

2026년 1월(문서 기록)

AI와 서버리스 컴퓨팅의 융합은 현대 엔터프라이즈 아키텍처의 환경을 재구성하고 있습니다. 이에 대응하여 조직은 대규모로 지능형 기능을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 운영 오버헤드를 줄이고, 혁신을 가속화하고, 사용자 행동 및 시스템 이벤트에 실시간으로 적응할 수 있는 애플리케이션을 배포해야 한다는 부담이 커지고 있습니다.

의 서버리스 AI는 지능형 적응형 클라우드 네이티브 시스템으로의 근본적인 전환을 AWS 나타냅니다. 조직은 올바른 전략과 도구를 사용하여 더 빠른 혁신 주기, 비용 절감, 확장성을 실현할 수 있습니다. 이 접근 방식은 차세대 엔터프라이즈 컴퓨팅의 최전선에 있습니다. AWS 는 완전 관리형 AI 서비스와 이벤트 기반 서버리스 인프라의 조합을 통해 이러한 전환을 가능하게 합니다.

이 가이드에서는 AI 네이티브 서버리스 아키텍처를 구축하기 위한 전략적 및 기술적 기반을 간략하게 설명합니다 AWS. 이러한 아키텍처는 확장 가능하고 비용 효율적이며 인프라 관리의 복잡성 없이 실시간 인텔리전스를 제공할 수 있습니다.

대상 독자

이 가이드는 최신 클라우드 네이티브 애플리케이션 내에서 AI 기반 소프트웨어 에이전트의 성능을 활용하려는 아키텍트, 개발자 및 기술 리더를 위한 것입니다.

목표

이 가이드는 다음을 수행하는 데 도움이 됩니다.

  • 에이전트 AI 솔루션 개발에 사용할 수 있는 AWS 네이티브 서비스 이해

  • 클라우드 규모의 안정성으로 에이전트 AI 운영

  • AI 실행을 비즈니스 성과 및 비용 모델에 맞게 조정

  • 안전하고 통제된 AI 채택을 위한 프레임워크 설정

이 콘텐츠 시리즈 정보

이 가이드는 에이전트 AI on에 대한 시리즈의 일부입니다 AWS. 자세한 내용과이 시리즈의 다른 가이드를 보려면 AWS 권장 가이드 웹 사이트의 Agentic AI를 참조하세요.

서버리스 AI의 비즈니스 사례

서버리스 컴퓨팅은 최신 AI 워크로드에 이상적인 기반을 제공합니다. AI 애플리케이션은 특히 사기 탐지, 추천 엔진, 문서 요약, 고객 서비스 자동화와 같은 사용 사례에서 간헐적이고 컴퓨팅 집약적인 추론을 필요로 하는 경우가 많습니다. 예측할 수 없거나 급증하는 워크로드를 관리할 때 기존 인프라 모델은 비용이 많이 들고 운영상 복잡할 수 있습니다.

반면 서버리스 아키텍처는 상당한 이점을 제공합니다. 자동으로 확장되고, 온디맨드 실행되며, 운영 오버헤드를 줄이고, 사용된 리소스에 대해서만 요금을 부과합니다. 이러한 기능을 통해 서버리스 아키텍처는 AI를 최신 클라우드 네이티브 애플리케이션에 임베딩하는 데 적합합니다.는 서버리스 및 AI 기능을 결합하는 포괄적인 서비스 포트폴리오를 AWS 제공합니다. 이러한 서비스에는 Amazon SageMaker Serverless Inference와 완전 관리형 API 기반 인터페이스를 통해 파운데이션 모델에 대한 액세스를 제공하는 Amazon Bedrock이 포함됩니다. Amazon Bedrock AgentCore는 자율 에이전트를 구축, 배포 및 관리하기 위한 전체 런타임으로 Amazon Bedrock을 모델 액세스 이상으로 확장합니다.

또한 민첩하고 비용 정렬된 프로덕션 지원 AI 시스템을 개발할 수 AWS Lambda AWS Step Functions 있습니다. Amazon Bedrock, SageMaker Serverless Inference 및 AgentCore와 같은 서비스와 페어링하면 통합 추론, 메모리 및 커넥터 기능을 제공하므로 개발자는 AWS 서비스 및 외부 시스템에서 계획, 조치 및 협업할 수 있는 에이전트를 생성할 수 있습니다. 이러한 도구는 모두 서버리스 이벤트 기반 아키텍처 내에서 AI 워크로드를 강력하게 지원합니다.

AI 워크로드, 특히 추론은 예측할 수 없고 급증하는 경우가 많습니다. 기존 아키텍처에서는 이로 인해 인프라가 과다 프로비저닝되고 비용이 증가하며 규모 조정이 복잡해집니다. 서버리스 모델은 다음을 제공하여 이러한 문제를 해결합니다.

  • 탄력적 확장성 - 리소스는 수요에 따라 자동으로 확장됩니다.

  • 비용 최적화 - 유휴 컴퓨팅에는 요금이 부과되지 않습니다. 실행 시간에 대해서만 비용을 지불합니다.

  • 운영 오버헤드 감소 - 운영 감소, 관리 감소, 다른 기술, 프로세스 또는 리소스에 대한 종속성 감소.

  • 시장 출시 시간 단축 - 개발자는 서버를 관리하는 대신 비즈니스 로직과 모델 성능에 집중할 수 있습니다.

  • 고가용성 및 기본 제공 복원력 - AWS 서버리스 서비스는 기본적으로 이러한 기능을 제공합니다.

이러한 기능을 통해 서버리스는 사기 탐지 및 맞춤형 권장 사항부터 문서 분석 및 대화형 AI에 이르기까지 다양한 사용 사례에 AI 모델을 배포하는 데 자연스럽게 적합합니다.

AWS 서비스 서버리스 AI 지원

AWS 는 팀이 애플리케이션에 인텔리전스를 내장하고, 워크플로를 오케스트레이션하고, 인프라를 관리하지 않고도 이벤트에 대응할 수 있도록 지원하는 강력한 관리형 서비스 제품군을 제공합니다.

  • 를 사용하면 서버를 프로비저닝하지 않고도 대규모로 이벤트 기반 컴퓨팅 워크로드를 실행할 AWS Lambda수 있습니다. AI 사전 및 사후 처리와 경량 추론 로직에 적합합니다.

  • Amazon SageMaker Serverless Inference를 사용하여 자동 조정 및 유휴 요금 없이 실시간 예측을 위한 기계 학습(ML) 모델을 배포합니다.

  • Amazon Bedrock은 생성형 AI 워크로드를 위한 단일 API를 통해 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, DeepSeek, Luma AI, MetaMistral AI, poolside (제공 예정), Stability AI, TwelveLabsWriter, 및 Amazon과 같은 선도적인 AI 회사의 파운데이션 모델에 대한 액세스를 제공합니다.

  • Amazon Bedrock Agents를 사용하면 모델이 자연어를 사용하여 작업을 통해 함수 호출 및 추론을 오케스트레이션하는 AI 기반 워크플로를 구축할 수 있습니다.

  • Amazon Bedrock AgentCore는 다중 에이전트 시스템 구축 및 확장을 간소화하는 기본 런타임, 메모리 및 커넥터 기능을 제공합니다. AgentCore를 서버리스 설계에 통합하면 개발자는 사용자 지정 오케스트레이션 또는 상태 처리를 관리 AWS 하지 않고도 기본적으로에 적응형 컨텍스트 인식 에이전트를 구축할 수 있습니다.

  • Amazon EventBridge를 사용하면 AI 워크플로를 자동으로 트리거하는 느슨하게 결합된 이벤트 기반 아키텍처를 구축할 수 있습니다.

  • AWS Step Functions를 사용하여 다단계 AI 파이프라인을 오케스트레이션하고 시각적 워크플로 AWS 서비스 를 사용하여 연결합니다.

  • AWS IoT Greengrass 및 Lambda@Edge를 사용하면 IoT 및 글로벌 애플리케이션에서 지연 시간이 짧은 추론을 위해 엣지에 모델과 로직을 배포할 수 있습니다.