AWS 아키텍처
AI & 엔터프라이즈를 위한 설계
AWS는 가장 폭넓은 AI/ML 서비스, 가장 넓은 글로벌 인프라, 가장 성숙한 엔터프라이즈 기능을 갖춘 가장 포괄적인 클라우드 플랫폼입니다. 저희는 AI 학습, 실시간 데이터 처리, IoT/로보틱스 워크로드에 최적화된 AWS 아키텍처를 설계합니다.
AI 워크로드를 위한 AWS 서비스
Amazon SageMaker
모델 구축부터 학습, 프로덕션 배포까지 지원하는 가장 완성도 높은 ML 플랫폼입니다. 저희는 데이터 과학 팀을 위해 SageMaker Studio를 구성하고, GPU 클러스터에 분산 학습 환경을 갖추고, Model Registry로 MLOps 파이프라인을 구현하며, 오토스케일링 엔드포인트를 배포합니다. ML 수명 주기 전체를 관리합니다.
Amazon Bedrock
통합 API 하나로 파운데이션 모델(Claude, Llama, Titan)을 사용할 수 있습니다. 자사 데이터로 파인튜닝하고, 프라이빗하게 배포하며, 엔터프라이즈 보안을 유지합니다. 인프라를 따로 관리할 필요가 없습니다.
Amazon Q
비즈니스 데이터와 연결되는 기업용 AI 어시스턴트입니다. 퍼블릭 모델에 데이터를 노출하지 않고 직원용 맞춤형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
Amazon Textract
문서에서 텍스트, 표, 양식을 자동으로 추출합니다. 송장 처리, 계약서 분석, 문서 디지털화 프로젝트에 적합합니다.
Amazon Transcribe
사용자 지정 어휘를 지원하는 음성 텍스트 변환 서비스입니다. 베트남어, 영어, 한국어를 비롯해 100개 이상의 언어를 지원하며 콜센터 분석과 회의록 작성에 활용됩니다.
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프로젝트 내용을 알려 주시면 24시간 이내에 답변드리겠습니다.
Kinesis로 처리하는 실시간 데이터
텔레메트리, 분석, AI 추론에 필요한 이벤트를 초당 수백만 건씩 처리합니다.
Kinesis Data Streams
스트리밍 데이터를 실시간으로 수집하고 처리합니다. 처리량에 맞춰 샤드를 구성하고, 보존 기간을 설정하며, 여러 소비자를 위한 향상된 팬아웃을 활성화합니다.
Kinesis Data Analytics
스트리밍 데이터에 SQL이나 Apache Flink를 실행합니다. 인프라를 관리하지 않고도 실시간 집계, 이상 탐지, 패턴 매칭이 가능합니다.
Kinesis Data Firehose
스트리밍 데이터를 S3, Redshift, Elasticsearch, Splunk로 적재합니다. 배치, 압축, 암호화가 자동으로 이루어져 별도로 관리할 필요가 없습니다.
로보틱스 연동을 위한 AWS IoT
AWS IoT Greengrass
클라우드 기능을 엣지 디바이스와 로봇에 배포합니다. Lambda 함수를 로컬에서 실행하고, 연결되면 클라우드와 동기화하며, 디바이스에서 ML 추론을 수행합니다. 로컬 처리와 클라우드 오케스트레이션이 모두 필요한 자율이동로봇(AMR), 산업용 로봇 팔, 휴머노이드 시스템에 적합합니다.
로봇 플릿 관리 • 실시간 경로 계획 • 엣지 비전 처리 • 예지 정비 • 다중 로봇 협업
AWS IoT Core
수십억 대의 디바이스를 안전하게 연결합니다. MQTT, HTTP, WebSocket 프로토콜을 지원하며, 디바이스 섀도로 상태를 관리하고 규칙 엔진으로 메시지를 라우팅합니다.
AWS RoboMaker
로보틱스 애플리케이션을 위한 시뮬레이션 환경입니다. 실제 하드웨어에 배포하기 전에 시뮬레이션으로 로봇 소프트웨어를 테스트할 수 있으며, ROS 연동이 포함되어 있습니다.
AWS Panorama
엣지에서 실행하는 컴퓨터 비전입니다. 카메라와 엣지 어플라이언스에 비전 모델을 배포해 품질 검사, 안전 모니터링, 재고 추적에 활용합니다.
AWS IoT SiteWise
산업 장비 데이터를 수집하고 분석합니다. OPC-UA 연동, 자산 모델링, 제조 운영용 대시보드를 제공합니다.
AI 학습용 GPU 인스턴스
| 인스턴스 유형 | GPU | GPU 메모리 | 적합한 용도 | 스팟 절감률 |
|---|---|---|---|---|
| p5.48xlarge | 8x H100 | 640 GB HBM3 | 대형 모델 학습 (70B+) | 최대 90% |
| p4d.24xlarge | 8x A100 | 320 GB HBM2e | 모델 학습 및 파인튜닝 | 최대 70% |
| g5.xlarge | 1x A10G | 24 GB GDDR6 | 추론 및 소규모 학습 | 최대 70% |
| inf2.xlarge | 1x Inferentia2 | 32 GB | 비용 최적화 추론 | 최대 50% |
| trn1.32xlarge | 16x Trainium | 512 GB HBM | 비용 최적화 학습 | 최대 50% |