Orchestrating SageMaker AI endpoint auto scaling with AWS CDK

AWS에서 인공신경망 모델을 서비스할 때 자동으로 서버 용량을 조절해 주는 기능, 자주 쓰시죠? 그런데 갑자기 이런 설정을 바꾸려고 할 때 배포가 실패하거나 오류가 나서 당황스러웠던 적 없으신가요?

인공지능 엔드포인트를 업데이트할 때 기존 방식대로 하면 시스템이 서로 꼬이면서 에러가 발생하거나, 심한 경우 복구하기 힘든 상태가 되기도 해요. 오늘은 이 문제를 깔끔하게 해결하는 방법을 소개해 드릴게요.

전체 글 정리

엔드포인트 업데이트의 숨은 함정

• AWS의 배포 도구로 인공지능 엔드포인트의 사양이나 환경 변수를 바꾸려고 하면, 자동 확장 기능과 충돌이 일어납니다.
• 시스템이 자동 확장 대상을 등록 해제하지 않은 채 업데이트를 시도하기 때문에 배포가 거부되거나 에러가 발생해요.
• 수동으로 해결하려다 보면 자동 확장 기능이 풀려버리거나 롤백마저 실패해 복구가 어려워질 수 있습니다.

재사용 가능한 CDK 구조로 해결하기

• AWS CDK의 커스텀 리소스를 활용해 엔드포인트 업데이트 전후로 자동 확장 대상의 등록 해제와 재등록을 자동으로 조율합니다.
• 명시적인 순서 지정을 통해 엔드포인트가 완전히 준비된 상태에서만 안전하게 자동 확장이 다시 연결되도록 만들어요.
• 설정값이 바뀔 때만 작동하는 해시 값을 이용해 수동 개입 없이 한 번에 배포를 완료할 수 있습니다.

백그라운드에서 안전하게 진행되는 과정

• 비동기 완료 패턴을 사용해 긴 시간 동안 대기해야 하는 작업도 타임아웃 걱정 없이 안정적으로 처리합니다.
• 스택을 삭제할 때도 자동 확장 대상과 정책이 깔끔하게 정리되어 불필요한 리소스가 남지 않아요.

이용 방법 / 활용 방안

• 새로운 프로젝트를 시작할 때: 제공되는 예제 스택을 그대로 가져와서 안전한 자동 확장 환경을 구축해 보세요.
• 기존 프로젝트에 적용할 때: 관련 디렉토리 구조를 프로젝트에 복사해 넣는 것만으로도 기존 엔드포인트 리소스와 쉽게 결합할 수 있습니다.
• 설정 파일 관리하기: 엔드포인트 사양과 자동 확장 설정을 하나의 설정 파일에서 함께 관리하면 변경 사항이 생겼을 때 전체 흐름이 자연스럽게 연동됩니다.

오늘 준비한 내용은 여기까지예요. 여러분은 인공지능 배포 자동화를 하면서 어떤 점이 가장 까다로우셨나요?