데브옵스
AWS CDK로 구축하는 Vision AI 모델 서빙 파이프라인 실전 가이드
두줄요약
AWS CDK로 Vision AI 서빙 파이프라인을 구성한 실전 사례를 다뤘습니다. 배포 자동화, 타임아웃 대응, 비용 최적화까지 운영 관점을 함께 정리했습니다.
구조와 흐름
- AWS CDK로 Vision AI 서빙용 인프라를 코드로 구성한 사례
- API Gateway, Lambda, SageMaker, S3, CloudWatch를 스택 단위로 분리해 관리
- 이미지 전처리부터 추론, 후처리까지 요청 처리 파이프라인을 설계
선택 이유
- TypeScript 기반으로 AWS 리소스 간 의존성과 환경 변수를 타입 안전하게 연결
- 스택 분리로 모델 배포와 API 변경을 독립적으로 롤백 및 재배포
성능/운영 포인트
- SageMaker 배포 대기 시간과 Lambda 타임아웃을 운영 이슈로 인식
- 이미지 리사이즈, 비동기 처리, 오토스케일링 스케줄링으로 지연과 비용을 최적화
- 데이터 캡처, X-Ray, CloudWatch 지표로 품질과 상태를 모니터링