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생성형 AI의 급속한 발전과 함께 대규모 언어 모델(LLM)은 기업 디지털 전환의 새로운 동력으로 떠올랐습니다. 그러나 LLM을 비즈니스 시나리오에 실제로 적용하는 것은 단순히 채팅 인터페이스를 연결하는 것만큼 간단하지 않습니다. 데이터 보안, 모델 선택, 비용 관리, 시스템 통합은 기업이 실무에서 직면해야 하는 중요한 과제입니다.

Amazon Elastic Block Store(EBS)는 Amazon EC2와 함께 사용하도록 설계된 고성능의 사용하기 쉬운 블록 스토리지 서비스입니다. EBS 볼륨을 사용하면 프로덕션 환경에서 실행 중인 중요 애플리케이션에 영향을 주지 않고 볼륨 유형의 동적 확장, 용량 증가 및 프로비저닝된 IOPS 변경이 가능합니다. 여러 EBS 볼륨을 동일한 EC2 인스턴스에 마운트하거나 다중 연결 기능을 통해 여러 인스턴스에 동시에 마운트할 수 있습니다.

디지털화의 물결 속에서 기업들은 애플리케이션 로그, 사용자 행동 데이터, IoT 기기 데이터, 비즈니스 이벤트 스트림 등 다양한 데이터 소스를 활용하고 있습니다. 이러한 데이터를 효율적이고 안정적으로 수집, 전송, 활용하는 것은 기업이 데이터 기반 의사결정을 실현하는 데 매우 중요해졌습니다. AWS 공식 인증 리셀러인 "On the Cloud"는 기업 고객이 클라우드 환경에서 유연하고 확장 가능한 데이터 처리 파이프라인을 구축할 수 있도록 지원하며, 스트리밍 데이터 구현에 최적화된 솔루션으로 Amazon Kinesis Data Firehose(Firehose)를 제공합니다.

대규모 모델(LLM), 생성형 AI, 검색 증강(RAG)의 빠른 도입으로 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션 아키텍처의 핵심 구성 요소가 되고 있습니다. 지능형 질문 답변, 의미 검색, AI 에이전트, 멀티모달 검색 등 모든 분야는 벡터 임베딩의 효율적인 저장과 유사성 검색에 필수적입니다.

AWS에서는 다양한 가상 머신 사양을 유연하게 선택하고 비즈니스 변화에 따라 리소스를 자동으로 확장할 수 있어 기존 데이터 센터의 고정된 구성보다 효율적입니다. 하지만 다양한 워크로드에 가장 적합한 인스턴스 유형을 선택하는 것은 쉽지 않습니다. 수동 판단은 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 오류 발생 가능성도 높습니다. 사용자가 더욱 정확한 리소스 결정을 내릴 수 있도록 AWS는 리소스 사용량을 분석하고 최적화 제안을 제공하도록 특별히 설계된 지능형 서비스인 Compute Optimizer를 제공합니다.