클라우드 컴퓨팅과 인공지능의 긴밀한 통합을 통해 Amazon SageMaker는 기업이 머신 러닝 모델을 구축하고 배포하는 데 중요한 플랫폼이 되었습니다. AWS의 관리형 머신 러닝 서비스인 SageMaker는 데이터 준비, 모델 학습부터 모델 배포까지 전체 프로세스에 대한 지원을 제공합니다. 이 글에서는 SageMaker의 가격 책정 모델, 주요 구성 요소 비용 및 최적화 방법을 심층적으로 분석하여 과학적으로 비용을 관리하고 AI 프로젝트의 최대 이점을 얻는 데 도움을 드립니다.
SageMaker 소개
Amazon SageMaker는 개발자가 지루한 인프라를 관리하지 않고도 머신 러닝 모델을 신속하게 구축, 학습, 배포할 수 있도록 돕는 원스톱 머신 러닝 플랫폼입니다. SageMaker는 학습 작업, 추론 엔드포인트, 노트북 인스턴스, 자동 모델 튜닝 등 여러 구성 요소로 이루어져 있습니다. 각 링크에는 해당 청구 기준이 있습니다.
SageMaker 가격 개요
SageMaker의 수수료 구조는 주로 다음 차원을 기반으로 합니다.
- 컴퓨팅 리소스(인스턴스 유형 및 사용 시간)
- 저장 리소스(데이터 및 모델 저장)
- 데이터 전송(지역 간 및 인터넷 인바운드 및 아웃바운드 트래픽)
- 추가 기능(자동 튜닝, 노트북 인스턴스, 실험 관리)
사용하는 기능이 많아지고, 운영하는 기간이 길어질수록 당연히 비용도 높아집니다.
SageMaker의 주요 구성 요소 및 비용
1. 훈련 예제
모델 학습은 머신 러닝의 핵심입니다. SageMaker는 CPU, GPU, 고성능 가속기 등 다양한 인스턴스를 제공합니다. 일반적인 인스턴스 유형과 그 특성:
- ml.m5.xlarge(CPU): 가벼운 훈련에 적합하며, 단위 가격이 낮습니다.
- ml.p3.2xlarge(GPU, NVIDIA V100): 딥러닝 모델 학습에 적합하고 성능이 뛰어나며 가격이 비교적 높습니다.
- ml.g4dn.xlarge(GPU, NVIDIA T4): 추론 및 일부 학습 작업에 적합하며 가격은 중간 수준입니다.
교육 비용은 인스턴스 시간당으로 청구됩니다. 예를 들어, ml.p3.2xlarge의 비용은 시간당 약 $3.82입니다. 훈련 작업에 시간이 오래 걸릴수록 비용은 더 많이 듭니다.
2. 추론 엔드포인트
실시간 또는 일괄 추론을 위한 모델 배포. 추론 엔드포인트 유형은 학습과 유사하며, 가격은 인스턴스 사양과 런타임에 따라 결정됩니다. 서버리스 추론은 요청 수에 따라 요금이 부과되므로 트래픽 변동이 크고 요청 볼륨이 작은 시나리오에 적합합니다.
3. 노트북 인스턴스
개발 및 디버깅에 사용되며, 인스턴스 유형과 실행 시간에 따라 요금이 청구됩니다. 대화형 데이터 탐색 및 모델 개발에 적합합니다.
4. 보관
훈련 데이터와 모델 파일은 일반적으로 Amazon S3에 저장되며, S3 요금은 저장 용량과 액세스 빈도에 따라 결정됩니다. 노트북 인스턴스와 교육 작업에 필요한 임시 저장소는 Amazon EBS를 사용하며 이에 대한 요금도 청구됩니다.
SageMaker 가격 책정 예시
학습 실행에 ml.p3.2xlarge 인스턴스가 사용되고 10시간이 걸린다고 가정하면 학습 비용은 대략 다음과 같습니다.
세게 때리다
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10시간 × $3.82/시간 = $38.2
실시간 추론에는 ml.m5.large 인스턴스가 사용되며, 시간당 약 $0.11의 요금이 청구됩니다. 하루 24시간 운영한다면 월 이용료는 다음과 같습니다.
세게 때리다
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$0.11 × 24 × 30 ≈ $79.2
SageMaker 비용 최적화를 위한 실용적인 전략
- 스팟 인스턴스를 사용한 훈련
- Spot 인스턴스의 가격은 On-Demand 인스턴스보다 최대 90% 저렴하며, 중단 가능한 교육 작업에 적합합니다.
- 인스턴스 유형을 적절히 선택하세요
- 작업 요구 사항에 따라 모델을 선택하고 과도한 구성을 피하세요.
- 자동 스케일링
- 추론 엔드포인트를 사용하면 자동 확장을 통해 유휴 리소스의 낭비를 줄일 수 있습니다.
- 정기적으로 리소스를 정리하세요
- 사용하지 않는 노트북 인스턴스, 엔드포인트 및 스토리지 볼륨을 종료합니다.
- 내장된 모니터링 도구 활용
- CloudWatch를 통해 리소스 사용량을 모니터링하고 시기적절하게 조정합니다.
SageMaker 가격 세부 정보
1. 보관료
SageMaker 학습 및 배포 중에는 두 가지 주요 유형의 스토리지 리소스가 사용됩니다.
- 아마존 S3: 훈련 데이터 세트, 모델 출력 파일 및 로그를 저장하는 데 사용됩니다. S3 요금은 저장 용량과 데이터 전송량을 기준으로 부과됩니다. 가격은 지역마다 약간씩 다릅니다. 일반적으로 표준 저장 비용은 GB당 월 $0.023입니다.
- Amazon EBS(Elastic Block Storage): 훈련 및 추론 인스턴스에 바인딩된 스토리지 볼륨으로, 운영 체제와 임시 파일을 저장합니다. EBS 볼륨의 유형과 크기는 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. 일반적으로 사용되는 gp3 볼륨의 가격은 약 $0.08/GB/월입니다.
데이터 저장 전략을 적절히 계획하는 것이 중요합니다. 예를 들어:
- 학습 데이터 양이 많을 경우 S3 아카이브 스토리지(Glacier)를 사용하여 콜드 데이터를 저장하여 저장 비용을 줄일 수 있습니다.
- 학습 과정에서는 자원 낭비를 피하기 위해 EBS 용량을 합리적으로 할당하고, 사용되지 않는 용량은 적절한 시기에 정리합니다.
2. 데이터 전송 요금
AWS 지역 내 데이터 전송은 일반적으로 무료이지만, 지역 간 전송 및 인터넷 송신에는 추가 요금이 부과됩니다. 특히:
- S3에 훈련 데이터를 업로드하면 업로드 트래픽이 생성됩니다.
- 일반적으로 동일한 지역 내에서는 S3에서 교육 인스턴스로 데이터를 읽고 쓰는 작업은 무료이지만, 여러 지역을 호출하는 경우 요금이 부과됩니다.
- 추론 서비스가 외부 API나 데이터 소스를 호출할 때 유출 트래픽 요금이 발생합니다.
기업은 지역 간 데이터 접근을 최소화하고, 적절한 지역 배포 서비스를 선택하고, 불필요한 전송 비용을 피해야 합니다.
포괄적인 애플리케이션 시나리오 분석: 엔터프라이즈 AI 구현에서 SageMaker의 비용 고려 사항
인공지능이 다양한 산업에 침투함에 따라 SageMaker는 많은 일반적인 시나리오에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 각 시나리오에 해당하는 비용 구조를 이해하면 사전에 예산 계획을 세우는 데 도움이 됩니다.
1. 이미지 인식 및 비디오 분석
이러한 시나리오에는 일반적으로 많은 양의 GPU 학습 리소스가 필요하며, 실시간 추론에 고성능 인스턴스를 사용할 수도 있습니다.
- 훈련 비용은 총 비용의 70% 이상에 달할 정도로 높은 비중을 차지합니다.
- 스팟 인스턴스와 결합하여 훈련 비용을 절감할 수 있습니다.
- 실시간 추론 엔드포인트는 유휴 리소스의 낭비를 방지하기 위해 비즈니스 요구 사항에 따라 자동으로 확장됩니다.
2. 자연어 처리(NLP)
텍스트 분류 및 감정 분석과 같은 NLP 모델은 일반적으로 계산 요구 사항이 약간 낮고 보통 크기가 더 작습니다.
- 훈련에는 CPU나 하위 사양의 GPU 인스턴스를 사용할 수 있습니다.
- 추론 서비스는 Serverless Endpoint를 사용하는데, 이는 저주파 통화에 적합하며 지속적인 결제에 대한 부담을 줄여줍니다.
- 자동 모델 튜닝 기능(Autopilot)은 빠른 반복에 적합하지만 비용이 비교적 높습니다.
3. 예측 분석 및 시계열
재무적 위험 관리 및 장비 고장 예측과 같은 시나리오는 높은 정확도와 낮은 지연 시간에 초점을 맞춥니다.
- GPU는 종종 모델 정확도를 높이기 위해 학습에 사용됩니다.
- 추론 엔드포인트는 낮은 지연 시간을 요구하고 지속적으로 실행되어야 하므로 상대적으로 높은 비용이 발생합니다.
- 모델 모니터링과 자동 알람을 결합하여 적시에 데이터 드리프트를 감지합니다.
SageMaker 비용을 과학적으로 모니터링하고 제어하는 방법
예상치 못한 요금 급증을 피하려면 클라우드 리소스 사용을 적절히 제어하는 것이 중요합니다. 다음은 몇 가지 실용적인 제안입니다.
- 예산 알림 활성화: AWS Cost Explorer에서 예산 임계값을 설정하고 이를 초과하는 경우 시기적절하게 조정합니다.
- 태그 관리 사용: 다양한 프로젝트, 팀, 환경에 라벨을 지정하고, 각 부분의 비용을 계산하고, 정확하게 제어합니다.
- 유휴 리소스를 정기적으로 감사하세요: AWS Trusted Advisor와 비용 이상 감지 기능을 사용하면 종료되지 않은 추론 엔드포인트나 너무 큰 스토리지 볼륨을 자동으로 검색할 수 있습니다.
- 로그 데이터 생성 빈도 검토: CloudWatch 모니터링 및 로그 데이터가 너무 많으면 비용도 증가합니다. 샘플링 속도와 보존 기간을 합리적으로 구성하세요.
향후 전망: SageMaker 가격 동향 및 새로운 기능
AWS는 SageMaker 기능을 지속적으로 강화하고 가격 구조를 최적화하고 있습니다. 미래에는 다음과 같은 추세가 나타날 수 있습니다.
- 더 많은 서버리스 옵션: 추론 서비스의 임계값을 낮추고 소규모 애플리케이션의 비용을 절감합니다.
- 하이브리드 클라우드 및 엣지 배포 지원: 지연 시간에 민감한 요구 사항을 충족하기 위해 에지 시나리오에 대한 가격을 최적화합니다.
- AI 서비스 패키징 솔루션: 다른 AWS AI 서비스와 결합된 패키지 가격 책정이 출시되어 전반적인 기업 조달이 용이해졌습니다.
- 스마트 비용 최적화 도구: AI를 활용하여 리소스 사용량을 예측하고 자동으로 조정하여 비용을 더욱 절감합니다.
