AWS 기반과 실행·저장 서비스

개요

입력·실행·응답 조건에 맞는 AWS 기본 구성과 추론 방식을 선택한다.

먼저 최소 아키텍처와 기술 선택, 데이터·인증·최소 권한의 핵심 개념을 확인하세요.

세부 학습 목표

• 배치·실시간·비동기와 서버리스의 서로 다른 판단 축을 구별한다.
• S3·Lambda·EC2·관리형 모델 API의 책임과 고객의 보안 책임을 연결한다.

핵심 개요

AWS 구성을 볼 때 저장·계산·권한·관측을 나누어 생각합니다. S3는 객체 저장, Lambda는 이벤트 기반 함수 실행, EC2는 가상 서버 실행의 대표적인 선택지입니다. 서비스 이름만으로 AI 처리와 모델 품질이 만들어지는 것은 아닙니다.

선택에는 실행 시간·메모리·GPU·요청 빈도·운영 부담이 영향을 줍니다. 지역별 기능·쿼터·가격은 실제 배포 시 공식 문서에서 다시 확인합니다.

필요한 용어

• 객체 저장: 파일과 메타데이터를 객체 단위로 저장하는 방식
• 이벤트: 파일 추가 등 처리를 시작하게 하는 사건

작동 과정

1. 자료 저장 위치와 처리 시작 조건을 정합니다.
2. 실행 시간·메모리·가속기·부하 요구를 확인합니다.
3. 권한·실패 재시도·관측을 함께 연결합니다.

응답 시점과 서버 운영을 나눠 고르기

• 배치는 여러 입력을 모아 처리하고, 실시간은 개별 요청에 낮은 지연으로 응답하는 요구입니다. 비동기는 요청 접수와 결과 수신을 분리합니다.

  서버리스는 서버 용량 관리의 부담을 줄이는 운영 방식입니다. 응답 시점과 다른 축이므로 ‘서버리스이면 배치’처럼 연결하지 않습니다. 동기·비동기 지원과 제한은 서비스마다 확인합니다.

• S3는 입력·결과 저장, Lambda는 이벤트 처리, EC2는 서버 실행을 맡는 후보입니다. 모델 API를 사용해도 앱의 사용자 인증·자료 권한·재시도·비용 제한은 설계해야 합니다.

AWS AIF-C01 공식 영역 1 

풀이 예제

아래 입력과 기록은 직접 만든 교육용 가상 자료입니다.

입력·조건

이미지 업로드 후 짧은 메타데이터 검사를 하고, 별도 GPU 모델 서버에서 분석합니다.

판단·결과

객체 저장·이벤트 처리·GPU 추론을 서로 다른 책임으로 구성할 수 있습니다.

이렇게 판단한 이유

짧은 함수 실행과 긴 모델 적재를 같은 조건으로 취급하면 자원·지연 제약을 놓칩니다.

흔한 실패와 복구

관리형 서비스를 쓴다는 이유로 자료·권한·비용 책임이 모두 사라진다고 생각하지 않습니다. 실제 계정 설정과 운영 조건을 확인합니다.

확인 문제

참고 자료

1. AWS: AIF-C01 exam guide  — AI 개념·AWS 서비스 선택·책임·보안의 출제 범위.
2. AWS: IAM best practices  — 임시 자격 증명과 최소 권한.
3. AWS AIF-C01 공식 영역 1  — 공식 세부 목표와 판단 수준.

자료 확인: 2026-10-25. 사례·문항·실습은 자체 제작했습니다. 외부 서비스 호출과 실제 모델 품질 측정은 학습자가 별도 환경에서 수행합니다.

고객 대화는 2초 이내 첫 응답이 필요하고, 매일 밤 녹음 5만 건을 분류합니다. 두 경로의 처리 방식·저장·실패 처리를 제안하세요.