“Architecting AI Software Systems” – My AI Smarteasy 사용자 코파일럿 에이전트 – 일타 저스틴과 책 읽기 – AI 시스템 아키텍처 1장 완벽 정리! “신뢰”가 핵심인 이유
안녕하세요, 여러분! 일타 강사 저스틴입니다! 🚀
Richard D. Avila와 Imran Ahmad의 “Architecting AI Software Systems” 1장입니다.
생성 AI 열풍 속에서 AI 시스템 아키텍처의 기본을 다지는 챕터예요.
특히 “신뢰(Trust)”를 위한 가드레일(guard rails)이 핵심 메시지!
🎯 저자들이 강조한 핵심 메시지
“AI 시스템의 결과는 관련성(relevant) 있고 신뢰(trusted)되어야 한다.”
Richard D. Avila와 Imran Ahmad께서 말씀하시는 포인트!
AI는 단순 기술이 아니라, 이해관계자들이 문제점을 찾아 빠르게 수정할 수 있는 가드레일 시스템이 필요하다는 거예요.
카나리(canaries), 데이터 품질 체크, 인간 개입 인터페이스가 대표적입니다.
저스틴) 애플리케이션 위에 모니터링과 제어 레이어가 중요하게 다뤄져야 한다는 이야기
💡 AI 시스템의 6대 필수 요구사항
저자들이 명확히 정리한 잘 만든 AI 시스템의 조건이에요:
| 요구사항 | 쉬운 설명 |
|---|---|
| 성능(Performance) | 낮은 지연시간, 효율적 자원 사용 |
| 확장성(Scalability) | 수평/수직 스케일링으로 성장 대응 |
| 효율성(Efficiency) | 모델 양자화, 지식 증류로 비용 절감 |
| 신뢰성(Reliability) | 오류 처리, 인간 개입 가능 |
| 보안(Security) | 적대적 공격 방어, 데이터 보호 |
| 설명가능성(Explainability) | 결정 과정 투명화 |
🏗️ AI 시스템 핵심 구성요소 (기술 스택)
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하드웨어: CPU/GPU/TPU + 저장/네트워크 데이터 레이어: 수집→전처리→피처 스토어 <span style="color: #3366ff;">모델 레이어: 학습된 ML/DL 모델 추론 레이어: 새로운 데이터 처리</span> 애플리케이션: 사용자 인터페이스 모니터링: 성능/데이터 드리프트 추적 |
🌐 마이크로서비스 사례: 대화형 AI 챗봇
저자들이 제시한 실제 구현 예시! 4개 마이크로서비스 + API 게이트웨이:
1. 언어 이해 서비스: 의도 분류 + 엔티티 추출 (NLP 모델)
2. 대화 관리 서비스: 세션 상태 관리 + 흐름 제어
3. 지식 응답 서비스: FAQ/템플릿 기반 답변 생성
4. 대화 분석 서비스: 로그 분석 + 성능 측정
장점: 독립 스케일링, 장애 격리, 기술 다양성
도전: 통신 오버헤드, 데이터 일관성
🚀 배포 패러다임 비교
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클라우드 네이티브: 컨테이너(K8s) + 서버리스 + 관리형 ML 엣지 AI: 실시간 처리 (자율주행 등) 데이터 레이크: 원시 데이터 저장 (탐색 분석) 데이터 웨어하우스: 정제 데이터 (BI/보고서) |
주요 클라우드 플랫폼: Google Vertex AI, AWS SageMaker, Azure AI, Amazon Bedrock
📌 저스틴의 정리
첫째, 저자들이 강조한 신뢰를 위한 가드레일이 AI 성공의 핵심!
둘째, 마이크로서비스로 모듈화+확장성 달성.
셋째, 클라우드 네이티브 + 데이터 레이크/웨어하우스로 현대적 배포.
💪 오늘의 실천 과제
오늘 15분 동안 “내 AI 프로젝트에서 어떤 가드레일이 필요한가?” 3가지만 적어보세요. (예: 데이터 품질 체크, 모니터링, 인간 개입)
저스틴) 보안이 중요한 곳에서는 사용 모델 기반의 AI 서비스보다는, AWS와 같은 별도 회사에서 운영하는 클라우드 서비스를 사용하는 것 보다는, 로컬에서 모델을 돌려 처리하는 방식을 요구할 수 있습니다. 이때는 보안과 성능 사이에 트레이트 오프가 있을 수 있습니다.
