AWS CDK로 구축하는 Vision AI 모델 서빙 파이프라인 실전 가이드

본 글은 실제 프로덕션 환경에서 Vision AI 모델을 안정적이고 확장 가능하게 서빙하기 위한 파이프라인 구축 경험을 공유합니다. 연구실 환경에서 높은 정확도를 보인 모델을 실제 서비스로 전환하는 과정에는 인프라 프로비저닝, 모델 배포 자동화, 요청 처리 파이프라인 설계, 비용 최적화, 운영 모니터링 등 다양한 엔지니어링 과제가 따릅니다.

이러한 복잡성을 관리하기 위해 AWS CDK를 활용한 IaC(Infrastructure as Code) 접근 방식을 제안합니다. CDK는 TypeScript의 타입 시스템과 클래스 상속을 통해 여러 AWS 서비스 간의 복잡한 의존 관계를 프로그래밍적으로 관리할 수 있게 해주며, 이는 YAML이나 HCL 방식보다 효율적입니다.

글에서는 CDK, API Gateway, Lambda, SageMaker를 조합한 Vision AI 모델 서빙 아키텍처와 실제 프로덕션에서 마주친 문제 해결 과정을 상세히 다룹니다.