Amazon Bedrock 사용량 관리 및 최적화 하기

본 글은 Amazon Bedrock을 활용하여 AI 서비스를 구축하고 운영하는 과정에서 발생하는 LLM 토큰 사용량 관리 및 최적화의 중요성을 강조합니다. 특히, 서비스 런칭 후 겪게 되는 모니터링, 최적화, 리밋 증설의 어려움을 해결하기 위한 방안을 제시합니다.

Amazon Bedrock의 세 가지 엔드포인트(Regional, Cross Region Inference - Geo CRIS, Global CRIS) 유형과 각 엔드포인트의 역할(Control Plane, Data Plane, Agent Plane)을 설명하며, 특히 Regional 엔드포인트의 Control, Runtime, Agent Plane별 기능을 상세히 안내합니다. 이를 통해 개발자들이 AI 서비스의 안정적인 운영과 비용 효율성을 높이는 데 필요한 실질적인 정보를 제공하고자 합니다.