AWS가 아마존 세이지메이커 AI 추론 엔드포인트의 성능 저하를 상시 감지하는 '추론 메타 모니터링' 아키텍처를 소개하는 기술 블로그를 공개했다. 이 솔루션은 세이지메이커, 아테나, 람다, 이벤트브리지, 아마존 퀵과 오픈소스 Evidently AI를 결합해 데이터 드리프트와 모델 드리프트(ROC-AUC 저하 등)를 각각 독립된 고정 기준선과 비교해 계산한다. 서로 다른 통계 검정 방식 간 혼란을 막기 위해 모든 피처에 0~1 범위의 젠슨-섀넌 거리를 적용해 일관된 'drift_magnitude' 지표로 환산하고, 아마존 퀵 기반 거버넌스 대시보드 32개 시각화로 모델 버전별 추세를 보여준다. 전체 솔루션은 유휴 시 비용이 0으로 떨어지는 서버리스 구성으로, 월 약 60달러 수준에서 운영 가능하다고 설명했다.

• •세이지매이커·아템나·램다·이벤트부리지·퀴을 Evidently AI와 결합한 거버넬스 가지
• •데이타 뚨쾀지와 모델 뚨쾄지(ROC-AUC 등)를 강뚤 고정 기준선에 직접 비교
• •검정 방식 햨섬을 막기 위해 전 피처에 젠셌-잀넜 거리 기반 통일 지표 적용
• •32개 시각화로 구성된 아마존 퀴 거버넬스 대시보드 제개개
• •서버리스 구성으로 유휴 시 뱄용 0, 월 약 60달러 수준 운영비