세일즈포스가 아마존 세이지메이커 AI 추론 컴포넌트(IC)로 8배 인프라 비용을 절감했지만 기본 배치 방식이 다중 가용영역(Multi-AZ) 고가용성(HA) 요건을 충족하지 못하는 문제에 직면했다. AWS는 이를 해결하기 위해 SchedulingConfig 파라미터를 도입해 AZ 간 균형 배치(AvailabilityZoneBalance)와 AZ 내 배치 전략(SPREAD/BINPACK)을 세밀하게 제어할 수 있게 했다. 세일즈포스는 SPREAD 전략과 AZ 균형 옵션을 적용해 모든 프로덕션 모델에 대해 2개 AZ 지원 요건을 충족했으며, 단일 인스턴스나 AZ 장애로 모델이 완전히 중단되는 위험을 제거했다. 이를 위해 온디맨드 용량 예약(ODCR)으로 각 AZ에 GPU 용량을 사전 확보하는 것이 권장되며, 세이지메이커 AI 인사이트를 통해 AZ 편차와 재배치 이벤트 등을 지속 모니터링할 수 있다.
- •세일즈포스, 세이지메이커 IC로 GPU 비용 8배 절감했으나 기본 배치는 Multi-AZ HA 미충족
- •AWS 신규 SchedulingConfig로 AZ 간 균형 배치와 SPREAD/BINPACK 배치전략 제어 가능
- •세일즈포스는 SPREAD+AZ 균형 적용해 전 프로덕션 모델의 2-AZ 준수 요건 달성
- •CopyCount 2 이상·인스턴스 2대 이상을 HA 최소 기준으로 권장, 1개는 절대 금지
- •ODCR로 AZ별 용량 사전 확보 권장, 세이지메이커 AI 인사이트로 AZ 편차 지속 모니터링
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Spreading the load: How Salesforce met Multi-AZ HA with SageMaker Inference Components
- 1.세일즈포스, SageMaker IC 신규 SchedulingConfig로 Agentforce 모델 멀티AZ 고가용성 구현
- 2.AZ간 균형 배치(AvailabilityZoneBalance)와 인스턴스 내 SPREAD/BINPACK 배치 전략 조합
- 3.IC 도입으로 GPU 공유 통해 인프라 비용 8배 절감하면서도 2-AZ 컴플라이언스 요건 동시 충족
- 4.CopyCount 2 이상·인스턴스 2개 이상을 HA 최소 기준으로 권고, ODCR로 용량 사전 확보 권장
왜 중요한가?
GPU 비용 절감을 위한 다중 모델 공유 배포가 가용성 위험을 만들 수 있다는 실제 사례를 통해, 프로덕션급 AI 에이전트 인프라에서 비용과 안정성을 동시에 설계하는 구체적 방법을 제시한다.
본문 미리보기
Learn how Salesforce used Amazon SageMaker AI Inference Component placement (the SchedulingConfig parameter) to distribute model copies across multiple Availability Zones, meeting their Multi-AZ high availability compliance requirements without sacrificing the cost efficiency of multi-model co-hosting.
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