로컬 환경에서 개발한 AI 프로젝트를 대규모 클라우드 클러스터로 이전하는 과정은 종종 규격이 맞지 않는 부품을 억지로 끼워 맞추는 것처럼 고된 작업이다. 특히 파편화된 인프라와 불안정한 코드로 인해 많은 파일럿 프로젝트가 실제 운영 단계에 진입하지 못하고 좌초되곤 한다. 이에 따라 AWS는 Union.ai와 협력하여 오픈소스 오케스트레이션 시스템인 Flyte를 Amazon EKS에 도입했다. 덕분에 개발자들은 복잡한 인프라 언어 대신 익숙한 파이썬 코드로 고도화된 머신러닝 파이프라인을 관리할 수 있다.

이 시스템은 각 작업에 필요한 자원을 자동으로 할당하는 '컴퓨팅 인식(compute-aware)' 방식을 전면에 내세웠다. 단순한 데이터 처리부터 대규모 GPU 학습에 이르기까지 인프라가 작업 성격에 맞는 최적의 리소스를 알아서 프로비저닝한다. 또한 팀은 관리형 제어 평면을 활용하여 AWS 계정 내에서 데이터 소유권을 유지하면서도 엔터프라이즈급 안정성을 확보했다. 무엇보다 모든 실행 과정이 버전별로 기록되고 캐싱되기에 실험과 배포 사이의 간극을 효과적으로 메워준다.

단순한 모델 학습을 넘어, 이번 플랫폼은 자율적으로 의사결정을 내리는 차세대 에이전틱 AI 시스템 구축에 최적화됐다. 특히 Amazon S3 Vectors 기능이 통합되면서 모델이 방대한 맞춤형 데이터에 안전하게 접근하고 이를 기억할 수 있는 정교한 검색 증강 생성 (RAG) 워크플로우를 구현할 수 있다. 이를 통해 시스템 장애 시 사람의 개입 없이도 자동 복구가 가능한 탄력적인 환경을 제공하며, 결과적으로 전체 개발 주기를 획기적으로 단축했다.

로컬 환경에서 개발한 AI 프로젝트를 대규모 클라우드 클러스터로 이전하는 과정은 종종 규격이 맞지 않는 부품을 억지로 끼워 맞추는 것처럼 고된 작업이다. 특히 파편화된 인프라와 불안정한 코드로 인해 많은 파일럿 프로젝트가 실제 운영 단계에 진입하지 못하고 좌초되곤 한다. 이에 따라 AWS는 Union.ai와 협력하여 오픈소스 오케스트레이션 시스템인 Flyte를 Amazon EKS에 도입했다. 덕분에 개발자들은 복잡한 인프라 언어 대신 익숙한 파이썬 코드로 고도화된 머신러닝 파이프라인을 관리할 수 있다.

이 시스템은 각 작업에 필요한 자원을 자동으로 할당하는 '컴퓨팅 인식(compute-aware)' 방식을 전면에 내세웠다. 단순한 데이터 처리부터 대규모 GPU 학습에 이르기까지 인프라가 작업 성격에 맞는 최적의 리소스를 알아서 프로비저닝한다. 또한 팀은 관리형 제어 평면을 활용하여 AWS 계정 내에서 데이터 소유권을 유지하면서도 엔터프라이즈급 안정성을 확보했다. 무엇보다 모든 실행 과정이 버전별로 기록되고 캐싱되기에 실험과 배포 사이의 간극을 효과적으로 메워준다.

단순한 모델 학습을 넘어, 이번 플랫폼은 자율적으로 의사결정을 내리는 차세대 에이전틱 AI 시스템 구축에 최적화됐다. 특히 Amazon S3 Vectors 기능이 통합되면서 모델이 방대한 맞춤형 데이터에 안전하게 접근하고 이를 기억할 수 있는 정교한 검색 증강 생성 (RAG) 워크플로우를 구현할 수 있다. 이를 통해 시스템 장애 시 사람의 개입 없이도 자동 복구가 가능한 탄력적인 환경을 제공하며, 결과적으로 전체 개발 주기를 획기적으로 단축했다.