Architecting
Flexible AI Solution
on AWS

Run Any Model, Anywhere.

어떤 모델이든, 어떤 인프라든, 어떤 운영 환경이든-
전 레이어에 걸친 유연성과 세밀한 제어로 비즈니스에 최적화된 AI 플랫폼을 설계하세요.

AI를 프로덕션에서 운영하는 기업들은 공통된 과제에 직면하고 있습니다. "새로운 모델들이 빠르게 출시되는데, 기존 파이프라인에 적용하려면 매번 재작업이 필요하다", "사업부·팀마다 GPU를 따로 쓰고 모델을 개별 배포하다 보니, 전사 차원의 비용 가시성과 통합 관리가 불가능하다", "API 기반 모델 호출 비용이 통제 불가능한 속도로 증가하고 있다", "클라우드로 확장하고 싶지만, 그동안 투자해 온 온프레미스 GPU 자산도 함께 활용해야 한다"
Flexible AI Solution on AWS는 이러한 프로덕션 환경의 현실적 과제를 해결하기 위해 설계되었습니다.

AWS의 핵심 인프라 및 서비스(GPU/Trainium, Amazon EKS, S3 등)검증된 오픈소스 기술(LangGraph, Mem0, LiteLLM, Langfuse, vLLM, Qwen 등)을 유기적으로 결합하여, 고객이 원하는 모델과 프레임워크를 자유롭게 선택하고, 데이터 파이프라인부터 모델 학습·서빙, 에이전틱 애플리케이션까지 아우르는 풀스택 AI 플랫폼을 단일 환경에서 일관되게 구축·운영할 수 있도록 사전 검증된 레퍼런스 아키텍처와 도입 가이던스를 제공합니다.

AWS AI Infrastructure AWS Services Open-source frameworks, open-weight and 3P models Deployment Options
🎛️

Customization & Flexibility

오픈소스와 프로프라이어터리 모델, 선호하는 프레임워크를 자유롭게 조합하여 AI 스택의 모든 레이어를 비즈니스 요구에 맞춰 제어할 수 있습니다. 모델 가중치부터 데이터 흐름까지 완전한 가시성을 확보하고 신규 모델을 즉각 도입하세요.

🔍

E2E Observability

인프라, 모델, 에이전트 동작, 비용까지 AI 워크로드의 모든 계층을 모니터링합니다. GPU 활용률부터 프롬프트 품질, 팀별 비용 추적까지 운영에 필요한 모든 신호를 코드 레벨로 확보합니다.

💰

Cost Efficiency

워크로드별 최적 컴퓨트를 조합하여 동급 대비 최대 40-60% 비용을 절감합니다. 토큰 기반 과금과 시간당 GPU 과금 사이를 유연하게 전환하여 인프라 지출을 비즈니스 가치에 연동할 수 있습니다.

🛡️

Sovereignty & Compliance

데이터 레지던시 및 컴플라이언스를 충족합니다. 민감 정보 노출 우려 없이 데이터 주권을 유지하면서 최신 AI 기술을 도입할 수 있도록 설계되었습니다.

🚀

Faster Time-to-Value

사전 검증된 레퍼런스 아키텍처를 통해 PoC에서 프로덕션까지의 여정을 수개월에서 수주로 단축합니다. 검증된 오픈소스 생태계 위에서 즉시 구축을 시작할 수 있습니다.

AI 인프라 모든 측면에서의 유연성

비용·성능·거버넌스 요구가 변화할 때 전체 아키텍처를 다시 설계할 필요 없이, 각 차원에서 자유롭게 전환할 수 있습니다.

🖥️

이기종 컴퓨트 선택

어떤 칩을 사용할 것인가?

GPU, AWS Trainium, Graviton 중 워크로드 특성에 맞는 최적의 컴퓨팅을 자유롭게 선택

🔧

Self-Hosted 완전 제어

어떻게 배포할 것인가?

인프라를 직접 제어하여 모델 가중치와 데이터 흐름에 대한 완전한 통제권 확보

💰

유연한 소비 모델

어떻게 비용을 지불할 것인가?

토큰 기반 과금과 시간당 GPU 과금 사이를 자유롭게 전환하여 비용 효율 극대화

🌐

하이브리드 배포 민첩성

어디에 배포할 것인가?

온프레미스, EC2, Bedrock, 외부 LLM을 재설계 없이 유동적으로 이동하며 운영

🗺️

통합 풀스택 가이던스

어디서부터 시작할 것인가?

모델 최적화부터 에이전틱 애플리케이션까지 전체를 아우르는 아키텍처 패턴 제공

기능 구성 & 빌딩 블록

Application 레이어부터 Cloud·On-prem·Edge 인프라까지 전 계층을 포괄하는 구조로,
환경에 맞춰 필요한 컴포넌트부터 점진적으로 확장하거나, 통합 플랫폼으로 한 번에 구축할 수 있습니다.

USERS & CLIENTS Open WebUI Self-service portal · Chat UI Custom Apps & Agents SDK / API consumers Workflow Automation n8n Workshop / Reference eks-genai-workshop · Loan Buddy GATEWAY & GUARDRAILS AI Gateway LiteLLM · Kong AI Gateway OSS Guardrails Guardrails AI Routing & Policy Workload-optimized routing · Centralized policy management AGENTIC LAYER Agent Frameworks LangGraph · Strands · Agno OpenClaw · Bedrock AgentCore MCP / A2A FastMCP 2.0 Tool servers · Agent-to-agent Retrieval & Memory Qdrant · Chroma · Milvus S3 Vectors · Mem0 Reference Apps Calculator agents DevOps / Doc Writer MODEL SERVING Self-hosted LLM vLLM · SGLang · TGI · Ollama Ray · NVIDIA Dynamo Platform Embedding Text Embedding Inference (TEI) AWS Managed Amazon Bedrock Nova · SageMaker External LLM OpenAI · Anthropic Gemini · others OBSERVABILITY Langfuse tracing · session/tag Phoenix evaluation · monitoring MLflow experiment tracking COMPUTE & INFRASTRUCTURE Amazon EKS Auto Mode · Standard EKS Hybrid Node (on-prem) Karpenter · NodePool Heterogeneous Compute GPU (P6e · P6 · G7e · G6e) Trainium (Trn3 UltraServer · Trn2) Graviton Storage & Networking EFS model cache · S3 Vectors ALB Ingress + ACM VPC · Private subnets Identity & Secrets IAM Roles for SA (IRSA) AWS Secrets Manager ECR + pull-through cache
현재 리포지토리에 포함된 컴포넌트 기준 · 카테고리별 단일 컴포넌트 또는 조합 선택 가능

핵심 혜택

🚀

어디서나 모든 모델 실행

  • 통합 액세스 제어
  • 벤더 종속성 제거
  • 데이터 레지던시 및 규제 준수
  • 자체 호스팅 모델, AWS 관리형(Bedrock), 외부 LLM을 모두 호출
  • 셀프서비스 포털
💵

비용 최적화

  • 모델 및 GPU 활용률 최적화
  • 워크로드별 이기종 컴퓨팅(GPU/Trainium/Graviton) 적용 및 오케스트레이션
  • Bedrock에서 자체 호스팅으로의 자연스러운 마이그레이션 경로
🛡️

기존 AI 투자 보호

  • 기존 온프레미스 환경에 부착(bolt-on)
  • 재설계 없는 하이브리드 배포
  • 온프레미스 및 클라우드 GPU 통합 관리
🤖

에이전틱 AI & 컴퓨팅 현대화

  • 자율 에이전트 운영을 위한 단일 환경
  • 인프라, 에이전트 동작, 결과물에 대한 엔드투엔드 가시성
  • 워크플로우의 코드 수준 완전 제어

Key Use Cases

01

자체 호스팅 모델 서빙

Self-hosted Model Serving

  • HuggingFace 네이티브 연동으로 최신 오픈소스 모델을 빠르게 도입
  • 프레임워크, 인스턴스, 최적화 전략 등을 유연하게 적용
  • 데이터 레지던시 및 컴플라이언스 요건 충족
  • 시스템부터 AI 레벨까지 통합 모니터링 가시성 확보
02

하이브리드 모델 서빙

Hybrid Model Serving

  • 자체 호스팅, AWS 관리형, 외부 모델을 단일 플랫폼에서 통합 운영
  • 워크로드별 최적 모델과 배포 방식을 코드 변경 없이 라우팅
  • 퍼블릭 AI 사용이 제한된 규제 환경 지원
  • 셀프서비스 포털과 중앙 정책 관리로 거버넌스 유지
03

에이전틱 AI

Agentic AI

  • Bedrock·Strands SDK에서 EKS 기반 자체 호스팅으로 확장
  • LangGraph·MCP 기반 커스텀 워크플로우 및 특화 경량 모델 활용
  • 태스크별 최적 컴퓨팅 할당 (Graviton 계획, GPU 추론 가속)
  • 엔드투엔드 추적 및 비용 최적화 라우팅
04

하이브리드 클러스터

Hybrid Cluster

  • EKS Hybrid Node로 AWS와 온프레미스를 단일 클러스터로 통합
  • 기존 온프레미스 AI 자산을 재설계 없이 그대로 활용
  • 장애 시 AWS로 자동 페일오버 및 탄력적 오토스케일링
  • 민감 워크로드의 물리적 분리 및 전략적 배치
05

AWS 칩 기반 비용 최적화

Cost Optimization with AWS Chips

  • 동급 인스턴스 대비 40~60% 비용 절감
  • Sonnet 모델 기준 업계 최고 수준의 추론 처리량 달성
  • Neuron Kernel Interface를 통한 하드웨어 수준 정밀 성능 튜닝
  • Neuron Explorer로 실행 흐름 및 연산 추적

Offerings

아키텍처를 처음부터 구축하는 환경부터 기존에 구축된 환경을 고도화하는 것까지,
모든 단계에 맞춘 아키텍처와 지원 체계, 스타터 킷을 제공합니다.

🏗️

Full-stack AI Baseline

  • 사전 검증된 레퍼런스 아키텍처
  • 유연·확장 가능한 디자인 패턴
  • 통합 셀프 서비스 포털
🤝

White-glove Support

  • AWS Specialist 기술 가이던스
  • GPU 가치 극대화 베스트 프랙티스
  • 글로벌 배포 지원
🛍️

Marketplace Solutions

  • OSS 사전 구성 스택
  • 1-Click Launch 최적화 AMI
  • Enterprise Edition 옵션
🚀

Starter Kit

  • GenAI 인프라 통합 툴킷
  • E2E Observability 기본 포함

Offerings

아키텍처를 처음부터 구축하는 환경부터 기존에 구축된 환경을 고도화하는 것까지,
모든 단계에 맞춘 아키텍처와 지원 체계, 스타터 킷을 제공합니다.

🏗️

Full-stack AI Baseline

  • 사전 검증된 레퍼런스 아키텍처
  • 유연·확장 가능한 디자인 패턴
  • 통합 셀프 서비스 포털
🤝

White-glove Support

  • AWS Specialist 기술 가이던스
  • GPU 가치 극대화 베스트 프랙티스
  • 글로벌 배포 지원
🛍️

Marketplace Solutions

  • OSS 사전 구성 스택
  • 1-Click Launch 최적화 AMI
  • Enterprise Edition 옵션
🚀

Starter Kit

  • GenAI 인프라 통합 툴킷
  • E2E Observability 기본 포함

지금 바로 시작하세요

사전 검증된 스타터 킷과 실습 워크숍을 통해 AI 플랫폼 구축의 첫 걸음을 떼어보세요.

GenAI Starter Kit

엔터프라이즈 AI 배포를 가속하는 GenAI 인프라 툴킷입니다. AI 게이트웨이, 서빙 엔진, 벡터 데이터베이스, 임베딩 모델, 가시성 도구 등이 모두 포함되어 있습니다.

GitHub Repository 탐색하기 →

Hands-on Workshops

단계별 가이드를 통해 에이전틱 플랫폼과 인프라 최적화 기법을 직접 실습해 볼 수 있는 기술 워크숍입니다.

K8s Agentic Platform Workshop → GenAI on EKS with FSx Workshop →

고객 사례

Flexible AI 접근 방식으로 AI 인프라 전략을 재정의하는 고객들의 사례가 곧 공개됩니다.

📋
[ Customer Stories — coming soon ]

문의하기

솔루션에 관심이 있으시면 아래 GitHub 채널을 이용하시거나, 담당 AWS 어카운트 팀(SA / TAM)을 통해 연락 부탁드립니다.