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S3 Event 기반 Bedrock KB 자동 동기화 및 Quota 최적화 설계
Build and Deploy an Automatic Sync Solution for Amazon Bedrock Knowledge Bases
AI 요약
Context
Amazon Bedrock Knowledge Base의 StartIngestionJob API가 가진 엄격한 Service Quota 제약으로 인한 동기화 실패 위험 존재. 단순 API 호출 방식으로는 대량 파일 업로드 시 Rate Limit 초과 및 상태 추적 불가 문제가 발생함.
Technical Solution
- EventBridge를 통한 S3 상태 변경 감지 및 Event Processor Lambda로의 실시간 라우팅 구조 설계
- SQS Buffer 도입을 통해 StartIngestionJob Quota(10초당 1회 요청)에 맞춘 처리량 제어 및 유입 트래픽 평탄화 구현
- Step Functions 기반의 오케스트레이션을 통해 Quota 초과 시 5분 간격의 재시도 로직 및 상태 모니터링 자동화
- DynamoDB(TRACKING/METADATA TABLE)를 활용한 개별 변경 이력 기록 및 작업 상태의 원자적 관리 체계 구축
- StartIngestionJob의 Full Scan 특성을 고려하여 개별 파일 변경을 배치 단위의 전체 동기화 작업으로 변환하는 최적화 전략 적용
실천 포인트
1. API Service Quota(동시성, 요청 빈도)를 사전에 파악하고 이에 맞는 Throttle 기법 적용 여부 검토
2. 외부 비동기 작업의 상태 추적을 위해 작업 ID와 상태 값을 매핑하는 별도의 Tracking Table 설계
3. Full Scan API 사용 시 개별 이벤트 발생 횟수와 실제 작업 실행 횟수를 분리하는 Batching 전략 고려