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Serverless 및 AI 기반 비동기 파이프라인을 통한 리스크 분석 자동화 설계
Building an AI-Powered Risk Intelligence System Using Serverless Architecture
AI 요약
Context
수동 데이터 수집과 파편화된 소스에 의존한 기존 Due Diligence 프로세스의 확장성 한계 발생. 정적 보고서 생성 방식으로 인한 의사결정 지연 및 인프라 관리 비용 증가 문제 직면.
Technical Solution
- API Gateway와 Lambda를 통한 요청 진입점 분리 및 즉각적인 응답 반환 구조 설계
- SQS 기반 Message Queue 도입을 통한 Request-Worker 간 Decoupling 및 트래픽 버퍼링 구현
- 병렬 API 호출 및 Normalization Layer 구축을 통한 외부 데이터 통합 효율화 및 AI 입력 데이터 일관성 확보
- Amazon Bedrock 기반 Structured Prompting을 활용한 결정론적 AI 리스크 스코어링 체계 적용
- DynamoDB(메타데이터)와 S3(대용량 리포트)의 스토리지 분리 전략을 통한 조회 성능 최적화 및 저장 비용 절감
- SQS와 Lambda의 내장 Retry 메커니즘 및 Safe Wrapper 적용을 통한 외부 API 장애 격리 및 시스템 탄력성 확보
실천 포인트
1. 외부 API 의존성이 높은 시스템 설계 시 Circuit Breaker 또는 Safe Wrapper 적용 여부 검토
2. 데이터 크기에 따른 DynamoDB와 S3의 저장소 분리 전략 수립
3. AI 모델의 일관된 출력을 위한 Structured Prompt 및 제약 조건 정의
4. 무거운 프로세스의 사용자 경험 개선을 위한 비동기 처리 및 상태 추적 API 구현