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Inference 비용의 '영구적 상주(Residency)' 특성에 따른 인프라 거버넌스 재설계
Inference Is Becoming the New Steady-State Cost Center
AI 요약
Context
AI 모델 학습은 한정된 투자 이벤트이나 Inference는 서비스 종료 시까지 지속되는 영구적 운영 비용 구조를 가짐. 기존 Cloud FinOps의 탄력적 스케일링 모델은 Cold Start Latency로 인한 SLA 위반 문제로 인해 Inference 환경에 적용 불가능함.
Technical Solution
- Latency SLO 준수를 위한 Warm Capacity 상시 유지 구조 채택
- Request Volume이 아닌 Concurrency Modeling 중심의 Compute Residency 최적화
- Model Lifecycle 관리를 통한 Canary Endpoint 및 Shadow Traffic의 체계적 회수 프로세스 구축
- Platform, ML, App, Finance 팀으로 분산된 비용 책임 소재를 통합하는 Inference Platform Team 신설
- 모델별 Residency Cost 가시성을 확보하는 Cost Attribution 아키텍처 설계
- 진입 및 퇴출 기준이 명확한 Model Portfolio Governance 프로세스 도입
실천 포인트
- 서비스별 Latency SLO와 Warm Capacity 간의 상관관계 분석 및 최저 인프라 바닥선(Floor) 설정 - Canary 배포 시 최대 유지 기간을 정의한 자동 회수 정책 적용 여부 검토 - 모델별 추론 비용을 개별 산정할 수 있는 Attribution Tagging 체계 구축 - 인프라 가용성과 비용 최적화를 동시에 결정할 수 있는 통합 의사결정 권한 설계