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Dev.toAI/ML
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AI Orchestrator 기반 Event-driven 자율 시스템 설계
Building Autonomous Apps on Google Cloud (Beyond Just “Deploying AI”)
AI 요약
Context
UI-API-DB 중심의 전통적인 Request-driven 앱 구조가 가진 경직된 로직 제어의 한계 분석. 단순한 AI 기능 추가를 넘어 시스템이 스스로 판단하고 행동하는 Autonomous System으로의 패러다임 전환 필요성 제기.
Technical Solution
- Pub/Sub 기반의 Event-driven backbone 구축을 통한 실시간 IoT 데이터 Ingestion 구현
- LLM을 단순 챗봇이 아닌 Decision Engine으로 배치하여 Context 기반의 동적 의사결정 체계 수립
- Backend를 로직 제어자가 아닌 AI의 결정 사항을 수행하는 Execution Layer로 정의하여 역할 분리
- Vertex AI를 통한 Prediction 모델과 Reasoning 레이어의 통합으로 정형 및 비정형 데이터 동시 처리
- Cloud Run의 모듈형 실행 단위를 활용하여 결정된 액션별 독립적 스케일링 구조 설계
- BigQuery를 단순 분석 도구가 아닌 시스템의 대규모 Context Memory로 활용하여 AI 판단 근거 제공
실천 포인트
1. AI를 기능(Feature)이 아닌 오케스트레이터(Orchestrator)로 설계했는지 검토
2. Request-driven 방식에서 Event-driven 및 State-aware 구조로의 전환 고려
3. LLM의 예측 불가능성 제어를 위한 하이브리드 로직(Rule + AI) 적용 여부 확인
4. 실시간 의사결정 지연 시간 최소화를 위한 Smart Caching 및 Edge Deployment 검토