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개요Token-Budget Policy는 대형 언어 모델(LLM)의 추론 비용을 통제하고, 사용자나 서비스 단위로 사용량을 제한하기 위한 정책 기반의 토큰 예산 관리 체계이다. 특히 API 과금 구조가 토큰 기반으로 운영되는 LLM 환경에서, 예산 초과를 방지하고 예측 가능한 사용을 보장하는 핵심 운영 전략으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의Token-Budget Policy는 사용자, 그룹, 요청 유형 등 다양한 기준에 따라 토큰 소비 한도를 설정하고, 초과 사용에 대한 제한/경고/자동 조치를 포함한 통제 방식을 말한다.목적: 추론 비용 예측성 확보, 과다 사용 방지, 서비스 품질 관리적용 대상: LLM API 사용 SaaS, 사내 LLM 플랫폼, 교육용 샌드박스 환경 등기능 예시: 하루 10만 토큰..

개요LLM Cost Guard는 대형 언어 모델(LLM)을 실제 서비스에 도입하고 운영할 때 발생하는 비용을 효과적으로 제어하고 예측 가능한 범위 내로 유지하기 위한 전략적 관리 체계이다. 고성능 LLM의 추론 비용은 수요가 증가할수록 급격히 증가하기 때문에, 효율성과 통제성을 동시에 확보하는 '비용 가드'의 개념이 핵심이다.1. 개념 및 정의LLM Cost Guard는 LLM 사용량, 토큰 처리량, 요청 패턴 등을 기반으로 실시간 모니터링, 제한, 리디렉션 등의 정책을 통해 비용을 예측하고 통제하는 시스템 또는 전략을 의미한다.목적: 예산 초과 방지, 고비용 사용자 제한, 예측 가능한 요금 구조 유지적용 대상: API 기반 LLM 서비스, 사내 추론 서버, SaaS LLM 제품 등구성 목적: 성능 희생..

개요Aurora Serverless v2는 AWS에서 제공하는 완전관리형 서버리스 관계형 데이터베이스 서비스로, Aurora의 고성능 구조를 유지하면서도 트래픽 변화에 따라 정밀하고 빠르게 자동 스케일링되는 서버리스 아키텍처를 제공합니다. 실시간 확장성과 비용 효율성을 동시에 추구하는 최신 데이터베이스 운영 모델로, 다양한 클라우드 네이티브 애플리케이션에 적합합니다.1. 개념 및 정의Aurora Serverless v2는 애플리케이션의 부하에 따라 자동으로 처리 용량(ACU: Aurora Capacity Unit)을 조절하는 확장형 데이터베이스입니다.Aurora 기반: MySQL, PostgreSQL 호환 고성능 RDBMSServerless 모드: 프로비저닝 필요 없이 용량 자동 조절v2 특징: 밀리초 ..

개요AI 서비스를 실무에 도입하는 과정에서 다양한 LLM(Large Language Model) 옵션들이 존재하게 되면서, 단일 모델 선택이 아닌 질문 유형, 비용, 응답 시간, 품질 등에 따라 최적의 모델을 자동 선택하는 시스템이 필요해졌습니다. 이러한 목적을 위해 설계된 것이 바로 Model Router입니다. Model Router는 프롬프트 입력을 기반으로 적절한 언어 모델을 자동 라우팅하여, 비용 최적화와 정확도, 응답성 균형을 동시에 달성할 수 있도록 돕는 지능형 LLM 선택기입니다.1. 개념 및 정의Model Router는 여러 개의 LLM 인스턴스 중 사용자의 질의 또는 프롬프트에 따라 가장 적절한 모델을 자동으로 선택하고 호출하는 중개 시스템입니다. 주로 다양한 벤더(GPT-4, Clau..

개요CloudOps(Cloud + Operations)는 클라우드 인프라를 효과적으로 운영하고 관리하는 방법론으로, DevOps 및 FinOps와 연계하여 클라우드 환경에서 안정성과 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 자동화, 지속적인 모니터링, 보안 및 비용 최적화를 통해 클라우드 기반 애플리케이션과 인프라를 운영할 수 있습니다. 본 글에서는 CloudOps의 개념, 핵심 원칙, 주요 도구, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. CloudOps란 무엇인가?CloudOps는 클라우드 인프라의 구축, 운영, 모니터링, 보안 및 비용 관리를 최적화하는 운영 전략입니다. 이를 통해 클라우드 환경에서 고가용성과 성능을 유지하면서도 효율적인 리소스 활용을 극대화할 수 있습니다.1.1 기존..