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ML 추론 파이프라인
실습 가이드무엇을 만드나요?
Bedrock + Lambda + Step Functions Map 기반 서버리스 배치 ML 추론 파이프라인 아키텍처
구성 요소
S3 (input-texts/ 버킷)S3 (output-results/ 버킷)Lambda (추론 함수 — Bedrock InvokeModel)Step Functions (Map 상태 — 병렬 추론)Bedrock (Foundation Model)SNS (완료 알림)IAM (서비스 역할)
연결 흐름
→S3 input-texts/ → Step Functions (파일 목록 조회)
→Step Functions Map 상태 → Lambda (병렬 호출)
→Lambda → Bedrock InvokeModel API (텍스트 추론)
→Lambda → S3 output-results/ (결과 저장)
→Step Functions → 결과 집계 → SNS (완료 알림)
개요
이 실습에서는 Amazon Bedrock, Lambda, Step Functions Map 상태를 조합하여 대량 텍스트 데이터에 대한 배치 ML 추론 파이프라인을 구축합니다. S3에 업로드된 텍스트 파일을 Step Functions가 목록 조회하고, Map 상태로 병렬 Lambda를 호출하여 Bedrock InvokeModel API로 텍스트 요약/분류/감정 분석을 수행합니다. 처리 결과는 S3에 저장되고 SNS로 완료 알림이 전송됩니다. 서버리스 아키텍처로 인프라 관리 없이 확장 가능한 ML 파이프라인을 경험합니다.
학습 목표
- Bedrock InvokeModel API를 Lambda에서 호출하는 추론 함수를 구현한다
- Step Functions Map 상태로 배치 병렬 처리를 구성한다
- S3 입출력과 에러 핸들링을 포함한 워크플로우를 설계한다
- SNS 알림으로 파이프라인 완료를 통지한다
핵심 개념
Bedrock Foundation ModelInvokeModel APIStep Functions Map 상태병렬 처리서버리스 ML 파이프라인배치 추론비용 최적화
실습 결과물
- S3 버킷 구성 (input-texts/, output-results/)
- Lambda 추론 함수 (Bedrock InvokeModel — 텍스트 요약/분류/감정분석)
- Step Functions 상태 머신 (S3 목록 → Map 병렬 추론 → 결과 집계)
- 입력 데이터 10~20개 텍스트 파일
- 파이프라인 실행 및 결과 확인
- SNS 완료 알림 + 비용 분석
단계별 실습 가이드
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