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S3 버킷의 문서 변경 사항을 실시간으로 감지하기 위해 Amazon EventBridge를 활용합니다. 문서가 업로드되거나 삭제되면 EventBridge가 이벤트를 캡처하여 Lambda 함수로 전달하고, 해당 정보는 DynamoDB에 기록되어 추적 가능성을 확보합니다.
python
def lambda_handler(event, context):
for record in event.get('Records', []):
bucket = record['s3']['bucket']['name']
key = record['s3']['object']['key']
event_name = record['eventName']
change_type = get_change_type(event_name)
tracking_table.put_item(
Item={
'change_id': str(uuid.uuid4()),
'knowledge_base_id': kb_id,
'change_type': change_type,
'key': key,
'processed': False,
'timestamp': datetime.utcnow().timestamp()
}
)
sqs.send_message(
QueueUrl=QUEUE_URL,
MessageBody=json.dumps({
'change_type': change_type,
'bucket': bucket,
'key': key,
'knowledge_base_id': kb_id
})
)S3 이벤트를 감지하여 DynamoDB에 추적 정보를 기록하고 SQS로 메시지를 전송하는 이벤트 프로세서 Lambda 함수 예시
Amazon Bedrock의 서비스 할당량과 API 속도 제한을 준수하기 위해 SQS와 Step Functions를 사용한 오케스트레이션을 구현합니다. Bedrock은 계정당 동시 수집 작업을 5개로 제한하며 StartIngestionJob API는 10초당 1회 호출로 제한되므로, 큐를 통해 요청을 버퍼링하고 워크플로에서 할당량 상태를 주기적으로 확인합니다.
Step Functions 워크플로는 할당량 초과 시 지능적인 재시도 로직을 수행합니다. 현재 실행 중인 작업 수를 확인하여 할당량이 가득 찬 경우 5분간 대기한 후 다시 확인하며, 작업이 가능할 때만 실제 동기화 프로세스를 시작하여 API 오류를 방지합니다.
json
{
"StartAt": "CheckServiceQuota",
"States": {
"CheckServiceQuota": {
"Type": "Task",
"Resource": "${CheckQuotaFunctionArn}",
"Next": "EvaluateQuotaCheck"
},
"EvaluateQuotaCheck": {
"Type": "Choice",
"Choices": [
{
"Variable": "$.quota_check.all_quotas_ok",
"BooleanEquals": true,
"Next": "StartSyncJob"
},
{
"Variable": "$.quota_check.all_quotas_ok",
"BooleanEquals": false,
"Next": "QuotaExceeded"
}
]
},
"QuotaExceeded": {
"Type": "Wait",
"Seconds": 300,
"Next": "CheckServiceQuota"
}
}
}서비스 할당량을 확인하고 초과 시 5분간 대기 후 재시도하는 Step Functions 워크플로 정의
동기화가 시작되면 Amazon Bedrock은 변경된 문서를 스캔하고 텍스트 분할 및 벡터 임베딩 변환을 수행합니다. 생성된 임베딩은 연결된 벡터 데이터베이스에 저장되며, 이 과정이 완료되면 업데이트된 콘텐츠는 즉시 시맨틱 검색 및 검색 증강 생성(RAG)에 활용될 수 있습니다.
CloudWatch와 SNS를 통합하여 전체 파이프라인의 가시성을 확보하고 장애에 대응합니다. 작업의 성공 및 실패 여부를 SNS 알림으로 전송하고, CloudWatch 메트릭을 통해 동기화 소요 시간과 할당량 활용도를 모니터링하여 병목 현상을 진단합니다.
용어 해설
- 데이터 수집 작업(Ingestion Job)
- — 외부 데이터 소스의 문서를 읽고, 텍스트를 분할(chunking)하여 벡터 임베딩으로 변환한 뒤 벡터 데이터베이스에 저장하는 일련의 프로세스입니다. Amazon Bedrock Knowledge Bases에서 RAG 시스템의 지식 베이스를 최신 상태로 유지하는 핵심 단계입니다.
- 서비스 할당량(Service Quota)
- — AWS 리소스나 API 호출에 대해 계정별, 리전별로 설정된 최대 제한치입니다. 이 아티클에서는 Amazon Bedrock의 동시 수집 작업 수(계정당 5개) 및 API 호출 빈도 제한을 준수하는 것이 자동화 시스템 설계의 핵심 요소로 다뤄집니다.
- 이벤트 기반 아키텍처(Event-Driven Architecture)
- — 상태의 변화(이벤트)를 감지하고 이에 반응하여 동작을 수행하는 소프트웨어 설계 모델입니다. S3에 파일이 업로드되는 즉시 EventBridge가 이를 감지하여 후속 동기화 작업을 트리거하는 방식으로 실시간성을 확보합니다.
- 벡터 임베딩(Vector Embedding)
- — 텍스트 데이터를 다차원 공간의 수치 벡터로 변환하여 기계가 의미적 유사성을 계산할 수 있게 하는 기술입니다. 지식 베이스 동기화 과정에서 문서 내용은 이 형태로 변환되어 시맨틱 검색에 활용됩니다.
기술
- Amazon Bedrock
- AWS Lambda
- Amazon S3
- Amazon EventBridge
- Amazon SQS
- AWS Step Functions
- Amazon DynamoDB
- AWS SAM
활용 사례
- 실시간 고객 지원 챗봇의 지식 업데이트
- 다중 사용자 문서 관리 시스템의 자동 인덱싱
- 운영 효율화를 위한 수동 동기화 프로세스 제거
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 28.수집 2026. 04. 28.출처 타입 RSS
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