AWS, AI 에이전트 워크로드를 위한 차세대 OpenSearch Serverless 출시

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핵심 요약

기존 클라우드 인프라는 인간의 예측 가능한 트래픽 패턴을 기반으로 설계되었으나, AI 에이전트는 불규칙한 급증과 유휴를 반복하는 특성을 가진다. AWS는 이러한 에이전트 워크로드에 최적화된 차세대 OpenSearch Serverless를 출시하여 컴퓨팅과 스토리지를 분리했다. 이를 통해 에이전트 작업 시 즉각적인 확장과 유휴 시 비용 절감이 가능하다. 업계 전반에서 인간 중심 인프라를 기계 중심 워크로드로 재설계하는 흐름이 가속화되고 있다.

배경

클라우드 인프라 기초 지식, AI 에이전트 워크로드 이해

대상 독자

AI 에이전트 기반 서비스를 개발하거나 운영하는 클라우드 인프라 엔지니어

의미 / 영향

AI 에이전트의 확산으로 클라우드 인프라가 인간 중심에서 기계 중심 워크로드로 재편되고 있으며, 이는 인프라 비용 효율화와 성능 최적화의 핵심 경쟁력이 될 것이다.

섹션별 상세

기존 클라우드 인프라는 인간의 검색, 클릭, 스트리밍 등 예측 가능한 패턴에 맞춰 설계되어 AI 에이전트의 불규칙한 트래픽 처리에 한계가 있다.

AI 에이전트는 수많은 데이터베이스 쿼리와 API 호출을 순식간에 수행한 뒤 사라지는 특성이 있어, 기존의 고정된 컴퓨팅 자원 할당 방식은 비효율적이다.

AWS의 새로운 OpenSearch Serverless는 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 에이전트 작업 발생 시 즉각적으로 확장하고, 유휴 상태에서는 컴퓨팅 자원을 0으로 축소해 비용을 절감한다.

클라우드 업계는 인간 중심의 인프라를 기계 중심의 워크로드로 전환하는 추세이며, Databricks, Snowflake, Microsoft, Cloudflare 등도 AI 에이전트 최적화 인프라를 도입하고 있다.

Cloudflare 데이터에 따르면 2027년 상반기에는 비인간 트래픽이 인간 트래픽을 추월할 것으로 예상되어, 이러한 인프라 재설계의 중요성이 커지고 있다.

실무 Takeaway

AI 에이전트 워크로드는 기존 인간 중심의 클라우드 인프라와 다른 불규칙한 트래픽 패턴을 보이므로, 컴퓨팅과 스토리지가 분리된 서버리스 아키텍처 도입이 필수적이다.
컴퓨팅 자원을 유휴 시 0으로 축소할 수 있는 인프라를 선택하면 AI 에이전트의 불규칙한 호출로 인한 불필요한 비용을 획기적으로 줄일 수 있다.