AWS Lambda를 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?

AWS Lambda를 사용하면 모든 인프라 관리를 처리하면서 코드에만 집중할 수 있으므로 개발 속도를 향상하고, 성능을 개선하고, 보안을 강화하고, 비용 효율성을 향상합니다.

AWS Lambda의 이점

개발자 민첩성 개선

코드 작성을 최소화하고, 유지 관리 수행을 줄이고, 애플리케이션을 더 빠르게 구축할 수 있습니다.

애플리케이션 성능 향상

고가용성 및 복원력과 관련된 작업을 오프로드하여 AWS의 운영 우수성을 활용하고 비즈니스에 중요한 성능을 보장하세요.

전반적인 보안 태세 강화 지원

보안 운영 부담을 줄이고, 보안 격리를 제공하고, 비즈니스 연속성을 촉진하는 동시에 혁신을 가속화합니다.

비용 효율성 향상

밀리초 단위로 종량제 결제를 활용하면서 인프라 관리 및 애플리케이션 개발과 관련된 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

사용 사례

대화형 웹 및 모바일 백엔드

웹 및 모바일 애플리케이션에는 인증, 지오해싱, 실시간 메시징과 같은 정교한 기능이 포함되는 경우가 많으며, 대부분 분산형 마이크로서비스 기반 시스템으로 구축됩니다. 이러한 애플리케이션은 고객 활동에 거의 실시간으로 대응하고 강력한 보안을 유지하면서 예측할 수 없는 요구 사항을 충족할 수 있도록 원활하게 확장해야 합니다. AWS Lambda를 사용하면 실시간 요구 사항에 따라 자동으로 확장 및 축소하여 최종 사용자에게 일관되고 중단 없는 서비스를 제공하는 강력한 웹 및 모바일 백엔드를 구축하고 운영할 수 있습니다. 전체 시스템을 재설계하지 않고도 다른 시스템에 쉽게 연결하거나 구성 요소를 수정하여 애플리케이션 기능을 향상시킬 수 있습니다.

배치 데이터 처리

배치 데이터 처리 작업에는 단기간 동안 대량의 정보를 처리하기 위해 상당한 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 필요한 경우가 많습니다. AWS Lambda는 이러한 워크로드에 적합하며, 처리 요구에 맞게 자동으로 확장되고 완료 시 축소되는 밀리초 단위로 청구되는 비용 효율적인 컴퓨팅을 제공하여 효율적인 리소스 사용을 보장하고 고갈을 방지합니다. AWS 인프라 관리 전문가가 아니어도 데이터 구축 및 분석에 집중할 수 있습니다.

실시간 데이터 처리

실시간 데이터 처리에는 연속 데이터를 즉각적이고 효율적으로 처리하여 분석 통찰력을 수집하고 더 나은 고객 경험을 제공하는 것이 포함됩니다. 스트리밍되거나 대기열에 있는 데이터의 양은 최종 사용자의 작업과 요구에 따라 예측할 수 없을 정도로 달라질 수 있습니다. AWS Lambda는 AWS 및 Amazon SQS, Amazon Kinesis, Apache Kafka용 Amazon 관리형 스트리밍 (MSK), Apache Kafka와 같은 타사 실시간 데이터 소스 모두와 기본적으로 통합되므로, 스트리밍 클라이언트 라이브러리를 관리하거나 전문 데이터 처리 프레임워크를 학습하는 오버헤드 없이 실시간 데이터를 처리할 수 있습니다.

생성형 AI

제너레이티브 AI 환경은 빠르게 진화하고 있으며 조직은 경쟁 우위를 유지하기 위해 빠르게 혁신하고 적응해야 합니다. 이러한 진화는 다양한 요구를 충족하는 대규모 언어 모델 (LLM) 의 급격한 증가에 의해 촉진되었습니다. 조직은 고유한 요구 사항에 따라 특정 LLM을 활용하는 분산 아키텍처를 구축하고 있습니다. AWS Lambda에서 제공하는 AWS 서버리스 아키텍처는 제너레이티브 AI 애플리케이션에 적합합니다. 이를 통해 소규모로 시작하여 원활하게 확장하면서 분산된 이벤트 기반 워크플로를 대규모로 안전하게 처리할 수 있습니다.