728x90 AI Inference1 [PYTHON] API Gateway 레이어에서의 추론 요청 속도 제한(Throttling) 및 캐싱 해결 방법 3가지와 차이점 고성능 인공지능(AI) 모델을 서비스로 배포할 때, 가장 큰 병목 현상은 모델의 계산 복잡도입니다. 추론(Inference) 요청이 폭증할 경우 백엔드 GPU 서버는 순식간에 과부하 상태에 빠지며, 이는 전체 서비스의 장애로 이어집니다. 이를 방지하기 위해 Python 기반의 API Gateway 레이어에서 속도 제한(Throttling)과 응답 캐싱(Caching)을 구현하는 것은 선택이 아닌 필수입니다. 본 포스팅에서는 아키텍처 관점에서의 해결 전략과 실무에서 즉시 활용 가능한 구체적인 예시를 상세히 다룹니다.1. 추론 최적화의 핵심: Throttling과 Caching의 기술적 차이API Gateway에서 요청을 제어하는 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다. 요청의 유입량을 조절하여 시스템을 보호하는 .. 2026. 4. 24. 이전 1 다음 728x90
