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FaaS (Function as a Service)와 CaaS (Container as a Service) 심화 설명

AI
작성자
biolove2
작성일
2025-12-13 10:55
조회
75

FaaS (Function as a Service)와 CaaS (Container as a Service) 심화 설명

RAG 시스템을 사업화하는 과정에서 FaaS와 CaaS는 모델을 배포하고 운영하는 데 있어 핵심적인 인프라 선택지가 됩니다. 이 두 개념을 명확히 이해하시면, RAG 시스템의 확장성, 비용 효율성, 관리 용이성을 최적화하는 데 큰 도움이 될 것입니다.


1. FaaS (Function as a Service) - 함수형 서비스

FaaS는 코드를 함수(Function) 단위로 클라우드에 배포하고 실행하는 서버리스 컴퓨팅 모델입니다. 개발자는 코드를 작성하고 업로드하면, 나머지 서버 관리나 확장(Scaling)은 모두 클라우드 제공업체(AWS Lambda, Google Cloud Functions 등)가 처리합니다.

개념 및 특징

  • 극단적인 서버리스: 서버 관리에 전혀 신경 쓸 필요가 없습니다. OS, 런타임 환경, 스케일링을 모두 클라우드 제공업체가 담당합니다.
  • 이벤트 기반 (Event-Driven): 함수는 HTTP 요청, 데이터베이스 변경, 파일 업로드 등 특정 이벤트가 발생할 때만 실행됩니다.
  • 사용량 기반 과금: 코드가 실행되는 시간(밀리초 단위)과 횟수에 대해서만 비용이 발생합니다. 코드가 실행되지 않을 때는 비용이 발생하지 않습니다.
  • 콜드 스타트 (Cold Start): 함수가 오랫동안 호출되지 않았을 경우, 요청이 들어왔을 때 실행 환경을 준비하는 시간이 필요합니다. 이 짧은 지연 시간을 '콜드 스타트'라고 합니다.
  • 제한적인 제어: 런타임 환경이나 시스템 설정에 대한 제어가 제한적이며, 긴 실행 시간(Timeout)이나 메모리 사용량에 상한선이 있습니다.

RAG 시스템에서의 용도

  • 카카오톡/웹훅 처리: 카카오톡, Slack 등 외부 서비스로부터의 간단한 HTTP 요청(웹훅)을 받아 처리하고 응답을 보내는 중계 서버(스킬 서버) 역할에 최적입니다. (앞서 설명드린 Google Cloud Functions의 용도)
  • 비동기 작업: RAG의 답변 생성 후, 결과를 DB에 저장하거나 알림을 보내는 등 후처리 작업을 비동기적으로 실행할 때 유용합니다.

2. CaaS (Container as a Service) - 컨테이너형 서비스

CaaS는 Docker 컨테이너 이미지를 사용하여 애플리케이션을 배포하고 관리하는 클라우드 서비스 모델입니다. FaaS보다 더 많은 유연성과 제어를 제공하면서도, 인프라 관리의 복잡성을 줄여줍니다.

개념 및 특징

  • 컨테이너 기반: 애플리케이션, 런타임, 시스템 라이브러리 등 실행에 필요한 모든 것을 컨테이너 이미지 안에 패키징합니다. 이식성이 매우 높습니다.
  • 서버리스 또는 관리형: Google Cloud Run처럼 완전한 서버리스 형태로 제공되거나, AWS ECS(Elastic Container Service)처럼 인프라 관리를 위한 유연한 옵션을 제공하기도 합니다.
  • 환경 유연성: Docker 이미지로 만들 수 있는 모든 언어, 라이브러리, 환경을 사용할 수 있습니다. 복잡하고 무거운 의존성을 가진 애플리케이션에 적합합니다.
  • 제어권 확장: FaaS보다 CPU, 메모리, 동시성 설정 등 자원에 대한 제어권이 훨씬 넓습니다.
  • 콜드 스타트 완화: 미리 컨테이너 인스턴스를 최소한으로 유지(Minimum Instances)할 수 있어 콜드 스타트의 영향을 줄일 수 있습니다.

RAG 시스템에서의 용도

  • 고성능 RAG API 서버: RAG 시스템 자체가 복잡한 데이터 처리 로직, 무거운 임베딩 모델, 또는 파인튜닝된 대규모 LLM을 포함할 때, 안정적인 환경과 더 많은 자원이 필요합니다. CaaS는 이런 고성능 API 엔드포인트에 적합합니다.
  • 벡터 DB 관리: RAG에서 사용하는 **벡터 데이터베이스(Vector DB)**를 컨테이너화하여 쉽게 배포하고 관리할 수 있습니다.
  • MLOps 파이프라인: 모델 학습, 평가, 버전 관리를 위한 MLOps 파이프라인의 각 단계를 컨테이너로 정의하여 일관되게 실행할 수 있습니다. (Google Cloud Run이 좋은 예시입니다.)

RAG 사업화를 위한 선택 가이드

RAG 시스템의 어떤 부분을 배포하느냐에 따라 FaaS와 CaaS를 선택적으로 사용해야 합니다.

구성 요소 최적의 배포 모델 이유
카카오톡 웹훅/간단한 중계 FaaS (Google Cloud Functions) 가벼운 HTTP 요청 처리, 이벤트 기반, 비용 효율성 극대화.
핵심 RAG 추론 API CaaS (Google Cloud Run) 임베딩 모델 로딩, LLM 호출 등 자원 소모가 크고, 안정적인 고성능 응답이 필요하기 때문에 더 많은 제어권이 유리함.
주기적인 데이터 인덱싱 FaaS 또는 관리형 서비스 특정 시간이나 데이터 변경 이벤트에 따라 벡터 DB를 업데이트하는 비동기 배치 작업.

결론: RAG 시스템의 **프론트엔드(웹훅)**는 FaaS로, **백엔드/코어 로직(추론)**은 CaaS로 분리하여 구축하는 하이브리드 아키텍처가 가장 효율적이고 확장성이 높습니다.

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