AI 모델 배포 인프라 통합 전략과 리스크
한 줄 요약: AI 에이전트, 컨테이너 배포, 모델 실험 환경이 플랫폼 안으로 들어오고 있다. 설정 단계는 줄지만, Kubernetes에서 직접 다루던 통제권, 보안 경계, 관측성을 어디에 둘지는 다시 정해야 한다. 왜 지금 이슈인가 Vercel Container Registry, Vercel Services, Dockerfile 기반 Functions, Hugging Face와 SageMaker Studio 연동은 서로 다른 제품 소식처럼 보인다. 그러나 공통점은 뚜렷하다. 인프라 배선이 제품 경험 안으로 들어가고 있다. 예전에는 모델을 고르고, 클라우드 콘솔을 열고, IAM 권한을 맞추고, GPU 쿼터를 확인하고, 컨테이너 이미지를 외부 레지스트리에 올리고, 프론트엔드와 백엔드를 따로 배포한 뒤 CORS와 내부 통신을 정리해야 했다. Kubernetes나 ECS 같은 범용 런타임을 직접 운용할 때는 익숙한 절차지만, AI 에이전트나 샌드박스 워크로드처럼 실험 주기가 짧은 팀에는 시작 비용이 된다. ...