AWS ECS 및 EFS를 사용하여 상태 저장 스트림릿 챗봇 확장

이 기사에서는 AWS에 확장 가능한 상태 저장 Streamlit 애플리케이션을 배포하는 방법을 자세히 설명하고 로컬 개발에서 프로덕션 클라우드 환경으로 이동할 때 직면하는 일반적인 문제를 해결합니다. 특히 과부하 상태에서 페이지를 새로 고치거나 서버를 다시 시작할 때 데이터가 손실되는 Streamlit의 기본 인메모리 상태 관리의 한계를 극복하는 데 중점을 두고 있습니다.

Streamlit의 확장성 과제: Streamlit은 빠른 웹 앱 개발에 탁월하지만 고유한 인메모리 상태 관리는 다중 사용자, 클라우드 기반 배포에 적합하지 않습니다. 단순히 VM 리소스를 늘리는 것은 데이터 지속성의 핵심 문제를 해결하지 못하는 근시안적인 솔루션입니다.

제안된 아키텍처(AWS): 제시된 솔루션은 확장성과 상태 저장을 처리하기 위해 강력한 아키텍처를 사용합니다.

• Application Load Balancer(ALB): 들어오는 트래픽을 여러 인스턴스에 균등하게 분산합니다.
• Fargate의 ECS(Elastic Container Service): Docker 컨테이너를 관리하여 서버 관리 오버헤드 없이 손쉽게 확장할 수 있습니다. 비용 효율성을 위해 arm64 아키텍처와 최적화된 리소스 할당(0.25vCPU/0.5GB RAM)을 활용합니다.
• 탄력적 파일 시스템(EFS): 여러 ECS 노드에 마운트되는 확장 가능하고 지속적인 파일 시스템을 제공합니다. 이를 통해 가용 영역(AZ) 전체에서 데이터 중복성과 지속성을 보장하여 핵심 상태 저장 문제를 해결합니다.
• CloudFront(선택 사항): CDN 기능을 통해 성능을 향상하고 HTTPS 보안을 추가합니다.

AWS Lambda를 사용하면 안 되는 이유: Lambda는 서버리스 컴퓨팅에 매력적이지만 Streamlit은 Lambda의 API 게이트웨이가 지원하지 않는 websocket 바이너리 프레임에 의존하기 때문에 Streamlit과 호환되지 않습니다.

EFS와 기타 옵션: 비교표는 RDS, DynamoDB, ElasticCache, S3와 같은 대안에 비해 EFS의 장점을 강조하고 특정 항목에 대한 설정 용이성, 확장성 및 비용 효율성을 강조합니다. 사용 사례.

로드 밸런서 비용 해결: 이 기사에서는 ALB의 고유 비용을 인정하지만 특히 향상된 안정성과 성능을 고려할 때 ALB의 이점(트래픽 분산, HTTP/2 지원, AWS 통합)이 비용보다 더 크다고 주장합니다. 제작 신청을 위해.

솔루션 접근 방식: 이 솔루션의 핵심은 세션 키용 브라우저 측 로컬 스토리지(streamlit-local-storage를 통해)와 영구 세션 데이터용 EFS의 조합을 사용하는 것입니다. 이를 통해 ECS 노드 및 확장 이벤트 전반에 걸쳐 데이터 지속성을 보장하면서 메모리 내 상태를 최소화합니다. 이 접근 방식의 단순성이 강조됩니다. 핵심 애플리케이션 코드는 로컬 개발과 클라우드 배포 간에 크게 변경되지 않습니다.

프로젝트 템플릿 및 의사 코드: 샘플 LLM 챗봇 프로젝트(https://www.php.cn/link/f3a3cc4e1b8b4b0438505c0a38efad9f)가 세션 데이터가 어떻게 작동하는지 보여주는 의사 코드와 함께 제공됩니다. 직렬화에는 pickle을, 저장에는 EFS를 사용하여 관리됩니다. 이 코드는 고유한 세션 ID를 기반으로 세션 데이터를 검색하고 저장하여 서로 다른 ECS 작업이 동일한 세션을 처리하는 경우에도 일관성을 보장하는 방법을 보여줍니다.

배포 단계: 이 문서에서는 저장소 복제, CloudFormation 스택 배포, Docker 이미지 구축 및 배포, 챗봇 액세스, (암시적으로) 자동 활성화 등 애플리케이션 배포에 대한 간결한 가이드를 제공합니다. 최적의 확장성을 위한 확장.

결론: 이 접근 방식은 확장 가능한 상태 저장 Streamlit 애플리케이션을 AWS에 배포하기 위한 실용적이고 효율적인 솔루션을 제공하므로 개발자는 복잡한 인프라 관리가 아닌 애플리케이션 로직에 집중할 수 있습니다. 이 솔루션은 데이터 지속성과 고가용성을 보장하는 동시에 단순성과 비용 효율성을 우선시합니다.

위 내용은 AWS ECS 및 EFS를 사용하여 상태 저장 스트림릿 챗봇 확장의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!