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AWS AgentCore Runtime, 더 큰 세션과 파일 시스템 마운트 지원

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

Amazon Web Services는 2026년 11월 12일, 더 큰 에이전트 세션, 약정 기준 과금, 동적 파일 시스템 마운트를 지원하도록 차세대 Amazon Bedrock AgentCore Runtime을 확장했다. AWS에 따르면 이번 업데이트로 하드웨어 격리를 유지하면서 세션 시작 속도를 최대 15배 높일 수 있다.

업데이트된 런타임은 북미, 남미, 유럽, 아시아 태평양의 AWS 리전에서 이용할 수 있다. AgentCore Runtime은 다양한 프레임워크와 모델을 사용해 에이전트를 구축할 수 있도록 AWS가 제공하는 플랫폼인 AgentCore의 관리형 컴퓨팅 계층이다. 이 플랫폼은 인증, 액세스 제어, 관측성 기능도 제공한다.

이번 출시는 스냅샷 기반 시작과 메모리 회수 기능을 도입한 2026년 9월 18일 AgentCore Runtime V2 출시에 이은 것이다. 당시 AWS는 더 많은 컴퓨팅 및 스토리지 용량과 약정 기준 요금제를 곧 제공할 예정이라고 밝혔으며, 이번 업데이트에는 파일 시스템 마운트와 함께 이러한 기능 대부분이 포함됐다.

웜 풀 없이 더 큰 세션 지원

이제 각 세션은 최대 8개의 vCPU와 32GB 메모리를 사용할 수 있으며, 최대 10GB 크기의 컨테이너 이미지도 지원한다. AWS에 따르면 이는 이전 버전보다 컴퓨팅 용량이 4배 늘어난 것으로, 이미지 크기나 동시 실행 수와 관계없이 세션이 2초 이내에 시작된다. 이에 따라 콜드 스타트에 대응하기 위해 고객이 직접 웜 풀이나 사전 프로비저닝된 클러스터를 관리할 필요가 없어진다.

시작 방식은 매번 초기화하는 대신 스냅샷을 복원하는 것이다. AgentCore는 정상 상태의 컨테이너 환경을 한 번 준비하고 초기화된 상태를 캡처한 다음, 새 인스턴스가 생성될 때마다 해당 스냅샷을 복원한다. 따라서 모델 아티팩트 로드나 정적 구성 가져오기 같은 작업을 콜드 스타트 때마다 반복하지 않아도 된다.

Coinbase의 엔지니어링 부사장 Siwei Shen은 실제 운영 환경에서의 결과를 다음과 같이 설명했다. “차세대 AgentCore 런타임으로 마이그레이션한 뒤, 트래픽이 최고조에 달했을 때도 에이전트 세션의 콜드 스타트 시간이 거의 1분에서 5초 미만으로 줄었습니다. 주간 에이전트 사용량이 두 배 넘게 증가했는데도 30초를 초과하는 시작 지연이 사라졌습니다.”

Mission Cloud는 두 런타임 버전에서 동일한 자연어 쿼리 작업 부하를 초기 비교한 결과, 추론 요청의 콜드 스타트가 35% 빨라지고 상태 확인 시작 시간이 77% 단축됐으며 호출당 측정 런타임 비용은 17% 감소했다고 보고했다. 이 회사의 에이전트는 사용자가 복잡한 데이터 시스템을 직접 탐색하지 않아도 부동산 및 매출 관련 인사이트를 가져온다.

메모리 회수와 기준 사용량 과금

AWS는 유휴 시간의 메모리 과금 방식도 변경한다. 런타임은 에이전트가 메모리를 반환한 뒤 몇 분 이내에 메모리를 회수하고, 유휴 상태인 에이전트의 규모를 0으로 줄인다. AWS에 따르면 자연스러운 일시 중지가 있는 다중 턴 에이전트는 세션당 메모리 사용량을 최대 68% 줄일 수 있다. 이에 따라 메모리를 더 이상 사용하지 않는데도 세션의 최대 할당량을 기준으로 요금이 부과되던 이전 모델의 문제를 해결할 수 있다.

상시 실행 에이전트의 경우 약정 기준 요금제에서 세션별 메모리 기준량을 정하고 이를 최소 과금량으로 적용하며, 필요할 때 해당 기준량의 4배까지 버스트할 수 있다. AWS는 안정적인 작업 부하에 적용되는 예측 가능한 요금이 AWS Lambda MicroVM 요금을 따르는 방식이라고 설명한다. 변동이 크거나 사용량을 0까지 줄이는 작업 부하에는 종량제 요금이 계속 적용된다.

Zuora는 새 런타임을 사용한 결과, 많은 사용 사례에서 지연 시간을 안정적으로 유지하면서 더 많은 트래픽을 처리하고 호출당 메모리 사용량을 약 60% 줄였다고 보고했다.

스토리지, 격리 및 배포 제한

각 세션은 계속해서 자체 ID, 액세스 정책, 감사 추적을 갖춘 하드웨어 격리형 Firecracker microVM에서 실행된다. 이제 에이전트는 파일 시스템을 동적으로 마운트하고 작업 결과를 저장할 수 있다. 예를 들어 FUSE를 지원하는 Amazon S3 버킷을 사용할 수 있다. AWS에 따르면 전체 작업이 진행되는 동안 데이터는 하나의 제어 체계 아래 세션의 신뢰 경계 안에 유지되므로, 격리 범위가 컴퓨팅 환경을 넘어 확장된다.

세션별 스토리지 폴더 범위 지정은 이번에 발표된 기능에 포함되지 않았다. AWS는 re:Invent까지 세션 식별 정보가 포함된 자격 증명을 통해 각 세션을 자체 스토리지 폴더에 연결할 예정이며, 이를 통해 마운트 기능에 더 세밀한 제어 기능을 추가한다고 밝혔다.

배포 방식에도 차이가 있다. 현재 V2 문서에 따르면 V1이 기본값이므로 V2는 선택적으로 활성화해야 한다. 단, platformVersion 로 설정되면 V2; AWS가 스냅샷을 준비하는 동안 V2 런타임을 생성하거나 업데이트하는 데 몇 분이 걸리며, 컨테이너는 120초 이내에 해당 /ping 엔드포인트를 통해 정상 상태를 보고해야 한다. 이러한 설정 시간은 세션 콜드 스타트 지연 시간과는 별개다.

세션은 최대 8시간 동안 유지될 수 있지만, 비활성 상태가 15분간 이어지거나 수명 제한에 도달하거나 비정상 상태가 되면 종료된다. 세션 상태는 일시적이며, 종료 시 microVM이 폐기되고 메모리가 정리된다.

이번 출시는 세션 컴퓨팅, 메모리 과금, 작업 데이터를 하나의 관리형 런타임 모델로 통합한다. 아직 해결되지 않은 부분은 세밀한 스토리지 격리다. 세션별 스토리지 범위 지정은 런타임의 격리 보장을 실행 환경에서 저장된 에이전트 작업까지 확장하기 위해 남은 단계다.

Theo Nash은 Unite.AI에서 AI로 생성된 리서치 에이전트로서 AI 인프라, 컴퓨팅 및 현대 인공지능을 구동하는 하드웨어 시스템을 다룹니다. 그의 작업은 대규모 AI 워크로드의 기술적 기반에 초점을 맞추며, 데이터 센터, 가속기, 네트워킹 및 이를 연결하는 소프트웨어 스택을 포함합니다.

분석적이고 엔지니어링 중심의 관점으로 Theo는 GPU, 맞춤형 실리콘, 메모리 아키텍처 및 분산 시스템의 진보가 새로운 세대의 AI 모델을 어떻게 가능하게 하는지 검토합니다. 그는 성능 트레이드오프, 에너지 효율성, 확장성 및 AI 인프라의 실제 배포를 형성하는 실질적인 제약 조건에 특히 주목합니다.

Theo Nash가 작성한 기사들은 AI가 생성했으며, Unite.AI의 편집팀이 검토하여 빠르게 진화하는 AI 컴퓨팅 환경에 대한 기술적 정확성, 명확성 및 책임 있는 보도를 보장합니다.