Google Dataflow를 활용한 비용 효율적이고 고처리량인 Gen AI 워크플로 구축

현대 기업의 운영 핵심인 실시간 스트리밍 파이프라인은 전통적으로 고정된 로직을 따르는 정적 DAG(Directed Acyclic Graph) 구조였다. 하지만 Generative AI 에이전트를 통합하면 데이터 내용에 따라 실행 경로를 동적으로 구성하고, 데이터베이스 쿼리나 조치를 실시간으로 결정하는 적응형 실행이 가능해진다.

다만, 모든 원시 이벤트를 무거운 모델이나 다단계 에이전트에 직접 전달하는 방식은 비용이 매우 높고, 지연 시간이 길며, API 속도 제한(rate limits)을 빠르게 소진하는 문제를 야기한다.

이를 해결하기 위해 Google Dataflow와 **Agent Development Kit (ADK)**를 결합한 하이브리드 스트리밍 파이프라인 패턴을 제안한다. 핵심 메커니즘은 다음과 같다:

• 전처리(Pre-filter): 상류(upstream)에서 CPU 기반의 경량 ML 모델을 사용하여 이벤트를 필터링하고 자격을 검증한다.
• 에이전트 실행(Agentic Action): 필터링을 통과한 복잡한 사례만 하류(downstream)의 에이전트로 라우팅하여 동적인 분기 처리를 수행한다.

이 패턴은 대다수의 이벤트가 일상적이고 소수의 이벤트만 복잡한 추론이 필요한 모든 분야에 적용 가능하다:

• IT 운영 및 DevOps: 수백만 개의 로그를 필터링한 후, 심각한 이상 징후가 발견될 때만 에이전트가 진단 및 티켓 생성을 수행.
• 금융 사기 탐지: 경량 규칙으로 거래를 검사하고, 의심스러운 패턴에 대해서만 에이전트가 다중 데이터베이스 조회를 수행.
• 산업용 IoT: 엣지에서 정상 텔레메트리를 모니터링하고, 이상 수치 발생 시에만 에이전트가 장비 가동 중단 및 엔지니어 통보를 조율.