Vertex AI vs Cloud Run

1. Vertex AI (Prediction/Endpoints)

주로 머신러닝(ML) 모델을 배포하고 관리하는 데 특화되어 있습니다.

• 배포 대상: 학습된 ML 모델 (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, 커스텀 모델 등).

• 주요 특징:

• ML 워크플로우 통합: 모델 버전 관리, 모니터링(예상치 못한 데이터 변화 감지), 모델 평가 등이 기본적으로 통합되어 있습니다.

• 고성능 하드웨어: GPU나 TPU 같은 특수 가속기를 쉽게 연결하여 딥러닝 추론을 빠르게 처리할 수 있습니다.

• 자동 스케일링: 요청량에 따라 모델 인스턴스 수를 자동으로 조절합니다.

• 언제 쓰나요? * 복잡한 딥러닝 모델을 서빙할 때.

• 모델의 성능(Accuracy, Drift)을 지속적으로 모니터링해야 할 때.

• Google Cloud의 다른 AI 도구들과 연동된 MLOps 환경이 필요할 때.

2. Cloud Run

어떠한 프로그래밍 언어로 만든 웹 애플리케이션이나 API도 배포할 수 있는 서버리스 플랫폼입니다.

• 배포 대상: 컨테이너 이미지(Docker 등)로 패키징된 모든 코드.

• 주요 특징:

• 완전 관리형 서버리스: 서버 관리가 전혀 필요 없으며, 요청이 없을 때는 0으로 스케일링되어 비용이 발생하지 않습니다(Scale-to-zero).

• 범용성: 웹 서버, 마이크로서비스, 간단한 데이터 처리 스크립트 등 용도가 매우 다양합니다.

• 표준 기술: Knative 기반으로 표준 컨테이너 기술을 사용하므로 이식성이 높습니다.

• 언제 쓰나요?

• 일반적인 웹 서비스나 REST API를 구축할 때.

• 가벼운 모델(예: 단순한 선형 회귀)이나 전처리 로직이 포함된 코드를 배포할 때.

• 트래픽이 들쭉날쭉하여 비용 효율적인 서버리스 환경이 필요할 때.

⚖️ 한눈에 비교하기

요약하자면:

만약 지금 하시려는 작업이 **"학습시킨 AI 모델을 안정적으로 서비스하고 GPU 성능이 필요하다"**면

Vertex AI를, **"일반적인 파이썬 코드나 웹 API를 가볍고 저렴하게 띄우고 싶다"**면Cloud Run

을 선택하시는 것이 좋습니다.