벤치링, 아마존 Bedrock AgentCore로 멀티 테넌트 AI 에이전트 확보하는 방법

(aws.amazon.com)

AWS Machine Learning Blog2026년 9월 21일AI 코딩

벤치링, 아마존 Bedrock AgentCore로 멀티 테넌트 AI 에이전트 확보하는 방법

Benchling이 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 수천 개의 테넌트 환경에서 AI 에이전트가 생성한 코드를 보안 사고 없이 안전하게 실행할 수 있는 멀티 테넌트 아키텍처를 구축하며 AI 에이전트 보안의 새로운 표준을 제시했습니다.

이 글의 핵심 포인트

1Benchling은 Amazon Bedrock AgentCore의 Code Interpreter를 VPC 모드로 사용하여 보안을 강화함
2데이터 유출 방지를 위해 인터넷 게이트웨이와 NAT 게이트웨이가 없는 별도의 '신뢰할 수 없는 코드 계정'을 운영함
3Route 53 Resolver DNS 방화벽을 통해 허용된 엔드포인트 외의 모든 DNS 쿼리를 차단함
4AWS STS를 활용해 테넌트별로 동적인 데이터 접근 권한을 주입하여 IAM 역할 폭증 문제를 해결함
5현재 하루 600회 이상의 코드 실행 세션과 주당 250개 이상의 테넌트를 보안 사고 없이 처리 중임

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 에이전트가 단순 텍스트 생성을 넘어 직접 코드를 실행하는 단계로 진화함에 따라, 실행 환경의 보안 격리가 서비스 신기능의 신뢰도를 결정하는 핵심 요소가 되었음을 보여줍니다. 특히 대규모 테넌트를 운영하는 SaaS 기업이 보안과 확장성 사이의 난제를 어떻게 기술적으로 해결했는지 구체적인 아키텍처를 제시합니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

최근 AI 에이전트는 데이터 분석 및 자동화를 위해 파이썬 등 프로그래밍 언어를 직접 실행하는 'Code Interpreter' 기능을 탑재하고 있습니다. 하지만 이 과정에서 생성된 코드가 외부로 데이터를 유출하거나 다른 고객의 데이터에 접근할 위험이 있어, 강력한 샌드박싱과 네트워크 제어가 필수적인 상황입니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

AI 에이전트 기반의 B2B SaaS 기업들에게 '멀티 테넌트 보안 아키텍처' 설계가 단순한 운영 이슈를 넘어 제품의 핵심 경쟁력이 될 것임을 시사합니다. AWS와 같은 클라우드 네이티브 서비스를 활용해 복잡한 보안 요구사항을 인프라 수준에서 해결하는 패턴이 확산될 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

보안 규제가 엄격한 금융, 의료, 바이오 분야의 한국 스타트업들이 AI 에이전트 서비스를 도입할 때, 단순한 모델 활용을 넘어 실행 환경의 격리(Isolation)와 데이터 주권 확보를 위한 인프라 설계 역량을 갖추는 것이 글로벌 진출의 필수 조건이 될 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

Benchling의 사례는 AI 에이전트가 '생각하는 도구'에서 '행동하는 도구'로 진화할 때 발생하는 가장 치명적인 리스크인 '신뢰할 수 없는 코드 실행' 문제를 인프라 수준에서 해결한 모범 사례입니다. 특히 IAM 역할의 폭증(Role Sprawl)을 피하면서도 AWS STS를 통해 동적으로 권한을 부여하는 방식은 확장성을 고려해야 하는 스타트업들에게 매우 실무적인 통찰을 제공합니다.

다만, 이러한 고도의 보안 아키텍처 구축에는 상당한 엔지니어링 비용과 운영 복잡성이 따릅니다. DNS 방화벽과 VPC 엔드포인트, 별도의 AWS 계정 운영은 인프라 관리 비용을 높이고, 네트워크 설정 오류 시 서비스 가용성에 즉각적인 영향을 줄 수 있는 트레이드오프가 존재합니다. 따라서 창업자들은 서비스의 데이터 민감도에 따라 '완전 격리'와 '비용 효율성' 사이의 균형점을 신중히 결정해야 하며, 초기 단계에서는 검증된 매니지드 서비스를 적극 활용하여 보안 부채를 최소화하는 전략이 필요합니다.

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