AI 모델과 웹 프레임워크의 조합에 관해 질문드려보고 싶습니다.

서버간 통신에는 다양한 방법이 있는데요 HTTP통신은 하나의 방법일 뿐 이 외에도 Apache Thrift 같은 방법도 있긴 합니다. 다만 결국은 서로 다른서버간에 데이터를 주고받으려면 NGINX나 Apache 같은 웹서버가 설치되어있어야 하니 API는 있어야한다로 귀결되겠네요. 어플리케이션의 주된 내용이 추천시스템이고 마이크로 서비스 아키텍쳐를 적용하시는게 아니라면 굳이 스프링을 사용하여 다른 웹서버를 만들 필요는 없어보이긴 합니다. 이런경우 API는 파이썬으로 만드시고 웹의 프론트단을 React로 만드시는게 더 효율적으로 보입니다. 아니면 추천앱을 파이썬 앱으로 그냥 두시고 자바 스프링 프레임워크가 필요할때마다 로컬에 설치된 명령어로 파이썬 앱을 실행시키는 방법도 있긴 하겠네요

추천시스템이 ML 모델로 구현된 환경이라면 웹 프레임워크와 바로 연결하기보다 모델 서빙 시스템을 두시는게 안정적인 api 제공이 가능할 것 같습니다. 생각보다 파이썬으로 구현된 모델이 클라이언트 요청을 차리하는 api 에 직접 연결 된 경우 쓰레드 처리 등에서 문제를 일으키는 경우가 많은 것 같더라구요. SageMaker나 구글 AutoML 에 모델만 올리는 방법도 나쁘지 않고 독립된 서버로 구성하시려몀 BentoML이라는 프레임워크도 한번 보시면 좋을 듯 합니다