“갈수록 나빠진다” AI 시스템이 멀티클라우드 관리를 망치는 이유
“갈수록 나빠진다” AI 시스템이 멀티클라우드 관리를 망치는 이유
멀티클라우드를 도입한 초창기에는 기업이 여러 클라우드 서비스 업체에 걸친 인프라를 구축하고 관리하기 위해 신중하고 계산적인 단계를 밟았다. 목표는 유연성, 성능 최적화, 위험 완화였다
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- AI 시스템 도입이 멀티클라우드에 미친 영향
- AI 워크로드는 고성능 GPU 인프라를 요구하며 기존 멀티클라우드 전략에 적합하지 않음
- GPU 클라우드(CoreWeave, Lambda Labs 등)는 특수 API 및 과금 구조로 기존 클라우드와 호환성 부족
- 데이터와 GPU 자원이 분리될 경우 전송 지연 및 높은 비용 발생
- 클라우드 간 이질적인 관리 체계로 운영 표준화 어려움
- 주요 운영 상의 문제점
- 계획 없는 AI 시스템 도입으로 인한 비용 상승 및 비효율적인 자원 활용
- 클라우드 간 데이터 위치 설계 미비로 지연 시간 증가 및 성능 저하
- IT팀의 GPU 및 AI 오케스트레이션 기술 역량 부족으로 운영 병목 발생
- 과도한 GPU 프로비저닝 및 클라우드 통합 실패로 예산 초과 및 아키텍처 사일로화
- GPU 클라우드 도입 시 추가적인 복잡성
- GPU 특화 클라우드는 일반 하이퍼스케일 클라우드와 과금 및 계약 체계 상이
- 전통 오케스트레이션 도구는 GPU 클라우드 지원에 제약
- 멀티플랫폼 간 워크로드 조정 어려움으로 인해 성능 및 통제력 저하
- 전략 없는 도입은 AI 기반 프로젝트 전반에 혼란 유발
- 효과적인 대응 전략
- 명확한 AI 중심 멀티클라우드 전략 수립
- 각 AI 워크로드에 최적화된 클라우드 환경 선별 및 데이터 위치 설계 포함
- 클라우드 오케스트레이션 표준화
- 쿠버네티스(Kubernetes) 기반 통합 운영체계 활용
- 데이터 배치 전략 재정립
- GPU에 인접한 저장소 사용 및 전송 최적화 설계
- 비용 통제 강화
- 핀옵스(FinOps) 연계 및 GPU 리소스 사용 효율화
- IT팀의 AI 및 클라우드 전문성 강화
- MLOps, GPU 스케줄링, 데이터 통합 전략 교육 필요
- 명확한 AI 중심 멀티클라우드 전략 수립
- 결론
- AI 시대에 맞는 멀티클라우드 전략 없이는 시스템 복잡성, 비용 과잉, 운영 리스크가 심화됨
- AI 도입 전 사전 전략 수립 및 통합 아키텍처 설계가 중요
- 복잡성 통제 및 AI 잠재력 실현을 위해 기술 내재화와 조직 전반의 AI 이해도 제고 필요
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