클라우드 네이티브 시대의 AI 인프라 혁신 - 2025년에는?

[2024결산/클라우드] ‘생성형AI’ 혁신 주도한 클라우드, 성장가치 증명

 

최근 디지털데일리의 클라우드-AI 관련 기사를 읽으면서, 이번에 졸업 작품으로 진행했던 프로젝트가 떠올랐다. 당시 쿠버네티스 기반의 동적 코드 실행 엔진을 만들고 이를 활용하여 생성형 AI 기반의 알고리즘 학습 플랫폼을 개발했었는데, 지금 보면 그때의 경험이 현재 클라우드 업계가 마주한 도전 과제들과 꽤나 맞닿아 있다는 생각이 들었다. 특히 MS와 OpenAI의 파트너십이나 AWS의 Bedrock 전략을 보면서, AI 워크로드를 효율적으로 관리하고 확장하는 문제가 얼마나 중요한지 다시 한번 실감하게 되었다. 내가 아주 작은 규모로나마 겪었던 컨테이너 기반 실행 환경 구축과 리소스 관리의 어려움이, 클라우드 산업 전체의 핵심 과제와 맞닿아 있었다. 

 

이번 글에서는 현재 클라우드-AI 시장의 기술적 동향을 분석하면서 실제 개발 경험을 통해 배운 인사이트도 함께 나누어보고자 한다. 거대한 변화의 물결 속에서 우리가 주목해야 할 기술적 포인트는 무엇이고, 이것이 개발자들에게는 어떤 의미를 가지는지 알아보자. 

 

빅테크의 AI 인프라 전략 분석

마이크로소프트의 Azure OpenAI 서비스는 AI 인프라의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 엔터프라이즈급 AI 서비스 제공을 위한 그들의 인프라 혁신은 정말 인상적인데, 이는 클라우드 네이티브 기술의 중요성을 다시 한번 일깨워준다. 이런 흐름을 보면서 얼마 전 클라우드컴퓨팅 과목에서 개발했던 작은 프로젝트가 떠올랐다. 당시 나는 쿠버네티스 기반의 동적 코드 실행 엔진을 만들면서 클라우드 네이티브 기술의 기초를 경험할 수 있었다. 컨테이너 기반의 격리된 환경에서 코드를 실행하고 리소스를 관리하는 작은 시스템이었지만, 이를 통해 클라우드 네이티브 아키텍처의 기본 원칙들을 배울 수 있었다. 

 

Azure OpenAI 서비스

클라우드 업계는 AI 워크로드라는 새로운 도전 과제를 마주하고 있다. 특히 Azure OpenAI 서비스는 엔터프라이즈급 AI 서비스 제공을 위한 혁신적인 기술 스택을 구축했는데, 이는 현대 클라우드 아키텍처의 진화 방향을 잘 보여준다고 생각한다. 

 

Azure OpenAI 서비스의 컨테이너 오케스트레이션은 AI 워크로드의 특성을 깊이 이해하고 이를 효율적으로 관리하는 데 초점을 맞추고 있다. 동적 리소스 할당 시스템은 AI 모델의 학습과 추론 단계에 따라 필요한 컴퓨팅 자원을 실시간으로 조정한다. 특히 고가의 GPU 리소스를 여러 워크로드가 효율적으로 공유하면서도, 각 워크로드 간의 성능 간섭을 최소화하는 격리 기술을 적용했다.

Azure OpenAI를 활용한 채팅 아키텍처 (이미지 출처 - Microsoft)

 

자동 스케일링 시스템은 단순한 메트릭 기반의 스케일링을 넘어, AI 워크로드의 패턴을 학습하고 예측하는 지능형 스케일링을 구현했다. 여기에 세밀한 네트워크 정책 관리를 통해 워크로드 간의 통신을 최적화하고, 보안성을 강화했다. 예를 들어, 특정 AI 모델의 학습 과정에서 발생하는 대규모 데이터 전송이 다른 서비스에 영향을 미치지 않도록 네트워크 QoS를 적용한다.

 

마이크로서비스 기반 설계는 AI 서비스의 각 구성 요소를 독립적으로 확장하고 관리할 수 있게 해준다. 모델 서빙, 데이터 전처리, 후처리 등의 컴포넌트들이 독립적인 마이크로서비스로 구현되어 있어, 각각의 요구사항에 맞춰 최적화된 리소스를 할당할 수 있다.

이벤트 기반 처리 시스템은 AI 워크로드의 비동기적 특성을 효과적으로 지원한다. 대규모 모델 학습이나 배치 추론 작업과 같이 시간이 오래 걸리는 작업들을 비동기적으로 처리하면서도, 전체 시스템의 응답성을 유지할 수 있다. 상태 관리 시스템은 분산 환경에서 AI 모델의 학습 상태나 중간 결과물을 안정적으로 관리하며, 장애가 발생하더라도 작업을 중단점부터 재개할 수 있는 체크포인팅 메커니즘을 제공한다.

 

장애 복구 메커니즘은 특히 중요한데, AI 워크로드의 특성상 긴 시간 동안의 작업 결과가 한 번의 장애로 손실될 수 있기 때문이다. Azure OpenAI 서비스는 다중화된 인프라와 자동 복구 시스템을 통해 고가용성을 보장하며, 장애 발생 시에도 서비스 연속성을 유지할 수 있는 아키텍처를 구축했다.이러한 기술적 특징들은 AI 워크로드의 안정적인 운영과 효율적인 리소스 활용이라는 두 가지 목표를 동시에 달성하는 데 기여하고 있다. 특히 엔터프라이즈 환경에서 요구되는 높은 수준의 안정성과 보안성을 제공하면서도, AI 기술의 혁신적인 활용을 가능하게 하는 균형 잡힌 접근을 보여주고 있다.

 

 

AWS의 개방형 AI 인프라

AWS의 Bedrock은 좀 더 흥미로운 접근을 보여준다. Azure OpenAI 서비스가 단일 파트너십 기반의 통합 환경을 제공하는 것과 달리, Bedrock은 다양한 AI 모델을 하나의 플랫폼에서 통합 관리할 수 있는 개방형 아키텍처를 채택했다.

Bedrock의 컨테이너 기반 모델 서빙은 각 AI 모델의 특성을 최대한 살리면서도 통일된 관리 체계를 제공한다. 각 모델별로 최적화된 컨테이너 구성을 제공하는데, 이는 단순한 도커 이미지 제공을 넘어선다. 예를 들어, Anthropic의 Claude 모델과 Stable Diffusion 모델은 서로 다른 컴퓨팅 요구사항과 의존성을 가지고 있는데, Bedrock은 각 모델의 특성에 맞는 최적화된 실행 환경을 자동으로 구성한다.

동적 엔드포인트 관리 시스템은 특히 주목할 만하다. 사용자는 각 모델에 대해 단일 API 엔드포인트만 기억하면 되고, 백엔드에서는 실제 모델의 버전과 인스턴스를 동적으로 관리한다. 이를 통해 무중단 업데이트와 롤백이 가능하며, 트래픽에 따른 자동 스케일링도 지원된다.

 

Bedrock을 활용한 멀티테넌트 환경 구성

 

Bedrock의 추론 인프라는 다중 모델 지원을 핵심 설계 원칙으로 삼았다. 단일 애플리케이션에서 여러 AI 모델을 동시에 활용할 수 있으며, 각 모델의 강점을 조합한 하이브리드 추론도 가능하다.

 

예를 들어, 텍스트 생성에는 Claude를 사용하고, 이미지 생성에는 Stable Diffusion을 사용하는 식의 유연한 구성이 가능하다. 동적 배치 처리 시스템은 추론 요청을 효율적으로 관리한다. 개별 요청을 즉시 처리하는 실시간 추론과, 여러 요청을 모아서 처리하는 배치 추론을 상황에 따라 자동으로 선택한다. 이는 특히 대규모 추론 작업에서 비용 효율성을 크게 높여준다.

 

비용 최적화 측면에서도 주목할 만한 기능들을 제공한다. 사용량 기반 과금, 예약 인스턴스, 스팟 인스턴스 등 다양한 가격 정책을 제공하며, 자동 스케일링과 결합하여 워크로드에 최적화된 비용 구조를 만들어낸다. 이러한 Bedrock의 접근 방식은 AI 서비스의 미래 방향을 보여준다. 단일 모델이나 제공업체에 종속되지 않는 개방형 아키텍처는 사용자에게 더 많은 선택권을 제공하며, 이는 결과적으로 AI 생태계 전체의 발전을 촉진할 것으로 보인다.

 

 

AI 워크로드를 위한 인프라 최적화

현대의 AI 워크로드는 기존 애플리케이션과는 매우 다른 특성을 보인다. 특히 대규모 연산 처리, 고성능 GPU 활용, 복잡한 의존성 관리 등이 필요한데, 이러한 요구사항을 효율적으로 처리하기 위해 쿠버네티스 생태계도 빠르게 진화하고 있다.

쿠버네티스 기반 AI 플랫폼의 진화

NVIDIA GPU Operator의 등장은 쿠버네티스 환경에서 GPU 관리를 한층 더 체계화했다. 이 오퍼레이터는 GPU 디바이스 플러그인, 드라이버, CUDA 런타임 등을 자동으로 관리해주는데, 이는 GPU 워크로드 운영의 복잡성을 크게 줄여준다. 특히 MIG(Multi-Instance GPU) 기술의 지원은 하나의 물리적 GPU를 여러 개의 독립적인 GPU 인스턴스로 분할하여 사용할 수 있게 해주어 리소스 활용도를 극대화할 수 있다.

GPU 메모리 관리도 중요한 포인트다. AI 모델, 특히 대규모 언어 모델의 경우 수십 GB의 GPU 메모리를 필요로 하는데, 쿠버네티스는 이제 GPU 메모리 상태를 모니터링하고 이를 기반으로 워크로드를 스케줄링할 수 있다. 예를 들어, 메모리 사용량이 임계치에 도달하면 자동으로 새로운 노드로 워크로드를 이전하거나, 우선순위가 낮은 작업을 일시 중단하는 등의 세밀한 관리가 가능해졌다.

AI 워크로드 스케줄링의 정교화

AI 워크로드 스케줄링은 일반적인 애플리케이션 스케줄링과는 다른 접근이 필요하다. 우선순위 기반 스케줄링은 이제 단순한 우선순위 레벨을 넘어 작업의 긴급성, 리소스 요구사항, 비용 효율성 등 다양한 요소를 고려한다. 예를 들어, 모델 학습 작업은 높은 우선순위로 지속적인 GPU 리소스를 할당받고, 추론 작업은 필요할 때만 리소스를 사용하는 방식으로 최적화할 수 있다.

 

리소스 예약 시스템도 더욱 정교해졌다. 쿠버네티스는 이제 시간 기반 예약, 리소스 사용량 예측, 비용 최적화 등을 고려한 지능형 예약 시스템을 제공한다. 특히 큐잉 시스템의 발전은 주목할 만하다. Gang 스케줄링을 통해 분산 학습 작업의 모든 구성 요소가 동시에 시작될 수 있도록 보장하고, Fair 스케줄링으로 여러 팀이나 프로젝트 간의 리소스 균형을 맞출 수 있다.

 

 

국내 클라우드 시장의 기술적 대응과 혁신 전략

국내 클라우드 시장은 글로벌 기업들의 공세 속에서도 독자적인 경쟁력을 구축해나가고 있다. 특히 규제 대응과 로컬라이제이션 측면에서 차별화된 기술력을 보여주고 있는데, 이는 국내 시장의 특수성을 잘 반영한 결과다.

KT클라우드의 하이브리드 보안 전략

KT클라우드의 시큐어 퍼블릭 클라우드는 국내 금융권과 공공부문의 엄격한 규제 환경을 겨냥한 기술적 혁신을 보여주고 있다. 특히 보안 아키텍처 측면에서 주목할 만한 발전이 있다. 네트워크 분리의 경우, 물리적 분리와 논리적 분리를 유연하게 조합한 하이브리드 망분리 모델을 제시했다. 이는 기존의 경직된 망분리 규제를 준수하면서도 클라우드의 유연성을 최대한 살린 접근이다.

이미지 출처 - KT

 

접근 제어 시스템은 제로 트러스트 보안 모델을 기반으로 구축되었다. 모든 접근 시도를 기본적으로 신뢰하지 않고 지속적인 검증을 수행하는 방식이다. 여기에 FDS(Fraud Detection System)를 통합해 이상 행위를 실시간으로 탐지하고 대응한다. 암호화 측면에서는 국내 표준 암호화 알고리즘을 준수하면서도, 클라우드 네이티브 환경에 최적화된 키 관리 시스템을 구축했다.

CSAP 인증 대응도 주목할 만하다. 특히 '하' 등급 획득을 위한 논리적 망분리 구현에서 독자적인 기술력을 보여줬다. 데이터 현지화 요구사항에 대응하기 위해 지역별 데이터 센터를 운영하면서도, 통합 관리 체계를 통해 운영 효율성을 확보했다. 감사 추적 시스템은 블록체인 기술을 활용해 로그의 무결성을 보장하면서도, 실시간 모니터링이 가능한 구조로 설계됐다.

 

네이버클라우드의 AI 기술 혁신

네이버클라우드는 HyperCLOVA X를 통해 독자적인 AI 경쟁력을 구축하고 있다. 특히 한국어 처리 능력에서 두각을 나타내는데, 이는 방대한 한국어 데이터를 활용한 사전 학습과 지속적인 모델 최적화의 결과다. 한국어 특화 모델은 단순한 언어 처리를 넘어, 한국적 맥락과 뉘앙스를 이해하는 수준까지 발전했다. 도메인 적응 기술도 주목할 만하다. 금융, 의료, 법률 등 전문 분야별로 특화된 모델을 개발하면서, 전이학습과 파인튜닝 기술을 고도화했다. 특히 적은 양의 도메인 데이터로도 효과적인 적응이 가능한 기술을 개발했다. 모델 경량화 측면에서는 지식 증류(Knowledge Distillation)와 양자화(Quantization) 기술을 적극 활용하고 있다.

 

이미지 출처 - NAVER

인프라 측면에서도 차별화된 접근을 보여준다. 자체 개발한 GPU 클러스터 관리 시스템은 학습과 추론 워크로드의 특성을 고려한 최적화된 리소스 관리를 제공한다. 네트워크 최적화는 특히 중요한데, 분산 학습을 위한 고속 네트워크 인프라와 함께, 모델 병렬화를 위한 효율적인 통신 프로토콜을 구현했다. 분산 학습 시스템은 수천 개의 GPU를 효율적으로 활용할 수 있는 구조로 설계됐다. 특히 모델 병렬화와 데이터 병렬화를 유연하게 조합할 수 있는 프레임워크를 개발했다. 모델 서빙 시스템은 트래픽 패턴에 따른 자동 스케일링과 함께, A/B 테스트를 위한 고도화된 트래픽 제어 기능을 제공한다.

 

이러한 국내 기업들의 기술적 혁신은 단순한 따라잡기가 아닌, 국내 시장의 특수성을 반영한 차별화된 경쟁력으로 발전하고 있다. 특히 규제 대응과 한국어 AI 모델 개발에서 보여주는 기술력은 글로벌 시장에서도 충분한 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 기대된다.