어떤 것이 필요하고 어디에 배치해야 하나요?
새로운 세대의 애플리케이션 아키텍처가 등장할 때마다 네트워크 트래픽에도 영향을 미칩니다. 당사가 이 점에 주목하는 이유는 애플리케이션 아키텍처에 중대한 변화가 일어날 때마다 새롭게 발생하는 문제에 대응하기 위해 애플리케이션 제공 및 보안에도 그에 상응하는 변화가 뒤따르기 때문입니다.
운영상의 과제를 해결하기 위한 변화와 네트워크의 대응을 자세히 살펴보면, AI 애플리케이션으로 인해 새롭게 등장한 과제는 사실상 없다는 점이 흥미롭습니다. 물론 규모, 성능, 보안, 복잡성은 증가했지만, 이는 지난 10여 년간 우리가 계속 해결해 온 과제와 동일합니다.
하지만 AI는 워크로드의 분산 방식과 트래픽 패턴을 변화시킵니다. 이는 해당 네트워크 트래픽의 대부분이 애플리케이션 트래픽이며, API 트래픽의 비중도 점점 커지고 있기 때문에 중요합니다. 바로 이 점이 다릅니다. 코어, 클라우드, 엣지 전반의 새로운 트래픽 패턴과 분산 방식을 이해하면 어떤 애플리케이션 전송 및 보안 서비스가 필요한지, 그리고 효과와 효율을 극대화하려면 해당 서비스를 어디에 배치해야 하는지 파악할 수 있습니다.
새로운 트래픽 패턴
AI 애플리케이션이 가져올 가장 중대한 영향 중 하나는 동서(E-W) 및 남북(N-S) 트래픽이 모두 증가한다는 점입니다. 특히 남북 트래픽의 상당 부분이 AI에서 발생하므로, 기존의 인바운드 남북 데이터 경로뿐만 아니라 아웃바운드 남북 데이터 경로도 전략적 제어 지점으로 부상하게 됩니다.
향후 2~3년 동안 AI 애플리케이션은 기존 포트폴리오에 추가되는 형태로 도입될 것이며, 조직이 NLI(자연어 인터페이스)에 대한 소비자 수요를 파악함에 따라 통합이 이루어질 것입니다.
N-S 데이터 경로의 분산이 확대되면서 기업 경계에서 서비스형 보안에 대한 수요가 증가할 것이며, 여러 환경에 걸친 E-W 데이터 경로의 분산 확대는 멀티클라우드 네트워킹의 필요성을 높이고 있습니다. 내부적으로는 E-W 데이터 경로에 있는 데이터의 민감성으로 인해 보안 및 액세스 기능의 필요성이 더욱 커지고 있습니다.
그 결과, 애플리케이션 제공 및 보안이 가치를 발휘할 수 있는 두 개의 새로운 지점이 AI 애플리케이션 아키텍처에 생기며, 효율성, 비용 절감 및 효과를 고려해 애플리케이션 제공 및 보안의 배포 위치를 재검토할 기회가 마련됩니다.
추론 서버를 대상으로 한 CVE가 등록되기 시작하고 있다는 점에서 이는 중요합니다. 추론 서버는 API를 통해 클라이언트와 통신하는 ‘모델’ 계층의 서버 부분입니다. 이 지점에 AI 모델과 서버를 검사하고 위협을 탐지하며 악용으로부터 보호하는 기능을 배치하는 것이 가장 효과적이므로, 여기서 API 보안을 활용하는 것은 전반적인 AI 보안 전략에서 중요합니다. 이는 ‘최후의 방어선’이며, 프로그래밍 가능한 API 보안 솔루션을 사용할 경우 AI 모델을 겨냥한 새로운 공격을 가장 빠르게 완화할 수 있는 수단입니다.
애플리케이션 제공 및 보안을 위한 적용 지점
이전에 소개한 AI 추론 패턴 게시물에서 오늘날 AI 추론의 세 가지 주요 배포 패턴을 살펴본 바 있습니다. 이러한 패턴을 바탕으로 확장된 이 아키텍처에서 애플리케이션 서비스를 적용할 수 있는 여섯 가지 지점을 구분하고, 보안, 확장성 및 효율성을 최적화하기 위해 해당 서비스를 어디에 배포하는 것이 가장 적합한지 파악할 수 있습니다.
- 글로벌 서비스(회사별) 이 계층의 애플리케이션 전송 및 보안은 일반적으로 보안 서비스에 해당하지만, DNS, GSLB, 멀티클라우드 네트워킹과 같은 회사 차원의 전송 서비스도 포함합니다. DDoS 및 봇 방어와 같은 보안 서비스는 공격자가 IT 환경 내부의 핵심(고비용) 리소스, 특히 퍼블릭 클라우드에서 호스팅되는 애플리케이션의 리소스를 소모하지 못하도록 방지하므로 이 계층에 매우 적합합니다.
- 공유 서비스(위치별) 이 계층의 애플리케이션 전송 및 보안은 공격자에 대한 추가 보호 기능을 제공할 뿐만 아니라 애플리케이션, API 및 인프라 서비스(방화벽, SSL VPN 등)를 위한 부하 분산과 같은 가용성 서비스도 제공합니다.
- 애플리케이션 서비스(애플리케이션별) 애플리케이션 전송 및 이 삽입 지점의 보안은 전송하고 보호하는 애플리케이션 또는 API에 더욱 밀접하게 연계됩니다. 여기에는 WAF, 로컬 부하 분산, 최신 애플리케이션을 위한 인그레스 제어 등의 앱 서비스가 포함됩니다. 이러한 앱 서비스는 ‘사용자와 앱 간’ 통신을 전송하고 보호합니다.
- 마이크로서비스 네트워킹(클러스터별) 이 삽입 지점의 애플리케이션 전송 및 보안 기능은 일반적으로 Kubernetes 인프라의 일부로 배포되며, mTLS 및 서비스 메시를 포함합니다. 이러한 서비스는 ‘앱 간’ 통신을 제공하고 보호합니다.
- AI 추론 서비스(AI 컴퓨팅 복합체별) 이 새로운 삽입 지점은 AI 애플리케이션에 특화되어 있으며, AI 추론 서비스를 제공하고 보호하도록 특별히 설계된 전송 및 보안 기능을 포함합니다. 부하 분산이 일반적으로 사용되며, AI 추론 API를 보호하기 위한 애플리케이션 계층의 속도 제한도 흔히 적용됩니다. 자세한 내용은 AI 추론이 데이터 센터 아키텍처에 미치는 영향을 참조하세요.
- AI 인프라 서비스(AI 서버별) 이 새로운 삽입 지점은 AI 네트워크 패브릭에 내장되며, 애플리케이션 전송 및 보안 기능을 DPU에 배포하여 전송 및 보안 서비스의 오프로딩을 지원합니다. 이 삽입 지점은 필요한 전송 및 보안 기능을 CPU에서 오프로딩함으로써 추론 투자의 효율성을 높이고, 추론 서버가 ‘서비스 제공’에만 집중할 수 있도록 합니다. F5, 인프라 내부에서부터 추론 확장에서는 이 계층에 대해 더 자세히 설명합니다.
사실 대부분의 애플리케이션 전송 및 보안 서비스는 이러한 삽입 지점 중 어디에나 배포할 수 있습니다. 단, 수신 컨트롤러 및 서비스 메시처럼 특정 환경과 통합되도록 특별히 설계되어 Kubernetes 배포에 종속되는 서비스는 예외입니다.
핵심은 효과, 효율성, 비용이라는 요소를 최적화할 수 있는 삽입 지점을 파악하는 것입니다. 여기에는 해당 서비스의 운영 비용뿐만 아니라 IT 인프라 내부에서 해당 트래픽을 처리하는 데 드는 비용도 포함됩니다.
애플리케이션 전송 및 보안을 삽입 지점에 맞추기 위한 모범 사례가 있지만(각 지점별로 특정 서비스를 언급한 이유도 여기에 있습니다), 기업 아키텍처는 저마다 다르므로 이러한 사례에서 벗어나야 할 이유도 항상 존재합니다. 이는 애플리케이션 전송 및 보안에 프로그래밍 기능이 필요한 주된 이유 중 하나이기도 합니다. 환경, 애플리케이션, 네트워크는 모두 서로 다르며, 고유한 사용 사례에 맞게 사용자 지정할 수 있는 능력이 핵심 역량이기 때문입니다.
여러 환경과 삽입 지점 전반에서 애플리케이션 전송 및 보안이 필요하기 때문에 F5는 모든 환경에서 가능한 한 많은 삽입 지점에 애플리케이션 전송 및 보안을 배포할 수 있도록 지원해야 한다고 강조합니다. 그래야만 조직이 환경, 애플리케이션 및 네트워크를 어떤 방식으로 설계했든 효과, 효율성 및 비용을 최적화할 수 있기 때문입니다.
작성자 소개
Lori MacVittie는 F5 CTO 오피스의 수석 엔지니어이자 최고 에반젤리스트로, 애플리케이션 딜리버리, 자동화 전략 및 인프라 분야에서 깊이 있는 전문성을 보유하고 있습니다. AI 에이전트를 위한 가드레일을 정의하고, 취약한 멀티클라우드 아키텍처를 분석하며, 확장 가능한 시스템의 한계를 탐구하는 등 복잡한 문제를 명확하게 풀어내는 것으로 잘 알려져 있습니다. 애플리케이션 개발, IT 아키텍처, 네트워크 및 시스템 운영 전반에 걸쳐 30년 이상의 업계 경험을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 수상 경력이 있는 기술 편집자로 활동했습니다. MacVittie는 컴퓨터 과학 석사 학위를 보유하고 있으며, 보안, 클라우드 및 엔터프라이즈 아키텍처 분야를 아우르는 다수의 저서를 집필한 작가입니다. 또한 보드게임과 비디오 게임을 열정적으로 즐기며, 치즈에 대해서는 거리낌 없이 확고한 견해를 갖고 있습니다.
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