오늘 F5는 NVIDIA BlueField-3 DPU에 배포된 F5 BIG-IP Next for Kubernetes의 정식 출시를 발표합니다. 이를 통해 AI 팩토리 클라우드 데이터 센터의 리소스 관리를 개선하는 동시에 최적의 AI 애플리케이션 성능을 달성할 수 있습니다. 이 통합 솔루션은 인프라 효율성을 높이고 고성능 네트워킹, 보안 및 트래픽 관리를 제공하여 GPU 서비스(GPUaaS)와 추론 기능을 비롯한 혁신적인 사용 사례를 지원합니다.
BIG-IP Next for Kubernetes와 NVIDIA BlueField-3 DPU의 통합은 조직이 클라우드 규모의 AI 인프라를 구현할 때 직면하는 시급한 과제를 해결합니다. 대규모 AI 워크로드에는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고 해석하여 인사이트를 도출할 수 있는 고성능 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 이로 인해 기존 네트워크 인프라에 상당한 부담이 가해져 성능이 저하되고 처리 효율 저하 및 추론 지연이 발생할 위험이 있습니다.
업계를 선도하는 환경에서의 성능
F5, NVIDIA, SoftBank은 최근 NVIDIA GTC 2025에서 공동 솔루션의 가치를 소개하는 세션을 함께 진행했습니다. 이 세션에서 SoftBank는 조직이 DPU 가속 서비스 프록시로 Kubernetes 기반 클라우드 네이티브 AI 워크로드의 성능을 극대화하는 방법에 관한 획기적인 인사이트를 공유했습니다. 이 세션에서는 NVIDIA BlueField-3 DPU에 배포된 F5 BIG-IP Next for Kubernetes의 최근 개념 증명에서 SoftBank가 산출한 계산 결과와 성능 지표를 소개했습니다. SoftBank는 HTTP 처리량을 18%(77Gbps) 높이고, 첫 바이트 수신 시간(TTFB)을 11배 개선했으며, 네트워크 에너지 효율을 무려 190배 향상했습니다. 이러한 결과는 최신 클라우드 네이티브 환경에서 DPU 가속이 지닌 혁신적인 잠재력을 보여주며, AI 추론 시 토큰 처리량을 높이고 사용자 경험을 개선할 수 있음을 입증합니다.
복잡성 감소, 성능 최적화 및 보안 강화
NVIDIA BlueField-3 DPU는 설계되었습니다 가속 AI 및 5G 무선 네트워크부터 하이브리드 클라우드와 고성능 컴퓨팅에 이르는 가장 까다로운 인프라 워크로드를 처리하도록 설계되었습니다. 이 통합 솔루션은 F5 Application Delivery and Security Platform을 활용하여 AI 인프라로 들어오고 나가는 데이터 트래픽을 가속하고 보호하며 간소화함으로써 대규모 AI 워크로드의 처리 효율성을 크게 향상합니다. 최적화된 트래픽 관리를 제공하여 AI 추론 중 데이터 수집 성능과 서버 활용도를 높이고, AI 앱 사용자에게 더 나은 경험을 제공합니다.
BIG-IP Next for Kubernetes는 엔터프라이즈 AI 인프라의 여러 요소를 통합할 때 발생하는 복잡성을 크게 줄여 줍니다 네트워킹, 보안, 트래픽 관리 및 부하 분산 기능을 통합하여 멀티클라우드 환경 전반에 대한 포괄적인 가시성을 제공하고 AI 워크로드의 관측 가능성을 한층 높입니다. 이 솔루션은 제로 트러스트 아키텍처, API 보호, 침입 방지, 암호화 및 인증서 관리에 필수적인 보안 기능을 지원합니다. 정식 출시와 함께 하드웨어 가속형 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 완화 기능과 에지 방화벽 기능이 추가되어 더욱 빠르고 효율적인 사이버 보호를 제공합니다. 또한 AI 모델 학습 및 추론 엔드포인트를 자동으로 검색하고 보호하므로, 조직은 데이터 무결성과 주권을 강화하는 동시에 표적 위협으로부터 AI 애플리케이션을 격리할 수 있습니다.
또한 BIG-IP Next for Kubernetes와 NVIDIA BlueField-3 DPU의 통합을 통해 동일한 AI 클러스터에서 여러 사용자를 안전하게 호스팅하는 동시에 각 사용자의 AI 워크로드, 데이터 및 트래픽을 서로 분리할 수 있는 멀티테넌트 아키텍처를 구현할 수 있습니다.
고객의 AI 도입을 지원하는 매력적인 신규 사용 사례
F5와 NVIDIA는 함께 인프라 관리와 효율성을 개선할 뿐만 아니라, 더 빠르고 민첩한 AI 추론을 지원하여 다음과 같은 새로운 활용 사례를 구현합니다:
- 서비스형 GPU(GPUaaS)는 AI 모델 학습, 과학 시뮬레이션, 렌더링을 비롯한 다양한 컴퓨팅 작업에 필요한 GPU를 클라우드 기반으로 온디맨드 방식으로 제공합니다. 이 서비스를 통해 조직은 클라우드 제공업체로부터 GPU 컴퓨팅 리소스를 사용량 기반 또는 구독 방식으로 임대할 수 있으며, GPU가 필요할 때만 비용을 지불하여 비용 대비 GPU 컴퓨팅 성능을 극대화할 수 있습니다. BIG-IP Next for Kubernetes와 NVIDIA BlueField-3 DPU의 통합은 세분화된 테넌트 격리를 통해 안전한 멀티테넌시를 지원합니다. 이는 여러 사용자 또는 조직이 동시 워크로드를 실행하면서 GPU 리소스를 안전하고 효율적으로 공유할 수 있게 해 주므로 GPUaaS 환경에 매우 중요합니다. GPU 서비스를 여러 개의 안전한 인스턴스로 분할하면 세분화된 멀티테넌시를 통해 서로 다른 테넌트와 워크로드를 격리하여 데이터 유출과 보안 위험을 방지할 수 있습니다. 또한 동적 리소스 할당을 지원하므로 과도한 프로비저닝 없이 각 워크로드에 필요한 GPU 및 네트워크 리소스를 제공할 수 있습니다.
- 추론 서비스는 특화된 클라우드 기반 AI 플랫폼을 통해 학습된 AI 모델에서 추론을 효율적으로 수행할 수 있도록 최적화된 환경을 제공합니다. 원시 GPU 성능을 제공하는 GPUaaS와 달리, 추론 서비스는 간소화된 모델 배포에 맞게 세밀하게 조정되어 있습니다. 이러한 서비스의 활용 사례로는 챗봇 운영, 사기 탐지 구현, 연구 수행 및 이와 유사한 AI 기반 작업 실행 등이 있습니다. 또한 추론 서비스는 이미지 인식 및 자율 주행 시나리오를 최적화하고, 음성 비서나 감정 분석을 위한 자연어 처리에도 사용됩니다. BIG-IP Next for Kubernetes와 NVIDIA BlueField-3 DPU는 여러 모델을 동시에 실행하여 추론 성능을 극대화하고 엔드 투 엔드 지연 시간을 단축합니다. F5와 NVIDIA의 통합 솔루션을 기반으로 하는 추론 서비스는 변동하는 워크로드와 수요에 대응하도록 리소스를 동적으로 확장할 수도 있습니다.
For both GPUaaS와 추론 서비스 모두에서 세분화된 관측성은 필수 요건입니다. BIG-IP Next for Kubernetes는 중앙 집중식 완전 통합 뷰를 통해 AI 에코시스템 전반에 대한 풍부한 가시성을 제공하여 성능과 복원력을 모니터링할 수 있게 해주며, 보안 기능을 즉시 적용하여 데이터 개인정보 보호를 강화하고 무단 액세스를 방지하며 이상 징후를 격리할 수 있습니다.
자세한 내용은 제품 페이지를 살펴보거나 F5 계정 팀에 문의하여 조직의 AI 인프라에 BIG-IP Next for Kubernetes를 도입하는 방안을 논의해 보세요. F5의 AI에 대한 노력은 여기서 끝나지 않습니다. F5가 어디서나 AI 앱을 보호하고 제공하는 방법을 알아보세요.
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