대규모 AI 애플리케이션 제공: ADC의 역할

업계 동향 | 2026년 2월 03일

이 블로그 게시물은 AI 데이터 전송에 관한 시리즈의 여섯 번째 글입니다.

인공지능 파이프라인은 데이터가 모델에 도달한다고 해서 끝나는 것이 아닙니다. 여러 면에서 가장 어려운 작업은 바로 그때부터 시작됩니다.

데이터를 수집하고 변환하여 학습 또는 추론에 사용할 수 있도록 전달한 후에도, 조직은 해당 데이터를 AI 애플리케이션에 통합하여 사용자, 파트너 및 시스템에 대규모로 제공해야 합니다. 이제 이러한 애플리케이션은 고객 경험을 향상하고, 워크플로를 자동화하며, 실시간 의사 결정을 지원하는 데 더욱 강력하게 활용되고 있습니다. 따라서 가용성, 성능, 보안 및 거버넌스는 여전히 애플리케이션 제공 시 최우선으로 고려해야 할 사항입니다.

AI 애플리케이션을 안정적으로 제공하려면 최신·최고 성능의 모델이나 인프라만으로는 충분하지 않습니다. AI 트래픽을 지능적으로 관리하고, 한정된 리소스를 보호하며, 매우 역동적인 환경에 적응할 수 있는 제어 계층이 필요합니다.

바로 이 지점에서 애플리케이션 전송 컨트롤러(ADC)가 계속해서 핵심적인 역할을 합니다

AI 애플리케이션 딜리버리가 다른 이유

기존 애플리케이션은 일반적으로 처리 시간이 짧고 예측 가능한 요청을 처리합니다. 하지만 AI 애플리케이션은 이와는 매우 다르게 작동합니다. 전 세계를 다니며 AI 애플리케이션을 구축한 많은 사람과 이야기를 나누면서, 이러한 대화에서 몇 가지 공통점을 발견했습니다.

AI 트래픽은 갑작스럽게 몰리고 불규칙한 경우가 많습니다. 요청에는 대규모 프롬프트와 컨텍스트가 포함될 수 있습니다. 응답은 한 번에 모두 반환되지 않고 지속적으로 스트리밍될 수 있습니다. 하나의 요청이 여러 갈래로 확장되어 검색 시스템, 임베딩 서비스, 다운스트림 도구를 비롯한 여러 서비스를 호출할 수도 있습니다. 이면에서는 추론 워크로드가 GPU와 같이 비용이 많이 들고 용량이 제한된 리소스를 사용합니다.

AI 애플리케이션은 세션에 대한 새로운 개념도 도입합니다. 세션 데이터는 더 이상 단일 서버에 보관되지 않고, 프롬프트와 응답을 통해 전달되는 컨텍스트에 포함됩니다. 이는 추론 서버의 부담을 줄여 주지만, 애플리케이션 전송 계층에 매우 높은 수준의 지능형 기능을 구축해야 한다는 의미이기도 합니다. 이제 ADC는 애플리케이션의 핵심 구성 요소입니다.

AI 시스템의 장애 역시 단순히 정상 또는 실패로 나뉘는 경우는 드뭅니다. 추론 클러스터가 가동 중이더라도 일부 노드에 과부하가 걸릴 수 있습니다. 검색 서비스의 응답이 느려질 수도 있습니다. 특정 리전은 포화 상태인 반면 다른 리전은 정상적으로 운영될 수 있습니다. 지능형 전송 제어가 없다면 이러한 부분 장애는 사용자 경험을 빠르게 저하시키고 비용을 증가시킵니다.

대규모 환경에서 AI 애플리케이션 제공은 단순한 네트워킹 문제가 아니라 시스템 전반의 문제가 됩니다.

AI 앱의 제어 플레인으로서의 ADC

ADC는 클라이언트와 AI 서비스 사이에서 중앙 집중식 제어 영역을 제공합니다. 단순히 트래픽을 전달하는 데 그치지 않고, AI 애플리케이션이 사용되는 방식을 능동적으로 제어합니다.

Platforms such as F5 BIG-IP과 같은 플랫폼은 하이브리드 및 클라우드 네이티브 환경 전반에서 AI 트래픽을 관리하며, 변화하는 상황에 실시간으로 적응하는 동시에 정책을 일관되게 적용합니다. F5 BIG-IP은 ADC이자 F5 Application Delivery and Security Platform의 핵심 구성 요소입니다.

F5 AI 참조 아키텍처는 전체 AI 파이프라인에 걸친 전략적 트래픽 관리와 핵심 보안 지점을 보여줍니다.

F5 AI 참조 아키텍처에서 BIG-IP는 AI 애플리케이션의 관문 역할을 합니다. 모델 엔드포인트, 검색 서비스 및 지원 API에 대한 액세스를 중개하여 트래픽이 효율적으로 라우팅되고 적절하게 보호되며 지속적으로 모니터링되도록 합니다.

AI 워크로드를 위한 지능형 트래픽 관리

AI 애플리케이션 제공으로 인해 트래픽 관리에 새로운 요구 사항이 생겼습니다. 이제 단순한 라운드 로빈 방식의 부하 분산만으로는 충분하지 않습니다. (AI 스토리지에 새로운 부하 분산 접근 방식이 필요한 이유는 이전 시리즈 블로그 게시물에서 설명합니다.)

ADC는 백엔드 상태, 지리적 근접성, 용량 및 시맨틱 정책을 기반으로 요청을 지능적으로 전달할 수 있도록 지원합니다. 요청을 특정 모델 버전, 추론 풀 또는 리전으로 라우팅할 수 있으므로 팀은 카나리 배포나 단계적 롤아웃을 통해 새 모델을 안전하게 도입할 수 있습니다. 백엔드 성능이 저하되면 전체 장애가 발생할 때까지 기다리지 않고 트래픽을 자동으로 다른 곳으로 전환할 수 있습니다.

이 접근 방식은 백엔드 리소스가 부족하고 비용이 많이 들 때 특히 중요합니다. 조직은 급격한 트래픽 증가에 대비해 GPU를 과도하게 프로비저닝하는 대신, ADC 수준의 제어 기능을 사용하여 트래픽을 분산하고 사용량이 많은 노드를 피해 요청을 라우팅하며 전체 시스템의 안정성을 유지할 수 있습니다.

AI 관문의 보안 및 거버넌스

모든 AI 애플리케이션 엔드포인트는 여전히 애플리케이션 엔드포인트이며, 사이버 범죄자들에게 매력적인 표적이 되는 경우가 많습니다.

AI 도입이 확대됨에 따라 새로운 형태의 악용도 늘어나고 있습니다. 비용 고갈 공격, 자동화된 스크래핑, 프롬프트 플러딩, 프리미엄 모델에 대한 무단 액세스가 일반적인 우려 사항으로 떠오르고 있습니다. 이러한 위험은 모델 자체만으로는 해결할 수 없습니다.

ADC는 보안 및 거버넌스 제어를 적용하기에 적합한 지점을 제공합니다. 인증, 권한 부여, 속도 제한, API 보호 및 모델 보호 조치를 트래픽이 AI 서비스에 도달하기 전에 일관되게 적용할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션 팀의 유연성을 유지하면서 위험을 줄일 수 있습니다.

특히 ADC는 거버넌스 목표를 반영하기에 이상적인 지점이 될 수 있습니다. 조직은 애플리케이션을 다시 작성하거나 모델을 재학습하지 않고도 테넌트별 할당량을 적용하고, 중요 워크로드의 우선순위를 지정하며, AI 사용을 정책 및 예산 제약에 맞게 조정할 수 있습니다.

대화형 AI를 위한 성능 최적화

AI의 상호작용성이 높아질수록 사용자는 성능을 직접 체감하게 됩니다.

지연 시간 급증, 응답 중단, 스트림 끊김은 즉시 신뢰를 떨어뜨립니다. ADC는 장기 연결을 관리하고, TLS 처리 부담을 덜어 주며, 스트리밍 프로토콜을 효율적으로 관리하여 성능을 최적화합니다. 또한 백엔드 포화를 조기에 감지하고 사용자가 성능 저하를 알아차리기 전에 트래픽을 다른 경로로 전환할 수 있습니다.

딜리버리 관련 요소를 애플리케이션 로직과 분리하면 팀은 워크로드 변화에 따라 성능을 동적으로 조정할 수 있습니다.

서비스 디스커버리 및 Kubernetes 통합

대부분의 AI 애플리케이션은 서비스가 동적으로 확장되고 엔드포인트가 자주 변경되는 Kubernetes 환경에서 실행됩니다.

ADC는 Kubernetes와 통합되어 서비스를 자동으로 검색하고, 확장 및 축소 이벤트를 실시간으로 추적하며, Pod 또는 서비스가 생성되고 사라질 때 트래픽을 적절한 대상으로 라우팅합니다. Kubernetes에는 추론 인텔리전스를 지원하는 구성 요소가 있으며, F5는 이를 활용합니다. 이러한 통합을 통해 F5는 클러스터를 넘어 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에 일관된 애플리케이션 전송 및 보안 정책을 적용할 수 있습니다.

AI 워크로드의 경우 이러한 외부 컨트롤 플레인은 특히 유용합니다. 트래픽 관리와 정책 적용을 개별 클러스터에서 분리하여, AI 서비스가 빠르고 독립적으로 확장되더라도 중앙 집중식 가시성과 거버넌스를 확보할 수 있습니다.

AI 애플리케이션 제공에 F5가 적합한 이유

F5는 트래픽 관리, 보안, 관측성을 검증된 단일 플랫폼에 통합합니다. AI 애플리케이션에서는 이를 통해 예측 가능한 성능을 확보하고, 비용이 많이 드는 백엔드 리소스를 더욱 강력하게 보호하며, 여러 환경에서 일관된 거버넌스를 구현할 수 있습니다.

F5는 딜리버리 계층에서 작동함으로써 조직이 혁신의 속도를 늦추지 않으면서 AI를 안전하게 확장할 수 있도록 지원합니다. 팀은 비용, 위험 및 안정성을 지속적으로 관리하면서 새로운 모델을 도입하고, 새로운 사용 사례를 지원하며, 여러 클라우드로 확장할 수 있습니다. (자세히 알아보기 F5와 AI 애플리케이션 딜리버리에서 F5가 수행하는 역할에 대해).

정제된 연료에서 안정적인 공급까지

앞서 AI 데이터 전달 시리즈에서는 AI 여정을 석유 파이프라인의 추출 과정에 비유하며, 수집·변환·전달을 통해 연료가 준비되는 과정을 살펴보았습니다. 데이터는 추출되고 정제되어 사용할 수 있는 상태로 준비되었습니다.

AI 애플리케이션 제공은 그 여정의 마지막 단계입니다. 이는 정제된 연료가 실제로 엔진에 안전하고 효율적으로, 대규모로 도달하도록 보장하는 유통망과 같습니다. 펌프, 밸브, 계량, 모니터링은 모두 정제 역량만큼이나 중요합니다.

애플리케이션 딜리버리 컨트롤러는 AI에 필요한 제어 계층을 제공합니다. 수요가 증가함에 따라 트래픽 흐름을 조절하고, 과부하를 방지하며, 정책을 적용하고, 서비스 수준을 유지합니다. 이러한 컨트롤러가 없으면 아무리 고도화된 모델이라도 일관된 비즈니스 가치를 제공하기 어렵습니다.

대규모 환경에서 AI의 성공은 모델이 무엇을 할 수 있는지에만 달려 있지 않습니다. 이러한 역량을 얼마나 안정적으로 제공할 수 있는지가 중요합니다.