전통적 방식에서 대화형 방식으로: 생성형 AI 애플리케이션이 디지털 상호작용을 혁신하는 방법

Lori Mac Vittie수석 엔지니어 겸 최고 에반젤리스트 | F5

비즈니스 로직과 상호 작용하는 새로운 방식이 도입되면 애플리케이션의 설계와 배포, 그리고 최종 제공 방식에 큰 영향을 미칩니다.

예를 들어 웹 브라우저는 모놀리식 구조를 해체하고 오늘날 우리가 아는 인터넷의 기반이 된 3계층 웹 애플리케이션을 탄생시킨 원동력이었습니다. 기본 인터페이스는 녹색 화면의 명령줄 기반 이전 인터페이스보다 훨씬 쉽게 탐색할 수 있는 GUI로 빠르게 전환되었습니다.

생성형 AI 덕분에 인터페이스가 다시 한번 변화하고 있습니다. 그리고 이번에는 그 영향이 엄청날 것입니다.

실제로 우리가 애용하면서도 때로는 혐오하게 된 그래픽 인터페이스를 대신해, 애플리케이션과 상호작용하는 새로운 방식인 대화형 인터페이스가 등장하고 있습니다.

Enabled by the ability of 생성형 AI는 우리의 요청을 분석하고 이해하는 듯한 능력을 바탕으로, 자연어 인터페이스를 고객과 비즈니스를 수행하는 ‘표준 방식’으로 빠르게 자리 잡게 하고 있습니다.

사용자 경험을 근본적으로 바꾸는 것 외에도, 이러한 변화는 개발자가 애플리케이션을 구축하는 방식, 애플리케이션 간 통신 방식, 그리고 애플리케이션을 제공하고 보호하는 방식의 기술적 세부 사항에 중대한 영향을 미칩니다.

세 가지 핵심 변화

생성형 AI 애플리케이션에는 다른 영역의 변화를 이끄는 세 가지 핵심 기술 변화가 있습니다.

상호작용 패턴

상호작용 패턴은 사용자와 요청을 처리하는 애플리케이션 사이에서 트래픽이 오가는 방식을 설명합니다. 기존 애플리케이션에서는 이러한 상호작용이 정적입니다. 즉, 각 페이지와 API 요청이 무엇을 주고받을지 알고 있습니다. 교환할 수 있는 데이터를 정의하고, 보안 조치의 일환으로 해당 데이터의 유형과 크기를 제한할 수 있습니다.

대화형 애플리케이션에서는 이러한 패턴이 달라집니다. 대화가 빠르고 짧게 끝날 수도 있고, 긴 요청이 이어지며 오래 지속될 수도 있습니다. 멀티모달 AI가 생성형 AI의 기능에 계속해서 새로운 데이터 유형을 추가함에 따라 대화에 이미지, 오디오 또는 동영상이 포함될 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있습니다. 그저 예측할 수 없습니다. 이 때문에 보안을 유지하기 어려울 뿐만 아니라, 확장 방법과 성능 최적화 방안을 파악하기도 어렵습니다. 리소스 사용량의 변동성이 매우 크고 동적으로 변화하기 때문에 더 이상 이를 예측할 수 없습니다.

애플리케이션 제공에 미치는 영향

기존의 확장 방식인 인그레스 제어, Gateway API, 그리고 로컬 및 글로벌 수준의 로드 밸런서도 자체적으로 더욱 동적으로 변화해야 합니다. 오늘날 모든 엔터프라이즈 아키텍처의 핵심 구성 요소인 이들은 애플리케이션과 사용자 행동을 실시간으로 더욱 명확하게 파악하고 이해해야 하며, 대부분 정적인 알고리즘이 아니라 최신 상황을 바탕으로 요청 전달 여부를 결정할 수 있어야 합니다.

애플리케이션 개발

둘째, 애플리케이션 개발 방식이 달라질 것입니다. 개발자는 기존 방식의 애플리케이션을 구축할 때 API를 사용합니다. 하지만 주된 트래픽 패턴은 이른바 ‘남북 방향’이었습니다. 즉, 가장 많은 트래픽이 발생하고 보안이 가장 중요하게 요구되는 지점은 애플리케이션이 외부에 공개되는 ‘정문’이었습니다.

생성형 AI 애플리케이션에서도 개발자는 계속 API를 활용할 것입니다. AI 오케스트레이터 역시 API를 활용합니다. AI 오케스트레이터란 사용자 요청을 수신하고 이를 분석한 후, 잘 정의된 API를 통해 적절한 서비스를 호출할 수 있는 애플리케이션 프록시를 가리키는 고급 표현입니다. 이러한 서비스에는 맞춤형 서비스, 공급자가 제공하는 서비스, 다양한 LLM 인스턴스 등이 포함됩니다. AI 오케스트레이터가 사실상 ‘AI 애플리케이션’의 구성 요소인 서비스들과 통신하면서 ‘동서(East-West)’ 트래픽이 크게 증가할 것입니다.

애플리케이션 제공에 미치는 영향

대화형 애플리케이션에서도 여전히 상당한 양의 남북(N-S) 트래픽이 발생하겠지만, 내부의 ‘동서(East-West)’ 데이터 경로에서는 트래픽이 증가하고 전송 및 보안에 대한 요구도 커질 것입니다. 이에 따라 애플리케이션 전송 및 보안의 범위는 현관문만 감시하는 수준에서 집 안팎의 모든 문을 감시하는 수준으로 확대되어야 합니다.

애플리케이션 구성 요소가 코어, 클라우드, 엣지 전반에 분산된 멀티클라우드 환경이 보편화됨에 따라, 애플리케이션 딜리버리는 N-S 기능을 보안 멀티클라우드 네트워킹 방식으로 위치 간 트래픽을 처리하는 NE-SW 데이터 경로로 빠르게 확장해야 할 것입니다.

입력 및 출력

마지막으로, 어쩌면 가장 분명한 변화는 구조화된 입력과 출력에서 비정형 입력과 출력으로의 전환입니다. 기술 역사의 대부분 동안 우리는 네트워크부터 데이터베이스, 애플리케이션에 이르기까지 모든 것을 설계할 때 구조화된 입력과 출력에 의존해 왔습니다.

이 모든 것이 변하고 있습니다. 이제 입력과 출력은 “사용자가 원하는 대로” 이루어지며, 개발자는 더 이상 데이터 유형이나 길이를 전제로 할 수 없습니다. 마찬가지로 보안 운영팀도 예상되는 입력과 출력을 기반으로 정책을 수립할 수 없습니다. 이는 애플리케이션의 통신 방식에 일어난 근본적인 변화이며, 애플리케이션 제공과 보안에 큰 영향을 미칠 것입니다.

애플리케이션 제공에 미치는 영향

비정형 데이터 처리의 가장 큰 영향은 보안 분야에서 나타납니다. 지금까지는 구조화된 데이터의 처리 방식에서 발생하는 취약점이 명확히 정의되어 있었기 때문에, 공격자가 기존 데이터 구조와 로직을 어떻게 악용할 수 있는지 파악하는 데 의존해 왔습니다.

자연어에는 거의 무한한 가능성이 존재하므로, 위협 표면이 어휘적 영역(구문)에서 의미론적 영역(맥락과 의미)으로 이동하면서 공격을 식별하기가 매우 어려워집니다. 따라서 요청과 응답을 검사하고 평가하는 새로운 방식이 필요합니다. AI가 보안 도구 중 하나로 빠르게 자리 잡고 있는 이유도 바로 여기에 있습니다. AI는 자연어를 이해하고 방대한 양의 데이터를 분석하여 공격의 징후일 수 있는 이상 현상과 특이값에 대한 인사이트를 제공할 수 있기 때문입니다.

또한 이로 인해 데이터 보안 기법이 애플리케이션 보안 영역에 도입되면서, 애플리케이션 및 API 보안에서도 데이터 보안 관점에서 입력과 출력을 검사하고 평가해야 합니다.

생성형 AI가 모든 것을 바꾼다

생성형 AI의 도입으로 이미 영향을 받고 있거나 곧 영향을 받게 될 분야가 사실상 전무합니다. 애플리케이션의 변화는 사용자에게 환영받을 수 있지만, 솔루션이 새로운 트래픽 패턴과 요구 사항을 수용하고 새로운 위협 영역을 파악하는 방향으로 전환됨에 따라 보안 및 딜리버리 전문가에게는 과제가 될 것입니다.

생성형 AI는 애플리케이션의 모든 것을 바꾸기 때문에 모든 것을 바꿉니다.

작성자 소개

Lori Mac Vittie수석 엔지니어 겸 최고 에반젤리스트 | F5

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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