멀티클라우드 데이터 복제는 모두의 협력이 필요합니다

Lori Mac Vittie수석 엔지니어 겸 최고 에반젤리스트 | F5

데이터가 사일로에 갇힌 채 S3, SaaS, 온프레미스 전반에 분산되어 있다면 AI 모델은 필요한 데이터를 충분히 공급받지 못합니다. 오늘날 널리 사용되는 해결책은 NetApp을 활용하는 것입니다. NetApp은 Cloud Volumes ONTAP, BlueXP, SnapMirror를 통해 이러한 모든 데이터를 정제하고 표준화한 후 복제합니다. 이로써 한 가지 과제는 해결됩니다.

두 번째 과제는 네트워크입니다. 많은 멀티클라우드 이니셔티브가 바로 이 지점에서 난관에 부딪힙니다. 이때 Equinix Edge Marketplace를 통해 제공되는 F5 Distributed Cloud Services Customer Edge(CE)가 전략적이면서도 거의 마법과도 같은 인프라로 자리매김합니다.

네트워크 표준화

NetApp은 통합 데이터 서비스와 복제 기능을 제공합니다. 하지만 복제가 복잡하고 제약이 많은 멀티클라우드 경계를 저절로 넘나드는 것은 아닙니다. 온프레미스에서 AWS로, Azure에서 GCP로 이어지는 각 연결은 구성하고 보안을 적용하며 확장할 수 있어야 합니다. 조직은 일관되지 않은 라우팅, 공급업체별 VPN, 비공식 파이프라인, 클라우드 간 구성 불일치와 같은 네트워크의 취약성을 간과하는 경우가 너무 많습니다.

Equinix Fabric을 활용해 보십시오. 글로벌 상호 연결 계층인 Equinix Fabric은 퍼블릭 인터넷의 변동성을 우회하면서 클라우드, SaaS 서비스 및 코로케이션 데이터 센터 전반에 걸쳐 일관된 프라이빗 연결을 지원합니다.

하지만 통제 없는 연결성은 규정 준수를 가장한 보여주기에 불과합니다. 바로 이 지점에서 F5의 애플리케이션 전송 및 보안 서비스가 일관된 정책을 적용하고, 복제 흐름을 분리하며, 잘못된 구성이나 공격 표면 노출로부터 모델 로딩 파이프라인을 보호합니다.

각 요소가 함께 작동하는 방식

• Equinix는 클라우드와 리전 전반에 걸쳐 일관된 프라이빗 레이어 3(L3) 연결을 제공합니다.
• F5는 각 홉에 전략적 제어 기능을 적용합니다. 여기에는 L3 정책, 할당량, 토큰 검사, 트래픽 세분화, 관측 가능성이 포함됩니다.

이 아키텍처를 사용하면 트래픽이 추론 엔드포인트나 대규모 언어 모델(LLM) 리포지토리에 도달하기 전에 네트워크 에지에 제어 기능을 적용할 수 있습니다.

The F5 Application Delivery and Security Platform은 모든 조직이 네트워크를 표준화하는 데 필요한 애플리케이션, 네트워크 및 보안 서비스를 통합합니다. NetApp이 데이터 액세스를 표준화하는 것처럼, F5는 스택의 최하단부터 최상단까지 네트워킹을 표준화합니다.

1. L7 트래픽이 민감한 추론 엔드포인트에 도달하기 전에 종료하고 검사합니다. AI 보안을 위해서는 프롬프트 검사, 즉 편향 탐지, 인젝션 방지 및 규정 준수 검사가 필요합니다. Equinix Edge Marketplace의 F5 Distributed Cloud CE를 사용하면 조직은 인라인 방식으로 지연 시간을 최소화하면서 정책을 인식하는 이 모든 기능을 활용할 수 있습니다. 기존 방화벽으로는 불가능한 일입니다.
2. AWS, Azure, GCP는 물론 Oracle Cloud 전반에 걸쳐 일관된 정책을 적용하십시오. 기업의 53%가 일관성 없는 정책을멀티클라우드 환경의 골칫거리로 꼽는 상황에서, 표준화는 혼란을 사전에 방지합니다. F5는 환경 전반의 보안 정책을 표준화하여 정책 구현 시 발생할 수 있는 불일치나 공백을 줄입니다.
3. 데이터 복제 속도를 제한하고, 헤더를 재작성하며, 모든 진입점에서 인증을 확인하십시오. 트래픽 급증으로 인해 다운스트림 서비스가 과부하되거나 안전하지 않은 엔드포인트가 노출되지 않도록 적용 지점을 외부로 확장하십시오. F5는 프로그래밍 기능이 핵심 역량인 최신 애플리케이션 전송 및 보안 플랫폼을 통해 제로데이 위협 완화, 맞춤형 정책 적용, 규정 준수·전송·지정학적 요구 사항을 지원하는 특화 기능을 구현할 수 있다고 믿습니다.
4. 로깅, 토큰 검사 및 분석 기능을 인라인으로 적용합니다. 특히 금융 및 의료와 같이 규제가 적용되는 AI 사용 사례에서는 감사에 즉시 대응할 수 있는 가시성이 부가 기능이 아니라 기본 아키텍처로 자리 잡습니다. 코드를 수정하거나 비용이 많이 드는 에이전트를 배포하지 않고도 애플리케이션과 엔드포인트에 계측 기능을 적용할 수 있습니다.

이는 거버넌스 경계를 준수하는 빠르고 안전한 경로를 통해 검색 증강 생성(RAG) 아키텍처를 확장하는 경우에도 적용됩니다.

실제 환경에서의 영향

글로벌 금융 서비스 기업이 파트너 앱을 연동하는 경우든, 의료 서비스 제공업체가 여러 지역의 의료 기록을 동기화하는 경우든, 그 효과는 일관되게 나타납니다:

• 운영 오버헤드 감소. 클라우드별 VPN이 난립하거나 방화벽 규칙이 일관되지 않는 문제가 없습니다.
• 향상된 거버넌스. 모든 트래픽 흐름이 기록되고, 토큰 검증을 거치며, 일관된 정책이 적용됩니다.
• 추론된 AI 신뢰성. RAG 모델은 데이터 계보와 감사 가능성을 온전히 유지하면서 안전하게 작동합니다.

지능형 데이터 복제를 F5의 엣지 인식 정책 적용 및 Equinix Fabric과 결합하면 하이브리드 환경 전반에서 AI를 실제 운영에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 더 이상 단순히 ‘클라우드에 인접한’ 수준에 머무르지 않고, 거버넌스가 적용된 확장 가능한 클라우드 독립형 아키텍처로 거듭납니다.

데이터 저장소가 파편화되고 LLM이 막대한 데이터를 요구하는 시대에, 이는 복잡성이 아닌 컴퓨팅 역량을 확장하는 방법입니다.

자세히 알아보려면 F5 및 Equinix 웹페이지를 방문하세요.

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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