이 블로그 게시물은 AI 데이터 전송에 관한 시리즈의 두 번째 글입니다.
AI 활용이 가속화됨에 따라 병목 현상을 방지하고 성능을 유지하려면 데이터 파이프라인은 그보다 더 빠르게 확장되어야 합니다. McKinsey & Company와 같은 기업의 최근 연구에 따르면 AI 지원 데이터 센터 용량에 대한 수요는 2030년까지 매년 약 33%씩 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 데이터 전송 파이프라인이 그에 맞춰 확장되지 않으면 아무리 뛰어난 모델 아키텍처라도 데이터 부족에 시달리게 된다는 의미입니다.
그러나 AI 워크로드가 확장되면서 조직들은 놀라운 사실을 빠르게 깨닫고 있습니다. 속도 저하의 원인은 모델 학습이나 미세 조정 프로세스 자체인 경우가 드물며, 대량의 고품질 데이터를 모델 파운드리에 지속적으로 공급해야 하는 업스트림 데이터 파이프라인에 있는 경우가 많습니다.
“새로운 혁신을 통해 F5 BIG-IP는 학습, 임베딩 생성 및 미세 조정 워크플로 전반에서 대량의 AI 데이터가 빠른 속도로 지속적으로 이동하는 데 필요한 지능형 트래픽 관리, 데이터 경로 최적화 및 보안 제어 기능을 제공합니다.”
최신 AI 시스템은 객체 스토리지, 검색 계층, 피처 파이프라인, 임베딩 생성 워크플로 간에, 그리고 해당되는 경우 추론 엔드포인트까지 데이터가 빠르고 예측 가능하게 이동하는 데 의존합니다. 이러한 데이터의 “흐름”이 느려지면 성능이 급격히 저하되고 GPU가 유휴 상태에 놓이며, 기업이 가치를 실현하기까지 예상보다 더 오랜 시간이 걸립니다.
이를 설명하는 유용한 비유는 이 시리즈의 첫 번째 블로그 게시물에서 언급한 송유관입니다. 세계에서 가장 첨단인 정제 시설, 즉 대규모 언어 모델(LLM), 벡터 검색 엔진 또는 학습, 미세 조정, 임베딩 생성에 사용되는 멀티모달 모델 파운드리 클러스터를 갖추고 있을 수 있습니다. 하지만 그 정제 시설에 원료를 공급하는 파이프라인이 좁거나 새거나 막혀 있다면 생산은 중단됩니다. 문제는 정제 공정이 아니라 운송 시스템입니다. 오늘날의 AI 파이프라인도 같은 원리로 작동합니다. 데이터의 흐름이 시스템의 성능을 좌우합니다.
AI 병목 현상이 실제로 발생하는 지점
AI 파이프라인은 한 지점에서 갑자기 터지는 경우가 드뭅니다. 오히려 일련의 미세한 상호작용 전반에서 속도가 느려집니다. 하나의 워크플로에는 객체 스토리지에서 학습 데이터 세트, 기업 지식 저장소 또는 임베딩을 가져오고, 수집할 수 있도록 데이터를 변환하고, 벡터 저장소를 쿼리하고, 여러 마이크로서비스를 호출한 다음에야 미세 조정이나 모델 빌드 단계로 넘어가는 과정이 포함될 수 있습니다.
각 단계에는 잠재적인 마찰 요인이 존재합니다. 개별적으로는 지연이 미미해 보이지만, 이러한 지연이 누적되면 엔드투엔드 처리 시간이 늘어나고 GPU에 필요한 데이터가 제때 공급되지 않습니다. 특히 대규모 학습이나 데이터 증강 작업에서 이러한 문제가 두드러집니다.
이는 압력 저하, 밸브 정렬 불량, 예기치 않은 급증을 겪는 송유관과 같습니다. 흐름이 불안정해지고 하류 시설에는 안정적이고 예측 가능한 공급이 이루어지지 않습니다. 스토리지 노드의 속도가 느려지거나 네트워크 경로의 성능이 저하되거나 워크로드가 예측할 수 없이 급증할 때 AI 모델 파운드리 시스템에서도 같은 현상이 발생합니다.
현재까지의 연구 결과는 AI 성능 문제가 대개 모델이 아니라 데이터 파이프라인에서 비롯된다는 점을 매우 분명하게 보여 줍니다. Fivetran 설문조사에서 기업의 42%는 데이터가 제때 준비되지 않았거나 접근할 수 없어서 AI 프로젝트의 절반 이상이 지연되거나 기대 이하의 성과를 내거나 실패했다고 답했습니다.
또 다른 Broadcom 연구에서는 조직의 96%가 데이터 파이프라인 성능 문제가 AI 목표 달성에 직접적인 지장을 주어 학습 및 준비 워크플로가 지연되고, 자동화 수준이 낮아지며, 비용이 많이 드는 재작업이 발생했다고 답했습니다.
이 수치는 중요한 사실을 보여 줍니다. 데이터가 파이프라인을 통해 빠르고 안정적으로 이동하지 못하면 아무리 정교한 모델 파운드리 운영도 일관된 결과를 제공할 수 없습니다.
F5 BIG-IP이 AI 데이터 전송을 현대화하는 방법
With the release of F5 BIG-IP 버전 21이 출시되면서 BIG-IP는 기존의 애플리케이션 전송 컨트롤러(ADC) 역할을 훨씬 뛰어넘는 수준으로 발전했습니다. 이제 특히 S3 호환 오브젝트 스토리지를 기반으로 구축된 AI 중심 데이터 파이프라인을 위해 설계된 완전히 현대화된 ADC로 기능합니다.
새로운 혁신 기술을 통해 F5 BIG-IP는 추론뿐만 아니라 학습, 임베딩 생성, 미세 조정 워크플로 전반에서 AI 데이터가 대용량으로 빠르게 이동하는 데 필요한 지능형 트래픽 관리, 데이터 경로 최적화 및 보안 제어 기능을 제공합니다.
전체 데이터 흐름을 안정화하고 가속하도록 설계되었습니다. 오브젝트 스토리지와 AI 애플리케이션 스택 사이에서 전송 계층 역할을 수행하여 부하가 집중되는 상황에서도 데이터 수신, 검색 및 라우팅이 원활하고 안전하며 안정적으로 유지되도록 합니다.
BIG-IP는 스토리지 노드의 상태를 지속적으로 모니터링하고 속도가 느리거나 장애가 발생한 엔드포인트를 피해 트래픽을 자동으로 재라우팅합니다. 대용량 멀티파트 업로드를 위한 향상된 TCP/TLS 프로파일과 같은 S3 전용 최적화 기능은 요청 오버헤드를 줄이고 대용량 읽기 작업을 가속하는 데 도움이 됩니다. 또한 오브젝트 크기, 접두사 또는 버킷과 같은 메타데이터를 기반으로 트래픽을 전달할 수 있으므로 조직은 운영 요구 사항에 따라 미세 조정 데이터 세트, 학습 아티팩트 또는 RAG 임베딩 데이터의 우선순위를 다르게 지정할 수 있습니다.
핵심 요소: 위치 인식 라우팅, 캐싱 및 보안
BIG-IP의 효과를 좌우하는 또 다른 중요한 요소는 위치 인식 라우팅을 처리하는 방식입니다. 스토리지 리전에서 지연이 발생하거나 클러스터가 유지보수에 들어가면 애플리케이션 자체를 변경하지 않아도 트래픽 흐름이 정상 사이트로 원활하게 리디렉션됩니다. 따라서 기반 스토리지 계층에서 어떤 상황이 발생하더라도 AI 파이프라인에 데이터가 지속적으로 공급됩니다.
트래픽 관리와 보안은 데이터 전송 에코시스템에 긴밀하게 통합되어야 합니다. AI 데이터 엔드포인트는 운영 비용이 많이 들고 공격자에게도 가치가 높은 표적입니다. 아래 다이어그램에서 볼 수 있듯이 BIG-IP는 AI 데이터 파이프라인에 핵심 전송 및 보안 기능을 제공합니다. 고급 DDoS 방어, WAF 기능, 세분화된 API 거버넌스를 통해 보안이 데이터 파이프라인의 병목 지점이 아니라 그 일부가 되도록 합니다.
복원력과 신뢰성의 중요성
최적화된 파이프라인도 중단 상황에 직면할 수 있습니다. 트래픽 급증, 노드 장애, 복제 작업의 폭증, 네트워크 변경은 모두 AI 성능을 저하시킬 수 있습니다. 복원력이란 이러한 상황에서도 데이터 흐름을 유지하는 능력입니다. BIG-IP는 액티브 장애 조치, 유지보수 중 트래픽 드레이닝, 프로그래밍 가능한 라우팅 정책을 제공하여 파이프라인을 안정적으로 유지하는 데 탁월합니다.
실질적으로 이는 데이터 저장소가 계속 가용하고 접근 가능한 상태로 유지된다는 의미입니다. 학습 주기는 차질 없이 진행됩니다. RAG 임베딩 및 데이터 증강 프로세스는 일정에 맞춰 완료됩니다. 또한 AI 스택의 한 계층에 과부하가 발생하거나 해당 계층을 사용할 수 없게 될 때 일어나는 연쇄 장애를 방지할 수 있습니다.
BIG-IP는 전체 AI 데이터 파이프라인에서 압력 제어, 흐름 조절, 안전 밸브 시스템과 같은 역할을 합니다. 이를 통해 정제소, 즉 AI 모델 파운드리에 필요한 고품질의 ‘원유’가 항상 안정적으로 공급되도록 보장합니다.
F5는 어디서나 AI 애플리케이션을 제공하고 보호합니다
AI 성능 최적화는 단순히 모델 추론만을 의미하지 않습니다. 학습, 미세 조정 및 임베딩 워크플로에 필요한 방대한 양의 데이터를 빠르고 예측 가능하며 안전하게 전송하는 것도 중요합니다.
당사의 AI 데이터 전송 솔루션에 대한 자세한 내용은 AI 데이터 전송 및 인프라 솔루션 웹페이지에서 확인하세요.
F5의 AI에 대한 노력은 데이터 전송에만 그치지 않습니다. F5가 어디서나 AI 앱을 보호하고 제공하는 방법을 알아보세요.
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작성자 소개
Hunter Smit은 F5에서 솔루션 및 전략 부문 제품 마케팅을 담당하는 시니어 매니저입니다. AI 인프라와 애플리케이션 보안을 비롯한 F5 포트폴리오 전반의 솔루션 마케팅을 이끌고 있으며, F5의 신흥 AI 데이터 전송 시장 진출을 주도하고 있습니다. Hunter는 Whitworth University 경영대학 자문위원회 위원이며, 제품 마케팅 겸임 강사로도 활동했습니다. Whitworth University에서 경영학 석사(MBA)와 경영학 학사 학위를 취득했습니다.
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