프로그래밍 가능성만이 AI 규모에서도 제어력을 유지할 수 있는 유일한 방법이다

Lori Mac Vittie수석 엔지니어 겸 최고 에반젤리스트 | F5

아직 보지 못하신 분들을 위해 말씀드리면, 지난해 저희는 모든 유형의 환경에서 애플리케이션을 제공하고 보호해 온 애플리케이션 딜리버리 과제 10가지를 약 30년간의 경험을 바탕으로 정리했습니다.

그중 하나는 ADC09 맞춤형 애플리케이션 요구 사항이었습니다. 이는 일부 애플리케이션에는 특이한 프로토콜, 레거시 헤더 또는 비표준 API 동작과 같은 고유한 특성이 있으므로, 이를 처리하려면 트래픽을 즉시 가로채 수정할 수 있어야 한다는 뜻입니다.

이러한 과제는 데이터 플레인 프로그래밍 기능으로 해결할 수 있습니다. 예를 들어 iRules나 Lua를 사용하면 전송 중인 애플리케이션 및 API 트래픽을 가로채 검사하고 수정할 수 있습니다. 따라서 애플리케이션을 다시 빌드하거나 공급업체가 대응할 때까지 기다리지 않고도 헤더를 다시 작성하고, 페이로드를 변환하고, 인증 정보를 삽입하거나, 동작을 패치할 수 있습니다.

예를 들어, 어떤 API에서 갑자기 새로운 인증 토큰 형식을 요구한다고 가정해 보겠습니다. 해당 API를 호출하는 모든 앱을 다시 작성하는 대신, 전송 중인 토큰을 변환하는 데이터 플레인 규칙을 적용할 수 있습니다. 이것이 바로 ‘애플리케이션별 맞춤 요구 사항 지원’입니다. 즉, 애플리케이션의 특수한 구조에 맞게 네트워크 로직을 유연하게 조정할 수 있다는 뜻입니다.

바로 이것(데이터 플레인 프로그래밍 기능)이 ‘네트워크 내’ 프로그래밍 기능의 이점을 이야기할 때 대부분의 사람들이 언급하는 역량입니다. 하지만 컨트롤 플레인 프로그래밍 기능도 그에 못지않게 중요합니다.

아시다시피, 이는 애플리케이션 전송 및 보안 인프라를 관리하고 운영하며 그 밖의 다양한 방식으로 상호 작용할 수 있게 해주는 API입니다. 50%가 넘는 조직이 이러한 API를 사용해 운영을 자동화함으로써 로드 밸런서와 웹 애플리케이션 방화벽부터 API 보안, 그리고 최근에는 AI 보안 서비스에 이르기까지 모든 요소의 배포와 관리를 가속화하고 있습니다. iControl과 FAST를 비롯해 시중의 모든 클라우드 API가 여기에 해당합니다.

이제 배포하기 시작한 모든 AI 에이전트와 앱을 확장하고 보호하려면 데이터 플레인과 컨트롤 플레인 모두의 프로그래밍 가능성이 성공을 좌우하는 핵심 요소가 될 것입니다. 대규모 환경에서는 정적 구성과 수동 운영만으로 AI 기반 시스템의 빠른 변화 속도나 광범위한 위험 요소를 감당할 수 없기 때문입니다. 이러한 병목 현상을 해소하는 것이 바로 프로그래밍 가능성입니다.

AI의 확장과 보안에 프로그래밍 가능성이 필수적인 이유

AI 에이전트와 AI 기반 애플리케이션을 본격적인 규모로 배포하기 시작하면, 기존의 인프라 관리 방식(정적 구성과 사람이 개입하는 자동화)은 그 복잡성을 감당하지 못하고 무너집니다. 변화의 속도가 너무 빠르기 때문입니다. 프로그래밍 가능성은 단순히 유용한 기능이 아니라, 혼란을 앞서 나갈 수 있는 유일한 방법입니다.

AI는 변화 속도를 폭발적으로 끌어올립니다. 에이전트는 수시로 생겨났다 사라지고, API는 바뀌며, 트래픽 패턴은 시간 단위로 변합니다. 데이터 플레인의 프로그래밍 가능성을 활용하면 코드 배포나 릴리스 주기를 기다리지 않고도 이러한 변화에 실시간으로 대응할 수 있습니다. 한편, 컨트롤 플레인의 프로그래밍 가능성을 통해 이 모든 것을 상위 계층에서 통합적으로 조율할 수 있습니다. 사람이 YAML을 붙들고 허둥대는 대신, 시스템이 새로운 에이전트를 자동으로 등록하고 보안 정책을 적용하며 환경 변화에 따라 트래픽 경로를 재설정할 수 있습니다.

그리고 보안 문제도 있습니다. 새로운 에이전트가 추가될 때마다 공격 표면이 하나 더 늘어나고, 신속하게 내려 모든 곳에 적용해야 하는 신뢰 결정도 하나 더 생깁니다. 프로그래밍 가능한 데이터 플레인을 사용하면 보안 제어를 트래픽 경로에 직접 내장할 수 있습니다. 프로그래밍 기능을 통해 애플리케이션을 건드리지 않고도 mTLS, WAF 규칙, 토큰 처리를 관리할 수 있습니다. 그러면 컨트롤 플레인이 두뇌 역할을 맡아 이러한 신뢰 결정을 자동화하고, 사람의 개입을 기다릴 필요 없이 자격 증명을 폐기하고, 비정상적으로 작동하는 에이전트를 격리하며, 인증서를 교체할 수 있습니다.

AI 기반 시스템에서는 실질적인 의사 결정의 상당 부분이 페이로드 자체에 내장되어 있기 때문에 데이터 플레인의 프로그래밍 가능성이 더욱 중요해집니다. 이제 페이로드는 단순히 A 지점에서 B 지점으로 이동하는 데이터가 아닙니다. AI 에이전트 트래픽에는 데이터와 함께 정책, 지침, 행동 트리거가 포함됩니다.

즉, 명령과 제어는 맥락에 맞춰 이루어져야 하며, 문제가 발생한 뒤에야 제어 플레인 대시보드에서 처리해서는 안 됩니다. 중앙 컨트롤러가 이상 징후를 감지하고 새 구성을 배포할 때까지 기다릴 수는 없습니다. 그때쯤이면 잘못된 명령이 이미 전파된 뒤이기 때문입니다. 데이터 플레인은 전송 중에 이러한 정책을 검사하고 해석하여 그에 따라 조치할 수 있을 만큼 지능적이어야 합니다.

요컨대, 컨트롤 플레인은 의도를 설정하지만 현실에서 이를 집행하는 것은 데이터 플레인입니다. 데이터 경로 자체에 프로그래밍 기능이 없다면, 모든 정책은 그저 장식용 메타데이터로 따라다닐 뿐이며 여러분의 ‘제어’는 실제로 아무것도 제어하지 못합니다.

소규모에서는 스크립트와 수동 검토로 그럭저럭 흉내 낼 수 있습니다. 하지만 AI 기반 구성 요소가 수십 개, 수백 개로 늘어나면 더 이상 불가능합니다. 프로그래밍 가능한 데이터 플레인은 정밀 도구이고, 프로그래밍 가능한 컨트롤 플레인은 지휘 체계입니다. 둘 중 하나라도 없으면 결국 전체 시스템이 통제 역량을 앞질러 버립니다.

그렇기 때문에 우리는 프로그래밍 가능성이 모든 현대적인 애플리케이션 전송 및 보안 플랫폼의 핵심 역량이어야 한다고 믿습니다. 프로그래밍 가능성이 없다면 역동적인 환경에서 정적인 정책에 얽매일 수밖에 없으며, 이는 제어가 아니라 희망 사항에 불과합니다.

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.

Lori Mac Vittie의 다른 블로그 게시물