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AI는 리소스 사용량의 변동성을 높입니다. 요청 비용이 프롬프트, 컨텍스트, 추론 방식에 따라 크게 달라지므로 단순히 초당 요청 수(RPS)를 기준으로 라우팅하면 GPU 부하 집중, 대기열 증가, 지연 시간 급증이 발생합니다.

AI는 ‘맞춤형’을 예외가 아닌 기본값으로 바꿉니다. 요청이 모델 선택, 검색, 정책, 도구로 이어지는 조합형 체인이 되면서, 제공 방식도 앱 단위가 아니라 요청별로 조정되어야 합니다.

AI는 규정 준수의 범위를 경로와 저장소 보안에서 런타임 동작의 거버넌스까지 확장합니다. 여기에는 모델 접근, 검색 컨텍스트, 출력, 에이전트 작업이 포함되므로 통제는 추론 단계에 더 가까이 적용되어야 합니다.

정책 불일치는 AI 장애를 유발합니다. 일관되지 않은 장애 조치, 타임아웃, 제한 및 보안 제어로 인해 소프트 장애와 불완전한 결과가 발생하고, 엔드포인트마다 서로 다른 결과가 나타납니다.

AI로 인해 지연 시간은 단순한 성능 문제가 아니라 신뢰의 문제가 됩니다. 느린 ‘어시스턴트’ 응답은 망설이거나 제대로 작동하지 않는 것처럼 느껴지며, 토큰이 많은 프롬프트와 출력은 시스템이 정상일 때조차 처리해야 할 작업량을 늘립니다.

AI는 기존의 트래픽 스티어링 전제를 무너뜨립니다. 백엔드는 서로 대체 가능하지 않고, 비용은 제각각이며, 에이전트는 예측할 수 없이 여러 방향으로 요청을 확산시킵니다. 따라서 라우팅 시 모델, GPU 상태, 데이터 지역성을 고려해야 합니다.

기존의 속도 제한과 스로틀링만으로는 실제 장애 파급 범위를 제대로 파악할 수 없습니다. AI 워크로드는 여러 모델, 벡터 저장소, 서비스로 확산되며 지연 시간 급증, 연쇄 장애, 재시도를 유발합니다.

AI는 저절로 확장되지 않습니다. 도구와 소유권의 경계를 허무는 통합 제어 플레인이 없다면, 추론 계층은 가장 취약하고 조율 부담이 큰 계층이 됩니다.

AI는 기존의 복원력 격차로 인한 비용을 훨씬 더 키웁니다. 단일 GPU나 종속성의 장애가 동기식 추론 체인 전반으로 연쇄 확산되어 지연 시간이 누적되고 출력 품질이 저하됩니다.

추론 및 에이전트형 시스템에서 DNS 복원력은 가용성과 성능을 좌우하는 핵심 요소입니다. DNS 확인에 문제가 생기면 잘못된 경로로 트래픽이 전달되고 지연 시간이 급증하며 여러 리전에서 서비스가 중단될 수 있습니다.

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