AI 인프라는 컴퓨팅 리소스가 제한될 때만 느려지는 것이 아닙니다. AI 워크플로를 계속 실행하는 데 필요한 만큼 데이터를 빠르고 일관되며 안정적으로 이동할 수 없을 때도 느려집니다. 모델 학습, 미세 조정, 검색 증강 생성(RAG)에서 S3 호환 오브젝트 스토리지는 핵심 기반으로 자리 잡았습니다. 대규모 데이터 세트는 오브젝트 스토리지에 저장되고, 학습 작업은 이를 대규모로 읽어 들입니다. RAG 파이프라인은 지속적으로 변화하는 데이터에 빠르고 예측 가능하게 액세스할 수 있어야 합니다.
따라서 스토리지와 컴퓨팅 간 데이터 경로의 안정성, 확장성, 보안은 프로덕션 환경에서 반드시 고려해야 할 핵심 요소입니다.
AI에는 더 강력한 데이터 경로가 필요합니다
Dell ObjectScale은 AI 규모의 엔터프라이즈 오브젝트 스토리지를 위해 설계되어 조직이 대규모 데이터 수집, 생성형 AI 학습 및 최신 비정형 데이터 워크로드를 관리할 수 있도록 지원합니다. 그러나 AI 환경이 파일럿 프로젝트에서 프로덕션 단계로 전환됨에 따라 스토리지 성능만으로는 전체 아키텍처의 한 부분만 충족할 뿐입니다. 기업에는 트래픽을 최적화하고, 가용성을 유지하며, 정책을 적용하고, 환경에 부하가 가중되는 상황에서도 파이프라인이 원활하게 작동하도록 지원하는 전송 계층도 필요합니다.
이것이 바로 AI 데이터 전송에서 F5 BIG-IP이 담당하는 역할입니다.
F5 BIG-IP은 S3 호환 오브젝트 스토리지를 위한 프로그래밍 가능한 고성능 제어 지점을 제공합니다. S3 클라이언트와 Dell ObjectScale 같은 스토리지 환경 사이에 위치하여 S3 트래픽을 지능적으로 관리하고, 백엔드 스토리지 엔드포인트를 추상화하며, 상태를 모니터링하고, 가용성, 성능 및 정책에 따라 데이터 흐름을 조정합니다.
아키텍트에게 이는 애플리케이션과 AI 워크플로를 기반 스토리지 구현 방식과 분리된 상태로 유지할 수 있음을 의미합니다. 경영진에게는 AI 인프라를 더욱 안정적이고 효과적으로 제어하며 복원력 있게 운영할 수 있음을 의미합니다.
“AI 환경이 파일럿 프로젝트에서 프로덕션 단계로 전환됨에 따라 스토리지 성능은 전체 아키텍처를 구성하는 한 요소에 불과합니다. 기업에는 트래픽을 최적화하고, 가용성을 유지하며, 정책을 적용하고, 환경에 부하가 가중되는 상황에서도 파이프라인이 계속 작동하도록 지원하는 전송 계층도 필요합니다.”
SecureIQLab이 아키텍처와 결과를 검증합니다
F5는 최근 Dell ObjectScale 스토리지를 대상으로 엔지니어링 랩 테스트를 완료했으며, 이 테스트에는 F5 VELOS 및 BIG-IP와 Dell ObjectScale S3 클러스터가 사용되었습니다. 이후 SecureIQLab이 테스트 결과를 검증했으며, 해당 결과는 새로운 독립 보고서로 공개됩니다.
이번 테스트는 엔터프라이즈 아키텍트가 AI 스토리지 앞단에 전송 계층을 배치하기 전에 제기할 두 가지 실질적인 질문에 초점을 맞췄습니다.
- BIG-IP를 S3 데이터 경로에 삽입해도 처리량이 저하되지 않으며, 네트워크 상태가 완벽하지 않은 환경에서는 처리량 지표를 개선할 수도 있습니까?
- 스토리지 환경이 불리한 조건에 놓였을 때 BIG-IP가 복원력을 높일 수 있습니까?
두 질문 모두에 대한 답은 '예'였습니다.
BIG-IP는 성능을 유지했습니다
많은 스토리지 구매자는 고성능 오브젝트 스토리지 앞단에 애플리케이션 전송 컨트롤러를 추가하면 상당한 오버헤드가 발생할 것이라고 생각합니다. 아키텍트가 데이터 경로에 새로운 제어 지점을 배치하기 전에 근거를 요구하는 것은 당연합니다.
전체 테스트 범위—세 가지 객체 크기(8 KiB, 100 MiB, 혼합 워크로드)와 세 가지 네트워크 지연 조건(0 ms, 10 ms, 75 ms RTT)—에서 BIG-IP 처리량은 테스트한 모든 조합에서 보호되지 않은 기준선 대비 약 ±6% 이내로 유지되었습니다. 적절히 튜닝된 사용자 지정 TCP 프로파일을 사용하면 BIG-IP 도입에 따른 영향은 예측 가능하고 일관되며, 과거 아키텍트들이 스토리지 앞단에 프록시를 배치하는 데 신중하게 만들었던 처리량 급감도 발생하지 않습니다.
실무적 시사점은 다음과 같습니다. BIG-IP는 병목 지점이 되지 않으면서도 가치가 높은 제어 지점으로 도입할 수 있습니다. 아키텍트는 처리량을 희생하지 않고도 복원력과 트래픽 관리 기능을 활용하기 위해 BIG-IP를 도입할 수 있습니다.
복원력이 더 큰 가치입니다
처리량 중립성은 전제 조건입니다. 복원력은 도입해야 하는 이유입니다.
SecureIQLab의 검증을 거친 테스트에서는 실제 운영 환경에 해당하는 두 가지 불리한 시나리오를 살펴보았습니다.
단일 ObjectScale 노드를 대상으로 한 모의 DDoS 공격 상황에서 보호되지 않은 클러스터에는 심각한 장애가 발생했습니다. 공격받은 노드에서 연결 리소스 고갈이 시작되었고, 클러스터 전체에서 ObjectScale 관리 UI가 응답하지 않았으며, 워크로드 생성기는 노드로의 트래픽 전송을 중단했습니다. 데이터 경로에 BIG-IP를 배치한 경우에는 동일한 공격 조건에서도 결과가 달랐습니다. BIG-IP가 연결 수준의 공격 트래픽을 흡수하고 관리하여 백엔드 노드가 장애 없이 애플리케이션 워크로드를 계속 처리했으며, ObjectScale 관리 UI도 정상적으로 응답했습니다.
백엔드 노드 네트워크 장애 발생 시, BIG-IP는 백엔드 노드의 가용성과 연결 상태를 지속적으로 모니터링했습니다. 노드 연결이 중단되면 클라이언트 측의 개입 없이 트래픽이 정상 상태인 나머지 노드로 동적으로 재분배되었습니다. 진행 중인 S3 워크로드는 서비스 중단 없이 계속 실행되었습니다.
AI 인프라 팀에게는 이것이 더 큰 틀에서의 아키텍처상 핵심입니다. 프로덕션 환경에서 데이터 경로는 실제 운영 조건을 견뎌야 합니다. 노드에 장애가 발생하고, 네트워크 성능이 저하되며, 트래픽이 급증합니다. 공격 트래픽은 정상 트래픽과 리소스를 두고 경쟁하고, 유지보수 시간대는 비즈니스 수요와 충돌합니다.
전용 제어 지점이 없으면 이러한 상황은 학습 작업 중단, RAG 쿼리 실패, GPU 유휴 상태, 예측하기 어려운 사용자 경험으로 이어질 수 있습니다.
프로덕션 AI에는 제어 지점이 필요합니다
BIG-IP는 AI 데이터를 위한 복원력 있는 전송 계층을 구축하여 이러한 위험을 해결하는 데 도움을 줍니다. 스토리지 상태를 모니터링하고, 사용할 수 없는 노드를 우회해 트래픽을 라우팅하며, 서비스 연속성을 유지하고, 스토리지 클러스터가 불안정해지기 전에 트래픽 제어를 적용할 수 있습니다.
또한 TLS 처리, DDoS 완화, S3 인식 정책 적용, 그리고 클라이언트가 무작위 시간 초과 대신 예측 가능한 백프레셔를 받을 수 있도록 지원하는 향후 데이터 플레인 제어를 비롯해 보안 및 거버넌스를 일관되게 적용할 수 있는 지점을 제공합니다.
AI 스토리지 클러스터를 구축하는 기업에 적합한 실용적인 아키텍처 패턴은 확장 가능한 S3 호환 오브젝트 스토리지와 성능, 정책 및 복원력을 위해 특별히 설계된 지능형 전송 계층을 결합하는 것입니다.
AI 리더를 위한 핵심 요점
AI 리더에게 비즈니스 가치는 명확합니다. 복원력 있는 스토리지 제공은 운영 위험을 줄여 줍니다. 프로그래밍 가능한 제어 지점을 통해 AI 워크로드가 실험 단계에서 프로덕션 단계로 확장될 때 팀은 더 큰 확신을 가질 수 있습니다. 또한 BIG-IP는 처리량 저하 없이 도입할 수 있으므로 성능을 희생하지 않고도 복원력의 이점을 누릴 수 있습니다.
AI의 성공은 모델만으로 결정되지 않습니다. 모델을 둘러싼 시스템에도 달려 있습니다.
SecureIQLab 보고서 다운로드를 통해 Dell ObjectScale과 F5 BIG-IP를 함께 사용한 검증 결과를 확인하고, F5가 AI 데이터 파이프라인을 더 빠르고 복원력 있게 구축하여 프로덕션 환경에 바로 적용할 수 있도록 지원하는 방법을 알아보세요.
또한 저희 웨비나 “Dell 인프라를 통한 AI 성능 향상”도 꼭 시청해 보세요.
작성자 소개
Paul Pindell은 F5의 수석 아키텍트로, 기술 제휴 부문에서 F5 제품 포트폴리오 전반의 기술 파트너십을 총괄하고 있습니다. 2019년부터는 F5 최초의 혁신 프로젝트 출범을 지원하는 등 기업 전략 이니셔티브에서도 핵심적인 역할을 맡아 왔습니다. Paul은 F5의 AI 전략 전담팀을 이끌며 F5의 기존 제품을 활용해 AI 애플리케이션을 안전하게 보호하고 제공하는 방안을 수립하는 데 주력했습니다. 이후에는 AI 애플리케이션 제공 및 보안을 지원하는 데 필요한 핵심 구성 요소, 과제, 위험 요소, 파트너 솔루션을 제시하는 F5의 AI 참조 아키텍처 개발에도 기여했습니다. Paul은 OPI Summit, OCP Global Summit, Intel InnovatiON, Open Source Summit, Red Hat Tech Exchange를 비롯해 미국과 EMEA 지역에서 열린 여러 VMworld 컨퍼런스 등 다양한 업계 행사에서 기조연설과 세부 세션 발표를 자주 맡고 있습니다. 또한 오픈 소스 프로젝트의 창립자이자 메인테이너로 활동하고 있으며, Open Programmable Infrastructure Project의 아웃리치 위원회 의장을 맡고 있습니다. 이전에는 Symantec의 Antivirus Response 데이터 센터와 보안 소프트웨어 테스트 랩의 데이터 센터 운영을 총괄했습니다.
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Mark Menger는 AI 및 보안 기술 파트너십을 전문으로 하는 F5의 솔루션 아키텍트입니다. 그는 F5의 AI 레퍼런스 아키텍처 개발을 이끌며 안전하고 확장 가능한 AI 솔루션의 발전을 주도하고 있습니다. 글로벌 솔루션 아키텍트 및 솔루션 엔지니어로서의 경험을 바탕으로 F5의 보안 클라우드 아키텍처에 기여했으며, 분산형 4계층 아키텍처를 공동 개발했습니다. 『Solving IT Complexity』의 공동 저자인 그는 IT 과제 해결에 관한 전문성을 갖추고 있습니다. 이전에는 애플리케이션 개발자와 엔터프라이즈 아키텍트로 근무하며 최신 애플리케이션, 자동화, AI 투자 가치 실현 가속화에 주력했습니다.
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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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