이 블로그 게시물은 AI 데이터 제공에 관한 시리즈의 네 번째 글입니다.
1960년대 후반, 더 밴드(The Band)의 록 명곡 「The Weight」(“Take a load off Fanny …”)는 책임이 이 사람 저 사람에게 떠넘겨지다가 결국 누군가가 말없이 감당해야 할 몫보다 더 큰 짐을 지게 되는 과정을 통해 ‘부담’에 관한 단순한 이야기를 들려주었습니다.
수십 년 동안 IT 인프라도 이와 크게 다르지 않은 방식으로 작동했습니다. 시스템은 가능한 한 부하를 감당했고, 부하가 고르게 분산되지 않아도 흔히 ‘이 정도면 충분하다’며 용인되었습니다.
AI는 이러한 방정식을 완전히 바꿉니다. 학습, 미세 조정, 검색 워크로드는 매우 높은 수준의 동시성과 데이터 액세스 집약도를 유발하므로, 드러나지 않은 부하 처리 가정이 위험 요소가 됩니다. 현대의 AI 환경에서 부하 분산은 더 이상 공정성의 문제가 아닙니다. 시스템 붕괴를 방지하기 위한 필수 요소입니다.
AI가 로드 밸런싱에 대한 논의를 어떻게 바꾸는가
AI 워크로드는 극단적인 읽기 팬아웃, 순간적으로 폭증하는 동시성, 대용량 객체 액세스 패턴을 유발해 스토리지 액세스에 관한 오랜 통념을 무너뜨립니다.
“새로운 설계 패턴이 부상하고 있습니다. AI 데이터 액세스를 위해 스토리지 앞단에 애플리케이션 전송 컨트롤러(ADC)를 배치하는 방식입니다. F5 BIG-IP과 같은 솔루션은 모든 워커가 개별적으로 연결하도록 하는 대신, 수집 및 읽기 트래픽을 위한 정책 기반의 단일 진입점을 제공합니다.”
수천 개의 AI 에이전트와 데이터 로딩 프로세스가 동시에 동일한 데이터 세트를 가져오거나, 체크포인트를 기록하거나, 임베딩을 검색할 수 있습니다. 기존의 스토리지 직접 연결 아키텍처는 애초에 이 정도 수준의 병렬 처리를 염두에 두고 설계되지 않았습니다.
그 결과, 로드 밸런싱은 단순한 편의 기능을 넘어 안정성을 보장하는 메커니즘으로 자리 잡습니다. 가용성을 유지하고 공유 리소스를 보호하며, 부하가 큰 상황에서도 AI 작업이 예측 가능하게 실행되도록 하는 데 필수적입니다.
AI 데이터 액세스 패턴의 새로운 현실
AI 데이터 액세스를 차별화하는 요소는 단순히 데이터 양만이 아니라 동시성입니다. 학습 작업에서는 많은 수의 워커가 동일한 데이터를 동시에 읽는 경우가 많습니다. 미세 조정에서는 체크포인트 쓰기가 빈번하게 발생합니다. 검색 증강 생성(RAG)은 추론 중에 간헐적으로 급증하는 지연 시간에 민감한 읽기 트래픽을 추가합니다.
이러한 패턴은 특정 스토리지 노드, 게이트웨이 또는 네트워크 경로에 부하가 집중되는 이른바 ‘핫스팟’을 만듭니다. 단일 구성 요소에 부하가 집중되면 그 영향은 해당 요소에만 국한되는 경우가 거의 없습니다. 성능 저하는 빠르게 확산되어 국소적인 혼잡이 학습 작업 중단, 검색 성능 저하 또는 작업 자체의 실패로 이어집니다.
이로써 문제의 초점은 컴퓨팅 규모에서 대규모 데이터에 접근하는 방식으로 바뀝니다.
AI 부하에서 ‘아무것도 하지 않는’ 아키텍처가 무너지는 방식
과거에는 많은 팀이 스토리지 액세스에 단순한 방식을 사용했습니다. 클라이언트는 스토리지 엔드포인트에 직접 연결했습니다. DNS 라운드 로빈이나 클라이언트 측 재시도를 통해 기본적인 분산을 구현했습니다. 스토리지 시스템은 내부 데이터 배치와 복제를 관리했습니다.
이러한 접근 방식은 트래픽이 비교적 안정적이고 팬아웃이 제한적일 때는 효과적이었습니다. 하지만 AI 워크로드에서는 세 가지 이유로 제대로 작동하지 않습니다. 첫째, 요청 처리 비용이 비교적 균일하다고 가정하지만, AI 워크로드는 그렇지 않습니다. 둘째, 전체 상황을 파악할 수 없는 클라이언트나 작업에 장애 처리와 혼잡 제어를 맡깁니다. 셋째, 트래픽이 급증할 때 재시도와 재연결로 이미 과부하 상태인 구성 요소에 더 많은 부하가 가해져 불안정성이 심화됩니다.
아무것도 하지 않는 것은 더 이상 중립적인 선택이 아닙니다. 이는 아키텍처상의 위험입니다.
AI를 위한 기본 로드 밸런싱 기법의 한계
단순한 부하 분산 방식에서는 이러한 약점이 금세 드러납니다. 라운드 로빈 방식은 각 요청이 백엔드에 비슷한 수준의 부하를 준다고 가정합니다. DNS 기반 방식은 백엔드의 상태나 혼잡도를 실시간으로 파악하지 못합니다. 스토리지 시스템은 트래픽을 관찰할 수는 있지만, 피해가 발생하기 전에 트래픽을 조정하거나 제어할 수는 없습니다.
AI 환경에서는 느리거나 과부하가 걸린 노드 하나가 수백 개의 워커 성능을 제한할 수 있습니다. 재시도 폭주는 혼잡을 완화하기는커녕 오히려 증폭시킵니다. 특히 응답 시간이 애플리케이션 동작에 직접적인 영향을 미치는 검색 워크로드에서는 지연 시간 급증을 예측하기가 어려워집니다. 이는 예외적인 상황이 아닙니다. 대규모 AI 시스템에서 일상적으로 발생하는 운영 조건입니다.
스토리지 앞단에 제어 계층 배치
새로운 설계 패턴이 부상하고 있습니다. AI 데이터 액세스를 위해 스토리지 앞단에 애플리케이션 전송 컨트롤러(ADC)를 배치하는 방식입니다. F5 BIG-IP과 같은 솔루션은 모든 워커가 개별적으로 연결하도록 두는 대신, 수집 및 읽기 트래픽을 위한 정책 기반의 단일 진입점을 제공합니다.
이는 시스템의 동작 방식을 근본적으로 바꿉니다. 트래픽이 스토리지 노드에 과부하를 일으키기 전에 조절할 수 있습니다. 과도한 부하를 유발하거나 비정상적으로 작동하는 작업을 격리할 수 있습니다. 문제가 발생한 후 대응하는 대신 지능형 분산을 통해 핫스팟이 생기는 것을 방지합니다. 노드 성능 저하, 유지보수 또는 리밸런싱 시에도 장애 조치가 원활하고 예측 가능해집니다.
AI 워크로드에서 이 제어 계층은 학습 부하가 급증하거나 RAG 쿼리가 폭주할 때 클러스터의 안정성을 보호합니다. 또한 어느 한 구성 요소에 과도한 부하가 소리 없이 집중되지 않도록 합니다.
수십 년 동안 F5 BIG-IP와 같은 기술은 미션 크리티컬 애플리케이션 전반에서 부하, 상태 및 장애를 관리해 왔습니다. AI 워크로드는 이러한 동일한 원칙을 데이터 계층으로 확장하며, 이 계층에서는 극도로 높은 동시성과 폭발적인 액세스 패턴으로 인해 오류를 허용할 여지가 훨씬 적습니다.
AI 워크로드를 위한 상태 인식형 트래픽 조정
AI 시스템에서는 공정성보다 상태 건전성이 더 중요합니다. 스토리지 노드는 지속적인 부하로 인해 성능이 저하됩니다. 장애와 재조정은 예외적인 상황이 아니라 일상적으로 발생합니다. 하지만 AI 작업은 부분적인 가용성과 일관되지 않은 성능을 허용하지 않습니다.
스토리지 노드와 클러스터 전반에서 상태를 고려해 트래픽을 조정하면 시스템이 지속적으로 변화에 적응할 수 있습니다. 비정상 상태이거나 과부하가 걸린 대상은 자동으로 제외됩니다. 장애나 확장·축소가 발생해도 작업을 다시 시작할 필요 없이 트래픽이 재분산됩니다. 혼잡을 단순히 감지하는 데 그치지 않고 사전에 방지하므로 복구 속도도 빨라집니다.
이 기능은 대규모 환경에서 안정적인 학습, 미세 조정 및 검색을 직접 지원합니다.
숨겨진 강점으로서의 가시성
스토리지 앞단에 제어 계층을 배치할 때 얻을 수 있지만 흔히 간과되는 이점 중 하나는 가시성입니다. 스토리지 팀은 AI 작업이 실제로 데이터에 액세스하는 방식을 제대로 파악하지 못하는 경우가 많습니다. 작업별 지연 시간 패턴, 워크로드별 오류율, 트래픽 급증 시의 읽기 증폭 현상은 스토리지 플랫폼만으로는 관찰하기 어렵습니다.
ADC를 통해 액세스를 중앙 집중화하면 팀은 AI의 데이터 사용 방식에 대해 실질적으로 활용 가능한 가시성을 확보할 수 있습니다. 지연 시간 분포, 액세스 집중 지점, 불안정성의 초기 징후를 실시간으로 파악할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 AI 워크로드가 발전함에 따라 용량을 더욱 효과적으로 계획하고, 문제를 더 빠르게 해결하며, 아키텍처에 대해 더 합리적인 결정을 내릴 수 있습니다.
스토리지를 변경하지 않고 AI 데이터 액세스 보호
AI 데이터 파이프라인에도 더욱 강력한 거버넌스가 필요합니다. 스토리지 에지에서 인증, 암호화 및 속도 제한을 중앙 집중식으로 적용하면 스토리지 플랫폼이나 클라이언트를 수정하지 않고도 민감한 학습 및 추론 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.
이 접근 방식은 AI 동시성 증가에 맞춰 자연스럽게 확장됩니다. 성능을 유지하면서 데이터 흐름을 보호하고, 모든 애플리케이션이나 작업에 보안 로직을 적용해야 하는 부담을 줄여 줍니다.
AI 안정성 계층으로서의 로드 밸런싱
이제 AI 데이터 수집과 액세스가 인프라의 한계를 결정합니다. 스토리지가 불균형한 부하를 알아서 흡수할 것이라고 가정하던 시대는 끝났습니다. 이제 부하 분산은 선택 사항이 아니며, 범용적인 방식으로는 충분하지 않습니다.
스토리지 앞단에 지능형 상태 인식 제어 기능을 배치하면 AI 워크로드의 처리량을 높이고 지연 시간을 줄이며 복원력을 강화할 수 있습니다. 더 중요한 점은 로드 밸런싱을 안정성 계층으로 전환하여 동시성, 규모, 데이터 집약도가 최고조에 달할 때도 AI 시스템이 계속 작동하도록 한다는 것입니다.
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작성자 소개
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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Griff Shelley는 F5의 제품 마케팅 매니저로, 하드웨어, 소프트웨어 및 SaaS 애플리케이션 딜리버리 솔루션을 전문으로 합니다. 혁신적인 기술을 고객의 성공으로 연결하는 데 열정을 가진 Griff는 글로벌 및 로컬 앱 딜리버리, 클라우드 서비스, AI 데이터 트래픽 인프라 분야의 시장 진출 프로젝트를 주도하고 있습니다. 기술 업계에 진출하기 전에는 고등교육기관에서 학업 상담사로 근무했으며, Eastern Washington University와 Auburn University에서 학위를 취득했습니다.
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