AI 여정의 역량을 강화하고 안전하게 보호하세요

솔루션 개요

F5로 AI 워크로드를 분산, 최적화 및 보호하세요

AI/ML로 API의 성능과 보안을 강화하여 에코시스템의 복잡성을 줄이고, 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에서 모든 애플리케이션과 AI 워크로드를 안전하게 보호하고 최적화하세요.

생성형 AI의 내부: 핵심 자산 이해하기

수십 년 동안 대부분의 조직은 새로운 애플리케이션과 워크로드를 지원하기 위해 인프라를 발전시켜야 했습니다. 이러한 변화는 새롭게 부상하는 대규모 언어 모델(LLM)과 OpenAI의 ChatGPT 같은 생성형 인공지능(AI) 애플리케이션이 빠르게 발전하면서 계속되고 있습니다. AI 워크로드는 최신 애플리케이션 중에서도 가장 현대적인 형태로, 조직에 미션 크리티컬한 AI 운영의 성능과 보안을 모두 최적화해야 하는 이중 과제를 안겨 줍니다. 생성형 AI와 머신 러닝(ML) 애플리케이션이 계속해서 산업을 재편함에 따라, AI 워크로드의 분산과 거버넌스에 대해 충분한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리는 것이 무엇보다 중요해졌습니다.

생성형 AI는 기능과 효과를 뒷받침하는 몇 가지 핵심 자산으로 구성됩니다. AI 애플리케이션 아키텍처에서는 Kubernetes, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 멀티 클라우드 환경 간의 상호작용이 일관되고 확장 가능한 시스템을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 개괄적으로 보면 Kubernetes는 선호되는 플랫폼이자 오케스트레이터로서 AI 애플리케이션 내 다양한 구성 요소의 배포, 확장 및 모니터링을 관리합니다. API는 이러한 구성 요소가 원활하게 상호작용할 수 있도록 하는 통신 채널 역할을 합니다. 또한 멀티 클라우드 환경에서는 예측 가능한 성능과 일관된 보안을 보장할 수 있도록 각 워크로드와 사용 사례를 실행할 최적의 위치를 선택할 수 있습니다.

Kubernetes: 생성형 AI 플랫폼

Kubernetes는 생성형 AI를 위한 최적의 플랫폼으로 계속 발전하고 있으며, 컨테이너화의 기반을 제공하여 AI 모델, 데이터 처리 파이프라인 및 기타 서비스를 효율적으로 관리하고 확장할 수 있도록 지원합니다. 또한 컴퓨팅 리소스를 동적으로 할당하여 성능과 리소스 활용도를 최적화합니다. 클라우드 네이티브 Kubernetes를 사용하면 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에 AI 워크로드를 원활하게 배포할 수 있습니다. Kubernetes를 중심으로 형성된 활발한 생태계는 AI 혁신과 도입을 가속하는 강력한 원동력으로 자리매김하고 있습니다. 업계 선도 기업, 오픈 소스 프로젝트 및 클라우드 제공업체 간의 협업은 AI 기술의 획기적인 발전을 촉진하고 있습니다.

API: AI 구성 요소를 연결하는 핵심 고리

API는 AI 아키텍처의 핵심 연결 고리로서 서로 다른 구성 요소와 서비스 간의 통신을 지원합니다. API는 AI 애플리케이션의 여러 부분이 데이터와 명령을 주고받을 수 있도록 연결하는 역할을 합니다. 예를 들어 AI 모델은 API를 활용해 클라우드 기반 스토리지 서비스에 데이터를 요청하거나, 의사 결정을 위해 예측 결과를 다른 구성 요소로 전송할 수 있습니다. 또한 OpenAI 플러그인은 ChatGPT가 개발자가 정의한 API와 상호 작용할 수 있도록 하여 ChatGPT의 기능을 한층 더 강화합니다.

멀티 클라우드 네트워킹: 분산 환경 전반의 AI 워크로드 연결

기존 데이터 센터는 고도화된 AI 워크로드의 까다로운 요구 사항을 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많아, 현대 디지털 환경에 필요한 용량과 적합성에 대한 우려가 커지고 있습니다. AI 모델의 학습 및 미세 조정 과정에서 생성되는 방대한 데이터로 인해 AI를 도입하는 기업에는 ‘데이터 중력’이 중요한 문제로 대두되고 있습니다. 데이터 중력은 저장소에 있는 데이터의 양이 늘어나고 그 활용 가치도 함께 높아지면서 발생합니다. 결국 이 데이터를 복사하거나 이동하는 작업은 부담이 크고 많은 비용이 들게 됩니다. 그 결과 데이터는 본질적으로 서비스, 애플리케이션 및 추가 데이터를 해당 저장소로 끌어들입니다. 데이터 중력은 생성형 AI에 두 가지 방식으로 영향을 미칩니다. 첫째, 학습 및 생성에 필요한 데이터의 가용성과 접근성을 제한합니다. 동시에 생성형 AI 모델과 그 결과물을 개선하고 고도화하는 데 필요한 데이터의 중요성과 가치를 더욱 높입니다.

멀티클라우드 환경은 비공개이면서도 광범위하게 분산된 데이터를 더욱 쉽게 활용할 수 있게 해주므로, 새로운 유형의 AI 기반 애플리케이션을 위한 토대로 자리 잡았습니다. 또한 AI 애플리케이션이 여러 클라우드 제공업체의 최적화된 리소스를 활용할 수 있도록 지원하여 아키텍처의 유연성과 복원력을 한층 강화합니다. 멀티클라우드는 클라우드 공급업체 종속 위험을 줄이고 잠재적인 서비스 중단에 대비하는 동시에 마이그레이션 기회도 제공합니다. Kubernetes는 API와 함께 이러한 멀티클라우드 환경을 효율적으로 관리하고 오케스트레이션할 수 있도록 지원하여, 다양한 클라우드 플랫폼 전반에서 AI 워크로드를 더욱 간편하게 배포하고 확장할 수 있게 합니다.

멀티 클라우드 접근 방식은 유연성과 확장성을 제공하지만, 데이터 일관성, 보안 및 규정 준수 측면에서 과제도 수반합니다. 조직은 워크로드와 데이터를 클라우드 간에 또는 온프레미스 데이터 센터나 데이터 레이크로 안전하게 전송할 수 있도록 해야 합니다. 데이터 주권을 보장하려면 AI 응답 시간에 심각한 영향을 주지 않으면서 특정 산업 및 정부 규제 요건을 충족해야 합니다. 멀티 클라우드 환경을 활용하면 글로벌 조직이 서로 다른 지역의 클라우드 서비스에 액세스할 수 있어 규제 요건을 준수하는 데에도 도움이 됩니다. 각 AI 모델은 방대한 데이터베이스에 액세스하여 사용자 쿼리에 적합한 추론 결과를 실시간으로 제공하도록 구축되며, 학습 데이터는 어디에나 존재할 수 있다는 점을 고려하면 이 문제를 해결하기란 쉽지 않습니다.

이상적인 환경이라면 기업은 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 네이티브 Kubernetes 및 엣지 전반에 일관된 애플리케이션 및 보안 서비스를 제공하는 통합 솔루션을 통해 AI 워크로드와 관련된 엄격한 연결성, 보안 및 확장성 요구 사항을 충족해야 합니다.

AI 워크로드: 사이버 범죄자들의 새로운 공격 표면

AI 워크로드는 필요한 데이터와 최대한 가까운 위치에 배포해야 하므로 여러 클라우드에 분산 배포되는 경우가 많으며, 이로 인해 중앙 집중식 가시성과 제어를 유지하기가 어렵습니다. 이미 분산된 애플리케이션 환경에 생성형 AI 워크로드까지 추가하면 기업의 공격 표면은 더욱 확대됩니다.

AI는 이를 사용하는 애플리케이션에 막대한 이점을 제공하지만, 기업이 AI의 이점을 최대한 활용하려면 AI 워크로드를 최적화하고 보호하는 데 필요한 조치를 취해야 한다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 AI 워크로드의 효율성을 높이는 것뿐만 아니라 복잡한 Kubernetes 환경을 관리하고, API를 원활하고 안전하게 통합하며, 멀티 클라우드 네트워크를 효과적으로 관리해야 합니다.

생성형 AI와 기타 AI 툴킷은 사이버 범죄자들의 주요 공격 표면으로 부상하고 있습니다. 사이버 범죄자들은 AI를 활용해 더욱 새롭고 정교한 공격을 감행하여 개인 식별 정보(PII)와 기타 기밀 데이터에 접근하며, 여기에는 영업 비밀이나 지식 재산권(IP)을 노출할 가능성이 있는 학습 데이터도 포함됩니다. 보안 운영팀은 AI 및 ML 모델의 악의적 조작을 비롯한 적대적 공격을 탐지하고 차단할 수 있어야 합니다. 현실과 거의 구분할 수 없는 딥페이크를 제작하는 것부터 랜섬웨어 공격을 확산시키는 정교한 피싱 이메일 캠페인을 전개하는 것까지, 사이버 범죄자들은 악의적인 이득을 위해 AI를 공격 대상으로 삼는 동시에 활용하고 있습니다.

섀도 AI – 승인되지 않은 생성형 AI

AI 환경에서 또 다른 주요 보안 우려 사항은 섀도 AI입니다. 섀도 IT와 마찬가지로 섀도 AI는 기업의 거버넌스 체계 밖에서 AI 도구를 사용하는 것을 의미합니다. 섀도 AI는 직원들이 정책과 프로세스가 혁신을 늦추고 개발 및 생산성 향상을 위해 AI를 활용하는 데 방해가 된다고 여겨, 비즈니스를 보호하기 위해 마련된 정책과 프로세스를 무시하고 IT 부서를 우회할 때 문제가 됩니다. 조직 전반에서 직원들의 생성형 AI 사용이 폭발적으로 증가하는 가운데 적절한 거버넌스가 부족하고 학습 모델이 민감한 데이터를 사용하는 경우가 많아지면서, 섀도 AI는 개인 식별 정보(PII), 기업 지식재산권(IP) 및 기타 민감한 회사 데이터의 노출 위험을 크게 높입니다. 조직은 섀도 AI의 위험으로부터 보호하기 위한 체계를 마련해야 합니다.

AI는 강력한 최신 애플리케이션일 뿐입니다

AI가 마법처럼 보일 수 있지만 실제로는 그렇지 않습니다. AI는 다른 많은 애플리케이션과 마찬가지로 강력한 최신 애플리케이션일 뿐입니다. 또한 LLM은 자연어를 이해하고 대규모 데이터 모델이나 데이터 레이크에서 학습하며, ML을 활용해 새로운 콘텐츠를 이해하고 요약하고 생성하고 예측하는 알고리즘에 불과합니다.

빠르게 진화하는 이 환경에서 F5는 AI를 포함하고 활용하는 솔루션을 제공하여, AI로 AI를 구동하고 보호함으로써 고객의 AI를 발전시키고 방어합니다. F5는 전체 분산 애플리케이션 환경을 아우르는 업계 최고의 딜리버리, 성능 및 보안 서비스를 제공합니다.

창고 현장이든 기업 사무실이든 어디에서 AI 워크로드를 실행하더라도 F5의 통합 솔루션은 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 네이티브 Kubernetes 및 엣지 전반에 일관된 애플리케이션 및 보안 서비스를 제공하여 AI의 복잡성을 줄이는 동시에 탁월한 확장성과 성능을 확보할 수 있도록 지원합니다. 서로 다른 위치, 환경 및 클라우드에 분산된 AI 애플리케이션의 다양한 요소를 안전하게 상호 연결하여 새롭고 현대적인 애플리케이션 패러다임의 이점을 최대한 활용하십시오.

F5로 AI 기반 애플리케이션을 강화하고 보호하세요

F5는 최신 AI 워크로드를 구동하고 보호합니다. 다양한 AI 에코시스템 전반에서 고성능과 포괄적인 보안을 바탕으로 워크로드를 분산하고 보호합니다. F5의 AI 워크로드 전송 및 보안 솔루션은 학습 및 추론 모델이 어디에 어떻게 분산되어 있든, 이를 필요로 하는 사용자와 앱이 어디에 있든 안전하게 연결합니다. 예측 가능한 성능과 통합된 기반 데이터 패브릭을 확보하여 AI 및 ML 모델의 대규모 학습, 개선, 배포, 관리를 지원할 수 있습니다. F5를 통해 데이터를 더욱 효율적으로 인사이트로 전환하고, 한층 더 강력하고 심층적인 보안을 구현하세요.

AI 여정에 동력을 더하고 안전하게 보호하세요

어디서나 AI 워크로드를 배포할 수 있는 유연성

F5는 데이터 센터부터 엣지까지 데이터와 가까운 곳에 AI를 유연하게 배포하여 정확성, 인사이트, 성능, 비용 효율성 및 보안을 극대화할 수 있도록 지원합니다.

F5® Distributed Cloud Network Connect 및 F5®Distributed Cloud App Connect를 사용하면 학습 모델을 프라이빗 클라우드나 데이터 센터에 배포하는 동시에 클라우드 또는 엣지에 있는 데이터 소스에 대한 보안 연결을 프로비저닝할 수 있습니다.

F5® Distributed Cloud Services 포트폴리오의 일부인 Distributed Cloud Network Connect는 SaaS 기반 도구를 통해 온프레미스 데이터 센터와 엣지 사이트를 비롯한 모든 환경 또는 클라우드 제공업체 전반에서 레이어 3 연결을 제공합니다. 엔드 투 엔드 가시성을 제공하고 링크 및 네트워크 서비스 프로비저닝을 자동화하며, 모든 사이트와 제공업체에 일관된 의도 기반 보안 정책을 수립할 수 있도록 지원합니다.

F5® Distributed Cloud App Stack은 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드부터 엣지 위치에 이르기까지 장소에 관계없이 일관된 프로덕션급 Kubernetes를 통해 AI 워크로드를 손쉽게 배포, 관리 및 보호합니다. 고성능 가용성을 보장하는 내장 GPU 지원을 통해 로컬 엣지에서 AI 모델을 지원합니다. Distributed Cloud App Stack은 중앙 집중식 워크플로를 통해 여러 엣지 사이트에 애플리케이션과 보안을 제공함으로써 AI/LLM 추론 애플리케이션 배포를 간소화합니다.

또한 F5® NGINX® Connectivity Stack for Kubernetes는 온프레미스 및 클라우드의 Kubernetes에서 실행되는 AI/ML 워크로드에 빠르고 안정적이며 안전한 통신을 제공합니다. 인그레스 컨트롤러, 로드 밸런서 및 API 게이트웨이 기능을 하나의 도구에 통합한 NGINX Connectivity Stack for Kubernetes는 복잡성과 운영 비용을 줄이는 동시에 대규모 환경에서 가동 시간, 보안 및 가시성을 향상합니다. NGINX Connectivity Stack for Kubernetes는 고객 경험을 개선하는 도구 및 통합 기능 모음을 통해 복잡성을 줄이고 가동 시간을 개선하며 실시간 가시성을 강화하는 동시에, 엣지에서 클라우드에 이르는 AI 워크로드의 확장, 관찰, 관리 및 보안을 지원합니다.

어디서나 AI 워크로드 보호

SecOps가 AI 워크로드로 연결되는 애플리케이션과 API 인터페이스를 보호하고, 단일 제어 지점에서 WAF, 봇, API 및 DDoS 보호를 간소화하여 AI 모델과 환경을 겨냥한 적대적 공격에 대응할 수 있도록 지원합니다.

하이브리드 및 멀티 클라우드 스택 전반의 모든 AI 워크로드에 대한 가시성을 확보하는 것은 독점 데이터를 위험에 빠뜨리는 섀도 AI 사용 등의 문제를 해결하는 데 매우 중요합니다. 이미 분산된 애플리케이션 환경에 생성형 AI 워크로드를 추가하면 기업의 공격 표면이 자연스럽게 확대되어 모델 서비스 거부(DoS) 공격, 학습 데이터 오염, API 악용의 기회가 생깁니다.

F5® Distributed Cloud Web App and API Protection(WAAP)을 활용하여 데이터 모델을 안전하게 보호하고 체계적으로 관리함으로써 의도하지 않은 사용으로부터 지적 재산을 보호하십시오. 일관되고 반복 가능한 보호, 글로벌 범위의 보안 적용 및 정책 시행을 지원하는 ‘클릭 한 번으로 활성화하여 어디서나 실행’ 보안 정책의 이점을 누리십시오. API 기반의 워크로드 보호 방식을 통해 네트워크 팀, 보안 운영 팀, 개발자 간의 협업을 강화할 수 있습니다.

Distributed Cloud WAAP를 통해 조직은 지속적인 비즈니스 혁신을 저해하지 않으면서 효과적인 AI 워크로드 보안을 더욱 간편하게 구현할 수 있습니다. 여기에는 관리 및 정책 적용 기능을 결합하여 런타임 API 분석과 보호를 포괄적으로 제공하는 접근 방식이 포함됩니다. 모든 API 엔드포인트와 애플리케이션 경로를 쉽고 효과적으로 모니터링하고, 알려지지 않은 API나 섀도 API를 탐지 및 추적하며, 지속적인 검사와 스키마 적용을 통해 보호할 수 있습니다. F5의 API 보안 솔루션은 AI 관련 상호 작용을 지원하는 API를 보호하고 무단 액세스, 데이터 침해, 악용 및 심각한 취약점과 관련된 위험을 완화합니다. 이를 통해 애플리케이션과 모든 핵심 AI 워크로드가 중단 없이 안전하게 운영되도록 보장합니다.

전 세계에서 트래픽이 가장 많은 수천 개의 애플리케이션과 AI 워크로드를 대상으로 공격자가 도구를 재정비해 시도하는 공격에 적응하는 플랫폼을 통해 LLM을 조작하려는 봇을 비롯한 악성 봇을 방어하세요. 디바이스 및 행동 신호에 대한 독보적인 분석을 기반으로 자동화된 악성 봇 공격을 식별하고 완화하여 매우 효과적인 봇 보호를 실현할 수 있습니다. 또한 F5의 Distributed Cloud Network Connect를 통해 전송 중인 데이터를 안전하게 보호하세요. F5를 통해 전반적인 가시성, 동적 검색, AI 기반 인사이트 및 자동 문제 해결 기능을 확보할 수 있습니다.

분산된 AI 워크로드를 몇 분 만에 자동으로 연결

기반 인프라를 추상화하여 여러 환경에 분산된 AI 워크로드를 자동으로 연결함으로써 복잡성을 해소하고 비즈니스 민첩성과 혁신을 실현하세요.

F5® Distributed Cloud Secure Multi-Cloud Network(MCN)는 AI 워크로드 관리 및 배포의 복잡성을 줄여줍니다. 기반 인프라에 대한 걱정 없이 클라우드, 멀티 클라우드, 엣지 등 환경 전반에 분산된 AI 워크로드를 자동으로 연결할 수 있습니다. 여러 워크로드의 데이터를 결합하고 연계하는 데이터 분석을 활용하여 AI 이니셔티브의 가치를 극대화할 수 있습니다. 어디서든 모든 애플리케이션 또는 AI 워크로드의 정책을 관리할 수 있는 중앙 제어 지점을 구축할 수 있습니다.

엔터프라이즈급 AI 애플리케이션을 운영하며 강력한 엔터프라이즈급 솔루션을 필요로 하는 고객은 F5 Distributed Cloud Secure MCN의 이점을 활용하여 퍼블릭 및 하이브리드 배포 환경, 네이티브 Kubernetes, 엣지 사이트 전반으로 애플리케이션 보안과 서비스를 확장할 수 있습니다.

그림 1: F5 솔루션은 AI 워크로드를 안전하게 연결하고 추론을 엣지로 분산합니다

모든 애플리케이션에 일관된 보안 적용

클라우드, 엣지 또는 F5 글로벌 네트워크에서 앱과 워크로드를 연결하고 보호하며 관리하세요. Distributed Cloud App Stack은 AI 학습 앱의 관리, 배포 및 제공을 간소화합니다. 몇 번의 간단한 클릭만으로 사이트에 소프트웨어와 OS 업데이트를 적용할 수 있습니다.

AI 워크로드 성능 가속

AI 워크로드, 특히 생성형 AI 관련 워크로드에는 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. F5의 애플리케이션 가속 솔루션은 GPU 리소스의 효율적인 공유를 비롯해 AI 워크로드의 성능을 최적화하도록 설계되었습니다. F5는 효율성을 높이고 지연 시간을 단축하며 응답 시간을 개선함으로써 AI 예측 결과를 더 빠르게 제공하여 원활한 사용자 경험을 보장하고 AI 기반 애플리케이션의 실시간 의사 결정을 지원합니다.

AI 워크로드의 글로벌 트래픽 관리

글로벌 사업을 운영하는 조직에서 F5의 글로벌 트래픽 관리 솔루션은 AI 워크로드 배치를 최적화하고 데이터 주권을 보장하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 솔루션은 지리적으로 분산된 데이터 센터와 클라우드 리전에 AI 워크로드를 효율적으로 분산하여 성능을 향상하는 동시에, 미션 크리티컬 AI 및 AI 기반 애플리케이션에 높은 가용성과 이중화를 보장합니다.

AI 기반 분석

F5는 AI와 ML의 강력한 기능을 활용하여 AI 워크로드의 성능과 보안에 관한 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 트래픽 패턴과 애플리케이션 동작을 지속적으로 모니터링하고 분석함으로써 조직은 워크로드 배치와 리소스 할당에 대해 데이터 기반의 의사 결정을 내리고, AI 워크로드의 성능을 최적화할 수 있습니다.

결론

F5로 AI를 강화하고 보호하세요

인공지능은 생성형 AI를 선두로 현대 비즈니스와 삶의 모든 영역에 계속해서 확산되고 있습니다. 이러한 발전을 뒷받침하려면 기업은 지연과 위험을 최소화하면서 AI의 이점을 활용할 수 있는 인프라를 갖춰야 합니다. 조직이 생성형 AI와 AI 워크로드를 비롯한 AI의 복잡성을 헤쳐 나가는 과정에서 F5는 신뢰할 수 있는 파트너로서, 기업이 방대한 생성형 AI 생태계 전반에서 AI의 놀라운 가능성과 이점을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.

F5는 AI를 활용해 고객의 AI를 구동하고 보호하며, 업계 최고 수준의 성능과 분산된 전체 애플리케이션 환경을 아우르는 전송 및 보안 서비스를 제공합니다. 창고 현장이든 기업 사무실이든 AI 워크로드를 실행하는 곳에서 직원과 파트너에게 강력한 도구를 제공하여 새로운 인사이트를 확보하고 효율성을 한층 높일 수 있습니다. 광범위한 빅데이터 텔레메트리를 기반으로 하는 강력한 보안 조치를 통해 고객은 진화하는 AI 위험을 선제적으로 완화할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 혁신의 최전선을 유지하거나 그 위치에 도달하는 동시에, 빠르게 진화하며 혁신을 불러오는 기술 환경의 도전과 기회에 철저히 대비할 수 있습니다.

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