AI 데이터 파이프라인은 방대한 데이터 세트에 빠르고 안정적으로 액세스할 수 있어야 합니다. 학습 및 미세 조정은 물론 RAG 워크로드를 지원하려면 AI 모델 파운드리 워크플로와 스토리지 배포 환경 전반에서 데이터를 이동할 수 있는 고성능 파이프라인이 필요합니다. F5 BIG-IP는 지능형 로드 밸런싱과 심층 트래픽 검사를 통해 S3 데이터 전송을 최적화하여 AI 워크로드의 확장성, 성능 및 보호를 보장합니다.
엔터프라이즈 AI 워크로드가 직면한 데이터 병목 현상
AI 모델은 학습, 미세 조정, 검색 증강 생성(RAG) 워크플로 중에 방대한 양의 데이터를 사용합니다. 이러한 데이터 세트는 여러 클라우드와 온프레미스 객체 스토리지 시스템에 분산되어 있는 경우가 많습니다. 데이터 경로에서 지능형 트래픽 관리가 이루어지지 않으면 예측하기 어려운 지연 시간, 불균일한 처리량, GPU를 유휴 상태로 만들고 인프라 비용을 증가시키는 병목 현상으로 인해 조직이 어려움을 겪게 됩니다.
기존의 스토리지 네트워킹 방식은 이러한 문제를 더욱 악화시킵니다. 애플리케이션은 객체 스토리지에 직접 연결되는 경우가 많아 워크로드가 특정 공급업체의 API나 리전에 긴밀하게 종속됩니다. 이러한 경직성으로 인해 클러스터의 성능이 저하되거나, 공급업체 간에 데이터를 이동해야 하거나, 규제 요건에 따라 데이터를 자국 내 스토리지로 이전해야 할 때 파이프라인의 균형을 재조정하기가 어렵습니다. 변경할 때마다 다운타임, 데이터 불일치, 많은 비용이 드는 애플리케이션 재작성의 위험이 발생합니다.
보안은 상황을 더욱 복잡하게 만듭니다. 민감한 학습 데이터와 중요한 모델 출력이 공유 네트워크, 때로는 신뢰할 수 없는 네트워크를 통해 이동합니다. 중앙 집중식 검사와 정책 시행 없이는 조직이 데이터 세트 오염, 무단 액세스 또는 데이터 유출을 안정적으로 방지할 수 없습니다. 이러한 보안 공백으로 인해 AI 이니셔티브는 운영 지연, 규정 준수 실패 및 평판 훼손 위험에 노출됩니다.
F5® 애플리케이션 전송 및 보안 플랫폼(ADSP)으로 AI 데이터 전송 과제 해결
F5 BIG-IP을 탑재한 F5 ADSP는 S3 호환 데이터 전송을 위한 프로그래밍 가능한 고성능 제어 지점을 제공합니다. F5 BIG-IP은 애플리케이션에서 특정 스토리지 백엔드를 추상화하여 느슨한 결합을 지원하므로, 워크로드를 수정하지 않고도 클라우드와 온프레미스 환경 전반에서 원활하게 운영할 수 있습니다. F5 BIG-IP은 스토리지 상태를 지속적으로 모니터링하고 지능형 DNS 및 부하 분산을 활용하여 트래픽을 성능이 가장 우수한 엔드포인트로 라우팅함으로써, 과부하나 트래픽 급증 상황에서도 파이프라인의 복원력을 유지하고 예측 가능한 성능을 보장합니다.
대규모 환경에서의 성능은 핵심 설계 요소입니다. 특수 제작된 F5 하드웨어에서 실행되는 F5 BIG-IP 소프트웨어는 초당 테라비트급 처리량을 지원하며, 개별 노드에 과부하를 주지 않고 스토리지 클러스터 전반에 걸쳐 데이터를 전달할 수 있습니다. 프로그래밍 가능한 트래픽 관리를 통해 아키텍트는 흐름을 조정하고 우선순위를 지정하며 복제할 수 있어, 정체를 방지하는 동시에 GPU 활용률을 극대화할 수 있습니다. 이를 통해 학습 작업과 미세 조정이 효율적으로 실행되고, RAG 쿼리는 효율적인 실행에 필요한 속도와 일관성으로 데이터를 수신할 수 있습니다.
다음 다이어그램은 F5 BIG-IP이 모든 AI 데이터 수집 워크플로의 세 가지 핵심 부분(모델 학습, 미세 조정 및 RAG)을 지원하는 방식을 보여줍니다. 이러한 각 워크플로 구성 요소는 지리적으로 분산된 데이터의 집계, 엔드포인트 복원력, 최적화된 스토리지 전송과 같은 근본적인 과제를 해결합니다. F5는 지능형 DNS 라우팅, 프로그래밍 가능한 트래픽 관리, 고급 보안 적용 등의 기능을 활용하여 AI 파이프라인의 확장성, 안정성 및 보안을 유지합니다. 이 아키텍처는 높은 성능을 유지하는 동시에 전체 데이터 이동 수명 주기에서 데이터 오염이나 무단 액세스를 방지합니다.
F5는 보안을 사후에 덧붙이는 것이 아니라 처음부터 내재화합니다. F5 BIG-IP는 모든 데이터 수신 및 송신 지점에 중앙 집중식 검사를 적용하여 오염되거나 형식이 잘못된 데이터 세트가 파이프라인을 오염시키기 전에 차단합니다. TLS 종료, DDoS 완화, 레이어 7 API 보호 등의 기능은 스토리지 공급업체의 제어 범위를 넘어, 조직이 프레임워크 또는 산업별 규정을 준수하는 데 필요한 거버넌스와 감사 가능성을 제공합니다.
AI 앱의 데이터 흐름을 관리하고 대규모 환경에서 네트워크 정체를 방지하는 것은 매우 중요하며, 특히 코어 네트워크 내부와 여러 위치에 걸친 환경에서는 더욱 그렇습니다. 단일 섀시에서 최대 6Tbps까지 확장 가능한 F5는 갈수록 복잡해지고 대용량화되는 데이터 트래픽을 수반하는 최신 AI 워크로드의 요구 사항을 처리할 수 있습니다. F5® VELOS®는 시스템 전반에서 AI 데이터를 최적의 경로로 전달하는 안전하고 복원력이 뛰어난 고성능 로드 밸런싱을 지원하여 신속한 처리와 중단 없는 가용성을 보장합니다. 이를 통해 데이터가 의도한 목적지에 빠르고 안전하게 도달하므로 전반적인 AI 애플리케이션 성능이 향상됩니다.
최적화된 AI 데이터 파이프라인으로 실질적인 비즈니스 성과 창출
AI 데이터 경로에 F5 BIG-IP을 배포하면 조직은 파이프라인의 불안정성을 해소하고 불필요한 컴퓨팅 리소스 낭비를 줄일 수 있습니다. GPU 활용률을 최대 수준으로 유지하고 작업 완료 시간을 단축할 수 있으며, AI 팀은 데이터 볼륨이 증가해도 워크로드가 예측 가능한 방식으로 확장될 것이라는 확신을 얻을 수 있습니다. 불필요한 병목 현상을 방지함으로써 기업은 모델 개발 시간을 단축하고 인프라 투자 수익률을 높일 수 있습니다.
애플리케이션과 스토리지를 느슨하게 결합하면 기업은 비용이 많이 드는 재개발이나 서비스 중단 없이 새로운 오브젝트 스토리지 솔루션을 도입하고, 새로운 리전으로 확장하거나, 퍼블릭 클라우드의 워크로드를 자체 환경으로 이전할 수 있습니다. 이러한 민첩성은 비용 절감, 공급업체 선택의 유연성, 복원력 향상으로 직결되며, 이는 AI 도입이 가속화되고 스토리지 전략이 발전함에 따라 더욱 중요해지고 있습니다.
마지막으로, 정책 적용을 통합하면 데이터 무결성과 규정 준수를 사후에 고려하는 일이 없도록 보장할 수 있습니다. F5 BIG-IP는 아키텍트가 민감한 데이터가 처음부터 끝까지 보호된다는 확신을 경영진에게 제공하는 데 필요한 가시성, 관측 가능성 및 정책 적용 기능을 제공합니다. 그 결과, 더 빠르고 안정적일 뿐만 아니라 안전하고 규정을 준수하며 엔터프라이즈 규모로 확장할 준비가 된 AI 인프라를 구축할 수 있습니다.
주요 이점
파이프라인 병목 현상 제거
일관된 고성능 데이터 전송으로 GPU 활용률을 극대화하여 유휴 컴퓨팅 리소스와 작업 지연을 줄입니다.
스토리지 환경 전반의 민첩성 향상
애플리케이션을 특정 스토리지 백엔드로부터 분리하여 비용이 많이 드는 재작성 없이도 클라우드, 리전 또는 온프레미스 환경 간에 원활하게 이동할 수 있습니다.
데이터 보안 및 규정 준수 강화
중앙 집중식 정책 시행을 통해 데이터 오염과 무단 액세스를 차단하고 규제 요건을 준수하여 민감한 데이터 세트를 보호하세요.
주요 특징
사이트 복원력 및 부하 분산 지원
스토리지 상태를 지속적으로 모니터링하고 트래픽을 최적의 엔드포인트 또는 사이트로 라우팅하여 서비스 복원력과 예측 가능한 처리량을 제공합니다.
지능형 트래픽 관리 배포
대규모로 트래픽 흐름을 조정하고 우선순위를 지정하며 복제하여 GPU 활용률을 극대화하고, AI 학습, 미세 조정 및 RAG 워크로드 처리 시 혼잡을 방지합니다.
통합 보안 정책 적용 보장
데이터 경로에서 직접 TLS 종료, 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 완화, 계층 7 API 보호를 수행하여 파이프라인을 다계층으로 안전하게 보호합니다.