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VM과 컨테이너를 병용하며 AI를 도입하는 확실한 전략

클라우드는 인프라 현대화를 넘어 애플리케이션 현대화 시대로 나아가고 있다. 클라우드 네이티브 기술의 핵심인 컨테이너, 쿠버네티스 등이 새롭게 만들어지는 클라우드향 애플리케이션의 토대를 이루고 있다. 그러면서 한때 IT시스템 혁신의 선두역할을 했던 서버 가상화 기술이 레거시 기술로 여겨진다. 애플리케이션 현대화는 구식 시스템을 최신 클라우드 네이티브 기술 기반으로 교체해 급변하는 IT 트렌드에 유연하고 민첩하게 대응하려 추진된다. 현재 당연하게 활용되는 기저의 클라우드 네이티브 기술이 컨테이너와 쿠버네티스다. 기존에 구축한 시스템을 한꺼번에 교체하기 어려울 수 있다. 서버 가상화 기술은 앞으로도 많이 사용될 전망이다. KBV리서치의 조사에 따르면, 세계 가상머신(VM) 시장은 2030년까지 303억달러 규모를 형성할 것으로 예측된다. 그사이 연평균 성장률(CAGR)이 15.8%로 예상됐다. 컨테이너를 VM과 통합하는 환경을 구축하면 워크로드 관리에 더 유연성을 얻을 수 있고, 컨테이너와 VM 간 원활한 전환을 추구할 수 있다. 서버 가상화는 장기적으로 애플리케이션 현대화에 걸림돌일 수 있다. 하지만 가상화 환경과 컨테이너 환경을 이원화 운영하기는 어렵고 복잡하다. 그래서 우선 컨테이너와 가상화를 단일한 제어환경으로 통합한 뒤 점진적으로 컨테이너 기반의 마이크로서비스 환경으로 전환해 가는게 적절한 방안으로 제시된다. 인공지능(AI)·머신러닝(ML) 같은 최신 워크로드는 리소스를 많이 할애해야하므로 컨테이너 환경이 적합하다. 다만, 기존의 기업용 애플리케이션까지 컨테이너로 전환해야 하는가는 세부 상황을 따져봐야 한다. 레드햇은 가상화 또한 클라우드 네이티브 가상화를 실현할 수 있도록 지원하며 레거시 가상화 기술과 최신 컨테이너 기술이 공존할 수 있는 방법을 제시하고 하고 있다. 레드햇은 오픈시프트AI를 비롯한 AI 솔루션을 통해 AI·ML 및 ML옵스를 더욱 효과적으로 도입할 수 있도록 지원하는 개방형 아키텍처를 제공한다. 레드햇은 기존 가상화를 활용할 수 있는 방안과 더불어 AI 솔루션을 효과적으로 도입하기 위한 방안을 제시한다. 레드햇은 단계적 해법을 제안한다. 먼저, 가상화와 컨테이너를 오픈시프트 플랫폼으로 통합 운영하고, 한번에 모든 인프라를 변경하기보다 VM을 컨테이너와 혼용하면서 단계적으로 전환하며, 컨테이너 도입 비중을 늘려서 애플리케이션 현대화를 완수하는 것이다. 이 전략을 통해 기존 가상화 시스템과 인프라를 활용하면서도 리소스가 많이 활용되는 워크로드도 해결할 수 있게 된다. 무엇보다 클라우드 네이티브 가상화에서 나아가 컨테이너를 통한 애플리케이션 현대화를 위한 기반을 마련할 수 있다. 개발자는 오픈시프트를 통해 쿠버네티스의 이점을 유지하면서 VM에 필요한 아키텍처를 활용하고, 레거시를 운영하면서 동시에 애플리케이션을 컨테이너로 리팩토링할 수 있다. 컨테이너, VM, 서버리스 등의 워크로드를 통합된 환경에서 단일한 개발 방법론과 경험으로 개발할 수 있게 된다. 컨테이너로 VM을 변경하는 과정을 거치지 않고도 VM에 클라우드 네이티브의 이점인 확장성과 자동화 요소를 접목할 수 있다. 운영자는 데브옵스를 매우 효율적으로 구성할 수 있다. 오픈시프트의 셀프서비스 기능을 VM에서 이용하면, 워크로드 관리권한을 담당 현업이나 개발팀에 넘겨주고 인프라와 플랫폼 유지보수에 더 집중할 수 있다. 기업은 레드햇 오픈시프트 가상화(Redhat OpenShift Virtualization)를 활용해 기존 VM을 쿠버네티스 기반으로 이동한다. 다음으로 비즈니스 로직에 큰 변화를 주지 않고 VM웨어를 컨테이너로 전환할 수 있다. 운영중인 애플리케이션을 마이크로서비스로 리팩토링하는 게 가능하다.마지막으로 클라우드 네이티브 개발 접근법을 활용해 새로운 버전의 애플리케이션을 개발하는 동안 레거시 환경을 지속적으로 실행할 수 있는 기반을 재구축한다. 레드햇 오픈시프트는 기본적으로 KVM이란 가상화 기술 위에서 작동한다. 레드햇가상화(RHV), 오픈스택에서도 활용되는 가상화 환경과 동일하다. 레드햇 오픈시프트 가상화는 레드햇엔터프라이즈리눅스(RHEL) 코어OS 기반의 게스트 OS를 무제한으로 생성할 수 있다. 마이크로소프트 서버가상화검증프로그램(SVVP)을 통해 마이크로소프트 윈도 게스트 OS도 지원한다. 레드햇 오픈시프트는 세가지 종류로 나뉜다. 리눅스 환경에 쿠버네티스와 쿠버네티스 클러스터 서비스를 포함하는 '레드햇 오픈시프트 쿠버네티스 엔진'과, 그 엔진 위에 워크로드 관리, 클라우드 네이티브 앱 빌드, 데이터 서비스, 개발자 생산성 기능 등을 제공하는 '레드햇 오픈시프트 컨테이너 플랫폼', 여기에 멀티클러스터 관리, 클러스터 보안, 글로벌 레지스트리, 클러스터 데이터 관리 등의 기능까지 제공하는 '레드햇 오픈시프트 플랫폼 플러스' 등이다. VM을 오픈시프트 가상화로 이전하면 이같은 레드햇 오픈시프트 제품군의 모든 기능을 이용할 수 있다. 레드햇은 기존 VM웨어 환경의 VM을 오픈시프트로 이전할 수 있는 '마이그레이션 툴킷 포 버추얼라이제이션((Migration Toolkit for Virtualization, MTV)'을 제공한다. 이 도구를 활용하면 대규모 VM을 무중단에 가깝게 마이그레이션할 수 있다. 전통적인 VM 작업인 관리자 개념과 작업, 네트워크 및 스토리지 연결, 라이브 마이그레이션 등을 최신 플랫폼에서 동작시킬 수 있다. 전통적인 VM에 담긴 비즈니스 크리티컬 애플리케이션을 유지 관리하면서 시간을 두고 기술 세트를 현대화할 수 있다. 운영자는 오픈시프트 프로젝트 단위로 VM 권한을 현업 담당자나 개발자에게 부여할 수 있다. VM 프로비저닝도 레드햇 앤서블 자동화 도구를 활용해 하드웨어부터 모든 설정에 이르기까지 단순화할 수 있다. VM은 컨테이너와 기본적으로 동일한 네트워크 상에 올라가 있으므로, VM과 컨테이너의 연결이 매우 자유롭다. 오픈시프트 위의 VM은 컨테이너와 동일한 소프트웨어정의네트워킹(SDN) 네트워크에 연결되며, 쿠버네티스의 서비스, 라우트, 인그레스, 서비스메시, 파이프라인, 깃옵스 등 표준 방식으로 접근할 수 있다. 네트워크 정책은 컨테이너 POD와 동일한 방식으로 VM에 적용된다. 네트워크 연결에 따라 SDN이나 인그레스를 통해 VM-POD 혹은 반대로 통신도 가능하다. 전세계적인 AI 열풍에 따라가려면 신규 AI·ML 도입을 위한 효과적인 애플리케이션 현대화 전략이 필요하다. 디지털 환경에서 데이터는 중요한 경쟁력은 데이터의 양뿐 아니라 데이터를 어떻게 활용하느냐다. 컨테이너와 쿠버네티스는 데이터 활용에 필요한 시스템을 유연하고 민첩하게, 확장가능하게 구축할 수 있으므로 AI/ML에서 대부분 활용된다. 레드햇 오픈시프트AI는 검증된 기술 포트폴리오, 입증된 전문성, 전략적 파트너십 등을 제공해 기업의 AI/ML 목표 실현을 지원한다. 레드햇 오픈시프트는 온디맨드 컴퓨팅 리소스, 하드웨어 및 GPU 가속 지원, 온사이트와 퍼블릭 클라우드 및 엣지 환경 전반의 일관성을 통해 성공 필요한 속도와 유연성을 제공한다. 레드햇 오픈시프트 AI는 AI/ML 모델 및 애플리케이션의 라이프사이클을 교육, 서비스, 모니터링, 관리할 수 있고, 엔비디아, 인텔, 스타버스트, 아나콘다, IBM, 파키덤(Pachyderm) 등 주요 인증 파트너 제품을 통합하는 일관된 협업 환경을 통해 실험 단계에서 프로덕션으로 이동할 수 있다. 이같은 기존 VM 활용과 신규 AI 도입을 위한 효과적인 애플리케이션 현대화 방안은 오는 17일 인터컨티넨탈서울코엑스 하모니볼룸에서 열리는 'ACC+ 2024' 행사에서 더 자세히 확인할 수 있다. ACC+ 2024는 AI와 더불어, 빅데이터, 클라우드, 보안 등 최신 IT 솔루션과 서비스를 확인할 수 있는 세미나와 함께 직접 경험할 수 있는 기업 전시부스를 다양하게 운영한다. 사전 등록을 통해 행사에 참가할 수 있으며, 현재 얼리버드 등록 이벤트를 통해 할인 혜택을 제공하고 있다. 사전 등록과 등록 문의는 공식 웹사이트를 통해 가능하다.

2024.04.15 11:24김우용

레노버·메사쿠어컴퍼니, ACC+ 2024서 레노버 AI 플랫폼 등 서비스 소개

레노버가 메사쿠어컴퍼니와 함께 레노버 AI 플랫폼과 서비스, 얼굴 인식 AI 혁신 사례를 소개한다. 레노버는 AI 혁신 전략을 지속적으로 전파하기 위해 레노버의 ISV(Independent Service Vender) 파트너사인 메사쿠어컴퍼니와 협업한 AI 레디 솔루션을 이번 'ACC+ 2024'에서 소개할 예정이라고 11일 밝혔다. 정연구 레노버 상무와 지승훈 메사쿠어컴퍼니 부사장은 이달 17일 인터컨티넨탈 서울 코엑스 하모니 볼룸에서 열리는 ACC+ 2024에서 '스마터 AI를 위한 레노버 플랫폼과 안면인식 AI 혁신 사례'를 주제로 강연에 나선다. 이들은 AI를 위한 최적의 레노버 플랫폼과 서비스, 레노버 인프라 기반의 AI 얼굴인식 솔루션인 '유페이스(UFACE)'의 핵심 기술 및 실제 디지털 혁신 사례를 전달할 예정이다. 유페이스는 얼굴 인식 정확도, 처리 속도, 보안성 인증과 간편 적용이 가능한 응용 서비스다. 메사쿠어컴퍼니는 레노버 하드웨어에 유페이스를 결합한 보안 어플라이언스를 구축했다. 또 레노버 IR 카메라에 유페이스를 탑재해 얼굴인식을 통한 로그인, 화면 잠금 등 사용자 편의성이 강화된 하드웨어를 공급하고 있다. 레노버는 구체적인 기술 노하우와 전문 서비스를 통해 AI 여정을 시작하려는 기업 고객들이 직면한 문제들을 해결하는데 도움을 주고 있다. 또 엣지에서 데이터센타, 대규모 데이터 처리, 학습 및 추론 영역에 이르기까지 AI를 위한 데이터 파이프라인을 지원할 수 있는 최적의 AI 플랫폼 포트폴리오를 제공한다. 레노버와 메사쿠어컴퍼니는 ACC+ 2024에서 오후 트랙(Track) A 세션의 첫 순서로 발표할 예정이다. 양사는 AI를 통해 비즈니스를 혁신하고자 하는 기업 고객들이 지니고 있는 주요 과제에 대한 해결책을 전달 성공적인 IT 전략을 수립할 수 있는 방향을 제시할 예정이다. ACC+ 2024에서는 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 보안 등 최신 IT 솔루션과 서비스를 보다 직접적으로 경험해 볼 수 있는 기업 전시부스도 다양하게 운영된다. 사전 등록을 통해 행사에 참가할 수 있으며, 현재 얼리버드 등록 이벤트를 통해 할인 혜택을 제공하고 있다. 사전 등록과 등록 문의는 공식 웹사이트를 통해 가능하다.

2024.04.11 15:51이한얼

AI 플랫폼, 성능과 지속가능성 함께 잡는 전략은

전 세계 기업이 AI로 다양한 문제를 해결하고 비즈니스 성장을 이끌고 있는 가운데, 기존의 데이터 관련 접근 방식은 막대한 초기 투자와 높은 에너지를 소비해 지속가능성 면에서 우려를 낳고 있다. 대화형 AI 서비스, 문서 초안 작성, 이미지 및 동영상 생성, 작곡 등을 수행하는 모든 AI 모델은 시간당 메가와트 단위의 막대한 서버 운영 비용을 발생시킨다. AI 모델의 전력 소비량을 정확히 추정하는 건 어렵다. AI 개발과 운영에 필요한 GPU의 전력 외에 CPU, 저장매체, 스토리지, 네트워킹 등의 전력도 전체 에너지 소비에 영향을 주며, 데이터센터의 냉각과 공조에 소비되는 전력도 무시할 수 없다. AI 모델의 소비 전력량은 이같은 여러 요소를 종합적으로 판단하고, 각 인프라 상황에 따라 달라질 수 있다. AI 모델의 전력 소비량은 학습과 추론에 따라 다르게 볼 수 있다. 2022년 발표된 한 논문에 따르면, 오픈AI의 GPT-3를 학습시키는 데 1천300메가와트시(MWh) 수준의 전력이 필요한 것으로 추정된다. 이는 넷플릭스 동영상 스트리밍을 162만5천시간동안 지속하는 양이다. 허깅페이스와 카네기멜론대학교의 알렉산드라 사샤 루치오니 박사의 작년 12월 연구 조사에 의하면, AI 모델의 샘플 1천건 분류에 0.002킬로와트시(kwh)를 소비하는 반면, 텍스트 생성 작업을 1천번 실행하는데 평균 0.0476kWh의 에너지를 사용한다. 이미지 생성 모델은 1천회 추론당 평균 2천907kWh 전력을 사용하는 것으로 나타났다. 이 연구는 학습보다 추론에 더 많은 전력을 사용한다는 것을 보여준다. 또 엔비디아 GPU의 비트코인 채굴 시 전력 소비량을 계산했던 알렉스 드 브리에스 VU 암스테르담 박사과정 후보자의 작년 연구에 의하면, AI 부문은 2027년까지 매년 85~134테라와트시(TWh)를 소비할 것으로 예측됐다. 이는 네덜란드 연간 전력수요와 비슷한 수준이다. 드 브라이스는 2027년까지 AI 전력 소비가 전세계 전력 소비의 0.5%를 차지할 것이라고 전망했다. 국제에너지기구는 2022년 현재 데이터센터의 전력 사용량을 약 460TWh로 추정하면서 2026년까지 620~1천50TWh로 증가할 것이라고 최근 보고서에서 추정했다. 이같은 급격한 전력 소비량 증가세는 AI 수요의 영향 때문이다. 여러 연구자들은 AI 모델을 전력 소비를 절감하는 방향으로 구성하면 에너지 소비량을 크게 줄일 수 있다고 강조한다. 지금까지 AI 모델 개발과 운영은 주로 성능 개선에만 초점을 맞추고 발전해왔고, 현 상황부터 에너지 절감에 초점을 맞추면 얼마든지 개선할 수 있다는 것이다. 연구자들은 AI 인프라 관련 제조사에서 제품 전략을 지속가능성이란 한방향으로 맞추면 달성할 수 있다고 조언한다. AI 모델의 성능과 에너지 절감 즉, 지속가능성을 함께 달성하는 여러 방법 중 하나로 가장 활발한 주장을 내놓는 회사는 퓨어스토리지다. 퓨어스토리지는 고가용성 올플래시 스토리지인 플래시블레이드를 AI 데이터 플랫폼 솔루션으로 제시하면서 데이터센터의 에너지 절감을 주요 강조점을 내세우고 있다. AI 프로젝트의 성공은 방대하고 다양한 종류의 데이터 처리에 달려 있다. 정형 데이터뿐 아니라 수집, 저장, 분석이 까다로운 비정형 데이터 관리에 최적화된 퓨어스토리지의 플래시블레이드는 파일과 오브젝트 모두를 지원하며, 데이터 크기나 액세스 패턴에 관계없이 우수한 성능을 제공한다. 플래시블레이드는 데이터 증가에도 성능을 유지하는 스케일아웃 구조를 갖추고 있어, 성능과 용량을 필요에 따라 유연하게 확장할 수 있으며 다양한 스케일의 AI 수요를 충족시킨다. 퓨어스토리지는 올플래시 스토리지를 통해 AI 데이터 운영을 간소화하고, 컨테이너화된 AI 환경에서 셀프 서비스 기능 및 서비스수준협약(SLA) 기반 리소스 프로비저닝을 제공한다. 경쟁 솔루션 대비 에너지 사용량과 데이터센터 내 상면 공간을 최대 80%까지 절감하고, 전자 폐기물을 85%까지 감소시켜 데이터센터 비용 절감에도 크게 기여한다. 기존 AI 데이터 스토리지는 용량 확장만 가능할 뿐, GPU 발전에 따른 성능 향상은 어려웠다. 구축과 최적화에 장시간이 소요되며, 내구연한에 이를 경우 최신 하드웨어로의 업그레이드가 필요하지만 무중단 업그레이드는 불가능했다. 이에 퓨어스토리지는 클라우드와 같은 구독형 모델을 올플래시 스토리지에 접목했다. 퓨어스토리지는 클라우드와 같은 구독형 모델을 올플래시 스토리지에 적용하여, 기업이 스토리지를 사용하는 만큼만 비용을 지불하게 하고, 스토리지 업그레이드 시 기존 제품의 교체 번거로움과 데이터 마이그레이션 중 발생할 수 있는 서비스 중단 문제를 해결했다. 퓨어스토리지의 구독 서비스인 에버그린(Evergreen) 포트폴리오를 통해, 데이터 플랫폼을 항상 최신 하드웨어와 소프트웨어로 유지함으로써 최고의 성능을 제공하고, 업그레이드 과정에서도 시스템 중단 없이 작업을 이어갈 수 있다. 이러한 접근 방식은 AI 혁신 가속화, 비용 절감, 운영 효율성 향상, 환경 보호 등 다양한 이점을 제공하며, 기업들이 지속가능한 AI 데이터 파이프라인을 구축하는 데 핵심적인 역할을 한다. 이에 대해 퓨어스토리지는 AI 혁신 가속화를 위한 효율적인 데이터 파이프라인 구축 전략을 제시하고 지속가능한 IT 인프라 구축의 중요성을 강조한다. 퓨어스토리지는 데이터 파이프라인을 통한 인프라 간소화 및 프로세스 효율화로 AI 역량 강화와 속도를 극대화하고, 지속가능성 목표 달성을 위한 방안을 제시하고자 한다. 퓨어스토리지의 플래시블레이드는 포춘 100대 기업 중 25% 이상이 사용하고 있으며, 금융, 제조, 의료 및 IT 서비스 등 AI 관련 연구를 선도하는 국내외 기업 및 연구기관들의 AI 컴퓨팅 환경에서 활발하게 활용하고 있다. 엔씨소프트의 경우 AI 프로젝트를 가속화하기 위해 플래시블레이드를 확대 도입한 사례다. 플래시블레이드 도입 후 수일이 소요되던 데이터 이동 및 로딩 작업을 당일 내 처리할 수 있게 되었으며, 클라우드와 같이 스케일링이 가능한 AI 환경을 온프레미스에 구축하여 총소유비용(TCO)을 대폭 절감하고, 추가 비용 없이 온프레미스 인프라를 유연하게 확장할 수 있는 역량을 확보했다. 카카오는 AI 애플리케이션에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 처리하고 GPU의 성능을 극대화하기 위해 플래시블레이드를 도입했다. 도입 이후, 카카오는 네트워크 인터페이스 및 스토리지 병목 현상을 제거하여 GPU로부터 높은 컴퓨팅 리소스를 확보했으며, 사내 관제 시스템과 유기적으로 통합된 플래시블레이드는 데이터 파이프라인에 대한 직관적인 관리를 제공하고, 중복된 데이터 사일로의 제거 및 데이터 압축 저장을 통해 운영 및 관리 비용을 절감했다. 미디어젠은 플래시블레이드를 통해 최대 12개월이 소요되던 음성인식 모델링 작업을 2주(96% 향상)로 단축했으며, 충북테크노파크는 플래시블레이드를 도입해 데이터 처리 성능을 2배 이상 향상하고, GPU 서버 내 데이터 읽기 속도를 개선해 GPU 활용률을 기존 30%에서 80%로 약 2.6배 증가시켰다. 이같은 AI 데이터 플랫폼의 성능과 지속가능성 개선이란 두 목표를 달성하기 위한 방안은 오는 17일 인터컨티넨탈서울코엑스 하모니볼룸에서 열리는 'ACC+ 2024' 행사에서 더 자세히 확인할 수 있다. ACC+ 2024는 AI와 더불어, 빅데이터, 클라우드, 보안 등 최신 IT 솔루션과 서비스를 확인할 수 있는 세미나와 함께 직접 경험할 수 있는 기업 전시부스를 다양하게 운영한다. 사전 등록을 통해 행사에 참가할 수 있으며, 현재 얼리버드 등록 이벤트를 통해 할인 혜택을 제공하고 있다. 사전 등록과 등록 문의는 공식 웹사이트를 통해 가능하다.

2024.04.08 11:25김우용