AI 시대, 클라우드 전략의 재조정: 프라이빗 클라우드의 부상
최근 몇 년간 많은 기업들이 퍼블릭 클라우드를 중심으로 IT 인프라를 구축해왔습니다. 하지만 생성형 AI의 등장과 함께 클라우드 전략에 대한 근본적인 재검토가 필요해졌습니다. AI 워크로드는 기존의 앱 서버나 데이터베이스와는 다른 특성을 가지며, 이는 클라우드 비용, 성능, 보안 측면에서 새로운 과제를 제시합니다.
AI 워크로드의 특성과 클라우드 비용 증가
AI 워크로드는 GPU 사용량이 많고, 자원 사용량이 급증하는 경향이 있습니다. 또한, 코파일럿과 같은 AI 에이전트가 기업 전반으로 확산되면서 사용량이 기하급수적으로 증가할 수 있습니다. 이러한 특성 때문에 퍼블릭 클라우드 환경에서는 토큰 사용량, 벡터 스토리지, 가속 컴퓨팅 등에 대한 비용이 예상보다 훨씬 빠르게 증가할 수 있습니다. 기업은 탄력성이 비용 통제를 의미하는 것이 아님을 인지해야 합니다.
퍼블릭 클라우드의 한계와 프라이빗 클라우드의 재평가
퍼블릭 클라우드는 필요할 때 자원을 확장할 수 있다는 장점이 있지만, AI 워크로드의 특성상 확장된 상태가 유지되는 경우가 많습니다. 코파일럿이 한번 업무 프로세스에 적용되면 쉽게 전원을 끌 수 없기 때문입니다. 따라서 예측 가능한 용량을 오랜 기간에 걸쳐 상각하는 방식이 다시 재무적으로 매력적인 선택지가 될 수 있습니다. 또한, 클라우드 서비스 장애 시 상호 연결된 서비스에 미치는 영향과, 생산 설비와 같이 지연 시간에 민감한 환경에서는 퍼블릭 클라우드의 사용이 제한될 수 있습니다.
AI 경제성과 클라우드 비용의 현실
AI 시스템은 낭비에 매우 민감합니다. GPU를 과도하게 프로비저닝하면 비용이 낭비되고, 부족하게 프로비저닝하면 시스템 성능 저하를 초래합니다. 모든 구성을 프리미엄 관리형 스택에 묶어두면 단위 경제성을 확보하기 어려워집니다.
프라이빗 클라우드의 장점과 전략적 선택
프라이빗 클라우드는 표준화할 영역과 차별화할 영역을 기업이 선택할 수 있다는 장점이 있습니다. 추론을 위한 일관된 GPU 플랫폼에 투자하고, 자주 사용하는 기능을 로컬에 캐시하여 쿼리당 부과되는 요금을 줄일 수 있습니다. 또한, 실험과 대규모 학습에는 퍼블릭 클라우드를 활용하되, 모든 추론 작업을 쿼리당 과금되는 방식으로 처리할 필요는 없습니다.
복잡성과 장애 위험 감소
AI 시스템이 복잡해질수록 장애 발생 가능성이 높아집니다. 특히, ID 서비스, 모델 엔드포인트, 벡터 데이터베이스 등 다양한 서비스에 의존하는 경우 장애 발생 시 파급 효과가 커질 수 있습니다. 프라이빗 클라우드는 의존성을 줄이고 변경 관리에 대한 통제권을 강화하여 장애 위험을 감소시킬 수 있습니다.
근접성의 중요성과 데이터 중력 문제
AI 시스템을 실제로 사용하는 프로세스와 사람 가까이에 두는 것이 중요합니다. 이는 운영 데이터에 대한 저지연 접근, IoT 및 엣지 환경과의 통합, 실제 업무 방식과의 연계를 의미합니다. 또한, AI 시스템은 데이터를 생성하므로 피드백 루프, 사용자 평가, 감사 추적 등을 비즈니스 도메인 소유 조직 가까이에 배치하여 마찰을 줄이고 책임성을 높여야 합니다.
프라이빗 클라우드 AI를 위한 5단계 전략
- 단위 경제성을 설계 요구사항으로 취급하고, 확장 가능성을 고려한 비용 모델링을 수행합니다.
- 의존성을 줄이고 장애 도메인을 명확히 하여 복원력을 설계합니다.
- 데이터 로컬리티와 피드백 루프를 치밀하게 계획합니다.
- GPU와 가속기를 공유 엔터프라이즈 플랫폼으로 관리하고, 적절한 스케줄링, 쿼터, 차지백 정책을 적용합니다.
- 보안과 컴플라이언스를 실용적인 체계로 구축하고, 역할 기반 ID 경계, 자동 정책 강제, 민감 워크로드 격리 등을 적용합니다.
결론
AI 시대에 클라우드 전략은 단순한 인프라 이전이 아닌, 비즈니스 가치 창출을 위한 전략적 선택이 되어야 합니다. 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드의 장점을 결합한 하이브리드 클라우드 전략을 통해 AI 워크로드의 특성에 맞는 최적의 환경을 구축하고, 비용 효율성과 성능, 보안을 모두 확보해야 합니다.
