AI Platform
AI 플랫폼을 쿠버네티스 및 MLOps 기반으로 구축·운영하는 과정에서 많은 기업들이 비용, 복잡성, 최적화, 보안, 확장성 측면의 어려움을 호소하고 있습니다. 이런 이유로 PoC나 구축을 성공적으로 마쳐도 운영 단계에서 실패하는 경우가 적지 않습니다. 대원씨티에스는 이러한 문제들을 해결하고 AI 프로젝트의 성공적 운영을 돕기 위해 다양한 솔루션과 서비스를 제공합니다.
인프라와 플랫폼을 하나로
AI 모델의 개발부터 운영까지 아우르는 MLOps/LLMOps는 더 이상 선택이 아닌 필수 요소로 부상하고 있습니다. 쿠버네티스가 AI 운영 플랫폼의 기반이 되고, 이를 효율적으로 활용하기 위한 도구와 프로세스를 도입하는 조직이 늘고 있습니다. 모두의 관심사가 되었지만, 이 작업은 말처럼 쉽지 않습니다. 인프라 비용, 복잡성, 최적화, 보안, 확장성 측면에서 해결해야 할 과제가 많은 것이 현실입니다.
AI 플랫폼 운영 관련 도전 과제
복잡한 환경 설정 및 유지보수
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쿠버네티스 기반 AI 플랫폼 환경은 설치 및 설정이 복잡하고 최적화와 운영 관련해 오랜 경험과 전문 지식이 필요
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Kubeflow 같은 도구 설치와 업그레이드가 어렵고 엔터프라이즈의 눈 눞이에 맞는 문서나 지원이 부족
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OpenShift와 같은 엔터프라이즈 플랫폼도 운영 역량 내재화에 시간과 노력이 많이 듬
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MLOps 엔지니어 같은 숙련된 인력이 부족
AI 워크로드에 맞춘 성능 최적화
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AI 모델 학습 및 추론 작업은 고성능 컴퓨팅 자원을 요구
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쿠버네티스 기본 기능만으로는 GPU 활용 극대화나 분산 학습 최적화에 한계가 있음
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GPU 자원 스케줄링 및 가상화도 쉽지 않은 작업임
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AI 워크로드별 파이프라인 최적화도 쉽지 않음
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대용량 데이터 처리 시 저장소 I/O 병목 현상이 발생.
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실시간 추론 시 지연 시간(latency) 최적화도 어려움
보안 및 데이터 거버넌스 이슈
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모델 거버넌스와 데이터 거버넌스가 중요한데 이를 기업의 기존 보안 정책 및 보안 가이드라인에 맞춰 AI 플랫폼 운영에 적용하기가 쉽지 않음
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쿠버네티스 환경에서 IAM 연동, 네트워크 보안, 암호화, 감사 로그 등 포괄적인 보안 대책이 필요한데 이를 구현한 경험 많은 인력이 부족함
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LLM, MMLM의 출력 내용 통제와 프롬프트 보안을 관리할 경험 많은 인력이 부족함
온프레미스 및 하이브리드 클라우드 환경에서의 확장성
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온프레미스와 클라우드를 함께 사용하는 하이브리드 환경에서 일관된 운영이 어려움
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온프레미스-클라우드 간 네트워크 지연, 데이터 동기화, 쿠버네티스 버전 차이 등으로 완전한 일관성을 유지하기 쉽지 않음
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하이브리드 클라우드에서 쿠버네티스 클러스터의 통합 관리와 자동 확장이 어려움
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AI 워크로드의 특성상 스케일 업/아웃에 따른 비용 최적화도 풀기 어려운 과제임
Our Services
1
기업 맞춤형
AI 인프라 제안
K8s, MLOps, LLMOps 같은 플랫폼과 다양한 산업 분야의 특성을 반영한 AI 레퍼런스 아키텍처를 긴밀히 연계하여 방향성 제시
2
쿠버네티스 기반
AI 운영 최적화
쿠버네티스+GPU/NPU 기반 AI 인프라 자원에 대한 전문 지식을 바탕으로 성능을 높이고 운영을 단순화하는 방안 및 솔루션 제시
3
쿠버네티스 기반
AI 운영 최적화
기업의 AI 성숙도를 진단하고 현재 단계에 맞는 MLOps, LLMOps 환경을 구축하고 향후 점진적으로 고도화해 나아가는 방향 제시