MotusAI를 통합 AI DevOps 플랫폼이라 부르는 이유는?

AI 패러다임이 추론 중심으로 전환됨에 따라 GPU 자원 활용률 최적화는 더 이상 기술적 과제가 아닌 기업의 생존과 경쟁력을 좌우하는 핵심 전략 과제가 되었습니다. MotusAI는 단일 노드 하이브리드 스케줄링과 유연한 GPU 가상화 툴킷을 통해 R&D의 속도와 프로덕션 서비스의 안정성을 단일 통합 인프라 위에서 동시에 달성할 수 있다는 가능성을 제시하고 있습니다. 이를 기능 측면에서 살펴보겠습니다.

스케줄링

유휴 용량 문제를 해결하는 MotusAI의 핵심 전략은 훈련과 추론 워크로드를 동일한 하드웨어에서 동적으로 통합 조율하는 데 있습니다. 이는 훈련과 추론 클러스터를 물리적으로 분리하던 전통적인 방식과의 근본적인 차별점입니다. MotusAI는 단일 노드에서의 하이브리드 훈련-추론 스케줄링 기능을 제공합니다. 이를 통해 단일 노드 또는 클러스터에서 두 가지 유형의 워크로드를 동적으로 혼합 배치(Mixed Orchestration)할 수 있습니다. 이를 통해 훈련을 위한 성능을 충분히 확보하는 동시에 원활한 추론을 위한 낮은 지연 시간을 유지할 수 있습니다. 더불어 수천 명의 사용자가 동시에 접속하는 트래픽 폭주 현상 발생해도 수 초 내에 새로운 추론 인스턴스 생성이 가능해 서비스 지연이나 장애 발생도 방지할 수 있습니다.

• 시분할 방식: 근무 시간에는 가용 리소스를 훈련 작업에 우선 할당하고 모두가 퇴근한 야간에는 이 유휴 자원을 자동으로 회수하여 실시간 추론 서비스에 동적으로 할당합니다.

• 동시 실행 방식: 단일 노드의 자원을 분할하여 두 작업을 동시에 실행할 수 있습니다. 예를 들어 특정 노드의 GPU 4개 중 3개는 훈련에 할당하고 1개는 여러 개로 가상화하여 여러 추론 서비스를 동시에 처리하도록 구성할 수 있습니다.

고급 기능

MotusAI의 지능형 스케줄러는 단순히 빈 슬롯에 작업을 배치하는 것을 넘어 워크로드의 특성을 인지하여 클러스터 전체의 효율을 최적화합니다. 이와 같은 지능적인 리소스 관리는 AI 인프라의 효율을 극대화하는 기반이 됩니다.

• 갱 스케줄링(Gang Scheduling): 대규모 분산 훈련에 필요한 128개의 GPU가 모두 확보되었을 때만 작업을 시작하여 일부 자원만 확보된 채 대기하며 발생하는 교착 상태(deadlock)를 원천적으로 방지합니다.

• 네트워크 토폴로지 인식(Topology-Aware): 고속 네트워크 구조를 인지하여 통신이 잦은 태스크들을 동일 스위치 내에 우선 배치하여 통신 병목을 최소화하고 분산 훈련 효율을 극대화합니다.

• 데이터 친화적인 스케줄링(Dataset Affinity): 작업에 필요한 5TB 데이터셋이 특정 노드에 이미 캐시되어 있음을 인지하고 해당 노드에 작업을 우선 배치하여 데이터 로딩 시간을 0에 가깝게 줄여 I/O 병목을 제거합니다.

• GPU 부하 스케줄링: 클러스터 내 모든 GPU의 실시간 부하를 수집하여 현재 부하가 가장 낮은 노드에 신규 작업을 우선 배치하여 클러스터 전체의 부하를 균형 있게 유지합니다.

장애 대응

대규모 클러스터에서 노드 장애는 일상입니다. MotusAI의 핵심 가치는 이러한 일상적인 장애를 자동화 기반의 운영과 관리 방식으로 처리하여 서비스 중단을 최소화하는 데 있습니다.

• 자동 장애 조치(Auto Failover): 노드 장애를 감지하면 해당 노드에서 실행 중이던 워크로드를 90초 이내에 자동으로 정상 상태의 다른 노드로 마이그레이션하여 수동 개입의 필요성을 제거합니다.

• 내결함성(Checkpoint Resumption): 단순히 작업을 재시작하는 것이 아니라 마지막으로 저장된 체크포인트를 자동으로 로드하여 중단된 지점부터 훈련을 즉시 재개합니다. 이는 수 주간의 작업 손실을 방지하는 핵심 기능입니다.

• 90% 유효 훈련 시간 보장: ‘모니터링 → 장애 감지 → 자동 마이그레이션 → 체크포인트 자동 재개’로 이어지는 지능형 운영과 관리 파이프라인은 90%의 효과적인 훈련 시간을 보장하여 압도적인 TCO 절감 효과를 제공합니다.

• 고가용성(HA): Kubernetes 마스터 노드, 데이터베이스 등 플랫폼의 모든 핵심 구성 요소에 대한 이중화(HA) 솔루션을 제공하여, 플랫폼 자체의 장애가 전체 AI 서비스를 마비시키는 것을 방지합니다.

모니터링 & 거버넌스

MotusAI의 중앙 집중식 모니터링 대시보드는 하드웨어 레벨(GPU 온도, 사용량)부터 작업 상태까지 전방위적인 가시성을 제공합니다. 더 나아가 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위해 5가지 핵심 영역에 대한 상세 보고서를 생성합니다.

한편 하나의 거대한 리소스 풀을 여러 팀이 공유할 때, 자원 통제, 거버넌스, 보안은 필수입니다. 이를 지원하기 위해 MotusAI는 다음과 같은 기능을 탑재하고 있습니다.

• 할당량(Quota) 관리를 통한 자원 거버넌스: 관리자는 사용자 또는 그룹별로 사용할 수 있는 자원(GPU 카드 수, 스토리지 용량 등)의 상한선을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이는 자원을 점유하고 사용하지 않는 리소스 비축(hoarding)을 방지하고, 한 명의 주니어 개발자 작업이 프로덕션 서비스를 중단시키는 노이즈 네이버(Noisy Neighbor) 문제를 원천적으로 차단합니다.

• 다차원 보안 시스템을 통한 데이터 격리: 역할 기반 접근 제어(RBAC)로 권한을 명확히 분리하고, Kubernetes 네임스페이스를 이용해 테넌트 간 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지 리소스가 서로 보이지 않도록 보장합니다. 또한 호스트 강화, 민감 데이터 암호화 등 엔터프라이즈급 보안 기능을 통해 데이터를 보호하고 악의적 공격을 방지합니다.

앞서 소개한 기능을 통해 MotusAI는 AI 하드웨어에 대한 막대한 투자가 '유휴 용량'으로 낭비되지 않고, 빠르고 안정적인 '비즈니스 가치'로 직결되도록 보장하는 AI 인프라 투자수익률(ROI) 극대화의 핵심 동력이 될 수 있습니다. 거대 언어 모델(LLM), MoE 아키텍처, 그리고 복잡한 멀티 AI 에이전트 서비스와 같은 최신 AI 애플리케이션의 효율적인 확장을 위해서는 MotusAI와 같은 지능형 통합 플랫폼이 필수입니다. MotusAI는 기업이 인프라의 복잡성에서 벗어나 오직 AI 혁신 그 자체에만 집중할 수 있도록 지원하는 가장 강력한 전략적 자산이 될 것입니다.