📘 Cloud Native AI: 미래형 인프라와 지능의 융합 전략

[cloudbro-radar]

요약: CNCF Cloud Native AI Whitepaper (2024.03.20)

Cloud Native(클라우드 네이티브)* 기술과 **Artificial Intelligence(AI, 인공지능)**의 융합, 즉 **CNAI(Cloud Native Artificial Intelligence)**의 현재와 미래를 다룬 CNCF AI Working Group의 전략입니다. AI가 점점 더 클라우드 네이티브 환경에서 실행되는 주요 워크로드로 자리 잡고 있는 가운데, 그 흐름을 기술적, 인프라적, 운영적 관점에서 전략적 기술을 아래 서술합니다.

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주요 요점 정리:

1. CNAI 개요

• Cloud Native: 컨테이너, 마이크로서비스, 서비스 메시 등을 활용한 확장성과 회복력을 갖춘 시스템.
• AI의 진화: GPT·Transformer 기반 LLM, Generative AI, CNN 등.
• CNAI 정의: 클라우드 네이티브 원칙을 기반으로 AI 모델을 개발·배포·운영하는 접근법.

2. AI의 클라우드 네이티브화 동인

• 컨테이너 기반 배포 → 모델 간 충돌 없는 유연성 확보.
• Kubernetes 기반의 확장성 및 자동화 → 대규모 AI 트레이닝·서빙 대응.
• OpenAI·Hugging Face 등도 K8s에 모델 배포 사례 다수.

3. CNAI의 도전 과제

• 데이터 준비: 대용량·다양성·동기화 이슈 / Spark와 ML 툴의 인터페이스 미흡.
• 모델 학습: GPU 자원 가상화, 공유, 최적 분배 필요 / 비용·탄소 배출 고려.
• 모델 서빙: LLM은 지연 시간, 메모리 요구 증가 → 탄력적 자원 스케줄링 필수.
• 사용자 경험: 복잡한 YAML, 컨테이너 빌드 등으로 AI 전문가들의 진입 장벽 존재.
• 크로스 컷팅 이슈: 보안, 관찰성, 지속가능성, 교육, 재해 복구 등.

4. 해결 방안과 기회

• Kubeflow: ML 파이프라인 전체를 쿠버네이티브하게 구성 가능한 툴킷.
• Ray + KubeRay: 통합 분산 학습 및 서빙에 유리.
• Vector DB (e.g. Milvus, Faiss): RAG 기반 지식 통합 강화.
• OpenLLMetry: LLM 옵저버빌리티 구현 가능.
• DRA, KEDA, WASM, OCI 등 진화하는 인프라 기술들.

5. 미래 방향

• Reference Implementation: Jupyter + Kubeflow + Spark/Ray 조합 등으로 누구나 빠르게 실습 가능한 플랫폼 필요.
• Trust & Safety by Design: LLM 오남용 방지 위한 윤리적 설계 필요.
• 신규 역할 출현: MLDevOps/AI Engineer 같은 하이브리드 인재 수요 증가.

6. AI의 Cloud Native 활용 예시

• 클러스터 자원 최적화, 전력 효율 스케줄링, 자연어 기반 운영자동화 인터페이스 등.
• AI가 CN 시스템 자체를 강화하는 상호 보완 구조.

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인사이트

단순한 기술 트렌드 요약을 넘어 AI와 클라우드 인프라 간의 전략적 통합을 촉진하기 위한 개발자·운영자·정책 입안자 모두를 위한 실행 가이드를 제시합니다. 특히 “모델을 클라우드에서 어떻게 안정적이고 지속 가능하게 운영할 것인가?”에 대한 실질적 해답을 제공하고 있습니다.

[출처] Cloud Native Artificial Intelligence Whitepaper | CNCF