AI 인프라는 AI 솔루션을 지원하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 지칭하는데, 사람들은 때때로 "IT 인프라"라는 용어도 사용합니다. 하지만 사실 AI 인프라와 IT 인프라는 서로 다른 요구 사항에 따라 설계되었으며, 각 인프라는 저마다 고유한 목적을 가지고 있습니다.

AI 인프라는 특히 고성능 컴퓨팅 리소스에 크게 의존하는 AI 및 머신 러닝 워크로드를 지원하도록 설계되었습니다. 반면, 기존의 IT 인프라는 보다 일반적인 컴퓨팅 작업을 위해 설계되어 보다 일반적인 하드웨어 및 소프트웨어로 보다 광범위한 IT 운영을 지원합니다. 

즉, IT 인프라는 일상적인 비즈니스 운영 및 일반 IT 서비스를 지원하는 반면 AI 인프라는 AI 솔루션의 개발, 배포 및 확장에 최적화되어 있습니다. 이를 통해 기업은 AI의 힘을 활용하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.  

AI 인프라는 AI 모델을 지원하기 위해 함께 작동하도록 설계된 여러 계층으로 구성되어 있습니다. 이러한 계층에는 애플리케이션 계층, 모델 계층 및 인프라 계층이 포함됩니다. 

• 애플리케이션 계층
  이 계층은 AI 챗봇, 추천 시스템, 예측 분석 도구 등 최종 사용자가 상호 작용하는 AI 기반 애플리케이션 및 솔루션을 포함합니다.
• 모델 계층
  이 계층은 AI 애플리케이션을 지원하는 머신 러닝 모델의 생성 및 학습과 관련이 있습니다. 여기에는 이러한 모델을 개발하는 데 필요한 알고리즘 및 프로세스가 포함됩니다.
• 인프라 계층
  AI의 토대를 이루는 이 계층은 모델 및 애플리케이션 계층을 지원하는 데 필요한 필수 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 제공합니다.

인프라 계층은 AI 모델의 학습 및 배포에 필요한 컴퓨팅 성능과 함께 효율적인 데이터 처리, 저장 및 관리를 지원하므로 매우 중요합니다. AI 인프라의 주요 구성 요소는 일반적으로 "하드웨어" 또는 "소프트웨어"로 분류할 수 있습니다.

하드웨어는 AI 작동에 필요한 컴퓨팅 성능과 스토리지 용량을 제공하는 물리적 장치 및 장비를 의미합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• GPU 서버 
  GPU(그래픽 처리 장치)는 병렬 처리를 수행할 수 있으므로 AI 작업에 필수적이며 머신 러닝 모델 학습에 적합합니다. GPU 서버는 대규모 데이터 세트 및 복잡한 계산을 효율적으로 처리하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 제공합니다.
• AI 가속기 
  AI 가속기는 AI 애플리케이션의 성능을 최적화하도록 설계된 특수 하드웨어입니다. 여기에는 머신 러닝 작업의 속도와 효율을 높여 학습 및 추론에 소요되는 시간을 단축하는 맞춤형 칩과 코프로세서가 포함됩니다.
• TPU 
  TPU(Tensor 처리 장치)는 머신 러닝 워크로드를 가속하기 위해 특별히 개발된 특수 프로세서입니다. 이러한 프로세서는 신경망의 일반적인 작업인 Tensor 계산에 최적화되어 있으며, 딥 러닝 모델의 학습 및 배포 속도를 크게 높여줍니다.

소프트웨어는 AI 시스템 내에서 작동하는 디지털 프로그램, 애플리케이션 및 프레임워크와 관련이 있습니다. 주요 소프트웨어 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 데이터 스토리지
  데이터 스토리지는 AI 모델의 학습 및 검증에 필요한 방대한 양의 디지털 정보를 보존하는 데 매우 중요합니다. 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크 같은 안정적인 데이터 스토리지 시스템은 데이터를 체계적이고 안전하며 쉽게 검색하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 처리 라이브러리 
  데이터 처리 라이브러리는 AI 애플리케이션을 위해 데이터를 준비하는 데 필수적입니다. 대규모 데이터 세트의 정리, 변환 및 구조화를 지원하므로 분산 처리 시 이러한 작업의 속도를 높일 수 있습니다. 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 모델의 학습을 위해서는 효율적인 데이터 처리가 필수적입니다.
• 데이터 관리 
  데이터 관리에는 데이터를 효과적으로 수집, 저장 및 사용하는 프로세스가 포함됩니다. 데이터의 접근성과 개인 정보 보호 규제 준수를 보장합니다. 적절한 데이터 관리는 AI 프로젝트에서 정보에 기반한 의사 결정에 필요한 분석 인사이트를 지원합니다.
• 머신 러닝 프레임워크 
  머신 러닝 프레임워크는 머신 러닝 모델의 설계, 학습 및 검증에 필요한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 자동 분화, 최적화, 신경망 계층 등의 다양한 기능을 지원하며, 더 빠른 계산을 위해 GPU 가속화를 활용하는 경우도 많습니다.
• MLOps 플랫폼
  MLOps(머신 러닝 운영)는 데이터 수집, 모델 학습부터 배포와 모니터링에 이르는 프로세스를 자동화하고 관리하여 머신 러닝의 수명 주기를 간소화합니다. 이러한 플랫폼은 버전 관리, 자동화된 학습 및 배포 파이프라인을 촉진하고 성능 추적을 모델링하여 데이터 과학자와 ML 엔지니어 간의 공동 작업을 강화합니다

AI 인프라는 이러한 구성 요소의 통합을 통해 작동하며, AI 및 ML 애플리케이션을 지원합니다.  

데이터 스토리지 및 처리 프레임워크는 대규모 데이터 집합을 깔끔하게 구조화된 상태로 관리하고 준비합니다. GPU 및 TPU를 포함한 컴퓨팅 리소스는 AI 모델을 학습시키고 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 능력을 제공하며, 머신 러닝 프레임워크는 이러한 모델의 설계 및 배포를 용이하게 합니다. 이 모든 것을 통해 MLOps 플랫폼은 전체 수명 주기를 자동화하고 최적화합니다. 이러한 종류의 응집력 있는 시스템 덕분에 효율적이고 확장 가능하며 효과적인 AI 운영이 가능해집니다. 

AI 인프라는 AI의 원활하고 효율적인 작동에 있어 매우 중요합니다. 이를 통해 데이터에 쉽게 액세스할 수 있으므로 데이터 과학자와 개발자들이 AI 모델을 신속하게 빌드하고 배포할 수 있게 됩니다. 이 설정을 사용하면 데이터 정리 및 모델 학습 등의 까다로울 수 있는 작업을 단순화하여 시간과 노력을 줄이고 혁신을 가속화할 수 있습니다. 

AI 인프라의 또 다른 중요한 측면은 데이터를 실시간으로 처리하는 능력이며, 이는 이미지 인식 및 언어 번역과 같은 작업에 필수적입니다. 전문 하드웨어 및 소프트웨어가 함께 작동하면 대규모 데이터 볼륨과 복잡한 계산을 처리할 수 있으므로 보다 정확한 결과를 더 빠르게 얻을 수 있습니다. 마찬가지로 AI 인프라는 조직의 필요에 따라 성장하도록 설계되어, 진화하는 비즈니스를 위한 안정적인 투자로 거듭나고 있습니다. 

"AI 공장"이라는 개념은 AI 개발 프로세스 전체를 통합한 시스템을 구축하여 한 단계 더 나아갑니다. 이 접근 방식은 AI 프로젝트를 자동화하고 확장하여 다양한 산업 분야에서 지속적인 혁신을 가능하게 합니다. 기업은 AI 공장을 통해 경쟁력을 유지하면서 AI 기술을 완전히 활용하여 변화하는 목표를 해결하고 이에 적응할 수 있습니다. 

AI 인프라를 설계할 때는 조직의 요구 사항을 충족하기 위해서는 몇 가지 핵심 요소를 고려해야 합니다. 특정 접근 방식을 적용하기 전에 다음과 같은 성공적인 AI 인프라의 요소를 고려하세요.

• 효율적인 워크플로우 
  AI 인프라는 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 검증 및 배포를 위해 원활한 워크플로우를 지원합니다. 효율적인 AI 워크플로는 AI 모델이 정확하고 신속하게 학습할 수 있도록 인사이트 확보에 소요되는 시간을 줄이고 생산성을 향상시킵니다.
• 적절한 스토리지 
  AI 애플리케이션에 필요한 대량의 데이터 저장소를 관리하기 위해서는 충분한 스토리지 시스템이 필요합니다. 효율적으로 관리되는 스토리지 솔루션은 컴퓨팅 리소스를 지속적으로 활성 상태로 유지하여 활용도를 극대화하고 전체 비용을 절감합니다.
• 적응성과 확장성 
  AI 인프라는 확장성과 유연성이 있어야 점점 증가하는 데이터세트와 진화하는 AI 모델을 수용할 수 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 확장성을 제공하므로 조직은 필요에 따라 리소스를 확장하거나 축소하여 다양한 워크로드를 효율적으로 지원할 수 있습니다.
• 효과적인 보안 및 규정 준수 
  보안 및 규정 준수는 민감한 데이터를 보호하는 데 가장 중요합니다. 데이터 개인정보 보호를 유지 관리하고 확립된 법률, 정책 및 규정을 준수하기 위해 AI 인프라는 포괄적인 보안 조치와 통합된 GRC(거버넌스, 리스크 및 컴플라이언스) 전략을 포함해야 합니다.
• 간편한 통합 
  기존 IT 시스템과 원활하게 통합하면 기존 데이터 및 인프라를 활용하여 AI 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. 통합이 성공적으로 이루어지면 AI 이니셔티브를 전체 IT 전략에 맞게 조율하여 회사 전체의 일관성과 효율성을 보장할 수 있습니다.
• 미래 대비 
  AI 인프라는 단기적인 솔루션 이상이어야 합니다. 이를 위해서는 향후 기술 발전에 적응할 수 있는 구조를 갖추어야 합니다. 업그레이드가 가능한 모듈식 시스템에 투자하고 새로운 AI 트렌드를 지속적으로 모니터링하면 조직은 기술 발전과 함께 진화하는 최첨단 인프라를 구축할 수 있습니다. 

이제 조직은 고려 사항을 적절하게 처리하여 AI 인프라의 설계와 배포를 진행할 수 있습니다. 이때, 비즈니스 요구 사항에 맞는 솔루션을 확보할 수 있도록 전략적인 계획과 실행이 개입합니다. 다음 단계는 이 프로세스의 주요 요소입니다.

• 목표 파악 
  먼저 AI 인프라로 달성하려는 명확한 목표를 정의합니다. 해결할 문제와 그 결과로 예상되는 구체적인 결과를 결정합니다. 이처럼 분명하게 결정해 두면 도구 및 자원과 관련된 다른 결정에도 지침이 됩니다.
• 예산 수립 
  AI 목표에 부합하는 현실적인 예산을 설정합니다. 하드웨어, 소프트웨어, 클라우드 서비스 및 유지관리 비용을 고려하세요. 예산을 잘 정의해 두면 투자의 우선 순위를 정하고 리소스를 효율적으로 할당하는 데 도움이 됩니다.
• 적합한 하드웨어 및 소프트웨어의 선택 
  조직의 AI 요구 사항에 맞는 적절한 하드웨어 및 소프트웨어를 선택합니다. 여기에는 GPU, TPU, 데이터 스토리지 솔루션, 머신 러닝 프레임워크 및 MLOps 플랫폼이 포함됩니다. 선택한 구성 요소가 호환되고 AI 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있는지 확인합니다.
• 효과적인 네트워킹 솔루션 파악 
  대부분의 AI 운영에는 안정적이고 빠른 데이터 전송이 필수적입니다. 스토리지와 처리 장치 간의 원활한 데이터 흐름을 뒷받침할 수 있도록 대역폭이 높고 지연 시간이 낮은 네트워킹 솔루션에 투자하세요. 보안 및 성능 개선을 위해 5G와 같은 기술을 고려하는 것도 좋습니다.
• 다양한 컴퓨팅 옵션 고려 
  AI 인프라를 클라우드 또는 온프레미스에 배포할지 여부를 결정합니다. 클라우드 솔루션은 종량제 모델을 통해 확장성과 유연성을 제공하는 한편, 온프레미스 솔루션은 특정 워크로드에 대한 통제권이 더 많고 성능도 더 나을 수 있습니다.
• 규정 준수 조치 통합
  데이터 개인정보 보호 규정과 업계 표준을 준수할 수 있도록 검증된 규정 준수 조치를 시행합니다. AI 인프라에는 민감한 데이터를 보호하고 규제 준수를 유지하기 위한 보안 프로토콜 및 거버넌스 프레임워크가 포함되어 있어야 합니다.
• 인프라 구축 
  모든 구성 요소가 적절하게 통합 및 구성되도록 AI 인프라에 대한 배포 계획을 실행합니다. 이 단계에서 하드웨어를 설정하고, 소프트웨어를 설치하며 네트워킹 연결을 수립합니다.
• 시간 경과에 따른 인프라 추적, 유지 관리 및 개선
  AI 인프라의 성능을 정기적으로 모니터링합니다. 유지관리를 수행하여 모든 문제를 해결하고 성능을 최적화합니다. 지속적으로 인프라를 평가하고 개선하여 기술 발전과 진화하는 비즈니스 요구 사항을 따라갑니다.

효과적인 AI 인프라를 구축하면 기업은 AI의 잠재력을 온전히 활용할 수 있습니다. 이것은 복잡하고 도전적인 작업일 수 있습니다. ServiceNow는 수상 경력에 빛나는 Now Platform®을 통해 강력한 솔루션을 제공하여 이 프로세스를 간소화합니다. 

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