AI와 로드 밸런싱: AI 시대를 위한 네트워크 인프라 재설계

Source: VMware Blog

로드 밸런싱

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AI와 로드 밸런싱: AI 시대를 위한 네트워크 인프라 재고

Umesh Mahajan – 2025년 12월 17일

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AI 시대가 엔터프라이즈 로드 밸런싱을 애플리케이션 제공, 복원력 및 보안을 위해 재구상하는 방법

AI 혁신은 기업을 하드웨어‑정의 로드 밸런싱에서 소프트웨어‑ 및 AI‑정의 아키텍처로 전환시키고, 다음을 제공합니다:

• 향상된 애플리케이션 복원력
• 지능형 자동 확장
• 셀프‑힐링 기능
• 예측 AI, GenAI, LLM‑구동 인텔리전스

클라우드 컴퓨팅이 소프트웨어‑정의(SD) 로드 밸런싱을 탄생시킨 것처럼, AI 물결은 SD를 AI‑정의 로드 밸런싱으로 진화시키고 있습니다. 이 변화는 조직이 현대 AI 워크로드를 지원하기 그리고 기존 애플리케이션에 AI 혜택을 확장하기 위해 인프라를 설계하는 방식을 바꿉니다.

왜 AI 워크로드가 기존 로드 밸런서를 압박하는가

“엔터프라이즈용 최신 AI 애플리케이션을 구축할 때는 매우 높은 수준의 성능, 지연 시간, 복원력, 보안 및 탄력성이 필요합니다.”
— Chris Wolf, Global Head of AI and Advanced Services, VCF division, Broadcom

“AI 시대의 로드 밸런서는 서비스들을 관리하고 여러 프라이빗 AI 환경 전반에 걸친 엔터프라이즈 요구 사항을 충족할 수 있어야 합니다.”

AI 시대 로드 밸런서의 핵심 요구 사항

1. 대규모 처리량 및 초저지연

   • Tbps 수준의 트래픽을 지원.
   • 실시간 추론을 위한 결정론적 지연 시간 제공.

2. 탄력적 자동 확장 및 셀프‑힐링

   • 수요 급증에 따라 수평 자동 확장.
   • 인간 개입 없이 비정상 노드를 감지·복구.

3. Infrastructure‑as‑Code (IaC) 호환성

   • 선언형 구성(YAML, Terraform, Helm).
   • CI/CD 파이프라인과 원활한 통합.

4. 내장형 글로벌 서버 로드 밸런싱 (GSLB)

   • 다지역 AI 클러스터 간 트래픽 분산.
   • 전 세계 지연 시간 최적화 및 장애 조치.

5. 통합 보안 스택

   • Web‑Application Firewall (WAF) 및 API 보안 기본 제공.
   • 실시간 이상 탐지, 트래픽 패턴 인식, 속도 제한.
   • 민감한 AI 데이터를 위한 종단‑간 암호화 및 데이터 손실 방지.

6. Kubernetes‑네이티브 운영

   • K8s 서비스 메쉬(Istio, Linkerd 등) 네이티브 지원.
   • Ingress/Egress 컨트롤러를 통한 AI 마이크로서비스 노출 가능.

AI‑구동 API에 대한 보안 고려 사항

• API‑중심 위협 환경 – AI 애플리케이션은 대량의 민감 데이터를 API를 통해 교환하므로 인젝션, 크리덴셜 스터핑, 데이터 유출 공격의 주요 표적이 됩니다.
• 포괄적 보호 – 통합 WAF/API 보안 플랫폼을 배치하여 다음을 수행합니다:
  1. 악성 패턴에 대한 요청/응답 페이로드 검사.
  2. 속도 제한 및 할당량 제어 적용.
  3. 행동 분석을 활용해 이상 트래픽을 식별.
• 동적 임계값 설정 – AI‑구동 이상 탐지를 활용해 실시간 트래픽 기준에 따라 보안 정책을 자동으로 조정, 보호를 유지하면서도 최적의 리소스 할당을 보장.

요약

AI 시대에 성공하려면 기업은 초고처리량, 탄력적 자동 확장, 셀프‑힐링, AI‑강화 보안을 결합한 AI‑정의 로드 밸런싱을 도입해야 합니다. 이러한 기능을 로드 밸런싱 계층에 직접 내장하고, 특히 Kubernetes 기반 마이크로서비스 환경에 적용함으로써 조직은 대규모로 복원력 있고 안전하며 고성능의 AI 애플리케이션을 제공할 수 있습니다.

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AI‑정의 로드 밸런싱

AI 시대의 로드 밸런싱은 스스로 AI‑구동되어야 하며, 이는 세 가지 핵심 차원에서 구현됩니다.

1. 예측 인텔리전스 – 복원력 및 실시간 확장

• 헬스‑스코어 모니터링은 트래픽 급증에 실시간으로 적응하는 동적 임계값을 사용합니다.
• 정적 임계값은 비현실적이며, 피크 부하에 대비해 과다 프로비저닝하는 것은 비용이 금지됩니다.
• 액티브‑액티브 HA는 지속적인 운영을 보장합니다.
• 자동 확장 + 자동 복구는 트래픽 패턴을 감지하고 문제를 자동으로 해결하며, 대부분 관리자 개입 없이 수행됩니다.

2. 생성 AI – 운영 효율성

• AI 코파일럿을 통해 관리자는 자연어 질문을 하고 다음과 같은 항목에서 도출된 답변, 분석, 컨텍스트 인사이트를 받을 수 있습니다:
  • 애플리케이션 헬스 스코어
  • 지연 시간 측정치
  • 설계 가이드
  • 지식베이스 문서
• 연관된 분석, 다중 요인 추론, 워크플로우‑특화 인사이트를 제공합니다.
• 인프라스트럭처‑애즈‑코드는 프로그래밍 방식으로 구성 변경을 가능하게 하여 수동 작업을 감소시킵니다.
• AI‑지원 용량 관리 및 성능 트러블슈팅은 사용자에게 영향을 주기 전에 문제를 조기에 감지해 생산성을 높입니다.

3. AI‑구동 셀프‑서비스 – 무교육 인터페이스

• 엔지니어는 배포 및 구성 시 직관적인 AI‑가이드 지원을 받습니다.
• 결과: 품질이나 보안을 희생하지 않고 더 빠른 롤아웃이 가능해집니다.

실제 사례

Broadcom의 VMware Avi Load Balancer는 AI 시대 요구사항을 모두 충족합니다. 엄격한 연구에 따르면 이 솔루션을 사용하는 기업은 다음과 같은 성과를 얻습니다:

핵심 소프트웨어‑정의 로드 밸런싱 원칙—스케일‑아웃 성능, 동적 가용성, 애플리케이션‑레벨 보안—은 그대로 유지되지만, AI가 이를 증폭시키고 인텔리전스를 인프라에 직접 내재시킵니다.

핵심 요약: AI‑정의 로드 밸런싱을 도입한 조직은 AI 및 비‑AI 워크로드를 보다 효율적으로 지원하고, 내재된 인프라 인텔리전스의 혜택을 누릴 수 있습니다.

자세히 알아보기:
VMware Avi Load Balancer – Broadcom

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Author

Umesh Mahajan – Broadcom 애플리케이션 네트워킹 및 보안 부문 총괄 매니저.
기업 보안 및 Avi Load Balancer 제품을 담당하는 창업가 정신과 일반 관리 역량을 겸비한 시니어 비즈니스 임원.