초지능 인프라: AI 워크로드를 범용 프로그래밍 언어로 관리
Source: Dev.to
AI 인프라가 정적 구성보다 빠르게 성장하고 있습니다
AI 시스템은 이제 전통적인 애플리케이션 스택과는 다르게 보입니다. 대규모 모델을 학습하고, 분산 추론을 실행하며, GPU 기반 서비스를 확장하는 과정에서 인프라 패턴이 끊임없이 변합니다. 용량이 변동하고, 지역 간에 재조정이 일어나며, 새로운 서비스가 수요에 따라 등장하고 사라집니다.
정적 구성 도구는 이러한 환경에서 어려움을 겪습니다. 이들은 인프라가 한 번 선언되고 반복해서 적용된다고 가정합니다. AI 워크로드는 소프트웨어처럼 동작하는 인프라를 필요로 합니다: 적응 가능하고, 테스트 가능하며, 진화하도록 설계된 인프라가 필요합니다.
Superintelligence Infrastructure 는 이러한 현실에 맞게 구축되었습니다.
범용 프로그래밍 언어로 정의된 인프라
Pulumi는 팀이 Python, TypeScript, Go와 같은 범용 프로그래밍 언어를 사용해 클라우드 인프라를 정의할 수 있게 합니다. AI 플랫폼에서는 선언형 템플릿으로는 표현하기 어렵거나 비현실적인 기능들을 구현할 수 있습니다:
- 모델 유형이나 환경에 따라 조건부 리소스 생성
- 대규모 동적 GPU 플릿을 프로비저닝하기 위한 루프
- 학습, 튜닝, 추론 파이프라인을 위한 공유 추상화
- 인프라 변경을 배포하기 전 단위 테스트와 미리보기
인프라가 별도의 정적 아티팩트가 아니라 애플리케이션 수명 주기의 일부가 됩니다.
대규모 AI 환경을 위해 설계됨
Superintelligence Infrastructure는 수만 개의 리소스가 여러 지역 및 클라우드 제공자에 걸쳐 운영되는 대규모 AI 워크로드를 지원합니다.
주요 사용 사례는 다음과 같습니다:
- 탄력적인 GPU 용량을 갖춘 분산 학습 클러스터
- 저지연 라우팅을 제공하는 다중 지역 추론 서비스
- 실험 환경의 자동 해제 및 재구축
- 보안, 비용, 규정 준수를 위한 정책 기반 배포
이러한 시스템은 팀이 이미 애플리케이션 개발에 사용하고 있는 동일한 엔지니어링 워크플로우로 정의, 검토, 배포됩니다.
Pulumi와 함께하는 AI‑네이티브 운영
Pulumi는 AI‑보조 워크플로우를 인프라 관리에 직접 통합합니다. 플랫폼 팀은 AI를 활용해 인프라 상태를 탐색하고, 드리프트를 감지하며, 업데이트를 생성하고, 정책 제어 하에 안전하게 변경을 적용할 수 있습니다.
이 접근 방식은 수동 개입을 줄이면서도 미리보기, 승인, 감사 로그를 통해 인간이 루프에 남아 있도록 합니다.
Superintelligence Infrastructure는 자동화와 거버넌스를 동시에 제공하며, 어느 하나를 포기하지 않습니다.
실무에 적용 가능한 AI 인프라 구축 경로
AI 플랫폼을 구축하는 팀에게 도전 과제는 실험이 아니라 프로토타입을 견고하고 반복 가능한 프로덕션 시스템으로 전환하는 것입니다.
- Pulumi는 다음을 지원하는 기반을 제공합니다:
- 초기 모델 개발 단계에서의 빠른 반복
- 프로덕션 환경으로의 제어된 승격
- 모델, 데이터, 사용 방식이 변함에 따라 지속적인 진화