AI 워크로드가 호스팅 플랫폼마다 다르게 동작하는 이유
Source: Dev.to
AI 워크로드와 호스팅 플랫폼
AI를 기존 시스템에 추가하면 거의 항상 예측 가능한 워크로드를 위해 설계된 인프라에서 실행됩니다. 사용자 트래픽, 백그라운드 작업, 예약된 피크 — 대부분의 호스팅 플랫폼은 수년간 이러한 패턴에 최적화되어 왔습니다. AI가 도입하면서 발생하는 문제는 원시적인 용량 부족이 아니라, AI가 시간에 따라 자원을 소비하는 방식에 있습니다.
AI 워크로드는 비동기적이며 예측이 어렵습니다. 오랫동안 거의 눈에 띄지 않다가 갑자기 짧고 강렬한 스파이크를 생성합니다. 이러한 스파이크는 내부적으로 자동화, 배치 재계산, 보고 작업, 혹은 처리 로직 변화 등에 의해 촉발되는 경우가 많습니다. 동시에 전통적인 지표는 별다른 경고를 보여주지 않을 수 있습니다. CPU와 메모리는 한계 내에 머물고, SLA는 기술적으로 충족됩니다. 성능 저하는 I/O, 서비스 간 네트워크 홉, 그리고 가끔씩 발생하던 동기 호출이 지속적인 압력으로 변하면서 나타납니다.
예측 가능한 부하 vs. 예측 불가능한 부하
- 예측 가능한 워크로드: 일정한 트래픽 패턴, 잘 이해된 자원 사용량, 용량 추가만으로 쉽게 확장 가능.
- AI 워크로드: 급증하고 불규칙적이며, CPU/메모리가 정상으로 보여도 I/O, 네트워크, 서비스 간 통신에 숨은 압력을 가할 수 있음.
전통적인 VPS/클라우드 플랫폼
안정적인 부하 프로파일을 기반으로 구축된 일반적인 VPS나 클라우드 플랫폼에서는 이러한 스파이크를 보통 자원을 추가함으로써 처리합니다. 이는 일시적으로는 도움이 되지만 시스템의 근본적인 동작 방식을 바꾸지는 못합니다.
- 구성 변경이 느림.
- 격리가 제한적.
- 워크로드 이동에 계획이 필요하고 실행이 쉽지 않음.
인프라 자체는 계속 가동되지만 유연성은 감소합니다. 실험은 미뤄지고, 자동화는 유지보수 창으로 밀려들며, 변화는 신중해집니다.
모듈형 인프라 플랫폼
just.hosting 과 같이 보다 모듈형 인프라를 제공하는 플랫폼은 AI 워크로드를 다르게 접근합니다. “더 많은 파워”를 제공한다기보다 AI를 별개의 부하 클래스로 취급합니다. 이러한 환경은 부하 프로파일이 급격히 변할 수 있음을 전제로 하며, 구성 변경, 격리, 워크로드 이동이 별도 프로젝트가 아닌 운영 작업이어야 한다고 가정합니다.
“더 좋은” 호스팅보다 아키텍처 적합성
이는 좋은 호스팅·나쁜 호스팅의 문제가 아니라 아키텍처 적합성의 문제입니다.
- 예측 가능한 서비스에는 표준 호스팅이 효율적이고 비용 효과적입니다.
- AI가 지속적으로 자원을 소비하고 행동이 불안정해지는 시스템에서는 아키텍처 한계가 훨씬 빨리 드러납니다 — 장애가 아니라 조정 가능성의 상실 형태로 나타납니다.
이 맥락에서 AI 자체가 문제는 아닙니다. AI는 기존 인프라 설계에 내재된 가정들을 가속화하는 지표일 뿐입니다. 시스템이 급격한 변화를 흡수하도록 설계되었다면 AI는 원활히 통합됩니다. 반면 아키텍처가 경직돼 있으면 모든 것이 계속 동작하더라도 개발 속도는 점점 느려집니다.
AI를 위한 인프라 선택
AI를 위한 인프라 선택은 어느 플랫폼이 더 좋은가가 아니라, 아키텍처가 어떤 유형의 워크로드를 정상으로 간주하느냐에 달려 있습니다. 이 구분이 브랜드나 마케팅과 무관하게 시스템이 한계에 도달하는 속도를 결정합니다.