인공지능이 클라우드 네트워킹을 파괴하는 방법

AI가 어떻게 클라우드 플랫폼의 진화를 가속화하고 차세대 AI 기반 도구를 사용하여 클라우드 환경을 관리할 수 있는지에 대해 많은 논의가 있었습니다. 그러나 AI는 클라우드의 또 다른 측면인 네트워킹을 뒤집을 수 있습니다. 점점 더 많은 AI 워크로드가 클라우드로 이동함에 따라 더 나은 클라우드 네트워킹 솔루션을 제공하는 능력이 핵심 우선순위가 될 것입니다. 그 이유와 인공 지능 시대에 클라우드 네트워킹의 미래는 어떤 모습일지 알아보겠습니다.

클라우드 네트워크에 대한 AI의 영향

AI가 클라우드 네트워크에 새로운 요구 사항을 제시하는 이유는 간단합니다. 대규모로 원활하게 작동하려면 AI 워크로드에 클라우드 네트워크의 전례 없는 수준의 성능이 필요하기 때문입니다.

대부분의 경우 AI 워크로드가 액세스해야 하는 데이터는 워크로드와 동일한 클라우드 플랫폼 내에 있거나 다른 클라우드에 있는 원격 서버에 있습니다.

클라우드 네트워크는 AI 워크로드와 데이터를 연결하는 중요한 링크를 제공합니다. 대부분의 경우 데이터 양이 엄청나기 때문에 간단한 AI 모델을 훈련하려면 많은 양의 정보가 필요할 수 있지만 모델은 짧은 대기 시간으로 데이터에 액세스해야 합니다. 따라서 네트워크는 매우 높은 성능 수준에서 매우 높은 대역폭을 지원할 수 있어야 합니다.

클라우드 네트워크는 인공지능을 수용할 준비가 되어 있나요?

AI는 안정적인 네트워크 연결력을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 뛰어난 네트워크 성능이 요구되는 유일한 클라우드 워크로드도 아닙니다. 낮은 대기 시간, 고대역폭 네트워크를 제공하는 기능은 클라우드 데스크톱 및 비디오 스트리밍과 같은 사용 사례에서 오랫동안 중요해 왔습니다.

클라우드 서비스 제공업체는 이러한 네트워크 성능 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되는 솔루션을 장기적으로 제공했습니다. 모든 주요 클라우드는 특히 멀티 클라우드 아키텍처의 클라우드 간에 데이터를 이동할 때 또는 프라이빗 데이터 센터와 퍼블릭 간의 하이브리드 클라우드 모델의 일부로 네트워크 속도와 안정성을 크게 향상시킬 수 있는 "직접 연결" 네트워크 서비스를 제공합니다. 구름.

그러나 정말 특별한 네트워크 성능이 필요한 AI 워크로드의 경우 서비스에 직접 연결하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 워크로드에는 네트워크 트래픽을 매우 효율적으로 처리하는 데 도움이 되는 DPU(데이터 처리 장치)와 같은 솔루션 형태의 하드웨어 수준 최적화가 필요할 수도 있습니다. 실제로 Google과 같은 공급업체는 이미 이 분야에 투자하여 생성 AI에 맞춤화된 클라우드 플랫폼을 출시하고 있습니다. 이는 주로 비디오 카드 판매로 알려진 회사가 인공 지능의 잠재력을 최대한 활용하려면 네트워크 하드웨어의 혁신도 필요하다는 점을 인식하고 있음을 보여줍니다.

클라우드 네트워크의 미래 전망

현재, 클라우드 제공업체, 하드웨어 공급업체 및 인공지능 개발자가 인공지능이 클라우드 네트워크 분야에 가져오는 특별한 과제에 어떻게 대응할지는 지켜봐야 합니다. 그러나 전반적으로 다음과 같은 변화를 볼 수 있습니다.

직접 연결의 활용 확대: 과거에는 클라우드 직접 연결 서비스가 복잡한 클라우드 아키텍처와 고성능 요구 사항을 갖춘 대기업에서만 사용되는 경향이 있었습니다. 그러나 클라우드 기반 AI 워크플로를 최대한 활용하려는 소규모 조직에서는 직접 연결이 더 보편화될 수 있습니다.

더 높은 송신 비용: 클라우드 제공업체는 일반적으로 데이터가 네트워크 외부로 이동할 때 "송신" 수수료를 부과하므로 클라우드에서 실행되는 AI 워크로드로 인해 기업이 송신에 대해 지불하는 네트워크 비용이 증가할 수 있습니다. 앞으로 AI 워크로드로 인해 발생하는 송신 비용을 예측하고 관리하는 기능은 클라우드 비용 최적화의 중요한 부분이 될 것입니다.

네트워크 소비 변동: 일부 AI 워크로드는 클라우드 네트워크 리소스를 과도하게 소비하지만 일시적일 뿐입니다. 예를 들어 훈련 중에는 대량의 데이터를 이동해야 하지만 훈련이 완료된 후에는 네트워크 사용량을 줄여야 할 수도 있습니다. 이는 네트워크 소비의 큰 변동에 적응하는 능력이 클라우드 네트워크 성능 관리의 또 다른 중요한 구성 요소가 될 수 있음을 의미합니다.

요약

클라우드를 최대한 활용하여 인공 지능 워크로드를 수행하려면 고급 네트워크 서비스 및 하드웨어를 활용하는 동시에 클라우드 비용 최적화 및 네트워크 성능을 조정해야 하는 클라우드 네트워크 전략을 최적화해야 합니다. 관리 전략.

현재 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 되는 솔루션은 계속 발전하고 있지만 클라우드에 AI 워크로드를 배포하려는 기업이라면 이 부분을 면밀히 관찰해야 합니다.

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