현대 AI에는 NaaS가 필요합니다:분산 네트워킹의 미래

단일 데이터 센터나 중앙 집중식 클라우드 시설에서 AI 작업을 실행하던 시대는 지났습니다. 최신 AI 애플리케이션은 고도로 분산된 서비스와 기능을 활용해야 합니다. 이러한 리소스를 원활하게 통합하려면 네트워킹에 대한 새로운 접근 방식이 필요합니다. 이름에서 알 수 있듯이 서비스 제공업체가 필요에 따라 일반적으로 구독을 통해 연결, 보안, 관리 등의 네트워킹 기능을 기업에 제공하는 클라우드 서비스 모델인 NaaS(Network-as-a-Service)를 입력하세요.

최신 AI 애플리케이션이 어떻게 작동하는지 간단히 살펴보면 NaaS의 필요성을 알 수 있습니다. 우선, AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터는 일반적으로 여러 위치에 저장되고 생성됩니다. 모델 훈련 및 추론 실행을 위한 컴퓨팅 리소스는 분산되어 있는 경우가 많으며, 특히 서비스형 GPU 및 네오클라우드와 같은 새로운 제품이 등장함에 따라 더욱 그렇습니다. 실시간 애플리케이션에서 빠른 분석과 실행 가능한 통찰력이 필요하다는 것은 데이터가 생성되거나 작업(예:도로 위험 주위를 이동하는 자율 자동차)이 발생하는 위치 근처에서 데이터 처리 및 추론이 수행되어야 함을 의미합니다.

이러한 점에 주목해 올해는 AI와 네트워킹의 융합이 큰 주목을 받았다. 수년 동안 NaaS 시장을 주도해 온 조직인 Mplify(이전 MEF)는 AI를 도입했습니다. Mplify의 CTO인 Pascal Menezes는 "우리는 AI 역할로 전환했습니다."라고 말했습니다. 그는 AI 에이전트와 모든 종류의 모델이 도처에 있기 때문에 네트워크가 매우 중요해졌다고 언급했습니다.

참조: 실시간 AI에 엣지에서 분산 클라우드 컴퓨팅이 필요한 이유

NaaS 입력

오늘날 AI 노력을 지원하는 서비스를 제공하는 기업과 제공업체에는 서비스로서의 AI 연결이 기본적으로 필요합니다. NaaS가 중요한 역할을 할 수 있는 곳이 바로 여기입니다.

NaaS는 네트워킹을 위한 클라우드와 유사한 소비 모델입니다. 기업은 자체 네트워킹 하드웨어 및 소프트웨어를 소유, 구성 및 관리하는 대신 공급자의 요청에 따라 연결, 대역폭, 보안 및 최적화 기능을 사용할 수 있습니다.

주요 측면은 다음과 같습니다:

• 주문형 및 구독 기반 :SaaS나 IaaS와 마찬가지로 기업은 사용량에 따라 규모를 확장하거나 축소할 수 있습니다.
• 정책 기반 자동화 :네트워킹 기능은 수동 구성이 아닌 API 및 서비스로 노출됩니다.
• 추상화된 인프라 :기업은 물리적 링크, 라우팅 또는 공급업체별 하드웨어에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

참조: 네오클라우드란 무엇이며 AI에 왜 필요한가요?

NaaS에서 Mmplify의 역할

Mplify는 연결 기술을 시장에 출시하는 오랜 역사를 가지고 있습니다. 프레임워크, LSO(라이프사이클 서비스 오케스트레이션) API 및 인증에 중점을 두어 캐리어 이더넷은 기업이 수십 년 동안 의존해 온 광범위한 제품이 되었습니다.

이 그룹은 NaaS와 비슷한 길을 따랐습니다. 서비스 제공업체가 SD-WAN, SASE(Secure Access Service Edge) 등과 같은 네트워크 서비스를 표준화된 방식으로 노출할 수 있도록 하는 LSO API 및 프레임워크를 개발했습니다.

Mplify의 표준을 사용하면 기업은 마치 단일 클라우드 공급자를 상대하는 것처럼 여러 사업자의 네트워크 서비스를 주문, 활성화 및 모니터링할 수 있습니다. 또한 제공업체는 Mplify의 표준에 따라 제품을 인증할 수 있으므로 신뢰도가 높아지고 채택이 가속화됩니다.

AI에 NaaS가 중요한 이유

AI, 엣지 컴퓨팅, GPU 가속은 고도로 분산되어 있고 리소스 집약적입니다. 유연한 연결이 필요합니다. AI 워크로드는 데이터 센터, 클라우드, 엣지 사이트 간에 급증할 수 있습니다. NaaS를 사용하면 기업과 공급자는 필요할 때만 고대역폭 링크를 가동할 수 있습니다. 이를 위해 NaaS는 비즈니스 수요의 예측 가능하고 예상치 못한 변화에 따라 변동하는 요구 사항을 지원합니다.

최신 AI 애플리케이션에는 짧은 대기 시간과 보장된 서비스 품질(QoS)도 필요합니다. 이는 NaaS가 역할을 할 수 있는 또 다른 영역입니다. 예를 들어, 에지(예:제조 또는 자율 시스템)에서의 추론에는 결정적이고 안정적인 네트워킹이 필요합니다. NaaS는 정책 기반 성능 보장을 허용합니다. 현재까지 NaaS 제공업체는 일반적으로 특정 수준의 성능, 안정성 및 가용성을 보장하는 서비스 수준 계약(SLA)을 제공합니다.

NaaS의 또 다른 측면은 보안을 긴밀하게 통합한다는 것입니다. 분산 GPU와 엣지 노드를 사용하면 공격 표면이 확장되기 때문에 이는 중요합니다. NaaS는 보안을 서비스 패브릭의 일부로 통합합니다. 대부분의 NaaS 제품은 WAN(광역 네트워킹) 연결 기능과 보안 웹 게이트웨이, ZTNA(제로 트러스트 네트워크 액세스), FWaaS(서비스형 방화벽), CASB(클라우드 액세스 보안 브로커) 등의 네트워크 보안 기능을 결합한 SASE를 지원합니다.

최종

기업은 서비스형 컴퓨팅 서비스에 익숙합니다. 그러나 AI 이니셔티브를 확장하고 서비스형 GPU와 같은 새로운 제품을 활용함에 따라 컴퓨팅 기능이 기본 네트워크를 빠르게 압도합니다. 이로 인해 병목 현상이 발생하고 성능 문제가 발생합니다.

NaaS는 똑같이 탄력적인 고대역폭 상호 연결을 제공하여 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이러한 서비스를 통해 기업과 제공업체는 대기 시간이나 기타 지연 없이 대규모 AI 데이터 세트를 이동하고 분산 모델을 실행할 수 있습니다.