생성형 AI를 위한 데이터 운용의 현재와 미래: 클라우드부터 임베디드 AI까지

데이터는 인공지능이라는 최첨단 기술을 움직이는 21세기의 석유와도 같다. 그러나 단순히 많은 양의 데이터가 확보되어 있다고 해서 인공지능 모델을 원활하게 운용할 수 있는 것은 아니다. 인공지능 모델이 최적의 성능을 유지하기 위해서는 실시간으로 생성되고 변화하는 최신 데이터를 통합하여 재학습하고 정확도를 유지하는 과정이 필요하다.

이처럼 인공지능 모델이 데이터를 실시간으로 학습하고 운용하기 위해서는  방대한 양의 데이터를 저장하고 적재적소에 필요한 리소스를 배치해 주는 기술들이 필수적이다. 데이터를 21세기의 원유에 비유하자면 클라우드를 비롯한 데이터 저장 및 운용 기술은 원유를 비축하고 용도에 맞게 적재적소로 흘려보내는 최첨단 파이프라인을 구축하기 위한 기술과도 같다고 할 수 있는 것이다.

클라우드 컴퓨팅 기술과 생성형 AI

이처럼 클라우드 컴퓨팅 기술과 인공지능은 매우 긴밀하게 연결되어 있으며, 인공지능 기술이 발전할수록 이러한 경향은 필연적으로 더 강해질 수밖에 없다. 인공지능 모델이 점점 더 거대화되고 정교해질수록 실패 없이 더욱 많은 양의 데이터를 실시간으로 공급하는 것이 중요해지기 때문이다. 

특히 수천억개 의 매개변수(Parameter)를 바탕으로 천문학적인 양의 비정형 데이터를 학습하는 생성형 AI의 경우는 클라우드 컴퓨팅 기술이 더욱더 중요하다. 이러한 현실을 반영하듯이 벤처 캐피털 회사 안드레센 호로위츠는 인공지능 스타트업이 생성형 AI를 활용한 어플리케이션으로 올리는 수익의 10~20%가 클라우드 서비스 제공업체로 돌아간다고 추정하고 있다. (출처: AI타임스)

이처럼 생성형 AI 활용을 위해 클라우드 도입은 더 이상 미룰 수 없는 과제이다. 그렇다면 기업들이 생성형 AI 사용을 위한 클라우드 도입을 위해 고려해야 할 요소들에는 어떤 것들이 있을까? 이번 시간에는 원활한 AI사용을 위한 클라우드 도입 전략에 대해서 알아보자. 

생성형 AI 운영을 위한 클라우드의 조건

1. 기술적 요건

원활한 클라우드 적용을 위해서는 우선 우리 회사의 기술적 요건이 도입하고자 하는 서비스와 부합하는지를 면밀히 살펴보아야 한다. 예를 들어 현재 훈련 및 활용하고 있는 인공지능 모델이 구축된 환경과 호환되며 지원되는 기능들을 문제없이 모두 사용할 수 있는지를 일차적으로 따져보아야 한다. 

2. 보안 이슈

기술적 요건이 부합한다면 다음으로 비용과 정보 유출 방지를 위한 보안 이슈가 있을 수 있는지 점검해야 한다. 흔히 알려진 것처럼 완성형 클라우드 서비스를 제공하는 SaaS(Software as a Service)의 경우, 사용이 편리한 반면에 서비스 제공사의 서버에 절대적으로 의존하기 때문에 보안에 민감한 기업들에게는 적절하지 않을 수 있다. 

이러한 경우 클라우드 구축을 위한 인프라만 제공하는 IaaS(Infrastructure as a Service) 혹은 필요한 요소를 플랫폼 형태로 사용하는 PaaS(Platform as a Service) 등의 다른 방식을 적용하여 우리 회사의 상황에 맞게 커스터마이즈 하는 방법이 있다.

3. 확장성 및 유연성

클라우드 서비스의 확장성과 유연성도 중요한 요소이다. 인공지능 모델의 규모가 커지고 요구사항이 변화함에 따라 클라우드 서비스는 쉽게 확장되거나 조정될 수 있어야 한다. 이외에도 데이터 관리 및 분석 도구의 통합성, 클라우드 서비스 제공자의 신뢰성 및 지원, 그리고 규제 준수 등이 중요한 고려 사항이다. 예를 들어, 일부 지역 또는 산업에서는 특정 데이터 보호 및 프라이버시 관련 법률을 준수해야 할 수 있다. 이러한 요구사항을 충족시키는 클라우드 서비스를 선택하는 것이 중요하다.

결론적으로, 클라우드 도입은 단순히 기술적인 문제를 넘어서 전략적인 접근이 필요하다. 올바른 클라우드 솔루션을 선택하고 적절하게 구현함으로써, 기업은 인공지능 모델을 더 효율적으로 운용하고, 디지털 혁신을 가속화할 수 있다.

하이브리드 클라우드와 생성형 AI의 보안

위에서 살펴본 것처럼 클라우드 도입을 위해서는 다양한 요소들을 고려해야 한다. 우리 회사의 상황에 따라 클라우드 서비스사의 여러 옵션을 고려할 수 있지만, 이러한 방법들은 여전히 클라우드 제공사의 서버에 의존할 수밖에 없기 때문에 기업의 민감정보 등 보안 이슈를 본질적으로 해결하지는 못한다는 단점이 있다. 이러한 이유로 오늘날 클라우드 회사에서 제공하는 퍼블릭 클라우드(Public Cloud)에 전적으로 의존하는 사용자는 거의 없다.

이처럼 기존 퍼블릭 클라우드가 가지고 있는 보안상의 단점을 해결하기 위한 기술이 바로 하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud)다. 하이브리드 클라우드란 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 데이터 센터 또는 프라이빗 클라우드와(Private Cloud) 같은 서로 다른 환경에서 컴퓨팅, 스토리지, 서비스를 조합해서 사용하여 애플리케이션을 실행하게 도와주는 혼합 컴퓨팅 환경을 말한다.

하이브리드 클라우드는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드의 기능을 결합하여, 기업들이 보다 유연하게 데이터와 애플리케이션을 관리할 수 있도록 한다. 이러한 모델은 보안과 통제가 중요한 데이터를 프라이빗 클라우드에 보관하면서도, 퍼블릭 클라우드의 확장성과 비용 효율성을 활용할 수 있게 해준다.

생성형 AI를 위한 데이터 운용의 현재와 미래

최신 기술인 생성형 AI의 운용과 활용을 위해서는 클라우드 컴퓨팅 기술이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 점을 고려할 때, 하이브리드 클라우드가 보다 유연한 데이터 및 애플리케이션 관리를 지원하면서도 보안과 통제가 중요한 데이터를 안전하게 보관하는 데에 기여할 것으로 기대된다. 

이러한 측면에서 하이브리드 클라우드는 현대 기업이 민감한 정보를 안전하게 관리하면서도 클라우드의 유연성과 효율성을 동시에 누릴 수 있는 중요한 솔루션으로 자리 잡을 것으로 예측된다. 이러한 발전은 더 나은 데이터 관리와 보안 강화에 기여하며, 기업들이 혁신적인 AI 기술을 안정적으로 적용하는 데 큰 역할을 할 것으로 전망된다.

미래에는 임베디드 AI를 활용한 실시간 데이터 처리와 응용 프로그램의 적용이 더욱 중요해질 것으로 예측된다. 임베디드 AI는 기기나 소프트웨어에 직접 삽입되어 데이터 처리와 의사 결정을 지원하는 기술로, 이는 데이터를 처리하고 분석하는 데 있어서 빠르고 신속한 반응성을 요구하는 여러 시나리오에 적합하다.

특히 IoT (사물인터넷) 분야에서, 임베디드 AI는 센서에서 수집된 실시간 데이터를 분석하고 이를 기반으로 한 자동화된 의사 결정을 가능하게 도와준다. 이는 제조업, 스마트 시티, 의료 등 여러 산업 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 임베디드 AI의 발전은 기업들이 더욱 효율적으로 데이터를 수집하고 활용함으로써 새로운 비즈니스 모델을 탐색하고 혁신하는 데 도움이 될 것이다.

또한, 임베디드 AI의 진보는 기존의 클라우드 기반 AI 시스템과 연계되어 보다 유연하고 효율적인 환경을 조성할 것으로 기대된다. 클라우드와 엣지 컴퓨팅 사이의 연결이 강화되면서, 임베디드 AI는 중앙 집중식 데이터 처리와 엣지 기기 간의 효율적인 데이터 교환을 지원하여 보다 빠르고 신속한 의사 결정을 가능하게 할 수 있기 때문이다.

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