웨비나속 Q&A
최근 웨비나 진행 중 발생한 질문과 답변을 조회할 수 있습니다
AI 기반 조기 탐지의 신뢰도를 확보하시기 위해, 어떤 보안 텔레메트리(정규화, 엔리치먼트, 위협 TTP 매핑 등)와 핵심 특성을 우선적으로 수집하고 유지해야 할까요? 아울러 침해사고 발생 시 자동 격리 → 포렌식 → 피드백 학습으로 이어지는 대응 루프를 적용할 때, 머신러닝 성능을 안전하게 개선하기 위한 검증·승인 프레임워크는 어떻게 설계하시는 것이 바람직할까요?
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[질문]1.F5 BIG-IP의 L4–L7 서비스 체인이 MinIO AI-Stor와 AI 모델 서빙/학습 워크로드(CUDA 기반 GPU 노드 등) 사이에서 데이터 경로를 어떻게 최적화하는지요? 2.MinIO의 분산 클러스터(Erasure Coding 기반)와 BIG-IP의 가속/보안 기능을 활용한 멀티 클러스터 경로 제어(Topology-aware routing)는 어떻게 설계되는지요? 3.BIG-IP의 SSL 오프로딩/재암호화와 MinIO의 서버-사이드 암호화(KMS 연동)가 충돌 없이 동작하도록 하는 TLS termination 구조는 무엇인지요? 4.대규모 AI 학습 데이터 업로드(수백 GB~TB 단위)를 위한 도스 방어 및 QoS 제어 정책은 어떻게 구성되는지요?
1) BIG-IP은 MinIO 앞단에서 TCP, SSL 오프로딩과 L7 로드밸런싱, 압축, 캐싱을 적용하고 AI 노드와의 트래픽을 세션, 응답시간 기준으로 분산해 GPU가 기다리지 않고 지속적으로 데이터를 받도록 경로를 최적화합니다. 2) BIG-IP GSLB와 L7 정책에서 토폴로지, 지연시간, 헬스 상태를 기준으로 가장 가까운 클러스터로 라우팅해 멀티 클러스터 환경에서도 지연과 패킷 손실을 최소화합니다. 3) 일반적으로 클라이언트 트래픽은 BIG-IP에서 1차 TLS 종료 후 내부 구간에서 재암호화되어 MinIO로 전달되고, MinIO는 그 위에서 별도의 서버구간 암호화, 전송 구간 TLS와 저장시 암호화가 충돌 없이 계층적으로 동작합니다. 4) 대용량 업로드 트래픽에는 BIG-IP의 DDoS, Slowloris 방어와 연결 수, 초당 요청 수 기반의 속도 제어를 적용하고, 학습 구간과 일반 사용자 구간을 분리해서 AI 학습 트래픽에는 대역폭을 보장합니다.
F5 운영자
2025-12-09 14:18
[질문] AI 파이프라인 전체를 단일 플랫폼으로 간소화할 수 있다면, 간소화 과정에서 데이터 이동 경로가 어떻게 단축되며 BIG-IP가 그 흐름을 어떤 방식으로 최적화하나요?
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[질문]현재 업계 동향 및 앞으로의 발전 방향에 대해서 문의드립니다
업계는 멀티클라우드와 오브젝트 스토리지 기반 AI 데이터 파이프라인, RAG와 벡터 DB, GPU 활용 극대화, AI 보안과 거버넌스를 중심으로 발전 중이며 F5는 이 구간의 네트워크와 보안을 최적화하는 역할을 강화하고 있습니다.
F5 운영자
2025-12-09 14:11
[질문] F5 BIG-IP의 지능형 로드밸런싱과 MinIO AIStor 결합 시, 대규모 AI 워크로드(예: 모델 학습)에서 throughput 향상이나 latency 감소 수치(예: % 개선)는 실제 사례에서 어느 정도인가요?
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[질문] F5와 MinIO를 통합했을 때, 기존 오브젝트 스토리지 대비 성능 향상이 가장 크게 나타나는 구간은 어디인가요?
크게는 학습, 추론, RAG 영역으로 구분할 수 있습니다.
F5 운영자
2025-12-09 14:09
[질문]빅데이털등을 처리하는 버스트 트래픽환경에서 MinIO 노드의 최대 디스크 I/O 속도를 F5 장비가 병목 없이 온전히 처리할 수 있음을 증명하는 벤치마크 데이터등이 궁금합니다
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[질문] 1) 멀티 클라우드 환경에서 F5/MinIO 통합솔루션이 클라우드 간 AI데이터 이동 시 비용효율성을 달성하기 위해 네트워크 최적화와 캐싱을 어떻게 활용하나요? 2) AI 학습데이터 딜리버리 과정에서 네트워크 장애나 스토리지 노드 실패가 발생했을 때 실패율을 낮추는 매커니즘은 무엇인가요?
1) 멀티 클라우드 환경에서 F5와 MinIO는 TCP 최적화와 압축, HTTP2.0, GSLB 기반의 지능형 라우팅으로 클라우드 간 왕복 트래픽을 줄이고, 학습 존 인근에 캐시를 두어 반복적인 요청을 로컬에서 처리해서 데이터 이동 비용을 크게 절감시킬 수 있습니다. 2) AI 학습데이터 전송 시에는 F5의 애플리케이션 헬스체크와 세션 재시도, 장비 이중화, 동적 라우팅으로 장애 구간을 우회할 수 있습니다.
F5 운영자
2025-12-09 14:09
[질문]대규모 벡터 데이터와 Pre-training 데이터가 섞여있는 환경에서 MinIO AI-Stor의 Throughput을 극대화하려면 노드 수·Shard 크기·Erasure Coding 파라미터 조합을 어느 기준으로 선정해야 할까요? 실무에서 추천하는 최소/권장 구성 수치가 있다면 듣고 싶습니다.
각 엔터프라이즈 환경마다 규모는 다르겠지만 일반적으로 운영환경 구축 시 - 최소 8 노드 - 노드당 8 드라이브 (NVME 기반 JBOD 구성) - EC 8:3 (Erasure Set 을 8대 기준으로 하고 데이터 5 : 패리티 3 ) 으로 권장드리고 있습니다.
MinIO 운영자
2025-12-09 14:09
[질문]거대 언어 모델 학습을 위한 대용량 파일 전송과 RAG 추론을 위한 다수의 작은 파일 요청(High IOPS)이 혼재된 환경에서, F5의 TCP 프로파일 및 버퍼 최적화 방안은 무엇인가요?
LLM 학습/RAG를 위한 대용량 컨텐츠 전송과 서비스별 TCP 프로파일로 분리하고, 대용량에는 CUBIC과 같은 혼잡제어 알고리즘 및 윈도우 스케일링 기술 등으로 RTT 지연을 줄여 High IOPS를 보장할 수 있습니다
F5 운영자
2025-12-09 14:06
[질문] Chainguard 이미지 구독형 모델이 벤더 락인으로 이어지지 않을지 우려됩니다. 실제로 TCO가 얼마나 절감되는지, 정량적으로 비교할 수 있는 기준이 있는지요?
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[질문] 수백 개 마이크로서비스를 운영하는 환경에서 Chainguard가 이미지 관리 복잡도를 얼마나 줄여줄 수 있을까요? 운영팀 보안팀 개발팀 간 협업 측면에서 어떤 개선을 기대할 수 있는지도 궁금합니다.
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[질문] Chainguard를 도입하면 실제 DevSecOps 팀의 협업 방식이나 역할이 어떻게 달라지나요? 기존 보안팀이 활용하던 스캐닝검증 도구와의 역할 충돌은 어떻게 해결하는 게 좋을까요?
저희는 SCAN툴과 중복이 아닙니다.
TETRIOUS
2025-11-27 14:53
[질문] Chainguard 이미지가 Supply-chain 이상의 보안 범위까지 확장될 가능성이 있는지도 궁금합니다.
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[질문] 온프레미스와 클라우드를 동시에 운영하는 환경에서 Chainguard 이미지를 어떻게 일관적으로 적용할 수 있나요?
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[질문] Chainguard가 제공하는 이미지나 패키지가 향후 deprecated 될 때의 정책은 어떻게 되나요?
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[질문] 이미지 서명과 키 관리가 중요한데, Chainguard는 서명 키를 중앙에서 관리하나요, 아니면 조직별로 HSM/키관리시스템(KMS)과 연동하는 구조를 제공하나요?
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[질문] 기존 개발 방식과 얼마나 다른지 실질적인 변화가 있나요? 런타임이 자동 업데이트될 때 코드와 버전 간 충돌이 발생하지 않도록 어떤 메커니즘이 있는지요?
변경되는 것은 없고 Chinguard는 런타임의 업테으트 하는것이 아니라 새로운 CVE 0 이미지가 들어오면 기존의 CI 프로세스를 자동적으로 시작하도록은 가능합니다
TETRIOUS
2025-11-27 14:52