다수의 노드로 병렬처리 방식을사용하여 IO를 분산합니다
NFS구조 개선이후 MDS 분리, 레이아웃 기반 병렬 처리하여 IO 병목현상을 줄였습니다
고성능을위해선 SAN 환경이 유리하지만 초기 비용이 높습니다 NAS는 네트워크의존성이높아 데이터 병목 발생가능성이높습니다
엣지, 클라우드를 사용한 하이브리드 분산파일시스템등이 있습니다
랜섬웨어는 파일시스템 단위에서의 해결이어렵습니다 별도의 보안 대응전략이필요합니다
자주사용하는데이터들을 분류하여 상위 티어로 지정한후 좀더 빠른 IO를 낼수있는 저장소에 저장하여 실시간 읽기 쓰기등에서 좋은성능을 낼수있게 하는것이 좋습니다
GDS는 고속병렬 IO와 GPU를통한 스토리지 직접통신을 지향합니다 하지만 일반적인 NAS는 커널 I/O경로를 통해 GPU로 데이터를 전달함으로 GDS의 효과가 제한적입니다
AI스토리지는 NAS보다 빠른성능이 장점이며 병열처리방식으로 NAS의 순차적 파일접근 방식보다 고속 IOPS 높은대역폭등이 장점입니다
중소규모에서는 서버리스 AI개발 그리고 프라이빗 AI 플랫폼, 엣지 하이브리드 클라우드등이있습니다 적용사례는 스마트팩토리, IoT 기반 설비 등이있습니다
상세한 정보는 F5홈페이지 내 데이터시트 참고하여주시기 바랍니다.
r-series는 고성능 트래픽 처리와 낮은 지연이 중요한 AI 워크로드에 적합하며, Velos는 확장성과 유연성이 요구되는 대규모 AI 서비스 환경에 더 적합합니다. 따라서 AI 서비스의 규모와 특성에 따라 두 제품을 선택하시면 됩니다.
1. 컨테이너화 + 오토스케일링+ 카나리배포+CI/CD기반 버전관리 2. A/B검증테스트나 모델관리를위한 MLflow 3. API게이트웨이를 통한 인증이나 속도제한, 로깅처리, 서비스메시는 내부서비스간 E/W트래픽제어및 보안적용
R-series와 Velos의 트래픽 제어 기능은 API Gateway의 일부 역할을 대체할 수 있습니다. 특히 해당 플랫폼으로 구동할 수 있는 소프트웨어 모듈인 APM(Access Policy Manager) 솔루션은 JWT 인증과 권한 검증 기능을 제공해 API 보안 강화에 도움을 줍니다. 다만, 완전한 API Gateway 기능을 위해서는 NGINX Plus(NGINX 커머셜 버전)와 같은 전용 API Gateway와의 연동을 권장합니다.
오늘 국내사례로 소개해드린 내용이 좋은 답변이 될 것 같습니다^^
멀티 클라우드 환경에서 AI Factory 운영에는 F5 Distributed Cloud Service(XC)를 활용해 클라우드간에 트래픽을 지능적으로 라우팅하고, Failover, 최소화된 지연을 지원합니다. XC는 글로벌 분산 네트워크와 중앙 관리 기능으로 효율적이고 안전한 트래픽 분산 및 복원력을 보장합니다.
F5 Solution은 GPU 서버와 독립적으로 운영되며, Cuda로 현재의 GPU load를 측정하는 정보를 API를 개발하고 F5 장비는 이 API와 연동을 해서 트래픽 부하 분산을 적용 하는 방식입니다.
네 F5로드밸런서에서 처리되는 트래픽상태나 리소스사용량 모니터링을 위한 별도의 툴을 제공합니다. 또한 3rd 제품의 모니터링 툴과연동을 위한 API를 제공하고 있습니다(Grafana, Prometheus등)
오늘 소개해드린 rSeries/ Velos플랫폼은 이미 AI환경에서 데이터수집/전송과정에서 사용되고 있습니다
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