AI 오케스트레이션은 시스템 또는 워크플로우 내에서 다양한 인공지능(AI) 구성 요소의 배포, 통합 및 상호 작용을 조정하고 관리하는 프로세스를 의미합니다. 여기에는 여러 AI 모델의 실행을 조율하고, 데이터 흐름을 관리하며, 컴퓨팅 리소스의 활용을 최적화하는 것이 포함됩니다.
AI 오케스트레이션은 AI AI 애플리케이션의 개발 및 교육부터 배포 및 모니터링에 이르기까지 엔드-투-엔드 수명 주기를 간소화하고 자동화하는 것을 목표로 합니다. 다양한 AI 모델, 서비스 및 인프라 구성 요소의 효율적인 협업을 보장하여 AI 시스템의 전반적인 성능, 확장성 및 응답성을 향상시킵니다. 기본적으로 AI 오케스트레이션은 도체 역할을 하여 AI 에코시스템의 다양한 요소를 통합하여 워크플로우 효율성을 향상시키고 최적의 결과를 달성합니다.
AI 오케스트레이션의 장점
AI 오케스트레이션의 장점은 다음과 같습니다.
확장성 향상
AI 오케스트레이션을 통해 조직은 AI 이니셔티브를 쉽게 확장할 수 있습니다. AI 모델 및 리소스의 배포 및 활용을 효율적으로 관리함으로써 기업은 증가하는 워크로드 또는 변화하는 요구에 신속하게 적응하여 최적의 성능과 리소스 할당을 보장할 수 있습니다.
유연성 향상
AI 오케스트레이션은 다양한 AI 구성 요소를 통합하기 위한 유연한 프레임워크를 제공합니다. 이를 통해 새로운 모델, 알고리즘 또는 데이터 소스를 기존 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있으며, 진화하는 비즈니스 요구 사항 또는 기술 발전에 대응하여 혁신과 적응성을 촉진할 수 있습니다.
효율적인 리소스 할당
AI 오케스트레이션은 지능형 리소스 관리를 통해 컴퓨팅 리소스가 수요에 따라 신중하게 할당되도록 합니다. 이를 통해 비용을 최적화하고 리소스 병목 현상을 방지하여 조직이 컴퓨팅 성능을 가장 효율적으로 활용할 수 있습니다.
개발 및 배포 가속화
AI 오케스트레이션은 개발에서 배포에 이르기까지 엔드-투-엔드 AI 라이프사이클을 간소화합니다. 이를 통해 반복적인 작업을 자동화하고, 개발팀 간의 협업을 촉진하며, 전체 워크플로우를 관리할 수 있는 중앙 집중식 플랫폼을 제공함으로써 AI 솔루션 출시 시간을 단축할 수 있습니다.
협업 촉진
AI 오케스트레이션은 다양한 AI 모델, 서비스 및 팀 간의 협업을 촉진합니다. 다양한 구성 요소가 원활하게 함께 작동할 수 있는 통합 환경을 구축하여 학제간 커뮤니케이션 및 지식 공유를 촉진합니다. 이러한 협업적 접근 방식은 AI 이니셔티브의 전반적인 효율성을 향상시킵니다.
향상된 모니터링 및 관리
AI 오케스트레이션에는 조직이 AI 모델의 성능을 실시간으로 추적할 수 있는 강력한 모니터링 및 관리 기능이 포함되어 있습니다. 이를 통해 문제를 선제적으로 파악하고, 신속한 문제 해결 및 지속적인 고성능 AI 워크플로우를 위한 지속적인 최적화를 지원합니다.
간소화된 규정 준수 및 거버넌스
AI 워크플로우에 대한 중앙 집중식 제어를 통해 AI 오케스트레이션은 조직이 규제 요건 및 거버넌스 표준을 준수하도록 지원합니다. 이는 AI 프로세스가 확립된 지침을 따르도록 보장하여 AI 개발 및 배포에서 투명성과 책임감을 촉진합니다.
AI 오케스트레이션의 과제(및 솔루션)
AI 오케스트레이션의 도전과제는 다음과 같습니다.
데이터 통합
다양하고 분산된 데이터 소스를 AI 워크플로우에 통합하는 것은 복잡할 수 있습니다. 다양한 데이터 형식, 구조 및 품질 문제는 원활한 데이터 통합을 방해할 수 있습니다.
솔루션: 표준화된 데이터 형식을 구현하고, 데이터 품질 검사를 수립하며, 데이터 통합 플랫폼을 사용하여 데이터의 수집 및 전처리를 간소화합니다. 데이터 가상화 기법을 사용하면 서로 다른 데이터 소스에 대한 통합된 뷰를 생성할 수 있습니다.
모델 버전 관리
특히 동적 환경에서 다양한 버전의 AI 모델을 관리하면 변경 사항을 추적하고 일관성을 보장하며 개발팀 간의 협업을 촉진하는 데 어려움을 겪습니다.
솔루션: 코드 및 모델 버전 관리를 위한 Git과 같은 머신러닝 전용 버전 제어 시스템을 채택하십시오. Docker와 같은 컨테이너화 기술을 활용하여 모델과 종속성을 캡슐화하고 재현성을 보장합니다. 모델 레지스트리를 구현하여 모델 버전을 효과적으로 분류하고 관리합니다.
리소스 할당 및 최적화
다양한 AI 작업과 워크플로우에 걸쳐 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 할당하고 관리하는 것은 일반적인 과제입니다. 여기에는 CPU와 GPU 사용의 균형을 맞추고 다양한 워크로드에 대한 리소스 할당을 최적화하는 것이 포함됩니다.
솔루션: 동적 리소스 할당 전략을 구현하고, 유연한 리소스 확장을 위해 컨테이너 오케스트레이션 도구(예: Kubernetes)를 활용하며, 자동 확장 메커니즘을 사용하여 변화하는 수요에 적응합니다. 또한, 정기적인 성능 모니터링 및 분석을 수행하여 최적화 기회를 파악해야 합니다.
상호운용성
호환성 문제와 다양한 표준으로 인해 다양한 AI 모델, 프레임워크 및 서비스 간의 상호운용성을 보장하는 것은 어려울 수 있습니다.
솔루션: 상호운용성을 높이기 위해 표준화된 인터페이스와 프로토콜(예: RESTful APIs)을 사용하도록 권장합니다. 업계 표준 프레임워크를 채택하고 구성 요소가 합의된 규칙을 따르도록 합니다. 개발 팀 간에 명확한 커뮤니케이션 채널을 구축하여 프로세스 초기에 호환성 문제를 해결합니다.
보안 및 개인정보 보호
보안 위협으로부터 AI 워크플로우를 보호하고 개인정보 보호 규정을 준수하는 것은 AI 오케스트레이션에서 매우 중요한 과제입니다.
솔루션: 강력한 보안 프로토콜, 암호화 메커니즘 및 액세스 제어를 구현하세요. 보안 조치를 정기적으로 감사하고 업데이트하여 새로운 위협을 해결합니다. 개인정보 보호 영향 평가를 수행하고 개인정보 보호 기법을 채택하여 데이터 보호 규정을 준수합니다.
표준화 부족
AI 오케스트레이션을 위한 표준화된 관행과 프레임워크가 없으면 일관성이 없어 모범 사례를 수립하기가 어려울 수 있습니다.
솔루션: AI 오케스트레이션을 위한 공통 표준을 수립하기 위해 업계 협업을 장려하세요. 표준화된 도구와 프레임워크 개발에 초점을 맞춘 오픈소스 이니셔티브에 참여하세요. AI 워크플로우 전반에서 일관성을 유지하기 위해 확립된 모범 사례와 지침을 따르십시오.
AI 오케스트레이션을 위한 모범 사례
AI 오케스트레이션의 모범 사례는 다음과 같습니다.
포괄적인 계획
AI 오케스트레이션의 목표와 목적을 명확하게 설명합니다. 조직의 목표에 맞게 구현하기 위해 오케스트레이션이 필요한 특정 워크플로우, 작업 및 프로세스를 이해합니다. 계획 프로세스 초기에 핵심 이해관계자를 참여시켜 인사이트를 수집하고, 우려 사항을 해결하며, 오케스트레이션 전략이 전반적인 비즈니스 요구 사항에 부합하는지 확인합니다.
표준화된 워크플로우
AI 오케스트레이션을 위해 잘 구축된 프레임워크와 툴을 선택하여 일관성과 호환성을 향상시키세요. 여기에는 표준화된 인터페이스와 프로토콜을 사용하여 서로 다른 구성 요소 간에 통신하는 것이 포함됩니다. 또한 코딩 및 명명 규칙을 구현하여 스크립트, 모델 및 구성 전반에서 명확성과 일관성을 유지합니다. 이를 통해 협업이 용이해지고 유지보수가 쉬워집니다.
강력한 모니터링 및 로깅
강력한 모니터링 솔루션을 구축하여 AI 워크플로우의 성능을 실시간으로 추적하세요. 리소스 활용, 모델 정확도 및 전반적인 시스템 상태를 모니터링합니다. 포괄적인 로깅 메커니즘을 구현하여 오케스트레이션 프로세스에 대한 관련 정보를 수집합니다. 이는 문제 해결, 디버깅 및 사후 분석에 도움이 됩니다.
지속적인 최적화
AI 모델 및 워크플로우의 성능을 지속적으로 분석하세요. 정기적인 성과 평가를 통해 병목 현상, 비효율성 및 개선 영역을 파악합니다. 자동 확장 메커니즘을 사용하여 워크로드 수요에 따라 리소스를 동적으로 조정하세요. 이를 통해 다양한 워크로드에 최적의 리소스 할당 및 응답성을 보장합니다.
민첩성 및 적응성
유연성을 염두에 두고 AI 오케스트레이션 워크플로우를 설계하세요. 광범위한 리엔지니어링 없이 데이터 소스, 모델 아키텍처 및 인프라의 변화를 수용할 수 있습니다.
A/B 테스트 방법론을 도입하여 다양한 버전의 AI 모델 또는 워크플로우를 평가하여 데이터 기반 의사 결정 및 반복적인 개선을 지원합니다.
협업 및 문서화
AI 개발 및 오케스트레이션에 관여하는 다양한 팀 간의 협업을 촉진합니다. 정기적인 커뮤니케이션과 지식 공유를 촉진하여 도전과제를 해결하고 부서 간 이해를 증진합니다. AI 오케스트레이션 프로세스를 포괄적으로 문서화하세요. 구성, 종속성 및 워크플로우에 대한 정보를 포함시켜 지식이 이전 가능하고 확장 가능하도록 합니다.
보안 및 컴플라이언스
AI 워크플로우와 데이터를 보호하기 위한 강력한 보안 조치를 구현하세요. 여기에는 암호화, 액세스 제어 및 정기적인 보안 감사가 포함됩니다.
관련 규정 및 규정 준수 요건을 숙지하십시오. 개인정보 보호 및 데이터 보호 고려 사항을 통해 오케스트레이션 워크플로우를 설계하여 업계 및 법적 표준과의 일관성을 보장합니다.
교육 및 기술 개발
AI 오케스트레이션과 관련된 팀에게 포괄적인 교육을 제공합니다. 팀원들이 선택한 오케스트레이션 도구와 프레임워크에 능숙하도록 합니다. AI 오케스트레이션 및 관련 기술의 최신 발전에 대해 팀이 지속적으로 최신 정보를 얻을 수 있도록 지속적인 학습 문화를 조성하세요.
AI 오케스트레이션 툴 및 기술
시장에는 여러 AI 오케스트레이션 툴과 기술이 있으며, 각 툴은 고유한 기능과 기능을 제공합니다.
다음은 인기 있는 몇 가지 사항입니다.
쿠버네티스
원래 컨테이너 오케스트레이션을 위해 설계된 Kubernetes AI 워크로드를 관리하고 오케스트레이션하는 강력한 도구가 되었습니다. 컨테이너화된 애플리케이션의 자동화된 구축, 확장 및 관리를 제공합니다. Kubernetes 광범위한 AI 프레임워크를 지원하며 원활한 확장 및 리소스 할당을 지원합니다.
Kubernetes 대규모 AI 애플리케이션을 배포하고 관리하는 데 널리 사용됩니다. 마이크로서비스 기반 AI 아키텍처를 오케스트레이션하고 고가용성과 내결함성을 보장하는 데 특히 유용합니다.
Apache 기류
Apache Airflow는 복잡한 워크플로우를 오케스트레이션하기 위해 설계된 오픈소스 플랫폼입니다. 이를 통해 사용자는 지시된 비주기적 그래프(DAG)에 따라 워크플로우를 정의, 예약 및 모니터링할 수 있습니다. Airflow는 다양한 운영자를 통해 데이터 처리에서 모델 교육 및 배포에 이르는 다양한 작업을 지원합니다.
Apache Airflow는 데이터 준비, 모델 트레이닝 및 배포를 포함한 엔드-투-엔드 데이터 워크플로우를 오케스트레이션하는 데 적합합니다. 데이터 사이언스 및 머신러닝 파이프라인에 자주 사용됩니다.
쿠베플로우
Kubeflow는 Kubernetes 상면에 구축된 오픈소스 플랫폼으로, 머신러닝 워크플로우에 맞게 특별히 맞춤화되었습니다. 모델 트레이닝, 서비스 및 모니터링을 위한 구성 요소와 실험 추적 및 파이프라인 오케스트레이션을 위한 기능을 제공합니다.
쿠베플로우는 AI 워크로드에 Kubernetes를 활용하는 조직에 이상적입니다. 머신러닝 모델의 배포 및 관리를 간소화하고, 데이터 과학자 간의 협업을 촉진하며, ML 실험의 재현성을 지원합니다.
MLflow
MLflow는 엔드-투-엔드 머신러닝 라이프 사이클을 관리하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 여기에는 실험을 추적하고, 코드를 재현 가능한 실행으로 패키징하며, 모델을 공유 및 배포하기 위한 구성 요소가 포함됩니다. MLflow는 여러 ML 프레임워크와 클라우드 플랫폼을 지원합니다.
MLflow는 실험 및 개발에서 프로덕션 배포에 이르기까지 머신러닝 수명 주기를 간소화하고자 하는 조직을 위해 설계되었습니다. 모델을 관리하고 실험을 추적하며 재현성을 보장합니다.
아파치 니파이
Apache NiFi는 데이터 흐름의 자동화를 지원하는 오픈소스 데이터 통합 툴입니다. 데이터 파이프라인을 설계하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하며, 데이터 라우팅, 변환 및 시스템 통합을 지원합니다.
Apache NiFi는 일반적으로 AI 및 데이터 분석 워크플로우의 데이터 수집, 변환 및 이동에 사용됩니다. 확장 가능하고 유연한 데이터 파이프라인을 쉽게 생성할 수 있습니다.
TensorFlow 확장(TFX)
TensorFlow Extended는 프로덕션 준비를 마친 머신러닝 모델을 배포하기 위한 엔드-투-엔드 플랫폼입니다. 여기에는 데이터 검증, 모델 트레이닝, 모델 분석 및 모델 서비스를 위한 구성 요소가 포함됩니다. TFX는 TensorFlow 모델과 원활하게 작동하도록 설계되었습니다.
TFX는 대규모 머신러닝 모델 구축에 주력하는 조직에 적합합니다. 데이터 준비부터 프로덕션 서비스까지 머신러닝 모델의 전체 수명 주기를 관리하는 도구를 제공합니다.
AI 오케스트레이션 툴을 선택할 때 조직은 특정 사용 사례 요구 사항, 기존 기술 스택, 통합 용이성, 확장성 및 커뮤니티 지원과 같은 요소를 고려해야 합니다. 각 툴은 강점이 있으며 특정 시나리오에 더 적합할 수 있으므로, 해당 AI 워크플로우의 특정 요구 사항에 따라 툴을 평가하는 것이 중요합니다.
AI 오케스트레이션을 위해 퓨어스토리지를 선택해야 하는 이유
AI 오케스트레이션은 AI 툴 및 프로세스의 중요한 역할을 하며, 기업이 AI 관련 확장성, 유연성, 협업 및 리소스 할당을 개선할 수 있도록 지원합니다.
그러나 비즈니스를 위해 AI 오케스트레이션을 완전히 활용하려면, AI 워크로드의 대규모 데이터 수요를 충족할 수 있는 민첩한 AI 지원 데이터 스토리지 플랫폼이 필요합니다. AI
퓨어스토리지는 다음과 같은 하드웨어 및 소프트웨어와 관련된 포괄적인 접근 방식을 통해 AI 오케스트레이션을 지원합니다.
또한, 퓨어스토리지는 에Evergreen//One ™ 서비스형 스토리지 플랫폼을 제공하여 소비 기반 모델을 제공함으로써 비용 효율성을 더욱 향상시킵니다. 이는 정확한 모델과 필요한 수량을 예측할 수 없는 AI 워크로드에 특히 유용합니다.
