이 기사에서 다루는 내용
모든 AI 클라우드 운영자가 결국 겪게 되는 문제
모든 AI 클라우드 운영자가 결국 직면하게 되는 인프라 격차는 GPU 자체에 관한 것이 아닙니다. 하드웨어를 설치하는 것부터 실제로 고객에게 AI 서비스를 제공하는 데까지 필요한 모든 과정에 관한 것입니다.
중요한 계약을 따낸 클라우드 서비스 제공업체를 상상해 보세요. 은행, 연구 기관 또는 통신 회사가 원하는 조건으로 상당한 GPU 용량이 필요합니다.
NVIDIA GB200 및 GB300 NVL72 랙 스케일 시스템이 주문되어 배송 중입니다. NVIDIA Spectrum-X 이더넷 네트워킹은 이미 구축 단계에 있습니다.
현재 부족한 부분은 가속 하드웨어를 클라우드로 전환하는 오케스트레이션 계층입니다. 이 계층은 네트워크 패브릭이 수천 개의 GPU가 병목 현상 없이 통신할 수 있도록 하고, 데이터 플랫폼과 스토리지가 대규모 학습 및 추론 속도를 따라잡을 수 있도록 보장해야 합니다. 또한, 오케스트레이션 계층은 5개, 10개 또는 50개의 테넌트가 각자 안전한 인프라 영역을 소유할 수 있도록 지원해야 하며, 어떤 테넌트도 다른 테넌트의 데이터, 모델 또는 워크로드에 접근할 수 없도록 해야 합니다.
대부분의 AI 인프라 프로젝트가 복잡해지는 시점이 바로 이 지점입니다.
거의 모든 경우에 컴퓨팅은 한 공급업체에서, 오케스트레이션은 다른 공급업체에서, 데이터 플랫폼, 스토리지 및 네트워킹은 또 다른 공급업체에서 제공되기 때문에 운영자는 애초에 하나의 시스템으로 작동하도록 설계되지 않은 스택을 통합하고 재통합하는 작업을 반복하게 됩니다.
데이터, 모델 및 운영이 정의된 경계 내에서 정의된 통제 하에 완전히 유지되어야 한다는 디지털 주권 요건도 충족해야 하는 사업자에게는 그 중요성이 더욱 커집니다.
Zadara는 이제 NVIDIA AI 클라우드 지원 기능을 제공합니다.
Zadara는 NVIDIA로부터 NVIDIA AI 클라우드 레디(NVIDIA AI Cloud Ready) 인증 파트너 로 선정되었습니다 . Zadara 플랫폼은 NVIDIA 클라우드 파트너(NCP) 프로그램의 일환으로 NVIDIA 가속 인프라에서 프로덕션 AI 워크로드를 실행하는 데 필요한 기술 기준을 공식적으로 충족합니다. 이 인증은 AI 클라우드가 실제로 실행되는 전체 운영 스택을 검증하는 것이므로 매우 의미 있는 성과입니다.
클라우드 서비스 제공업체와 자율적인 AI 인프라를 구축하는 기업, 그리고 AI 팩토리를 구축하는 조직에게 이 검증은 유용합니다.
이는 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지 및 GPU 관리를 하나의 기능하는 클라우드로 통합하는 데 필요한 어려운 작업, 즉 상당한 노력이 이미 Zadara에 의해 완료되었고 NVIDIA에 의해 검증되었음을 확인시켜 줍니다.
이제 통신 사업자들에게 남은 과제는 용량을 수익으로 전환하고 AI를 통해 성과를 내는 것입니다.
검증 범위는 실제로 무엇인가요?
NVIDIA AI 클라우드 레디 인증은 컴퓨팅, 네트워킹, 데이터 플랫폼, 스토리지 및 GPU가 각각 별개의 구매 결정 사항이 아니라 검증된 시스템으로서 함께 작동하는 전체 클라우드 솔루션과 전체적인 그림을 살펴봅니다.
Zadara에게 있어 이는 zCompute 클라우드 오케스트레이션 플랫폼이 현재 AI 팩토리 운영자들이 활용하고 있는 하드웨어 전반에 걸쳐 NVIDIA의 레퍼런스 아키텍처를 기반으로 검증되었음을 의미합니다. 컴퓨팅 플랫폼: NVIDIA DGX 및 HGX 서버, NVIDIA GB200 및 GB300 NVL72 랙 스케일 시스템, NVIDIA Vera Rubin 플랫폼. GPU 세대: 추론 및 혼합 워크로드용 NVIDIA L40 및 L40S GPU, 대규모 학습 및 추론용 NVIDIA H100 및 H200 GPU, 차세대 NVIDIA Blackwell 및 Blackwell Ultra GPU 가속기. 네트워크 패브릭: NVIDIA Spectrum-X 이더넷 및 InfiniBand 네트워킹.
실제로 Zadara가 관리하는 AI 클라우드는 현재 단일 배포 환경에서 16개에서 수천 개의 GPU를 실행하며, 이 모든 GPU는 NVIDIA 서버 또는 랙 규모 시스템 등 검증된 동일한 스택에서 작동합니다.
그건 신뢰성 문제죠. 더 흥미로운 부분은 운영자가 하드웨어 랙과 스택에서 실제로 AI 워크로드를 실행하는 데까지 얼마나 빨리 도달할 수 있는지에 대한 의미입니다.
베어메탈에서 AI 결과물까지: 0일차, 1일차, 2일차 이야기
첫 단락에서 언급한 클라우드 제공업체로 돌아가 보세요. Zadara에서 실행하면 동일한 스토리가 다음과 같이 표시됩니다.
0일차에 zCompute 제어 평면 노드와 스위치는 사전 구성된 상태로 도착합니다. GPU 서버(HGX, DGX 또는 랙)는 현장에서 랙에 장착, 케이블 연결 및 전원 공급이 완료되며, 제어 평면은 이와 동시에 구축됩니다.
첫날부터 클라우드가 가동됩니다. zCompute 컨트롤 플레인은 GPU 노드를 프로비저닝하고, 하이퍼바이저를 서버별로 설치하고, 스토리지 및 데이터 플랫폼을 연결하며, 테넌트와 AI 전문가들은 VPC 스타일의 테넌시를 통해 온보딩됩니다. 컴퓨팅 인스턴스가 생성되고, 관리 및 제어를 위한 단일 통합 관리 콘솔이 제공됩니다. 테넌트는 운영팀의 지원을 기다리지 않고도 자체적으로 Kubernetes 클러스터를 프로비저닝하고 워크로드를 인스턴스화할 수 있습니다.
2일차부터는 운영상의 이점이 배가됩니다. 24시간 지원, 지속적인 모니터링, 중단 없는 업그레이드, 내장된 재해 복구 및 백업 기능을 통해 1일차에 가동된 클라우드는 운영자가 매 분기마다 가동 시간을 다시 확보할 필요 없이 지속적으로 운영될 수 있습니다.
이러한 방식으로 진행하는 이유는 간단합니다. 컴퓨팅, 네트워크, 데이터 플랫폼, 스토리지, GPU, 테넌트 및 사용자 관리 등 AI 클라우드를 구축하는 데 있어 가장 어려운 부분, 즉 통합 작업에 드는 비용을 Zadara가 이미 한 번 부담했고 NVIDIA가 이를 검증했음을 보여주기 위함입니다.
이제 운영자에게 남은 과제는 용량을 수익으로 전환하여 투자 수익률(ROI)을 더 빠르게 달성하는 것입니다.
엣지 컴퓨팅부터 AI 팩토리까지 동일한 스택
이러한 원리는 구축 규모와 관계없이 동일하게 적용됩니다. 통신 회사가 고객과 가까운 곳에 8~32개의 GPU로 엣지 AI 사이트를 구축하는 경우, 클라우드 제공업체가 기업 및 MSP 고객을 위해 수백 또는 수천 개의 GPU를 운영하거나 연구 기관이 온프레미스 HPC AI 클러스터를 운영하는 경우와 동일한 zCompute 스택을 사용합니다.
NVIDIA의 랙 스케일 시스템은 이러한 성장 경로에 물리적 형태를 부여하며, 동일한 구성 요소가 단일 랙에서 전체 AI 팩토리까지 확장 가능합니다. Zadara의 소프트웨어는 이를 운영 가능하게 만듭니다. 운영자는 소규모 AI 클라우드로 시작하여 전체 시스템을 교체하지 않고도 하이퍼스케일로 확장할 수 있습니다.
이러한 일관성은 경제적으로 중요합니다. 운영자는 엣지 환경과 데이터 센터 환경에 대해 별도의 운영 전문 지식, 관리 도구 또는 인프라 코드 저장소를 유지할 필요가 없습니다. 동일한 오케스트레이션 모델, 동일한 보안 제어, 동일한 멀티테넌트 격리 및 자동화 확장 기능을 전체 GPU 인프라에 걸쳐 적용할 수 있습니다.
아키텍처가 체크리스트보다 더 중요한 이유
GPU 클라우드 관리 분야의 많은 플랫폼은 컨테이너 오케스트레이션 계층을 기반으로 구축되어 있으며, 이는 GPU를 신속하게 프로덕션 환경에 배포하는 데 적합한 접근 방식입니다. 하지만 운영자가 테넌트 간의 진정한 격리가 필요할 때까지는 이 방식이 효과적입니다. 컨테이너 오케스트레이션은 테넌트 간의 진정한 격리를 제공하지 않습니다.
Zadara는 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. Zadara의 멀티테넌시는 오케스트레이션 계층뿐만 아니라 컴퓨팅, 네트워크, 데이터 플랫폼 및 스토리지 전반에 걸쳐 적용됩니다. 테넌트 간의 격리는 공유 리소스 위에 구성된 정책이 아니라 인프라 자체의 속성이 됩니다.
이 인프라는 EC2 API를 통해 운영하거나, 코드형 인프라(IaaS) 아키텍처로 운영할 수도 있습니다. AWS 클라우드 인프라에서 이미 실행 중인 워크로드는 재작성 없이 Zadara에서 관리하는 GPU 클라우드 인프라로 마이그레이션할 수 있습니다. 팀은 기존 Terraform 모듈, 자동화 스크립트 및 운영 전문 지식을 즉시 활용할 수 있습니다.
실질적인 결과는 다음과 같습니다. AI 학습, 추론, RAG 애플리케이션 및 에이전트 워크로드를 범용 컴퓨팅 및 재해 복구 서비스와 함께 하나의 플랫폼에서 모두 단일 관리 콘솔에서 실행할 수 있습니다. 운영자는 각 인프라 계층마다 서로 다른 도구를 라이선스하고 조합할 필요가 없습니다.
디지털 주권, 보안 및 AI 제어
점점 더 많은 운영자들에게 중요한 질문은 단순히 "이 AI 워크로드를 실행할 수 있을까?"가 아니라 "데이터, 모델, 그리고 그것들을 처리하는 파이프라인이 실제로 어디에 있는지, 그리고 누가 그것들에 접근할 수 있는지를 보장할 수 있을까?"입니다.
이것이 바로 AI 디지털 주권이 실제로 의미하는 바입니다. 즉, 정의된 경계 내에서 완전한 운영 자율성을 확보하고, 테넌트 간 간섭이 없으며, 제어권이 끝나는 지점과 다른 테넌트의 환경이 시작되는 지점에 대한 모호함이 전혀 없다는 것입니다.
규제 준수, 데이터 상주 의무 또는 전략적 자율성 확보 등 어떤 이유로든 자체 경계 내에 NVIDIA 인프라를 구축하는 조직은 단순히 가속 하드웨어 이상의 것을 필요로 합니다. 다음과 같은 사항을 보장하는 자율적인 AI 인프라가 필요합니다.
데이터 지역성 및 거주지
훈련 데이터 세트, 추론 결과, 모델 가중치 및 운영 원격 측정 데이터는 정의된 지리적 또는 관할 구역 경계를 벗어나지 않습니다. EU에서 금융 서비스 거래를 처리하는 기관, HIPAA에 따라 환자 데이터를 관리하는 의료 기관 또는 국가 안보 요건을 충족해야 하는 정부 기관의 경우, 이는 선택 사항이 아니라 법적 필수 요건입니다.
운영 제어
인프라 접근 권한, 업그레이드 시점, 리소스 할당 방식, 실행 워크로드 및 실행 위치 등 모든 측면에서 완전한 자율성을 확보할 수 있습니다. 퍼블릭 클라우드 제공업체는 국가 내 여러 지역에 서비스를 제공할 수 있지만, 궁극적인 제어권은 여전히 하이퍼스케일러에 있습니다. Zadara의 모델은 인프라 소유자에게 제어권을 부여합니다.
첫날부터 규정 준수
Zadara의 아키텍처는 GDPR, HIPAA, SOC 2 Type 2, ISO 27001 및 지역 데이터 주권 요건을 지원하도록 설계되었으며, 각 관할 구역별로 맞춤형 규정 준수 구현이 필요하지 않습니다. Zadara의 격리 모델은 전송 및 저장 시 종단 간 암호화, RBAC 및 IAM 제어, VPC 수준 보안 그룹, 그리고 Zadara가 전 세계 500개 이상의 주권 클라우드 운영 지역에서 검증된 규정 준수 프레임워크를 통해 이러한 요구 사항을 충족하도록 구축되었습니다.
NVIDIA AI Cloud Ready 인증 솔루션인 Zadara와 같은 제품은 퍼블릭 클라우드 대안과 달리 운영의 간편함이나 개발자가 기대하는 클라우드 환경을 희생하지 않고도 완벽한 자체 제어 권한을 제공합니다.
앞으로 어떻게 될까요?
NVIDIA AI 클라우드 레디 인증은 이미 실행 중인 스택에 대한 인정입니다.
이를 통해 운영자에게 중요한 부분, 즉 베어메탈에서 안전하고 멀티테넌트 방식의 AI 환경을 구축할 수 있는 능력이 가능해집니다. 이는 기업이 실제로 필요로 하는 규모(엣지, 엔터프라이즈, AI 팩토리 등)에 관계없이, 자체적으로 AI 시스템을 구축할 필요 없이 즉시 활용 가능합니다.
GPU 용량을 안전하고 다중 테넌트 방식의 AI 클라우드로 시장에 출시하는 방안을 검토 중이시라면, 저희와 상담해 보시기 바랍니다.
