모든 AI 클라우드 운영자가 결국 직면하게 되는 문제

모든 AI 클라우드 운영자가 결국 직면하게 되는 인프라의 격차는 GPU 자체에 관한 것이 아닙니다. 그것은 하드웨어를 랙에 장착하는 것부터 실제로 고객에게 AI 서비스를 제공하기까지 일어나는 모든 과정에 관한 것입니다.

방금 중요한 계약을 따낸 클라우드 제공업체를 상상해 보십시오. 은행, 연구 기관 또는 통신 회사가 자체적인 조건에 따라 상당한 용량의 GPU를 필요로 합니다. NVIDIA GB200 및 GB300 NVL72 랙 스케일 시스템이 주문되어 배송 중입니다. NVIDIA Spectrum-X 이더넷 네트워킹은 이미 준비되고 있습니다.

여기에 빠진 것은 가속화된 하드웨어를 클라우드로 전환하는 오케스트레이션(조율) 계층입니다. 네트워크 패브릭이 병목 현상 없이 수천 개의 GPU 간 통신을 유지하도록 보장하고, 데이터 플랫폼과 스토리지가 대규모 훈련 및 추론 속도를 따라갈 수 있도록 지원하는 계층 말입니다. 또한 이 오케스트레이션 계층은 5개, 10개 또는 50개의 테넌트(입주자)가 서로의 데이터, 모델 또는 워크로드를 전혀 보지 못하게 하면서 자신만의 안전한 인프라 영역을 소유할 수 있도록 해야 합니다.

이 시점이 바로 대부분의 AI 인프라 프로젝트가 복잡해지는 순간입니다. 거의 모든 경우에 컴퓨팅은 한 공급업체에서, 오케스트레이션은 다른 공급업체에서, 데이터 플랫폼, 스토리지 및 네트워킹은 또 다른 공급업체에서 제공되므로, 운영자는 애초에 하나의 시스템으로 작동하도록 설계되지 않은 스택을 통합하고 또 재통합해야 하는 상황에 놓이게 됩니다.

데이터, 모델 및 운영이 정의된 경계 내에서 완전히 통제되어야 한다는 디지털 주권 요구 사항을 충족해야 하는 운영자에게는 그 부담이 훨씬 더 큽니다.

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.

소버린(주권형) AI 인프라를 배포하는 클라우드 서비스 제공자 및 엔터프라이즈, 그리고 AI 팩토리를 구축하는 조직에게 이 검증은 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지 및 GPU 관리를 하나의 작동하는 클라우드로 조립하며 치러야 하는 통합이라는 힘든 작업을 자다라가 이미 완료했으며, 이를 NVIDIA가 검증했음을 확인해 줍니다. 운영자에게 남은 것은 확보한 용량을 수익과 AI 결과물로 전환하는 것뿐입니다.

이 검증이 실제로 다루는 내용 NVIDIA AI

클라우드 레디 검증은 클라우드 솔루션 전체와 큰 그림을 살펴봅니다. 컴퓨팅, 네트워킹, 데이터 플랫폼, 스토리지 및 GPU가 다섯 가지의 개별적인 구매 결정이 아니라 하나의 검증된 시스템으로 함께 작동하는지를 봅니다.

자다라의 경우, 이는 zCompute 클라우드 오케스트레이션 플랫폼이 오늘날 AI 팩토리 운영자가 활용하고 있는 하드웨어 전반에 걸쳐 NVIDIA의 레퍼런스 아키텍처에 따라 검증되었음을 의미합니다. 지원 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 교육 및 추론용 NVIDIA H100 및 H200 GPU, 차세대 가속기인 NVIDIA Blackwell 및 Blackwell Ultra GPU. 네트워크 패브릭: NVIDIA Spectrum-X 이더넷 및 InfiniBand 네트워킹.

실제로 오늘날 자다라가 관리하는 AI 클라우드는 해당 스택이 NVIDIA 서버에 있든 랙 스케일 시스템에 있든 상관없이 단일 배포에서 16개부터 수천 개에 이르는 GPU를 동일하게 검증된 스택 위에서 실행합니다. 이것은 신뢰성에 관한 부분입니다. 더 흥미로운 부분은 운영자가 하드웨어 랙 장착 및 스택 구성에서부터 실제 AI 워크로드 실행까지 얼마나 빨리 도달할 수 있는지에 대한 의미입니다.

베어메탈에서 AI 결과물까지: Day 0, Day 1, Day 2 이야기

서두에 언급한 클라우드 제공업체로 다시 돌아가 보겠습니다. 동일한 상황이 자다라에서 실행될 경우 다음과 같이 전개됩니다.

Day 0에는 zCompute 컨트롤 플레인 노드와 스위치가 사전 구성된 상태로 도착합니다. 컨트롤 플레인이 그들과 함께 가동되는 동안 현장에서는 GPU 서버, HGX, DGX 또는 랙이 랙에 장착되고 케이블로 연결되며 전원이 켜집니다.

Day 1에는 클라우드가 활성화됩니다. zCompute 컨트롤 플레인은 GPU 노드를 프로비저닝하고, 서버별로 하이퍼바이저를 설치하고, 스토리지 및 데이터 플랫폼을 연결하며, 테넌트와 AI 실무자는 자신만의 VPC(가상 사설 클라우드) 스타일의 테넌시와 함께 온보딩됩니다. 컴퓨팅 인스턴스가 가동됩니다. 관리 및 제어를 위한 단일 창(Single pane of glass)이 활성화되며, 테넌트는 운영자의 운영 팀을 기다리지 않고도 자체적으로 Kubernetes 클러스터를 프로비저닝하고 워크로드를 인스턴스화하여 셀프 서비스 방식으로 작업합니다.

Day 2는 운영상의 이점이 배가되는 시기입니다. 24시간(follow-the-sun) 지원, 지속적인 모니터링, 무중단 업그레이드, 내장된 재해 복구 및 백업 기능을 통해 운영자가 매 분기마다 가동 시간을 다시 확보하기 위해 애쓸 필요 없이 Day 1에 구축된 클라우드를 계속 실행할 수 있습니다.

이 과정을 단계별로 살펴보는 이유는 간단합니다. 컴퓨팅, 네트워크, 데이터 플랫폼, 스토리지, GPU, 테넌트 및 사용자 관리 간의 통합이라는 비용을 포함해 AI 클라우드를 구축하는 어려운 작업이 이미 자다라에 의해 완료되었고, NVIDIA의 검증을 마쳤음을 보여주기 때문입니다. 운영자에게 남은 것은 용량을 수익으로 전환하여 더 빠른 투자 수익(ROI)을 달성하는 것입니다.

엣지에서 AI 팩토리까지 적용되는 동일한 스택

이러한 과정은 배포 규모에 상관없이 일관되게 유지됩니다. 고객과 가까운 곳에서 8~32개의 GPU로 엣지 AI 사이트를 가동하는 통신 회사든, 기업 및 MSP 테넌트를 위해 수백 또는 수천 개의 GPU를 실행하는 클라우드 제공업체든, 온프레미스 HPC AI 클러스터를 실행하는 연구 기관이든 모두 동일한 zCompute 스택을 실행합니다.

NVIDIA의 랙 스케일 시스템은 단일 랙에서 전체 AI 팩토리까지 확장되는 동일한 빌딩 블록을 통해 성장 경로에 물리적 형태를 제공합니다. 자다라의 소프트웨어는 이에 대한 운영 형태를 제공합니다. 운영자는 소규모 AI 클라우드로 시작하여 시스템을 전면 교체(rip-and-replace)하지 않고도 하이퍼스케일 클라우드로 성장할 수 있습니다.

이러한 일관성은 경제적으로 중요합니다. 운영자는 엣지 배포와 데이터 센터 배포를 위해 별도의 운영 전문성, 다른 관리 도구 또는 별개의 코드형 인프라(IaC) 리포지토리를 유지할 필요가 없습니다. 동일한 오케스트레이션 모델, 동일한 보안 제어, 동일한 멀티 테넌트 격리 및 동일한 자동화가 전체 GPU 인프라 환경에 걸쳐 확장 적용됩니다.

체크리스트보다 아키텍처가 더 중요한 이유 GPU

클라우드 관리 분야의 많은 플랫폼은 컨테이너 오케스트레이션 계층을 중심으로 구축되며, 이는 GPU를 프로덕션 환경에 신속하게 도입하기 위한 합리적인 접근 방식입니다. 이는 운영자가 테넌트 간의 진정한 격리를 필요로 하기 전까지는 잘 작동합니다. 하지만 컨테이너 오케스트레이션은 테넌트 간의 진정한 격리를 제공하지 않습니다.

자다라는 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 자다라의 멀티 테넌시는 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 또는 코드형 인프라(IaC) 아키텍처로도 운영할 수 있습니다. AWS 클라우드 인프라에서 이미 실행 중인 워크로드를 다시 작성하지 않고도 자다라 관리형 GPU 클라우드 인프라로 마이그레이션할 수 있습니다. 팀은 기존 Terraform 모듈, 자동화 스크립트 및 운영 전문 지식을 즉시 활용할 수 있습니다.

실질적인 결과: 범용 컴퓨팅 및 재해 복구 서비스와 나란히 AI 훈련, 추론, RAG 애플리케이션 및 에이전트 워크로드를 실행하는 단일 플랫폼을 동일한 단일 관리 창에서 제어할 수 있습니다. 운영자는 인프라 계층마다 다른 도구의 라이선스를 구매하고 엮을 필요가 없습니다.

디지털 주권, 보안 및 AI 제어

점차 더 많은 운영자들에게 중요한 질문은 “내가 이 AI 워크로드를 실행할 수 있는가”가 아니라 “데이터, 모델, 그리고 그것들을 다루는 파이프라인이 실제로 어디에 존재하며 누가 접근할 수 있는지 보장할 수 있는가”입니다.

이것이 바로 AI 디지털 주권이 실제로 의미하는 바입니다. 다른 테넌트의 간섭이 없고 통제가 끝나는 지점과 다른 테넌트의 환경이 시작되는 지점에 대한 모호함 없이 정의된 경계 내에서 완전한 운영 자율성을 확보하는 것입니다.

규제 준수, 데이터 레지던시 의무 또는 전략적 자율성을 위해 자체 경계 내에 NVIDIA 인프라를 배포하는 조직은 가속화된 하드웨어 그 이상을 필요로 합니다. 이들은 다음을 보장하는 소버린(주권형) AI 인프라가 필요합니다.

• 데이터 지역성 및 상주(Data Locality and Residency): 훈련 데이터 세트, 추론 결과, 모델 가중치 및 운영 원격 측정 데이터는 정의된 지리적 또는 관할권 경계를 절대 벗어나지 않습니다. EU 내에서 거래를 처리하는 금융 서비스, HIPAA에 따라 환자 데이터를 관리하는 의료 기관 또는 국가 안보 요구 사항이 있는 정부 기관의 경우, 이는 있으면 좋은 기능이 아니라 법적 요구 사항입니다.

• 운영 제어(Operational Control): 누가 인프라에 접근하는지, 언제 업그레이드가 수행되는지, 리소스가 어떻게 할당되는지, 어떤 워크로드가 어디에서 실행되는지에 대한 완전한 자율성을 보장합니다. 퍼블릭 클라우드 제공업체는 국가 내에 리전을 제공할 수 있지만, 최종적인 통제권은 여전히 하이퍼스케일러에게 있습니다. 자다라의 모델은 통제권을 인프라 소유자에게 부여합니다.

• Day 1부터의 규제 준수(Regulatory Compliance from Day One): 관할 구역별로 맞춤형 규정 준수 구현을 요구하지 않고도 GDPR, HIPAA, SOC 2 Type 2, ISO 27001 및 지역 데이터 주권 규정을 지원하도록 설계된 아키텍처입니다. 자다라의 격리 모델은 전송 중 및 저장 중 종단 간 암호화, RBAC 및 IAM 제어, VPC 수준 보안 그룹, 그리고 자다라가 전 세계적으로 운영하는 500개 이상의 소버린 클라우드 위치에서 입증된 규정 준수 프레임워크를 기반으로 정확히 이러한 보장을 위해 구축되었습니다.

이것이 바로 자다라와 같이 NVIDIA AI 클라우드 레디 검증을 받은 솔루션이 퍼블릭 클라우드 대안과 차별화되는 점입니다. 운영의 단순성이나 개발자가 기대하는 클라우드 경험을 희생하지 않으면서도 완전한 주권적 통제력을 제공합니다.

향후 전망

NVIDIA AI 클라우드 레디 검증은 이미 실행 중인 스택에 대한 인정입니다. 이 검증이 실현하는 것은 운영자에게 정말로 중요한 부분입니다. 즉, 비즈니스가 실질적으로 필요로 하는 규모, 엣지, 엔터프라이즈 또는 AI 팩토리가 무엇이든 상관없이, 운영자가 직접 조립하지 않고도 베어메탈에서 안전한 멀티 테넌트 AI 결과물로 나아갈 수 있는 능력을 말합니다.

안전한 멀티 테넌트 AI 클라우드로서 GPU 용량을 시장에 출시하는 방법을 평가 중이시라면, 저희가 함께 이야기 나누고 싶습니다.

번역된 내용 중 ‘데이터 주권(Digital Sovereignty)’이나 ‘컨테이너 오케스트레이션의 격리 한계’와 관련하여 더 깊이 설명이 필요한 개념이 있으신가요?

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