하이브리드 & 멀티클러스터 AI 인프라, 한 번에 관리하려면?
흩어진 AI 인프라, 한 곳에서 통합 운영하는 방법
AI 워크로드가 늘어날수록, 운영 환경은 복잡해지고 있습니다.
온프렘/클라우드가 섞이고, 클러스터는 전 세계로 퍼져나가고, 프로젝트마다 리소스 사용 기준이 다를 때, 우리는 운영 통제권을 점점 잃고 있습니다.
🔍 AI 인프라, 왜 이렇게 복잡해졌을까?
과거에는 GPU 서버 한두 대만 있으면 충분했습니다. 하지만 지금은 다릅니다.
✔ AI 학습은 온프렘, 추론은 클라우드
✔ 서울의 온프렘 클러스터와 미국의 클라우드 리전을 함께 사용하는 구조
✔ 프로젝트별로 스토리지, 네트워크, 보안정책까지 제각각
이처럼 인프라가 다원화되면서, 통합되지 않은 운영은 오히려 비용과 성능 낭비를 초래합니다.
※ 참고
• 온프렘(서울 IDC): 기업이 자체 보유하거나 임대한 사내 데이터센터 인프라
• 클라우드 리전: AWS, GCP, Azure 등 글로벌 클라우드 사업자가 운영하는 지역별 데이터센터 그룹 (Region/Zone)
🧱 이런 인프라 구성,
어떤 문제가 생기나요?
❌ 접속 관리 | 클러스터마다 UI, 콘솔, 권한 다름 |
❌ 자원 배분 | 사용자간 충돌, 우선순위 설정 불가 |
❌ 자원 낭비 | 유휴 GPU 자산 증가, 회수 불가 |
❌ 통합 가시성 | 사용량 추적 어려움, 모니터링 분산 |
❌ 대응 속도 | 장애 원인 분석·복구에 시간 소요 |
이런 운영 환경은 결국 리소스 낭비 / 개발 지연 / 관리 피로도 증가로 이어집니다.
💡 그래서 필요한 것은 ‘오케스트레이션 기반 통합’
단순히 자원을 하나로 묶는 것이 아니라,
• 자원 요청 → 할당 → 회수
• 우선순위 설정
• 사용자·팀 기준 접근 제한
• 실시간 모니터링 및 알림
이 모든 과정을 “일관된 기준”으로 관리할 수 있는 시스템이 필요합니다.
🛠️ AI Pub으로 통합 운영하기
주식회사 텐(TEN)이 개발한 AIPub은
분산된 AI 인프라를 하나의 운영 체계로 통합하는
AI 오케스트레이션 플랫폼입니다.
✅ AIPub 핵심 기능
➊ 멀티 클러스터 통합 뷰 → 온프렘과 클라우드 GPU를 한 화면에서 운영
➋ 자원 스케줄링 & 우선순위 설정 → 사용자/팀별 할당 기준 설정 가능
➌ 접근 권한 제어 → 프로젝트/조직별 리소스 격리 및 제한
➍ 모니터링 & 알림 시스템 → 실시간 리소스 시각화, 이상 탐지
➎ 워크로드 통합 배치→ 작업 자동 분산 및 자원 회수까지 일원화
어떤 기업에 적합할까요?
✔ 글로벌 조직 또는 지사 기반 구조
✔ 온프렘 + 클라우드 혼합 운영 기업
✔ 다중 팀/사용자 환경에서 GPU가 자주 충돌하는 기업
✔ GPU 활용률과 AI 운영 효율을 함께 높이고 싶은 기업
📌 GPU는 충분한데, 운영 방식이 비효율적이라면
지금이 바로 통합 체계를 점검할 타이밍입니다.