이 블로그는 3부작 시리즈의 마지막 글입니다. 1부에서는 고성능 컴퓨팅(HPC)의 기본 개념을 다루고 2부에서는 주권 기반 데이터 레이크하우스의 중요성을 살펴봅니다.
HPC와 주권 기반 AI에서 발휘되는 Cloudera의 강점
데이터 레이크하우스만으로 HPC를 지원할 수 있는 것은 아닙니다. HPC 시뮬레이션에는 완전히 다른 성격의 기술 플랫폼이 필요합니다. 하지만 데이터 레이크하우스는 구조화된 MLOps, 실험 지원, 비용 효율적인 데이터 아카이빙, 간소화된 액세스, 협업 도구 체인 등 핵심 기능을 제공해 ROM 중심 전략을 실제 운영에 적용하는 데 매우 효과적인 보완 기반이 됩니다.
Cloudera는 대규모 전문 물리 데이터(HPC)와 현대적 AI 학습(MLOps)에 필요한 민첩한 요구 사항 사이의 간극을 효과적으로 해소합니다. Cloudera는 클라우드에 종속되지 않고 주권 요건에 대응 가능한 아키텍처를 제공해 규정 준수를 보장하고 기업이 ROM을 안전하고 현실적으로 운영에 적용할 수 있는 경로를 제시합니다.
Cloudera는 다음과 같은 구체적인 기능을 통해 이러한 융합을 지원합니다.
1. 주권 기반 통제를 갖춘 대규모 데이터 처리
당면 과제: 앞서 언급했듯이 기존 스토리지 환경에서 페타바이트 규모의 과거 Full Order Model(FOM) 스냅샷을 저장하고 관리하는 일은 비용이 많이 들고 복잡한 경우가 많습니다. 그러나 엔지니어는 엄격한 거버넌스 아래에서 이러한 대규모 데이터 세트를 수집, 변환, 보관할 수 있어야 하며 동시에 '운영 주권(Operational Sovereignty)'을 유지해 데이터가 지정된 관할권 밖으로 이동하지 않도록 해야 합니다.
Cloudera 솔루션:
Cloudera DataFlow: 범용 수집 엔진 역할을 하는 Cloudera DataFlow는 엔지니어가 협업 환경에서 노코드 방식으로 멀티모달 파이프라인을 구축할 수 있도록 지원합니다. Cloudera DataFlow는 원시 솔버 파일(CFD/FEA 로그)을 수집하고 비정형 데이터를 구조화된 피처로 변환한 뒤 데이터 레이크하우스의 Object Storage(Apache Ozone 기반 Cloudera Object Storage)에 직접 저장할 수 있습니다. 이를 통해 ROM을 학습하거나 재학습해야 할 때 필요한 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
출처 추적 및 감사: 중요한 점은 DataFlow가 기본 제공 데이터 계보와 출처 추적 기능을 제공한다는 것입니다. 이를 통해 ROM 학습에 사용되는 모든 '피처(feature)'를 원본 소스 파일까지 추적할 수 있으며 안전이 중요한 엔지니어링에 필요한 감사 추적 기록을 제공할 수 있습니다.
이후 Cloudera SDX *는 모든 데이터 및 AI 서비스 전반에서 권한 부여 정책을 일관되게 설계하고 적용할 수 있는 기반을 제공합니다. 이를 통해 FOM 데이터 세트와 ROM 피처에 포함된 민감한 지식 재산에 대한 액세스가 적절히 통제되고 있는지 단일 화면에서 일관되게 관리할 수 있습니다.
2. 정밀도와 재사용성: 팀 단위 ML 실험 추적
당면 과제: 정확한 ROM을 개발하려면 수백 차례의 반복 작업이 필요합니다. 중앙 기록 체계가 없으면 R&D 팀은 어떤 하이퍼파라미터나 데이터 세트가 최상의 결과를 냈는지 추적하기 어려워지고, 모델과 실험 버전이 뒤섞여 관리가 어려워질 수 있습니다.
Cloudera 솔루션:
Cloudera AI Workbench: 이 서비스는 안전한 오픈 소스 Notebooks-as-a-Service(Jupyter)를 통해 협업 환경을 제공합니다. 이 워크벤치는 개발자 생산성을 더욱 높이기 위해 VS Code, PyCharm, RStudio를 비롯해 선호하는 타사 편집기를 유연하게 사용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 편집기는 브라우저에서 사용하거나 워크벤치의 컴퓨팅 리소스에 연결된 로컬 IDE로 사용할 수 있습니다. 또한 이 워크벤치는 MLflow와 기본적으로 통합되어 모든 ROM 프로젝트에 대해 문서화된 ‘단일 기준 기록(Source of Truth)’을 만들 수 있습니다. 각 팀이 생성한 AI 모델의 특정 버전마다 사용된 하이퍼파라미터, 평가 지표, 학습 데이터 세트 버전을 기록할 수 있기 때문입니다. 이를 통해 가시성과 재사용성이 높아지며 여러 팀이 각자의 주제 전문성에 따라 모델 아키텍처를 손쉽게 조정해 활용할 수 있습니다.
3. 예측 가능한 비용 구조를 갖춘 클라우드형 PaaS 경험
당면 과제: R&D 팀은 반복적인 학습뿐 아니라 운영 수준의 AI 모델 추론을 위해서도 컴퓨팅 리소스에 즉시 액세스할 수 있어야 합니다. 퍼블릭 클라우드 추론 서비스는 대량 추론 루프 때문에 ‘토큰 쇼크’나 통제하기 어려운 비용 증가로 이어지는 경우가 많습니다. 반대로 온프레미스 IT 환경은 리소스를 신속하게 프로비저닝할 만큼의 민첩성이 부족한 경우가 많습니다.
Cloudera 솔루션:
PaaS 중심 설계 아키텍처: Kubernetes 기반으로 구축된 Cloudera는 실무자가 데이터 및 AI 서비스를 직접 프로비저닝할 수 있는 최신 멀티테넌트 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 실행 환경이 주권 기반 데이터 센터인지 프라이빗 클라우드 구독 환경인지와 관계없이 현재 워크로드 수요에 따라 자동으로 확장됩니다.
Cloudera AI Inference Service: 이 서비스는 엔지니어가 버전이 관리되는 모델 릴리스를 배포하고 표준 REST API를 함께 제공해 운영 환경에서 즉시 사용할 수 있도록 지원합니다. 자체 호스팅 인프라에서 실행되기 때문에 과금 모델은 ‘토큰당’ 기준이 아니라 컴퓨팅 시간 *(GPU/CPU 기준)을 기반으로 합니다. 이를 통해 수십 개의 서로 다른 모델을 단일 클러스터로 통합할 수 있으며 대규모 엔지니어링 워크로드에서 상당한 규모의 경제를 실현할 수 있습니다.
4. 데이터 센터에서 물리적 현장으로: 엣지 배포
당면 과제: ROM의 궁극적인 가치는 데이터 센터 밖에서 실현되는 경우가 많습니다. 예를 들어 제조 현장이나 발전소 컨트롤러에 내장되어 실시간 예측 정비에 활용될 수 있습니다.
Cloudera 솔루션:
Cloudera Edge Management: 이 서비스는 실무자가 ‘프로세스 내’ 모델 추론을 포함한 데이터 파이프라인을 구축하고 엣지 인프라에 직접 배포할 수 있도록 지원합니다. 엔지니어는 노코드 시각적 인터페이스를 사용해 학습된 ROM을 여러 원격 에이전트에 배포하고 디지털 트윈과 물리적 자산 사이의 피드백 루프를 완성할 수 있습니다.
5. 개방형 표준을 통한 미래 대응력 확보
당면 과제: 엔지니어링 수명 주기는 수십 년에 걸쳐 지속됩니다. 독점 도구나 폐쇄형 클라우드 형식은 장기적으로 관리해야 하는 제품 데이터에 대해 감당하기 어려운 벤더 종속 리스크를 초래합니다.
Cloudera 솔루션:
오픈 소스 코어: Cloudera의 전체 데이터 및 AI 플랫폼은 Apache NiFi, Apache Spark, Apache Iceberg, Apache Ozone, CNCF Kubernetes 등 개방형 커뮤니티 기술을 기반으로 구축되어 있습니다.
향상된 경험: Cloudera는 이러한 표준을 통합적이고 안전하며 사용하기 쉬운 컨트롤 플레인 안에서 제공함으로써 오픈 소스의 자유와 현대적인 클라우드 플랫폼에서 기대되는 사용 편의성 사이의 간극을 해소합니다. 이를 통해 핵심 지식 재산의 이동성과 액세스 가능성을 장기적으로 유지할 수 있습니다.
타협 없는 종합적 주권 확보
시장에 출시된 다른 경쟁 데이터 레이크하우스 플랫폼은 독점 스토리지와 타사 컴퓨팅을 별도로 사용하도록 해 데이터와 AI 워크플로가 매끄럽게 이어지지 않거나, 퍼블릭 클라우드 전용 형태를 선택하도록 요구하는 경우가 많습니다. 이와 달리 Cloudera는 위의 모든 기능을 하나의 통합 플랫폼에서 제공합니다.
Cloudera는 이러한 현대적인 PaaS 중심 사용자 경험 *과 함께 전체 플랫폼을 완전한 주권 기반 데이터 센터에 배포할 수 있는 고유한 유연성을 제공합니다. 이를 통해 규제가 적용되는 시장에서 운영되거나 전략적으로 민감한 프로젝트를 수행하는 첨단 제조 고객은 가장 안전한 환경에서 최첨단 AI 전략을 실행할 수 있습니다. 동시에 데이터 상주 요건과 운영 주권에 관한 가장 엄격한 요구 사항도 충족할 수 있습니다.
다음 단계
HPC와 엔터프라이즈 AI의 미래는 주권을 갖추고 개방적이며 운영 측면에서 통합된 형태로 나아가고 있으며 그 미래는 Cloudera 위에서 구현됩니다. 모든 클라우드와 데이터 센터에서 실행되는 Cloudera의 Private AI Anywhere 플랫폼은 미션 크리티컬 데이터, 모델, 에이전트, 추론 전반에 대해 종합적이고 거버넌스가 적용된 통제 기능을 제공합니다. 이를 통해 주권, 규정 준수, 검증된 비즈니스 가치를 대규모로 보장할 수 있습니다.
