14분 소요 - 2025년 9월 30일
AI 애플리케이션을 위해 대역폭을 효과적으로 확장하여 고유한 데이터 전송 수요를 해결하고 네트워크 성능을 최적화하는 방법을 알아보세요.
AI 애플리케이션은 데이터 전송 요구량이 높기 때문에 강력한 네트워크 성능이 필요합니다. 표준 웹 앱과 달리 AI 워크로드는 테라바이트 단위의 데이터를 처리하므로 머신러닝 모델 학습, 실시간 비디오 분석, 복잡한 시뮬레이션과 같은 작업에는 확장 가능한 대역폭이 매우 중요합니다. 적절한 대역폭이 없으면 학습 시간이 길어지고 실시간 프로세스가 실패하며 리소스가 낭비됩니다.
이러한 요구 사항을 충족하려면 다음 사항에 집중하세요:
현재 대역폭 사용량을 평가하고, 점진적으로 업그레이드하고, 프로토콜을 최적화하는 것부터 시작하세요. 이렇게 하면 인프라가 비용과 성능의 균형을 유지하면서 증가하는 AI 수요를 처리할 수 있습니다. FDC 서버와 같은 공급업체는 AI 워크로드에 맞춘 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
AI 애플리케이션의 대역폭 요구 사항을 파악하는 것은 고유한 데이터 흐름 패턴을 관리할 수 있는 인프라를 구축하는 데 필수적입니다. 이러한 요구 사항은 기존 엔터프라이즈 시스템과 크게 다르며 특수한 아키텍처 접근 방식이 필요합니다. AI 워크로드를 구성하는 구체적인 데이터 처리량 요구 사항을 세분화해 보겠습니다.
AI 학습은 데이터 이동의 한계를 뛰어넘습니다. 여기에는 GPU 간의 빠른 동기화, 실시간 추론을 위한 고해상도 스트림 처리, 전처리 중 대량의 원시 데이터 배치 전송이 포함됩니다. 이러한 단계 중 어느 하나라도 조금만 지연되더라도 지연 시간이 눈에 띄게 증가하여 성능에 지장을 줄 수 있습니다.
AI 워크로드는 트래픽이 흐르는 방식이 기존 엔터프라이즈 네트워크와 다릅니다. 엔터프라이즈 시스템은 내부 시스템과 외부 네트워크 간의 트래픽(남북 트래픽)에 우선순위를 두는 경우가 많지만, AI 워크로드는 내부 또는 동서 트래픽을 많이 생성합니다. 분산 학습 설정에서는 매개변수 동기화나 중간 결과 공유 등 대부분의 통신이 컴퓨팅 노드 간에 이루어집니다. 이러한 지속적인 내부 데이터 교환은 외부 연결에 중점을 둔 네트워크 설계에 부담을 줄 수 있습니다. 대역폭을 효과적으로 확장하려면 이러한 지속적인 대용량 동서 트래픽 패턴을 처리할 수 있도록 아키텍처를 최적화해야 합니다.
AI 시스템은 특정 네트워킹 장애물에 직면합니다. 노드 간 저지연 고속 통신이 필요하지만 컴퓨팅 노드 수가 증가함에 따라 내부 트래픽이 기하급수적으로 증가합니다. 표준 혼잡 제어 프로토콜은 이러한 조건에서 종종 어려움을 겪으며 불필요한 오버헤드를 추가합니다. 또한 워크로드 강도의 급격한 변화는 네트워크 정체를 유발할 수 있으며, 멀티테넌트 환경에서는 리소스 할당이 특히 까다로워집니다. 이러한 문제를 해결하는 것은 원활하고 효율적인 AI 운영을 보장하는 데 매우 중요합니다.
이러한 전략은 AI 네트워크의 수요를 직접적으로 해결하여 인프라를 효율적으로 확장할 수 있도록 합니다.
AI 워크로드의 경우 고속 광 연결은 판도를 바꿀 수 있습니다. 대량의 데이터 전송을 처리하는 데 필요한 짧은 지연 시간과 일관된 처리량을 제공합니다. 방대한 데이터 세트의 이동이 필요한 최신 AI 작업에서는 초당 수백 기가비트 속도를 지원하는 광섬유 솔루션이 필수 불가결한 요소가 되었습니다. 광섬유 솔루션은 대규모 AI 훈련 환경에 필요한 지속적인 성능을 제공합니다.
광섬유 링크의 두드러진 장점 중 하나는 장거리에서도 높은 성능을 유지할 수 있다는 점입니다. 이는 여러 노드의 GPU가 그라데이션 업데이트와 모델 파라미터를 원활하게 교환해야 하는 분산 훈련 설정에 특히 중요합니다. 이러한 연결성은 여러 AI 워크로드가 동시에 실행되는 경우에도 원활한 운영을 보장합니다.
광 연결이 하드웨어 인프라의 백본을 형성하는 반면, 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 변동하는 AI 트래픽을 처리하는 데 필요한 유연성을 도입합니다. SDN은 대역폭을 실시간으로 조정하고 트래픽을 동적으로 조정하여 AI 학습 및 추론의 다양한 수요를 충족할 수 있습니다. 이러한 자동 리소스 재할당은 네트워크 정체를 방지하는 데 도움이 됩니다.
SDN은 로드 밸런싱과 네트워크 슬라이싱에도 탁월합니다. 부하 분산은 트래픽을 고르게 분산하여 핫스팟을 방지하고, 네트워크 슬라이싱은 특정 작업을 위한 전용 대역폭으로 격리된 세그먼트를 생성합니다. 예를 들어, 한 팀의 집중적인 교육 작업이 다른 팀의 실시간 추론 프로세스를 방해하지 않습니다. 이러한 세분화는 여러 프로젝트에서 원활한 운영을 보장합니다.
이러한 기능을 통해 더욱 스마트한 네트워크 관리를 위한 기반을 마련하여 AI가 스스로 성능을 더욱 최적화할 수 있습니다.
광 연결과 SDN을 기반으로 구축된 AI 기반 최적화는 실시간 분석을 통해 잠재적인 네트워크 병목 현상을 예측하고 해결합니다. 머신 러닝(ML) 알고리즘은 트래픽 패턴을 분석하고 대역폭 수요를 예측하며 서비스 품질(QoS) 정책을 조정하여 학습 중 그라데이션 업데이트와 같이 지연 시간에 민감한 중요 작업의 우선순위를 정합니다.
예를 들어 ML은 특정 트레이닝 단계에서 반복되는 트래픽 급증을 식별하고 그에 따라 대역폭을 사전 할당할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 기존의 사후 대응적 네트워크 관리와 관련된 지연을 제거합니다. 적응형 QoS 정책은 덜 중요한 데이터 전송보다 긴급한 데이터 전송의 우선순위를 지정하여 성능을 더욱 향상시킵니다.
AI 기반 모니터링은 이상 징후를 발견하는 데도 중요한 역할을 합니다. 비정상적인 트래픽 패턴이나 혼잡의 초기 징후를 감지하여 사소한 문제가 큰 장애로 확대되기 전에 네트워크 관리자에게 경고할 수 있습니다.
전 세계적으로 AI를 운영하는 조직의 경우, ML 기반의 지능형 라우팅 최적화를 통해 최적의 네트워크 경로를 선택할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 현재 상태, 지연 시간 요구 사항, 여러 지역의 가용 대역폭을 고려하여 워크로드가 처리되는 위치나 데이터가 저장되는 위치에 관계없이 최고의 성능을 보장합니다.
AI 애플리케이션이 성능 병목현상에 부딪히지 않고 원활하게 성장할 수 있도록 하려면 올바른 인프라를 선택하는 것이 중요합니다. AI 워크로드에는 대량의 데이터 전송을 처리하고 지연 시간을 낮게 유지하며 대역폭 제한에 부딪히지 않고 필요에 따라 확장할 수 있는 시스템이 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 몇 가지 주요 인프라 옵션을 살펴보세요.
무제한 대역폭은 데이터 전송에 대한 제한을 없애주며, 이는 AI 워크로드의 판도를 바꿀 수 있습니다. AI 학습에 스토리지 시스템, 컴퓨팅 노드, 외부 데이터 세트 간에 테라바이트 단위의 데이터를 이동해야 하는 경우 기존의 계량형 연결은 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 무제한 전용 서버를 사용하면 갑작스러운 대역폭 요금에 대한 걱정 없이 AI 워크플로우를 간소화할 수 있습니다.
이 설정은 특히 분산 훈련에 유용합니다. 여러 GPU 노드가 그라데이션 업데이트와 모델 파라미터를 지속적으로 교환하는 경우, 무제한 대역폭은 이러한 고빈도, 대용량 데이터 전송이 스로틀링 없이 원활하게 이루어지도록 보장합니다. 이는 AI 학습에 요구되는 속도와 효율성을 유지하는 데 매우 중요합니다.
사용자 지정 가능한 서버 구성은 인프라를 특정 워크로드 요구 사항에 맞게 조정할 수 있어 한 단계 더 나아갑니다. 데이터 세트 전처리를 위한 추가 스토리지, 인메모리 분석을 위한 고용량 메모리 설정, 멀티노드 학습 클러스터를 위한 전문 네트워킹 등, 전용 서버는 작업을 효율적으로 완료할 수 있도록 맞춤 설정할 수 있습니다.
인프라는 서버뿐만 아니라 서버의 위치도 중요합니다. 전략적인 데이터 센터 배치는 특히 지연 시간에 민감한 작업의 경우 AI 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 코로케이션 서비스는 여러 개의 대용량 네트워크 연결을 갖춘 통신사 중립적인 시설에 대한 액세스를 제공하여 AI 시스템과 최종 사용자 또는 데이터 소스 간의 홉을 최소화합니다.
이러한 근접성은 IoT 디바이스의 스트리밍 데이터, 금융 거래 또는 실시간 사용자 상호 작용과 같은 실시간 처리에 매우 중요합니다. 주요 인터넷 교환 지점 근처의 코로케이션 시설은 멀리 떨어진 클라우드 리전에 비해 지연 시간을 줄여 더 나은 성능과 원활한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
또한 코로케이션 센터는 고밀도 GPU 클러스터와 에너지 집약적인 AI 트레이닝 시스템을 처리할 수 있는 장비를 갖추고 있습니다. 랙당 최대 22kW에 이르는 전력 밀도를 갖춘 이러한 시설은 최적의 환경 조건을 유지하면서 AI의 까다로운 하드웨어 요구 사항을 지원할 수 있습니다.
강력한 네트워크 백본은 확장 가능한 AI 인프라를 위한 또 다른 필수 요소입니다. 프리미엄 IP 트랜짓 서비스는 지연 시간, 패킷 손실, 가동 시간과 같은 중요한 지표를 해결하는 서비스 수준 협약을 통해 AI 애플리케이션에 필요한 안정적인 연결성을 제공합니다. 이러한 보증을 통해 네트워크가 프로덕션 수준의 요구 사항을 충족할 수 있도록 보장합니다.
멀티 기가비트 전송 옵션(예: 10Gbps, 100Gbps 또는 400Gbps 연결)은 대규모 데이터 세트를 수집하거나 여러 지역에 걸쳐 수백만 건의 요청을 처리하는 분산 추론 시스템을 지원해야 하는 AI 워크로드에 이상적입니다.
글로벌 CDN(콘텐츠 전송 네트워크) 통합은 자주 액세스하는 데이터를 최종 사용자와 가까운 곳에 캐싱하여 효율성을 한 층 더 높여줍니다. 이를 통해 중앙 인프라에 대한 수요가 줄어들고 응답 시간이 개선되어 전 세계 사용자에게 더 빠르고 원활한 경험을 제공할 수 있습니다.
IP 트랜짓과 CDN 서비스를 결합함으로써 기업은 하이브리드 AI 배포를 위한 강력한 기반을 구축할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 비용 효율적인 환경에서 트레이닝 워크로드를 실행하는 동시에 최적의 성능을 위해 추론 시스템을 사용자 가까이에 유지할 수 있습니다.
FDC 서버는 대역폭 집약적인 AI 애플리케이션의 요구 사항을 충족하기 위해 무제한 전용 서버, GPU 서버, 코로케이션 서비스, IP 전송 및 CDN 옵션을 제공하는 확장 가능한 솔루션을 모두 제공합니다.
대역폭을 확장하려면 신중하고 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 2024년에 북미 기업의 거의 절반(47%)이 제너레이티브 AI가 연결 전략에 상당한 영향을 미쳤다고 답했습니다.
확장하기 전에 현재 대역폭이 어떻게 사용되고 있는지 파악하는 것이 중요합니다. 서버 간(동서) 트래픽과 외부(남북) 트래픽을 모두 모니터링하는 것부터 시작하세요. 이러한 인사이트를 통해 네트워크에 부담을 주는 데이터 전송이 갑자기 급증하는 AI 워크로드 버스트를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
머신 러닝 훈련, 딥 러닝 모델, 실시간 추론, 데이터 전처리 등 다양한 AI 워크로드에는 고유한 대역폭 요구 사항이 있습니다. 예를 들어, 학습 작업에는 대용량 데이터 전송과 잦은 체크포인트가 필요한 반면, 추론 워크로드에는 안정적이고 낮은 용량의 연결이 필요합니다.
대역폭 사용량은 그 어느 때보다 빠르게 증가하고 있습니다. 과거에는 연평균 20~30%의 증가율을 보였지만, AI의 등장으로 데이터 이동이 증가함에 따라 연간 40%에 가까운 증가율을 보일 것으로 예상됩니다. IBM의 2023년 조사에 따르면 기업에서는 평균적으로 매년 약 2.5엑사바이트의 데이터를 생성하는 것으로 나타났습니다. AI 애플리케이션에서 생성되고 처리되는 데이터를 계산하는 것은 향후 대역폭 수요를 예측하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
대역폭을 효과적으로 확장하는 것은 단계적인 과정입니다. 학습 데이터가 흐르는 GPU 클러스터와 스토리지 시스템 간의 연결과 같이 가장 시급한 병목 현상을 해결하는 것부터 시작하세요.
모듈식 업그레이드는 전체 네트워크를 점검하지 않고도 개선 사항을 테스트할 수 있는 현명한 방법입니다. 예를 들어, 가장 많은 AI 트래픽을 처리하는 네트워크 스위치를 업그레이드하면 눈에 띄는 영향을 미칠 수 있습니다. 25Gbps, 40Gbps 또는 100Gbps 연결을 지원하는 최신 스위치는 컴퓨팅 노드 간의 데이터 흐름을 크게 개선할 수 있습니다.
또 다른 옵션은 대역폭을 가장 많이 사용하는 AI 모델을 지원하는 연결에 먼저 집중하여 단계적으로 고속 광 링크를 도입하는 것입니다. 특히 복잡한 딥 러닝 모델은 학습과 추론 모두에 더 높은 대역폭이 필요하므로 우선 순위가 높습니다.
흥미롭게도 고위 IT 리더의 69%는 현재 네트워크 인프라가 제너레이티브 AI를 완벽하게 지원할 수 없다고 생각합니다. 이는 특정 AI 이니셔티브에 맞춘 단계적 업그레이드 계획의 중요성을 강조합니다. 머신 러닝 트레이닝 용량을 확장하든 실시간 추론 애플리케이션을 활성화하든, 확장 가능한 네트워크를 설계하면 처음부터 다시 시작하지 않고도 성장을 처리할 수 있습니다.
필요한 하드웨어 업그레이드가 완료되면 이제 성능을 극대화하기 위해 네트워크 프로토콜을 미세 조정해야 할 때입니다.
네트워크 구성을 최적화하면 즉각적인 하드웨어 업그레이드 없이도 상당한 성능 향상을 가져올 수 있습니다. 특히 AI 워크로드는 지연 시간을 줄이고 처리량을 개선하는 프로토콜 조정의 이점을 누릴 수 있습니다.
여러 AI 애플리케이션이 대역폭을 두고 경쟁할 때는 트래픽 우선순위 지정이 중요합니다. 서비스 품질(QoS) 정책을 통해 시간에 민감한 추론 요청에 우선순위를 부여하고, 덜 바쁜 시간에는 학습 워크로드가 사용 가능한 대역폭을 사용하도록 하여 원활한 운영을 유지할 수 있습니다.
라우팅 경로도 중요한 역할을 합니다. 홉 수를 줄이고 데이터 스토리지와 컴퓨팅을 코로케이션하면 데이터 이동을 간소화할 수 있습니다. 예를 들어, 트레이닝 데이터가 특정 스토리지 시스템에 있는 경우 컴퓨팅 리소스가 해당 스토리지에 직접 고속으로 연결되도록 하세요.
여러 네트워크 경로에 걸쳐 부하를 분산하는 것도 효과적인 전략 중 하나입니다. AI 학습은 종종 GPU 또는 서버에서 병렬 처리를 포함하므로 트래픽을 분산하면 단일 연결이 초크 포인트가 되는 것을 방지할 수 있습니다.
또한 TCP 창 크기, 버퍼링 및 인터페이스 구성과 같은 설정을 미세 조정하여 버스트 전송을 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 AI 기반 네트워크 최적화 도구는 실시간 워크로드 패턴에 따라 라우팅과 리소스 할당을 동적으로 조정할 수 있습니다.
이러한 프로토콜 개선은 하드웨어 업그레이드를 보완하여 확장 가능한 성능을 위한 기반을 마련합니다.
FDC 서버는 이러한 전략에 부합하는 인프라 솔루션을 제공하여 10Gbps에서 400Gbps에 이르는 유연한 IP 전송 옵션을 제공합니다. 글로벌 네트워크는 AI 워크로드나 데이터 소스가 어디에 있든 최적화된 라우팅 경로를 보장합니다.
AI를 위한 대역폭 확장은 성능과 비용, 미래 성장에 대비하는 것 사이에서 최적의 지점을 찾는 것입니다. 오늘 내리는 선택이 내일의 AI 시스템 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.
연결 솔루션의 경우 각 옵션마다 고유한 장점과 장단점이 있습니다. 적합한 솔루션을 선택하는 것은 AI 워크로드, 예산, 장기적인 목표에 따라 달라집니다.
이러한 각 옵션은 AI의 증가하는 데이터 수요를 충족할 수 있는 경로를 제공합니다. 예를 들어, 광 연결은 여러 AI 모델을 훈련하거나 대규모 데이터 세트를 처리하는 등 대역폭을 많이 사용하는 작업에 탁월한 성능을 제공합니다. 초기 비용은 가파르지만 사용량이 증가함에 따라 기가바이트당 비용이 감소하므로 데이터 처리량이 많이 필요한 조직에 현명한 선택이 될 수 있습니다.
반면, 무제한 대역폭은 머신 러닝 학습과 같이 데이터 전송 패턴을 예측할 수 없는 워크로드에 이상적입니다. 이 옵션은 사용량이 많을 때에도 초과 요금에 대한 걱정 없이 일관된 성능을 보장합니다.
비용과 성능 사이에서 균형을 찾고 있다면 코로케이션 서비스가 중간 지점을 제공합니다. 전문적으로 관리되는 데이터 센터를 이용하면 자체 시설을 구축하는 비용 없이도 고속 연결과 안정적인 인프라를 이용할 수 있습니다.
연결 솔루션을 선택한 후에는 비용과 에너지 소비를 관리하는 것이 다음 우선순위가 됩니다. AI 워크로드는 리소스 집약적이기 때문에 현명한 전략이 필수적입니다.
점진적으로 확장하는 것부터 시작하세요. 지금 필요한 용량부터 시작하여 요구 사항이 증가함에 따라 확장하세요. 이렇게 하면 사용하지 않는 리소스에 대해 과다한 비용을 지불하는 것을 방지할 수 있습니다. 또한 에너지 효율이 높은 최신 네트워킹 장비에 투자하면 구형 하드웨어에 비해 전기 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
인프라를 배치하는 위치도 중요합니다. 데이터 소스와 가까운 곳에 컴퓨팅 리소스를 배치하면 지연 시간과 장거리 데이터 전송 비용을 모두 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 훈련 데이터가 특정 지역에 집중되어 있는 경우 인프라를 가까운 곳에 코로케이션하면 값비싼 대역폭 사용량을 최소화할 수 있습니다.
유연성은 또 다른 핵심 요소입니다. AI 프로젝트는 워크로드, 모델 학습 주기, 배포 단계에 따라 대역폭 요구량이 변동하는 경우가 많습니다. 유연한 계약을 통해 필요에 따라 용량을 조정할 수 있으므로 위약금을 물거나 경직된 계약에 얽매이지 않아도 됩니다. FDC 서버와 같은 공급업체는 10Gbps에서 400Gbps에 이르는 확장 가능한 IP 전송 옵션을 제공하므로 기업은 장기 고정 요금제에 약정하지 않고도 변화하는 수요에 적응할 수 있습니다.
미래의 AI 수요에 대비하는 것은 현재의 요구 사항을 충족하는 것만큼이나 중요합니다. AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며 인프라도 이에 발맞춰 진화해야 합니다.
AI 모델이 더욱 복잡해짐에 따라 대역폭 요구 사항도 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델은 불과 몇 년 만에 수십억 개에서 수조 개의 매개변수로 확장되었습니다. 이러한 추세는 미래의 AI 시스템이 훨씬 더 많은 데이터 처리량을 요구할 것임을 시사합니다.
텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 동시에 처리하는 새로운 멀티 모달 AI 애플리케이션이 등장하면서 대역폭 요구량은 더욱 증가할 것입니다. 이러한 시스템은 다양한 형식의 데이터를 실시간으로 처리해야 하므로 기존 네트워크 계획에 어려움을 겪을 수 있습니다.
엣지 AI는 고려해야 할 또 다른 요소입니다. 엣지 배포는 일부 처리를 데이터 소스에 더 가깝게 이동함으로써 모델 동기화, 업데이트, 연합 학습과 같은 작업에 대한 새로운 대역폭 수요를 창출합니다. 인프라는 중앙 집중식 학습과 분산 추론을 모두 원활하게 지원해야 합니다.
이에 대비하려면 확장 가능한 네트워크 설계에 집중하세요. 모듈식 아키텍처를 사용하면 운영 중단 없이 연결을 추가하거나 특정 세그먼트를 업그레이드하여 용량을 쉽게 확장할 수 있습니다. 대역폭 업그레이드를 기술 교체 주기에 맞춰 조정하면 네트워크와 컴퓨팅 시스템 간의 호환성을 보장하여 투자 수익을 극대화할 수 있습니다.
또한 대역폭 모니터링 및 분석 도구는 사용량 추세에 대한 귀중한 인사이트를 제공하여 향후 요구 사항을 예측하고 최적화할 영역을 파악할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 비용을 억제할 뿐만 아니라 인프라가 다음 AI 발전의 물결에 대비할 수 있도록 보장합니다.
AI를 위한 대역폭을 확장하려면 AI 워크로드의 고유한 요구 사항을 충족할 수 있는 신중한 인프라가 필요합니다. 기존 애플리케이션과 달리 AI는 높은 데이터 처리량과 지능적인 네트워크 설계에 의존하므로 신중한 데이터 중심 접근 방식이 필수적입니다.
업그레이드하기 전에 현재 사용 패턴을 평가하여 병목 현상을 파악하는 것부터 시작하세요. 구체적인 요구 사항을 파악하지 않고 비용이 많이 드는 업그레이드에 뛰어들면 리소스 낭비로 이어질 수 있습니다. 대신 고속 모델 훈련, 실시간 추론, 대규모 데이터 세트 이동 등 AI 워크로드의 요구사항에 맞춰 네트워크 개선 사항을 조정하세요.
워크로드 요구 사항에 맞는 인프라 및 연결 옵션을 선택하세요. 예를 들어, 코로케이션 서비스는 자체 데이터센터를 관리할 필요 없이 최고 수준의 인프라에 액세스할 수 있어 비용과 성능 간의 균형을 맞출 수 있습니다.
점진적인 업그레이드는 필요에 따라 시스템을 확장하면서 비용을 관리하는 현명한 방법입니다. 이러한 단계별 접근 방식은 리소스 낭비를 방지하고 수요 증가에 따라 네트워크의 효율성을 유지할 수 있습니다.
데이터 센터를 전략적으로 배치하는 것도 지연 시간과 전송 비용을 줄이는 데 큰 역할을 할 수 있습니다. 컴퓨팅 리소스와 데이터 소스를 코로케이션하면 AI 애플리케이션에서 증가하는 엣지 컴퓨팅과 실시간 처리의 필요성을 해결할 수 있습니다.
인프라를 계획할 때는 유연성이 중요합니다. AI 기술은 빠르게 변화하며, 오늘 효과가 있는 것이 내일은 효과가 없을 수도 있습니다. 필요에 따라 확장 또는 축소할 수 있는 솔루션을 선택해 오래된 시스템을 고집할 수 있는 장기 약정을 피하세요. FDC 서버와 같은 공급업체는 진화하는 AI의 대역폭 요구 사항을 충족하도록 설계된 확장 가능한 옵션을 제공합니다.
마지막으로, 지속적인 개선에 집중하여 AI 인프라가 미래에 대비할 수 있도록 하세요.
소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 중앙 집중식 제어 및 자동화를 제공하여 AI 워크로드의 운영 방식을 개선합니다. 이 설정은 더 스마트한 트래픽 관리를 가능하게 하고 네트워크가 더 효율적으로 운영되도록 돕습니다. SDN은 데이터 흐름을 즉각적으로 조정함으로써 지연을 최소화하고 병목 현상을 방지하는데, 이 두 가지 요소는 AI 애플리케이션에 필요한 방대한 양의 데이터를 관리하는 데 매우 중요한 요소입니다.
또한 AI를 통합한 SDN 시스템은 변화하는 네트워크 요구사항에 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 즉, 리소스를 보다 효과적으로 할당하여 안정적인 성능을 보장합니다. 이는 머신 러닝과 AI 프로세스의 까다로운 특성에 매우 적합합니다.
AI 애플리케이션을 위해 무제한 대역폭과 계량형 대역폭 중에서 선택할 때는 데이터 전송 요구 사항과 예산을 모두 고려해야 합니다.
무제한 대역폭은 대규모 데이터 세트 처리 또는 지속적인 데이터 스트림 관리와 같이 데이터 사용량이 많은 AI 작업에 가장 적합합니다. 무제한 요금제를 사용하면 추가 요금 걱정 없이 무제한 데이터를 전송할 수 있으므로 예측할 수 없거나 매우 까다로운 워크로드에 적합한 유연한 옵션입니다.
반대로, 계량형 대역폭은 데이터 수요가 꾸준하고 적은 프로젝트에 더 비용 효율적인 선택입니다. 실제 사용량을 기준으로 요금이 부과되므로 데이터 전송량이 예측 가능하고 일정한 워크로드에 이상적입니다.
고성능이 필요하고 변동이 심한 데이터 부하를 처리해야 하는 AI 애플리케이션의 경우, 집중적인 작업을 원활하게 관리할 수 있는 무제한 대역폭이 더 나은 옵션으로 돋보이는 경우가 많습니다.
AI 애플리케이션을 위해 대역폭을 효과적으로 확장하여 고유한 데이터 전송 수요를 해결하고 네트워크 성능을 최적화하는 방법을 알아보세요.
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