F5와 AWS로 AI 앱을 구축, 보안 및 최적화하세요

AI 애플리케이션은 매우 복잡한 최신 앱입니다. Kubernetes는 추론 엔진, 데이터 소스, 머신 러닝 모델과 같은 여러 구성 요소로 구성되며, 이러한 구성 요소는 Kubernetes 아키텍처를 자주 사용하고 API를 통해 연결됩니다.

개발자들은 최신 앱을 만드는 데 능숙할 가능성이 높지만, 필요한 AI 모델은 문제가 될 수 있습니다. AI 모델을 구축하고 훈련하려면 모든 조직이 갖추고 있는 전문적인 기술이 필요한 경우가 많습니다. 이에 따라 클라우드 AI 개발자 서비스(CAIDS)에 대한 새로운 시장이 등장했습니다. 이러한 서비스를 통해 개발자는 API, SDK, 애플리케이션 등의 익숙한 수단을 통해 AI 모델을 사용하여 덜한 노력으로 지능을 내장할 수 있습니다.

AWS는 지능형 앱 개발을 간소화하기 위해 다양한 CAIDS 솔루션을 제공합니다. 여기에는 AI 모델을 구축하고 훈련하기 위한 서비스는 물론, 선택할 수 있는 사전 구축된 모델도 포함됩니다. 또한 AWS는 서버리스 컴퓨팅, 관리형 Kubernetes, 확장 가능한 컴퓨팅 성능에 대한 옵션을 통해 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 기본 인프라를 제공합니다. 이러한 서비스를 사용하면 개발자는 안정적인 인프라에 통합하여 AI 모델과 앱을 더 빠르게 구축할 수 있습니다.

이제 AI 기반 앱을 만드는 더 쉬운 방법이 생겼지만, 앱을 어떻게 보호할 수 있을까요?

AI 문제와 관련해 모델 보안은 비용에 이어 가장 중요한 문제입니다.² 앱은 AI 모델과 해당 중요 데이터에 접근할 수 있으므로 공격자의 표적이 될 수 있습니다. 모델 중독은 나쁜 출력을 초래하거나 성능을 저하시킬 수 있는 또 다른 우려 사항입니다. 위협 행위자만이 문제가 되는 것은 아닙니다. 실수로 데이터가 노출되는 것도 방지해야 합니다. 예를 들어, 사용자는 모델에 포함되길 원하지 않는 자신의 개인 식별 정보(PII)를 앱에 제공할 수 있습니다.

F5 보안 솔루션은 이러한 모든 시나리오로부터 AI 앱과 모델을 보호합니다. AWS 파트너로서 F5 솔루션은 AWS 환경뿐만 아니라 AI 앱이나 모델이 있는 다른 모든 곳에 쉽게 추가할 수 있습니다.

F5는 앱, AI 모델, 데이터 소스를 연결하는 API도 보호합니다. 이러한 연결을 보호하면 승인된 트래픽만 모델이나 데이터 소스에 액세스할 수 있으므로 데이터 유출 및 남용을 방지할 수 있습니다.

AI 앱이 예상대로 작동하는지 확인하려면 입력 및 출력을 모니터링하는 것도 필요합니다. 입력을 관찰하면 합법적인 사용자의 즉각적인 주입 공격이나 실수로 인한 PII 노출을 방지할 수 있습니다. 출력을 검토하면 AI 앱이 조직의 평판을 손상시킬 수 있는 편향적이거나 환각적인 응답을 제공하는 것을 방지할 수 있습니다.

AI 앱 성능과 비용의 균형을 맞추는 것은 까다롭습니다. 한편으로는 이러한 애플리케이션이 효과적으로 작동하려면 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하고, 다른 한편으로는 컴퓨팅 리소스와 관련된 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 사용자의 성능을 극대화하려면 앱을 사용자와 더 가깝게 배치해야 하며, 이는 인프라에 에지 사이트를 포함해야 한다는 것을 의미합니다.

AWS는 AI 워크로드를 지원하는 데 필요한 확장 가능한 인프라를 제공하는 반면, F5의 로드 밸런싱 솔루션은 지능형 트래픽 라우팅을 제공하여 대기 시간을 줄이고 응답 시간을 개선합니다. F5는 여러 클라우드나 엣지 사이트에 분산된 앱이나 마이크로서비스를 연결하여 보안을 희생하지 않고도 앱을 사용자에게 더 가깝게 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 경험이 향상될 뿐만 아니라 리소스가 효율적으로 사용되어 비용을 제어하는 ​​데 도움이 됩니다.

AI가 기업에서 점점 더 중요한 역할을 하게 되면서 비용을 관리하고, 위험을 완화하고, 뛰어난 성과를 제공하는 능력은 경쟁 우위를 유지하는 데 매우 중요해질 것입니다. F5와 AWS는 이러한 목표를 달성하는 데 필요한 필수 도구와 서비스를 제공하여 조직이 AI 투자의 이점을 충분히 실현할 수 있도록 지원합니다.

자세한 내용은 f5.com/aws 에서 확인하세요.