쿠버네티스는 생성적 AI를 위한 최고의 플랫폼으로 계속해서 발전하고 있으며, 컨테이너화를 위한 기반을 제공하고 AI 모델, 데이터 처리 파이프라인 및 기타 서비스를 효율적으로 관리하고 확장할 수 있도록 보장합니다. 이를 통해 컴퓨팅 리소스를 동적으로 할당하여 최적의 성능과 리소스 활용을 보장합니다. 클라우드 기반 Kubernetes는 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서 AI 워크로드를 원활하게 배포할 수 있도록 해줍니다. 쿠버네티스를 중심으로 한 활발한 생태계는 AI 혁신과 도입을 가속화하는 데 강력한 원동력임이 입증되고 있습니다. 업계 리더, 오픈소스 프로젝트, 클라우드 공급업체 간의 협업으로 AI 기술의 획기적인 발전이 촉진되고 있습니다. 

API는 AI 아키텍처의 핵심으로, 다양한 구성 요소와 서비스가 서로 통신할 수 있도록 합니다. API는 AI 애플리케이션의 다양한 부분이 데이터와 지침을 교환할 수 있는 연결 조직을 제공합니다. 예를 들어, AI 모델은 API를 활용하여 클라우드 기반 저장 서비스에 데이터를 요청하거나, 의사 결정을 위해 다른 구성 요소로 예측을 전송할 수 있습니다. 또한 OpenAI 플러그인은 API를 활용하여 ChatGPT가 개발자가 정의한 API와 상호 작용할 수 있도록 하여 ChatGPT의 기능을 더욱 향상시킵니다. 

기존 데이터 센터는 종종 고급 AI 워크로드의 까다로운 요구 사항을 처리하는 데 어려움을 겪으며, 이로 인해 현대 디지털 환경에 대한 용량과 적합성에 대한 우려가 제기됩니다. AI 모델 훈련과 미세 조정으로 생성된 방대한 양의 데이터는 AI를 도입하는 기업에 "데이터 중력"을 심각한 우려 사항으로 제시합니다. 데이터 중력은 저장소의 데이터 볼륨이 증가하는 유용성과 함께 확장됨에 따라 나타납니다. 결국, 이 데이터를 복사하거나 이동하는 작업은 부담스럽고 비용이 많이 들게 됩니다. 결과적으로 데이터는 본질적으로 서비스, 애플리케이션 및 추가 데이터를 저장소로 끌어옵니다. 데이터 중력은 두 가지 방식으로 생성 AI에 영향을 미칩니다. 첫째, 훈련 및 생성을 위한 데이터의 가용성과 접근성이 제한됩니다. 동시에 생성적 AI 모델과 그 결과를 개선하고 향상시키기 위한 데이터의 필요성과 가치를 증폭시킵니다. 

멀티 클라우드 환경은 비공개이면서도 고도로 분산된 데이터를 보다 쉽게 활용할 수 있게 해주기 때문에 새로운 종류의 AI 기반 애플리케이션의 기반이 되었습니다. 멀티 클라우드 환경은 AI 애플리케이션이 다양한 클라우드 공급자의 최고 리소스를 활용할 수 있도록 하여 아키텍처의 유연성과 탄력성을 더욱 향상시킵니다. 멀티 클라우드는 클라우드 공급업체에 대한 종속 위험을 낮추고 잠재적인 가동 중지로부터 보호하며 마이그레이션 기회를 제공합니다. Kubernetes는 API와 함께 이러한 멀티 클라우드 환경을 효율적으로 관리하고 조율하여 다양한 클라우드 플랫폼에서 AI 워크로드의 배포와 확장을 간소화할 수 있습니다. 

멀티 클라우드 방식은 유연성과 확장성을 제공하지만 데이터 일관성, 보안 및 규정 준수 측면에서 과제를 야기합니다. 조직에서는 워크로드와 데이터가 클라우드, 온프레미스 데이터 센터 또는 데이터 레이크 간에 안전하게 전송될 수 있도록 해야 합니다. 데이터 주권을 보장하려면 조직이 AI 대응 시간에 큰 영향을 주지 않으면서도 특정 산업 및 정부 규제 요구 사항을 충족해야 합니다. 멀티 클라우드 환경을 활용하면 글로벌 기업이 다양한 지리적 위치에서 클라우드 서비스에 액세스할 수 있으므로 규정 준수에도 도움이 됩니다. 각 AI 모델이 사용자 질의에 대한 올바른 추론을 실시간으로 제공하기 위해 방대한 데이터베이스에 액세스할 수 있도록 구축되었으며, 학습 데이터는 어디에나 있을 수 있다는 점을 고려하면 이 문제를 해결하는 것은 어려운 일입니다. 

이상적인 세상에서는 기업들이 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 네이티브 쿠버네티스 및 엣지 전반에 걸쳐 일관된 애플리케이션 및 보안 서비스를 확장하는 통합 솔루션을 통해 AI 워크로드와 관련된 엄격한 연결성, 보안 및 확장성 요구 사항을 충족해야 합니다. 

AI 워크로드는 필요한 데이터에 최대한 가깝게 배포되어야 하므로 워크로드가 여러 클라우드에 분산되는 경우가 많아 중앙에서 가시성과 제어를 유지하는 것이 어렵습니다. 이미 분산된 애플리케이션 환경에 생성형 AI 워크로드를 추가하면 기업의 위협 표면이 더욱 확장됩니다. 

AI가 이를 사용하는 애플리케이션에 엄청난 이점을 제공하지만, AI의 이점을 최대한 활용하려면 회사에서 AI 워크로드를 최적화하고 보안을 유지하는 데 필요한 조치를 취해야 한다는 점을 인정하는 것이 현명합니다. 이를 위해서는 AI 워크로드의 효율성을 높이는 것뿐만 아니라 복잡한 Kubernetes 환경의 관리, API의 원활하고 안전한 통합, 멀티 클라우드 네트워크의 효과적인 관리도 필요합니다.  

생성 AI와 기타 AI 툴킷은 사이버 범죄자들의 주요 공격 대상이 되고 있습니다. 사이버 범죄자들은 AI를 사용하여 개인 식별 정보(PII) 및 기타 기밀 데이터(영업 비밀이나 지적 재산(IP)을 노출시킬 가능성이 있는 교육 중 데이터 포함)에 액세스하기 위해 보다 새롭고 정교한 공격을 전개하는 경우가 많습니다. 보안 운영팀은 AI 및 ML 모델의 악의적 조작을 포함한 적대적 공격을 탐지하고 차단할 수 있어야 합니다. 현실과 구별하기 거의 불가능한 딥페이크를 만드는 것부터 랜섬웨어 공격을 확산시키는 정교한 피싱 이메일 캠페인을 시작하는 것까지, 사이버 범죄자들은 악의적인 이익을 위해 AI를 표적으로 삼고 활용하고 있습니다.  

AI 환경에서 또 다른 주요 보안 우려 사항은 섀도우 AI입니다. 섀도우 IT와 마찬가지로 섀도우 AI는 기업 거버넌스 외부에서 사용되는 AI 도구의 사용을 말합니다. 직원들이 기업을 보호하기 위해 도입한 정책과 프로세스를 무시하고 IT를 "돌아다닐" 때 섀도우 AI가 문제가 됩니다. 이는 일반적으로 직원들이 정책과 프로세스가 혁신을 늦추고 개발 및 생산성 향상을 위해 AI를 활용하는 것을 방해한다고 믿기 때문입니다. 조직 전체의 직원들이 생성적 AI를 폭발적으로 사용하고, 적절한 거버넌스가 부족하며, 종종 민감한 데이터를 사용하는 학습 모델이 결합되면서 섀도우 AI는 PII, 기업 IP 및 기타 민감한 회사 데이터의 노출에 상당한 위협이 됩니다. 조직에서는 Shadow AI의 위험으로부터 보호하기 위한 메커니즘을 구현해야 합니다.  

AI는 마법처럼 보일 수 있지만 그렇지 않습니다. 사실 그것은 다른 많은 것들과 마찬가지로 단지 강력한 현대적 애플리케이션일 뿐입니다. LLM은 자연어를 이해하고 대규모 데이터 모델이나 데이터 레이크에서 학습하여 ML을 활용하여 새로운 콘텐츠를 이해, 요약, 생성 및 예측하는 알고리즘입니다.  

빠르게 변화하는 이 환경에서 F5는 AI를 포함하고 사용하여 AI를 구동하고 방어하는 솔루션을 제공하여 AI로 AI를 구동하고 보호합니다. F5는 전체 분산 애플리케이션 환경으로 확장되는 업계 최고의 제공, 성능 및 보안 서비스를 제공합니다.  

창고나 회사 사무실에서 AI 워크로드를 실행하든 F5의 통합 솔루션은 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 네이티브 쿠버네티스 및 엣지 전반에 걸쳐 일관된 애플리케이션 및 보안 서비스를 확장하여 AI 복잡성을 줄이는 동시에 탁월한 확장성과 성능을 제공합니다. 이 새로운 현대적 애플리케이션 패러다임의 이점을 최대한 활용하기 위해 다양한 위치, 환경 및 클라우드에서 AI 애플리케이션의 다양한 요소를 안전하게 상호 연결합니다.  

F5는 데이터 센터에서 엣지까지 데이터에 가깝게 AI를 제공하는 유연성을 제공하여 정확성, 통찰력, 성능, 비용 효율성 및 보안을 극대화합니다.  

F5® Distributed Cloud Network Connect와 F5®Distributed Cloud App Connect를 사용하면 교육 모델을 프라이빗 클라우드나 데이터 센터에 배포하는 동시에 클라우드나 에지에 있는 데이터 소스에 대한 안전한 연결을 제공할 수 있습니다. 

F5® 분산 클라우드 서비스 포트폴리오의 일부인 Distributed Cloud Network Connect는 SaaS 기반 도구에서 온프레미스 데이터 센터와 에지 사이트를 포함한 모든 환경이나 클라우드 공급자에 걸쳐 3계층 연결을 제공합니다. 이 솔루션은 종단 간 가시성을 제공하고, 링크와 네트워크 서비스 프로비저닝을 자동화하며, 모든 사이트와 공급자에서 일관되고 의도 기반의 보안 정책을 생성할 수 있도록 합니다. 

F5® 분산형 클라우드 앱 스택은 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드에서 엣지 위치에 이르기까지 위치에 관계없이 균일한 프로덕션 등급 Kubernetes를 사용하여 AI 워크로드를 쉽게 배포, 관리 및 보호합니다. 고성능 가용성을 보장하는 내장 GPU 지원을 통해 로컬 에지에서 AI 모델을 지원합니다. 분산형 클라우드 앱 스택은 중앙 집중식 워크플로를 통해 여러 에지 사이트에서 앱과 보안을 제공함으로써 AI/LLM 추론 앱 배포를 간소화합니다. 

또한, Kubernetes를 위한 F5® NGINX® Connectivity Stack은 온프레미스와 클라우드에서 Kubernetes에서 실행되는 AI/ML 워크로드에 대해 빠르고 안정적이며 안전한 통신을 제공합니다. Kubernetes를 위한 NGINX Connectivity Stack은 수신 컨트롤러, 로드 밸런서, API 게이트웨이 기능을 포함한 단일 도구로, 복잡성과 운영 비용을 줄이는 동시에 대규모 가동 시간, 보호 및 가시성을 향상시킵니다. Kubernetes용 NGINX Connectivity Stack은 복잡성을 줄이고 가동 시간을 늘리고 실시간 가시성을 강화하는 동시에 고객 경험을 개선하는 도구와 통합 컬렉션을 통해 엣지에서 클라우드까지 AI 워크로드를 확장, 관찰, 관리 및 보호하는 데 도움이 됩니다. 

WAF, 봇, API 및 DDoS 보호를 단일 제어 지점에서 간소화하여 AI 워크로드의 매개체인 애플리케이션과 API 인터페이스를 보호하고 AI 모델 및 환경에 대한 적대적 공격에 적응할 수 있도록 SecOps를 강화합니다. 

하이브리드 및 멀티 클라우드 스택 전반의 모든 AI 워크로드에 대한 가시성을 확보하는 것은 독점 데이터를 위험에 빠뜨리는 문제 중에서도 섀도우 AI 사용을 해결하는 데 매우 중요합니다. 이미 분산된 앱 환경에 gen-AI 워크로드를 추가하면 논리적으로 엔터프라이즈 위협 표면이 확장되어 모델 서비스 거부(DoS) 공격, 교육 데이터 오염, API 악용의 기회가 생성됩니다.  

F5® 분산 클라우드 웹 앱 및 API 보호(WAAP)를 활용하여 데이터 모델을 안전하고 관리하여 지적 재산을 의도치 않은 사용으로부터 보호합니다. 일관되고 반복 가능한 보호, 글로벌 범위 및 시행을 위해 "클릭하여 활성화, 어디서나 실행" 보안 정책의 이점을 누리세요. 워크로드 보호를 위한 API 기반 접근 방식을 통해 네트워크, 보안 운영 및 개발자 간의 협업이 개선됩니다.  

분산 클라우드 WAAP를 사용하면 조직은 지속적인 비즈니스 혁신을 희생하지 않고도 효과적인 AI 워크로드 보안을 향한 경로를 간소화할 수 있습니다. 여기에는 관리 및 시행 기능을 결합하여 API의 런타임 분석 및 보호에 대한 포괄적인 접근 방식을 제공하는 것이 포함됩니다. 모든 API 엔드포인트와 애플리케이션 경로를 쉽고 효과적으로 모니터링하고, 알려지지 않았거나 섀도우 API를 발견하고 추적하며, 지속적인 검사와 스키마 적용을 통해 보안을 강화합니다. F5의 API 보안 솔루션은 AI 관련 상호작용을 지원하는 API를 보호하고, 무단 액세스, 데이터 침해, 남용 및 심각한 취약성과 관련된 위험을 완화합니다. 이를 통해 애플리케이션과 모든 중요한 AI 워크로드가 원활하고 안전하게 작동합니다. 

수천 개의 세계에서 가장 트래픽이 많은 애플리케이션과 AI 워크로드에 대한 공격자의 재조정 시도에 적응하는 플랫폼을 통해 LLM을 조작하려는 봇을 포함한 악의적인 봇으로부터 방어하세요. 장치와 행동 신호에 대한 탁월한 분석을 바탕으로 매우 효과적인 봇 보호 기능을 구현하여 자동화된 악성 봇 공격을 밝혀내고 완화합니다. 또한 F5의 분산 클라우드 네트워크 연결을 통해 전송 중에 데이터가 안전하게 보호되도록 하세요. F5를 통해 보편적 가시성, 동적 검색, AI 기반 통찰력 및 자동 수정 기능을 확보하세요. 

기본 인프라를 추상화하여 여러 환경에서 분산된 AI 워크로드를 자동으로 연결하여 복잡성을 제거하고 비즈니스 민첩성과 혁신을 극대화합니다. 

F5® 분산 클라우드 보안 멀티 클라우드 네트워크(MCN)는 AI 워크로드 관리 및 배포의 복잡성을 줄여줍니다.  기본 인프라에 대한 걱정 없이 클라우드, 멀티 클라우드, 엣지 등 환경 전반에 분산된 AI 워크로드를 자동으로 연결합니다. 워크로드 전반에서 데이터를 결합하고 연관시키는 데이터 분석을 통해 AI 이니셔티브의 가치를 최적화하세요. 어디에 있든 모든 애플리케이션이나 AI 워크로드에 대한 정책을 관리할 수 있는 중앙 제어 지점을 구축하세요. 

기업용 AI 애플리케이션을 실행하고 강력한 기업용 솔루션을 요구하는 고객은 F5의 분산 클라우드 보안 MCN의 이점을 활용하여 퍼블릭 및 하이브리드 배포, 네이티브 Kubernetes 및 엣지 사이트 전반에서 애플리케이션 보안 및 서비스를 확장하고자 할 것입니다.  

클라우드, 엣지 또는 F5 글로벌 네트워크에서 앱과 워크로드를 연결, 보호 및 관리하세요. 분산형 클라우드 앱 스택은 AI 교육 앱을 관리, 배포, 제공하는 방법을 간소화합니다. 몇 번의 간단한 클릭만으로 소프트웨어 및 OS 업데이트를 사이트에 적용할 수 있습니다. 

AI 작업 부하, 특히 생성 AI와 관련된 작업은 상당한 컴퓨팅 리소스를 요구합니다. F5의 애플리케이션 가속 솔루션은 GPU 리소스를 효율적으로 공유하는 것을 포함하여 AI 워크로드의 성능을 최적화하도록 맞춤화되어 있습니다.  F5는 효율성을 최적화하고, 지연 시간을 줄이고, 응답 시간을 개선하여 AI 예측 제공을 가속화하고, 원활한 사용자 경험을 보장하며, AI 기반 애플리케이션에서 실시간 의사 결정을 지원합니다. 

글로벌 영향력을 가진 조직의 경우 F5의 글로벌 트래픽 관리 솔루션은 AI 워크로드 배치를 최적화하고 데이터 주권을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 솔루션은 지리적으로 분산된 데이터 센터와 클라우드 지역에 AI 워크로드를 효율적으로 분산시켜 미션 크리티컬 AI 및 AI 기반 애플리케이션에 대한 높은 가용성과 중복성을 보장하는 동시에 성능을 향상시킵니다. 

F5는 AI와 ML의 힘을 활용하여 AI 워크로드의 성능과 보안에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 트래픽 패턴과 애플리케이션 동작을 지속적으로 모니터링하고 분석하면 조직은 워크로드 배치 및 리소스 할당에 대한 데이터 기반 의사 결정을 내려 AI 워크로드의 최적 성능을 보장할 수 있습니다. 

인공 지능은 생성적 AI가 주도하면서 현대 비즈니스와 삶의 모든 측면으로 계속해서 침투하고 있습니다. 이러한 발전을 뒷받침하기 위해 기업은 자사 인프라가 AI의 이점을 활용해 지연, 대기 시간 및 위험을 최소화할 수 있도록 해야 합니다. 조직들이 생성적 AI와 AI 워크로드를 포함한 AI의 복잡성을 탐색할 때, F5는 신뢰할 수 있는 파트너로 남아 있으며, 기업이 광범위한 생성적 AI 생태계에서 AI의 장점과 이점을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.

F5는 AI를 통해 AI를 강화하고 보호하며, 업계 최고의 성능과 전체 분산 애플리케이션 환경으로 확장되는 보안 서비스를 제공합니다. 창고나 회사 사무실에서 AI 워크로드를 실행하든 직원과 파트너에게 강력한 도구를 제공하여 새로운 통찰력을 얻고 새로운 효율성을 추진하세요. 광범위한 빅데이터 원격 측정을 기반으로 한 강력한 보안 조치를 통해 고객은 진화하는 AI 위험을 완화하기 위한 사전 대책을 확보할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 빠르게 진화하고 변혁적인 기술 환경 내에서의 과제와 기회에 잘 대비하는 동시에 혁신의 최전선을 유지하거나 도달할 수 있습니다.