2028년까지 AI 지출이 6,320억 달러에 이를 것으로 예상되는 가운데, 현재의 클라우드 플랫폼이 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 가진 AI 애플리케이션을 관리하고 배포할 준비가 되어 있는가라는 중요한 질문이 제기되고 있습니다.
포레스터 컨설팅의 연구, 분산 클라우드: Akamai가 의뢰한 '분산 클라우드: 엣지로의 AI 도입 '에서 클라우드 전략 의사결정권자에게 클라우드 컴퓨팅의 현재 상태에 대한 의견을 물었습니다.
주요 테마가 공개되었습니다:
- 레거시 클라우드 플랫폼에 의존하는 개발자는 애플리케이션을 확장하고 관리하기 어려운 비용, 성능 및 지연 시간 문제를 겪고 있습니다.
- 엣지 컴퓨팅은 리소스를 사용자에게 물리적으로 더 가까이 이동시켜 성능을 향상시키는 덕분에 인기가 높아지고 있지만, 이 역시 복잡성이 존재합니다.
- 개발자들이 향상된 성능, 짧은 지연 시간, 확장 유연성을 경험하면서 분산 클라우드 솔루션의 사용이 증가하고 있습니다.
이 연구에 따르면 AI 애플리케이션 개발자가 클라우드 솔루션을 사용하는 방식이 변화하고 있으며, 사용자 경험과 실시간 성능을 개선하고 AI 애플리케이션의 개인화를 더 쉽게 달성할 수 있는 분산 및 엣지 기술에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 실제로 응답자의 76%는 분산형 클라우드 솔루션이 조직의 목표를 달성하는 데 중요하다고 답했습니다.
주요 조사 결과의 요약을 보려면 지금 바로 보고서 전문을 읽어보거나 다운로드하세요.
레거시 클라우드 플랫폼의 문제점
오늘날 중앙 집중식 레거시 클라우드 플랫폼은 여전히 널리 사용되고 있지만, 개발자들은 이러한 플랫폼으로 인해 개발자가 애플리케이션에 실시간 데이터 기반 의사 결정을 내리는 것이 더 어렵다는 공통적인 문제에 직면하고 있습니다.
오늘날 애플리케이션 개발이 실시간 데이터 집약적인 전송에 의존하는 상황에서 중앙 집중식 클라우드 아키텍처는 오늘날 개발자가 필요로 하는 것을 충족하지 못하고 있습니다.
설문조사에서 응답자들이 직면한 가장 큰 문제는 다음과 같습니다:
- 추가 스토리지 및 처리 능력 비용(60%)
- 높은 지연 시간으로 인한 처리 지연(56%)
- 성능 및 지연 시간 제한(48%)
- 보안 문제(48%)
- 수요에 맞게 컴퓨팅을 확장하기 어려움(45%)
개발자들이 점점 더 많이 선택하는 솔루션은 엣지 컴퓨팅과 분산 클라우드 솔루션의 사용입니다.
엣지 AI는 미래인가?
향후 몇 년 동안 AI 컴퓨팅이 코어 클라우드 컴퓨팅을 통한 트레이닝에서 추론으로 전환될 것으로 예상되는 가운데, 엣지 컴퓨팅이 중심이 될 것으로 전망됩니다. 그 결과 AI 기반의 차세대 실시간 개인화 애플리케이션을 구동하고 지연 시간이 짧고 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 표준으로 만드는 데 도움이 될 것입니다.
"컴퓨팅을 최종 사용자에게 더 가까이 는 차세대 디지털 혁신의 물결에 필수적이며 실시간데이터 집약적인 글로벌 애플리케이션 개발 및 제공을 위해서는 최종사용자에게 더가까이 다가가는 것이 필수적입니다."
AI가 추론으로 전환됨에 따라 지연 시간, 대역폭 사용량, 높은 비용과 같은 컴퓨팅 문제는 장기적인 해결책이 필요합니다. 개발자 커뮤니티에서는 엣지 애플리케이션으로 전환하면 이러한 성능 및 지연 시간 문제를 줄이는 데 도움이 될 것이라는 데 의견이 모아지고 있습니다.
문제는 무엇일까요? 엣지 컴퓨팅에는 성능 외적인 한계도 있습니다. 설문조사 응답자들은 규정 준수 및 규제 책임이 가장 큰 우려 사항이며, 그다음으로 공급업체 종속의 한계와 인재 채용 및 유지라는 광범위한 문제가 있다고 강조했습니다.
개발자들이 분산형 클라우드 솔루션으로 전환하는 이유
엣지 컴퓨팅으로의 전환은 올바른 방향으로 나아가고 있지만, 운영 및 비즈니스의 복잡성으로 인해 개발자가 엣지에 의존하는 것에 만족할 수 있을까요?
또 다른 솔루션인 분산 클라우드 아키텍처는 엣지 컴퓨팅의 이점을 제공하는 동시에 AI 애플리케이션 관리의 실질적인 측면을 보다 쉽고 유연하게 만들어 줍니다.
분산 클라우드에는 온프레미스 위치, 프라이빗 클라우드, 타사 데이터 센터, 코로케이션 등 다양한 데이터 솔루션이 포함될 수 있습니다. 이러한 모든 솔루션은 중앙 컨트롤 플레인에서 관리되므로 데이터의 위치를 더욱 효과적으로 제어할 수 있습니다.
개발자가 분산형 클라우드 서비스를 사용하는 이유
- 지연 시간 단축 및 애플리케이션 응답성 향상
- 단일 콘솔을 통한 가시성 향상
- 새로운 데이터센터 구축 비용 없이 확장성 향상
- 한 위치가 오프라인 상태가 될 경우 안정성 및 백업 서비스 향상
분산 클라우드: 분산 클라우드: 엣지로의 AI 도입 보고서( )에 따르면 제한이 없는 것은 아니지만, 분산 클라우드 플랫폼의 사용은 오늘날 조직의 최우선 순위와 밀접하게 연관되어 있는 것으로 나타났습니다.
- 77%는 AI를 통해 혁신을 촉진하거나 혁신하기를 원합니다.
- 69%는 디지털 경험을 현대화하기를 원합니다.
- 65%는 데이터 관리 및 의사 결정 개선을 꼽았습니다.
- 62%는 개인화된 경험을 우선시합니다.
- 58%가 보안 강화를 강조
이미 많은 조직에서 분산 아키텍처를 지원하고 있으며, 설문조사 응답자의 88%가 이미 여러 위치에서 6개 이상의 워크로드를 실행하고 있다고 답했습니다.
더 많은 인사이트 알아보기
AI 기반 애플리케이션의 미래는 고도로 개인화된 경험과 실시간 결과 및 데이터 처리로 나아가는 것입니다. 이를 실현하려면 관리와 배포를 원활하게 하는 동시에 뛰어난 최종 사용자 경험을 보장하는 데이터 솔루션이 필요합니다.
사용자에게는 경쟁력 있는 애플리케이션을, 팀에게는 효율적인 애플리케이션을 제공하려면 분산 클라우드가 확실한 선택입니다.
보고서 전문을 읽고 다양한 산업 분야의 개발자가 오늘날 애플리케이션 개발에 어떻게 접근하고 있는지 자세히 알아보세요.
* Akamai가 의뢰한 이 Forrester 컨설팅 연구에서는 리테일, 미디어, 통신 업계의 북미 지역 클라우드 전략 의사 결정권자 163명을 대상으로 클라우드 컴퓨팅의 현재 상태에 대한 의견을 물었습니다.
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