AI를 활용하는 많은 기업에게 딥시크의 부상은 주목과 전략적 평가가 필요한 변화의 신호입니다. 이 글에서는 딥시크의 등장 배경과 독특한 가치 제안, 그리고 산업 전반에 걸친 비즈니스에 미치는 영향에 대해 살펴봅니다.

딥시크가 AI 산업의 혁신인 이유는 무엇일가요?

딥시크의 접근 방식은 AI 개발의 근본적인 변화를 의미합니다. 대부분의 인기 있는 AI 모델은 비싸고 복잡한 엔비디아 칩을 사용하는 반면, 딥시크는 더 적은 수의 덜 정교한 칩을 사용해 딥시크-R1 모델을 학습시켜 훨씬 적은 비용으로 비슷한 성능을 제공합니다.

딥시크의 차별화 포인트는 다음과 같습니다:

1. 오픈소스 접근성: DeepSeek-R1의 오픈 소스 특성은 특히 스타트업과 중소기업(SME)의 판도를 바꿀 수 있는 요소입니다. 유연하고 사용자 지정 가능한 모델을 제공하는 DeepSeek는 AI 도입을 모색하는 기업의 진입 장벽을 낮춰줍니다.
2. 성능과 확장성: DeepSeek-R1은 시중에서 가장 진보된 LLM의 기능에 필적하는 제품입니다. 확장성을 통해 기업은 성능 저하 없이 고객 서비스 챗봇부터 동적 콘텐츠 제작에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 배포할 수 있습니다.
3. 전략적 현지화: 중국 시장에 초점을 맞추고 글로벌 입지를 넓혀가고 있으며 다른 AI 제공업체가 간과하는 현지화된 요구 사항을 충족합니다. 이러한 지역적 초점은 다양한 시장에서 활동하는 비즈니스에 대한 매력을 높여줍니다.

비즈니스 시사점

딥시크의 부상은 단순한 기술 혁신의 이야기를 넘어 비즈니스의 AI 사용 방식을 바꾸고 있습니다. 오픈 소스 솔루션에 집중하고 현지의 요구 사항에 적응하는 것은 새로운 기대치를 설정하고 기업이 AI 통합에 대해 다른 방식으로 생각하도록 장려합니다. 이러한 변화는 다양한 산업 분야의 비즈니스에 흥미로운 기회와 도전을 동시에 가져다줍니다.

비즈니스 기회

• 비용 효율적인 AI 통합: DeepSeek-R1의 오픈 소스 특성 덕분에 AI 도입을 모색하는 기업의 진입 장벽을 크게 낮출 수 있습니다. 이러한 AI의 민주화는 경쟁의 장을 넓히고 혁신을 촉진시키는 역할을 합니다.
• 향상된 커스터마이징: 많은 LLM이 커스터마이징을 허용하지만, DeepSeek-R1의 오픈 소스 프레임워크는 탁월한 유연성을 제공합니다. 비즈니스는 산업별 언어 처리 또는 규정 준수 요구 사항과 같은 특정 요구 사항을 충족하기 위해 모델을 완전히 수정할 수 있습니다. 이러한 수준의 적응성과 DeepSeek의 경제성이 결합되어 비용 효율적인 맞춤형 AI 솔루션을 찾는 스타트업과 중소기업에게 탁월한 선택이 될 것입니다.
• 경쟁 우위: 딥시크 기술의 얼리 어답터는 동적 고객 상호작용을 위한 실시간 자연어 처리(NLP), 글로벌 도달을 위한 향상된 다국어 기능, 사용자별 데이터를 기반으로 출력을 미세 조정하는 적응형 학습 알고리즘과 같은 고급 기능을 활용하여 전략적 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 도구는 효율성을 개선하고 고객 경험을 향상하며 운영 확장성을 간소화합니다.

도전 과제

• 파편화된 시장 탐색 딥시크의 부상은 이미 경쟁이 치열한 AI 환경에 복잡성을 더합니다. 기업은 옵션을 신중하게 평가하여 필요에 가장 적합한 솔루션을 선택해야 합니다.
• 데이터 개인정보 보호 고려 사항: 오픈 소스 모델은 투명성을 제공하지만, 특히 규제가 엄격한 지역에서는 기업이 데이터 보안 및 규정 준수 요구 사항을 숙지해야 합니다.
• 통합을 위한 노력: 새로운 AI 모델을 채택하려면 기존 워크플로와 인프라를 재구성해야 하는 경우가 많으며, 이는 리소스 집약적일 수 있습니다.

AI 업계는 어떻게 대응할까요?

딥시크의 시장 진출은 AI 업계의 기존 업체들이 이 새로운 경쟁자에 어떻게 적응할 것인가라는 중요한 질문을 촉발시켰습니다. OpenAI, Microsoft, Google과 같은 전통적인 업계 리더들은 지배력을 유지하기 위해 자체 혁신을 가속화할 것입니다. 이는 고급 AI 모델을 더 빠르게 배포하거나, 독점 기술에 대한 투자를 늘리거나, 경쟁력을 유지하기 위해 오픈 소스 전략을 채택하는 것을 의미할 수 있습니다.

한편, 오픈소스 모델의 인기가 높아지면서 대형 업체들은 비용을 낮추거나 기업의 접근성을 개선해야 한다는 압박을 받을 수도 있습니다. 스타트업 및 지역 AI 개발자와의 협업은 기업들이 제품을 다양화하고 현재 딥시크가 장악하고 있는 현지화된 시장을 공략하기 위해 집중할 수 있는 분야이기도 합니다.

AI에 의존하는 기업에게 변화의 속도는 민첩성을 유지하고 새로운 기회를 모색하는 것이 타협할 수 없는 과제임을 의미합니다. 투명성, 경제성, 지역적 적응에 대한 강조는 기업이 AI 솔루션에서 찾는 것을 재정의할 수 있으며, 이는 업계의 혁신과 성장을 위한 흥미로운 시기가 될 것입니다.

혁신적인 AI 솔루션 추진

딥시크의 영향력은 AI 산업이 여전히 역동적이고 예측하기 어렵다는 사실을 일깨워줍니다. 기업은 DeepSeek-R1과 같은 혁신적인 솔루션을 활용하여 새로운 가능성을 열고 점점 더 AI가 주도하는 세상에서 성공할 수 있습니다.

기업은 AI 환경이 진화함에 따라 이러한 역동적인 환경을 헤쳐나갈 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너가 필요합니다. Gcore는 귀사의 비즈니스가 경쟁력을 유지하고 더욱 발전할 수 있도록 혁신적인 AI 솔루션을 제공합니다. 확장 가능한 플랫폼의 AI 인프라와 원활한 배포 옵션을 통해 AI의 힘을 효과적이고 효율적으로 활용할 수 있습니다.

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정적 위협에서 스스로 진화하는 AI까지

기존의 위협은 미리 정의된 논리를 따릅니다. 예를 들어, 멀웨어는 데이터를 암호화하고, 피싱 사기는 획일적이고 잘 위장되지 않은 메시지를 배포하며, 무차별 암호 대입 공격은 비밀번호가 알아낼 때까지 계속 공격합니다. 바이러스 백신 프로그램과 방화벽과 같은 정적 방어는 이러한 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.

AI의 보편화로 인해 환경이 바뀌고 있습니다. AI는 복잡한 시스템에서 효율성, 혁신, 문제 해결을 주도하지만, 사이버 범죄에서도 문제가 되고 있습니다. 악의적인 공격자는 모든 상호 작용을 통해 더욱 지능적인 위협을 생성하는 도구로 사용합니다.

스스로 진화하는 AI는 배포 과정에서 지속적으로 방법을 개선하여 놀라운 정확도로 정적 방어를 우회하는 지능으로, 위험한 발전으로 부상했습니다. AI는 지속적으로 분석, 이동 및 재정비를 거칩니다. 실패할 때마다 알고리즘에 정보를 제공하여 예상치 못한 새로운 공격 벡터를 가능하게 합니다.

자가 학습 AI 위협의 작동 방식

스스로 진화하는 AI 공격은 머신 러닝 기능과 자동화를 결합하여 지속적으로 적응하는 전략을 사용하는 위협을 생성합니다. 다음은 단계별 프로세스입니다:

1. 공격 전 감시: 침입하기 전에 AI가 정찰을 수행하여 시스템 구성, 취약성, 능동적 방어에 대한 인텔리전스를 수집합니다. 그러나 스스로 진화하는 AI의 가장 큰 장점은 엄청난 양의 정보를 전례 없는 속도로 처리하여 사람보다 훨씬 짧은 시간안에 조직의 디지털 범위를 커버할 수 있다는 점입니다.
2. 초기 침투: 침입 방법에는 오래된 소프트웨어를 악용하거나, 취약한 자격 증명을 사용하거나, 그럴듯한 사회 공학 전술을 활용하는 것 등이 있습니다. AI는 자동으로 최적의 침해 전략을 선택하고 종종 동시에 프로브를 실행하여 취약점을 찾습니다.
3. 행동 수정: 이상 징후가 감지되면 AI 행동이 변경됩니다. 플래그가 지정된 작업은 암호화 통신 경로, 양성 프로세스의 교묘한 모방, 대체 취약점 검색 등 즉각적인 재정비를 거칩니다. 정적 방어는 이러한 지속적인 진화에는 효과가 없습니다.
4. 회피 및 탐지 방지 기술: 자가 학습 AI는 탐지 시스템을 회피하기 위해 고급 방법을 사용합니다. 여기에는 활동을 숨기기 위해 합성 트래픽을 생성하고, 합법적인 프로세스에 악성 코드를 삽입하고, 정적 탐지 규칙이 트리거되지 않도록 서명을 동적으로 변경하는 것이 포함됩니다. 정상적인 사용자 행동을 모방하고 새로운 대응책에 빠르게 적응함으로써 AI는 오랫동안 레이더망에 포착되지 않을 수 있습니다.
5. 침입 후 활동: AI가 데이터에 액세스하거나 시스템을 손상시킨 후에도 계속 적응합니다. 시스템의 방어력이 높아짐에 따라 미끼, 전략적 후퇴 또는 탐지를 피하기 위한 추가 적응을 사용하는 공격도 증가하고 있습니다.

그 결과는 어떻게 될까요? 독자적인 생명을 가진 것처럼 보이는 위협은 기존 보안 조치의 한계점을 넘어서는 방식으로 동적 대응을 합니다.

적응형 AI 위협이 비즈니스에 미치는 영향

스스로 진화하는 AI 사이버 공격이 기업에 어떤 피해를 주는지 보여주는 한 가지 예는 피싱으로, 전통적인 사이버 공격 메커니즘이 새로운 모습으로 변모한 것입니다. AI를 통해 스피어 피싱 캠페인은 추측에 의존하는 조잡한 산발적 공격에서 정밀한 무기로 진화했습니다. 이메일 교환, 소셜 미디어 프로필, 행동 패턴에서 채굴한 데이터는 공격자가 실제 서신과 구별할 수 없는 메시지를 만드는 데 도움이 됩니다. 모든 상호 작용을 통해 AI는 목표를 조작하기 위해 더욱 정교하게 조정되어 가장 회의적인 수신자조차도 속일 수 있습니다.

AI 기반 멀웨어는 특히 기업 네트워크 침해와 같은 대규모 침입에서 실시간 적응성과 인텔리전스를 활용하여 기존 멀웨어보다 뛰어난 성능을 발휘합니다. 예를 들어, 단일 공격 방법에 의존하는 대신 실시간 네트워크 트래픽을 능동적으로 모니터링하여 취약점을 탐지하고, 민감한 데이터나 중요 인프라와 같은 중요한 자산을 식별하며, 마주치는 환경에 따라 전술을 동적으로 조정할 수 있습니다. 여기에는 패치되지 않은 소프트웨어 취약점 악용, 탐지를 피하기 위해 합법적인 네트워크 활동 모방, 특정 시스템에 맞춘 맞춤형 페이로드 배포 등 다양한 침투 기법 간 전환이 포함될 수 있습니다. 이러한 수준의 상황 인식과 적응력으로 인해 AI 기반 멀웨어 공격은 훨씬 더 은밀하고 정밀하며 심각한 피해를 입힐 수 있습니다.

랜섬웨어는 시스템에 대한 액세스를 차단하거나 중요한 데이터를 암호화하여 몸값을 지불할 때까지 인질로 잡도록 설계된 악성 소프트웨어의 일종입니다. 기존 랜섬웨어는 종종 무차별 대입 전술을 사용하여 전체 시스템에서 파일을 무차별적으로 암호화합니다. 피해자에게는 일반적으로 액세스 권한을 되찾기 위해 암호화폐로 대가를 지불하라는 요구가 제시되기도 합니다. 랜섬웨어가 특히 치명적인 이유는 이러한 공격에 대비하지 않은 조직의 운영을 마비시키고, 중요한 서비스를 중단시키며, 취약점을 악용할 수 있기 때문입니다.

의료 시스템은 여러 가지 이유로 랜섬웨어 공격자에게 특히 매력적입니다. 병원과 클리닉은 환자 기록 및 진단 도구 관리부터 생명을 구하는 장비 작동에 이르기까지 치료를 제공하기 위해 상호 연결된 장치와 디지털 시스템에 크게 의존합니다. 이러한 의존성은 짧은 중단에도 생사를 가르는 결과를 초래할 수 있는 환경을 조성하여 의료 기관이 기능을 복구하기 위해 신속하게 몸값을 지불할 가능성이 높습니다. 또한 의료 기록, 보험 정보, 개인 식별 정보 등 환자 데이터의 매우 민감한 특성으로 인해 암시장에서 엄청난 가치를 지니고 있어 공격자의 동기를 더욱 자극합니다. 스스로 진화하는 랜섬웨어는 AI를 사용하여 네트워크 내에서 가치가 높은 대상을 식별하고, 특정 취약점에 맞게 공격을 조정하고, 탐지를 피함으로써 이러한 위험을 더욱 가중시키므로 이미 취약한 분야에 특히 위험한 위협이 됩니다.

정적 방어가 실패하는 이유와 적응형 AI 기반의 방어 사례

정적 방어가 직면하는 근본적인 문제는 예측 가능성입니다. 바이러스 백신 도구 및 침입 탐지 시스템과 같은 기존의 보안 조치는 패턴 인식 모델을 기반으로 작동합니다. 기존의 보안 시스템은 이미 알려진 공격 타입이나 기존 규범에서 벗어난 것을 찾습니다. 그러나 스스로 진화하는 AI는 이러한 규칙을 따르지 않으며, 예측할 수 없고 정적 측정이 따라잡을 수 없는 속도로 스스로 변화함으로써 패턴 인식 방어를 우회합니다.

탐지를 회피하기 위해 식별 마커를 변경하는 다형성 멀웨어도 이를 탐지하는데는 한계가 있습니다. 다형성 위협은 사전 코딩된 가변성에 의존하는 반면, AI 기반 공격은 환경의 변화를 학습하고 이에 대응합니다. 한 버전의 공격을 차단하는 데 효과가 있었던 것이 불과 몇 초 후에 배포된 두 번째 버전에서는 완전히 실패할 수 있습니다.

스스로 진화하는 AI 기반 위협에 대응하기 위해서는 그에 못지않은 지능적인 대응이 필요합니다. 정적 도구는 진화하는 공격에 대해 모니터링하고 학습하며 즉각적으로 대응하는 적응형 솔루션으로 대체되어야 합니다.

적응형 솔루션의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

• 행동 모니터링: 정적 규칙에 의존하지 않고 활동 패턴을 분석하여 이상 징후를 탐지하는 고급 도구입니다. 예를 들어, 비정상적인 로그인 시간이나 데이터 액세스 동작은 패턴 편차가 없더라도 실시간 알림을 트리거합니다.
• 동적 위협 무력화: AI 기반 웹 애플리케이션 및 API 보호(WAAP) 솔루션은 동적 위협 무력화에서 특히 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이러한 시스템은 머신 러닝 모델을 적용하여 수동 개입 없이도 적응형 위협을 식별하고 차단하기 위한 즉각적으로 방어를 조정합니다.
• 선제적 식별: 최신 도구는 공격을 기다리는 대신 취약점과 의심스러운 활동을 적극적으로 검색하여 침입 성공 가능성을 줄입니다.
• 자동화 및 조정: AI 기반 보안 시스템은 조직의 에코시스템 전반에 걸쳐 원활하게 통합됩니다. 위협이 감지되면 네트워크 전체에 대응이 전파되어 자동으로 격리 및 완화를 실행합니다.

전용 블로그에서 AI 기반 사이버 보안이 AI 위협에 대한 최고의 방어 수단인 이유에 대해 자세히 알아보세요.

적응형 도구로 인간의 전문성 강화

보안 전문가는 여전히 필수 불가결한 존재입니다. 적응형 도구는 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라 이를 강화합니다. DevSecOps 엔지니어는 AI 기반 솔루션을 통해 복잡한 공격 패턴을 해독하고 다음 공격을 예측하며 가장 정교한 위협보다 앞서가는 전략을 수립할 수 있습니다.

경영진에게 주는 메시지는 분명합니다. 고급 보안 인프라에 대한 투자는 더 이상 나중에 처리해야 할 과제가 아니라 즉각적인 요구 사항이라는 것입니다. 조치가 지연될수록 시스템은 점점 더 효과적이고 탐지하기 어려워지며 완화하기 점점 더 어려워지는 위협에 더 취약해집니다.

Gcore로 AI 기반 사이버 위협에 대응하기

스스로 진화하는 AI 기반 사이버 위협의 특성으로 인해 조직은 보안 전략을 완전히 재평가해야 합니다. 지능형 위협은 적응력의 환경을 바꾸고, 기존의 방어 체계를 우회하며, 팀으로 하여금 전략을 재고하게 만듭니다. 하지만 사이버 공격이 점점 더 정교해짐에 따라 AI를 기반으로 한 적응형 대응책도 마찬가지로 복잡해지고 균형이 재조정될 가능성이 있습니다.

동적 방어를 도입하고자 하는 조직에게 Gcore WAAP와 같은 솔루션은 절실히 필요한 생명줄이 되었습니다. AI를 기반으로 하는 Gcore WAAP의 적응성은 위협에 따라 방어가 계속 진화한다는 것을 의미합니다. 공격자가 전술을 동적으로 변경함에 따라 WAAP는 보호 메커니즘을 변경하여 가장 정교한 공격자보다 한 발 앞서 있습니다.

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많은 기대를 모았던 이 움직임은 이미 미국에서 AI의 미래에 어떤 의미가 있는지에 대한 논쟁을 불러일으키고 있습니다. 어떤 사람들에게는 빠른 혁신의 기회가 될 수도 있습니다. 다른 사람들에게는 규제 완화의 윤리적 함의에 대한 우려를 불러일으킵니다.

폐지 조치와 함께 트럼프는 AI 및 관련 기술의 발전을 가속화하기 위해 스타게이트라는 이름의 5,000억 달러( ) 규모의 AI 투자 이니셔티브도 발표했습니다. 이러한 조치들은 미국을 AI 리더로 자리매김하기 위한 행정부의 노력을 강조합니다.

이 글에서는 바이든의 행정명령이 달성하고자 했던 목표, 트럼프가 이를 폐기한 이유, 그리고 이것이 미국과 전 세계 비즈니스에 미치는 영향에 대해 설명합니다. 또한 기업이 이러한 AI 규제 변화에 앞서 나갈 수 있는 방법에 대해서도 설명드리겠습니다.

바이든의 AI 안전 행정명령은 무엇에 관한 것이었나요?

2023년에 도입된 바이든의 AI 안전 행정명령은 AI 기술의 개발과 배포를 위한 포괄적인 안전장치를 마련하는 것을 목표로 합니다. 주요 조항은 다음과 같습니다:

• 안전 테스트 의무화: AI 개발자는 국가 안보, 의료 또는 금융에 사용되는 도구와 같이 잠재적으로 사회에 영향을 미칠 수 있는 제품을 출시하기 전에 안전 테스트 결과를 연방 당국에 제출해야 합니다.
• 표준화된 테스트 프레임워크: 미국 국립표준기술연구소(NIST)는 AI 시스템에 대한 일관된 안전 테스트 프로토콜을 만드는 임무를 맡았습니다.
• 위험 완화: 연방 기관은 사이버 보안 취약성, 알고리즘 편향성, 잠재적 오용 가능성 등 AI 관련 위험을 평가하도록 지시받았습니다.

이 행정 명령은 빠르게 발전하고 확산되는 AI 기술의 위험에 대처해야 할 필요성이 커지고 있음을 반영한 것입니다. 투명성과 책임성을 개선하기 위한 것이었지만, 개발 속도가 느려질 위험이 있었습니다.

트럼프가 AI 안전 행정 명령을 폐기한 이유는 무엇인가요?

트럼프 행정부는 혁신에 대한 관료적 장애물을 제거하기 위해 필요한 조치라고 폐지의 명분을 내세웠습니다. 관리들은 바이든의 규제가 특히 소규모 기업의 창의성을 억압하고 AI 제품 개발을 지연시켜 미국의 AI 강국으로서의 위상을 위험에 빠뜨렸다고 주장했습니다.

트럼프의 접근 방식은 기업들이 연방 정부의 감독 없이 자유롭게 AI를 실험할 수 있는 보다 경쟁적인 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다. 이는 산업 전반의 규제를 줄이겠다는 그의 광범위한 비전과도 일치합니다.

그러나 비평가들은 규제 완화로 인해 AI 편향성, 비윤리적 애플리케이션, 사이버 보안 위험과 같은 문제가 악화될 수 있다고 경고합니다. 트럼프 행정부는 기업이 고객과의 신뢰를 구축하기 위해 노력하는 만큼 시장 자체가 책임감 있는 관행을 장려할 것이라고 주장합니다.

이는 비즈니스에 어떤 의미가 있을까요?

이 규정의 폐지는 미국에만 해당되는 것이지만, 이 정책 변경은 전 세계적으로 영향을 미칠 것입니다. 영향은 비즈니스가 미국에서 운영되는지 여부에 따라 달라질 수 있습니다.

미국 기업의 경우

연방 지침이 제거됨에 따라 보다 유연하지만 잠재적으로 불안정한 운영 환경이 조성됩니다.

1. 더 빠른 혁신 주기: 규정 준수 비용으로 인해 어려움을 겪었던 스타트업과 중소기업이 이제 더 쉽게 시장에 진입하고 빠르게 혁신할 수 있습니다.
2. 시장 경쟁이 치열해집니다: 이와 관련하여 규제 완화는 기업들이 더 자유로운 환경을 활용하기 위해 경쟁하면서 더욱 경쟁적인 환경을 조성할 수 있습니다.
3. 자율 규제가 중요해집니다: 연방 정부의 감독이 약해지면서 기업은 윤리적 AI 관행에 대한 책임을 져야 합니다. 특히 소비자와 파트너가 투명성을 요구함에 따라 자율 규제에 실패하는 기업은 평판이 손상될 위험이 있습니다.

이 폐지는 주별 규정에 영향을 미치지 않으므로 캘리포니아 같은 주에서는 여전히 회사가 AI 관련 법률을 준수해야 할 법적 의무가 있을 수 있습니다. 이러한 규제에 대한 자세한 내용은 북미의 AI 규제에 관한 블로그 글에서 확인할 수 있습니다.

미국 외 국가의 비즈니스의 경우

AI는 전 세계적으로 연결된 산업이기 때문에 폐지 조치는 미국 국경을 넘어서는 영향을 미칩니다. 미국에서 비즈니스를 운영하지 않더라도 정책 변화의 파급 효과에 대해 알아두는 것이 좋습니다.

1. 미국 기업의 경쟁 압력: 규제 제약이 줄어든 미국 기업들은 더 공격적으로 혁신할 수 있으며, 이는 AI법에 따라 운영되는 EU 기반 기업 등 더 엄격한 규제 환경에서 운영되는 미국 외 경쟁사들에게 도전이 될 수 있습니다.
2. 규제 차이 탐색하기: 미국 파트너 또는 고객과 협력하는 해외 비즈니스는 미국에 기반을 두고 있지 않더라도 다양한 윤리 및 규정 준수 기대치에 직면할 수 있습니다. Gcore와 같은 글로벌 AI 제공업체와 협력하면 규제 변화에 더 쉽게 대응할 수 있으며, 이러한 혜택과 규정 준수를 고객에게 전달할 수 있습니다.

민첩하게 AI 정책 변화에 적응

AI 비즈니스는 이러한 변화에 따라 민첩성과 적응력을 유지해야 합니다. 규제 환경은 하루 아침에 변화되어 기회와 도전 과제를 모두를 만들어낼 수 있습니다. 성공의 열쇠는 혁신과 윤리적 책임의 균형을 맞추는 데 있습니다. 규제를 제거하면 특히 소규모 업체들 사이에서 빠른 혁신을 촉진할 수 있습니다. 그러나 이 또한 기업에게 자율 규제와 신뢰 유지에 대한 더 큰 책임을 부여합니다.

미국에서 AI를 배포하든, 글로벌 AI 운영을 간소화하든 Gcore의 엔드-투-엔드 AI 솔루션이 도움이 될 수 있습니다. 맞춤형 상담을 통해 Gcore Edge AI가 귀사의 AI 혁신 여정을 어떻게 지원할 수 있는지 알아보세요.

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무기화된 GenAI의 작동 방식

생성형 AI(GenAI)는 학습 데이터를 기반으로 텍스트, 이미지, 동영상 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능의 하위 집합입니다. 사전 프로그래밍된 규칙을 따르는 기존 AI와 달리 GenAI는 매우 현실적이고 적응력이 뛰어난 결과물을 생성할 수 있어 합법적인 혁신뿐만 아니라 악의적인 목적에도 강력한 도구가 될 수 있습니다. 사이버 범죄자들은 이러한 기능을 악용하여 그럴듯한 사기를 만들고, 가짜 신원을 생성하고, 대규모로 사람의 취약점을 노리는 공격을 자동화합니다.

공격자는 다음과 같은 방식으로 GenAI를 사용합니다:

• 멀웨어 및 익스플로잇 개발: GenAI는 공격자가 악성 코드를 작성하거나 개선하여 멀웨어를 더 효과적으로 또는 더 탐지하기 어렵게 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 바이러스 백신 소프트웨어의 탐지를 피하기 위해 외관을 변경하는 다형성 멀웨어를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 웹 애플리케이션 익스플로잇: GenAI는 SQL 인젝션이나 크로스 사이트 스크립팅(XSS)과 같은 웹 애플리케이션의 취약점을 찾는 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 그런 다음 특정 취약점을 악용하기 위해 복잡하고 맞춤화된 페이로드를 생성할 수 있습니다.
• 비밀번호 및 보안 문자 우회: 유출된 비밀번호 데이터 세트를 학습한 AI 모델은 특정 대상의 비밀번호를 예측할 수 있습니다. 또한 AI는 봇과 사람을 구분하기 위한 보안 문자 시스템을 분석하고 우회할 수 있습니다.
• 회피 기술: AI는 침입 탐지 및 방지 시스템(IDPS)을 회피하는 페이로드를 설계하고 탐지를 피하기 위해 동적으로 IP를 순환하는 봇넷의 스크립트를 자동화할 수 있습니다.

사이버 범죄자를 위한 GenAI의 운영상의 엄청난 이점은 다음과 같습니다:

• 확장성: AI는 수신자의 반응에 따라 콘텐츠를 동적으로 조정하여 수천 개의 개인화된 피싱 메시지를 단 몇 초 만에 생성할 수 있습니다.
• 접근성: 사이버 범죄자들은 이제 AI 도구를 통합한 ‘서비스형 피싱(PhaaS)’ 플랫폼에 액세스할 수 있어 숙련도가 낮은 공격자들의 진입 장벽이 낮아졌습니다.
• 신뢰성: AI가 생성하는 콘텐츠의 정확성 덕분에 과거에 사기를 유발했던 문법 및 문맥상의 오류가 사라졌습니다.
• 탐지 불가능성: AI 모델은 캡차 테스트를 우회하고, 인간의 상호작용 패턴을 시뮬레이션하며, 지속적으로 전술을 발전시켜 탐지 메커니즘을 회피하도록 훈련되고 있습니다.

AI가 주도하는 3대 사이버 범죄 위협

ChatGPT와 같은 모델은 사이버 범죄에 대한 강제력을 배가시키는 역할을 해왔습니다. GenAI가 널리 보급되기 전에는 노동력, 시간, 기술 전문성 등의 이유로 확장성과 정밀도에 대한 인간의 한계가 있었습니다. 하지만 GenAI를 사용하면 이러한 요소는 중요하지 않아졌습니다. 그 결과 피싱, 딥페이크, 가짜 신원 등 다양한 공격 벡터에 대한 패러다임이 바뀌고 있습니다.

맞춤형 피싱 캠페인

GenAI를 사용하면 실제 커뮤니케이션과 거의 구별이 어려운 메시지를 제작할 수 있기 때문에 소셜 엔지니어링 공격은 더욱 정교해지고 있습니다. 공격자는 링크드인 프로필, 유출된 데이터베이스, 기업 보도 자료 등의 출처에서 공개적으로 사용 가능한 정보를 활용하여 상황에 맞는 매우 그럴듯한 피싱 이메일을 작성합니다.

딥페이크 오디오 및 비디오 위협

공격 벡터로서 유효한 계정의 인기가 높아짐에 따라 딥페이크와 같은 조작적인 AI 기술의 위험성이 부각되고 있습니다. 딥페이크 기술은 자금 이체나 데이터 도용과 같은 사기를 용이하게 하기 위해 종종 임원이나 유명인을 대상으로 하는 매우 설득력 있는 개인의 오디오 및 비디오 클립을 생성하는 생성형 AI의 하위 집합입니다. 이제 그 정교함은 놀랄 만한 수준에 이르렀습니다.

2024년 초에 발생한 주목할 만한 사례로, 다국적 기업의 재무 담당 직원이 화상 통화 중 딥페이크 기술을 사용하여 회사의 최고재무책임자를 사칭한 사기범에게 2,500만 달러(  )를 송금한 사건이 있습니다. 이 사례는 이러한 공격의 정교함과 엄격하게 통제되는 기업 프로세스까지 훼손할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.

딥페이크는 조직의 신용을 떨어뜨리고 잘못된 정보를 퍼뜨리거나 시장을 조작하기 위해 배포될 수 있습니다. 기존의 검증 방법을 우회하는 이들의 능력은 기존 사이버 보안 프레임워크에 심각한 문제를 야기합니다.

가짜 신원 및 합성 콘텐츠

사이버 범죄자들은 점점 더 AI를 사용하여 가짜 데이터와 실제 데이터를 혼합하여 AI가 생성한 사진, 이름, 배경 스토리로 그럴듯한 페르소나를 만드는 합성 신원을 만드는 데 사용하고 있습니다. 이러한 가짜 신원은 고객알기제도(KYC) 확인과 같은 인증 시스템을 우회하여 사기성 계좌를 개설하거나 대출을 신청하거나 혜택을 도용합니다. 공격자들은 또한 AI가 생성한 문서, 리뷰, 추천글을 통해 사기 수법을 강화하여 사기에 신뢰성을 더하고 탐지를 매우 어렵게 만듭니다.

이와 관련하여 GenAI를 사용하면 위조 신분증부터 빛나는 고객 리뷰까지 사실적인 가짜 콘텐츠를 대규모로 제작할 수 있습니다. 범죄자들은 이러한 도구를 사용하여 온라인 커뮤니티에 침투하여 신뢰를 쌓고 피싱 캠페인부터 이커머스 사기까지 다양한 사기를 실행합니다. 이러한 합성 개체는 실제 사람을 가장하고, 사회적 증거를 조작하며, 미묘한 AI 생성 불일치를 식별할 수 없는 표준 탐지 방법을 회피할 수 있습니다.

AI 기반 사이버 범죄에 대한 대응 방안

AI 위협에 효과적으로 대응하려면 첨단 기술, 포괄적인 교육, 지속적인 적응력을 결합하여 무기화된 생성 AI로 인한 위험을 해결하는 다각적인 전략이 필요합니다. 이는 직원 교육을 개선하고, 신원 확인을 강화하며, AI 기반 사이버 보안 솔루션을 적극적으로 활용하고, 지속적인 모니터링을 수행함으로써 달성할 수 있습니다.

직원 교육 프로그램 개선

인적 오류는 여전히 성공적인 사이버 공격의 주요 원인 중 하나입니다. 직원들은 대부분 미묘한 사기 징후를 보이는 AI 기반 사기를 식별할 수 있는 역량을 갖춰야 합니다. 주의해야 할 영역은 다음과 같습니다:

• 문법적으로 완벽하고 문맥에 맞는 피싱 시도를 탐지하는 방법
• 시각적 불일치 또는 부자연스러운 음성 패턴과 같은 딥페이크 오디오 또는 비디오의 징후
• 추가 조사를 위한 의심스러운 활동의 보고 메커니즘 검토
• 모의 피싱 테스트를 통해 점점 더 정교해지는 시나리오에 노출시켜 직원들의 대비력을 강화해야 합니다.

신원 확인 시스템 강화

딥페이크 및 합성 신원 공격은 AI가 생성한 콘텐츠를 악용하여 속이고 조작하는 지능형 사이버 범죄의 한 형태입니다. 딥페이크 공격은 AI를 사용하여 매우 사실적이지만 실제 개인을 사칭하는 가짜 동영상, 오디오 또는 이미지를 만듭니다. 예를 들어, 공격자는 CEO가 사기 거래를 승인하는 동영상을 생성하여 직원이나 시스템을 속여 규정 준수를 유도할 수 있습니다. 합성 신원 공격은 도난당한 주민등록번호와 허위 이름 또는 주소를 혼합하는 등 실제 정보와 조작된 정보를 결합하여 완전히 가짜 신원을 만드는 것을 포함합니다. 이러한 합성 신원은 사기를 저지르거나 탐지를 회피하거나 시스템을 악용하는 데 사용됩니다.

이러한 AI 위협을 방어하기 위해 조직은 더욱 강력한 신원 확인 프로토콜을 도입해야 합니다. 고유한 신체적 특성을 일치시켜 신원을 확인하는 안면 인식 또는 지문 스캔과 같은 생체 인증으로 시작해 볼 수 있습니다. 타이핑 속도, 마우스 움직임, 디바이스 사용 등의 패턴을 모니터링하여 이상 징후를 감지하는 행동 생체 인식으로 이를 강화할 수 있습니다. 이러한 방법을 함께 사용하면 GenAI 기반 공격이 성공하기 훨씬 더 어려워집니다.

사이버 보안에 AI 활용하기

조직은 AI 기반 방어 메커니즘을 배포하여 공격자에게 불리한 상황을 역전시킬 수 있습니다. 전용 블로그 게시물에서 AI 기반 사이버 보안이 AI 기반 공격에 대한 해답인 이유에 대해 자세히 알아보세요.

사이버 보안에서 AI를 사용하여 무기화된 GenAI에 대응할 때 얻을 수 있는 몇 가지 이점은 다음과 같습니다:

• 실시간 위협 탐지: 네트워크 트래픽과 사용자 행동에 대한 고급 머신 러닝 모델이 기존 모니터링 시스템을 통과할 수 있는 편차를 지속적으로 분석하고 식별합니다. 이 모델은 정상 패턴에서 미세한 편차를 찾아내는 데 능숙하므로 잠재적인 위반을 조기에 감지할 수 있습니다.
• 이메일 및 콘텐츠 필터링: AI 기반 시스템은 이메일의 콘텐츠, 구문, 의미, 메타데이터를 스캔하여 피싱 시도나 악성 페이로드가 있는지 확인합니다. 이 솔루션은 사기 요소를 정확하게 식별하여 타겟을 속이는 커뮤니케이션의 희생양이 될 가능성을 최소화합니다.
• 자동화된 인시던트 대응: AI 기반 자동화는 직접 조치를 취함으로써 위협 대응 시간을 간소화하여 시스템이 리소스를 즉시 격리하거나 악성 트래픽을 차단할 수 있도록 지원합니다. 봉쇄 속도는 침해의 영향을 줄이고 공격자가 공격을 확대할 수 있는 능력을 제한합니다.

이러한 AI 기반 솔루션을 기존 보안 인프라에 통합하면 조직의 복원력을 더욱 강화하고 진화하는 위협에 보다 빠르고 효율적으로 대응할 수 있는 도구를 제공합니다.

지속적인 모니터링

AI 기반 사이버 범죄는 기존 보안 시스템을 능가하는 속도로 진화하기 때문에 빠르게 변이하는 공격 벡터에 대한 정적 방어는 효과적이지 않습니다. 이에 대응하기 위해 조직은 소셜 미디어 네트워크, 앱 마켓플레이스 및 기타 외부 디지털 플랫폼 전반을 지속적으로 모니터링하는 등 역동적인 전략을 채택해야 합니다. 이러한 노력은 조기 경고를 제공하고 잠재적인 공격이 확대되기 전에 차단하여 위협을 선제적으로 차단하는 것을 목표로 합니다.

고급 브랜드 모니터링 도구는 회사 이름, 로고 또는 도메인을 오용하는 사기 활동을 탐지하여 중요한 역할을 합니다. 이러한 도구는 피싱 이메일, 위조 웹사이트 또는 기타 사칭 시도를 신속하게 식별하고 플래그를 지정하여 신속하게 제거하고 고객과 브랜드 평판에 대한 위험을 최소화할 수 있습니다. 또한 위협 인텔리전스 플랫폼은 데이터 기반 인사이트를 활용하여 AI로 생성된 딥페이크와 같은 새로운 공격에 대응합니다.

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생성 AI 기술의 급속한 발전으로 위협은 계속 변화할 것입니다. 조직은 민첩성을 갖추고 공격에 대응할 수 있는 시스템과 프로세스에 투자해야 합니다. 기업은 경계의 문화를 조성하고 첨단 기술을 통합하며 지속적인 개선에 집중함으로써 위험을 줄이고 고객 및 파트너와의 신뢰를 유지할 수 있습니다.

WAAP(웹 애플리케이션 및 API 보호) 솔루션은 조직이 증가하는 AI 과제에 한발 앞서 대응할 수 있도록 지원합니다. AI 기반 위협을 실시간으로 찾아내 무력화하도록 특별히 설계된 기능을 통해 기업들은 적대적인 디지털 환경에서 자신과 평판을 보호할 수 있는 힘을 얻게 됩니다.

AI로 강화된 WAAP 솔루션 살펴보기

WAAP가 중요한 이유: 공격자와 봇넷

공격자들은 봇넷 배포 등 점점 더 고도화된 방법을 활용하여 디도스 공격을 감행합니다. 단일 주체에 의해 제어되는 손상된 컴퓨터의 네트워크인 봇넷은 일반적으로 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 및 멀웨어 확산과 같은 사이버 공격을 실행하는 데 사용됩니다. OWASP 상위 10위(  )는 애플리케이션이 직면한 가장 큰 위협에 대한 업계 표준 목록으로 정기적으로 업데이트됩니다.

기존의 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)은 중요한 방어 계층을 제공하지만 복잡하고 진화하는 위협에 대응하기에는 불충분한 경우가 많습니다. WAF만으로는 정상 트래픽과 악성 봇 트래픽을 구분하는 데 어려움을 겪거나 지능형 디도스 공격의 엄청난 규모에 압도당할 수 있습니다.

웹 애플리케이션 및 API 보호(WAAP)가 필수적인 이유도 바로 여기에 있습니다. 지코어의 솔루션과 같은 강력한 WAAP 솔루션은 여러 방어 계층을 통합하여 최신 사이버 위협의 다면적인 특성을 해결합니다. WAF 기능과 고급 봇 보호, 계층  디도스 완화, 포괄적인 API 보안이 결합되어 있습니다. 이러한 총체적인 접근 방식을 통해 웹 애플리케이션과 API를 광범위한 공격으로부터 보호하며, 점점 더 적대적인 사이버 환경에서도 안심하고 사용할 수 있습니다.

어떤 기업이 위험에 노출되어 있을까요?

소규모 기업부터 대기업에 이르기까지 인터넷에 존재하는 모든 기업이 위험에 노출되어 있습니다. 소규모 기업은 봇넷의 표적이 되지 않을 것이라고 생각하는 것은 오해입니다: 악성 봇은 모든 규모의 기업에서 데이터를 수집하거나 디도스 공격을 실행할 수 있으며, 심지어 소규모 기업은 보안이 취약하다는 가정 하에 공격 대상으로 선택할 수도 있습니다. 민감한 데이터를 처리하지 않더라도 공격이 성공하면 비즈니스가 오프라인 상태가 되고 이미지가 손상되어 장단기적으로 매출 손실이 발생할 수 있습니다.

모든 봇을 차단할 수 있을까요?

아니요, 모든 봇을 차단하는 것은 좋은 생각이 아닙니다. 검색 엔진 인덱싱과 같은 유용한 작업을 수행하는 유익한 봇을 차단하면 SEO 노력을 방해할 수 있습니다.

따라서 모든 규모의 비즈니스에 포괄적인 WAAP 솔루션은 매우 중요합니다. WAAP는 유해한 봇을 방어하는 동시에 유익한 봇이 제대로 작동할 수 있도록 합니다.

WAF만으로는 충분하지 않은 이유

웹 애플리케이션 방화벽(WAF)은 웹 애플리케이션과 주고받는 HTTP 트래픽을 필터링, 모니터링 및 차단하도록 설계되었습니다. 일부 기업은 WAF가 알려진 많은 공격 패턴을 식별 및 차단하고 웹 애플리케이션에 대한 즉각적인 위협을 완화하는 최전선 방어 역할을 하기 때문에 WAF로 충분하다고 생각합니다. WAF는 배포 및 관리가 비교적 간단하여 인프라를 크게 변경할 필요 없이 빠르게 보안을 강화할 수 있습니다.

웹 애플리케이션 방화벽(WAF)은 SQL 인젝션 및 크로스 사이트 스크립팅 공격(XSS)과 같이 잘 정의된 위협을 확실히 방어하지만, 오늘날 위협 환경의 특징인 점점 더 정교해지는 멀티 벡터 공격에 직면하면 그 효율성이 떨어집니다. 이러한 제한으로 인해 완벽한 보호를 보장하기 위해서는 WAAP 솔루션에서 볼 수 있는 고급 보안 조치를 통합해야 합니다. 또한, 암호화된 트래픽의 증가로 인해 공격자는 악의적인 활동을 감추기 위해 WAF가 의존하는 기존의 탐지 메커니즘을 우회할 수 있게 되었습니다.

또한 오늘날 인터넷 트래픽의 80% 이상이 기계 간 API 호출로 구성되어 있습니다. 기존 WAF는 API 호출을 보호하지 못하므로 보다 포괄적인 솔루션이 필요합니다. WAAP를 입력합니다.

WAAP란?

WAAP(웹 애플리케이션 및 API 보호)는 DDoS, SQL 인젝션, 크로스 사이트 스크립팅과 같은 공격을 비롯한 다양한 위협으로부터 웹 애플리케이션과 API를 보호하도록 설계된 종합 보안 솔루션입니다. WAAP는 가장 중요한 웹 애플리케이션 및 API 보안 위험에 대한 강력한 방어를 보장하기 위해 OWASP(오픈 웹 애플리케이션 보안 프로젝트 ) 가이드라인을 준수합니다.

최신 WAAP가 어떻게 구축되는지, 각 구성 요소 내에서 지코어 WAAP가 어떻게 작동하는지 알아보세요.

웹 애플리케이션 방화벽

위에서 WAF만으로는 충분하지 않다고 언급했지만, 그럼에도 불구하고 WAF는 최신 WAAP 솔루션의 초석으로 남아 있습니다. 사이버 위협의 변화하는 특성으로 인해 복원력을 강화하려면 WAF를 지속적으로 업그레이드해야 합니다. 따라서 WAF의 힘은 현재의 역량뿐만 아니라 AI를 사용하여 변화하고 적응할 수 있는 능력에서 비롯됩니다.

지코어의 WAF는 정교한 기술 기반 위에 구축되었습니다:

• 업데이트 가능한 정규식 및 서명 엔진을 통해 위협 탐지 기능을 지속적으로 업데이트하여 새로운 취약성 및 공격 벡터에 적응할 수 있습니다.
• 휴리스틱 및 행동 분석을 통해 새로운 위협을 지능적으로 예측하고 대응할 수 있습니다.
• OWASP에서 식별한 가장 중요한 웹 애플리케이션 보안 위험과 기타 새로운 위협에 대한 보호를 확대하기 위해 OWASP 상위 10위 및 그 이상을 포함합니다.
• 기본 제공되는 최신 정책을 다양한 애플리케이션의 고유한 요구 사항을 충족하도록 사용자 지정할 수 있으므로 포괄적이고 구성 가능한 정책을 제공합니다.
• 정밀한 위협 탐지 및 완화를 위한 사용자 지정 규칙 및 디바이스 수준 핑거프린팅 기능을 갖춘 고급 규칙 엔진입니다.

봇 보호

모든 봇이 악의적인 것은 아닙니다. 검색 엔진 크롤러와 같은 유용한 봇도 있지만, 심각한 문제를 일으킬 수 있는 유해한 봇도 존재합니다. 콘텐츠 스크레이퍼와 크리덴셜 스터퍼와 같은 악성 행위자는 심각한 위협을 가합니다. 봇 보호 메커니즘은 합법적인 봇과 악성 봇을 구분할 수 있어야 하며, 유해한 봇은 차단하면서 유용한 봇은 계속 실행할 수 있도록 허용해야 합니다.

악성 봇으로 인한 문제를 해결하기 위해 지코어는 다음을 사용합니다:

• 행동 분석: 행동 패턴에 대한 상세한 분석을 통해 지능형 회피 봇을 식별하고 차단할 수 있습니다.
• JS 챌린지 및 세션 쿠키: 이는 정상적인 사용자와 인간을 가장한 봇을 구분합니다.
• 캡차 팜 및 프록시 네트워크 식별: 이러한 도구는 캡차 팜과 프록시 네트워크에서 발생하는 자동화된 트래픽을 인식하고 완화합니다.

계층  디도스 완화

웹사이트를 다운시키려는 목적으로 전송되는 요청을 분산 서비스 거부(DDoS) 공격이라고 합니다. 계층  7 DDoS 공격은 특히 애플리케이션 계층을 대상으로 합니다.

디도스 방어는 이러한 공격을 방지하기 위해 다양한 전략을 사용하는 효과적인 방어 메커니즘입니다. 속도 제한 메커니즘은 각 수신 요청을 신중하게 검토하여 유효성과 양을 결정합니다. 트래픽 분석은 공격의 신호일 수 있는 비정상적인 패턴이나 급증을 찾습니다. 이러한 절차를 신중하게 구현함으로써 디도스 방어는 유해한 트래픽이 서버에 도달하는 것을 방지하고 잠재적인 공격으로부터 서버를 보호합니다.

디도스 방어에 대한 지코어의 접근 방식에는 다음이 포함됩니다:

• 버스트 식별 메커니즘을 통해 공격이 감지되면 디도스 완화 모드로 빠르게 전환합니다.
• 일반 트래픽과 API 트래픽을 모두 포괄적으로 보호하여 공격이 발생하는 동안에도 서비스 가용성을 유지하는 멀티레이어 접근 방식입니다.

API 보안

서로 다른 프로그램을 연결하고 데이터를 전송할 수 있는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 온라인 상호 작용의 중추입니다. 그러나 악의적인 공격자가 이러한 인터페이스를 조작하거나 모니터링하여 데이터 유출, 무단 액세스, 비즈니스 운영의 심각한 중단을 초래할 수 있습니다.

API 보안 절차는 모든 통신을 검토하여 유효성을 확인하고 불법적인 액세스를 방지합니다. 통신은 암호화로 더욱 보호되므로 누구도 가로챌 수 없습니다. 이러한 안전장치와 지속적인 트래픽 모니터링을 통해 API 보안은 승인된 메시지만 통과시켜 데이터 교환을 정직하게 유지합니다.

지코어의 API 보안 기능은 다음과 같습니다:

• OWASP API 상위 10 커버리지: API 보안은 OWASP 상위 10개 취약점 및 그 이상에 대해 보호합니다. 이는 가장 중요한 API 관련 위험으로부터 보호합니다.
• 머신 러닝 기반 IP 필터링 및 프로파일링: 이 기능은 디도스 시나리오에서 자동으로 켜져 고급 AI 기술을 사용하여 API 보안을 프로파일링하고 미세 조정하여 의심스러운 API 트래픽을 걸러냅니다.

지코어 WAAP은 어떻게 작동하나요?

지코어 솔루션의 모든 구성 요소는 복잡하고 동적으로 결합되어 있습니다. Gcore WAAP는 규칙 기반 및 머신 러닝(ML) 행동 보호 기능을 통합합니다. 이러한 시너지 효과는 애플리케이션에 대한 위협에 대한 강력한 방어를 보장합니다.

지코어 WAAP 솔루션은 4단계 프로세스를 사용합니다:

1. 실시간 트래픽 스캐닝: 유입되는 트래픽을 지속적으로 분석하여 잠재적 위협을 탐지합니다.
2. 트래픽 확인: 사전 정의된 규칙에 따라 트래픽을 확인하여 적법성을 평가합니다.
3. 유효성 점수: 미리 정해진 기준을 사용하여 요청의 적법성을 평가하고 그에 따라 점수를 부여합니다.
4. 요청 차단: 지정된 점수 임계값을 초과하는 모든 요청에 대한 액세스를 거부합니다.

지코어 WAAP 기능

지코어 WAAP을 사용하면 강력하고 검증된 보호 기능으로 애플리케이션을 안전하게 보호할 수 있습니다:

• 고급 아키텍처: 빠른 위협 탐지를 위한 엣지 노드와 전략적 관리를 위한 중앙 인텔리전스 센터를 갖춘 2계층 전체 뇌 설계로 실시간 보호 및 중앙 집중식 제어를 제공합니다.
• 업계에서 인정받는 솔루션: Gartner에서 선도적인 솔루션으로 인정받아 그 효과에 대한 신뢰를 제공합니다.
• 배포 유연성: 인프라에 구애받지 않고 멀티 CDN, 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, VPC 환경 등 모든 CDN과 원활하게 통합됩니다.
• 손쉬운 보안: 위협 대응을 자동화하고 오탐을 줄이기 위한 행동 분석을 통해 효율적인 운영을 위한 높은 사용자 지정 및 자동화 기능을 제공합니다.
• API 우선 접근 방식: 기존 보안 에코시스템 및 자동화 도구와의 원활한 통합.

지코어 WAAP 혜택

지코어 WAAP는 정밀한 위협 탐지, 적응형 정책, 실시간 보안 인사이트를 통해 보안 태세를 강화하여 다음과 같은 기술적 이점을 통해 웹 애플리케이션을 강력하게 보호합니다:

• 제로 데이 지원: 행동 분석 및 머신 러닝과 같은 고급 위협 분석 기술을 사용하여 알려지지 않은 취약점으로부터 보호합니다.
• 가상 패치: 가상 방패 역할을 하고 악성 트래픽을 필터링하여 코드 변경 없이 취약점을 해결합니다.
• 정확한 위협 탐지: 오탐을 최소화하면서 실제 공격을 정확하게 식별하고 차단합니다.
• 상시 방어: 자동 업데이트와 전문가가 만든 정책이 진화하는 위협으로부터 사용자를 보호합니다.
• 실시간 인사이트: 트래픽과 잠재적 위협에 대한 즉각적인 가시성을 확보하여 선제적인 보안 조치를 취할 수 있습니다.
• 빠른 배포: 기본 제공 정책으로 빠른 설정을 보장하고 가동 중단 시간을 최소화합니다.
• 세분화된 제어: 완벽한 보안을 위해 특정 요구 사항에 맞게 방어를 조정하세요.
• 연중무휴 지원: 보안 문제, 검토 및 성능 튜닝에 대한 24시간 지원.
• 데이터 주권: 유럽 데이터 센터는 GDPR 및 PCI DSS 준수를 간소화합니다.

결론: 지금 지코어 WAAP로 애플리케이션을 보호하세요!

오늘날 기업에는 애플리케이션을 위한 강력하고 계층화된 보호 기능이 필요합니다. 기존의 WAF는 정교한 위협에 대해 불충분한 경우가 많기 때문에 WAF 기능과 고급 봇 방어, L7 DDoS 방어, API 보안을 통합하는 종합적인 WAAP 솔루션이 필요합니다. 이러한 총체적인 접근 방식은 진화하는 광범위한 사이버 위협으로부터 웹 애플리케이션과 API를 보호하여 모든 규모의 비즈니스에 필수적인 보안을 제공합니다.

지코어 WAAP는 하나의 강력한 패키지로 입증된 애플리케이션 보호 기능을 제공합니다. 가장 정교한 사이버 위협으로부터 웹 애플리케이션과 API를 보호하여 비즈니스의 평판을 보호하세요. 지금 바로 문의하여 지코어 WAAP으로 애플리케이션과 데이터를 보호하는 방법을 알아보세요.

지코어 WAAP 살펴보기

1세대: 정적 콘텐츠 전송과 CDN의 시작

인터넷 초창기인 1980년대에 웹은 텍스트만 있는 정적 HTML 페이지로 구성되어 있었습니다. 인터넷 사용자가 늘어남에 따라 웹사이트 복잡성도 증가하여 이미지, CSS, 자바스크립트를 포함하게 되었습니다. 이로 인해 1990년대에는 페이지 로딩 시간이 매우 느리다는 의미의 ‘월드 와이드 웨이팅(World Wide Wait)’의 시대가 도래했습니다.

이를 해결하기 위해 1990년대 중후반에 등장한 콘텐츠 전송 네트워크는 분산 서버에 이미지, 동영상, HTML 파일과 같은 정적 콘텐츠를 캐싱하는데 중점을 두었습니다. 1세대 CDN은 사용자와 더 가까운 곳에 콘텐츠를 캐싱함으로써 왕복 시간(지연 시간)을 최소화하고 로드 시간을 개선하며 원본 서버의 혼잡을 완화하고 사용자 경험을 개선했습니다. 이를 통해 웹의 접근성과 효율성이 향상되어 CDN 기술의 시발점이 되었습니다.

2세대: 동적 콘텐츠로의 진화

밀레니엄 시대에 접어들면서 인터넷 환경은 1990년대의 느린 전화 접속 연결에서 더 빠른 광대역 연결로 전환하여 오디오 및 비디오 스트리밍이 가능해지면서 보다 역동적이고 상호작용적인 콘텐츠에 대한 수요가 급증했습니다.

2000년대 중반에 주문형과 라이브 비디오 스트리밍이 주목을 받으면서 스트리밍은 CDN 개발의 핵심 요소가 되었습니다: 유튜브, 넷플릭스, 훌루, 아마존 프라임 비디오와 같은 플레이어들이 등장했습니다. 또한 아이폰이 등장하고 뒤이어 안드로이드 경쟁 업체들이 등장하면서 모바일 인터넷 접속과 온라인 스트리밍 서비스 이용자가 증가했습니다.

또한 웹 2.0이라고 불리는 협업 인터넷의 시대가 열리면서 최종 사용자가 애플리케이션과 양방향으로 소통하는 새로운 패러다임이 형성되었습니다:

• 콘텐츠 수집
• 예를 들어 소셜 미디어에서 게시, 댓글, 좋아요를 통해 콘텐츠를 생성

이로 인해 고유한 사용자 요청과 선호도에 따라 생성되는 동적 콘텐츠에 대한 수요가 급증했습니다. 2세대 CDN은 데이터베이스 기반 웹사이트, 맞춤형 콘텐츠, 소셜 미디어, 스트리밍 서비스 등 동적 콘텐츠 전송을 지원하는 기능을 확장하여 이러한 수요에 대응했습니다.

3세대: 사이버 위협의 증가에 따른 보안 우선순위

2015년까지 약 30억 명이 온라인에 접속했으며, 이는 불과 5년 만에 50% 성장한 수치입니다. 이렇게 웹 사용자 수가 급격히 증가함에 따라 새로운 공격 벡터와 사이버 보안 문제를 일으킬 여지가 많아졌습니다. 게다가, 2010년대 후반에 전자상거래 시장이 폭발적으로 성장하면서 온라인 결제와 사용자 인증 정보 처리에 대한 의존도가 높아졌고, 이는 또 다른 사이버 위협을 초래했습니다. CDN(콘텐츠 전송 네트워크)은 이러한 진화하는 보안 위험을 효과적으로 완화하기 위해 새로운 기능을 개발하고 적응해야 했습니다.

3세대 CDN은 데이터 유출 및 사이버 공격에 대한 우려를 해결하기 위해 SSL/TLS 암호화, 웹 애플리케이션 방화벽(WAF), 디도스 보호와 같은 통합된 고급 보안 조치를 제공했습니다. 역방향 프록시인 CDN은 보안 위협이 고객 인프라에 도달하기 전에 보안 위협을 완화하면서 콘텐츠를 안전하게 전송할 수 있습니다.

4세대: 엣지 네트워크의 시대

CDN 기술의 발전은 2020년경부터 4세대 CDN을 구성하는 엣지 네트워크의 개발로 이어졌습니다. 이 세대는 보안 및 데이터 프라이버시의 강화, 리치 미디어 스트리밍, 콘텐츠 최적화 등 상당한 발전을 이뤘습니다.

엣지 네트워크는 엣지 컴퓨팅을 활용하여 처리 능력을 네트워크 엣지에 더 가깝게 가져옵니다. 다양한 지리적 위치에 분산 배치된 고도로 분산된 인프라는 지연 시간을 크게 줄이고 응답 시간을 단축하며 동적 및 대화형 애플리케이션의 사용자 경험을 향상시킵니다.

4세대 CDN은 콘텐츠 전송의 새로운 방향을 지원하는 다양한 이점을 제공합니다:

• 서버리스 아키텍처는 개발자가 서버를 관리하지 않고 코드를 배포하고 실행할 수 있도록 하여 확장 가능하고 비용 효율적인 애플리케이션 배포를 촉진시킵니다.
• 인공지능 통합으로 콘텐츠 전송을 최적화하고 사용자 행동을 예측하며 실시간으로 보안 위험을 완화할 수 있습니다. 결과는? 효율적인 리소스 할당과 선제적인 위협 탐지가 이루어집니다.

CDN 세대 비교

다음 표는 여러 세대의 CDN을 비교하여 주요 기능과 발전 사항을 강조합니다. CDN 개발은 점진적인 과정이기 때문에 이러한 세대와 제공되는 기능이 중복된다는 점에 유의해야 합니다.

지코어 CDN: 차세대 CDN 솔루션 제공

With 6개 대륙에 걸쳐 180개 이상의 PoP 110Tbps가 넘는 네트워크 용량을 갖춘 지코어 엣지 네트워크 Tbps, 지코어 엣지 네트워크 는 평균 글로벌 지연 시간 30ms의 초고속 성능을 제공합니다.  ms. 지코어 엣지 네트워크에는 강력한 CDN 정적 콘텐츠 및 동적 콘텐츠 전송을 강화하는 강력한 이미지 최적화 웹 최적화 작업을 위해 설계된 지코어 CDN은 L3/L4/L7 디도스 보호를 포함한 기본 제공 웹 보안을 제공합니다. 우리는 최근 강력한 WAAP 솔루션을 강화하기 위한 인수를 포함하여 지속적으로 혁신하여 업계를 선도하는 서비스를 제공하고 있습니다.

최근에는 CDN에서 실행되는 새로운 웹어셈블리 기반 서버리스 엣지 컴퓨팅 제품인 패스트엣지를 출시했습니다. 패스트엣지는 산업이나 애플리케이션에 관계없이 가장 복잡한 작업도 처리할 수 있습니다.

결론

CDN은 수년에 걸쳐 정적 콘텐츠 전송에서 정교한 엣지 네트워크로 진화하면서 콘텐츠 소비 방식을 변화시켰습니다. 현재 세대의 CDN은 정적 및 동적 콘텐츠 전송, 비디오 스트리밍과 같은 기존 기능 뿐만 아니라 개인화된 웹 경험과 인공지능 추론과 같은 새로운 작업 부하를 위한 엣지 컴퓨팅을 통합하고 있습니다.

미디어 및 엔터테인먼트, 게임, 전자상거래, 금융 서비스, 기술, 통신 등 어떤 산업 분야 든 고객은 강력한 엣지 네트워크가 제공하는 빠르고 안전하며 안정적인 성능을 누릴 자격이 있습니다. 지코어는 세계적 수준의 규모에 관계없이 정적 및 동적 콘텐츠 전송 요구 사항을 충족하는 세계적 수준의 CDN 및 엣지 네트워크 솔루션을 제공합니다.

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AI 프레임워크란 무엇인가요?

AI 프레임워크는 인공지능 알고리즘의 생성, 배포 및 관리를 지원하는 포괄적인 라이브러리 및 유틸리티 제품군으로 구성된 필수 도구입니다. 이러한 프레임워크는 미리 구성된 기능과 모듈을 제공하므로 개발자는 처음부터 새로 구축하는 대신 특정 작업에 맞게 AI 모델을 사용자 지정하는 데 더 집중할 수 있습니다.

AI 프레임워크의 작동 방식

추론 프로세스에서 AI 프레임워크는 모델, 입력 데이터, 하드웨어, 추론 엔진 등 몇 가지 주요 구성 요소를 서로 연결합니다:

• 이 프레임워크는 추론을 위해 학습된 모델을 준비하여 CPU(중앙 처리 장치), GPU(그래픽 처리 장치), TPU(텐서 처리 장치), Graphcore의 IPU 등 특정 유형의 하드웨어에 최적화되도록 합니다. 이 최적화에는 하드웨어의 기능에 맞게 모델의 계산 요구 사항을 조정하여 추론 작업 중 효율적인 처리와 지연 시간 단축을 보장하는 작업이 포함됩니다.
• 데이터를 분석하기 전에 프레임워크는 모델과의 호환성을 보장하기 위해 데이터의 형식을 지정합니다. 여기에는 일관성을 보장하기 위해 데이터 값의 범위를 표준 척도로 조정하는 척도 정규화, 텍스트 데이터를 모델이 처리할 수 있는 숫자 형식으로 변환하는 범주형 데이터 인코딩, 모델의 예상 입력 형식에 맞게 데이터 모양을 조정하는 입력 배열 재구성 등이 포함될 수 있습니다. 이렇게 하면 모델 예측의 정확성과 효율성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 프레임워크는 추론 엔진을 사용하여 사전 처리된 입력을 모델을 통해 전달합니다. 자세한 내용은 Gcore의 AI 추론 및 작동 방식에 대한 종합 가이드를 참조하세요.
• 마지막으로 프레임워크는 원시 출력을 해석하여 이해하기 쉽고 실행 가능한 형식으로 변환합니다. 여기에는 이미지 인식이나 텍스트 분석과 같은 작업에서 다양한 결과의 가능성을 정량화하는 로짓(모델의 원시 출력 점수)을 확률로 변환하는 작업이 포함될 수 있습니다. 또한 예측을 기반으로 특정 작업이 트리거되는 조건을 결정하기 위해 특정 한도를 설정하는 임계값을 적용할 수도 있습니다.

추론 요구 사항에 적합한 AI 프레임워크를 선택하는 방법

조직에서 추론에 사용하는 AI 프레임워크는 AI 이니셔티브의 효율성과 효과에 직접적인 영향을 미칩니다. 궁극적으로 선택하는 프레임워크가 조직의 기술적 요구사항과 비즈니스 목표에 부합하는지 확인하려면 특정 산업 및 조직의 요구사항에 따라 성능, 유연성, 도입 용이성, 통합 기능, 비용 및 지원 등 여러 요소를 고려하세요.

성능

AI 프레임워크에서 성능은 주로 프레임워크가 데이터를 얼마나 효과적으로 관리하고 작업을 실행할 수 있는지를 의미하며, 이는 학습 및 추론 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 고성능 AI 프레임워크는 지연 시간을 최소화하며, 이는 변화하는 도로 상황에 대한 신속한 대응이 생사를 가를 수 있는 자동차 AI와 같이 시간에 민감한 애플리케이션에 필수적인 요소입니다.

하지만 조직마다 성능 요구 사항이 다르고 고성능 기능으로 인해 다른 기능이 저하되는 경우도 있습니다. 예를 들어 속도와 효율성을 우선시하는 프레임워크는 유연성이 떨어지거나 사용하기 어려울 수 있습니다. 또한 고성능 프레임워크에는 고급 GPU와 광범위한 메모리 할당이 필요할 수 있으므로 운영 비용이 증가할 수 있습니다. 따라서 성능과 리소스 소비 사이의 상충 관계를 고려해야 합니다. TensorFlow와 같은 고성능 프레임워크는 속도와 효율성이 뛰어나지만 리소스 요구량이 모든 예산이나 인프라 기능에 적합하지 않을 수 있습니다. 반대로 파이토치처럼 가벼운 프레임워크는 원시 속도는 느리지만 유연성이 뛰어나고 리소스 요구량이 적을 수 있습니다.

유연성

AI 프레임워크의 유연성이란 다양한 유형의 알고리즘을 테스트하고 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터 유형에 적응하며 다른 기술과 원활하게 통합할 수 있는 기능을 의미합니다. 따라서 프레임워크가 조직에서 구현하고자 하는 다양한 AI 방법론을 지원하는지 고려하세요. 어떤 유형의 AI 애플리케이션을 개발할 계획인가요? 고려 중인 프레임워크가 조직의 변화하는 요구 사항에 따라 성장할 수 있나요?

소매업에서 AI 프레임워크는 셀프 체크아웃과 머천다이징을 통합하는 스마트 식료품 시스템과 같은 고급 애플리케이션을 용이하게 합니다. 이러한 시스템은 이미지 인식을 활용하여 다양한 제품과 그 포장을 정확하게 식별하기 때문에 광범위한 재구성 없이 다양한 제품 유형에 빠르게 적응할 수 있는 프레임워크가 필요합니다.

리테일 환경은 대량의 소비자 데이터를 실시간으로 처리, 분석, 추론할 수 있는 AI 프레임워크의 이점도 누릴 수 있습니다. 이 기능은 고객 행동을 분석하여 개인화된 콘텐츠, 예측 및 추천을 생성하고 자연어 처리와 통합된 고객 서비스 봇을 사용하여 고객 경험을 향상하고 운영 효율성을 개선하는 애플리케이션을 지원합니다.

채택의 용이성

AI 프레임워크 도입의 용이성은 AI 모델 구축을 위한 프레임워크의 구현과 사용이 얼마나 간단한지를 나타냅니다. 채택하기 쉬운 프레임워크는 귀중한 개발 시간과 리소스를 절약할 수 있어 AI 전문 지식이 부족한 스타트업이나 팀에게 매력적입니다. 특정 AI 프레임워크의 채택 용이성을 평가하려면 해당 프레임워크에 포괄적인 문서와 개발자 도구가 있는지 확인하세요. 추론에 AI 프레임워크를 사용하는 방법을 얼마나 쉽게 배울 수 있나요?

방대한 리소스로 유명한 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 프레임워크는 AI가 새로운 학습 예제를 생성하는 데 사용되는 제너레이티브 AI, 챗봇, 가상 비서, 데이터 증강 등의 AI 애플리케이션을 구현하는 데 이상적입니다. 채택하기 쉬운 프레임워크 내에서 AI 도구를 사용하는 소프트웨어 엔지니어는 많은 시간을 절약하고 강력하고 효율적인 코드를 구축하는 데 집중할 수 있습니다. 반대로 Caffe와 같은 프레임워크는 강력하지만 덜 광범위한 문서와 가파른 학습 곡선으로 인해 도입에 어려움을 겪을 수 있습니다.

통합 기능

통합 기능은 회사의 기존 데이터베이스, 소프트웨어 시스템 및 클라우드 서비스와 원활하게 연결할 수 있는 AI 프레임워크의 기능을 의미합니다. 이를 통해 AI 애플리케이션이 중단 없이 기존 시스템의 기능을 향상하고 확장하여 선택한 제공업체의 기술 에코시스템에 맞게 조정할 수 있습니다.

게임에서는 콘텐츠 및 맵 생성, AI 봇 커스터마이징 및 대화, 실시간 플레이어 분석에 AI 추론이 사용됩니다. 이러한 각 영역에서 AI 프레임워크는 기존 게임 소프트웨어 및 데이터베이스와 원활하게 통합되어야 합니다. 콘텐츠와 맵 생성을 위해 AI는 게임의 디자인 소프트웨어와 함께 작동해야 합니다. AI 봇을 사용자 지정하려면 봇의 프로그래밍과 연결해야 합니다. 그리고 플레이어 분석을 위해서는 게임 데이터베이스의 데이터에 액세스하여 분석해야 합니다. 게임에 적합한 프레임워크의 대표적인 예로는 Unity 머신러닝 에이전트(ML-Agents), 텐서플로, Apache MXNet이 있습니다. 잘 통합된 AI 프레임워크는 이러한 프로세스를 간소화하여 모든 것이 원활하게 실행되도록 합니다.

비용

비용은 선택 과정에서 성패를 가르는 요소가 될 수 있습니다. 프레임워크가 예산 및 재무 목표에 부합하는 비용 구조를 제공하는지 평가합니다. 추가 하드웨어의 필요성을 최소화하거나 자동화를 통해 데이터 과학자의 업무량을 줄이는 등 프레임워크가 다른 영역에서 비용을 절감할 수 있는지 여부도 고려할 필요가 있습니다. 여기에서는 이미 AWS에 투자한 조직에게 Amazon SageMaker Neo는 탁월한 선택입니다. 그렇지 않은 경우에는 오픈 소스인 KServe와 TensorFlow가 좋은 옵션입니다.

제조 기업은 생산 파이프라인에서 실시간 결함 감지를 위해 AI를 사용하는 경우가 많습니다. 이를 위해서는 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하여 생산 병목 현상을 방지하기 위한 신속한 대응 피드백을 제공할 수 있는 강력한 AI 인프라가 필요합니다.

그러나 이러한 시스템을 구현하는 데는 많은 비용이 소요될 수 있습니다. 필요한 하드웨어와 소프트웨어를 구입하고, 시스템을 설정하고, 직원에게 사용법을 교육하는 데 드는 비용이 있습니다. 시간이 지남에 따라 회사가 성장함에 따라 시스템을 확장하고, 시스템이 계속 효율적으로 운영되도록 유지 관리하며, 새로운 AI 개발을 활용하기 위해 시스템을 업그레이드하는 것과 관련된 추가 비용이 발생할 수 있습니다. 제조 기업은 효율성 향상과 생산 중단 시간 감소를 통한 장기적인 비용 절감 효과가 AI 인프라의 초기 및 지속적인 비용보다 더 큰지 신중하게 고려해야 합니다. 목표는 회사의 예산과 재무 목표에 맞는 균형을 찾는 것입니다.

지원

프레임워크 공급업체가 제공하는 지원 수준은 사용자의 경험과 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 좋은 지원에는 선택한 공급업체의 적시 기술 지원, 정기 업데이트 및 보안 패치가 포함됩니다. 시스템을 최신 상태로 유지하고 잠재적인 위협으로부터 보호하고 싶을 것입니다. 또한 문제가 발생하면 신속한 지원팀이 문제 해결에 도움을 줄 수 있다는 사실을 알고 싶을 것입니다.

숙박 업계에서 AI 프레임워크는 개인화된 목적지 및 숙소 추천, 스마트 재고 관리, 효율성 개선과 같은 서비스를 구현하는 데 핵심적인 역할을 하며, 이는 고품질 서비스를 제공하고 원활한 운영을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 프레임워크 내에서 문제가 발생하면 추천 엔진이나 재고 관리 시스템의 기능이 중단되어 고객 불만이나 운영 비효율로 이어질 수 있습니다. 그렇기 때문에 숙박업 비즈니스는 AI 프레임워크 공급업체가 제공하는 지원을 고려해야 합니다. 안정적이고 신속한 대응이 가능한 지원팀이 문제를 신속하게 해결하여 다운타임을 최소화하고 고객이 기대하는 우수한 서비스 품질을 유지할 수 있습니다.

엣지에서의 Gcore 추론이 AI 프레임워크를 지원하는 방법

엣지에서의 Gcore Inference는 TensorFlow, Keras, PyTorch, 패들패들, ONNX, 허깅 페이스와 같은 AI 프레임워크를 지원하도록 특별히 설계되어 다양한 산업 분야에 배포가 용이하고 효율적인 추론 프로세스를 보장합니다:

• 성능: 엣지에서의 Gcore Inference는 최신 A100 및 H100 SXM GPU를 비롯한 고성능 컴퓨팅 리소스를 활용합니다. 이 설정은 CDN과 엣지 추론 기술의 조합을 통해 평균 지연 시간이 30ms에 불과하여 160개 이상의 위치에 있는 Gcore의 글로벌 네트워크에서 빠르고 효율적으로 추론할 수 있습니다.
• 유연성: Gcore는 다양한 AI 프레임워크를 지원하여 다양한 AI 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 인프라를 제공합니다. 여기에는 Graphcore IPU 및 NVIDIA GPU에 대한 전문 지원이 포함되어 있어 조직이 컴퓨팅 요구 사항에 따라 가장 적합한 프레임워크와 하드웨어를 선택할 수 있습니다.
• 채택의 용이성: 테라폼 프로바이더 및 REST API와 같은 도구를 통해 Gcore는 AI 프레임워크를 기존 시스템에 통합 및 관리할 수 있도록 간소화합니다. 이러한 기능을 통해 기업은 대규모 시스템 점검 없이도 AI 솔루션을 쉽게 도입하고 확장할 수 있습니다.
• 통합 기능: Gcore의 인프라는 광범위한 AI 모델 및 프레임워크와 원활하게 통합되도록 설계되어 조직이 Gcore 솔루션을 기존 기술 스택에 쉽게 포함할 수 있도록 지원합니다.
• 비용: Gcore의 유연한 가격 구조는 조직이 예산과 확장 요구 사항에 맞는 모델을 선택할 수 있도록 도와줍니다.
• 지원: Gcore의 지원 노력에는 기술 지원은 물론 사용자가 AI 프레임워크의 유용성을 극대화할 수 있도록 광범위한 리소스 및 문서가 포함됩니다. 이를 통해 사용자는 AI 구현의 문제를 해결하고 최적화하며 발전시키는 데 필요한 도움을 받을 수 있습니다.

텐서플로우와 Keras, 파이토치, 패들패들, ONNX, 허깅 페이스에 대한 Gcore 지원

엣지에서의 추론 서비스 제공업체인 Gcore는 추론을 위해 선도적인 AI 프레임워크와 통합됩니다. 프로젝트의 요구 사항에 가장 적합한 AI 추론 프레임워크를 선택하는 데 도움이 되도록, Gcore Inference at the Edge 지원과 함께 사용할 수 있는 텐서플로우, Keras, 파이토치, 패들패들, ONNX, 허깅 페이스가 제공하는 기능을 자세히 비교해 보았습니다.

결론

2020년 이후 기업들은 410만 건( )이 넘는 AI 관련 특허를 확보하며 AI 애플리케이션 최적화의 중요성을 강조하고 있습니다. 성능 향상과 지연 시간 단축의 필요성에 따라 기업들은 추론 효율성을 극대화하고 조직의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 가장 적합한 AI 프레임워크를 적극적으로 모색하고 있습니다. 비즈니스의 특정 요구 사항과 향후 성장 계획을 고려하면서 다양한 AI 프레임워크의 기능과 이점을 이해하면 AI 기능을 최적화하고 장기적인 목표를 지원하는 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

지연 시간을 최소화하고 성능을 극대화하여 AI 추론 프레임워크를 지원하고자 한다면 엣지에서의 Gcore Inference를 고려해 보세요. 이 솔루션은 우수한 모델 성능을 위한 최신 NVIDIA L40S GPU, 응답 시간을 최소화하는 저지연 글로벌 네트워크, 필요에 따라 조정 가능한 확장 가능한 클라우드 스토리지를 제공합니다. 또한 Gcore는 ML 엔드포인트에 대한 DDoS 보호와 함께 GDPR, PCI DSS, ISO/IEC 27001 준수를 통해 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장합니다.

Gcore AI 인프라에 대해 자세히 알아보기

엣지에서의 AI 추론은 비즈니스에 어떤 영향을 미칠까요?

엣지에 AI 모델을 배포하면 AI 추론 중에 데이터가 현장 또는 사용자 근처에서 처리되므로 거의 즉각적인 실시간 데이터 처리 및 의사 결정이 가능해집니다. AI 추론은 학습된 모델의 지식을 보이지 않는 새로운 데이터에 적용하는 과정으로, 엣지에서 훨씬 더 효율적으로 이루어집니다. 엣지 AI가 제공하는 저지연 추론은 최신 데이터 분석에 의존하여 의사 결정을 내리고 고객 경험을 개선하며 경쟁 우위를 유지하는 비즈니스에 필수적입니다.

작동 방식: 엣지 대 클라우드

엣지에서의 추론은 엣지 추론 이전의 기존 모델에서 멀리 떨어진 클라우드 서버로 정보를 전송할 때 발생하는 지연을 제거합니다. AI 추론을 요청하는 디바이스와 추론이 수행되는 서버 사이의 물리적 거리를 줄임으로써 이를 실현합니다. 이를 통해 애플리케이션은 변경 사항이나 입력에 거의 즉각적으로 대응할 수 있습니다.

엣지에서의 AI 추론의 이점

엣지 AI로 전환하면 산업 전반의 비즈니스에 상당한 이점을 제공합니다. (다음 섹션에서는 산업별 혜택과 사용 사례에 대해 살펴보겠습니다.)

실시간 데이터 처리

엣지 AI는 게임, 의료, 엔터테인먼트와 같이 시간이 중요한 분야에 필수적인 데이터를 소스 또는 그 근처에서 거의 즉시 처리할 수 있도록 지원하여 비즈니스 운영을 혁신합니다. 이 기술은 데이터 수집과 분석 사이의 시간 지연을 획기적으로 줄여 즉각적으로 실행 가능한 정보를 제공하고 기업이 실시간 인사이트를 확보하고 신속한 의사결정을 내리며 운영을 최적화할 수 있도록 지원합니다.

대역폭 효율성

엣지 AI는 데이터를 로컬에서 처리함으로써 네트워크를 통해 전송해야 하는 데이터의 양을 최소화합니다. 이러한 데이터 전송 감소는 네트워크 정체를 완화하고 시스템 성능을 개선하며, 이는 데이터 트래픽이 많은 환경에 매우 중요합니다.

기업 입장에서는 피크 시간대에도 고비용의 네트워크 업그레이드 없이도 운영이 중단되지 않고 응답성을 유지할 수 있습니다. 이는 고객에게 보다 안정적인 서비스 제공과 함께 실질적인 재정 절감으로 직결되며, 엣지에서의 추론을 통한 윈윈 시나리오입니다.

비용 절감

엣지 AI는 기업이 클라우드 서비스로 데이터를 자주 전송할 필요성을 최소화하여 광범위한 데이터 관리를 위한 대역폭, 인프라, 스토리지 요구 사항을 크게 낮출 수 있도록 지원합니다. 결과적으로 이 접근 방식은 전체 데이터 처리 프로세스를 더욱 비용 효율적으로 만듭니다.

접근성 및 안정성

Edge AI는 멀리 떨어진 서버에 연결할 필요 없이 로컬 디바이스에 AI 애플리케이션을 배포하여 인터넷에 지속적으로 접속하지 않아도 작동할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 안정적인 성능과 신뢰성을 보장하여 지리적 또는 인프라 제약에 관계없이 기업이 높은 서비스 표준과 운영 연속성을 유지할 수 있습니다.

개인정보 보호 및 보안 강화

오늘날의 사용자들은 TikTok이나 X와 같은 플랫폼에서 많은 시간을 보내고 경험을 공유하지만, 점점 더 개인정보 보호에 민감해지고 있습니다. 데이터 유출로 인해 모든 규모의 조직에서 수백만 달러의 비용이 발생하고 개인의 데이터가 유출되는 사례가 증가하고 있기 때문입니다. 예를 들어, 2022년에 널리 알려진 T-Mobile 보안 침해 사고로 인해 3억 5천만 달러의 고객 지불금이 발생했습니다. AI 기반 기능을 제공하는 회사는 사용자 참여에 대한 강력한 통제권을 가지고 있으며, 일반적으로 개인 정보 보호 및 콘텐츠 소유권을 존중하면서 모델 사용 방식에 대한 통제권을 사용자에게 약속합니다. AI 데이터를 엣지로 가져가면 이러한 개인 정보 보호 노력에 기여할 수 있습니다.

엣지 AI의 로컬 데이터 처리는 데이터가 원격 서버로 전송되지 않고 데이터가 수집된 디바이스에서 직접 데이터 분석을 수행할 수 있다는 것을 의미합니다. 이러한 근접성은 네트워크를 통해 전송되는 데이터의 양이 적기 때문에 데이터 가로채기나 무단 액세스의 위험을 크게 줄여줍니다.

개별 디바이스나 가까운 서버에서 로컬로 데이터를 처리하면 GDPR과 같은 개인정보 보호 규정 및 보안 프로토콜을 더 쉽게 준수할 수 있습니다. 이러한 규정은 민감한 데이터를 특정 지역 내에 보관하도록 요구합니다. Edge AI는 기업이 데이터가 생성된 동일한 지역 또는 국가 내에서 데이터를 처리할 수 있도록 지원함으로써 이러한 높은 수준의 규정 준수를 달성합니다.

예를 들어, 글로벌 AI 기업은 프랑스 사용자의 데이터를 프랑스 엣지 AI 서버에서 처리하고, 캘리포니아 사용자의 데이터를 캘리포니아에 위치한 서버에서 처리할 수 있습니다. 이렇게 하면 두 사용자의 데이터 처리가 자동으로 현지 법률을 준수하게 됩니다. 프랑스 사용자의 데이터는 유럽 표준인 GDPR에 따라, 캘리포니아 사용자의 데이터는 CCPA 및 CPRA에 따라 수행됩니다.

엣지 AI가 업계의 저지연 데이터 처리 요구를 충족하는 방법

엣지 AI는 산업 전반에 걸쳐 상당한 이점을 제공하지만, 특히 경쟁 우위를 확보하고 유지하기 위해 속도와 효율성이 필요한 일부 사용 사례에서는 도입이 다른 사용 사례보다 더 중요합니다. 엣지에서의 추론이 특히 중요한 몇 가지 산업을 살펴보겠습니다.

엔터테인먼트

엔터테인먼트 업계에서는 엣지 AI를 통해 제공업체가 고도로 개인화된 콘텐츠와 인터랙티브 기능을 사용자에게 직접 제공할 수 있습니다. 대역폭 사용을 최적화하고 원격 서버 사용으로 인한 지연 시간을 줄임으로써 실시간 스포츠 업데이트, 상황에 맞는 선수 정보, 대화형 영화 기능, 실시간 사용자 선호도 분석, 맞춤형 추천 생성 등의 형태로 상당한 부가가치를 창출할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 시청자 참여도를 높이고 더욱 몰입감 있고 만족스러운 엔터테인먼트 경험을 제공할 수 있습니다.

GenAI

사용자가 직접 찍은 사진, 제품, 애완동물 또는 기타 개인 물품과 같은 개인적인 요소를 통합하여 인공지능을 통해 아름다운 맞춤형 이미지를 생성함으로써 개인화된 콘텐츠에 혁신을 가져오는 회사를 상상해 보세요. 이와 같은 애플리케이션은 이미 존재합니다.

오늘날의 사용자는 디지털 상호 작용에서 즉각적인 응답을 기대합니다. 이러한 기업은 사용자의 참여와 흥미를 유지하기 위해 사용자의 기대치를 충족시킬 방법을 찾아야 하며, 그렇지 않으면 경쟁업체에 사용자를 빼앗길 위험이 있습니다.

이 엔터테인먼트용 데이터를 로컬에서 처리하여 이미지 생성을 유도하면 민감한 정보가 인터넷을 통해 멀리 떨어진 서버로 이동할 필요가 없으므로 보안이 강화됩니다. 또한 엣지 AI는 디바이스 또는 가까운 서버에서 사용자 요청을 직접 처리함으로써 이미지 생성 지연을 최소화하여 이미지를 빠르게 사용자 지정하고 애플리케이션과 실시간으로 상호 작용할 수 있는 경험을 제공할 수 있습니다. 그 결과 사용자와 기술 간의 더 깊고 만족스러운 연결이 이루어집니다.

제조

제조 분야에서 엣지 AI는 공장 현장에 바로 지능형 처리 기능을 제공함으로써 예측 유지보수 및 품질 관리를 현대화합니다. 이를 통해 첨단 머신 비전과 기계의 진동, 온도, 음향 데이터를 지속적이고 상세하게 분석하여 품질 편차를 감지함으로써 장비를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 실질적인 효과는 예측 유지보수를 통해 결함을 줄이고 다운타임을 줄이는 것입니다. 엣지에서의 추론은 이를 위해 필요한 실시간 응답을 가능하게 합니다.

주요 기업들은 이미 이러한 방식으로 엣지 AI를 도입하고 있습니다. 예를 들어, Procter & Gamble의 화학물질 혼합 탱크는 엣지 AI 솔루션으로 모니터링되어 품질 편차를 즉시 현장 관리자에게 알림으로써 결함이 있는 제품이 제조 라인에서 계속 생산되는 것을 방지합니다. 마찬가지로 BMW는 엣지 컴퓨팅과 AI를 결합하여 조립 라인을 실시간으로 파악하여 제조 운영의 효율성과 안전성을 보장합니다.

엣지에서 추론의 제조 애플리케이션은 장비 유지보수 및 품질 관리를 최적화하여 운영 비용을 크게 절감합니다. 현장 또는 가까운 곳에서 데이터를 처리할 수 있는 이 기술은 기존 제조업을 매우 민첩하고 비용 효율적이며 안정적인 운영으로 전환하여 전 세계 업계에 새로운 벤치마크를 제시합니다.

의료

의료 분야에서 엣지에서의 AI 추론은 엄격한 데이터 암호화 및 익명화 기술을 통해 개인정보 보호 및 보안과 같은 중요한 문제를 해결하여 환자 데이터의 기밀성을 보장합니다. 상호 운용 가능한 표준 및 API를 통해 달성한 기존 의료 IT 시스템과의 호환성을 통해 Edge AI는 현재 인프라와 원활하게 통합할 수 있습니다. 전반적으로 엣지 AI가 의료 분야에 미치는 영향은 실시간 데이터 인사이트를 기반으로 즉각적이고 정보에 입각한 의료 결정을 내릴 수 있게 함으로써 의료 서비스 제공을 개선하는 것입니다.

Gcore는 민감한 의료 데이터를 처리해야 하는 의료 서비스 제공업체와 제휴하여 특히 종양학 케이스에서 AI 2차 소견을 생성했습니다. 환자 기밀로 인해 데이터는 국외로 반출할 수 없었습니다. 따라서 고성능을 유지하면서 규정을 준수하기 위한 의료 서비스 제공업체의 최선의 선택은 내부 시스템과 AI 모델에 연결된 엣지 솔루션을 배포하는 것이었습니다. 160개 이상의 전략적 글로벌 지사와 GDPR 및 ISO 27001 표준 준수를 통해 의료 서비스 제공업체가 필요로 하는 엣지 AI 이점을 제공할 수 있었습니다.

결과:

• 실시간 처리 및 지연 시간 단축: 의료 서비스 제공자에게는 매 순간이 중요하며, 특히 중요한 종양학 케이스의 경우 더욱 그렇습니다. 병원 본사와 가까운 엣지에 대규모 모델을 배포함으로써 신속한 인사이트와 대응이 가능해졌습니다.
• 보안 및 개인정보 보호 강화: 환자 데이터의 무결성과 기밀성을 유지하는 것은 이 사례에서 타협할 수 없는 문제였습니다. 데이터를 로컬에서 처리함으로써 성능 저하 없이 GDPR과 같은 엄격한 개인정보 보호 표준을 준수할 수 있었습니다.
• 효율성 및 비용 절감: 신속하고 안정적인 데이터 전환에 필수적인 원거리 서버로의 지속적인 데이터 전송 필요성을 줄여 대역폭 사용량을 최소화하는 동시에 관련 비용을 최소화했습니다.

리테일

리테일 업계에서 엣지 AI는 재고 관리에 정확성을 더하고 다양한 운영 전반에 걸쳐 고객 경험을 개인화합니다. 엣지 AI는 센서와 카메라의 데이터를 실시간으로 분석하여 재입고 수요를 정확하게 예측함으로써 항상 올바른 상품으로 진열대를 채울 수 있도록 합니다. 또한 이 기술은 스마트 결제 시스템을 지원하여 수동 스캔의 필요성을 없애 구매 프로세스를 간소화함으로써 대기 시간을 단축하고 고객 만족도를 향상시킵니다. 리테일 챗봇과 AI 고객 서비스는 이러한 이점을 이커머스에 제공합니다.

엣지에서의 추론을 통해 컴퓨터 비전을 사용하여 고객의 행동과 선호도를 실시간으로 파악할 수 있으므로 리테일러는 매장 레이아웃과 제품 배치를 효과적으로 최적화할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 구매를 장려하고 전반적인 고객 여정을 개선하는 쇼핑 환경을 조성하는 데 도움이 됩니다. 엣지 AI를 활용하는 리테일러는 소비자 트렌드와 수요에 동적으로 적응하여 운영의 민첩성과 대응력을 높일 수 있습니다.

결론

엣지에서의 AI 추론은 다양한 산업 분야의 비즈니스에 소스에서 직접 실시간으로 데이터를 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 기능은 지연 시간을 줄이는 동시에 운영 효율성, 보안 및 고객 만족도를 향상시켜 기업이 기술을 활용하여 경쟁 우위를 확보하는 데 새로운 표준을 제시합니다.

Gcore는 지연 시간을 최소화하고 성능을 극대화하도록 설계된 글로벌 네트워크의 엣지에서 AI 추론을 활성화하여 이러한 기술 진화의 선두에 서 있습니다. 고급 L40S GPU 기반 컴퓨팅 리소스와 포괄적인 오픈 소스 모델 목록을 갖춘 Gcore Edge AI는 대규모 AI 모델 배포를 위한 강력한 최첨단 플랫폼을 제공합니다.

Gcore AI GPU 클라우드 인프라 살펴보기

HGX H200 GPU

A100 대 H100 대 L40S 대 H200 비교

NVIDIA A100, H100, L40S, H200은 해당 회사 라인업에서 가장 고급이고 강력한 GPU 중 일부를 나타냅니다. 이 GPU들은 전문가, 기업 및 데이터 센터 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었으며, 계산 작업, AI 및 데이터 처리를 위해 최적화된 아키텍처와 기술을 갖추고 있습니다. 이들이 주요 기술 사양에서 어떻게 비교되는지 살펴보겠습니다.

사양	A100	H100	L40S	H200
아키텍처	암페어	호퍼	Ada Lovelace	호퍼
출시년도	2020	2022	2023	2024
FP64	9.7 TFLOPS	34 TFLOPS	데이터 없음	34 TFLOPS
FP64 텐서 코어	19.5 TFLOPS	67 TFLOPS	데이터 없음	67 TFLOPS
FP32	19.5 TFLOPS	67 TFLOPS	91.6 TFLOPS	67 TFLOPS
TF32 텐서 코어	312 TFLOPS	989 TFLOPS	183 | 366* TFLOPS	989 TFLOPS*
BFLOAT16 텐서 코어	624 TFLOPS	1,979 TFLOPS	362.05 | 733* TFLOPS	1,979 TFLOPS*
FP16 텐서 코어	624 TFLOPS	1,979 TFLOPS	362.05 | 733* TFLOPS	1,979 TFLOPS*
FP8 텐서 코어	해당 없음	3,958 TFLOPS	733 | 1,466* TFLOPS	3,958 TFLOPS*
INT8 텐서 코어	1248 TOPS	3,958 TOPS	733 | 1,466* TFLOPS	3,958 TFLOPS*
INT4 텐서 코어	데이터 없음	데이터 없음	733 | 1,466* TFLOPS	데이터 없음
GPU 메모리	80 GB HBM2e	80 GB	ECC 포함 48GB GDDR6	141GB HBM3e
GPU 메모리 대역폭	2,039 Gbps	3.35 Tbps	864 Gbps	4.8 Tbps
디코더	해당 없음	7 NVDEC 7 JPEG	해당 없음	7 NVDEC 7 JPEG
최대 열 설계 전력(TDP)	400W	최대 700W(구성 가능)	350W	최대 700W(구성 가능)
다중 인스턴스 GPU	최대 7 MIGs @ 10 GB	최대 7 MIGs @ 10 GB	없음	최대 7 MIGs @16.5 GB
형상 계수	SXM	SXM	4.4“ (H) x 10.5” (L), 이중 슬롯	SXM**
상호 연결	NVLink: 600 GB/s PCIe Gen4: 64 GB/s	NVLink: 900GB/s PCIe Gen5: 128GB/s	PCIe Gen4 x16: 64GB/s 양방향	NVIDIA NVLink®: 900GB/s PCIe Gen5: 128GB/s
서버 옵션	NVIDIA HGX A100-파트너 및 NVIDIA 인증 시스템은 4, 8 또는 16개의  GPU NVIDIA DGX A100을 지원하며 8개의  GPU를 갖추고 있습니다.	NVIDIA HGX H100 파트너 및 NVIDIA 인증 시스템은 4 또는 8개의  GPU NVIDIA DGX H100을 지원하며 8개의  GPU를 갖추고 있습니다.	데이터 없음	NVIDIA HGX H200 파트너 및 NVIDIA 인증 시스템은 4 또는 8개의  GPU를 갖추고 있습니다.
NVIDIA AI 기업	포함	부가 기능	데이터 없음	부가 기능
CUDA® Cores	6,912	16,896	18,176	데이터 없음

* 희소성 있음
** 예비 사양 변경될 수 있습니다.
출처: https://resources.nvidia.com/l/en-us-gpu

위의 비교를 기반으로 하면, H200이 사용 사례 전반에서 이전 및 현재 세대의 NVIDIA 데이터 센터 GPU를 능가할 것으로 기대됩니다. 현재 세대인 H100은 H200과 매우 유사한 다중 정밀도 컴퓨팅 성능을 가지고 있어서 두 GPU가 밀접하게 경쟁합니다. H200은 개선 사항을 제공하지만, H100도 여전히 최고의 옵션으로 유지됩니다. A100의 경우, 후속 제품과 비교할 때 성능이 가장 낮지만 여전히 특정 작업에 대해서 견고한 성능을 제공합니다.

L40S는 A100 및 H100과 다르게 3세대 RT 코어(142)와 212 TFLOPS의 RT 코어 성능, 568개의 4세대 텐서 코어를 포함하고 있습니다. 그러나 아직 H200의 이러한 매개변수에 대해서 충분한 정보가 없으므로 L40S와 H200가 어떻게 비교될지는 정확히 알려지지 않았습니다.

NVIDIA GPU 한 눈에 살펴보기

각 GPU를 차례로 살펴보고 특징, 성능 및 활용할 수 있는 사용 사례에 대해서 알아보겠습니다.

NVIDIA A100

NVIDIA A100 GPU는 2020년에 처음으로 Ampere 아키텍처를 탑재한 GPU였습니다. 2022년에 H100이 출시되기 전까지 A100은 선도적인 GPU 플랫폼이었습니다. AI를 위한 개선된 텐서 코어, 병렬 처리를 위한 증가된 CUDA 코어 수, 향상된 메모리, 2 Tbps로 사상 최고의 메모리 대역폭을 갖춘 A100은 이전 세대와 비교하여 상당한 성능 향상을 제공했습니다. A100은 단일 A100 GPU를 더 작고 독립적인 GPU로 분할하여 클라우드 및 데이터 센터 환경에서 자원 할당과 효율성을 극대화하는 다중 인스턴스 GPU(MIG)를 지원합니다.

최신 모델이 개발됨에 따라 성능 측면에서 앞서지는 못하지만, A100 GPU는 강력한 텐서 코어와 높은 계산 처리량으로 딥러닝 및 AI 학습 작업의 일부로 복잡한 신경망을 훈련시키기에 여전히 훌륭한 선택입니다. A100은 음성 인식, 이미지 분류, 추천 시스템, 데이터 분석 및 대용량 데이터 처리, 과학적인 계산 및 시뮬레이션, 유전체 시퀀싱과 약물 발견을 포함한 고성능 컴퓨팅(HPC) 작업과 같은 AI 추론 작업에서 유용하게 사용됩니다.

NVIDIA H100

NVIDIA H100 GPU는 가장 요구가 많은 AI 워크로드와 대규모 데이터 처리 작업을 처리할 수 있습니다. H100에는 AI 훈련 및 추론 속도를 현격히 향상시키는 차세대 텐서 코어가 포함되어 있습니다. H100은 이중 정밀(FP64), 단일 정밀(FP32), 반정밀FP16), 정수(INT8) 계산 작업을 지원합니다.

H100은 A100보다 상당한 성능 향상을 제공하며 다음과 같은 이점을 포함합니다.

• 6배 더 빠르고, FP8용으로 4 TFLOP의 성능을 발휘할 수 있습니다.
• 50% 메모리 증가 — 최대 3 Tbps의 HBM3 고대역 메모리를 사용하여 외부 연결이 최대 5 Tbps에 도달하게 됩니다.
• 새로운 변압기 엔진으로 인해 최대 6배 빠른 모델 변압기 훈련이 가능합니다.

H100은 A100과 유사한 사용 사례 및 성능 기능을 다루지만, H100 GPU는 변압기 아키텍처 및 더 복잡한 과학적인 시뮬레이션을 사용하는 대규모 AI 모델을 처리할 수 있습니다. H100 GPU는 고급 대화형 AI 및 실시간 번역과 같은 실시간 및 반응적인 AI 애플리케이션에서 유용하게 사용할 수 있습니다.

NVIDIA L40S

L40S는 2023년 4분기에 출시(즉시 Gcore의 인프라에 통합)된 NVIDIA의 가장 강력한 GPU 중 하나입니다. 이는 생성형 AI, 대규모 언어 모델(LLM) 추론 및 훈련, 3D 그래픽, 렌더링, 비디오 및 과학적인 시뮬레이션과 같은 차세대 데이터 센터 워크로드를 처리하기 위해서 설계되었습니다.

NVIDIA L40S는 A100 및 H100과 같은 이전 세대 GPU와 비교하여 최대 5배 높은 추론 성능과 최대 2배 빠른 실시간 레이 트레이싱(RT) 성능을 제공합니다. ECC(오류 수정 코드)를 포함한 GDDR6 메모리의 48GB는 고성능 컴퓨팅 환경에서 데이터 무결성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 이 GPU에는 복잡한 계산 작업을 처리하는 데 중요한 병렬 프로세서인 18,000개 이상의 CUDA 코어가 장착되어 있습니다.

NVIDIA H200

NVIDIA H200은 2024년 2분기에 선보일 예정인 NVIDIA의 최신 GPU입니다. 이것은 NVIDIA H100 텐서 코어 GPU와 비교하여 용량이 거의 두 배이면서 메모리 대역폭도 1.4배 빠른 4.8 Tbps의 HBM3e 메모리 141GB를 제공하는 최초의 GPU입니다. 후자는 고성능 컴퓨팅에서 관련이 있으며, CPU와 비교하여 최대 110배 빠른 결과 시간을 가져옵니다. Llama2 70B 추론을 처리할 때 추론 속도는 H100 GPU의 두 배입니다.

H200는 에지 컴퓨팅 및 사물인터넷(IoT) 애플리케이션에서 인공지능 사물(AIoT)의 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. H200에서는 1,750억  개 이상의 매개변수를 갖는 가장 큰 모델에 대한 LLP 교육 및 추론과 생성형 AI 및 HPC 애플리케이션을 포함한 애플리케이션 워크로드에서 가장 높은 GPU 성능을 기대할 수 있습니다.

결론

초기 사양 및 예비 성능 벤치마크를 기반으로 하면, NVIDIA HGX H200은 총 성능, 에너지 절약 및 TCO(총 소유 비용) 측면에서 A100 및 H100 GPU에 비해 상당한 발전으로 보입니다. 이러한 비교 가이드가 사용자들이 딥 러닝 및 AI, HPC, 그래픽 또는 데이터 센터 또는 에지에서 가상화 문제를 해결하기 위한 이상적인 솔루션으로 적합한 NVIDIA 데이터 센터 GPU를 선택하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

Gcore는 A100 및 H100 GPU를 기반으로 한 베어 메탈 서버 및 가상 머신을 위한 다양한 AI GPU 구성을 제공합니다. 또한, 당사의 관리형 Kubernetes 플랫폼을 사용하면 A100 및 H100 GPU를 사용하는 베어 메탈 서버 및 가상 머신을 워커 노드로 활용할 수 있습니다. 곧 최신 L40S GPU를 기반으로 한 더 많은 AI GPU 구성을 추가할 예정이니 업데이트 소식을 기대해 주십시오!

AI GPU 사용

Gcore 스트리밍 플랫폼: 개요

Gcore 스트리밍 플랫폼은 비디오 및 오디오 스트리밍을 위한 완전한 생태계를 제공하는 통합된 클라우드 기반 솔루션입니다. 이는 다양한 기능과 전 세계적인 지원을 특징으로 합니다. 여기에는 인코딩, 라이브 스트리밍, 온디맨드 스트리밍, 콘텐츠 보호 및 비디오 분석이 포함됩니다. Gcore는 선진 시장과 신흥 시장을 포함하여 150개 이상의 포인트를 중심으로 전 세계적으로 분포되어 있는 유럽 최고의 CDN 네트워크입니다. 이로 인해 Gcore는 인상적인 수준의 낮은 지연으로 스트리밍할 수 있는 능력을 제공합니다.

마이크로소프트는 AMS의 대안으로 Harmonic, MediaKind, Bitmovin, Ravnur과 같은 파트너 솔루션을 제안하지만 이러한 솔루션은 종종 Gcore의 클라우드 인프라와 비교했을 때 부족한 부분이 있지만, 이와는 달리 현재 솔루션에서 제한적인 부분을 모두 제거할 수 있습니다.

Gcore 플랫폼의 주요 이점

• 견고한 인프라: Gcore는 단순한 스트리밍 솔루션뿐만 아니라 비디오 저장 및 트랜스코딩부터 전달 및 분석까지 미디어를 위한 완전한 서비스를 제공할 수 있습니다.
• 글로벌한 존재감: Gcore의 광범위한 에지 네트워크는 전 세계적으로 낮은 지연과 고품질의 콘텐츠 전달을 제공합니다. 전 세계적으로 150개 이상의 지점(PoP)으로 이루어진 Gcore의 CDN 네트워크는 여섯 개의 대륙에 걸쳐 확장되어 최적화된 전달을 보장하며, EU 및 선진 시장 및 신흥 시장에서 강력한 존재감을 제공합니다.
• 우수한 확장성: Gcore의 견고한 인프라는 대량의 데이터를 원활하게 처리하여 가장 큰 이벤트와 콘텐츠 라이브러리에서도 중단되지 않는 스트리밍을 보장합니다. 시간에 민감한 콘텐츠에 대한 비디오 콘텐츠 전달 과정의 중단을 없애면서 1억 명 이상의 뷰어에게 여러 스트림을 멀티캐스트 방식으로 방송합니다.
• 빠르고 & 원활한 통합: Gcore는 다양한 인기 있는 콘텐츠 관리 시스템(CMS)과 전자 상거래 플랫폼, 웹 및 모바일 앱과 원활하게 통합되어 사용자 정의 개발이 필요 없이 콘텐츠 관리와 수익화를 간소화합니다.
• 유연한 VOD 콘텐츠 보호: 강력한 DRM 기능을 도입하여 약관을 안전하게 보호하고 기업 정책과 완벽하게 일치시킵니다.
• 고급 기능 세트: Gcore의 포괄적인 스트리밍 기능 세트에는 다음이 포함됩니다.
  • 라이브 및 온디맨드 스트리밍: 라이브 이벤트 및 온디맨드 콘텐츠 모두에 대해서 비교할 수 없는 성능과 확장성을 경험하십시오.
  • AI 및 ML 통합: 혁신적인 AI 및 ML 기술을 사용하여 콘텐츠를 최적화하고 개인화하십시오.
  • 통합된 스트리밍 운영: Gcore의 통합 솔루션으로 다양한 제3자의 통합에 대한 복잡성을 제거하십시오.
• 정확하고 효율적인 스트림 관리: Gcore는 실시간 스트림 수집 및 패키징, 스트림 전처리, 스트림 모니터링 및 분석을 제공합니다.
• 경쟁력 있는 가격: Gcore의 경쟁력 있는 가격 모델은 편리하고 투명한 분당 가격&을 제공하고 사용량을 기반으로 기업 할인 및 제안과 같은 다양한 요구에 대응합니다.

Azure Media Services에서 Gcore 스트리밍 플랫폼으로의 마이그레이션

Gcore를 시작하고 실행하는 과정은 간단합니다. 현재 설정의 복잡성에 따라 몇 시간 안에 완료될 수 있습니다.

스트리밍 통합

Gcore는 특정한 스트리밍 요구에 맞게 두 가지의 유연한 실행 옵션을 제공합니다.

• CDN을 통한 직접 스트리밍: 미디어 서버가 HLS 형식으로 스트림을 생성하는 경우, 특수한 설정으로 플레이리스트(.m3u8) 및 청크(.ts)를 위한 CDN 리소스를 생성하고 설정할 수 있습니다.
• CDN을 포함한 Gcore 스트리밍 플랫폼을 통한 스트리밍: HLS 스트림이 아닌 경우 또는 Gcore의 이점과 추가 기능을 활용하려면 Gcore 스트리밍 플랫폼을 사용하십시오. 이 플랫폼은 스트림을 관리하고 최적화하기 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다.

엔지니어는 직접 스트리밍을 설정하거나 Gcore에 맡길 수도 있습니다. Gcore의 전문가들이 최적의 결과를 위해 CDN 및 스트리밍 플랫폼을 구성할 것입니다.

자산 이전 

Gcore의 스트리밍 서비스로 마이그레이션은 많은 시간과 자원 할당이 필요하지 않을 것이며, Gcore에서 도움을 제공할 준비가 되어 있습니다. 자사의 마이그레이션 서비스와 자동화된 데이터 마이그레이션 도구를 통해 기존 비디오 호스팅 플랫폼에서 전환을 단순화하십시오.

FAQ

Gcore가 대체할 수 있는 Azure Media Services(AMS) 서비스는 무엇입니까?

Microsoft는 네 가지 핵심 서비스인 인코딩, VOD 스트리밍, 라이브 스트리밍, Azure Media Player를 폐지하고 있습니다. Gcore는 S3 및 SFTP 스토리지에서 비디오 스트리밍 및 CDN에 이르는 모든 범위의 솔루션을 제공합니다. 

전환을 완료하기까지 시간이 얼마나 있습니까?

Azure Media Services는 유예 기간 없이 폐지를 가속화할 것이라고 발표하였으며, 일부 Azure 지역에서는 새로운 미디어 서비스 계정의 생성이 이미 차단되었습니다. 2024년 6월 30일 이전에 원활한 마이그레이션을 완료하기 위해서 신속하게 대응하십시오.

Gcore에서 비디오를 다시 인코딩해야 합니까?

미디어를 마이그레이션할 때 대부분의 경우 비디오를 다시 인코딩해야 하지만, Gcore로 마이그레이션할 때는 Gcore에서 직접 처리하기 때문에 작업이 쉽고 원활할 것입니다. 물론 특별한 경우에는 비디오를 그대로 유지하는 것도 가능합니다. 인코딩에 투자한 비용을 이해하기 때문에 Gcore를 활용하여 비디오를 결함없이 스트리밍하여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 

Gcore는 어떻게 콘텐츠를 보호합니까?

Gcore는 AES-128, HLS 암호화 및 DRM과 같은 옵션을 사용하여 미디어 자산을 보호할 수 있습니다. 비공개 스트리밍의 경우, 서명된 URL 및 안전한 토큰, 지역 제한, 도메인 수준의 개인 정보 보호 및 워커마크를 사용합니다. 또한, Gcore는 총 필터 용량이 1 Tbps 이상인 강력한 DDoS 보호 솔루션을 제공하며, 이는 스트리밍 플랫폼 서비스와 쉽게 통합될 수 있습니다.

비디오 URL을 변경해야 합니까?

네, Gcore의 서비스로 전환할 때 URL을 변경해야 합니다.

결론

Azure Media Services가 폐지될 경우, Gcore의 스트리밍 플랫폼이 명백한 대안이 될 것입니다. 글로벌한 존재감, 경쟁력 있는 가격, 포괄적인 기능 세트, 전용 마이그레이션 지원을 통해 Gcore의 스트리밍 플랫폼은 미디어 스트리밍 요구에 대해서 신뢰성 있고 비용 효율적인 솔루션을 찾는 기업들에게 이상적인 선택입니다. Gcore 스트리밍 플랫폼에 대해서 더 자세히 알아보려면 포괄적인 백서를 다운로드하거나 Gcore의 전문가에게 문의하십시오.

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