AI는 아무것도 바꾸지 않고 모든 것을 바꾼다
AI가 애플리케이션 제공과 보안에 미치는 영향은 양자역학 사고 실험만큼이나 혼란스럽다.
동시 양자 상태 사고 실험에서 슈뢰딩거의 유명한 고양이를 다시 언급하지 않고도 생성 AI가 애플리케이션 제공 및 보안에 미치는 영향이 정확히 무엇인지에 대한 혼란이 있는 것 같습니다.
이는 주로 AI 애플리케이션의 두 가지 핵심 특성에서 비롯됩니다.
- 그것은 현대적인 응용 프로그램입니다
- 그들은 API에 크게 의존합니다
이는 대부분의 경우 애플리케이션 제공 및 보안이 생성적 AI의 영향을 크게 받지 않는다는 결론으로 이어진다. 결국 동일한 API 보안 서비스를 사용하여 AI API를 보호할 수 있으며, 기술 스택에는 여전히 DDoS 보호 및 오래된 WAF로 방어할 수 있는 동일한 오래된 프로토콜이 포함되어 있다. 봇에 대한 우려가 있나요? 봇 방어도 이 부분을 해결합니다.
API 보안에 새로운 기능이 필요합니까? 네, 일부 그렇습니다. 구체적으로는 비정형 데이터를 공유하는 방향으로의 전환에 관한 것입니다. 애플리케이션 전송 서비스(예: 부하 분산)는 AI 추론의 특성을 처리하기 위해 발전해야 할까요? 네, 일부 그렇습니다. 하지만 서비스 자체는 아직도 거의 똑같습니다.
하지만 AI 애플리케이션을 배포하는 것은 일반적으로 아키텍처 의 변경을 의미합니다. 여기서 두 번째 양자 상태가 등장합니다. 그러니까 AI는 모든 것을 바꾸면서도 동시에 아무것도 바꾸지 않는다는 뜻입니다.
결국, AI 추론 서버는 단순한 웹 서버나 앱 서버가 아니며 일반적으로 AI 추론에 전념하는 새로운 계층으로 최신 애플리케이션 아키텍처를 확장하는 아키텍처 패턴을 따릅니다. 자세한 내용은 반복하지 않고 애플리케이션 아키텍처의 발전 과정을 간략히 살펴보겠습니다.
최신 애플리케이션의 구성 요소와 그 구성 요소가 있는 위치에는 애플리케이션 보안보다 애플리케이션 제공 방식에 많은 변화가 있습니다.
예를 들어, 애플리케이션 제공 및 보안을 위한 가능한 삽입 지점을 살펴보면 아키텍처의 더 깊은 지점은 기존의 "프런트 도어" 서비스가 필요하지 않을 가능성이 높다는 것을 알 수 있습니다. 여기에는 글로벌 서버 로드 밸런싱, DDoS 보호, 멀티클라우드 네트워킹과 같은 기능이 포함됩니다. 그러니 현관문 앞에서는 실제로 아무것도 크게 바뀌지 않습니다.
하지만 추론 단계는? 로드 밸런싱이 필요할 겁니다. 그저 로드 밸런싱이 아니라 지능적인 로드 밸런싱이요. 이것이 애플리케이션 전달입니다. 아웃바운드 AI 트래픽을 모니터링하고 보호할 수 있는 AI 게이트웨이와 다양한 보안 서비스를 도입하는 것도 좋은 생각일 것입니다. 사실, 올해 초에 우리가 실시한 시장 조사를 통해 사람들이 어떤 서비스를 사용하고 싶어하는지, 그리고 어디에 서비스를 구축하고 싶어하는지 정확히 알 수 있었습니다. "북남 AI" 삽입 지점에서 전달 및 보안과 관련하여 그들이 원하는 것은 다음과 같습니다.
- 44% AI 게이트웨이
- 21% API 보안
- 13% 부하 분산
- 29% 봇 방어
이제, "북쪽-남쪽 정문" 삽입 지점에서도 동일한 서비스가 요구되지만, 요금은 다릅니다. AI 추론 계층으로 더 깊이 들어갈수록 필요한 서비스는 줄어들지만, 해당 계층에 존재하는 차이점을 해결하기 위해 알고리즘, 모니터링 및 라우팅을 조정해야 할 필요성이 가장 큰 영향을 받는 것은 바로 이러한 서비스입니다. 서비스는 기존과 동일할 수 있습니다. 즉, 오래된 로드 밸런싱 기능이지만 그 기능은 AI 공장의 고유한 요구 사항을 충족하도록 발전할 것입니다.
제 생각에는 혼란은 바로 여기서 생기는 것 같습니다. 시장에서는 AI 애플리케이션이 API에 의존하는 최신 애플리케이션이라는 점을 알고 있습니다. 즉, 시장은 기존 애플리케이션 제공 및 보안 서비스가 다른 최신 애플리케이션 및 API와 마찬가지로 AI에도 마찬가지로 효과적일 것이라는 점을 충분히 인식하고 있다는 의미입니다.
하지만 시장에서는 AI가 아키텍처를 변화시키고 해당 서비스를 더 잘 배포할 수 있는 새로운 삽입 지점을 도입하고 있다는 사실도 알고 있습니다. 그리고 AI로 인해 발생한 가장 큰 변화는 바로 아키텍처입니다.
그건 사소한 일이 아니죠. 아키텍처 변경은 애플리케이션 제공 및 보안부터 모니터링, 자동화, 네트워킹까지 모든 것에 영향을 미칩니다. 즉, 애플리케이션 제공 및 보안 서비스는 크게 변하지 않더라도 배포 위치 와 방법은 크게 바뀐다는 뜻입니다.
이를 올바르게 수행하는 것은 의미 있는 방식으로 AI를 확장하는 데 필요한 준비 과정의 중요한 부분입니다.