서비스 제공업체들은 수년간 클라우드 네이티브 네트워크로의 전환을 추진해 왔습니다. 하지만 지금은 상황이 달라졌습니다. 5G 단독 모드 구축이 늘어나고 있고, Kubernetes는 더욱 성숙해졌으며, 네트워크 공급업체들은 프로덕션 환경에 적용할 수 있는 클라우드 네이티브 기능을 제공하고 있습니다. 또한 통신 사업자들도 이를 운영하는 데 필요한 역량을 한층 더 갖추게 되었습니다.
서비스 제공업체가 지속적인 5G 성장과 6G로의 전환, 그리고 더욱 분산된 네트워크 및 AI 워크로드 환경에 대비하면서 이러한 요인들이 하나로 맞물리고 있습니다. 핵심은 Kubernetes 내에서 가상 네트워크 기능(VNF) 시대의 비용과 복잡성을 되풀이하지 않으면서 현대화를 추진하는 것입니다.
F5 BIG-IP Cloud-Native Edition은 BIG-IP 네트워킹 및 보안 서비스를 위한 공통 Kubernetes 네이티브 기반을 제공하며, 각 워크로드에 필요한 기능을 유연하게 배포할 수 있도록 지원합니다.
AI가 클라우드 네이티브 도입을 가속화합니다
AI로 인해 클라우드 네이티브 전환의 시급성이 더욱 커지고 있습니다. 서비스 제공업체들은 AI 팩토리, GPU 클라우드, 소버린 AI 환경, 분산형 추론 서비스를 점점 더 적극적으로 검토하고 있으며, 이러한 서비스에서는 인프라 효율성, 자동화, 가시성, 보안, 일관된 트래픽 관리가 무엇보다 중요합니다.
이러한 환경은 인프라의 경제성에도 변화를 가져옵니다. CPU 용량, 전력, 랙 공간, 가속 컴퓨팅의 가치가 높아짐에 따라 불필요한 운영 오버헤드를 추가하지 않으면서 네트워크 인프라를 효율적으로 활용하고 서비스를 확장하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.
서비스 제공업체 입장에서는 이를 통해 클라우드 네이티브 네트워크 현대화와 새롭게 부상하는 AI 인프라가 자연스럽게 연결됩니다. 공통의 Kubernetes 네이티브 기반은 현재 운영 중인 서비스를 지원하는 동시에, 향후 네트워크 및 AI 워크로드가 더욱 분산된 형태로 혼합되는 환경을 지원할 수 있는 길을 열어 줍니다.
통합된 클라우드 네이티브 기반
F5 BIG-IP 솔루션은 점점 더 분산되는 네트워크 및 AI 워크로드를 위해 서비스 제공업체에 공통의 클라우드 네이티브 기반을 제공하며, 트래픽 관리, 보안, 정책 적용 및 관측성 전반에 걸친 기능을 지원합니다. BIG-IP Cloud-Native Edition은 서비스 제공업체의 트래픽 경로에서 서로 다른 부분을 처리하는 BIG-IP 서비스들을 통합합니다:
- BIG-IP Next for Kubernetes는 BIG-IP의 트래픽 관리, 보안, 인그레스 및 이그레스 제어, 멀티테넌시 기능을 Kubernetes 환경으로 확장합니다.
- BIG-IP DNS은 대규모 이름 확인 기능을 제공합니다.
- BIG-IP Carrier-Grade NAT(CGNAT)는 주소 리소스와 가입자 트래픽을 관리하는 데 도움이 됩니다.
- BIG-IP Advanced Firewall Manager (AFM)는 네트워크 방화벽 및 DDoS 보호 기능을 제공합니다.
- BIG-IP Policy Enforcement Manager (PEM)는 가입자 인식 정책 및 서비스 제어를 지원합니다
- BIG-IP eBPF 관측성은 점점 더 동적으로 변화하는 클라우드 네이티브 인프라 전반에 커널 수준의 가시성을 제공합니다.
이러한 환경이 더욱 분산됨에 따라 가시성은 인프라의 필수 요건이 됩니다. BIG-IP eBPF Observability는 Linux 커널에서 텔레메트리 데이터를 제공하여 운영 팀이 동적인 클라우드 네이티브 환경 전반의 트래픽 흐름, 종속 관계 및 애플리케이션 동작을 파악할 수 있도록 지원합니다.
통합 전략은 개별 기능만큼이나 중요합니다. 서비스 제공업체는 각 네트워크 기능마다 별도의 인프라 스택을 구축하고 확장하며 운영하는 대신, 이러한 기능을 공통 클라우드 네이티브 아키텍처에 통합할 수 있습니다. BIG-IP Cloud-Native Edition은 기존 BIG-IP 하드웨어 및 가상 배포 환경과도 상호 보완적으로 작동하여 운영자가 현대화 방식을 유연하게 선택할 수 있도록 합니다.
F5는 서비스 제공업체 환경에 특화된 하드웨어에도 지속적으로 투자하고 있습니다. 올해 하반기 출시 예정인 차세대 플랫폼은 고처리량 레이어 4 트래픽 관리 및 가입자 보안 서비스를 위해 설계되고 있으며, 트래픽과 보안 요구가 증가함에 따라 통신사업자급 서비스를 확장할 수 있는 또 다른 선택지를 운영업체에 제공합니다.
경제적 효과는 상당할 수 있습니다. F5의 고객 분석에 따르면 방화벽, DDoS 방어, CGNAT, DNS, 트래픽 스티어링과 같은 가입자 서비스를 통합하면 CPU 및 메모리 요구 사항을 줄이고 개별 네트워크 기능 간에 중복된 인프라를 제거함으로써 자본 비용을 60% 이상 절감할 수 있습니다. 이러한 통합은 운영을 간소화하고 요구 사항의 변화에 따라 새로운 서비스를 더 쉽게 도입하는 데에도 도움이 됩니다.
효율성이 경제성을 바꾼다
서비스 제공업체 규모에서는 인프라 효율성이 곧 총소유비용(TCO) 문제로 이어집니다. CPU 및 메모리 요구 사항은 서버 수, 전력, 냉각, 랙 공간, 그리고 추가 서비스에 사용할 수 있는 용량에 영향을 미칩니다.
F5는 The Tolly Group에 의뢰하여 Red Hat OpenShift에서 테스트된 VNF 배포와 비교해 대표적인 두 가지 F5 BIG-IP Cloud-Native Edition 워크로드인 DNS 및 레이어 4와 CGNAT를 평가했습니다. 그 결과는 배포 모델이 중요한 이유를 보여줍니다. DNS 테스트에서 F5 BIG-IP Cloud-Native Edition은 CPU를 91.5% 적게 사용하면서도 쿼리 처리량은 약 1.9배 높았습니다. 레이어 4와 CGNAT 테스트에서는 F5 BIG-IP Cloud-Native Edition이 비슷한 처리량을 제공하면서 CPU는 79.7%, 메모리는 98.5% 적게 사용했습니다.
이 테스트는 두 가지 기능에 중점을 두지만, F5 BIG-IP Cloud-Native Edition이 제공하는 더 광범위한 가치는 통합에 있습니다. 운영자는 각 환경에 필요한 네트워킹, 보안, 정책 및 트래픽 관리 서비스를 지원하면서 인프라를 더욱 효율적으로 활용할 수 있습니다.
실제 고객의 프로덕션 환경 구축 사례도 이 점을 뒷받침합니다. 아시아의 한 주요 서비스 제공업체는 VNF 기반 아키텍처에서 F5 클라우드 네이티브 네트워크 기능으로 전환하여 동일한 데이터 용량에 필요한 컴퓨팅 리소스를 CPU 코어 480개에서 330개로 31% 줄였습니다. 이 아키텍처는 제어 평면과 사용자 평면의 확장을 분리하므로 전체 스택을 중복 구축하지 않고도 트래픽이 필요한 곳에 용량을 추가할 수 있습니다.
통신사업자 규모에서는 이러한 차이가 서버 수 감소, 전력 요구량 절감, 운영해야 할 인프라 축소, 신규 서비스를 위한 여유 용량 확대로 이어질 수 있습니다.
통신사 클라우드에서 AI 그리드로
서비스 제공업체 인프라의 다음 단계에는 AI도 포함됩니다. 통신 사업자는 이미 많은 AI 인프라 제공업체가 아직 구축 중인 자산, 즉 중앙 데이터 센터, 지역 시설, 엣지 사이트 및 네트워크 거점 전반에 분산된 인프라를 보유하고 있습니다.
AI 그리드는 이러한 리소스를 연결하여 지연 시간, 용량, 비용, 위치 및 정책을 기준으로 워크로드를 처리하기에 가장 적합한 위치로 전달할 수 있습니다. 이를 통해 분산된 네트워크 인프라를 AI 추론, 소버린 AI 및 GPU 서비스형(GPU-as-a-Service) 모델을 위한 통합 플랫폼으로 전환할 수 있는 기회가 열립니다.
F5는 해당 아키텍처 전반에 트래픽 제어 지점을 제공할 수 있습니다. BIG-IP의 글로벌 서버 부하 분산(GSLB) 기능은 가용성, 성능, 정책 등의 요소를 기반으로 분산된 사이트 간에 요청을 전달할 수 있으며, BIG-IP Next for Kubernetes는 Kubernetes 클러스터 내에서 애플리케이션 및 추론 트래픽을 관리하고, 테넌트 격리를 적용하며, 워크로드와 가까운 위치에서 트래픽 정책을 적용할 수 있습니다.
가속형 AI 인프라의 경우, 동일한 F5 BIG-IP Cloud-Native Edition 기반을 통해 고성능 트래픽 관리, 테넌트 격리, 컴퓨팅 리소스의 효율적인 활용이 갈수록 중요해지는 Kubernetes 환경을 지원할 수 있습니다. 이는 서비스 제공업체가 GPU 클라우드, AI 팩토리, 분산 추론 서비스를 구축함에 따라 특히 중요합니다.
하나의 아키텍처로 중복 최소화
Kubernetes는 워크로드 오케스트레이션에 탁월하지만, 팀이 여러 개별 도구를 사용해 트래픽 제어 체계를 독립적으로 구성하면 복잡성이 커집니다. 규모가 확장될수록 트래픽 경로가 분산되고 운영 복잡성이 한층 더 가중될 수 있습니다.
BIG-IP Cloud-native Edition의 실질적인 이점은 운영 일관성입니다. DNS, CGNAT, 방화벽, 정책 적용, Kubernetes 트래픽 관리 및 관측성을 각각 별도의 현대화 프로젝트로 추진하는 대신 공통 아키텍처의 구성 요소로 계획할 수 있습니다.
이는 각각의 독립적인 스택마다 고유한 수명 주기, 리소스 요구 사항, 보안 모델, 텔레메트리 및 운영 프로세스가 추가되기 때문에 중요합니다. 공통 Kubernetes 네이티브 기반으로 통합하면 서비스 제공업체는 이러한 오버헤드를 줄이고, 수요에 따라 개별 서비스를 확장하며, 별도의 전용 인프라 스택을 추가로 구축하지 않고도 새로운 네트워크 서비스를 도입할 수 있습니다.
통합을 통해 운영자는 시장 변화에 맞춰 발전할 수 있는 플랫폼도 확보할 수 있습니다. 5G 및 N6/SGi-LAN 현대화를 지원하는 동일한 클라우드 네이티브 기반을 향후 6G 요구 사항, 분산 엣지 서비스, AI 인프라로 확장할 수 있습니다. 또한 요구 사항의 변화에 따라 F5가 네트워크 기능, Kubernetes 트래픽 관리, 관측 가능성, AI 전반에서 지속적으로 혁신할 수 있는 공통 플랫폼을 제공합니다.
이러한 진화에는 에이전틱 AI도 포함됩니다. BIG-IP Next for Kubernetes 릴리스 2.4에서 F5는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 세션과 에이전트 간(A2A) 작업을 위한 프로토콜 인식 지속성을 추가하여, 서비스가 확장되더라도 상태 저장형 에이전트 상호작용이 적절한 백엔드에서 유지되도록 지원합니다. OIDC 검색과 JWT 검증은 인그레스에 ID 제어 기능을 추가하여 에이전트 및 도구 트래픽이 백엔드 서비스에 도달하기 전에 검증될 수 있도록 합니다.
AI 플랫폼과 에이전틱 서비스를 구축하는 서비스 제공업체는 이를 통해 기존 애플리케이션에 적용하던 동일한 트래픽 제어 모델을 상태 유지 및 ID 인식이 필요한 에이전트 워크로드로 확장할 수 있습니다.
다가올 미래를 위한 구축
서비스 제공업체의 클라우드 네이티브 현대화가 보다 실질적인 단계에 접어들고 있습니다. 시장과 기술, 운영 준비가 서로 맞물리는 가운데, AI로 인해 인프라 효율성과 자동화의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
BIG-IP Cloud-Native Edition은 공통 Kubernetes 네이티브 아키텍처를 통해 BIG-IP의 네트워킹, 보안, 트래픽 관리, 정책 적용 및 관측 기능을 해당 환경에 제공합니다. 독립적인 테스트와 실제 운영 경험을 통해 잠재적인 인프라 효율성 향상을 확인할 수 있으며, 가속화된 AI 환경으로 확장 가능한 아키텍처도 유지합니다.
서비스 제공업체에 주어진 기회는 명확합니다. 현재의 네트워크 서비스를 지원하는 인프라를 간소화하고 향후 등장할 서비스를 위한 여유를 확보하는 것입니다.
자세히 알아보기
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