F5와 Google Cloud로 AI 여정을 안전하게 지키고 최적화하세요

F5 2025 애플리케이션 전략 보고서에 따르면, 현재 96%의 조직이 AI 모델을 도입하고 있습니다. IT 리더들은 모델 보안과 컴퓨팅 비용을 가장 큰 문제로 꼽고 있습니다. 왜 그런지 명확합니다. AI 관련 신규 보안 위협이 계속 등장하고, 클라우드에서 AI 시스템과 주고 받는 모든 작업에서 비용이 발생하기 때문입니다.  

이런 상황 속에서 기업들은 AI 애플리케이션 보안을 강화하고 비용을 절감하며 성능을 최적화하는 동시에 분산 애플리케이션 아키텍처가 복잡성과 규모를 키우는 환경에 능동적으로 대응하고자 합니다.

F5와 Google Cloud가 협력하여 AI 여정에서 직면하는 문제를 해결하고 장애물을 없애드립니다. 두 기술이 결합되어 AI 애플리케이션을 최적화하고 보호하는 강력한 솔루션을 제공합니다.  

프롬프트 주입, 모델 변조, 데이터 유출과 같은 진화하는 위협이 위험 환경을 바꾸고 있으며, 보안과 애플리케이션 팀에 새로운 과제를 안겨주고 있습니다. 심층 방어와 같은 기존 보안 체계가 AI 기반 취약점에는 점점 효과를 잃고 있습니다.

새로운 위험에 대응하기 위해 F5와 Google Cloud가 협력하여 AI 애플리케이션 전체 스택에 Secure AI Framework(SAIF)를 적용하고 있습니다. 이를 통해 우리는 기존 방식 이상의 프레임워크 기반 보안을 제공합니다.

예를 들어, AI 위험을 줄이려면 모델에 입력되는 사용자 프롬프트와 그에 따른 결과물을 안전하게 보호하는 것이 가장 중요합니다. F5 AI Gateway를 활용하면 팀이 프롬프트와 응답을 실시간으로 검사하고 SAIF에서 강조하는 빠른 피드백 루프를 실현하기 위한 적응형 제어를 적용할 수 있습니다. F5 AI Gateway는 공격 패턴을 학습하는 동적 필터링과 최신 프롬프트 인젝션 기법에 대응하는 자동 위협 대응 기능을 제공합니다. 

F5 AI Gateway는 오늘날의 하이브리드, 멀티클라우드, AI 중심 환경에 맞춰 설계된 F5 애플리케이션 전달 및 보안 플랫폼의 핵심 구성 요소입니다. F5 ADSP는 Google Cloud 사용자를 위해 AI 애플리케이션에 필요한 완벽한 보안과 전달 기능을 하나로 통합해 IT와 보안 팀의 관리 부담을 크게 줄여 드립니다. F5 AI Gateway 외에도 F5 ADSP는 API 보안, AI 런타임 보안, 안전한 AI 데이터 전달 등 다양한 기능을 제공하여 AI 생애주기 전반에 걸쳐 조직을 안전하게 지켜 드립니다.

F5 AI Gateway는 Google Cloud Sensitive Data Protection과 연동해 개인 식별 정보나 기밀 데이터를 자동으로 검출 및 가려내 AI 애플리케이션에 강력하고 자동화된 데이터 손실 방지 기능을 제공합니다.

직원과 고객 모두에게 AI 솔루션을 대규모로 도입하면서 많은 조직이 예상보다 높은 비용과 갑작스러운 초과 지출을 경험하고 있습니다. 실제로 72%의 IT 및 재무 책임자가 생성 AI 관련 클라우드 비용이 관리 불가능해지고 있다고 보고합니다. 

F5 AI Gateway를 Google Cloud AI 인프라와 통합하면 조직은 비용과 성능을 직접 관리하면서 Google Cloud TPU나 NVIDIA GPU 같은 고성능 하드웨어를 효과적으로 활용할 수 있습니다. F5 AI Gateway는 AI 애플리케이션의 세밀한 제어와 최적화를 지원하는 다양한 기능을 제공합니다.

• 지능형 부하 분산: 실시간 성능 지표, 리소스 가용성, 비용을 고려해 AI 요청을 여러 모델 인스턴스에 효과적으로 분배합니다.
• 의미 기반 캐싱: 의미가 비슷한 요청을 똑똑하게 캐싱하여 비용은 크게 낮추고 응답 속도는 높여드립니다.
• 트래픽 라우팅 최적화: 복잡성, 비용, 규정 준수 요건에 따라 가장 적절한 AI 모델로 요청을 직접 안내합니다. 
• 요율 제한: 부서, 애플리케이션, API 또는 개별 사용자별 사용 한도를 설정해 리소스 과다 사용을 막고 비용을 관리하세요.
• F5 분산 클라우드 서비스를 통한 Edge AI 배포: 대기 시간과 대역폭 비용을 줄이는 동시에 애플리케이션 응답성을 개선하기 위해 AI 워크로드를 데이터 소스나 사용자에게 더 가깝게 실행합니다.