강화 학습이 교통 관리를 재편할 이유

더 깊이 들어가기 전에 RL을 더 간단한 용어로 설명해 보겠습니다. 시스템의 "두뇌"인 에이전트가 데이터를 수집하고, 결정을 내리고, 상황이 변함에 따라 전략을 조정하는 역할을 한다고 상상해 보세요. 이 에이전트는 성공적인 결과(예: 대기 시간 단축 또는 처리량 증가)에 대해 "보상"을 받는 동적 환경(예: 멀티클라우드 시스템)에 배치됩니다. 시간이 지남에 따라 더 큰 보상을 더 자주 받기 위해 전략을 개선합니다.

• 적응적이고 지속적: 특정 규칙 세트에 고정된 정적 알고리즘과 달리 RL은 새로운 트래픽 패턴으로부터 계속해서 학습합니다.
• 확장 가능한 논리: RL 프레임워크는 CPU 사용률, 메모리 소비, 노드 가용성 등 수천 개의 변수를 조정하고 이러한 변수를 동시에 최적화할 수 있습니다.
• 충격에 강함: 휴일 시즌에 전자상거래 트래픽이 급증하는 것과 같은 갑작스러운 변화는 인간이 임계값을 조정할 때까지 기다리지 않고도 스스로 해결할 수 있습니다.

일부 엔지니어는 RL을 과도한 엔지니어링이라 폄하합니다. "고장나지 않은 것을 왜 고쳐야 하나요?"는 흔한 질문입니다. F5에서는 글로벌 분산 마이크로서비스나 멀티 테넌트 엣지 배포와 같은 새로운 고객 시나리오를 살펴보았는데, 여기서는 정적 규칙이 최적이 아닐 뿐만 아니라 가끔 위험할 수도 있습니다. 지난 분기에 완벽했던 정책이 새로운 상황에서는 엄청나게 깨질 수도 있습니다. 불확실성 속에서도 적응할 수 있는 RL의 능력은 이러한 시나리오에서 생명의 은인이 될 수 있습니다.

F5 내에서 우리는 실제 클라이언트 트래픽을 모델로 한 시뮬레이션 환경에서 소규모 RL 실험을 실행했습니다. 다음은 한 가지 예입니다.

• 설정: 우리는 합성적인 "쇼핑 마라톤" 시나리오를 만들었습니다. 여러 대륙에서 동시에 대규모 쇼핑 이벤트가 시작되는 것을 생각해 보세요. 트래픽이 예측할 수 없이 늘어났고, 메모리를 많이 필요로 하는 쿼리가 이상한 시간에 급증했습니다.
• RL 에이전트: 컨테이너화된 환경에 배포된 RL 에이전트는 사용 패턴에 따라 어떤 마이크로서비스를 시작할지 조정했습니다. CPU 사용량이 많은 작업은 특수 하드웨어가 있는 노드로 라우팅하고, 사용량이 적은 프로세스는 저렴한 클라우드 인스턴스로 전환하는 방법을 배웠습니다.
• 결과: 일부 자동 크기 조정이 적용된 기존 라운드 로빈 방식과 비교했을 때 RL 기반 방식은 평균 응답 시간을 12~15% 단축했습니다. 가장 중요한 점은 극심한 트래픽 급증 중에도 오류율을 안정적으로 유지했다는 것입니다.

물론, RL이 모든 것을 해결해 주는 것은 아닙니다. 훈련 시간은 길 수 있으며, RL 에이전트가 단기적인 결정을 내려 큰 그림에 해를 끼치는 보상 신호를 "게임화"하지 않도록 보장하기 위해 강력한 모니터링에 투자해야 했습니다. 하지만 RL이 제대로 작동한다면 전통적인 휴리스틱보다 훨씬 더 나은 성과를 낼 수 있습니다. 다음은 몇 가지 고려 사항입니다.

1. 복잡성 대 신뢰성

• 문제: 강화학습은 이미 복잡한 시스템에 새로운 차원의 복잡성을 도입합니다. 에이전트를 신중하게 관리하지 않으면 지역적 최적화에 갇히거나 상충되는 목표(처리량 대 비용 대 지연 시간)를 추구할 수 있습니다.
• 완화: RL이 고수준의 결정을 처리하는 반면, 검증된 휴리스틱이 실패 방지책을 처리하는 하이브리드 접근 방식입니다.

2. 데이터 품질 및 보상 설계

• 문제: RL은 보상 신호에 달려 있습니다. 측정 기준이 틀리거나 잘못된 행동에 인센티브를 제공하는 경우 에이전트는 실제 비즈니스 가치로 이어지지 않는 환경의 특이한 점을 이용할 수 있습니다.
• 완화: 견고한 모니터링, 지표 설계, 철저한 오프라인 테스트에 투자하세요.

3. 윤리 및 규제 문제

• 문제: RL 에이전트가 비용 효율성을 위해 실수로 특정 지역이나 사용 패턴을 차별하는 경우 윤리적 또는 법적 한계를 넘을 수 있습니다.
• 완화: 구현팀은 허용되는 작업을 미리 정의하고 ML 기반 의사 결정을 정기적으로 감사해야 합니다.

우리의 내부 실험 외에도, 업계에서는 RL에 대한 관심이 커지고 있습니다. 주요 내용:

• 학술대회 논문: NeurIPS '24 와 같은 권위 있는 AI 이벤트에서는 네트워크 최적화를 위한 분산 강화 학습에 대한 전체 트랙이 제공됩니다.
• 클라우드 제공자: 주요 클라우드 공급업체는 이제 RL 기반 자동 확장 및 트래픽 라우팅을 위한 전문 툴킷을 제공하여 학문적 연구와 실용적인 도구 간의 격차를 메웁니다.
• 엣지 배포: 5G와 엣지 네트워크가 등장하면서 여러 소규모 데이터 센터에서 리소스를 조율해야 할 시급한 필요성이 생겼습니다. RL의 적응성은 이러한 유동적이고 지리적으로 분산된 아키텍처에 적합합니다.

하지만 기업이 교통 관리를 위해 RL을 도입하기 시작한 것은 아직 초기 단계입니다. 많은 기업은 예측 불가능성에 대한 우려나 RL의 결정을 규정 준수 팀이나 규제 기관에 설명하는 데 어려움 때문에 여전히 주저하고 있습니다. 이는 ML 모델이 결정에 도달하는 방식을 명확하게 밝히는 것을 목표로 하는 활발한 연구 분야인 설명 가능 AI(XAI) 의 중요성을 강조합니다.

저는 앞으로 5년 안에 RL 기반 교통 관리가 틈새 시장 실험에서 벗어나 미래 지향적인 기업들 사이에서 보다 대중적으로 도입될 것이라고 생각합니다. 2030년까지는 다음과 같이 예측합니다.

• 동적 멀티클라우드 오케스트레이션: RL은 여러 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드에서 워크로드를 조율하는 표준이 되어 오늘날의 수동 튜닝보다 훨씬 더 효율적으로 비용과 성능을 최적화합니다.
• AI 관찰성과의 더욱 긴밀한 통합: RL 에이전트의 결정을 원활하게 기록, 시각화하고 해석하는 도구는 규정 준수에 대한 우려를 해소하고 디버깅을 간소화합니다.
• 협력 에이전트: 우리는 각각이 전문적인 작업을 담당하는 단일 환경에서 함께 작업하는 여러 RL 에이전트를 보게 될 것입니다. 이는 전문가 팀과 유사합니다. 일부는 리소스 할당을 처리하고 다른 일부는 보안이나 서비스 품질 제약에 집중합니다.

일부 회의론자들은 강화학습이 이러한 약속을 지킬 수 있을지 의문을 제기하지만, 나는 강화학습이 복잡성의 증가로 인해 불가피하게 나타날 과제를 극복하기 위한 강력한 길이라고 본다. 제 경험에 따르면 이미 추진력이 형성되고 있으며, 기업이 보다 적응적이고 지능적인 솔루션을 모색함에 따라 RL이 교통 관리의 미래를 계속해서 형성할 것이라고 확신합니다.