86%가 레이턴시와 데이터 전송 제약으로 인해 중앙 집중형 클라우드 환경에서 분산된 사용자에게 서비스를 제공하는 데 심각한 운영상의 어려움을 겪고 있습니다.
핵심 내용
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기존의 레거시 클라우드 설계는 심각한 병목 현상을 유발하여 확장을 저해합니다.
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중앙 집중식 클라우드에서 분산된 사용자에 서비스를 제공하는 것은 지연 시간과 데이터 전송 제약을 유발합니다. 분산형 멀티클라우드 모델을 도입하면 컴퓨팅 위치와 데이터 위치를 일치시킴으로써 이러한 마찰을 해결할 수 있습니다.
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중앙 집중형 클라우드의 데이터 에그레스는 소프트웨어의 총이익률을 잠식합니다.
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연속적인 멀티턴(multi-turn) 쿼리 스트림은 캐싱할 수 없는 아웃바운드 트래픽을 발생시킵니다. 정액제 전송 요금을 제공하는 대안 클라우드 플랫폼을 활용하면, 쿼리량이 증가하더라도 단가 경제성을 보호할 수 있습니다.
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중앙 집중식 처리는 허용하기 어려운 백홀 지연을 초래합니다.
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장거리 데이터 전송은 사용자 경험을 저하시킵니다. 경량 모델 추론과 프롬프트 전처리를 사용자와 가까운 로컬 엣지 노드로 라우팅하면 필요한 1초 미만의 지연 시간을 보장할 수 있습니다.
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분산 환경은 기업의 공격 표면을 확대합니다.
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추론 엔진을 엣지 위치로 오프로드하면 규정 준수 리스크가 발생합니다. 엣지 노드에 WAF, API 보호 및 데이터 마스킹을 배치하면 요청이 핵심 시스템에 도달하기 전에 위협을 차단할 수 있습니다.
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불투명한 데이터 전송 요금으로 인해 예산에 반영되지 않은 운영 비용이 발생합니다.
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기존 하이퍼스케일러의 가격 체계는 비용 예측 가능성을 제한합니다. 대역폭 사용량을 번들로 제공하는 대체 클라우드 제공업체를 도입하면 비용 효율적이고 지속 가능한 확장이 가능합니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
자주 묻는 질문(FAQ)
정적 캐시 파일을 제공하는 기존 웹 모델과 달리, 생성형 AI는 개별적으로 생성된 캐시할 수 없는 미디어와 JSON 출력을 지속적으로 스트리밍하므로 엣지 캐시를 우회하고 모든 바이트에 대해 에그레스 요금이 발생합니다.
워크로드에 특화된 대체 클라우드 플랫폼을 통합하면 대역폭 관련 오버헤드를 최대 80%까지 줄일 수 있습니다.
IT 리더의 54%는 특정 워크로드 요구 사항에 따라 에지 추론과 중앙 집중식 추론을 균등하게 조합하는 방식을 선호합니다.
Akamai Cloud의 Object Storage는 초과분 에그레스 요금을 GB당 최저 0.005달러로 부과하며, 인스턴스당 월 최대 20TB의 아웃바운드 데이터 전송을 함께 제공합니다.