Gen AI 로 인한 클라우드 모니터링 변경사항

 Gen AI 서비스가 클라우드 환경에서 운영되면서, CSP에서 는 기존 모니터링 범위에 더해 추가적으로 몇 가지 영역을 더 집중적으로 관리해야 합니다. 특히 Gen AI 특성상 처리되는 데이터량과 보안 요구 사항이 커짐에 따라 다음과 같은 요소들을 더 모니터링해야 합니다:

1. 리소스 소비 및 스케일링

• Gen AI 모델은 대규모 데이터 처리와 학습을 위해 엄청난 컴퓨팅 자원(CPU, GPU, 메모리)을 소모합니다. CSP는 이러한 자원이 과도하게 사용되지 않도록 실시간 모니터링하고, 필요할 경우 자원을 자동으로 확장(오토스케일링)할 수 있어야 합니다.
• 모니터링 요소: CPU/GPU 사용량, 메모리 소비, 네트워크 대역폭, 스토리지 활용도

2. AI 모델 성능 및 응답 시간

• AI 서비스는 실시간 처리 능력이 중요하므로, 지연 시간(Latency)과 처리 성능을 지속적으로 추적해야 합니다. 모델이 빠르게 응답하지 못하면 사용자의 서비스 경험이 저하되므로, 이를 위한 성능 모니터링이 필수적입니다.
• 모니터링 요소: API 응답 시간, 쿼리 처리 속도, 트랜잭션 지연 시간

3. 데이터 흐름 및 저장

• Gen AI는 방대한 양의 데이터를 수집하고 처리하므로, 데이터 전송 및 저장 시스템을 지속적으로 추적해야 합니다. 특히 데이터 전송 중 보안과 저장소의 적절한 관리가 중요합니다.
• 모니터링 요소: 데이터 이동 패턴, 저장소 사용률, 데이터 암호화 상태

4. 보안 및 데이터 프라이버시

• AI 서비스는 민감한 데이터를 처리할 가능성이 높으므로, 보안 모니터링이 더욱 중요해졌습니다. 데이터 프라이버시를 보장하고, 불법 접근을 차단할 수 있도록 클라우드 내에서 데이터 접근 및 트랜잭션을 추적해야 합니다.
• 모니터링 요소: 보안 위협 탐지, 권한 관리, 비정상 트래픽 감지

5. 비용 관리

• Gen AI는 높은 자원 소모로 인해 비용이 크게 증가할 수 있습니다. 클라우드 제공자는 사용량에 따라 비용 예측을 하고, 비용 절감 방안을 제시할 수 있도록 해야 합니다.
• 모니터링 요소: 비용 발생 패턴, 자원 낭비 탐지, 최적화 제안

6. 모델 업데이트 및 유지보수

• AI 모델은 주기적인 재학습과 업데이트가 필요하며, 이 과정에서 자원의 소비와 시스템 성능에 미치는 영향을 모니터링해야 합니다.
• 모니터링 요소: 모델 재학습 주기, 모델 정확도 저하 여부, 재학습 시 리소스 소모량

 이러한 요소들을 종합적으로 모니터링함으로써, CSP는 Gen AI 서비스가 최적화된 상태에서 운영되고, 발생 가능한 문제를 사전에 감지해 해결할 수 있습니다.