소프트웨어 아키텍처의 끊임없이 변화하는 세계에서, AI 마이크로서비스와 이벤트 스트리밍은 지능형 애플리케이션 개발을 혁신하는 필수 요소입니다. AI 마이크로서비스, 카프카, 그리고 캐프카의 조합을 비판적으로 논의하는 이 글은 AI 기술을 활용한 고 가용성과 확장 가능한 시스템을 구축하는 새로운 시각을 제공합니다.
AI 마이크로서비스 혁명
지능형 시스템의 계층적 아키텍처가 혼합형과 더 다양한 구분된 아키텍처를 점진적으로 대체하고 있습니다. 이와 같은 AI 기능의 마이크로서비스로의 분리는 전所未有的한 유연성과 확장성으로 직접 이어집니다. 각 AI 마이크로서비스는 단일 작업을 최적화할 수 있으며 – 언어 처리, 이미지 인식 또는 분석 업데이트, 확장 등 – 모듈식으로 조직함으로써 시스템에 더 큰 유연성을 제공하며 동시에 AI 기능의 유지보수와 증강을 더 모듈식하게 만듭니다. 이는 더 잘 관리할 수 있게 합니다.
카프카: AI의 오케스트레이터
Kubernetes는 컨테이너 오케스트레이션의 업계 표준이 되었지만, AI 인프라에서의 그 역할은 더 많이 인식되어야 합니다. Kubernetes는 AI 마이크로서비스가 그 기반인 베이스 캠프이나 컨테이너 인프라를 제공하여 AI 시스템을 확장 가능하고 견고하게 만듭니다. Kubernetes의 핵심 기능 중 하나는 자동으로 자원을 할당할 수 있는 능력입니다. AI 모델은 특정 시간에 다른 양의 자원을 요청할 수 있으며, Kubernetes는 필요한 CPU/GPU 자원의 양을 자동으로 결정하고 계산 자원을 효율적으로 활용합니다.
또한, Kubernetes는 AI 워크로드의 자동 확장에 가장 적합한 시스템입니다. HPA는 추론 시간과 큐 길이와 같은 매개변수에 따라 AI 마이크로서비스를 수직 및 수평으로 확장하여 주어진 부하하에서 최적의 성능을 제공합니다. 이 기능은 자원 집중적인 처리의 급증이나 폭발에 대비해야 할 AI 시스템에 필수적입니다.
Kafka: AI 애플리케이션의 신경계
Apache Kafka는 AI 중심 아키텍처의 근간이 되며, 실시간 데이터 인gest와 비동기 이벤트 처리를 지원합니다. 이는 메시지 전송을 넘어서 AI 애플리케이션의 수명 주기에 매우 중요합니다. Kafka에서 등장한 주요 사용 사례 중 하나는 AI 시스템의 훈련 데이터 파이프라인입니다. 여러 소스에서 수집한 실시간 데이터는 AI 모델의 지속적인 훈련에 강력한 파이프라인을 만들어줍니다.
데이터 인gestion 외에도 Kafka는 모델 서빙에 자신을 제공합니다. Kafka는 이후 추론 큐로 사용되어, 다양한 AI 마이크로서비스가 배경에서 높은 통해puts 예측 요청을 처리할 수 있게 하며, 전체 시스템 응답 시간에 거의 영향을 미치지 않습니다. AI 아키텍처에서 Kafka의 가장 필수적인 사용 중 하나는 피드백을 얻을 수 있는 가능성입니다. 모델 예측과 실제 결과를 추가 훈련에 사용하는 폐루프 구조를 개발합니다.
확장 가능한 AI 마이크로서비스의 아키텍처 패턴
확장 가능한 AI 마이크로서비스를 만들고 배포하는 데 유용한 몇 가지 아키텍처 패턴이 정의되어 있습니다. 사이드카 패턴은 AI 모델이 애플리케이션 컨테이너의 사이드카로 실행되며, 애플리케이션과 별도로 업데이트하고 확장할 수 있습니다.
CQRS 이벤트 소스는 Kafka를 이벤트와 소스에 사용합니다. 분리된 읽고 쓰는 시스템은 CQRS를 사용하여, 읽는 쪽에서 효율적인 AI 분석을 할 수 있는 길을 열어줍니다.
연방 학습은 여러 AI 마이크로서비스 간 분산 협력 학습을 수행하면서 데이터세트 데이터를 보존합니다. 데이터가 프라이버시와 규제와 같은 데이터 제약으로 중앙집중화할 수 없을 때 유리합니다.
도전과 해결책
Kubernetes와 Kafka를 함께 사용하면 AI 마이크로서비스 통합 시 많은 기능을 제공하지만 몇 가지 문제가 있습니다. 분산 아키텍처에서 모델 버전 관리는 시스템 설계 방식에 따라 어려울 수 있습니다. 그theless, Kubernetes의 롤링 업데이트와 Kafka 토픽의 압축은 모델 버전을 처리하는 데 필수적일 수 있습니다.
개선이 필요한 다른 부분은 레이턴시 관리입니다. 따라서, 예측 자동 확장은 Kafka 스트림에 대한 시계열 예측을 기반으로 하여 시스템이 임시적인 레이턴시 증가를 방지하고 다양한 부하 조건에서 좋은 성능을 유지할 수 있게 합니다.
AI 마이크로서비스 시스템에서의 데이터 일관성 문제도 주목할 만한 부분입니다. 이는 아키텍트가 데이터를 정확히 한 번 처리하고 Kafka의 동치 생산자를 활용할 수 있기 때문에 의미가 있습니다.
모니터링 및 확장에 대한 최고 실천 방법
마이크로서비스에서 AI를 사용할 때 모니터링과 확장은 매우 중요합니다. 분산 추적을 사용하는 것인 OpenTelemetry은 마이크로서비스와 상호작용하는 성능을 모니터링하고 다양한 모델을 통해 데이터 흐름을 분석하는 데 매우 유익할 것입니다. 기타 AI 관련 메트릭은 Kubernetes의 메트릭 서버에 표시되어 AI 작업의 요구 사항에 기반한 지능형 자동 확장을 가능하게 합니다.
최소한, 혼沌공학 프로세스는 정기적으로 실행되어 인공지능 시스템의 “실패 대비 상태”를 확인하는 것이 좋습니다. 이 최종 실험은 팀이 아키텍처의 약점을 발견하고 결함을 대응하는 효율적인 메커니즘을 구현하는 데 도움을 줍니다.
결론
AI 기반 마이크로서비스를 Kubernetes와 Kafka와 결합하는 것은 대규모 지능형 시스템을 창출하고 관리하는 데 유망한 모델입니다. 이 두 기술을 구현하고, 위와 같은 장점을 활용하면 강하고 결함에 대한 탄력성을 가진 AI 시스템을 개발할 수 있습니다. 이러한 기술이 발전함에 따라, AI 개발을 더 넓은 대중에게 전달하여 기업의 규모에 관계없이 인공지능을 자신의 애플리케이션에 구현할 수 있도록 할 것입니다.
Source:
https://dzone.com/articles/scalable-ai-driven-microservices-with-k8s-and-kafka