AI 관측 가능성: 이제 SUSE AI와 함께 제공됩니다

만약 여러분이 회사에서 AI를 구현하거나 확장하는 여정을 시작해 보셨다면, AI 모델, 특히 에이전트 워크로드(agentic workloads)와 함께 사용하는 것이 본질적으로 복잡하다는 것을 이미 아셨을 것입니다. 동일한 입력이 항상 정확히 동일한 출력을 생성하지 않을 수 있으며, 종종 “블랙박스”처럼 작동합니다. 이러한 본질적인 불투명성 때문에 내부 의사결정 과정을 이해하거나, 성능 병목 현상을 식별하거나, 예상치 못한 동작을 문제 해결하는 것이 매우 어렵습니다. 이러한 AI “블랙박스”에 대한 관측 가능성을 확보할 수 있다면 얼마나 좋을까요?

이러한 “블랙박스”에 대한 관측 가능성을 확보하는 것은 오르막길 싸움이었으며, IDC는 개념 증명(PoC)의 50% 이상이 프로덕션 단계로 넘어가지 못하는 이유를 이 투쟁에 있다고 분석합니다. 하지만 이제는 달라졌습니다. SUSECON ’25에서 발표된 바와 같이, SUSE AI는 AI 관측 가능성 대시보드(AI Observability Dashboards)를 정식 출시하여 AI 워크로드에 대한 통찰력 있는 정보와 가시성을 제공합니다.

​견고한 기반 위에 구축: SUSE 관측 가능성 확장

SUSE의 관측 가능성은 강력한 4T 데이터 모델을 기반으로 하며, 이는 IT 인프라 및 애플리케이션에 대한 완전한 그림을 제공합니다. 4T를 간략하게 다시 살펴보겠습니다.

• 텔레메트리(Telemetry): 로그(이벤트의 상세 기록), 메트릭(CPU 사용률 또는 요청률과 같은 시간 경과에 따른 수치 측정), 이벤트(시스템 재부팅 또는 구성 변경과 같은 개별 발생)와 같은 필수 데이터 포인트의 수집입니다. 무엇이 일어나고 있는지 알려주는 원시 데이터 스트림입니다.

• 추적(Tracing): 개별 이벤트를 넘어, 추적은 사용자 상호 작용 또는 시스템 요청의 전체 컨텍스트를 제공합니다. 초기 요청부터 최종 응답까지 여러 서비스 및 구성 요소를 통해 전파되는 단일 트랜잭션을 추적합니다. 이를 통해 워크플로우의 경로와 종속성을 이해할 수 있습니다.

• 토폴로지(Topology): 복잡한 시스템을 시각화하는 것은 항상 도전 과제였습니다. 토폴로지는 이를 변화시키고 환경 내에 존재하는 모든 요소(서버, 데이터베이스, 마이크로서비스)와 이들이 서로 어떻게 상호 작용하는지에 대한 동적인 시각적 표현을 제공합니다. 이는 인프라의 지도입니다.

• 시간(Time): 과거 분석 및 추세 예측에 중요한 ‘시간’ 차원은 현재의 실시간 활동을 모니터링하고 과거 이벤트로 깊이 파고들 수 있도록 합니다. 이 컨텍스트를 제공하는 것은 추세를 이해하고, 간헐적인 문제를 진단하며, 용량 계획을 세우는 데 도움이 됩니다.

SUSE AI 관측 가능성은 SUSE 관측 가능성을 기반으로 구축되어, 전문화된 도구로 이러한 기능을 확장하고 AI 워크로드의 고유한 요구 사항에 맞는 통찰력을 특별히 제공합니다. 여기에는 다음과 같은 중요한 계층에 대한 심층 모니터링이 포함됩니다.

• AI 워크로드: 모델을 구동하는 핵심 컴퓨팅 프로세스.

• LLM 관리: 프롬프트 엔지니어링, 토큰 사용량 및 모델 응답 품질과 관련된 특정 메트릭.

• 벡터 데이터베이스: 검색 증강 생성(RAG) 및 검색에 사용되는 전문화된 데이터베이스의 성능 및 상태 메트릭.

• 기반 AI 구성 요소: 오케스트레이션을 위한 쿠버네티스 클러스터 및 컴퓨팅 가속을 위한 GPU 관리와 같은 기본 인프라.

그 결과는 무엇일까요? 생성형 AI 워크로드를 위해 특별히 설계된 직관적인 시각화 — 본질적으로: 그 블랙박스에 대한 관측 가능성입니다.

​ROI 확보 및 위험 완화

AI 도입의 위험은 엄청나게 높습니다. 그러나 PoC의 44%만이 프로덕션으로 전환되는 상황에서, 비용 최적화부터 리소스 활용에 이르기까지 AI 워크로드를 적절히 관리해야 한다는 것이 분명합니다. SUSE AI 관측 가능성은 이러한 중요한 비즈니스 문제를 직접적으로 해결합니다.

​비용 통제: 토큰 및 리소스 최적화

​AI 관측 가능성의 가장 즉각적이고 영향력 있는 이점 중 하나는 예산에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 능력입니다. AI 이니셔티브가 확장되고 더 많은 사용자가 모델, 특히 값비싼 LLM과 상호 작용함에 따라 “토큰 사용량”이 직접적인 비용 동인이 됩니다. 모든 프롬프트, 모든 응답, 모든 상호 작용은 토큰을 소모하며, 이러한 비용은 모니터링되지 않으면 빠르게 통제 불능 상태가 될 수 있습니다.

​토큰 사용량에 대한 명확한 가시성 없이는 AI 운영 예산을 정확하게 책정할 수 있을까요? 현재 예산이 초과되는 것을 어떻게 막을 수 있을까요? 간단한 답은 ‘불가능하다’는 것입니다. 이러한 통찰력 부족은 예측할 수 없는 비용으로 이어지고 전략적 재무 계획을 방해합니다.

​SUSE AI 관측 가능성 대시보드를 통해 다음 사항에 대한 실시간 통찰력을 얻을 수 있습니다.

​토큰 소비율: 시간 경과에 따라 정확히 얼마나 많은 토큰이 사용되고 있는지 확인합니다.

• 효율성 메트릭: 각 토큰이 얼마나 효과적으로 활용되고 있는지 이해하여 낭비되는 패턴을 식별합니다.

• 프롬프트별 패턴: 다양한 유형의 프롬프트 또는 사용자 쿼리 전반에 걸쳐 토큰 사용량을 분석합니다.

​이 정보는 팀이 더 적은 토큰을 사용하도록 프롬프트를 개선하거나, 더 저렴한 모델로 요청을 라우팅할 수 있도록 지원합니다. 이러한 수준의 제어는 견고한 재무 계획 및 예측에 필요한 데이터를 제공합니다.

토큰 외에도, AI 워크로드는 자원 소모가 심하기로 악명이 높습니다. 여러분은 GPU, CPU, 고속 네트워킹 및 방대한 양의 메모리를 관리해야 합니다. 이는 복잡하고 어려운 일이지만, 제대로 관리하지 않으면 다음과 같은 위험이 따릅니다:

• 자원 과소 활용: AI 모델이 완전히 사용하지 않는 컴퓨팅, 메모리 또는 스토리지에 비용을 지불하는 경우.

• 자원 과다 활용: 리소스 부족으로 인해 모델 성능이 저조하거나 작업이 실패하여 지연 및 노력 낭비로 이어지는 경우.

SUSE AI 관측 가능성은 이러한 자원들이 어떤 워크로드에 의해, 얼마나 오랫동안 활용되고 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 이는 “모두에게 동일한 방식”이라는 접근 방식에서 벗어나, 워크로드별로 정밀하게 자원을 할당하는 방식으로 전환하여 예산을 최적화할 수 있는 방법을 제시합니다.

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사전 예방적 문제 해결

AI 워크로드가 본질적으로 “블랙박스”일 때 성능 문제는 어떻게 처리하시겠습니까? 간헐적인 오류, 모델 정확도의 급작스러운 저하 또는 예상치 못한 출력은 그 원인을 추적하기가 극히 어려울 수 있습니다.

​SUSE AI 관측 가능성은 성능 병목 현상, 데이터 이상 또는 예상치 못한 모델 동작의 원인을 식별하는 데 필요한 필수 로그, 메트릭 및 추적을 제공합니다. SUSE 관측 가능성의 4T 데이터 모델에는 시간(Time) 차원이 포함되어 있어 실시간 통찰력뿐만 아니라 과거 데이터를 분석할 수 있는 기능도 제공합니다. 이러한 “타임 머신” 기능은 추세를 이해하고, 검사 시점에는 나타나지 않을 수 있는 간헐적인 문제를 진단하며, 인시던트가 언제 발생했는지 정확히 파악하는 데 매우 중요합니다.

​관측 가능성은 이상 징후와 잠재적 문제를 조기에 감지함으로써 작은 문제가 큰 인시던트로 확대되는 것을 방지하는 데 도움을 줍니다. 해결되지 않은 AI 문제는 느리거나 부정확한 의사 결정, 놓친 비즈니스 기회, 또는 잘못되거나 편향된 AI 응답으로 인한 심각한 평판 손상 등 막대한 재정적 손실로 이어질 수 있으므로 이는 매우 중요합니다.

정보에 입각한 의사결정

일상적인 운영상의 이점을 넘어, SUSE AI 관측 가능성은 조직이 전략적인 AI 투자에 접근하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다. 성능과 비용에 대한 명확하고 데이터 기반의 통찰력을 제공함으로써, 새로운 SUSE AI 관측 가능성 대시보드는 조직이 AI 이니셔티브의 **투자 수익률(ROI)**을 이해하는 데 도움을 줄 것입니다. 이 데이터는 어디에 추가 투자를 하고 어디에서 규모를 축소할지 정보에 입각한 결정을 내리는 데 중요합니다.

또한, AI 관측 가능성으로부터 자원 사용량과 워크로드 패턴에 대한 과거 데이터를 얻을 수 있습니다. 이는 불필요한 과도한 프로비저닝이나 비용이 많이 드는 막바지 확장이 없이, 수요에 맞춰 더욱 정확한 용량 계획과 인프라 확장을 돕습니다.

​SUSE AI 관측 가능성 대시보드는 SUSE AI 스택 내에서 바로 사용 가능한 SUSE 애플리케이션 컬렉션을 통해 설치됩니다.

​“블랙박스” AI 시대는 끝나가고 있습니다. SUSE AI 관측 가능성은 AI 워크로드를 효과적으로 관리하는 데 필요한 투명성, 제어 및 통찰력을 제공합니다. 이는 AI의 가치를 극대화하고 비용을 최적화하며, 대규모로 책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI 운영을 보장할 것입니다.