[기고] 컨테이너 기술이 AI 혁신을 이끄는 방법

전 산업에 걸쳐 인공지능과 클라우드 컴퓨팅이 혁신 물결을 일으키고 있다. 변화 배경에는 주목 받지 못한 핵심 기술이 숨어 있다. '컨테이너'가 바로 그것이다. 과거 개발자 전유물이었던 이 기술은 현재 현대 애플리케이션(앱) 배포 생태계의 필수 구성 요소로 진화했다. 대규모 인공지능(AI) 서비스를 성공적으로 구현하는 데 필요한 유연성과 효율성을 제공하는 핵심 인프라 역할을 담당하고 있다.

지난 1970년대까지 그 뿌리를 거슬러 올라가는 컨테이너 역사는 흥미롭다. 초기 컨테이너는 운영 시스템에 어떤 영향도 주지 않으면서 개발자가 안전하게 코드를 테스트할 수 있는 격리된 공간 정도의 역할에 머물렀다. 시간이 흐르면서 소프트웨어 패키징, 이동, 배포 영역의 국제 표준으로 성장했다. 클라우드 네이티브 아키텍처와 마이크로서비스, AI 워크로드의 폭발적 성장이 컨테이너에 새로운 활력을 불어넣는 촉매가 되었다.

오늘날 기업이 앱에 기대하는 조건을 살펴보면 컨테이너 가치는 더욱 선명해진다. 이식성, 신속한 배포, 견고한 안정성, 비용 효율성까지 모든 요구 사항을 컨테이너가 만족 시킨다. 거대하고 복잡한 단일 앱을 작고 독립적인 모듈로 분해하는 능력이 핵심이다. 시스템 안정성을 해치지 않으면서도 개별 구성 요소를 자유롭게 업데이트하거나 수정할 수 있게 된다.

탁월한 효율성 창출 능력이야말로 컨테이너를 필수 기술로 만든 결정적 요인이다. 한 번의 개발로 어디서든 실행 가능한 앱이라는 개념을 떠올려보자. 프라이빗 데이터센터, 퍼블릭 클라우드, 개인용 노트북에서도 동일하게 작동한다. 앱 현대화에 박차를 가하는 기업에게 이같은 이식성은 게임의 룰을 바꾸는 혁신이다.

한층 더 진화한 서버리스 컨테이너는 효율성의 새로운 지평을 연다. 기반 인프라로부터 앱을 완전히 분리 시키는 방식으로 서버 관리나 복잡한 설정 과정에서 해방된 개발자가 워크로드 개발과 실행에만 온전히 몰입할 수 있게 한다. 관리 복잡성의 대폭적인 감소와 비즈니스 민첩성의 현저한 향상이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡는 결과를 가져온다.

기업의 자원 활용 최적화 측면에서도 컨테이너 기여도는 상당하다. 앱과 실행 환경을 통합한 이식 가능한 이미지 패키징을 통해 탄력적 확장과 축소가 가능해진다. 불필요한 하드웨어 과잉 투자를 피할 수 있게 되는 것이다.

적절한 비유를 들자면, 무거운 짐을 두 손으로 힘들게 나르던 방식에서 바퀴 달린 캐리어를 활용하는 방식으로의 전환과 같다. 필요한 모든 것을 효율적으로 담으면서도 훨씬 가볍고 편리하게 이동할 수 있으며 목적지 도달 시간도 크게 단축된다.

자동 주차 기능부터 실시간 의료 영상 진단, 개인 맞춤형 온라인 쇼핑 추천까지 AI 활용 영역은 끝없이 확장 중이다. 이런 놀라운 사용자 경험 뒤에서는 각기 다른 프레임워크, 라이브러리, 소프트웨어 버전에 의존하는 복잡한 머신러닝 모델이 작동하고 있다. 다양한 환경에서 이 모든 구성 요소의 일관성을 유지하는 작업은 공중에서 여러 개의 유리구슬을 동시에 저글링하는 것만큼 까다롭다.

모든 필수 요소를 하나의 완결된 패키지로 묶어내는 컨테이너의 능력은 호환성 문제와 버전 관리의 복잡함을 한번에 해결한다. 환경에 구애받지 않고 모델을 학습시키고 테스트하며 배포할 수 있는 일관되고 신뢰할 수 있는 방법론을 AI 개발자에게 제공하는 것이다. 데이터 규모가 기하급수적으로 증가하는 상황에서 컨테이너의 진가는 더욱 명확해진다. 워크로드 격리를 통한 효율적 자원 확장과 문제 발생 시 신속한 원인 규명 및 해결이 가능해지기 때문이다.

실제 시장 동향이 이런 추세를 뒷받침한다. 현재 AI 배포의 절반이 컨테이너를 기반으로 하고 있으며, 가트너는 이 비율이 향후 2년 내에 75%까지 상승할 것으로 전망한다고 발표했다. AI가 컨테이너로부터 혜택을 얻는 것과 동시에, AI 기술 자체가 컨테이너의 발전에 기여하는 상호 발전적 구조를 형성하고 있다.

주요 클라우드 서비스 제공업체는 AI 가속 라이브러리, 런타임, 프레임워크를 사전 구성한 컨테이너 이미지를 통해 배포 속도와 효율성의 극대화를 달성하고 있다. 컨테이너가 AI의 발전을 견인하고, AI가 다시 컨테이너의 진화를 촉진하는 선순환 생태계가 구축된 셈이다.

혁신 기술의 일반적인 발전 패턴처럼, 컨테이너 채택이 광범위해질수록 개발자 기대 수준도 높아지고 있다. 복잡한 관리 부담은 최소화하면서 속도, 확장성, 비용 통제, 보안성을 모두 확보하고 싶어 하는 것이다.

그럼에도 불구하고 해결할 과제는 여전히 존재한다. 강력한 기능을 자랑하는 쿠버네티스가 동시에 높은 복잡성으로 악명 높다는 점이 대표적이다. AI 워크로드의 신속한 도입을 원하는 기업들에게는 상당한 진입 장벽으로 작용하고 있다.

이런 상황에서 알리바바 클라우드 컨테이너 컴퓨트 서비스(ACS) 같은 솔루션은 차별화된 가치를 창출하고 있다. 쿠버네티스에 클라우드 컴퓨팅을 직접 내장하는 방식을 통해 ACS는 단순한 컨테이너 오케스트레이션을 뛰어넘는 새로운 컴퓨팅 패러다임을 제시한다. 데브옵스 모범 사례와 클라우드 네이티브 설계 원칙에 완벽히 부합하면서, 배포 민첩성과 확장성, 비용 효율성의 대폭적인 향상과 운영 관리의 혁신적 간소화를 동시에 달성하는 것이다.

중국에서 급속히 성장하고 있는 모카(Moka)가 훌륭한 예시를 제공한다. ACS 클러스터를 활용한 서비스 구동을 통해 가장 핵심적인 가치인 탁월한 인사(HR) 솔루션 개발에 모든 역량을 집중하고 있다. 채용 성수기 같은 업무량 급증 시기에는 필요에 따른 즉시 용량 확장이 가능하며 사용량에 대해서만 비용을 지불하면 된다.

바로 이런 유연성이 ACS가 추구하는 핵심 철학이다. 웹 앱부터 CI/CD 파이프라인, 빅데이터 분석, AI 추론에 이르기까지 규모와 형태를 불문하고 모든 엔터프라이즈 워크로드의 효과적 처리를 목표로 ACS는 설계되었다. 이런 혜택이 HR 분야에만 국한되는 것도 아니다. 온라인 게임, 리테일, 교통, 자동차, 제조업 등 전 산업에 걸쳐 동일한 원칙이 적용된다. 인프라 관리라는 비생산적 영역에 소모되던 시간과 자원을 혁신 추진이라는 생산적 영역으로 전환하는 것이 핵심이다.

AI의 급속한 확산과 컨테이너 기술의 발전 사이에는 긴밀한 상관관계가 존재한다. 컨테이너는 개발자의 비전과 세상을 실질적으로 변화시키는 제품 사이를 연결하는 다리 역할을 하며, 혁신적 프로젝트가 구상 단계에서 실제 고객 서비스까지 신속하고 확실하게 연결될 수 있도록 돕는다.

AI 활용을 위한 더 스마트하고 안전하며 유연한 방법론을 지속적으로 모색하는 조직 노력이 계속되는 한, 컨테이너의 중심적 역할은 더욱 확대될 것이다. 복잡한 기술적 제약에서 벗어나 창작 활동에 더 많은 시간을 투자할 수 있는 환경을 개발자에게 제공한다는 의미다. 기업에게는 혁신적 아이디어가 기획 단계에서 실제 고객 접점까지 더 빠르게 연결될 수 있는 무한한 가능성을 의미한다.

마크 이(Mark Yi) 알리바바 클라우드 수석 엔지니어 겸 컨테이너 서비스 엔지니어링 총괄 이사

민경하 기자 maxkh@etnews.com