생성 AI(GenAI)의 진화는 모델 개발에서 애플리케이션 개발로의 중요한 전환으로 특징지어집니다. 이러한 AI 모델이 성숙해짐에 따라 실제 애플리케이션에 통합하는 것으로 초점이 이동하면서 새로운 과제가 등장하고 있습니다. 애플리케이션 개발자와 모바일 제조업체를 비롯한 클라우드 서비스 제공업체(CSP)와 같은 인프라 제공업체는 이러한 전환의 최전선에 서 있으며, AI 이니셔티브의 성공을 결정할 중요한 결정에 직면해 있습니다.
주요 과제는 다음과 같습니다:
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- 동급 최고 대비 출시 기간 단축: 전통적으로 애플리케이션 개발은 동급 최고의 기술을 포괄적인 기술 스택에 통합하는 데 의존해 왔습니다. 그러나 차세대 플랫폼의 등장으로 여러 서비스를 단일 플랫폼에 통합해야 하는 엔지니어링 과제를 안게 되면서 시장 출시 기간이 단축되었습니다.
- 중앙 집중식 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅: 강력하고 강력한 중앙 집중식 처리와 지연 시간이 짧고 개인 정보를 보호하는 엣지 컴퓨팅의 이점 중 하나를 결정해야 합니다.
- 알 수 없는 프로덕션: 오늘날 적응형 애플리케이션의 프로덕션 검증 및 규정 준수 검사에 대한 상당한 경험이 있지만, 우리는 새로운 영역으로 모험을 떠나고 있습니다. 성공을 보장하기 위해 참고할 수 있는 과거의 경험이 거의 없습니다.
이 문서에서는 중앙 집중식 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅 패러다임에서 벡터 기능을 갖춘 클라우드-엣지 데이터베이스가 데이터 프라이버시, 성능 및 비용 효율성에 대한 문제를 가장 잘 해결할 수 있는 이유를 살펴봅니다.
중앙 집중식 대 엣지
중앙 집중식 컴퓨팅
중앙 집중식 컴퓨팅 아키텍처에서는 기본 연산과 데이터 저장이 클라우드에서 이루어집니다. 워크플로우는 다음과 같습니다:
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- 임베딩 요청: 엣지 디바이스(예: 스마트폰)가 임베딩 생성을 위해 클라우드 기반 AI 모델에 요청을 보냅니다.
- 임베딩 벡터: 클라우드 AI 모델이 요청을 처리하고 임베딩 벡터를 다시 엣지 디바이스로 반환합니다.
- 벡터 스토리지: 임베딩 벡터는 중앙 집중식 클라우드 벡터 데이터베이스에 저장됩니다.
- 검색 쿼리: 엣지 디바이스가 클라우드 벡터 데이터베이스로 검색 쿼리를 전송합니다.
- 검색 결과: 클라우드 벡터 데이터베이스가 쿼리를 처리하고 검색 결과를 엣지 디바이스에 표시할 수 있도록 반환합니다.
이 접근 방식은 엣지 디바이스와 클라우드 간의 데이터 교환을 위해 지속적인 인터넷 연결에 크게 의존합니다. 클라우드 서버의 광범위한 연산 능력을 활용하지만, 인터넷을 통한 민감한 정보 전송으로 인해 지연 시간과 잠재적인 데이터 프라이버시 문제가 발생할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅
엣지 컴퓨팅 아키텍처에서는 계산과 데이터 저장이 엣지 디바이스에서 로컬로 이루어집니다. 워크플로는 다음과 같습니다:
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- 임베딩 요청: 엣지 디바이스는 임베딩 생성을 위해 임베디드 AI 모델에 요청을 보냅니다.
- 임베딩 벡터: 임베디드 AI 모델이 요청을 처리하고 디바이스에서 로컬로 임베딩 벡터를 생성합니다.
- 벡터 스토리지: 임베딩 벡터는 디바이스의 로컬 에지 벡터 데이터베이스에 저장됩니다.
- 검색 쿼리: 엣지 디바이스가 로컬 엣지 벡터 데이터베이스로 검색 쿼리를 전송합니다.
- 검색 결과: 엣지 벡터 데이터베이스가 쿼리를 처리하고 검색 결과를 로컬로 반환하여 디바이스에 표시합니다.
이 접근 방식은 지속적인 인터넷 연결이 필요하지 않으므로 지연 시간을 줄이고 민감한 정보를 디바이스에 보관하여 데이터 프라이버시를 강화할 수 있습니다. 그러나 AI 처리 및 저장을 처리하려면 엣지 디바이스에 충분한 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 이 두 아키텍처를 비교하면 엣지 컴퓨팅이 지연 시간 단축과 데이터 프라이버시 개선 측면에서 상당한 이점을 제공하므로 실시간 처리와 엄격한 개인정보 제어가 필요한 애플리케이션에 매력적인 옵션이라는 것을 알 수 있습니다.
상시 가동되는 고성능 및 비용 효율성
GenAI로 구동되는 적응형 애플리케이션을 제작할 때 매초 수십억 건의 AI 모델과의 상호 작용을 처리하는 것은 상당한 과제입니다. 이러한 광범위한 작업을 지원하는 데 필요한 대역폭, 인프라 및 컴퓨팅 리소스는 상당하므로 운영 비용이 높아집니다. 기존의 중앙 집중식 시스템은 이러한 수요를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 잠재적인 지연 문제와 비용 증가를 초래할 수 있습니다. 벡터 기능을 갖춘 클라우드 투 엣지 데이터베이스 플랫폼은 엣지 디바이스에서 로컬 데이터 처리를 지원하여 사용자와 가까운 곳에 정보를 저장하고 처리함으로써 지연 시간이 짧은 데이터 액세스를 보장함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 이는 즉각적인 데이터 검색 및 처리가 필요한 대화형 가상 비서 및 개인화된 콘텐츠 추천과 같은 실시간 GenAI 애플리케이션에 매우 중요합니다.
클라우드-엣지 데이터베이스 플랫폼을 사용하는 모바일 애플리케이션은 오프라인 시나리오에서도 원활하게 작동할 수 있어 원격 또는 연결이 어려운 환경의 애플리케이션에 필수적인 중단 없는 서비스 및 데이터 가용성을 보장합니다. 장치에서 오프라인으로 대규모 언어 모델(LLM)을 실행할 수 있다는 점은 지속적인 연결에 의존하지 않고도 복잡한 AI 작업을 수행할 수 있는 중요한 이점입니다. 또한 이러한 플랫폼은 중앙 데이터베이스와의 강력한 동기화 기능을 제공하여 엣지 디바이스가 항상 동기화 상태를 유지할 수 있도록 합니다. 이 하이브리드 접근 방식은 최고의 로컬 처리와 클라우드 통합을 결합하여 분산된 시스템 전반에서 고성능과 데이터 일관성을 유지합니다.
클라우드-엣지 데이터베이스 플랫폼은 데이터를 로컬에서 처리함으로써 클라우드와 주고받는 데이터의 양을 크게 줄여 대역폭 비용을 낮추고 네트워크 의존성을 최소화하여 애플리케이션의 응답성을 향상시킵니다. 이러한 플랫폼은 데이터 처리 부하를 여러 엣지 디바이스에 분산하여 중앙 서버의 부담을 완화하고 대규모 클라우드 인프라 투자 없이도 증가하는 사용자 수요를 효율적으로 처리할 수 있도록 함으로써 확장 가능한 GenAI 애플리케이션을 용이하게 합니다. 또한 엣지 컴퓨팅은 본질적으로 에너지 효율이 높아 중앙 데이터센터로 데이터를 지속적으로 전송할 필요성을 줄여 비용 절감으로 이어지고, GenAI 애플리케이션의 전반적인 에너지 소비를 낮춤으로써 지속 가능한 컴퓨팅 관행에 기여합니다.
데이터 개인 정보 보호 강화
GenAI 애플리케이션을 둘러싼 초기 흥분은 개인 정보 보호의 중요한 측면을 간과하는 경우가 많습니다. 사용자가 데이터 프라이버시 문제에 대해 더 많이 인식하게 되면, AI 기반의 편리함을 위해 프라이버시를 희생하려는 의지가 줄어들게 됩니다. 하지만 개인정보 보호와 고급 AI 기능이 공존하는 균형을 이루는 것은 가능합니다.
벡터 기능을 갖춘 클라우드 투 엣지 데이터베이스 플랫폼은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 데이터를 디바이스에 로컬로 저장하고 처리하므로 인터넷을 통해 민감한 정보를 전송할 필요성을 최소화합니다. 이 로컬 우선 접근 방식은 민감한 데이터를 디바이스에 그대로 두고 필요할 때만 클라우드와 동기화합니다. 엣지 디바이스에서 데이터를 처리함으로써 플랫폼은 중앙 서버로 전송되는 데이터의 양을 줄여 잠재적인 사이버 공격에 대한 노출을 줄입니다. 이 전략은 클라우드 데이터베이스와 동기화할 필요가 없는 한 데이터를 사용자 디바이스로 제한하여 보안을 강화합니다. 또한 엣지 컴퓨팅은 사용자가 데이터에 대한 통제권을 강화하여 권한과 액세스 수준을 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.
또한 로컬에서 데이터를 처리한다는 것은 사용자 상호 작용과 개인 정보가 사용자 디바이스의 범위 내에서 처리되어 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 보호 규정을 준수한다는 의미이기도 합니다. 이러한 접근 방식은 데이터 유출 및 무단 액세스의 위험을 크게 줄여 사용자 간의 신뢰를 증진합니다. 클라우드-엣지 데이터베이스 플랫폼은 데이터 개인정보 보호 및 보안을 유지함으로써 규제 요건을 충족할 뿐만 아니라 개인정보 보호를 고려하는 AI 솔루션에 대한 수요 증가에 부응합니다.
모든 모바일 제조업체가 LLM(대규모 언어 모델) 또는 SLM(소규모 언어 모델)을 모바일 기기에 통합하고 있지만, 벡터 기능을 제공하는 강력한 클라우드 투 엣지 데이터 플랫폼을 고려하는 것도 필수적입니다. LLM 또는 SLM의 경우 모바일 제조업체에는 OpenAI, Google Gemini Nano 및 다양한 오픈 소스 모델과 같은 여러 가지 옵션이 있습니다. 그러나 벡터 기능을 제공하는 클라우드 투 엣지 데이터베이스는 옵션이 매우 제한적입니다. 이 기능을 제공하는 상용 제품은 Couchbase Lite와 Couchbase Server가 유일합니다. 또는 모바일 제조업체는 유사한 기능을 구현하기 위해 자체 솔루션을 구현해야 합니다.
실제 사례: 엣지 AI와 벡터 데이터베이스로 디지털 마케팅 혁신하기
엣지에서 GenAI와 벡터 데이터베이스를 구현하면 전체 디지털 마케팅 환경을 재편할 수 있는 잠재력이 있습니다. 오늘날 디지털 마케팅은 '최적의 제안' 또는 '가장 효과적인 광고'를 예측하기 위해 개인 데이터, 인구 통계, 행동 패턴을 중앙에서 수집하는 데 크게 의존하고 있습니다. 이러한 중앙 집중식 접근 방식은 개인이 자신의 개인 정보를 공유할 수밖에 없는 경우가 많기 때문에 데이터 프라이버시와 관련된 명백한 문제를 야기합니다.
엣지에서 작동하는 GenAI와 벡터 데이터베이스를 통해 개인 디바이스는 개인의 행동을 지속적으로 분석하고 이 모든 데이터를 로컬에 임베딩으로 저장할 수 있습니다. 이러한 탈중앙화 접근 방식은 개인 맞춤형 콘텐츠 제공 방식을 근본적으로 바꾸면서 개인정보 보호 문제를 해결합니다.
작동 방식
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- 로컬 분석 및 저장:
- 개인 디바이스(예: 스마트폰, 태블릿)는 사용자 행동을 실시간으로 수집 및 분석하여 이러한 행동을 캡슐화하는 임베딩을 생성합니다(에지 LLM/SLM 활용).
- 이러한 임베딩은 디바이스에 로컬로 저장되므로(Couchbase Lite와 같은 엣지 벡터 DB를 활용하여) 원시 개인 데이터가 사용자의 통제 범위를 벗어나지 않습니다.
- 콘텐츠 요청 및 전달:
- 디바이스는 개인정보를 중앙 서버로 전송하는 대신 로컬에 저장된 임베딩을 기반으로 특정 유형의 콘텐츠 또는 광고에 대한 요청을 보냅니다.
- 중앙 서버는 이 요청을 수신하면 개별 사용자의 세부 정보를 알지 못한 채 관련 콘텐츠 ID 또는 광고 카탈로그를 제공합니다.
- 로컬 콘텐츠 렌더링:
- 개인 디바이스는 콘텐츠 ID를 사용하여 중앙 서버에서 적절한 콘텐츠 또는 광고를 적절한 순간에 가져와 렌더링합니다.
- 이 프로세스를 통해 중앙 서버가 개인 데이터에 액세스하지 않고도 개인화된 콘텐츠가 제공되므로 사용자 개인정보가 유지됩니다.
- 로컬 분석 및 저장:
디지털 마케팅에 미치는 영향
이러한 엣지 기반 접근 방식은 개인정보 보호를 크게 강화하는 동시에 고도로 개인화된 마케팅을 가능하게 합니다. 마케터는 중앙에서 개인 데이터에 액세스하거나 저장하지 않고도 사용자의 행동과 선호도에 따라 관련성 높은 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 데이터 유출 위험을 줄이고 개인정보 보호에 대한 우려가 점점 더 커지는 소비자들과 더 큰 신뢰를 구축할 수 있습니다.
의료 현장에서의 적용
이러한 접근 방식의 이점은 디지털 마케팅을 넘어 의료 분야까지 확장됩니다. 예를 들어 웨어러블 디바이스는 환자의 건강 지표를 모니터링하고 이 데이터를 로컬에 저장할 수 있습니다. 그러면 민감한 건강 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고도 의료 권장 사항을 개인화하여 환자에게 전달할 수 있습니다. 이를 통해 환자의 개인정보가 보호되는 동시에 고품질의 개인 맞춤형 의료 서비스를 제공할 수 있습니다.
업계는 엣지 AI와 벡터 데이터베이스를 활용하여 데이터 프라이버시 및 개인화에 대한 접근 방식을 혁신함으로써 사용자가 개인 정보를 침해하지 않고 맞춤형 경험을 제공받을 수 있도록 보장할 수 있습니다. 이러한 패러다임의 변화는 개인정보 보호 문제를 해결할 뿐만 아니라 다양한 분야에서 혁신과 신뢰 구축을 위한 새로운 길을 열어줍니다.
하드웨어 제조업체(모바일)
하드웨어 제조업체의 경우, 경쟁력을 유지하고 개인화된 고급 사용자 경험을 제공하려면 클라우드 투 엣지 AI 전략을 채택하는 것이 중요합니다. 개인 모바일 디바이스, 홈 서버, 클라우드 AI 기능을 포함하는 포괄적인 멀티티어 아키텍처는 다양한 사용 사례에서 성능과 개인정보 보호를 최적화할 수 있습니다. 제조업체는 클라우드 서비스와의 강력한 동기화를 유지하면서 모바일 디바이스 및 홈 서버에 직접 AI 기능을 내장하여 디바이스 및 클라우드 플랫폼 전반에 걸쳐 AI 모델을 원활하게 통합하는 것을 고려해야 합니다. 이러한 접근 방식을 통해 개인 디바이스는 실시간 처리와 즉각적인 사용자 상호 작용을 처리하고, 홈 서버는 보다 복잡한 연산을 관리하며, 클라우드 서비스는 광범위한 데이터 스토리지와 고급 분석을 제공하는 확장 가능하고 유연한 AI 모델 배포가 가능합니다.
멀티 계층 아키텍처
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- 엣지 디바이스: 이러한 디바이스는 AI 모델을 로컬에서 실행하여 짧은 지연 시간과 높은 응답성을 보장할 수 있어야 합니다. 카우치베이스 라이트와 같은 벡터 데이터베이스를 내장하면 사용자 개인 정보를 침해하지 않으면서 실시간 개인화를 구현할 수 있습니다.
- 엣지 노드(홈 서버): 홈 서버는 중간 노드 역할을 하여 추가적인 연산 능력과 저장 공간을 제공할 수 있습니다. 클라우드 서버와 동기화하여 보다 집약적인 AI 작업을 처리하고 최신 모델을 유지할 수 있습니다.
- 중앙 집중식 클라우드 AI 기능: 클라우드 계층은 포괄적인 데이터 스토리지, 고급 분석 및 글로벌 동기화를 제공합니다. 모든 디바이스에서 AI 모델과 데이터가 일관성 있게 업데이트되고 장기적인 데이터 보존과 대규모 데이터 처리를 지원합니다.
결론
애플리케이션 개발자, 인프라 제공업체, 모바일 제조업체의 경우 벡터 기능을 갖춘 클라우드-엣지 데이터베이스를 활용하면 GenAI 경험의 개인화를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 데이터 프라이버시, 고성능, 비용 효율성을 보장함으로써 개발자가 반응성이 뛰어나고 안전하며 확장 가능한 AI 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원합니다.
개인화된 GenAI 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 최적의 사용자 경험을 제공하기 위해서는 벡터 기능을 갖춘 클라우드-엣지 데이터베이스 플랫폼을 채택하는 것이 중요합니다. 이 접근 방식은 대규모 데이터 상호 작용 처리, 운영 비용 절감, 엄격한 데이터 개인정보 보호 표준 유지라는 중요한 과제를 해결합니다. 이러한 플랫폼은 데이터를 로컬에서 처리하고 중앙 서버로의 데이터 전송을 줄이며 사용자에게 데이터 제어 권한을 부여함으로써 고급 AI 애플리케이션을 배포할 수 있는 안전한 프라이빗 환경을 제공합니다.
앞으로 이러한 적응형 애플리케이션을 제작하기 위한 여정에는 많은 미지의 요소가 존재합니다. 이 새로운 영역을 개척해 나가면서 실제 경험과 새로운 모범 사례를 바탕으로 접근 방식을 지속적으로 조정하고 개선하는 것이 필수적입니다. 저는 모든 이해관계자들과 이러한 세부 사항에 대해 더 논의하고 싶고, 어떤 통찰력이나 다른 의견도 환영합니다. 여러분의 생각과 관점이 담긴 메시지를 언제든지 남겨주시기 바랍니다. 우리는 함께 이 흥미로운 기술 발전의 과제를 탐구하고 극복할 수 있습니다.
