과학기술부 차세대인공지능개발연구센터가 발표한 '중국 인공지능 대형 모델 지도 연구 보고서'에 따르면 우리나라는 매개변수가 10억 개가 넘는 대형 모델 79개를 출시했고, '100개 모델 대결'이 벌어지고 있다. "가 시작되려고 합니다. 대형 모델은 새로운 시나리오와 새로운 비즈니스 형식을 가져올 뿐만 아니라 컴퓨팅 성능에 대한 매우 높은 요구 사항을 제시합니다. 이는 속도가 빠를 뿐만 아니라 다양해야 합니다. AI 훈련, AI 추론, 수치 시뮬레이션 등 다양한 애플리케이션에 대해 서로 다른 컴퓨팅 성능을 제공하고 여러 컴퓨팅 유형을 완벽하게 포괄하는 것이 일반적인 추세입니다.
사실, 대규모 모델 폭풍은 컴퓨팅 성능 혁명의 "빙산의 일각"에 불과합니다. 기업의 디지털 혁신이 점차 심화되고 클라우드 네이티브 애플리케이션이 급속히 증가함에 따라 애플리케이션 시나리오의 다양화는 가상화, 클라우드 호스트, 베어메탈, 컨테이너, 서버리스 클라우드에 이르기까지 컴퓨팅 성능의 다양화와 업그레이드를 직접적으로 촉진했습니다. 기초 아키텍처의 업그레이드 및 업그레이드는 전례 없는 도전에 직면해 있습니다.
계속해서 세대 업그레이드 방식을 참아야 할까요, 아니면 진화 모델을 직접 수용해야 할까요? 이 질문은 햄릿의 "사느냐 사느냐"만큼 심각하고 신중하게 생각해 볼 가치가 되었습니다.
역사를 생각하고 미래를 바라보다
1990년대 하드웨어 모놀리식 아키텍처의 완전한 분할부터 이후 x86 아키텍처의 가상화, 그리고 클라우드 컴퓨팅에 이르기까지 IT 인프라의 진화를 되돌아보면, 클라우드 네이티브 이전에는 클라우드의 컴퓨팅 성능이 기본적으로 상대적이었습니다. 싱글. . 이후 컨테이너, 쿠버네티스 등으로 대표되는 클라우드 네이티브의 급부상으로 컴퓨팅 파워의 수문이 열린 셈이었다. 서버리스, FaaS, 대형 모델 등의 강력한 기능은 공존하고 서로 얽혀 함께 진화합니다.
컴퓨팅 파워 개발의 다양화는 주로 컴퓨팅 시나리오의 다양화, 컴퓨팅 파워 소스의 다양화, 컴퓨팅 파워 브랜드의 다양화에 의해 자극된 컴퓨팅 파워 요구의 다양화에 반영됩니다... 질적 도약으로 인해 다양한 컴퓨팅을 지원합니다. 퍼블릭 클라우드의 힘은 노력이 필요하지 않고 자연스럽게 나온다고 합니다. 그러나 상대적으로 느리게 진화하는 프라이빗 클라우드의 경우 컴퓨팅 성능의 다양화는 여전히 많은 사용자에게 높은 문턱이며, 원활한 업그레이드가 첫 번째 어려움입니다.
예를 들어, 우리가 PC에서 사용했던 온라인 뱅킹은 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 개발되었지만 이제는 모바일 뱅킹을 선택하는 사람들이 점점 더 많아지고 있으며 이는 애플리케이션 아키텍처를 다시 작성해야 함을 의미합니다. 원래의 마이크로서비스 아키텍처를 사용할지, 아니면 개발을 위해 새로운 클라우드 네이티브 아키텍처를 사용할지 선택권이 주어진다면 무엇을 선택하시겠습니까? 클라우드 네이티브가 가장 이상적인 방식이라는 것을 알면서도 여전히 망설이는 분들이 많습니다. 왜?
역사의 부담을 쉽게 없애는 것이 정말 가능할까요? 전통적으로 IT 인프라는 애플리케이션 요구 사항에 따라 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 및 기타 리소스를 일치시키는 하향식 방식으로 구축되었습니다. 이러한 방식으로 특정 시점과 특정 애플리케이션 요구 사항에 따라 구축된 아키텍처 또는 시스템은 다음과 같은 목적을 달성할 수 있습니다. 리소스와 애플리케이션의 조합이 각 "섬"에 단단히 바인딩되어 있습니다.
고립된 섬은 현실이며, 전통적인 시스템 구축, 배포 및 적용 방법이 변하지 않는 한 고립된 섬은 계속 존재할 것이며 점점 더 축적되어 다시 돌아오기 어려울 것입니다. 과거에는 작업 부하의 유형과 양이 상대적으로 작았을 때 이러한 응용 프로그램과 시스템의 "1:1" 구축 방법은 새로운 응용 프로그램을 시작하려는 사용자의 요구를 비교적 빠르게 충족할 수 있었습니다. 사용자가 많을수록 애플리케이션이 온라인으로 전환될 수 있는 창구 기간이 짧아지고 사용자의 자원 공급 능력과 인력에 격차가 자주 발생합니다. 더욱이 고립된 섬에 직면하여 관리 및 통합 운영이 매우 복잡해져서 효율성 향상과 비용 절감이 어려워졌습니다. 전통적인 방법에 따르면 시스템의 확장은 표면적으로 비교적 단순해 보입니다. 즉, 한 시스템이 다른 시스템 위에 단순히 겹쳐지는 것입니다. 그러나 이후 단계에서는 시스템 수가 감당할 수 없을 정도로 늘어나면 기본 아키텍처를 변경하기 어렵고 고통은 더욱 심해질 것입니다.
많은 사용자에게 시스템 확장 및 업그레이드는 결코 쉬운 일이 아닙니다. 역사적으로 기술 아키텍처의 모든 변경은 "컷오버"였으며, 이는 모놀리식 아키텍처에서 분산으로, 분산에서 마이크로서비스로, ON CLOUD에서 IN CLOUD로의 변환을 포함하여 처음부터 다시 시작하는 것과 같습니다. 예외. 이는 사용자 서비스 개발에 큰 영향을 미치므로 적절하게 처리되어야 합니다.
메인프레임에서 x86으로의 컷오버 변경을 우리는 세대별 업그레이드라고 부르지만 결국 하드웨어에서의 "메이크오버"입니다. 세대별 업그레이드는 무기력한 움직임이지만 다른 더 나은 옵션은 없는 것 같습니다. 방법. 그러나 이후의 가상화에서 클라우드, 클라우드 네이티브로의 업그레이드에서는 하드웨어가 '통합'되었으며 소프트웨어도 지속적이고 원활하게 진화할 수 있는 업그레이드 가능성이 있습니다. 돌아간다. .
컴퓨팅 성능이 다양해지는 상황에서 클라우드 인프라의 업그레이드가 세대별 업그레이드인지, 아니면 지속 가능하고 발전하는 클라우드 플랫폼을 기반으로 하는지는 자명합니다. 시장 불확실성이 증가하는 오늘날의 시대에 진화 가능한 클라우드 플랫폼은 실제로 사용자에게 결정론적인 선택을 제공합니다. 미래에 새로운 기술이 어떻게 변할지, 컴퓨팅 파워에 얼마나 많은 "트릭"이 있을지는 알 수 없습니다. "역사를 고려하고 미래를 직면하는" 진화 가능한 클라우드 플랫폼을 통해 침착하게 받아들이고 유지할 수 있습니다. 앞으로 나아가 다.
통합 플랫폼 + 균형 잡힌 디자인
기존 가상화 공급업체인 VMware든 새로운 프라이빗 클라우드 전문 업체인 EasyStack이든 모두 클라우드 네이티브의 진화에 대해 동일한 생각을 가지고 있으며 먼저 클라우드 네이티브 기반을 구축한 다음 계속해서 그 위에 서비스를 추가합니다. 다양한 컴퓨팅 능력의 요구를 충족시키기 위해 클라우드 컴퓨팅 인프라는 사용자 수준에서 애플리케이션, 관리, 운영 및 유지 관리의 통합을 달성할 수 있어야 하며, 제품 수준에서는 기능, 시나리오를 통합할 수 있어야 합니다. 및 품질 관리.더 중요한 것은 개발, 테스트 및 반복적인 업그레이드의 통합을 달성하는 것입니다.
모든 제조업체가 위에서 언급한 "3대 통합" 요구 사항을 쉽게 충족할 수 있는 것은 아닙니다. 많은 제조업체는 피상적으로 다양한 시나리오에 상응하는 컴퓨팅 플랫폼을 제공할 수 있을 뿐 균형 잡힌 아키텍처를 설계할 수 있는 능력이 없기 때문에 진화의 핵심 문제가 타협되거나 전혀 실현될 수 없습니다.
EasyStack을 예로 들면, 진화 가능한 디지털 인프라를 제안하기 전에도 어려움, 끊임없는 시행착오, 지속적인 진화를 경험했습니다. 오늘날의 진화 가능한 아키텍처가 구체화되기 전에 EasyStack은 주요 코어 수준 업그레이드를 4번만 수행했습니다. 하드웨어에서 가상화, 컨테이너에 이르기까지 이는 점진적인 프로세스입니다. EasyStack 플랫폼이 V4 및 V5 버전이었을 때는 처음에는 가상화만 지원했지만 이제는 CPU, GPU, NPU 등을 포괄할 뿐만 아니라 다양한 클라우드 서비스를 더 잘 지원하기 위한 캡슐화 인터페이스도 제공합니다. 더 중요한 것은 이러한 진화 과정에서 EasyStack은 엔지니어링 방법을 통해 오픈 소스 기술의 기능을 기존 상용 플랫폼에 지속적으로 입력하고 통합하여 다양한 컴퓨팅 성능에 대한 안정성, 신뢰성 및 보안을 지원한다는 것입니다.
EasyStack의 차세대 진화 가능한 클라우드 플랫폼은 베어메탈, 클라우드 호스트, Kubernetes 컨테이너 클러스터 및 여러 컨테이너의 운영을 동시에 지원할 수 있을 뿐만 아니라 용량 기반 또는 고성능 클라우드 스토리지와 다양한 환경에 적합한 통합 클라우드 스토리지를 제공합니다. 컴퓨팅 성능, 다중 VPC SDN 네트워크는 물론 통합 모니터링, 로깅, 운영 및 유지 관리 서비스도 제공합니다. 이것이 아키텍처의 균형 잡힌 설계입니다. 즉, 인프라 수준에서 컴퓨팅, 스토리지, 모니터링, 네트워크, 보안 등 다양한 기능이 완벽할 뿐만 아니라 균형을 이루고 일치하며 서로 연결되어야 합니다. 현재 및 미래의 확장 요구 사항을 충족하기 위해 필요에 따라 결합하고 조정할 수 있습니다. 단일 컴퓨팅 성능 구현 아키텍처에 대해 균형 잡힌 설계를 달성하는 것은 어렵다고 생각할 수 있으며, 컴퓨팅 성능이 다양해지면 작업량과 복잡성이 기하급수적으로 증가할 것입니다.
다양한 컴퓨팅 성능을 목표로 하는 EasyStack의 쉽게 사용할 수 있는 차세대 진화형 클라우드 플랫폼의 핵심은 플랫폼과 클라우드 서비스의 분리된 설계에 있습니다. 다양한 클라우드 서비스와 결합된 경량 통합 디지털 네이티브 엔진 EOS는 가상화, 베어메탈 컴퓨팅 성능, 클라우드 네이티브 등 중소형 클라우드부터 초대형 클라우드까지 프라이빗 배포 요구 사항을 유연하게 충족할 수 있습니다. AI 컴퓨팅 성능 요구 사항을 원활하게 확장하여 대응할 수 있으며, 여러 플랫폼 세트와 소프트웨어 세트를 구매할 필요가 없습니다.
오늘날 "하나의 클라우드, 다중 코어"는 Xinchuang Cloud의 기본 기능이 되었습니다. 원클라우드 멀티코어 그 자체가 다양한 컴퓨팅 파워의 전형적인 예입니다. 이름에서 알 수 있듯이 하나의 클라우드와 다중 코어는 통합 클라우드를 기반으로 하며 다양한 아키텍처의 칩을 지원합니다. 이 "1대다" 모델을 확장하면 "1"은 진화 가능한 플랫폼과 클라우드 기반 기반을 나타내고 "다"는 다양한 컴퓨팅 성능을 나타냅니다. EasyStack이 구축하려고 노력하는 것은 바로 이 "1" 진화 가능한 플랫폼입니다.
진화의 출발점은 '집 전체 지능'
예를 들어, 세대 업그레이드는 집을 개조할 때 거친 집에서 멋진 장식으로 바뀌는 과정과 같고, 점진적 업그레이드는 기본 장식을 바탕으로 기본 장식과 함께 일부 기능을 지속적으로 추가하는 것과 같습니다. IT 시스템의 진화와 비교했을 때 IT 인프라는 변하지 않고 그대로 유지되며 단지 "부분적인 개선"만 있을 뿐이지만 진화할 수 있습니다. 최고의 업그레이드 방법은 집 전체의 지능에서 시작됩니다. .향후 어떤 새로운 변화가 일어나더라도 전반적인 분위기와 기능에 쉽게 통합되어 지속적인 지능 업그레이드를 달성할 수 있습니다.
위의 비교를 통해 어떤 상황에서 어떤 업그레이드 방법이 가장 적절하고 현명한지 더 잘 알 수 있을 것입니다. 진화 가능한 아키텍처가 해야 할 일은 최신 애플리케이션과 IT 인프라의 비동기식 개발로 인해 발생하는 격차를 메우는 것입니다. 인프라 플랫폼 제조업체의 경우 지원이 진화할 수 있습니다. 하나의 기술적 강점만으로는 충분하지 않습니다. 먼저 "전체" 리소스 요소 문제를 해결해야 하며, 완전한 기술 스택을 보유하고 균형 잡힌 설계를 달성해야 합니다. 시간이 지나면 개방성을 유지하고 인프라의 완전한 분리를 달성하여 인프라가 지속적으로 발전하고 발전할 수 있어야 합니다.
새로운 기술과 새로운 요구사항이 나타날 때마다 아키텍처와 플랫폼을 변경하지 않고도 쉽게 지원하고 관리할 수 있는 것이 진화 가능한 아키텍처의 핵심 가치입니다. 클라우드 운영 체제 제조업체인 EasyStack은 순수 소프트웨어 정의 솔루션으로 통합 API 세트를 제공합니다. "소형 코어 + 다중 구성 요소"의 개념과 아키텍처를 기반으로 모든 시나리오의 프로그래밍 가능성과 유연한 조합을 실현합니다. 클라우드 플랫폼의 진화성입니다. EasyStack은 항상 인프라, 즉 인프라 플랫폼과 다양한 컴퓨팅 성능은 물론 클라우드 스토리지, 클라우드 네트워크, API, 보안, 운영 체제, 자동화 기능 등을 포함한 관련 기본 기능에 중점을 두었습니다.
중국 기업 고객에게는 새로운 컴퓨팅 성능의 지속적인 증가가 표준이며 안정적인 비즈니스와 민감한 비즈니스의 장기적인 공존이 현실적으로 필요합니다. 진화 가능한 아키텍처만이 다양한 컴퓨팅 성능의 폭발에 효과적으로 대처할 수 있습니다.
과거/문제/반품/검토
프라이빗 클라우드는 "사용 가능"에서 "사용하기 쉬움"으로 바뀌고 "진화 가능"이 지배자입니다.