AI 서비스는 왜 기존 로드밸런서로 충분하지 않을까?
대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 서비스가 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 LLM 추론 트래픽은 기존 웹 트래픽과는 전혀 다른 성격을 가집니다.
단순한 HTTP 요청처럼 짧고 상태가 없는 것이 아니라,
오래 지속되고, GPU를 많이 사용하고, 메모리에 상태 정보를 유지하는 등 까다로운 특성을 보입니다.
문제는 기존 쿠버네티스 기반 로드밸런서와 Service 구조는 이런 특성을 고려하지 못한다는 점입니다.
결국 많은 기업들이 임시방편으로 비표준 솔루션을 만들거나 복잡한 설정을 적용해 운영 부담이 커지고 있습니다.
이런 상황을 해결하기 위해 만들어진 것이 바로 Gateway API Inference Extension입니다.
쿠버네티스 네이티브 방식을 유지하면서 AI/ML 트래픽을 효과적으로 처리할 수 있도록 돕는 표준 확장 기능입니다.
이 글에서는 Gateway API Inference Extension의 개념, 구성 요소, 동작 방식, 벤치마크 결과, 향후 로드맵까지 체계적으로 정리해 소개하겠습니다.
Gateway API Inference Extension이란 무엇인가?
기존 로드밸런서가 가진 한계
일반적인 쿠버네티스 Service 또는 L7 로드밸런서는 다음과 같은 한계가 있습니다.
- 단순한 라운드로빈(Round-Robin) 기반 트래픽 분배
- 모델 종류 또는 상태에 따른 라우팅 불가
- 요청 중요도(실시간 대화 vs. 배치 처리)를 반영한 우선 처리 불가
- GPU 사용 최적화 부족으로 리소스 낭비 발생
Gateway API Inference Extension의 등장
Gateway API Inference Extension은 기존 Gateway API의 구조를 유지하면서 AI/ML 트래픽에 필요한 기능을 표준 방식으로 제공합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
- 모델 인식(Model-aware) 기반 트래픽 라우팅
- 요청 중요도(Criticality)에 따른 우선 처리 지원
- 안전한 모델 롤아웃 지원
- 실시간 메트릭 기반 로드밸런싱 최적화
- GPU 활용률 개선 및 지연 시간 감소
AI/ML 추론 서비스를 쿠버네티스 환경에 안정적이고 효율적으로 구축할 수 있도록 돕는 핵심 기술입니다.
핵심 구성 요소
Gateway API Inference Extension은 두 가지 Custom Resource Definition(CRD)을 통해 구성됩니다.
InferencePool
InferencePool은 플랫폼 운영자(Platform Admin)가 관리합니다.
- GPU 기반 모델 서버(Pod) 풀을 정의합니다.
- 스케일링, 배포, 밸런싱 정책을 구성할 수 있습니다.
- 플랫폼 레벨에서 일관된 리소스 사용을 보장합니다.
- 기존 쿠버네티스 Service와 유사하지만 AI/ML 추론 서비스에 최적화된 구조입니다.
InferenceModel
InferenceModel은 AI/ML 모델 소유자(모델 개발자 또는 팀)가 관리합니다.
- 외부에 노출되는 모델 엔드포인트를 정의합니다. 예: gpt-4-chat
- 어떤 모델 및 파인튜닝 버전을 서비스할지 설정합니다.
- 트래픽 분할 및 우선순위 정책을 설정할 수 있습니다.
정리하자면 InferencePool은 '어디서 서비스할지'를 관리하고, InferenceModel은 '무엇을 서비스할지'를 관리하는 구조입니다.
요청 흐름과 동작 방식
Gateway API Inference Extension의 요청 처리 흐름은 기존 Gateway API 구조에 AI/ML 특화 단계가 추가된 형태입니다.
기본 요청 흐름
- 클라이언트가 HTTP POST 요청을 보냅니다. 예: /completions
- Gateway가 HTTPRoute를 확인해 대응하는 InferencePool 백엔드를 식별합니다.
- Endpoint Selection Extension(ESE)이 활성화됩니다.
- ESE는 단순히 아무 Pod로 요청을 보내는 것이 아니라 실시간 Pod 메트릭(큐 길이, 메모리 사용량, 로드된 어댑터 상태 등)을 확인해 최적의 Pod를 선택합니다.
- 선택된 Pod로 요청이 전달됩니다.
왜 중요한가?
이 과정을 통해 다음과 같은 효과를 얻을 수 있습니다.
- GPU 포화 시 발생하는 지연 시간 급증 문제를 완화합니다.
- 특정 Pod에 트래픽이 집중되는 현상을 방지합니다.
- 높은 트래픽 상황에서도 예측 가능한 서비스 품질을 유지합니다.
결과적으로 AI/ML 추론 서비스의 성능과 안정성을 모두 개선할 수 있습니다.
성능 벤치마크 결과
Gateway API Inference Extension의 효과는 실제 벤치마크 테스트에서도 확인되었습니다.
테스트 환경
- Kubernetes 클러스터에서 H100 GPU(80 GB) 기반 노드 사용
- vLLM 기반 LLM 모델 10개 Replica 배포
- LPG 도구를 사용해 100 QPS에서 1000 QPS까지 트래픽 생성
- ShareGPT 데이터셋 사용
주요 결과
- 처리량(Throughput)은 기존 Kubernetes Service와 유사한 수준을 유지했습니다.
- 지연 시간(Latency)에서는 확실한 개선 효과가 나타났습니다.
- 출력 토큰 기준 p90 지연 시간은 500+ QPS 구간에서 크게 감소했습니다.
- 전체 p90 지연 시간도 400~500 QPS 이상에서 기존 대비 개선되었습니다.
이 결과는 모델 인식 기반 라우팅 덕분에 GPU 자원을 더 효율적으로 활용할 수 있었음을 보여줍니다.
높은 트래픽에서도 서비스 품질을 안정적으로 유지할 수 있다는 점이 확인되었습니다.
향후 로드맵
Gateway API Inference Extension은 향후 다음과 같은 기능 강화를 계획하고 있습니다.
- Prefix-cache 인식 로드밸런싱 지원
- LoRA 어댑터 자동 롤아웃 파이프라인
- 동일 Criticality 내 워크로드 간 공정성(Fairness) 확보
- HPA(Horizontal Pod Autoscaler) 지원 → 모델별 메트릭 기반 스케일링
- 대용량 멀티모달 입출력 지원
- Diffusion 모델 등 다양한 모델 유형 지원
- 이기종 가속기(Heterogeneous Accelerators) 지원
- 다양한 가속기 유형에 따른 지연 시간 및 비용 고려 로드밸런싱 지원
- 디스어그리게이티드 서빙 → 독립적 스케일링 가능
왜 주목해야 하는가?
Gateway API Inference Extension은 AI/ML 추론 트래픽을 쿠버네티스 네이티브 방식으로 처리할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다.
- AI 서비스의 품질을 높이고 싶다면
- GPU 자원을 더 효율적으로 사용하고 싶다면
- 복잡한 AI 서비스 인프라 운영 부담을 줄이고 싶다면
Gateway API Inference Extension을 적극 검토해볼 필요가 있습니다.
설치 및 적용 방법도 간단해 빠르게 시작할 수 있습니다.
AI/ML 인프라를 한층 더 스마트하게 만들고 싶다면 지금 바로 도입을 고려해보세요.
Introducing Gateway API Inference Extension
Modern generative AI and large language model (LLM) services create unique traffic-routing challenges on Kubernetes. Unlike typical short-lived, stateless web requests, LLM inference sessions are often long-running, resource-intensive, and partially statef
kubernetes.io
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