직접 통제하는
기업용 AI 인프라
모델과 데이터, 컴퓨팅 자원을 직접 통제해야 하는 기업을 위한 AI 인프라 솔루션입니다.
AppXcess는 기업용 AI 운영에 필요한 GPU 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크, 배포 플랫폼을 설계·구축하고 운영합니다. 기업의 클라우드나 자체 데이터센터, 또는 두 환경 모두에 걸쳐 구축할 수 있습니다. 용량이나 비용, 데이터 레지던시 규정 때문에 AI 활용에 제약이 있고, 팀이 서버 관리보다 모델 개발에 집중해야 하는 조직에 맞춘 AI 인프라 구축 서비스입니다.
통제권을 잃지 않는 AI 배포
프라이빗 격리 환경에 모델을 배포해 하드웨어, 모델 가중치, 입력 데이터의 소유권을 온전히 확보합니다.
퍼블릭 AI 플랫폼의 데이터 노출 위험을 피할 수 있습니다. AppXcess와 함께하면 민감한 데이터와 모델 가중치가 안전한 로컬 격리 환경 안에 머무르므로, 컴플라이언스와 통제권을 온전히 유지할 수 있습니다.
외부 클라우드에서 호스팅되는 퍼블릭 모델과, 기업이 직접 통제하는 격리된 로컬 환경을 비교합니다.
기업 데이터 쿼리가 로컬 방화벽을 벗어나 외부 서드파티 엔드포인트로 전송됩니다. 공유 서버가 기업 고유의 모델 가중치를 색인하면서 지식재산 유출로 이어집니다.
- ✗외부 서버: 데이터가 기업 방화벽 밖으로 전송됩니다.
- ✗공유 가중치: 서드파티 모델이 쿼리 데이터로 학습합니다.
- ✗컴플라이언스 위험: 기업 내부 워크로드가 외부에 노출됩니다.
로컬 모델 인스턴스가 보호된 경계 계층 안에서 실행됩니다. 엄격한 접근 토큰으로 쿼리 경로를 확인해, 모델 가중치를 외부 엔드포인트와 격리된 상태로 유지합니다.
- ✓로컬 경계: 데이터가 100% 프라이빗 시스템 안에 머뭅니다.
- ✓모델 소유권: 모델 가중치는 조직의 자산입니다.
- ✓완전한 컴플라이언스: 물리적 통제를 바탕으로 GDPR, SOC 2 요건을 충족합니다.
프라이빗 LLM
엔터프라이즈급 언어 모델을 조직 내부 인프라에만 배포해, 지식재산과 운영 인텔리전스의 소유권을 온전히 확보합니다.
↳ 민감한 데이터셋이나 코드베이스가 외부 퍼블릭 공급업체로 유출되는 것을 방지합니다.
프라이빗 AI 인프라
완전히 통제할 수 있는 엔터프라이즈급 프라이빗 AI 환경을 구축합니다. 인프라 자산과 모델 아키텍처, 민감한 운영 데이터베이스의 소유권을 온전히 유지합니다.
전용 AI 환경
조직의 워크로드만을 위해 확보한 완전히 격리된 컴퓨팅 환경으로, 다른 조직과 자원을 공유하지 않습니다.
인프라 소유권
물리적·운영적 통제권을 온전히 유지하면서, 하드웨어 설비를 자사 자산으로 계상해 감가상각할 수 있습니다.
프라이빗 배포
오프라인 모델 가중치를 배포하고, 기업 맞춤형 보안 방화벽 안에서 특화 모델을 파인튜닝합니다.
보안 운영
전사 데이터 보호 정책, 보안 네트워크 접근 키, 하드웨어 키 검증을 일관되게 적용합니다.
소버린 AI 인프라
데이터 레지던시와 지역별 컴플라이언스를 철저히 보장합니다. 엄격한 지역 규제와 소버린 거버넌스 모델에 따라 현지화된 AI 노드를 운영합니다.
데이터 주권
고객 쿼리와 시스템 데이터가 정해진 지역 경계 안에만 머물도록 보장합니다.
지역별 컴플라이언스
국가 보안 지침, 현지 규정, 글로벌 데이터 주권 관련 법규에 맞춰 운영합니다.
로컬 AI 배포
모든 AI 워크로드를 로컬에서 실행해 외부 API나 해외 클라우드 의존을 없앱니다.
통제된 거버넌스
접근 프로토콜, 시스템 감사 로그, 데이터 파이프라인의 관리 권한을 제공합니다.
크로스 클라우드 AI 오케스트레이션
주요 클라우드 환경 전반에서 AI 워크로드를 배포하고 관리하면서 유연성, 복원력, 확장성을 유지합니다.
Amazon Web Services
P4/P5 H100 맞춤형 인스턴스를 폭넓게 이용할 수 있고, S3 데이터 레이크와 긴밀하게 통합되며, IAM 기반의 견고한 ID 경계를 제공합니다.
AppXcess 관리형 Kubernetes와 베어메탈 ECS 노드로 VPC를 직접 오케스트레이션합니다.
글로벌 트래픽을 처리하는 고성능 추론 라우팅과 대규모 벡터 데이터베이스.
AI 컴퓨팅 클러스터
컴퓨팅 용량을 필요에 따라 유연하게 확장합니다. 복잡한 AI 연산에 최적화된 고성능 GPU·TPU 노드에서 분산 워크로드를 실행합니다.
GPU 컴퓨팅
상호 연결된 GPU 클러스터(NVIDIA H100/H200)에서 학습과 추론을 병렬로 실행합니다. 범용 하드웨어였다면 며칠씩 대기열에 머물렀을 모델 작업도 로드맵 일정에 맞춰 진행됩니다.
스토리지·데이터 처리량
고처리량 스토리지가 학습 데이터를 GPU에 끊김 없이 공급해, 값비싼 컴퓨팅 자원이 다음 배치를 기다리며 유휴 상태로 남지 않게 합니다.
네트워킹·인터커넥트
노드와 리전을 잇는 저지연 보안 링크 덕분에 분산 작업이 하나의 클러스터처럼 동작합니다. 더 큰 모델의 학습을 현실적으로 가능하게 하는 요소입니다.
확장성
중요한 워크로드에 용량을 할당하고 작업이 끝나면 회수하므로, 피크 기준으로 미리 확보하는 대신 수요에 따라 비용이 발생합니다.
AI 학습 환경
모델 개발 주기를 단축합니다. 통합 추적 콘솔을 갖춘 고처리량 컴퓨팅 환경에서 학습 파이프라인을 실행합니다.
모델 학습·파인튜닝
언어 모델과 비전 모델을 조직의 경계 안에서 자체 데이터셋으로 학습하고 파인튜닝하므로, 자사 데이터가 그 경계를 벗어나지 않습니다.
학습 파이프라인
자동화된 스윕, 체크포인트, 가중치 스냅숏 덕분에 실패한 학습도 처음부터 다시 시작하지 않고 중단 지점부터 재개할 수 있어, 일정과 컴퓨팅 예산을 함께 지킬 수 있습니다.
데이터 처리
텍스트, 이미지, 텔레메트리 데이터를 수집·정제·매핑해 학습에 바로 쓸 수 있는 데이터셋으로 만듭니다. 매번 학습에 앞서 데이터 준비가 병목이 되는 일이 없어집니다.
실험 추적
모든 실행의 데이터, 파라미터, 결과를 기록하므로, 운영 중인 모델이 정확히 어떻게 만들어졌는지 역추적할 수 있습니다.
모델 배포 허브
개발 단계의 모델을 프로덕션 환경까지 매끄럽게 배포합니다. MLOps 방식으로 릴리스 주기를 자동화하고, 통합 버전 관리와 함께 벡터 호스팅 인프라를 확장합니다.
LLM·모델 배포
롤링 업데이트와 카나리 릴리스, 자동 점검으로 서비스 중단 없이 새 모델 버전을 사용자에게 제공합니다.
호스팅 인프라
Triton, vLLM 같은 엔진 기반의 서빙 스택으로 모델을 자체 인프라에서 호스팅해, 외부 API의 토큰당 비용을 피할 수 있습니다.
배포 자동화
Kubernetes 워크로드, 오토스케일링, 로드 밸런싱을 한 번 구성해 두면, 릴리스를 매번 수작업으로 진행하지 않고 반복 가능한 방식으로 운영할 수 있습니다.
버전 관리·롤백
활성 가중치와 구성을 추적하므로, 문제가 있는 릴리스는 프로덕션에서 디버깅하는 대신 몇 분 안에 롤백할 수 있습니다.
실시간 추론 네트워크
모델 엔드포인트를 최소한의 지연 시간으로 전 세계에 제공합니다. 쿼리 트래픽을 지능적으로 라우팅해 시스템 처리량과 응답 시간을 최적화합니다.
저지연 추론
라우팅, 캐싱, 부하 분산을 조정해 응답 시간을 안정적으로 유지합니다. AI 기능을 실제 업무 프로세스 안에서 쓸 수 있게 만드는 핵심 요소입니다.
리전별 라우팅
쿼리는 사용자와 가장 가까운 리전에서 처리되며, 조직의 데이터 규정이 허용하는 리전 밖으로 나가지 않습니다.
엔드포인트 관리
엔드포인트 상태, 호출 한도(rate limit), API 게이트웨이를 중앙에서 관리해, 한 팀이 다른 팀에 필요한 용량까지 소진하지 않도록 합니다.
수요 급증 대응
트래픽을 클러스터 전체에 분산해, 사용량이 급증해도 서비스가 중단되지 않고 성능만 점진적으로 저하되도록 합니다.
멀티 클라우드 오케스트레이션
여러 클라우드 환경에 걸친 워크플로를 매끄럽게 조율합니다. 통합 운영 센터에서 자원 할당을 오케스트레이션하고 데이터베이스를 동기화합니다.
AWS
SageMaker, 컴퓨팅·스토리지 서비스, VPC 라우팅을 별도의 사일로가 아닌 하나의 관리 환경 일부로 운영합니다.
Microsoft Azure
AKS 노드 풀, Key Vault, Active Directory를 활용해, AI 워크로드가 조직이 이미 사용 중인 ID·키 관리 체계를 그대로 이어받습니다.
Google Cloud
GKE 클러스터, Vertex AI 모델 추적, TPU 용량을 활용합니다. Google 가속기에서 더 잘 실행되는 워크로드에 유용합니다.
DigitalOcean·프라이빗 환경
소규모 클라우드 환경과 자체 데이터센터도 같은 컨트롤 플레인으로 관리해, 비용과 용량, 상태를 한곳에서 확인합니다.
기업용 AI 컴퓨팅 인프라
AI 학습과 추론, 모델 배포 파이프라인을 빠르게 처리하도록 최적화한 고성능 하드웨어 클러스터입니다.
GPU 클러스터
고처리량 AI 학습과 추론을 위해 구축한 대규모 병렬 GPU 클러스터입니다.
모델 학습
고급 가중치 최적화와 가속화된 학습 파이프라인으로 대규모 분산 학습을 수행합니다.
모델 호스팅
기업용 AI 모델을 위한 안전하고 확장 가능한 컨테이너 레지스트리와 배포 환경입니다.
추론 플랫폼
실시간 AI 애플리케이션을 위한 저지연 분산 추론 환경입니다.
기업용 AI 보안
미션 크리티컬 AI 배포를 위해 설계한 제로 트러스트 보안, 암호화, 거버넌스 프레임워크로 모델과 데이터, 기업 운영을 보호합니다.
글로벌 컴플라이언스와 운영 보안 기준을 충족하면서, 민감한 정보에 대한 통제권을 온전히 유지합니다.
제로 트러스트 검증
모든 접근 요청을 권한 부여 전에 지속적으로 검증합니다.
암호화·키 관리
고급 암호화와 보안 키 볼트로 기업 데이터를 보호합니다.
컴플라이언스·거버넌스
중앙 집중식 거버넌스와 감사 대응 통제로 규제 기준을 충족합니다.
기업 보안 레이어
물리적·디지털 제로 트러스트 경계를 적용합니다. 하드웨어로 격리된 보안 영역과 실시간 보안 태세 평가로 지식재산, 모델 파라미터, 기업 데이터베이스를 보호합니다.
인프라 보안
암호화 ID 키와 테넌트 간 차단 통제를 갖춘, 물리적 시설·하드웨어 수준의 격리를 제공합니다.
종단 간 암호화
HSM 키 모듈로 핵심 모델 가중치와 데이터 풀을 전송·처리·저장 전 단계에서 안전하게 보호합니다.
제로 트러스트 접근 제어
엄격하게 정의된 운영 권한 정책으로 모든 업무 환경 엔드포인트를 지속적으로 검증합니다.
컴플라이언스 관리
데이터 처리 흐름을 추적하는 중앙 집중식 컴플라이언스 텔레메트리 감사 시스템으로 SOC 2와 ISO 27001 요구사항에 대응합니다.
AI 인프라 스택
보안, 고처리량 컴퓨팅, 프라이빗 가중치 격리, 전략적 비즈니스 통제를 위해 설계한, 서로 연결된 레이어 구조를 살펴보십시오.
보안 레이어
레이어 06하드웨어 보안 영역 격리를 갖춘 제로 트러스트 접근 경계.
멀티 테넌트 소버린 AI 격리와 HSM 볼트 키 운영.
파이프라인 도청을 차단하고 GDPR 및 SOC 2 준수를 보장합니다.
하이브리드 배포 환경
대부분의 기업에는 한 가지 방식만으로는 부족합니다. 클라우드는 변동이 크고 일시적으로 몰리는 학습 수요에 적합하고, 온프레미스는 외부로 나갈 수 없는 데이터나 직접 소유하는 편이 나은 안정적인 워크로드에 적합합니다. 하이브리드는 두 환경을 하나의 컨트롤 플레인으로 운영하며, 대부분의 AI 프로젝트가 결국 도달하는 형태입니다.
클라우드 인프라
AWS, Azure, Google Cloud, DigitalOcean의 용량을 임대해 사용합니다. 수요가 일시적으로 급증하고, 가끔 찾아오는 피크를 위해 하드웨어를 구매하고 싶지 않을 때 가장 적합합니다.
온프레미스 인프라
자체 데이터센터에서 운영합니다. 데이터 레지던시, 규제, 민감도 때문에 데이터를 외부로 내보낼 수 없거나, 워크로드가 안정적이어서 하드웨어를 소유하는 편이 더 경제적일 때 가장 적합합니다.
하이브리드 운영
민감한 데이터와 안정적인 워크로드는 사내에 두고, 피크 시에는 클라우드로 확장합니다. 보안 링크가 두 환경 사이에서 작업을 라우팅합니다.
통합 관리
컴퓨팅 할당, 시스템 상태, 비용을 하나의 대시보드에서 확인하므로, 하이브리드 환경이라도 운영 모델이 둘로 나뉘지 않습니다.
플랫폼의 핵심 설계 기준
모든 구축에서 설계와 규모 산정의 기준이 되는 특성입니다. 목표치는 일반적인 수치로 제시하지 않고, 프로젝트마다 실제 워크로드를 기준으로 합의합니다.
설계 단계부터 페일오버
이중화 노드와 자동 페일오버를 갖추고, 가용성 목표는 조직의 서비스 요구사항에 맞춰 설정합니다.
데이터에 맞춘 확장
스토리지와 처리량을 데이터셋 규모에 맞춰 산정하고, 학습 데이터와 사용량이 늘어나는 만큼 확장합니다.
암호화 기본 적용
모델 가중치와 데이터를 저장 시와 전송 중 모두 암호화하고, 암호화 키는 조직이 통제하는 하드웨어 보안 모듈(HSM)에 보관합니다.
클라우드, 하이브리드, 온프레미스
퍼블릭 클라우드, 하이브리드, 온프레미스 전반을 하나의 컨트롤 플레인으로 관리합니다.
인프라 운영 센터
중앙 네트워크 운영 콕핏에서 시스템 성능을 실시간으로 모니터링합니다. 활성 GPU 부하, 온도 임계치, 저지연 API 경로, 컨테이너 수명 주기 이벤트를 추적합니다.
모니터링
노드, 메모리, 스토리지, 전력 사용량을 실시간으로 확인해, 용량 문제가 플랫폼을 사용하는 팀에 영향을 주기 전에 파악합니다.
자원 관리
클러스터를 우선순위가 가장 높은 작업에 할당하고 환경 간 균형을 맞춰, 핵심 작업이 실험용 작업 뒤에서 대기하지 않도록 합니다.
서비스 가용성
페일오버 시스템과 자동 복구로 하드웨어 장애 중에도 서비스를 유지하며, 가용성 목표는 사전에 조직과 합의합니다.
비용·용량 검토
조직의 실제 사용 데이터에서 유휴 용량과 병목을 찾아냅니다. 인프라 비용을 절감할 여지는 대개 이 지점에 있습니다.
AI 인프라 로드맵
기업의 확장 마일스톤을 단계별로 설계합니다. 초기 프라이빗 GPU 인프라 구축에서 출발해 글로벌 멀티 클라우드 오케스트레이션을 거쳐, 완전 자율형 프라이빗 격리 환경으로 나아갑니다.
소버린 컴퓨팅 기반 구축
로컬 하드웨어 클러스터를 확보하고 프라이빗 모델 가중치를 호스팅하며, 기업 방화벽 안쪽에 제로 트러스트 보안 계층을 적용합니다.
하이브리드 네트워크 통합
AWS, Azure, GCP 리소스를 통합하고, 컨테이너 오케스트레이션 자동화와 저지연 글로벌 쿼리 라우팅을 적용합니다.
인지형 플랫폼 확장
실시간 추론 네트워크를 배포하고 에너지 지표를 최적화하며, 멀티 테넌트 인프라 전반에서 에이전트를 자율적으로 확장합니다.
AI 인프라,
함께 구축합니다
학습, 추론, 또는 여러 팀이 기반으로 삼을 AI 플랫폼 등 운영하려는 워크로드와 데이터·예산·일정 측면의 제약 조건을 알려 주십시오. 이를 기준으로 인프라 규모를 산정하고, 운영에 무엇이 필요한지 보여 드립니다.