[NHN Cloud make IT 2023] NHN Cloud의 성장과 기술의 방향성에 대하여 - PART 2

소형 VM부터 GPU·IPU와 물리 hardware를 직접 제어하는 bare metal까지 compute 선택지를 넓히고, OS·DB·middleware image를 즉시 배포하도록 catalog를 확장한다. 자체 SDN으로 network를 단일화하고 internet·peering·colocation gateway, VPN·Direct Connect, multicast와 traffic mirroring으로 public·hybrid 환경을 연결한다. Storage는 AI·big data와 고성능 commerce 요구에 맞춰 최대 용량과 IOPS를 높이는 방향으로 발전시킨다.

NKS는 여러 Linux worker image와 custom image를 지원하고, Terraform 기반 배포와 cloud service 연동을 넓혀 cluster lifecycle을 code로 관리하게 한다. Master·node group·보안 설정을 template화한 뒤 workload 변화에 따라 worker를 자동 확장·축소하는 완전 관리형 cluster를 목표로 한다. Notification은 multi-region과 복수 중개사, 국제 SMS 직접 연동으로 가용성을 높이고 Kakao carousel·RCS 같은 channel 기능과 변화하는 spam 규제를 platform에서 흡수한다.

Data Flow는 여러 source의 수집·변환을 drag-and-drop으로 구성하고, Kafka instance와 Presto 기반 Data Query는 streaming과 object storage·RDS의 분산 SQL 분석을 연결한다. 자체 보안 관제와 Webshell Threat Detector·Security Advisor는 침해 대응과 cloud 설정 취약점 개선을 지원한다. Virtual Desktop은 GPU rendering, software·license 관리와 화면 capture·key logging·USB 차단을 기본 제공해 원격 업무의 성능과 endpoint 보안을 함께 다룬다.

AI strategy는 대규모 compute·storage, notebook·data·분산 training·endpoint를 연결하는 EasyMaker, 그리고 얼굴 인식·OCR·TTS 같은 application API로 구성된다. Anti-spoofing 얼굴 인증, 얼굴 style과 motion을 합성한 avatar, TTS와 lip sync를 결합한 virtual announcer를 통해 개별 기술을 서비스로 조합하는 방식을 보여준다. 한글 위키와 조직 규정을 추가 학습해 답변과 출처를 함께 제시하는 private LLM prototype은 내부 지식을 외부에 노출하지 않는 기업형 생성 AI 방향을 제안한다.