ClearML과 Dell AI Data Platform의 통합: 엔터프라이즈 AI 인프라 구축

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TL;DR

ClearML은 AI 워크플로 오케스트레이션과 실험 관리를 담당하고, Dell AI Data Platform(AIDP)은 페타바이트급 스토리지와 고성능 검색 엔진을 제공하여 엔터프라이즈급 데이터 기반을 구축한다. 이 통합은 ClearML의 기본 백엔드인 Elasticsearch와 파일 서버를 Dell의 데이터 엔진으로 대체하여 데이터 관리와 AI 워크플로를 분리한다. 이를 통해 AI 팀은 모델 개발에 집중하고, 플랫폼 팀은 엔터프라이즈 표준에 맞춘 데이터 인프라를 운영한다.

대상 독자

엔터프라이즈 AI 인프라를 운영하는 플랫폼 엔지니어 및 AI 팀

의미 / 영향

AI 플랫폼의 확장성 문제를 해결하기 위해 워크플로 계층과 데이터 계층을 분리하는 아키텍처 패턴을 제시하며, 이는 엔터프라이즈 환경에서 AI 운영의 성숙도를 높이는 표준이 될 수 있다.

섹션별 상세

기존 ClearML 환경은 AI 팀이 오케스트레이션과 데이터 인프라 관리를 모두 부담해야 하는 구조적 한계가 있다. Dell AIDP와의 통합은 ClearML의 제어 평면은 유지하면서, 데이터 저장과 검색 부하를 Dell의 검증된 엔터프라이즈 엔진으로 이관한다.

ClearML과 Dell AI Data Platform의 통합 참조 아키텍처 다이어그램. — DiagramClearML 제어 평면이 Dell의 데이터 엔진(DDSE, S3 스토리지)과 어떻게 결합되는지 보여주는 구조도이다. 비즈니스 유닛별 리소스 할당과 데이터 계층의 분리를 시각화한다.

Dell Data Search Engine(DDSE)은 ClearML의 기본 Elasticsearch를 대체하여 수십억 개의 객체에 대한 확장성 있는 인덱싱과 검색을 지원한다. 이를 통해 AI 워크플로와 독립적으로 검색 성능을 관리하고 확장할 수 있다.

근거

Dell Data Search Engine(DDSE) replaces the bundled Elasticsearch and becomes the indexing and search layer for experiment metadata. — How the Architecture Decomposes 섹션

Dell의 S3 호환 객체 스토리지(ObjectScale/PowerScale)는 ClearML의 내장 파일 서버를 대체하여 페타바이트 규모의 데이터 저장과 거버넌스를 제공한다. 데이터 거버넌스와 액세스 제어가 스토리지 계층에서 이루어져 엔터프라이즈 보안 규정을 준수한다.

이 아키텍처는 AI 워크플로와 데이터 인프라를 분리하여 운영 효율성을 높인다. AI 팀은 기존 ClearML 인터페이스를 그대로 사용하며, 플랫폼 팀은 익숙한 Dell 데이터 도구로 인프라를 관리하여 운영 복잡성을 줄인다.

용어 해설

Orchestration: — AI 워크플로의 실행, 리소스 할당, 상태 관리를 자동화하는 제어 계층. 복잡한 파이프라인을 효율적으로 관리하고 실행하는 역할을 수행한다.
Data Persistence: — 시스템 종료 후에도 데이터가 유지되도록 저장하는 기술. AI 플랫폼에서 실험 결과, 모델, 데이터셋 등을 안전하게 보존하는 핵심 요소이다.
S3-compatible Storage: — AWS S3 API를 지원하여 객체 데이터를 저장하고 관리하는 스토리지 시스템. 엔터프라이즈 환경에서 대규모 데이터를 관리하는 표준으로 사용된다.