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Batch에서 Streaming 전환을 통한 AI 워크로드 에너지 소비 최적화
AI's energy problem has a software fix. Most teams aren't using it.
AI 요약
Context
데이터 센터의 전력 수요 급증 상황에서 기존 Batch Processing 기반의 데이터 처리 구조가 초래하는 Compute Spike 문제 분석. Peak Load 대응을 위한 과잉 프로비저닝으로 인한 리소스 낭비와 냉각 시스템 부하 가중 현상 발생.
Technical Solution
- Apache Kafka 및 Apache Flink 도입을 통한 데이터 연속 처리 구조로의 전환
- Compute Load 평탄화를 통한 Dynamic Scaling 구현 및 Idle Capacity 제거
- In-transit 단계의 데이터 정제 및 Deduplication 수행으로 Disk I/O 및 Query 비용 절감
- Decoupled Event-Driven 아키텍처 설계를 통한 연쇄적 Compute Load 전이 방지
- AI 파이프라인 전단에 Stream Processor 배치하여 데이터 필터링 및 정규화 수행
- 모델 입력 데이터의 Freshness 확보를 통한 불필요한 전체 데이터 재처리 과정 제거
실천 포인트
1. AI 파이프라인 내 Compute Spike가 심한 Batch Job 식별
2. 모델 입력 전단계에 Stream Processor를 배치하여 Preprocessing 최적화 검토
3. 데이터 중복 제거 및 정제 로직을 Storage 진입 전 단계로 전진 배치
4. Event-Driven 구조 도입을 통한 시스템 간 결합도 해소 및 부하 분산 적용