AI 엔지니어링이 분산 시스템 엔지니어링과 점점 닮아가는 이유
요약
파운데이션 모델의 발전으로 AI 엔지니어링이 분산 시스템 엔지니어링과 유사해지고 있습니다. 모델 자체보다 오케스트레이션, 확장성, 관찰 가능성 등 모델 주변의 시스템적 요소가 운영의 핵심이 되고 있습니다.
핵심 포인트
- AI 엔지니어링이 분산 시스템 엔지니어링과 유사한 특성을 보임
- 모델 자체보다 오케스트레이션 및 워크플로우 관리가 중요해짐
- 검색, 비동기 처리, 검증 등 고전적인 시스템 문제 해결이 필수적임
파운데이션 모델 (Foundation models)이 지속적으로 개선됨에 따라, AI 엔지니어링은 분산 시스템 엔지니어링 (Distributed systems engineering)과 훨씬 더 닮아가기 시작하고 있다고 생각합니다. 어려운 부분은 대개 모델 그 자체라기보다 모델 주변의 모든 것입니다: 오케스트레이션 (Orchestration), 재시도 (Retries), 큐 (Queues), 워크플로우 상태 (Workflow state), 관찰 가능성 (Observability), 평가 (Evaluation), 확장 (Scaling). 실제 운영되는 AI 워크플로우는 매우 빠르게 다음과 같은 요소들로 변할 수 있습니다: 검색 (Retrieval), 다중 LLM/도구 호출 (Multiple LLM/tool calls), 비동기 처리 (Async processing), 검증 (Validation), 다운스트림 시스템 (Downstream systems). 그 시점부터 당신은 단순히 프롬프팅 (Prompting)을 하는 것이 아니라, 고전적인 시스템 문제들을 다루게 됩니다.
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