AI 워크로드 특성 분석 + 로드 밸런싱 설계 고려사항
약 90초
GPU 메모리 편중·배치 크기 변동·장애 대응까지 설계 요소를 체계적으로 연결
AI 워크로드를 위한 로드 밸런싱을 설계할 때 가장 먼저 고민한 건 워크로드 특성의 불균일함이었습니다. 일반 웹 요청과 달리 추론 요청은 모델 크기와 입력 길이에 따라 처리 시간이 수십 배씩 달라집니다. 인턴 프로젝트에서 추론 서버를 운영하면서, 긴 컨텍스트 요청이 몰릴 때 GPU 메모리 OOM이 발생하는 걸 겪었습니다. 그래서 단순 라운드로빈보다는 요청 큐 길이와 GPU 메모리 잔여량을 함께 보는 방식이 더 적합하다고 봤습니다. 성능 최적화를 위해 배치 처리 가능한 요청을 묶는 동적 배칭도 고려해야 하고, 장애 대응으로는 헬스체크 주기를 짧게 가져가 이상 노드를 빠르게 격리하는 구조가 안정적이었습니다. 완성된 시스템을 만든 건 아니지만, 이 경험이 실제 설계 결정의 기준점이 됐습니다.
이 결의 특징
추론 요청은 모델 크기와 입력 길이에 따라 처리 시간이 수십 배씩 달라지는 특성에서 단순 라운드로빈보다 요청 큐 길이와 GPU 메모리 잔여량을 함께 보는 방식이 더 적합하고 긴 컨텍스트 요청이 몰릴 때 GPU 메모리 OOM이 발생하는 것을 직접 겪은 경험에서 배치 처리 가능한 요청을 묶는 동적 배칭과 헬스체크 주기를 짧게 가져가 이상 노드를 빠르게 격리하는 구조가 담겨 있습니다.
이 결이 통하는 자리
AI 로드 밸런싱 설계를 워크로드 특성과 장애 격리로 설명할 수 있을 때 통합니다. 알고리즘 나열보다 실제 OOM 경험과 설계 판단이 있는 자리에서 신뢰가 생기는 결이 보입니다.