레드햇의 OpenShift와 RHEL의 생성형 AI 통합 및 관련 툴에 대한 분석

1. 요약

• 이 리포트는 레드햇의 OpenShift와 RHEL에 생성형 AI 기술을 통합하고 이에 따른 개발자 도구와 기능을 확장한 내용을 다룹니다. 주요 내용으로는 Lightspeed 도입, Konveyor의 성능 향상 및 다양한 AI/ML 응용 프로그램의 지원 기능 등이 포함되어 있습니다. 이를 통해 레드햇은 IT 리더와 데이터 과학자들에게 강력한 도구를 제공하여 하이브리드 클라우드 환경에서 AI 채택을 가속화하려 합니다. 또한, Lightspeed는 사용자의 자연어 상호작용을 도와 시스템 운영과 관리의 편의성을 높이며, Konveyor는 생성형 AI 기능을 통해 코드 추천 및 애플리케이션 마이그레이션 효율성을 개선합니다. 마지막으로, Podman AI Lab은 개발자들에게 AI 모델의 개발 및 테스트 환경을 제공하여 AI 응용 프로그램 구축을 지원합니다.

2. 레드햇 OpenShift와 RHEL의 Lightspeed 도입

• 2-1. Lightspeed 개요

• Red Hat Inc.는 자사의 Ansible Automation Platform에서 작년에 처음 도입된 Red Hat Lightspeed를 OpenShift와 Red Hat Enterprise Linux(RHEL)에 확장한다고 발표했습니다. Lightspeed는 자연어 처리 기능을 통해 사용자가 자연어로 시스템과 상호작용할 수 있게 합니다. 이는 사용자가 쉽게 시스템을 운영하고 관리할 수 있도록 돕는 기능입니다.

• 2-2. OpenShift AI 도입 배경

• OpenShift는 많은 조직에서 컨테이너화된 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축하는 데 사용하는 쿠버네티스 배포판입니다. 그러나 팀 내 모든 구성원이 애플리케이션 구축 및 배포에 전문가인 것은 아닙니다. Lightspeed의 통합은 OpenShift 초보자가 애플리케이션 플랫폼을 쉽게 사용할 수 있도록 돕습니다. 또한 Lightspeed는 자동 스케일링 기능을 추천하고, 적절한 클라우드 인스턴스를 제안하며, 사용 패턴을 평가하여 자동으로 스케일 다운을 수행합니다.

• 2-3. RHEL 환경에서의 활용

• RHEL Lightspeed는 사용자가 리눅스 환경을 쉽게 배포, 관리 및 유지할 수 있도록 돕습니다. 사용자는 자연어로 질문하고 문제를 신속하게 해결할 수 있으며, 이를 통해 기업의 계획 및 시스템 관리 작업을 단순화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 취약점에 대한 수정 사항이 출시되었을 때 관리자에게 알리고, Lightspeed를 통해 업데이트를 예약할 수 있습니다. 이는 Lightspeed가 RHEL에서도 사용자의 작업을 간소화하고 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있음을 보여줍니다.

3. Konveyor의 생성형 AI 추가 성능

• 3-1. Konveyor 개요

• Konveyor는 오픈 소스 애플리케이션 현대화 프로젝트로서, 레거시 애플리케이션을 클라우드 네이티브 앱으로 재구축하는 데 사용됩니다. Red Hat은 Konveyor를 기반으로 한 애플리케이션 마이그레이션 툴킷을 제공합니다.

• 3-2. 추가된 생성형 AI 기능

• Red Hat은 Konveyor에 IBM watsonx Code Assistant와 같은 생성형 AI 모델 통합을 도입했습니다. 이는 레거시 애플리케이션을 클라우드에서 재구축하는 과정에서 개발자 IDE 내에서 코드 추천을 제공하여 시간을 절약할 수 있게 합니다. 또한 Konveyor는 조직의 애플리케이션 마이그레이션 데이터를 활용하는 RAG(정보검색 증강 생성) 기술을 통해 코드 추천의 품질을 향상시킵니다.

• 3-3. 개발자 도구 활용 사례

• Konveyor는 개발자들이 레거시 앱을 클라우드 네이티브로 전환할 때 더 효율적으로 작업할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어 IBM watsonx Code Assistant는 코드 작성 및 검토 과정을 자동화하여 개발 속도를 높입니다. 또한 RAG 기술을 통해 기존 마이그레이션 사례로부터 학습하여 맞춤형 코드 추천을 제공함으로써 개발자의 생산성을 극대화합니다.

4. Podman AI Lab을 통한 개발 및 테스트

• 4-1. Podman AI Lab 소개

• Podman AI Lab은 개발자들이 개인 컴퓨터나 작업 환경에서 컨테이너 내에서 생성형 AI 응용 프로그램을 구축, 테스트, 실행할 수 있게 하는 도구입니다. 이는 개발자 경험을 향상시키기 위해 Podman Desktop에 통합된 확장 기능으로, AI 앱을 손쉽게 만들 수 있는 레시피 카탈로그를 제공하고 있습니다.

• 4-2. 개발자 도구 통합

• Podman AI Lab은 생성형 AI 모델을 코드와 워크플로우에 적용할 수 있는 템플릿과 도구를 제공합니다. 예를 들어, 고객 지원을 증대시키는 챗봇, 텍스트 요약기, 코드 생성기, 이미지 및 비디오 프레임 내 객체 감지, 오디오 텍스트 전사 등의 템플릿이 포함되어 있습니다. 이를 통해 전통적인 애플리케이션 개발자들이 복잡한 AI 기술을 쉽게 통합할 수 있습니다.

• 4-3. 배포 및 테스트 절차

• Podman AI Lab을 통해 생성형 AI 응용 프로그램을 구축한 후, 개발자들은 이를 컨테이너 내에서 테스트 및 실행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 안전하고 보안이 강화된 환경을 제공하여 비용이 많이 드는 인프라 투자나 광범위한 AI 지식 없이도 AI 모델을 활용할 수 있게 합니다. 자동 템플릿과 통합 개발 환경 (IDE)의 지원으로 개발자들은 효율적으로 테스트 절차를 수행할 수 있습니다.

5. OpenShift AI의 최근 기능 및 활용 사례

• 5-1. OpenShift AI의 주요 기능

• Red Hat OpenShift AI는 Red Hat OpenShift와 Red Hat OpenShift Data Science의 검증된 기능을 기반으로 구축되었으며, 데이터 과학자와 개발자들에게 일관되고 확장 가능한 오픈 소스 기반을 제공합니다. 이 플랫폼은 고성능 AI/ML 모델의 개발, 배포, 추론을 위한 일관성을 제공하며, GPU 가속 기능도 지원합니다. AI/ML 실험 추적 및 자동화된 ML 워크플로를 지원하는 배포 파이프라인, GPU 지원 추론 및 사용자 정의 모델 서빙 런타임이 포함된 모델 서빙, 중앙집중식 대시보드를 통한 성능 및 운영 메트릭 관리 기능이 최근 추가되었습니다.

• 5-2. IBM watsonx.ai 및 파트너 생태계

• Red Hat OpenShift AI는 IBM의 인공지능 플랫폼인 watsonx.ai의 생성형 AI 서비스를 기반으로 하며, 다양한 기술 파트너 제공 속에서 Anaconda, IBM Watson Studio, Intel OpenVINO, NVIDIA AI Enterprise, Starburst 등 30여 개의 AI/ML 인증 파트너와 함께 합니다. 이 생태계를 통해 고객은 도메인 특화 데이터를 사용하여 상업적 또는 오픈 소스 모델을 미세 조정할 수 있으며, 이러한 작업을 위한 클라우드-엣지 배포 옵션을 제공합니다.

• 5-3. 고객 활용 사례

• Red Hat OpenShift AI는 다양한 산업에서 AI/ML 혁신을 촉진하고 있습니다. 예를 들어, 독일의 IT 서비스 제공업체인 Atruvia는 Red Hat OpenShift AI를 사용해 전체 조직 데이터 과학 플랫폼을 구축했으며, 이스라엘의 Clalit Health Care Services는 임상 연구 AI 모델을 구축하기 위해 이 플랫폼을 선택했습니다. 또한, 미국 노인의 자살 문제 해결을 돕기 위해 컨설팅 및 관리 서비스 제공업체인 Guidehouse가 OpenShift AI를 사용했으며, 콜롬비아의 비영리 단체인 Tirando X Colombia는 청소년 임신 예방 애플리케이션 개발에 활용했습니다.

• 5-4. 클라우드-엣지 배포 옵션

• Red Hat OpenShift AI는 공용 클라우드에서의 모델 개발 및 온프레미스 또는 엣지에서의 배포를 지원합니다. 이를 통해 규제 요구 사항을 충족할 수 있는 에어갭 및 분리된 환경에서도 데이터 준비, 모델 개발, 훈련 및 배포가 가능합니다. 이러한 하이브리드 MLOps 환경은 IT 운영, 데이터 과학 및 애플리케이션 개발자가 협력할 수 있는 기회를 제공합니다.

6. 결론

• 레드햇의 OpenShift와 RHEL에 생성형 AI 기술을 통합한 전략은 IT 리더와 데이터 과학자들에게 중요한 도구를 제공하며, 하이브리드 클라우드 환경에서 AI 채택을 가속화시키는 데 중점을 두고 있습니다. 주요 발견 사항으로는, Lightspeed와 Konveyor의 성능 향상 및 Podman AI Lab을 통한 효율적 개발 및 테스트가 있습니다. 이러한 기능들은 AI/ML 응용 프로그램 구축을 용이하게 하며, 다양한 산업 분야에서 AI 기술의 실질적 적용 가능성을 제고합니다. 그러나 이 기술들이 모든 조직에 보편적으로 적용되기 위해서는 추가적인 사용자 교육과 시스템 적응이 필요할 수 있습니다. 미래 전망으로는 레드햇의 기술이 지속적으로 발전하여 더 많은 산업에서 다양한 용도로 활용될 가능성이 큽니다. 이러한 발전이 실제로 구현되면, AI/ML 도구들이 더 널리 사용되어 효율성과 생산성을 높이는 데 기여할 것입니다.

7. 용어집

• 7-1. 레드햇 [회사]

• 레드햇은 주로 오픈 소스 소프트웨어 솔루션을 제공하는 기업으로, 최근 OpenShift와 RHEL에 생성형 AI 기술을 통합하여 널리 알려졌습니다.

• 7-2. OpenShift [소프트웨어 플랫폼]

• 레드햇의 Kubernetes 기반 컨테이너 관리 플랫폼으로, AI 및 기계 학습 응용 프로그램 구축을 위한 다양한 도구와 서비스를 포함합니다.

• 7-3. RHEL [운영 체제]

• Red Hat Enterprise Linux의 약자로, 레드햇의 상업용 리눅스 배포판입니다. Lightspeed와 같은 생성형 AI 기술을 지원합니다.

• 7-4. Lightspeed [기술]

• 레드햇이 도입한 생성형 AI 기술로, OpenShift와 RHEL 환경에서 사용되어 효율적인 상호작용과 AI 응용 프로그램의 구축을 지원합니다.

• 7-5. Konveyor [소프트웨어 도구]

• 레드햇의 소프트웨어 도구로, 생성형 AI 기능이 추가되어 개발, 배포 및 관리가 더욱 용이해졌습니다.

• 7-6. Podman AI Lab [개발 환경]

• 개발자들이 AI 및 기계 학습 모델을 개발, 테스트 및 실행할 수 있는 레드햇의 환경입니다.

8. 출처 문서

• Red Hat integrates generative AI in OpenShift, RHEL and a host of developer tools - SiliconANGLEhttps://siliconangle.com/2024/05/07/red-hat-integrates-generative-ai-openshift-rhel-host-developer-tools/
• Red Hat OpenShift AI Accelerates Generative AI Adoption Across the Hybrid Cloudhttps://www.datanami.com/this-just-in/red-hat-openshift-ai-accelerates-generative-ai-adoption-across-the-hybrid-cloud/