[Data Zone의 필요성과 활용]

오늘날 기업은 방대한 양의 데이터를 생성하고 있으며, 이를 효과적으로 관리하고 활용하는 것이 경쟁력의 핵심 요소로 부각되고 있습니다. Data Zone은 이러한 데이터를 중앙에서 통합 관리하여 데이터의 품질을 유지하고, 보안과 거버넌스를 강화하며, 데이터 활용의 효율성을 높이는 데 기여합니다.

CSP인 AWS와 Azure의 경우에는 이러한 Data Zone에 대한 개념은 어느 정도 비슷하지만 실제 제공되는 기능이나 동작하는 방식은 좀 다릅니다.
예를 들어, Amazon의 Amazon Data Zone은 AWS, 온프레미스 및 서드 파티 소스에 저장된 데이터를 더 빠르고 쉽게 카탈로그화, 검색, 공유 및 관리할 수 있게 해주는 데이터 관리 서비스입니다. 이를 통해 조직은 데이터 자산을 감독하는 관리자와 데이터 스튜어드가 세밀한 제어를 통해 데이터 액세스를 관리하고 제어할 수 있습니다.

이러한 Data Zone 서비스는 데이터의 중앙 집중화와 표준화를 통해 데이터의 가시성을 높이고, 데이터 사이언티스트나 분석가들이 필요한 데이터를 신속하게 찾고 활용할 수 있도록 지원합니다. 또한, 데이터 거버넌스와 보안 정책을 일관되게 적용하여 데이터의 무결성과 보안을 유지하며, 규제 준수 요구사항을 충족시키는 데 도움을 줍니다.

Microsoft도 유사하게 2024년 9월에 열린 Microsoft Ignite에서 Azure OpenAI Data Zone의 도입을 발표하였으며, 이를 통해 기업들이 데이터 프라이버시와 거버넌스 요구 사항을 충족하면서도 최신 AI 모델을 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다.
그럼 AWS의 Data Zone과는 어떻게 다르게 제공이 되는지 알아보도록 하겠습니다.

[Azure OpenAI Data Zone]

Azure OpenAI Data Zones는 조직이 데이터 프라이버시와 데이터 상주 요구 사항을 충족하면서도 최신 AI 모델을 활용할 수 있도록 지원하는 Azure OpenAI 서비스의 새로운 배포 옵션입니다. 이 기능은 특히 미국과 유럽 연합 내에서 데이터 처리 및 저장을 특정 지리적 경계 내에서 수행하도록 설계되어, 지역 데이터 거주 요구 사항을 준수하면서도 최적의 성능을 유지합니다.

[Azure OpenAI Data Zone의 주요 특징]

1. 데이터 처리 및 저장의 지리적 제어 
Data Zone을 통해 데이터는 선택한 지리적 경계 내에서만 처리되고 저장됩니다. 예를 들어, 미국 Data Zone은 미국 내의 모든 Azure OpenAI 지역에 걸쳐 있으며, 유럽 연합 Data Zone은 유럽 연합 회원국 내에 위치한 모든 Azure OpenAI 지역에 걸쳐 있습니다.

2. 유연한 배포 옵션
Azure OpenAI 서비스의 'DataZone' 배포와 'Global' 배포는 데이터 처리 위치와 성능 요구 사항에 따라 선택할 수 있는 두 가지 주요 배포 유형입니다.
Global 배포의 경우 Azure의 글로벌 인프라를 활용하여 고객의 유추 요청을 가장 적합한 데이터 센터로 동적으로 라우팅합니다. 이로 인해 데이터는 전 세계의 여러 지역에서 처리될 수 있습니다. 반면에 DataZone으로 배포한 경우 Microsoft에서 정의한 특정 데이터 영역 내에서 유추 요청을 처리합니다. 예를 들어, 미국에 있는 Azure OpenAI 리소스에서 DataZone 배포를 만들면 미국 내의 데이터 센터에서만 유추 요청이 처리됩니다.

3. 최신 모델 액세스 및 성능 최적화
데이터 존을 통해 조직은 최신 AI 모델에 액세스하면서도 데이터 프라이버시 요구 사항을 준수할 수 있습니다. 또한, Azure의 글로벌 인프라를 활용하여 데이터 처리의 성능을 최적화하고, 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

[Azure OpenAI의 모델 Data Zone에 배포]

1. 구성 요소

- 데이터 저장
데이터는 선택한 Azure 리소스의 지역 내에서 저장되며, 데이터 존 내의 여러 지역에 분산되어 보관됩니다.
- 데이터 처리
데이터는 선택한 지리적 경계 내의 Azure OpenAI 지역에서 처리되며, 이를 통해 지역 데이터 거주 요구 사항을 준수합니다.

2. 구성 방법

- Azure OpenAI 리소스 생성
Azure 포털에서 Azure OpenAI 서비스를 선택하고, 조직의 요구에 맞는 리소스를 생성합니다.
- Data Zone 선택
모델 생성 시, Data Zone 배포 옵션을 선택하고, 미국 또는 유럽 연합 중 하나의 지리적 경계를 지정합니다.
- 모델 배포
선택한 데이터 존 내에서 사용할 AI 모델을 배포하고, 애플리케이션과 통합하여 활용합니다.

위의 그림에서도 보이듯이 Azure OpenAI 리소스는 France Central에 배포되어 있고, Data Zone 영역에 모델을 배포 시 화면 하단에 “France Central”의 배포는 EUR 데이터 영역 내의 데이터를 처리합니다.” 라고 명시되어 있는 것을 볼 수 있습니다.

[Azure OpenAI Data Zone 예시]

조직이 미국 내에서 데이터 거주 요구 사항을 준수해야 하는 경우, Azure OpenAI 리소스를 생성하고 모델을 배포할 때 US Data Zone을 선택합니다. 이렇게 하면 데이터는 미국 내의 Azure OpenAI 지역에서만 처리 및 저장되며, 이를 통해 지역 규제를 준수하면서도 최신 AI 모델을 활용할 수 있습니다.
유럽도 동일하게 GDPR과 같은 규정이 준수해야 하는 시스템에서 Azure OpenAI를 사용하는 경우 Global 배포와 다르게 모델을 Data Zone에 배포하게 되면, Azure OpenAI는 내부적으로 트래픽 라우팅을 Global 리소스로 이동하지 않고 유럽 내에서만 처리되도록 제한 할 수 있습니다.

[Azure OpenAI Data Zones의 활용]

Azure OpenAI Data Zones를 활용하면 조직은 데이터 프라이버시와 거버넌스 요구 사항을 충족하면서도 최신 AI 모델을 통해 다양한 인사이트를 도출할 수 있습니다.

1. 데이터 프라이버시 준수
데이터의 저장 및 처리를 특정 지리적 경계 내에서 수행하여 지역 데이터 거주 요구 사항을 준수합니다.

2. 최신 AI 모델 활용
데이터 존을 통해 최신 AI 모델을 활용하여 비즈니스 인사이트를 도출하고, 의사 결정에 활용할 수 있습니다.

3. 성능 최적화
Azure OpenAI의 Data Zone 인프라를 활용하여 데이터 처리의 성능을 최적화하고, 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

따라서, Azure OpenAI Data Zones는 조직이 데이터 프라이버시와 거버넌스 요구 사항을 충족하면서도 최신 AI 기술을 활용하여 비즈니스 성과를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.