IT Infrastructure on Cloud
인프라LG CNS는 클라우드 인프라 No.1 파트너로 독보적인 기술력과 다양한 산업에서의 경험을 바탕으로 고객의 디지털 전환(Digital Transformation, DX)을 선도합니다. LG CNS 클라우드 인프라 서비스는 인프라 SI(System Integration), SM(System Maintenance), 최적화, 이전 등 전체 IT 시스템 라이프 사이클 관점의 통합 인프라 서비스를 제공하며, 특히 AI 인프라, 하이브리드 클라우드, 프라이빗 5G 등 특화 영역에 대한 다양한 경험을 기반으로 전문 인프라 서비스를 제공합니다.
AI 인프라, 하이브리드 클라우드, 프라이빗 5G 등 ‘The New Infrastructure’ 영역에서
Leading Company가 되겠다는 비전을 품은 LG CNS 클라우드 인프라 사업의 슬로건입니다.
서비스 범위
LG CNS는 클라우드 인프라의 축적된 전문성과 경험을 바탕으로 고객의 Infrastructure Journey 모든 과정을 함께 합니다. LG CNS의 인프라 구축 서비스는 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 클라우드 환경을 모두 포함할 수 있으며, IT 시스템 전반의 성능, 안정성, 확장성, 보안성의 품질을 보장하는 아키텍처를 설계하고 구현합니다.
LG CNS는 글로벌 테크기업과 파트너십을 바탕으로 클라우드 인프라사업에 대한 독보적인 사업 역량과 다양한 프로젝트 경험을 보유한 전문 인력을 통해 고객의 IT 환경에 맞는 최적의 서비스를 제공합니다.
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- 국내 SI업계 중 최고/최다의 IT 전문가 보유
- IT기술 전문가 육성 프로그램을 통한 IT 정예 전문가 육성 체계 보유
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- 다양한 산업별 특성을 고려한 최적의 인프라 아키텍처 Best Practice 보유
- Knowledge DB를 기반으로 한 신규 고객에 대한 빠른 기술 Delivery 제공
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- IT 인프라 구축 관련 다수의 벤더와 글로벌 프리미엄 파트너십
- 신기술 역량 지속 확보를 통한 기술지원 품질 제고
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IT 인프라 구축은 기업 전반의 디지털 전환(DX) 여정의 근간이 되는 매우 중요한 영역입니다. 그러므로 인프라 구축 및 리뉴얼 시 제품 및 솔루션에 대한 객관적인 선정, 최신 및 최적의 아키텍처 적용과 구축사의 원활한 유지보수 및 기술지원이 가능한지 등 다양한 사항들을 반드시 고려해야 합니다. 그리고 무엇보다 다양한 기술이 혼재된 IT 인프라 영역의 전체 라이프 사이클에 대하여 기술 전문성과 전문 역량을 갖추고 있는지를 중점적으로 확인해야 합니다.
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온프레미스는 클라우드 대비 데이터 보안과 통제 측면에서 우위에 있습니다. 데이터가 조직 내부 시스템에 저장되고 관리되기 때문에 외부 네트워크로의 전송이 없어 보안 위협을 최소화할 수 있습니다. 특히 금융, 공공기관과 같이 규제 준수가 필수적인 산업에서는 온프레미스 환경이 내부 보안 정책을 완벽히 적용할 수 있는 선택지가 될 수 있습니다. 또, 온프레미스는 클라우드 대비 데이터 접근성과 장애 복구 관리 측면에서 유리합니다. 클라우드는 데이터 저장소와 복구 프로세스가 클라우드 제공자에게 의존하므로 데이터 접근성 문제나 복구 시간 지연이 발생할 수 있는 반면, 온프레미스는 내부 팀이 직접 장애를 관리하고 복구 프로세스를 설계하기 때문에 복구 시간을 단축하고 데이터 접근성을 보장할 수 있습니다. 특히 데이터 주권이나 비상 상황 대비가 중요한 환경에서는 온프레미스가 더 큰 장점을 가지고 있습니다.
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기업의 IT 인프라는 ‘구축-운영-고도화-전환/이전’의 라이프 사이클로 이루어집니다. 라이프 사이클을 고려한 IT 인프라 구축 후 주기적 진단을 통해 인프라를 고도화하고 예기치 않은 재해를 대비해 재난 복구(Disaster Recovery, DR) 체계도 마련되어야 합니다. DR 체계 마련을 위해 필요시 데이터 센터를 안정적으로 이전하고, 시스템 재구축을 검토해야 합니다. 시스템 구축 후, 신규 트렌드와 고객의 변화된 환경을 반영하여 다시 최적의 인프라를 구축하는 형태로 IT 인프라 라이프 사이클은 선순환될 수 있습니다.
서비스 범위
고객사의 하드웨어와 소프트웨어부터 기반 시설까지 다양한 전산 자원에 대한 가용성 향상과 사용자 및 IT 지원 부서에 대한 단일 접점을 제공하기 위해 통합적인 유지 보수 관리 서비스를 제공합니다.
AOS 특징
다양한 사업에서 검증된 통합 유지보수 체계를 활용하여 운영 안정성 및 연속성을 확보하고 자동화 관리 도구, 보수 정비 체계 선진화 등 선진 수준의 서비스를 바탕으로 고객의 업무 효율성을 향상합니다.
Why LG CNS
IT 인프라 통합 유지보수 사업의 풍부한 경험을 바탕으로 IT 인프라 아키텍처 설계, 구축 운영, 보수 정비까지 End-to-End 수행 역량을 갖춘 전문 기술 인력이 고객의 IT 전략에 맞는 기술 지원 체계와 조직적 대응 체계로 서비스를 제공합니다.
IT 인프라를 운영하는 기업은 IT 서비스 기반으로 비즈니스 연속성을 지속적으로 확보하기 위해 안정적인 시스템 구축과 무중단 아키텍처를 도입하고 있습니다. 구축된 IT 인프라는 비즈니스 확대에 따른 사용량 증가, 서비스 변화, 구성 환경 변경 및 노후화 등으로 인해 시스템 환경이 변할 수 있습니다. LG CNS는 고객의 서비스 안정성과 가용성을 보장하고 장애를 최소화하며, 신속한 문제 해결을 지원하는 데 중점을 두고 7가지 특화 서비스를 제공합니다.
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통합 유지 보수 인프라 자산 정보 기반의 통합 관리 서비스를 통한 유지 보수 업무 생산성 및 효율성 향상
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통합 유지 보수 인프라 데이터센터 상면관리 서비스로 실장 관리에 대한 효율성과 현행화 관리 서비스 제공
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통합 유지 보수 인프라 예방 점검 업무의 전문성 강화와 품질 및 업무 생산성 향상을 위해 자동화된 전문 서비스 제공
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통합 유지 보수 대상인 서버 성능진단 서비스로 신속한 성능 분석과 개선 제공
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통합 유지 보수 인프라 통합관제 서비스로 선제적인 모니터링 및 장애 대응 체계 지원
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통합 유지보수 인프라 운영과 유지보수 업무에 대한 자동화 적용으로 인프라 운영 인력 업무 효율성 극대화 지원
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고객 IT 조직인 Help-Desk 운영 현황 분석 및 진단을 통해 최적의 운영 서비스가 가능하도록 지원
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고객이 유지보수 업체와 개별 계약을 진행할 경우, 각 유지 보수 업체에 대한 고객의 영향력은 높아질 수 있으나 계약 관리의 공수가 많아지며 규모의 경제를 통한 비용 절감의 기회를 놓치기 쉽습니다. 무엇보다 복합 장애 발생 시 유지 보수 업체 간 책임 소재 문제가 발생하는 등 품질 관리의 어려움이 있는 반면, 통합 유지 보수 시 고객의 계약 관리 공수가 줄어들고 사업자 구매력을 활용한 대량 할인(Volume DC) 등 비용 절감을 기대할 수 있습니다. 그리고 통합적 관점의 품질관리를 통해 프로세스 표준화, 체계적 서비스 수준 계약(Service Level Agreement, SLA) 관리, 복합 장애 문제해결 등이 가능해집니다.
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고객 관점에서 성공적인 유지보수 이행에 대한 품질 보장과 인프라 운영 안정성을 확보하기 위해서는 다음 사항을 고려해야 합니다. 먼저 유사 사업에 대한 풍부한 경험을 보유하고 있는지, 통합 관리 기능 프로세스 또는 방법론에 기반한 사업 이행이 추진되는지, 체계적 관리를 위한 전문 도구 및 솔루션을 활용하는지, 다양한 글로벌 기업의 제품과 솔루션에 대한 전문 기술 역량을 보유하고 있는지, 비상 상황에 대한 검증된 전사적 역량이 있는지, 운영 비용 절감에 초점을 맞춰 운영 품질을 저하할 위험은 없는지, 끝으로 재하도급 금지 규정을 준수하며 협력사와 직접 계약을 통해 협력사 이행 품질 관리가 가능한지 등 다양한 고려 사항들을 충족하는 사업자를 선택해야 합니다.
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AOS(Always on Service)는 LG CNS의 통합 유지보수 서비스로 고객의 인프라 현황 분석을 통해 통합 관리의 방향성을 수립하고, 전문 통합 관리 체계 및 차별화 서비스를 제공합니다. AOS를 통해 통합 유지보수 관리 선진화 및 업무 생산성과 비용 효율화를 실현하여 고객 만족 최우선 지향의 서비스 품질을 확보하고 있습니다. 또한 고객의 서비스 요구사항에 따라 제공할 수 있는 베이직, 어드밴스드, 프리미엄 3가지 서비스를 보유하고 있습니다. 베이직 서비스를 기본으로 서비스 품질 요구에 상시 대응할 수 있는 차별화 서비스를 제공하고 있습니다. 끝으로 다양한 인프라 아키텍처의 높은 기술 이해도, 운영과 유지관리 프로세스의 완벽한 이해, Best Practice 기반 서비스 품질 향상 역량 등 풍부한 전문 역량과 다수의 사업 경험을 활용한 안정적인 사업 이행을 바탕으로 대외적으로 높은 유지보수 품질을 인정받고 있습니다.
서비스 범위
AI 전담 엔지니어가 고객의 요구사항에 맞춘 최적의 아키텍처를 설계 구축하고, AI 특화 운영 서비스에 이르는 AI 인프라 'Full Life Cycle Service'를 제공합니다.
서비스 특장점
AI 인프라 기술 역량 및 다양한 경험을 기반으로 고객의 요구 일정에 맞춰 최적의 비용으로 최고의 성능을 끌어낼 수 있는 아키텍처 설계와 구축 서비스를 제공합니다.
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AI 인프라 도입 시 고객은 클라우드 기반 인프라와 온프레미스, 그리고 하이브리드 방식 중 어떤 선택이 가장 적합할지 고민합니다. 민감한 데이터나 규제 준수 이슈가 중요한 경우 온프레미스나 하이브리드 방식으로 선택하고, 유연성과 확장성(Scalability) 확보 시에는 클라우드 기반으로 인프라를 선택하기도 합니다. 전용 자원이 필요한 AI의 경우, 온프레미스가 비용 효과가 높으며 하이브리드 방식은 민감 데이터 관리와 비용 최적화 측면에서 균형 잡힌 선택으로 주목받고 있습니다.
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먼저 성능 저하의 원인부터 파악하는 것이 중요합니다. 일반적으로 성능 저하가 발생하는 주요 원인은 GPU나 CPU 자원 부족 또는 병목 현상으로 볼 수 있습니다. 특히 대규모 데이터 처리나 복잡한 모델 학습 시 자원 부족은 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 네트워크 속도로 데이터 전송이 지연되어 성능 저하가 발생할 수 있으며 학습이나 추론 과정에서 소프트웨어 최적화(예: CUDA 버전 호환성 문제 등)가 제대로 이루어지지 않으면 성능 저하가 발생할 수 있습니다. GPU나 CPU 자원이 충분히 확보되어 있음에도 불구하고 자원 할당이나 스케줄링 문제로 인해 비효율이 발생할 수 있으며 이를 방지하기 위해 최적의 아키텍처 설계와 솔루션이 필요합니다.
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기업 고객은 업무별로, 독립 인프라를 구매하여 투자 대비 효율적인 활용이 어려운 상황에 직면할 수 있습니다. 이때는 확장할 수 있는 통합 GPU 클러스터 아키텍처를 설계하여 통합 분산 환경을 구성하고 클러스터 환경 운영을 고려할 수 있습니다. 고객은 최적화된 투자 및 효율적인 운영 방안을 마련할 수 있습니다.
서비스 범위
특화망 구축에 필요한 최적의 프라이빗 5G 코어, CU/DU 솔루션을 제공하며,
관리 솔루션을 통해 고객 단말로부터 5G 특화망에 이르는 전체 프로세스에 대한 관리와 운영 편의성 보장
솔루션 특징
이음 5G 사업자로서의 5G 특화망 구축의 전문성을 보유하고 있으며, 검증된 클라우드 네이티브 기반의 5G 코어 솔루션과 개방형 5G CU/DU 솔루션 확보
LG CNS는 준비된 이음 5G 사업자로 다양한 산업 분야의 비즈니스 경험과 기술 전문성을 보유하고 있으며, 체계적인 솔루션과 서비스 개발 및 검증 역량을 보유한 가장 신뢰할 수 있는 5G 특화망 기간통신사업자입니다.
LG CNS는 컨설팅, 구축, 운영까지 효율적인 구축 방안을 제시하며 솔루션 및 SI 전문 사업자로 프라이빗 5G 솔루션 개발 및 SI 역량 기반의 통합 서비스를 제공합니다.
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프라이빗 5G 컨설팅, 구축, 운영까지
효율적인 구축방안 제시
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프라이빗 5G 솔루션 개발 및 SI 역량 기반의
Total Service Provider
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공공, 교육, 제조 등
다양한 산업 경험 및 대형 프로젝트 구축 경험
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프라이빗 네트워크는 기존 이동통신 상용망이 아닌 특화망 전용 주파수를 통해 특정 공간(건물, 시설, 장소 등)에서 요구 사항에 맞춰 구축, 운영하는 맞춤형 네트워크 통신망입니다. 이를 통해 기업이나 기관은 공공 인터넷 네트워크와 분리된 독립적인 통신망을 구축하고 외부 유출 위험 없이 내부에서만 데이터 접근이 가능하여 보안성을 강화할 수 있습니다. 또한 프라이빗 네트워크는 소형 디바이스와 장치를 무선으로 연결할 수 있어 자유로운 이동성과 넓은 커버리지 확장성을 제공하며 안정적인 연결성을 제공합니다. 이를 통해 공장 내 로봇이나 드론 같은 이동형 장치들이 끊김이 없이 연결될 수 있고 로봇 제어나 자율주행 차량 같은 응용 분야에서 실시간 데이터 전송과 제어를 할 수 있습니다.
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프라이빗 네트워크 도입은 다양한 산업 분야에서 큰 혜택을 제공할 수 있으며, 특히 제조업과 물류 및 운송 분야에서 가장 큰 이점 있을 것으로 예상됩니다. 프라이빗 네트워크 도입의 가장 큰 수혜자는 제조업입니다. 스마트 공장에서 활용하는 자동화 장비(예: AGV 및 AMR)와 산업용 로봇 간의 원활한 통신을 지원하여 생산성과 효율성을 크게 향상할 수 있습니다. 또한 예측 유지보수(Predictive Maintenance)와 같은 고급 기능을 통해 기계 고장을 사전에 감지하고 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.
서비스 범위
급변하는 시장 요구사항에 대응하기 위해 보안성과 확장성 그리고 민첩성을 보장할 수 있는 하이브리드 클라우드에 대하여 컨설팅 ISP 및 진단, 인프라 구축, SM 기술 지원 및 조직 변화 관리 지원까지 클라우드 인프라의 라이프 사이클에 대한 통합 서비스를 제공합니다.
솔루션 특징
다양한 하이브리드 클라우드 사업 경험과 글로벌 테크 및 클라우드 서비스 제공업체와 긴밀한 파트너십을 통해 고객의 미래지향적 클라우드 인프라 아키텍처를 제공합니다.
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하이브리드 클라우드 도입 시 여러 가지 사항을 고려함으로써, 기업은 보안과 유연성 사이에서 비용 효율을 고려한 최적의 균형을 맞출 수 있습니다. 하이브리드 클라우드에서 가장 중요한 요소는 데이터 보안입니다. 특히 금융권이나 의료기관처럼 민감한 데이터를 다루는 기업은 반드시 규제를 준수해야 합니다. 따라서 프라이빗 환경에서 중요한 데이터와 워크로드를 보호하면서 퍼블릭 영역에서 확장성과 유연성을 확보할 수 있는지 검토해야 합니다. 하이브리드 모델은 확장성과 유연성 사이에서 균형을 맞춰야 합니다. 퍼블릭 영역에서 필요시 자원 확장이 가능하지만, 프라이빗 영역에서도 유연한 자원 할당과 관리를 할 수 있어야 합니다. 하이브리드 모델은 초기 구축 비용과 운영 비용 모두 고려해야 하므로 비용 효율성이 중요합니다. 퍼블릭 영역에서 확장성과 유연성을 제공하면서도 과도한 비용이 발생하지 않도록 사용량 기반 요금제나 리소스 최적화 전략을 마련해야 합니다
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하이브리드 클라우드 도입 시 여러 가지 도전 과제가 있지만 그중에서도 보안 문제와 복잡성이 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있습니다. 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 간에 데이터가 이동하면서 외부 노출 위험이 커지기 때문에 민감한 정보나 규제 대상 데이터가 포함되면 더욱 신중한 접근이 필요합니다. 이를 해결하기 위해서는 데이터 암호화와 접근 제어 같은 강력한 보안 정책이 필수입니다. 또한 네트워크 보안도 중요한데, 온프레미스와 클라우드 간 통신 경로에서 발생할 수 있는 해킹이나 데이터 유출을 방지하기 위해 방화벽이나 VPN 같은 보안 도구를 사용해야 합니다.
하이브리드 클라우드는 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 동시에 운영해야 하므로 기술적 복잡성이 많이 증가합니다. 두 환경 간의 원활한 통합과 관리가 어려워지며 온프레미스와 클라우드 간 데이터 형식이나 저장 방식이 다를 수 있어 이를 표준화하고 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 또한 운영 복잡성도 증가하는데, 온프레미스와 클라우드 환경을 모두 관리해야 하므로 운영자의 역량 강화와 함께 통합 관리 도구의 도입이 필요합니다.
하이브리드 클라우드 도입 시 예상치 못한 비용 증가도 도전 과제로 꼽힙니다. 퍼블릭 클라우드의 사용량 기반 과금 모델과 온프레미스 인프라 비용이 동시에 발생할 수 있어 비용 관리가 어려워질 수 있습니다. 따라서 비용 모니터링 도구를 활용해 사용량과 비용을 실시간으로 추적할 필요가 있습니다. -
하이브리드 클라우드 경우 통상적으로 금융권에 많이 적용되고 있습니다. 왜냐하면 금융권의 업무와 데이터 특성상 회계 및 돈과 관련이 있기 때문에 보안이 강화되어야 할 뿐만 아니라, 고객 요구사항을 만족시킬 수 있는 B2C 서비스 환경 대응 모두를 대응해야 합니다. 요즘에는 제조업도 보안이 강화되고 있는 만큼 제조업 분야로도 확산하고 있습니다.
XPUWorks는 기업이 AI 개발·검증·학습·추론 환경을 빠르게 구성하고 안정적으로 운영할 수 있도록 지원하는 LG CNS의 GPUaaS(GPU as a Service) 기반 AI 실행 인프라입니다.
그래픽 처리 장치(GPU) 서버를 직접 구매해 운영하는 방식은 초기 투자 비용은 물론 데이터센터 상면, 전력, 네트워크, 스토리지, 보안, 운영 인력까지 고려해야 할 요소가 많아 부담이 큽니다. XPUWorks는 GPU Bare Metal, GPU VM, 스토리지, 네트워크, 보안, Kubernetes, Slurm, 모니터링 기능을 통합 제공하여 고객이 AI 서비스 개발과 운영에 집중할 수 있도록 지원합니다.
AI 모델은 빠르게 늘어나고, 더 많은 연산 자원을 요구하는 방향으로 고도화되고 있습니다. 오픈소스 모델 생태계가 확산되면서 기업은 하나의 범용 모델이 아니라 업무별·도메인별로 다양한 AI 모델을 운영하게 되었습니다. 또한, 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 파라미터 수와 콘텍스트 길이가 커지면서 GPU를 포함한 고성능 인프라 수요도 빠르게 증가하고 있습니다. 이에 따라 AI 인프라를 도입하려는 기업의 고민은 단순한 GPU 자원 확보를 넘어 데이터 보안과 거버넌스, 도입 비용과 운영 전문성, 사용량 증가에 따른 비용 예측성까지 함께 고려해야 하는 과제로 확대되고 있습니다.
XPUWorks는 이러한 고객의 과제를 해소하기 위해 설계된 엔터프라이즈 GPUaaS입니다. 보안과 거버넌스, 워크로드 최적화, 전문 운영 기반, 사용량 기반 비용 관리 체계를 바탕으로 학습·추론·개발 환경을 고객 목적에 맞게 구성할 수 있도록 지원합니다.
최신 GPU 라인업 제공
대규모 AI 학습과 고성능 추론, 개발·검증 환경에 적합한 최신 GPU 자원을 제공합니다. B300은 대규모 모델 학습과 고성능 연산에, H200은 LLM 추론과 고성능 AI 서비스 운영에, RTX Pro 6000은 개발·검증, 범용 추론, 그래픽 처리 워크로드에 활용할 수 있습니다. 고객은 업무 목적에 맞는 GPU 자원을 선택해 AI 프로젝트를 안정적으로 추진할 수 있습니다.
기업 환경에 맞춘 보안과 테넌트 격리
기업 AI 서비스는 고객 데이터, 업무 문서, 연구 데이터, 모델 자산 등 민감한 정보를 다루는 경우가 많습니다. XPUWorks는 Account와 테넌트 기반 구조로 고객 조직과 프로젝트별 자원을 분리하고, VPC, Subnet, Tenant Firewall, Security Group 등 네트워크·보안 기능으로 AI 인프라 접근을 통제합니다. 이를 통해 기업 환경에 필요한 데이터 보안과 운영 거버넌스를 지원합니다.
원하는 방식으로 유연하게 활용하는 GPU 자원
GPU 자원은 프로젝트 규모와 사용 목적에 따라 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다. 전용 성능이 중요한 대규모 학습이나 벤치마크에는 Bare Metal을, 안정적인 추론 서비스 운영에는 GPU VM/Passthrough를, 다수 사용자의 개발·검증 환경에는 MIG/vGPU 기반 분할 GPU를 활용할 수 있습니다. 이처럼 성능과 비용, 운영 효율성을 고려한 유연한 인프라 구성이 가능합니다.
학습과 추론에 맞춘 AI 실행 환경
AI 워크로드는 학습, 추론, 서비스 운영 방식에 따라 필요한 실행 환경이 달라집니다. 실시간 추론, RAG, API Serving, MLOps 운영에는 Kubernetes를, 대규모 학습, 연구개발, 고성능 컴퓨팅(High Performance Computing, HPC), Batch Job에는 Slurm을 활용할 수 있습니다. 고객은 AI 서비스 개발부터 학습·검증·운영까지 필요한 실행 환경을 목적에 맞게 구성할 수 있습니다.
고성능 네트워크·스토리지로 AI 워크로드 지원
AI 인프라 성능은 GPU뿐 아니라 데이터 입출력, 스토리지, 네트워크 구성에 따라서도 달라집니다. XPUWorks는 Block Storage, NFS Storage, Object Storage와 Load Balancer, 네트워크, 모니터링 기능을 함께 제공하여 데이터셋 관리, 모델 저장, 추론 API 운영 등 AI 워크로드 전반에 필요한 인프라 환경을 지원합니다. 고객은 개별 구성 요소를 따로 준비하는 부담을 줄일 수 있습니다.
사용량 기반 비용 예측성 강화
AI 인프라는 사용량이 증가할수록 자원 현황과 비용 관리의 중요성이 커집니다. XPUWorks는 GPU, 스토리지, 네트워크, 클러스터 등 주요 자원의 사용 현황을 확인할 수 있는 운영 기반을 제공합니다. 고객은 워크로드별 자원 사용 패턴을 파악하고 필요한 자원을 조정해 AI 인프라 운영 비용의 예측성과 관리 효율을 높일 수 있습니다.
AI 생태계로 확장되는 플랫폼
XPUWorks는 GPU 중심의 인프라 제공에서 출발해 NPU, DPU, Vector DB, 운영 최적화 기술 등 다양한 AI 인프라 기술로 확장될 수 있는 구조를 지향합니다. 또한 AgenticWorks, PhysicalWorks, SecuXper 등 LG CNS의 AI 서비스와 연계할 수 있는 기반을 넓혀 고객의 AI 서비스 실행 환경을 폭넓게 지원합니다. 단순 GPU 사용을 넘어 AI 실행 플랫폼으로 확장할 수 있는 기반을 제공합니다.
고객 환경 맞춤형 Private GPUaaS 구축
XPUWorks는 서비스형 GPUaaS뿐 아니라, 고객사 내부 데이터센터나 전용 인프라 환경에 검증된 아키텍처와 운영 모델을 적용하는 Private GPUaaS 구축 방식으로도 제공 가능합니다. 고객의 보안 정책, 네트워크 환경, 운영 체계, 워크로드 특성에 맞춰 GPU 자원, 포털, 멀티테넌시, Kubernetes/Slurm, 스토리지·네트워크·보안 구성을 커스터마이징할 수 있습니다.
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AI 인프라 구축 서비스가 고객 환경에 맞춘 설계·구축 중심이라면, XPUWorks는 GPU 자원을 서비스형으로 활용하는 GPUaaS 기반 AI 실행 인프라입니다. 고객은 GPU, 스토리지, 네트워크, 보안, 실행 환경을 함께 고려해 AI 워크로드에 적합한 구성을 검토할 수 있습니다.
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일반 GPU 서버 구매나 임대가 개별 자원 확보에 초점을 둔다면, XPUWorks는 AI 워크로드 실행에 필요한 GPU, 스토리지, 네트워크, 보안, 클러스터, 운영 기능을 통합적으로 제공합니다. 고객은 인프라 구성 부담을 줄이고 AI 서비스 개발과 운영에 집중할 수 있습니다.
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아닙니다. XPUWorks는 서비스형으로 이용하는 방식뿐 아니라, 고객사 내부 데이터센터나 전용 인프라에 GPUaaS 플랫폼을 구축하는 Private GPUaaS 모델로도 제공할 수 있습니다 . 보안·규제·운영 정책에 맞춰 GPU 자원, 포털, Kubernetes/Slurm, 스토리지·네트워크 구성을 설계합니다.
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LLM 학습과 Fine-tuning, RAG 기반 추론, Vision AI, AI API Serving, MLOps, 데이터 전처리, Batch Inference, HPC·CAE 등 다양한 AI·HPC 워크로드에 적합합니다. 업무 특성에 따라 GPU Bare Metal, GPU VM, Kubernetes, Slurm 등 적합한 구성을 선택할 수 있습니다.
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XPUWorks는 Account와 Tenant 기반으로 고객 조직과 프로젝트별 자원을 분리하고, VPC, Subnet, Routing, Tenant Firewall, Security Group 등으로 접근 경로와 보안 정책을 관리합니다. 이를 통해 기업 AI 환경에 필요한 네트워크 격리와 운영 거버넌스를 지원합니다.
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XPUWorks는 GPU, 스토리지, 네트워크, 클러스터 등 주요 자원의 사용 현황을 확인할 수 있는 운영 기반을 제공합니다. 고객은 워크로드별 자원 사용 패턴을 파악하고 필요한 자원을 조정해 AI 인프라 운영 비용의 예측성과 관리 효율을 높일 수 있습니다.
