버스트 기간 처리에서 DeepSeek의 확장 성은 클라우드 및 온 프레미스 환경 모두에서 분석하여 하이브리드 모델 방식을 활용할 수 있습니다.
클라우드 환경
클라우드 환경에서 DeepSeek의 확장 성은 작업량을 동적으로 할당하는 능력에 의해 향상됩니다. 이것은 파열 기간 동안 특히 유익하며, 처리 전력 및 데이터 처리에 대한 수요가 크게 급증 할 수 있습니다. 다음은 DeepSeek가 클라우드 환경에서 사용하는 몇 가지 주요 전략입니다.
- 동적 워크로드 할당 : DeepSeek은 메타 데이터 태깅을 사용하여 민감도와 긴급으로 데이터를 분류합니다. 이를 통해 덜 민감한 작업을 클라우드에 오프로드하여 클라우드 리소스를 속도와 스케일을 위해 레버리지를 활용하면서 중요한 데이터를 보안 할 수 있습니다 [2]. 이 접근 방식은 파열 기간 동안 클라우드 리소스를 효율적으로 활용하여 보안을 손상시키지 않고 트래픽 증가를 처리 할 수 있도록합니다.
- 확장 성 및 유연성 : 클라우드 환경은 주문형 확장 성을 제공하며 이는 버스트 기간을 처리하는 데 중요합니다. DeepSeek은 수요에 따라 신속하게 확장되거나 다운 될 수 있으며, 증가 된 워크로드를 관리하기 위해 리소스를 효과적으로 할당 할 수 있습니다 [6]. 이 유연성은 피크 사용 시간 동안 성능을 유지하는 데 필수적입니다.
- 비용 효율성 : 클라우드 확장 성은 유익하지만 비용이 증가 할 수도 있습니다. DeepSeek의 모델은 자원 사용량을 최적화하여 클라우드 리소스가 필요할 때만 사용되도록하여 버스트 기간 동안 비용을 관리하는 데 도움이됩니다 [2].
온 프레미스 환경
온 프레미스 환경에서 버스트 기간 동안 DeepSeek의 확장 성은 사용 가능한 하드웨어 및 인프라에 의해 더욱 제한됩니다. 그러나 여전히 사용할 수있는 장점과 전략이 있습니다.
-낮은 대기 시간 및 데이터 개인 정보 보호 : 온 프레미스 환경은 낮은 대기 시간과 높은 데이터 개인 정보를 제공하며, 이는 실시간 처리 및 민감한 데이터 처리가 필요한 응용 프로그램에 중요합니다 [6]. 버스트 기간 동안 애플리케이션이 반응성을 유지하도록하는 데 낮은 대기 시간을 유지하는 것이 필수적입니다.
- 사용자 정의 하드웨어 사용 : 온 프레미스 설정을 통해 특정 작업에 최적화 할 수있는 사용자 정의 하드웨어를 사용할 수 있습니다. 이는 하드웨어가 피크 하중을 효율적으로 처리하도록 조정되도록 파열 기간을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다 [6].
-장기 비용 절감 : 온 프레미스 환경에는 상당한 선결제 투자가 필요하지만 반복적 인 클라우드 비용을 피함으로써 장기 비용 절감을 제공 할 수 있습니다 [6]. 이는 일관된 버스트 기간을 경험하고 인프라 비용을 효과적으로 관리 할 수있는 조직에 도움이 될 수 있습니다.
하이브리드 접근
DeepSeek의 하이브리드 모델은 클라우드 및 온 프레미스 환경의 강점을 결합하여 버스트 기간을 처리하는 균형 잡힌 접근 방식을 제공합니다.
- 하이브리드 래그 모델 : DeepSeek의 하이브리드 모델을 통해 기업은 온 프레미스 시스템의 보안 및 제어를 유지하면서 클라우드의 확장 성을 활용할 수 있습니다 [2]. 이 균형은 민감한 데이터가 유지되는 반면 덜 중요한 작업이 클라우드에 오프로드되어 버스트 기간 동안 리소스 활용도를 최적화하도록합니다.
- 적응성 검색 튜닝 : DeepSeek의 적응 형 검색 튜닝은 실시간 피드백에 따라 결과를 지속적으로 개선하여 AI에 소비 된 모든 달러가 측정 가능한 결과를 제공합니다 [2]. 이 적응 적 접근 방식은 실시간 요구에 따라 리소스가 할당되도록하여 버스트 기간 동안 성능을 최적화하는 데 도움이됩니다.
전반적으로, 버스트 기간을 처리 할 때 DeepSeek의 확장 성은 하이브리드 접근 방식으로 크게 향상되어 동적 워크로드 할당, 비용 효율성 및 클라우드 및 온 프레미스 환경 모두에서 최적화 된 리소스 활용을 가능하게합니다.
인용 :
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scalable_deepseek_r1/
[2] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-rag-strategy/
[3] https://www.digitalocean.com/resources/articles/deepseek-emplained
[4] https://arxiv.org/html/2502.11347v1
[5] https://energi.media/news/deepseek-ai-upends-future-power-demand-projections-consumes-1-50-the-resources-of-competing-models/
[6] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/on-premises-vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison
[7] https://futurumgroup.com/insights/deepseek-disrupts-ai-market-with-low-training-and-open-source-many-questions-loom/
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42823568
[9] https://www.rippling.com/blog/5-rideason-to-build-with-ai-because-of-deepseek
[10] https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55264838/why-deepseek-is-great-for-oai-and-hpc-no-big-dal-for-data-centers
[11] https://www.uncoveralpha.com/p/deepseek-and-the-ramification-on
[12] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise