Enterprise AI on-premises: 온프레미스 AI 플랫폼 후보 비교
온프레미스 AI 플랫폼 후보를 GPU 추론, 통합 시스템, Kubernetes 운영, 문서 RAG·에이전트로 나눠 배포 조건과 운영 책임을 비교합니다. 핵심 업무와 통제 범위에 맞는 검토 기준을 제시합니다.
온프레미스는 배치 위치, AI 제품은 맡을 업무 계층으로 고릅니다
- GPU·모델 추론이 우선이면 GPU 컴퓨팅과 추론 소프트웨어를 중심으로 봅니다.
- 서버와 소프트웨어를 함께 도입하려면 통합 시스템의 구성과 운영 담당을 확인합니다.
- 기존 Kubernetes 운영팀은 모델 플랫폼과 클러스터 운영 범위를 나눠 비교합니다.
- 문서 RAG와 에이전트가 목표라면 Seahorse Cloud, Dify Enterprise, Allganize Alli Works의 배포 조건과 제품 역할을 대조합니다.
온프레미스 AI 플랫폼은 GPU 모델 실행 인프라부터 문서 검색과 에이전트 소프트웨어까지 여러 계층의 제품을 포함합니다. Seahorse가 발행하는 이 비교는 후보를 순위나 도입 순서가 아닌 서로 다른 선택지로 소개하고, 업무 계층·배포 위치·통신 조건·운영 책임을 나눠 설명합니다.
1. 후보를 비교하기 전에 배치 위치와 제품 계층을 나누세요
온프레미스는 배치 위치이고, 폐쇄망·물리적 연결 단절은 네트워크 조건입니다. 도입 전에는 세 가지를 정하세요. 배치 위치: 사내 서버, 고객 VPC, 공급사 인프라 중 어디에 둘지. 외부 연결: 인증·업데이트·지원·연동에 필요한 경로를 허용할지. 운영 주체: 인프라·모델·데이터·업데이트를 누가 맡을지. 하이브리드 구성은 관리 콘솔·추론·문서 저장소의 위치와 통신 경로도 함께 구분합니다. NIST의 제로 트러스트(Zero Trust) 아키텍처 지침은 자원 접근 전 사용자와 기기를 인증·인가하도록 설명합니다. AI RMF Playbook의 GOVERN 2.1은 AI 위험 파악·측정·관리와 관련된 역할·책임·소통 경로를 문서화하고 명확히 하도록 제시합니다.
제품 계층도 나눠 보세요. GPU 인프라는 모델 연산 자원을, 모델 운영 플랫폼은 모델 개발·배포·관리를 담당합니다. 검색증강생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 추론할 때 관련 구절을 찾아 답변에 반영하는 방식입니다 (Hugging Face의 RAG 문서).
| 비교 항목 | 구매 전에 적을 질문 | 제품 계층에 따른 차이 |
|---|---|---|
| 배포 위치 | 사내 서버, 고객 VPC, 공급사 인프라 중 어디에 놓을까요? | 호스팅 위치를 정하고, 구독·설치 계약과 운영 담당을 별도로 확인합니다. |
| 네트워크 | 외부 통신, 망분리, 물리적 연결 제한 중 무엇이 필요한가요? | 후보별 외부 통신 경로와 물리적 연결 조건을 별도 항목으로 기록합니다. |
| 주요 업무 | 모델 추론, 모델 수명주기, 문서 검색, 에이전트 실행 중 무엇이 핵심인가요? | 각 제품이 담당하는 계층을 우선 비교합니다. |
| 운영 주체 | 서버·클러스터·모델·데이터·업데이트를 누가 맡나요? | 공급사가 설치를 돕는 범위와 조직의 상시 운영 책임을 나눕니다. |
2. GPU 기반 모델 추론이 우선이면 연산 인프라 후보를 보세요
내부 모델을 직접 실행하고 추론 성능을 통제하려는 조직이라면 GPU 시스템과 추론 소프트웨어가 적합합니다. GPU 시스템과 추론 소프트웨어를 함께 구성하면 연산 자원·런타임·추론 API를 갖출 수 있습니다. 문서 파싱이나 검색·에이전트 화면은 별도 제품 범위일 수 있습니다.
한 가지 구성 사례로, Dify의 NVIDIA DGX Spark 구축 글은 DGX Spark를 온프레미스 GPU 컴퓨팅 계층으로 놓고, 로컬 모델과 추론 API를 중간 계층에, Dify의 워크플로·RAG 지식 베이스·AI 앱 기능을 애플리케이션 계층에 둡니다. 이 사례는 GPU 인프라와 에이전트 앱 플랫폼이 서로 다른 일을 맡으며 한 구성 안에서 함께 사용될 수 있음을 보여 줍니다.
모델 선택과 실행 환경을 맡을 인력이 있다면, 같은 업무 부하를 기준으로 GPU·모델 메모리 요구, 런타임·동시 요청 성능, 지원 범위를 비교하세요.
3. 서버와 소프트웨어를 함께 도입하려면 통합 시스템을 비교하세요
하드웨어·가속기·네트워크·기본 소프트웨어를 한 번에 도입하려면 통합 AI 시스템이 적합합니다. 자체 조립보다 설치·검증 구성을 간소화할 수 있는 대신, 교체·확장·장애 지원 범위와 조직에 남는 운영 책임을 함께 비교하세요.
모델 API, 사내 문서 질의응답, 업무 도구를 호출하는 에이전트 중 필요한 결과를 먼저 정하고 해당 소프트웨어가 포함되는지 확인하세요. 견적은 같은 모델·요청량·보안 정책을 기준으로 제공 장비, 설치 범위, 지원과 운영 책임을 비교합니다.
4. Kubernetes 운영팀은 AI 플랫폼 기능과 클러스터 책임을 나눠 보세요
클러스터를 이미 운영하며 모델 개발·배포 환경을 직접 통제하려는 플랫폼팀에는 Kubernetes 기반 AI 플랫폼이 적합합니다. 핵심은 플랫폼의 모델 등록·배포·API·모니터링 기능과 조직이 맡을 GPU 용량·저장소·네트워크·접근 통제·백업·업그레이드 책임을 구분하는 것입니다.
문서 RAG와 에이전트까지 직접 구성하면 문서 연결·파싱·벡터 색인·검색·모델 API·도구 호출을 통합하고 운영해야 합니다. 이 기능을 내부에서 맡을지 제품에 맡길지 정하고, Seahorse Cloud 같은 문서 RAG 플랫폼과 범용 모델 개발 플랫폼을 구분해 보세요.
5. Dify Enterprise는 사내 앱과 에이전트를 자체 배포하려는 조직의 후보입니다
Dify Enterprise는 관리형 전용 배포, 고객 관리형 가상 사설 클라우드(VPC), 에어갭 온프레미스 배포를 제공합니다. Kubernetes용 Helm 차트와 AWS·GCP·Azure용 Terraform 모듈도 안내하므로 기존 배포 환경에 맞춰 선택할 수 있습니다 (배포 안내).
Dify는 시각적 워크플로, RAG 지식 베이스, 다중 모델 라우팅·관리와 노코드 AI 앱 개발을 지원합니다 (DGX Spark 구성 사례). Enterprise 안내에는 통합 로그인(SSO), 워크플로별 역할 기반 권한(RBAC), 계정 자동 등록(SCIM), 보안 관리 시스템(SIEM)으로 보내는 감사 로그와 호출별 추적 정보가 명시돼 있습니다.
관리형 전용 배포는 Dify가 고객 리전의 단일 테넌트 클러스터를 호스팅합니다. 고객 관리형 VPC는 고객 AWS·GCP·Azure 계정에 두고 Dify가 모니터링하며 고객이 제어합니다. 에어갭 온프레미스는 오프라인 실행과 로컬 배포 모델 연결을 지원합니다. 따라서 선택한 배포 방식에 따라 업데이트·모니터링 지원과 고객 운영 범위가 달라집니다.
6. Allganize Alli Works 온프레미스는 운영 책임을 고객 쪽에 둘 수 있는 후보입니다
Allganize의 Alli Works 온프레미스는 사내 서버와 폐쇄망에서 에이전트를 운영하는 설치형 AI 플랫폼입니다. Alli LLM App Market으로 AI 에이전트와 앱을 만들고 배포할 수 있습니다.
고객은 서버·인프라와 사내 데이터, 접근 통제를 운영하고 망분리·IP·암호화 정책, LLM 선택, SSO·권한, 업데이트 시점과 범위를 맡습니다. Allganize는 설치·사양 안내와 모델 배포·업데이트·패치를 지원합니다. 따라서 인프라·보안·계정 운영을 내부에서 통제하면서 공급사 지원을 활용하려는 조직에 적합합니다. 기술 지원 접근과 승인, 데이터 처리, 패치 일정은 프로젝트에서 합의하고 필요한 모델·문서 업무를 파일럿으로 평가하세요.
7. 문서 처리부터 RAG와 관리형 에이전트까지 묶으려면 Seahorse Cloud를 검토하세요
Seahorse Cloud의 핵심 장점은 문서 파싱에서 벡터 검색, 에이전트까지 한 플랫폼에서 연결하는 것입니다. 오브젝트 스토리지, 벡터 데이터베이스, 자율 문서 파서와 관리형 에이전트를 포함하며, GPU 장비나 범용 모델 개발환경보다 문서 기반 RAG와 에이전트를 함께 운영하려는 조직에 적합합니다. 제품 안내는 Kubernetes 네이티브 아키텍처 기반의 온프레미스 설치 또는 SaaS 구독을 명시합니다. 구독 조건·호스팅 위치·운영 담당은 제안별로 정합니다.
문서는 S3 호환 오브젝트 스토리지에 저장하고, 시각·언어 모델과 문자 인식(VLM·OCR·LLM) 기반 파서, 의미 단위로 문서를 나누는 시맨틱 청킹으로 검색 데이터를 준비합니다. 자동 벡터화와 벡터 데이터베이스 동기화로 관련 정보를 검색해 RAG에 연결합니다.
문서 수집·처리·색인·검색의 지속 운영이 RAGOps이고, 에이전트의 구성·배포·실행 결과·사용량 관리는 AgentOps입니다. Seahorse Cloud의 관리형 에이전트는 벡터 DB와 RAG를 바탕으로 MCP 표준 도구 호출, 추론 엔드포인트 API, 사용량 추적을 지원합니다. MCP 도구의 발견·호출은 업무별 권한 승인과 별개이므로, 도구별 사용자·작업 범위와 호출 기록을 조직에서 정해야 합니다.
8. 조직의 우선순위와 제품 계층을 연결해 최종 후보를 고르세요
핵심 업무에 맞는 행을 골라 배포·운영 조건과 구매 검토에 남길 증거를 비교하세요.
| 조직의 우선순위 | 먼저 볼 후보 | 잘 맞는 상황 | 구매 검토에서 남길 증거 |
|---|---|---|---|
| 모델 추론과 GPU 컴퓨팅 | GPU 인프라와 추론 런타임 | 내부 모델 실행과 연산 환경 통제가 핵심인 경우 | 대상 모델·부하별 추론 결과, GPU 요구, 지원 범위 |
| 서버와 소프트웨어를 함께 도입 | 통합 AI 시스템 또는 참조 구성 | 하드웨어와 기본 소프트웨어의 설치 범위를 함께 검토하려는 경우 | 포함 장비·소프트웨어, 장애 창구, 확장·교체 절차 |
| 자체 모델 개발·운영 | Kubernetes 기반 AI 플랫폼 | 클러스터와 모델 수명주기를 플랫폼팀이 맡을 수 있는 경우 | 모델 배포·모니터링 기능, 클러스터 운영 분담 |
| 사내 앱·워크플로·에이전트 | Dify Enterprise | 자체 VPC·온프레미스·에어갭 중 배포 모드를 선택하고 앱을 구성하려는 경우 | 선택 배포 모드의 운영 책임, 접근제어·감사 시험 |
| 폐쇄망 에이전트와 고객 주도 인프라 운영 | Allganize Alli Works 온프레미스 | 사내 인프라와 보안·계정 운영을 고객 조직이 담당하는 경우 | 고객·공급사 책임표, 지원 접근 승인, 모델·앱 시험 |
| 문서 처리·벡터 검색·관리형 에이전트 | Seahorse Cloud | 문서 기반 RAG 업무와 MCP 도구 호출 에이전트를 함께 검토하는 경우 | 호스팅 위치·구독 조건·운영 분담, 검색·권한·도구 실행 결과 |
최종 후보는 온프레미스 여부만이 아니라 업무 계층과 통제 범위로 고르세요. GPU 추론에는 연산 인프라를, 문서 RAG·에이전트 운영에는 해당 기능을 포함한 플랫폼을 우선 비교하고, 배포 위치·네트워크 조건·업데이트와 장애 대응의 담당을 함께 맞추세요.
지금 체험
이 글의 기준을 실제 제품에서 직접 확인해 보세요.