다른 이용자가 내 연구를 본다?
Multi-Tenant 클라우드의 치명적 사각지대
안녕하세요, 바로AI입니다.🤗
2021년 8월, 보안업체 Wiz가 Microsoft에 급히 연락했습니다.
Wiz가 Microsoft Azure Cosmos DB에서 이른바 'ChaosDB'라 불리는 치명적인 취약점을 발견한 것입니다.
이 내장 기능 하나만 알면 포춘 500대 기업*을 포함한 수천 개 고객사의 데이터베이스에
별도 인증 없이 접근할 수 있는 상태였습니다.
마이크로소프트는 즉시 전체 고객에게 액세스 키 재발급을 공지하며 가슴을 쓸어내려야 했습니다.
*포춘500(Fortune 500) : 미국의 유명한 경제 전문지인 '포춘(Fortune)'이 매년 발표하는 미국 최대 기업 500개 사의 리스트.
문제는 이 인프라 취약점의 서사가 오늘날 최신 AI 서비스 시대에서도 똑같이 반복되고 있다는 점입니다.
ChatGPT나 DeepSeek 같은 서비스 역시 결국 여러 이용자가 자원을 나누어 쓰는
'멀티테넌트(Multi-Tenant)' 인프라 위에서 돌아가기 때문입니다.
하드웨어와 데이터 공간을 공유하는 멀티테넌트 구조는 소프트웨어 칸막이가 조금만 흔들려도
언제든 유출 사고가 재발할 수 있습니다.
실제로 2023년 ChatGPT는 Redis 캐시 버그로 인해 다른 사용자의 대화 제목과 결제 정보가 노출되는 사고를 겪었습니다.
2025년 DeepSeek 역시 인증 절차 없는 내부 데이터베이스를 그대로 열어두며 유저들의 채팅이력을 무방비로 노출하기도 했습니다.
이 대형 보안 사고들의 공통점은 하나입니다.
"내 데이터가 남의 인프라와 같은 공간에 있었다”
하나의 물리적 인프라를 여러 이용자가 나누어 쓰는 멀티테넌트 환경에서는 이러한 위험이 늘 도사리고 있습니다.
자원 간의 격리 벽에 작은 균열만 생겨도 내 데이터가 다른 사용자의 화면에 나타나는 치명적인 사고로 이어집니다.
🤔 어떻게 다를까?
공용 클라우드(Multi-Tenant) vs 단독형 클라우드(Single-Tenant)
| 항목 | 공용 클라우드(Multi-Tenant) | 단독형 클라우드(Single-Tenant) |
|---|
| 데이터 보안 | 타 이용자와 자원 공유로 격리 붕괴 및 유출 우려 존재 | 폐쇄형 인프라 수준의 독립된 환경 |
| 자원 구조 | 가상화 중심 (물리 서버 공유) | 전용 GPU·CPU·메모리 100% 단독 할당 |
| 성능 안정성 | 다른 사용자 작업량에 따라 연산 속도 변동 가능 | 사용 시간대와 무관하게 일정한 속도 보장 |
| 제공 방식 | 정해진 규격 안에서만 구성 가능 | 고객 맞춤형 구성 및 유연한 자원 할당 |
단순히 규격이나 성능의 차이가 아닙니다.
멀티테넌트 클라우드와 싱글테넌트 클라우드는 자원을 나누느냐, 독점하느냐라는 인프라의 뿌리부터 다릅니다.
이 구조적 차이가 내 연구에 어떤 결함과 혁신을 만들어내는지 3가지 관점으로 살펴보겠습니다.
🔒보안 : 왜 공용 클라우드는 데이터가 섞이고 유출될까요?
멀티테넌트 클라우드는 하나의 큰 컴퓨터를 가상화 기술로 쪼개서 방을 나누어 씁니다.
겉보기에는 방이 나눠진 것 같지만, 실제로는 소프트웨어 칸막이 하나에 의존하고 있는 구조입니다.
이 칸막이에 작은 시스템 오류가 생기면 내 소중한 연구 데이터가 다른 이용자의 화면에 노출되는 사고가 발생하게 됩니다.
싱글테넌트(단독형 서버)는?컴퓨팅 자원, 스토리지, 네트워크를 처음부터 오직 한 고객에게만 전용으로 통째로 할당합니다.
애초에 다른 이용자와 서버 자체를 공유하지 않기 때문에,
데이터가 섞이거나 유출될 '남의 영역' 자체가 물리적으로 존재하지 않습니다.
철저한 정보 보호와 기밀 유출 차단이 필수인 금융, 의료, 공공 분야가 싱글테넌트를 요구하는 이유가 바로 여기에 있습니다.
🏷️소유 : 왜 내 연구 속도를 남이 결정할까요?
멀티테넌트 클라우드에서는 나와 같은 서버를 쓰는 이웃 이용자가 대규모 연산을 시작해 자원을 몰아 쓰면
내 컴퓨터 성능까지 덩달아 뚝 떨어지는 이른바 ‘노이지 네이버(Noisy Neighbor)’ 현상이 발생합니다.
소프트웨어로 아무리 방을 나눠놔도 캐시나 대역폭 같은 물리적인 하드웨어 자원은 완벽하게 쪼갤 수 없기 때문입니다.
실제로 2026년 발표된 최신 클라우드 인프라 연구 논문에 따르면,
노이지 네이버와 같은 서버에 배치될 경우 연구 연산 속도가 최대 56%까지 떨어진다는 사실이 과학적으로 증명되었습니다.
싱글테넌트(단독형 서버)는?자원을 다른 사람과 절대 나눠 쓰지 않으므로 이러한 자원 경쟁 자체가 일어날 수가 없습니다.
하드웨어 위에 오직 내 데이터만 올리기 때문에, 처음부터 끝까지 속도가 저하되거나 흔들릴 일 없이
최고 효율로 작업을 끝낼 수 있습니다.
🔑제어 : 인프라의 규칙을 누가 통제하나요?
멀티테넌트 클라우드를 쓴다는 것은 거대한 공용 공간의 일부를 빌려 쓰는 것과 같습니다.
하드웨어의 전반적인 제어권과 운영 규칙을 대형 클라우드사(공급자)가 쥐고 있기 때문에,
내 작업에 맞춘 미세한 최적화나 유연한 환경 변경에 제약을 받을 수밖에 없습니다.
싱글테넌트(단독형 서버)는?서버 전체를 오직 한 고객이 독점하기 때문에 인프라에 대한 온전한 제어권을 사용자가 갖게 됩니다.
다른 이용자나 시스템 정책에 방해받지 않고 나만의 독립된 공간에서 연산과 저장을 자유롭고 안정적으로 수행할 수 있습니다.
단 한 명을 위한 하이퍼-전용형 GPU 클라우드,
BARO SPACE
앞서 살펴본 공용 클라우드의 사각지대를 해결할 현실적인 대안은 명확합니다.
바로에이아이의 BARO SPACE는 오직 한 고객에게만 물리 서버를 통째로 할당하는
하이퍼-전용형(Hyper-Dedicated) GPUaaS로, 재구매율이 78%에 달할 만큼 인프라 퀄리티와 신뢰성을 입증받았습니다.
단순한 자원 임대에 그치지 않고, 고객님들의 고충을 밀착 지원하는 BARO SPACE만의 차별점은 다음과 같습니다.
서버 자체가 분리된 보안GPU·CPU·메모리·스토리지 전 자원을 독점으로 사용하여 데이터가 섞이거나 유출될 '남의 영역' 자체가 없습니다.
연구 목적에 맞춘 GPU 라인업으로 끊김 없는 고속 성능Noisy Neighbor 현상을 원천 차단하고, RTX 5090·Pro6000·H200 중 연구에 맞는 GPU를 골라 24시간 일정한 속도로 돌립니다.
'폭탄 청구서' 없는 투명한 고정 구독료트래픽·스토리지 같은 추가 비용 걱정 없이, 고정 구독료 하나로 전용 GPU 환경을 이용합니다.
전담 엔지니어의 맞춤 세팅과 이전 지원연구 주제에 맞춘 하드웨어·AI 개발 환경 세팅부터 네트워크로 옮기기 어려운 기밀 데이터셋의 온사이트 이관까지 전담 엔지니어가 처리합니다.(마이그레이션은 1년 이상 약정 시 제공)
공용 클라우드의 한계와 불안 요소를 안고 가는 것은, 장기적으로 연구 효율을 떨어뜨리는 요인이 됩니다.
데이터 보안과 흔들림 없는 성능, 그리고 세심한 엔지니어링 지원까지.
성공적인 AI 연구와 프로젝트 완수를 위하여 BARO SPACE라는 가장 확실한 대안을 선택할 차례입니다.
이제 막연한 불안보다 여러분의 연구 환경에 가장 적합한 인프라를 직접 확인해 보세요.
BARO AI는 단순히 클라우드를 제공하는 것에 그치지 않고, 연구 주제와 데이터 특성에 맞춘 맞춤형 인프라 빌딩을 지원합니다.
나에게 맞는 인프라 알아보기
Microsoft Warns Customers about a Critical Vulnerability in Azure Cosmos DB
OpenAI Reveals Redis Bug Behind ChatGPT User Data Exposure Incident
DeepSeek exposed internal database containing chat histories and sensitive data
2026.07.14
다른 이용자가 내 연구를 본다?
Multi-Tenant 클라우드의 치명적 사각지대
안녕하세요, 바로AI입니다.🤗
2021년 8월, 보안업체 Wiz가 Microsoft에 급히 연락했습니다.
Wiz가 Microsoft Azure Cosmos DB에서 이른바 'ChaosDB'라 불리는 치명적인 취약점을 발견한 것입니다.
이 내장 기능 하나만 알면 포춘 500대 기업*을 포함한 수천 개 고객사의 데이터베이스에
별도 인증 없이 접근할 수 있는 상태였습니다.
마이크로소프트는 즉시 전체 고객에게 액세스 키 재발급을 공지하며 가슴을 쓸어내려야 했습니다.
*포춘500(Fortune 500) : 미국의 유명한 경제 전문지인 '포춘(Fortune)'이 매년 발표하는 미국 최대 기업 500개 사의 리스트.
문제는 이 인프라 취약점의 서사가 오늘날 최신 AI 서비스 시대에서도 똑같이 반복되고 있다는 점입니다.
ChatGPT나 DeepSeek 같은 서비스 역시 결국 여러 이용자가 자원을 나누어 쓰는
'멀티테넌트(Multi-Tenant)' 인프라 위에서 돌아가기 때문입니다.
하드웨어와 데이터 공간을 공유하는 멀티테넌트 구조는 소프트웨어 칸막이가 조금만 흔들려도
언제든 유출 사고가 재발할 수 있습니다.
실제로 2023년 ChatGPT는 Redis 캐시 버그로 인해 다른 사용자의 대화 제목과 결제 정보가 노출되는 사고를 겪었습니다.
2025년 DeepSeek 역시 인증 절차 없는 내부 데이터베이스를 그대로 열어두며 유저들의 채팅이력을 무방비로 노출하기도 했습니다.
이 대형 보안 사고들의 공통점은 하나입니다.
"내 데이터가 남의 인프라와 같은 공간에 있었다”
하나의 물리적 인프라를 여러 이용자가 나누어 쓰는 멀티테넌트 환경에서는 이러한 위험이 늘 도사리고 있습니다.
자원 간의 격리 벽에 작은 균열만 생겨도 내 데이터가 다른 사용자의 화면에 나타나는 치명적인 사고로 이어집니다.
🤔 어떻게 다를까?
공용 클라우드(Multi-Tenant) vs 단독형 클라우드(Single-Tenant)
단순히 규격이나 성능의 차이가 아닙니다.
멀티테넌트 클라우드와 싱글테넌트 클라우드는 자원을 나누느냐, 독점하느냐라는 인프라의 뿌리부터 다릅니다.
이 구조적 차이가 내 연구에 어떤 결함과 혁신을 만들어내는지 3가지 관점으로 살펴보겠습니다.
🔒보안 : 왜 공용 클라우드는 데이터가 섞이고 유출될까요?
멀티테넌트 클라우드는 하나의 큰 컴퓨터를 가상화 기술로 쪼개서 방을 나누어 씁니다.
겉보기에는 방이 나눠진 것 같지만, 실제로는 소프트웨어 칸막이 하나에 의존하고 있는 구조입니다.
이 칸막이에 작은 시스템 오류가 생기면 내 소중한 연구 데이터가 다른 이용자의 화면에 노출되는 사고가 발생하게 됩니다.
컴퓨팅 자원, 스토리지, 네트워크를 처음부터 오직 한 고객에게만 전용으로 통째로 할당합니다.
애초에 다른 이용자와 서버 자체를 공유하지 않기 때문에,
데이터가 섞이거나 유출될 '남의 영역' 자체가 물리적으로 존재하지 않습니다.
철저한 정보 보호와 기밀 유출 차단이 필수인 금융, 의료, 공공 분야가 싱글테넌트를 요구하는 이유가 바로 여기에 있습니다.
🏷️소유 : 왜 내 연구 속도를 남이 결정할까요?
멀티테넌트 클라우드에서는 나와 같은 서버를 쓰는 이웃 이용자가 대규모 연산을 시작해 자원을 몰아 쓰면
내 컴퓨터 성능까지 덩달아 뚝 떨어지는 이른바 ‘노이지 네이버(Noisy Neighbor)’ 현상이 발생합니다.
소프트웨어로 아무리 방을 나눠놔도 캐시나 대역폭 같은 물리적인 하드웨어 자원은 완벽하게 쪼갤 수 없기 때문입니다.
실제로 2026년 발표된 최신 클라우드 인프라 연구 논문에 따르면,
노이지 네이버와 같은 서버에 배치될 경우 연구 연산 속도가 최대 56%까지 떨어진다는 사실이 과학적으로 증명되었습니다.
자원을 다른 사람과 절대 나눠 쓰지 않으므로 이러한 자원 경쟁 자체가 일어날 수가 없습니다.
하드웨어 위에 오직 내 데이터만 올리기 때문에, 처음부터 끝까지 속도가 저하되거나 흔들릴 일 없이
최고 효율로 작업을 끝낼 수 있습니다.
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멀티테넌트 클라우드를 쓴다는 것은 거대한 공용 공간의 일부를 빌려 쓰는 것과 같습니다.
하드웨어의 전반적인 제어권과 운영 규칙을 대형 클라우드사(공급자)가 쥐고 있기 때문에,
내 작업에 맞춘 미세한 최적화나 유연한 환경 변경에 제약을 받을 수밖에 없습니다.
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단 한 명을 위한 하이퍼-전용형 GPU 클라우드,
BARO SPACE
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바로에이아이의 BARO SPACE는 오직 한 고객에게만 물리 서버를 통째로 할당하는
하이퍼-전용형(Hyper-Dedicated) GPUaaS로, 재구매율이 78%에 달할 만큼 인프라 퀄리티와 신뢰성을 입증받았습니다.
단순한 자원 임대에 그치지 않고, 고객님들의 고충을 밀착 지원하는 BARO SPACE만의 차별점은 다음과 같습니다.
GPU·CPU·메모리·스토리지 전 자원을 독점으로 사용하여 데이터가 섞이거나 유출될 '남의 영역' 자체가 없습니다.
Noisy Neighbor 현상을 원천 차단하고, RTX 5090·Pro6000·H200 중 연구에 맞는 GPU를 골라 24시간 일정한 속도로 돌립니다.
트래픽·스토리지 같은 추가 비용 걱정 없이, 고정 구독료 하나로 전용 GPU 환경을 이용합니다.
연구 주제에 맞춘 하드웨어·AI 개발 환경 세팅부터 네트워크로 옮기기 어려운 기밀 데이터셋의 온사이트 이관까지 전담 엔지니어가 처리합니다.(마이그레이션은 1년 이상 약정 시 제공)
공용 클라우드의 한계와 불안 요소를 안고 가는 것은, 장기적으로 연구 효율을 떨어뜨리는 요인이 됩니다.
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이제 막연한 불안보다 여러분의 연구 환경에 가장 적합한 인프라를 직접 확인해 보세요.
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Microsoft Warns Customers about a Critical Vulnerability in Azure Cosmos DB
OpenAI Reveals Redis Bug Behind ChatGPT User Data Exposure Incident
DeepSeek exposed internal database containing chat histories and sensitive data