코인베이스, AI 기반 모델로 트래픽 폭주 대응 강화

가상자산 거래소 코인베이스가 트래픽 급증에 선제적으로 대응하기 위해 AI 기반 모델을 개발해 배포했다고 미국 가상자산 매체 디크립트가 27일(현지 시각) 보도했다.

이 모델은 사용자 트래픽의 급증을 예측하고, 자동으로 리소스를 확장해 플랫폼 다운타임을 방지하고 효율성을 높이는 것을 목표로 개발됐다.

코인베이스는 "트래픽이 이미 높아졌을 때 확장을 시작하는 것은 종종 너무 늦다."며, "우리는 트래픽 폭주를 예측하고 트래픽 도달 전에 확장을 자동으로 시작하는 AI 솔루션을 개발했다."라고 설명했다.

아울러 "트래픽이 증가함에 따라 확장 목표도 함께 증가했으며, 피크 트래픽 몇 시간 전에 두 배로 늘어났다."며, "AI 모델은 일일 사용 패턴에 따라 확장 및 축소를 계속했으며, 변동성이 감소할 때까지 필요에 따라 확장됐다."고 말했다.

과거 코인베이스는 60분 후의 트래픽 수준을 예측하는 시계열 예측 모델을 시도했으나, 통계적 지연 문제로 효율성이 떨어지는 문제를 겪은 바 있다.

이에 따라 코인베이스는 문제를 장기적인 분류 문제로 전환해 비트코인, 이더리움과 같은 주요 암호화폐의 가격 변동과 같은 외부 신호를 활용하는 새로운 접근 방식을 도입했다.

이 모델은 향후 몇 시간 내에 트래픽이 특정 임계값을 초과할 가능성이 있는지를 예측하는 데 중점을 두며, 정확도가 크게 향상되었다.

코인베이스는 "핵심 통찰은 가상자산 가격 변동성이 높고 현재 트래픽이 예상보다 빠르게 목표 수준에 도달할 때 트래픽 급증 가능성이 높아진다는 것"이라고 설명했다.

또한, 이번에 배포된 AI 모델은 잘못된 알림으로 인한 자원 낭비를 줄이면서도 스파이크를 놓치지 않도록 균형을 맞추도록 설계되었다고 덧붙였다.

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