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‘LoxiLB’ 도입 시 장점



1. 초고속 성능 (eBPF 기반)



 • 커널 모드에서 작동하여 컨텍스트 스위칭 없이 로드 밸런싱 수행



 • 높은 QPS(queries per second) 처리 능력 → AI 모델 API 요청에 최적화



2. Context-Aware Routing 가능



 • LoxiLB는 다양한 Layer-4/Layer-7 필드를 기반으로 커스텀 룰 작성 가능



 • MCP 프로토콜로 전달되는 context(metadata) 기반 라우팅 룰을 적용 가능 (예: 요청자의 role, session ID, 모델 타입 등에 따라 서버 분기)



3. gRPC 지원



 • AI 서비스는 주로 gRPC를 사용하므로, LoxiLB의 gRPC 스트리밍 및 라우팅 기능은 큰 장점



4. 확장성 높은 마이크로서비스 아키텍처에 적합



 • 여러 AI 모델 인스턴스에 트래픽을 분산



 • Stateless한 LoxiLB 구조로 스케일 아웃 용이



5. 서비스 가용성 증가



 • 헬스체크 기능으로 비정상 모델 인스턴스 자동 회피



 • Failover 및 connection draining 지원



6. 운영 편의성 및 자동화



 • k8s 기반의 클러스터에서 동작 가능 (클러스터 내부/외부 로드밸런싱 가능)



 • LoxiLB는 Cilium 등과 통합해 운영할 수 있어 observability 향상
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JS Lab

‘LoxiLB’ 도입 시 장점
1. 초고속 성능 (eBPF 기반)
  • 커널 모드에서 작동하여 컨텍스트 스위칭 없이 로드 밸런싱 수행
  • 높은 QPS(queries per second) 처리 능력 → AI 모델 API 요청에 최적화
2. Context-Aware Routing 가능
  • LoxiLB는 다양한 Layer-4/Layer-7 필드를 기반으로 커스텀 룰 작성 가능
  • MCP 프로토콜로 전달되는 context(metadata) 기반 라우팅 룰을 적용 가능
   (예: 요청자의 role, session ID, 모델 타입 등에 따라 서버 분기)
3. gRPC 지원
  • AI 서비스는 주로 gRPC를 사용하므로, LoxiLB의 gRPC 스트리밍 및 라우팅 기능은 큰 장점
4. 확장성 높은 마이크로서비스 아키텍처에 적합
  • 여러 AI 모델 인스턴스에 트래픽을 분산
  • Stateless한 LoxiLB 구조로 스케일 아웃 용이
5. 서비스 가용성 증가
  • 헬스체크 기능으로 비정상 모델 인스턴스 자동 회피
  • Failover 및 connection draining 지원
6. 운영 편의성 및 자동화
  • k8s 기반의 클러스터에서 동작 가능 (클러스터 내부/외부 로드밸런싱 가능)
  • LoxiLB는 Cilium 등과 통합해 운영할 수 있어 observability 향상

MCP(Model Context Protocol)-based AI 서비스 인프라의 CNCF 프로젝트 ‘LoxiLB’ 사용

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