비정형 데이터의 폭발적 증가로 기업은 텍스트, 영상, 기계·센서 데이터, 서버 로그 등 다양한 데이터를 저장·관리해야 하는 과제에 직면하고 있다. 데이터 레이크 현대화를 시작하는 기업은 물론 고급 AI 애플리케이션을 실험하는 기업까지, 방대한 데이터 자산을 안전하고 비용 효율적이며 확장 가능한 방식으로 관리하는 것이 필수적이다.

특히 생성AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드가 증가하면서 기존 스토리지 체계로는 데이터 처리량, 확장성, 보안성 측면에서 한계가 드러나고 있다. 이에 따라 오브젝트 스토리지는 데이터 인프라의 핵심으로 자리 잡고 있으며, 최신 워크로드와 사이버 위협 모두에 대응할 수 있는 차세대 솔루션이 요구되고 있다.

지능형 데이터 인프라 기업 넷앱(NetApp, CEO 조지 쿠리안 George Kurian)은 11일, 소프트웨어 정의 오브젝트 스토리지의 최신 버전 ‘넷앱 스토리지그리드(StorageGRID) 12.0’을 공개했다.

이번 솔루션은 AI 워크로드 가속, 데이터 보안 강화, 관리 간소화를 핵심 목표로 설계됐다. 넷앱은 오브젝트 스토리지의 속도와 확장성을 개선하는 동시에 사이버 복원력을 강화해 기업이 데이터 활용에 집중할 수 있도록 지원한다고 밝혔다.

고급 캐싱 기능 탑재로 처리량 최대 20배 향상

스토리지그리드 12.0은 AI 학습 및 HPC 워크로드 최적화를 위해 고급 캐싱 기능을 탑재해 처리량을 최대 20배 향상시켰다. 버킷 브랜치 기능을 통해 AI 데이터세트의 버전 관리도 가능해져 대규모 AI 프로젝트의 반복과 테스트, 개발 워크플로를 촉진한다. 또한 스토리지 버킷의 공간 효율적 복제본을 신속하게 생성해 장애 복구 시간을 단축하고 데이터 복원력을 강화했다.

관리 환경은 대폭 단순화됐다. 모든 노드에서 드라이브 펌웨어를 자동으로 업그레이드할 수 있어 유지보수에 소요되는 수작업이 줄어들었다. 향상된 로그 아카이빙 기능은 운영 효율성을 높여 관리자의 부담을 줄였다.

보안 측면에서는 무결성 검사 기능이 포함된 AES-GCM 암호화, 강화된 온디스크 암호화, SSH 포트 기본 차단 등 보안 표준을 대폭 강화했다. 또한 오브젝트 록(Object Lock) 기능을 지원해 AI용 불변 데이터세트를 손쉽게 유지할 수 있게 했다. 이 기능은 그리드 간 복제를 지원해 다중 사이트 환경에서도 일관된 보안성을 보장한다.

이처럼 스토리지그리드 12.0은 속도·확장성·보안을 동시에 강화해, 기업이 데이터 레이크 현대화와 AI 워크로드 최적화를 동시에 달성할 수 있도록 지원한다.

넷앱은 스토리지그리드 12.0을 통해 고객이 오브젝트 기반 데이터 자산을 안전하게 확장하고, AI 프로젝트와 고급 워크로드를 신속히 가속할 수 있도록 지원할 계획이다.

산딥 싱(Sandeep Singh) 수석부사장은 “스토리지그리드는 온프레미스 오브젝트 스토리지 분야의 검증된 업계 리더로, 고객이 AI와 같은 최신 워크로드를 안전하고 효율적으로 지원할 수 있도록 돕는다.”라며, “이번 업데이트로 고객은 데이터 활용에 집중할 수 있으며, 워크로드 가속과 보안 강화라는 두 가지 핵심 요구를 동시에 충족할 수 있다.”라고 강조했다. 그는 또한 “AI와 HPC 워크로드가 확대되는 환경에서 기업이 신뢰할 수 있는 확장성과 비용 효율성을 제공하는 것이 넷앱의 핵심 목표”라고 덧붙였다.

넷앱의 스토리지그리드 12.0은 오브젝트 스토리지의 한계를 보완하며, AI 워크로드와 데이터 보안 과제를 동시에 해결하는 솔루션으로 주목받고 있다. 데이터 활용 속도와 확장성, 사이버 복원력을 강화한 이번 신제품은 기업의 데이터 인프라 현대화 여정에서 중요한 전환점이 될 것으로 평가된다.

 

[알림] 전자신문인터넷과 GTT KOREA는 오는 9월 19일(금) 서울 삼성동 웨스틴 파르나스 하모니볼룸에서  ‘NABS(Next AI & Big Data Summit) 2025’ 행사를 ‘AI 시대, 기업 맞춤형 AI·데이터·보안 통합 전략’을 주제로 개최한다. 이번 행사에는 비즈니스 이노베이션, 인프라&데이터 인텔리전스, AI 보안 & 거버넌스 등 3개 트랙 총 19개 세션으로 AI 시대 기업의 생존과 성장을 위한 실질적 전략을 공유한다.

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