AI가 기업 경쟁의 핵심 요소가 된 지금, 데이터는 양보다 질과 활용의 속도가 더 중요해졌다. 양자 보안, 거버넌스, 추론(inferencing), RAG(Retrieval-Augmented Generation), 에이전틱 AI(agentic AI) 등이 실제 업무 환경에 확산됨에 따라, 데이터의 사일로(silo)는 혁신의 최대 장애물로 부상하고 있다. 여러 부서에 분산된 파일 시스템, 온프레미스 및 클라우드 환경 간 데이터 이중화와 중복이 비용과 관리 부담을 키우며, 데이터 접근 지연(latency)과 보안 취약성이 사업 리스크로 작용한다.

또한 산업별로 규제와 보안 요구 수준도 높아지고 있다. 금융, 의료, 공공 기관에서는 개인정보 보호 및 암호화, 랜섬웨어 방어, 데이터 무결성(integrity) 확보가 필수적이다. 생성AI·AI 에이전트 등이 의사결정 보조, 고객 상호작용 자동화 등에 사용되지만, 데이터 품질 및 통합 없이 작동할 경우 잘못된 출력(환각, hallucination), 분석 오류, 거버넌스 위반, 규제 리스크 증가 등 부작용도 따른다. 이러한 배경에서 기업들은 고성능, 고가용성, 데이터 거버넌스, 보안, 복구(resilience)를 한꺼번에 충족하는 통합 데이터 인프라 솔루션을 필요로 한다.

온탭 기반 지능형 데이터 인프라 ‘넷앱 AI팟’

넷앱(NetApp)은 온탭(ONTAP) 기반 통합 데이터 스토리지 운영체제와 AI팟(AIPod) 포트폴리오를 통해 AI-추론 및 RAG 워크로드에 최적화된 데이터 파이프라인을 제공한다. AI팟은 엔비디아(NVIDIA)와의 협력을 통해 미리 검증된(reference design) 인프라 구조를 제공하며, AI팟 미니(AIPod Mini)는 부서 혹은 소규모 팀 단위에서도 빠르게 AI 추론 환경을 구축할 수 있게 설계됐다.

넷앱 온탭 기반 AI팟 솔루션은 다음과 같은 특징으로 기업 활용성을 높이고 있다.

① 데이터 사일로 제거 및 통합 스토리지 운영

온탭 운영체제는 여러 프로토콜(NFS, SMB, S3 등) 및 다양한 인프라(온프레미스, 클라우드, 에지)에 걸쳐 통합된 스토리지를 제공함으로써, 데이터가 여러 저장 빈(buckets)이나 파일 시스템에 흩어져 있는 상태에서 일어나는 관리 복잡성과 접근 지연(latency)을 최소화한다. 이 통합 덕분에 AI 모델이 필요한 데이터에 빠르게 접근 가능하다.

② 사전 구성된 인프라 및 배포 속도 향상

AI팟 솔루션은 미리 설계된(reference) 아키텍처로 제공되며, AI팟 미니와 같은 경량화된 옵션은 부서 또는 팀 단위에서도 빠른 설치와 사용이 가능하다. 이로 인해 인프라 구축 및 초기 설정에 드는 시간과 복잡성이 크게 줄어든다. 예컨대 RAG와 추론 워크로드에 최적화된 서버 구성과 네트워크 연결, 저장소 설정 등이 사전 검증된 설계로 제공된다.

③ 확장성과 성능

대규모 데이터 집합을 고속으로 처리해야 하는 환경에서, ONTAP과 AI팟은 성능과 용량(capacity)을 독립적으로 확장할 수 있는 구조를 제공한다. 어떠한 경우에는 대량의 버전(versioning) 작업, 대규모 배치 학습(batch training), 실시간 추론(real-time inferencing) 및 RAG 응답(responses)에 필요한 저장소 처리량과 지연(latency) 최적화가 가능하다. 또한 온탭 AFF(All Flash FAS) 스토리지와 DGX 시스템 같은 고성능 하드웨어와의 검증된 연동을 통해 GPU-다이렉트 스토리지(direct storage) 성능을 확보할 수 있다.

④ 보안, 거버넌스 및 무결성 확보

데이터 암호화(encryption), 실시간 랜섬웨어 보호(autonomous ransomware protection), 접근 통제(access control), 버전 관리(versioning) 및 감사 가능성(traceability) 기능이 내장됐다. 온탭은 하드웨어 및 소프트웨어 수준 모두에서 암호화 기능을 제공하며, 민감한 데이터와 기업 내부 파일 시스템 그리고 문서 저장소를 보호한다. 또한 메타데이터 분류(classification) 및 이벤트 기반 보안 감시(observability)를 통해 이상 징후 탐지 및 대응이 가능하다.

⑤ 비용 효율성과 운영 단순성

중복 제거(deduplication), 복제(replication), 데이터 계층화(tiering) 같은 기능이 있어 저장소 자원 및 네트워크 비용을 절감할 수 있다. 또한 관리 도구들(REST API, 자동화, 모니터링 대시보드)이 제공되어 IT 운영자의 부담을 줄인다. 예컨대 온탭의 REST API를 통해 IOPS, latency, throughput 같은 성능 메트릭을 실시간으로 조회하고 문제가 발생하기 전에 조치 가능하다.

⑥ 엔터프라이즈-수준의 준비된 AI/ML 워크로드 지원

추론과 RAG는 물론 높은 처리량과 데이터 준비(data prep), 파인튜닝(fine-tuning), 배치 트레이닝(batch-training) 등 AI 전체 파이프라인에서 요건 충족이 가능하다. 특히 AIPod-with-NVIDIA 플랫폼은 RAG 및 에이전틱 AI의 성능과 정확도를 높이기 위해 문서 색인(indexing), 분류(classification), 검색(retrieval) 등의 마이크로서비스 구성요소(microservices)와 결합되어 있다. 기업이 AI 에이전트를 실제 비즈니스 문제 해결에 활용할 수 있게 해 주는 구조다.

기업 의사결정 속도·운영효율 향상

한 글로벌 기업은 넷앱 AI팟을 도입해 RAG 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 기업 내부의 문서, PDF, 텍스트, CSV 등 다양한 형식의 데이터를 색인하고 검색하여 AI 에이전트가 실시간 응답을 가능하게 함으로써 의사결정 속도를 크게 향상시켰다.

AI팟 미니를 통해 부서 단위의 소규모 팀도 RAG 추론 환경을 빠르게 구축할 수 있었고, 초기 투자비용 및 운영 복잡성이 크게 줄었으며, AI 프로젝트의 초기 가치(time to value)가 단축되었다는 사용자 평가가 있다.

도미노 테크놀로지스(Domino Technologies)와의 협력 사례에서는 온탭 기반 데이터 저장소를 활용해 데이터 과학자(data scientists)가 접근 제어(access control), 스냅샷(snapshot), 공유 버전 데이터를 직접 관리하는 셀프 서브(self-serve) 환경을 구축함으로써 데이터 과제(data wrangling)에 소요되는 비효율을 절반 가까이 줄였고, 데이터 파이프라인의 반복작업과 오류율을 낮추었다.

또한 온탭 AI 솔루션을 사용하는 조직들은 GPU 직결 저장소(GPU-direct storage) 성능 향상과 데이터 준비 및 모델 트레이닝 시간 단축을 경험하였다. 예컨대 ONTAP과 NetApp 하드웨어 조합에서 기존 시스템 대비 학습(batch training) 속도가 2-5배 향상되었다는 실험 자료가 있으며, 대용량 데이터셋의 처리량과 확장성(capacity scaling)이 효율적으로 증가한 것으로 나타났다.

AI, 데이터 옵저버빌리티·자동화·양자보안 강화

넷앱은 앞으로 AI 데이터 인프라의 관측성(observability), 자동화, 양자 보안(quantum security) 요소를 더욱 강화할 계획이다. 특히 엔비디아 AI 데이터 플랫폼과 협력을 확장해 에이전틱 AI 및 RAG 워크로드에서 데이터 검색 정확도와 추론 효율을 높이는 참조 디자인(reference design)들을 국내외 시장에 적용할 예정이다. 또한 AI팟 및 ONTAP 솔루션의 한국 사용자 환경 맞춤 지원, 파트너 생태계 확대, 클라우드-멀티클라우드 환경 간 데이터 이동성(data mobility)과 보안 표준 준수를 위한 로컬 인증(accreditation) 확보도 추진된다.

넷앱의 AI팟 및 온탭기반 인프라는 단순한 스토리지 제공을 넘어, 데이터 환경의 복잡성, 사일로, 보안, 비용 문제를 동시에 해결하는 통합적 솔루션이다. 데이터 통합, 추론 및 RAG 워크로드 지원, 보안 및 거버넌스 기능, 운영 자동화, 비용 절감 등 실제 도입 기업들이 체감할 수 있는 효과들을 입증하고 있으며, 기업의 AI 실행력(Execution)과 사업 성과(Business Outcome)를 직결시키는 기술적 기반으로 작용한다. 기업들이 경쟁 우위를 확보하고 AI 혁신에서 뒤처지지 않기 위해서는 이런 지능형 데이터 인프라 구축이 선택이 아닌 필수다.

[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.