지난 한 해 동안 인공지능과 머신러닝(AI/ML)의 급속한 도입은 거의 모든 것을 바꾸어 놓았으며, 이전에 본 적 없는 혁신과 성장의 새로운 시대를 열었다. 데이터 스토리지도 마찬가지다. 기술의 영향이 혁신을 가져오고 오늘날의 데이터 중심 세계에서 경쟁하는 데 필요한 더 큰 비즈니스 민첩성을 향상시킨다.

변화는 어떤 모습일까? AI/ML이 2024년에 스토리지 세계에 가져올 7대 혁신을 살펴본다.

① 계층형 스토리지 : 계층형 스토리지는 수십 년 동안 존재해 왔으며 이를 통해 조직은 용량, 속도, 비용, 보안, 기타 요구 사항에 따라 다양한 유형의 스토리지 미디어를 활용할 수 있다. 최근에는 미리 작성된 스크립트를 통해 일정 수준의 프로세스 자동화가 도입됐지만 계층형 스토리지 구현은 여전히 ​​상대적으로 수동적이다. AI/ML은 액세스 및 사용 패턴을 분석해 데이터를 최적의 스토리지 계층에 지능적으로 할당함으로써 계층형 스토리지를 완전히 자동화할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 모델은 항상 학습하므로 AI/ML은 변화하는 조건에 실시간으로 적응해 궁극적으로 최적의 성능 대비 가격 기능을 제공할 수 있다.

② 분류 및 태그 지정 : 분류 및 태그 지정은 추가 자동화 기회를 제공하는 중요하면서도 수동적인 작업이다. AI/ML은 데이터 및 관련 메타데이터의 맥락을 분석해 대량의 정보를 깔끔하고 정리된 소비 가능 단위로 자동 분류할 수 있다. 상거래, 콘텐츠 관리 및 검색 기능에 의존하는 기타 프로세스를 포함해 분류 및 태깅에 대한 잠재적인 사용 사례는 매우 흥미롭다.

③ 보안 및 위협 완화 : 위협 행위자는 AI/ML을 사용해 대규모로 더욱 정교한 공격을 만들며 사이버 보안팀은 기업 보안 스택 전체에 AI/ML 기능을 통합해 이에 맞서고 있다. 여기에는 더욱 진보된 위협 탐지, 취약한 자산에 대한 더 나은 가시성, 보안 운영 전반의 생산성과 효율성 향상이 포함된다. 수십 개의 모니터링 도구에서 생성되는 방대한 보안 데이터를 관리하고 구문 분석하려면 신뢰성이 높은 데이터 스토리지가 필요하다.

④ 중복 제거 및 압축 : 중복 제거 및 압축은 조직이 오늘날의 데이터 중심 세계에서 스토리지 리소스를 극대화하는 데 도움이 될 수 있다. AI/ML을 활용하면 조직 전체의 대규모 데이터세트를 검토하고 데이터세트의 중복을 제거하거나 압축할 수 있는 기회를 파악할 수 있으며, 이를 통해 조직은 총 스토리지 용량을 더 효과적으로 활용할 수 있다.

⑤ 예측 유지 관리 : 계획되지 않은 다운타임으로 인해 조직은 매년 수십억 달러의 생산성 손실을 겪는다. AI/ML 기반 예측 유지 관리를 통해 조직은 스토리지 성능과 상태를 실시간으로 분석해 다운타임으로 이어지는 심각한 문제가 발생하기 전에 해결할 수 있다. AI/ML은 또한 정기적인 예방적 유지 관리를 위해 시스템을 중단할 가장 최적의 시간을 식별할 수 있다.

⑥ TCO 분석 : 스토리지 구축의 실제 비용에 대한 통찰력은 조직이 조직 전체에 스토리지 리소스를 할당하는 방식을 개선할 수 있다. 에너지 소비, 네트워킹, 유지 관리 등의 숨겨진 비용은 인간이 스스로 파악하는 것이 거의 불가능하다. 그러나 AI/ML은 스토리지 시스템의 전체 수명주기에 걸쳐 이러한 비용을 고려하는 방법을 배울 수 있다. 이러한 시스템의 TCO를 이해하면 비용 최적화와 리소스 할당을 위한 현명한 의사결정이 가능해진다.

⑦ 리소스 관리 : AI/ML은 컴퓨팅 및 스토리지 리소스의 구성, 최적화, 재할당에도 도움이 될 수 있다. 이를 통해 자산 활용도와 시스템 성능, 데이터 가용성이 향상된다. 이러한 이점은 데이터 전송 속도, 효율성, 확장성 및 리소스 활용도를 향상시킬 수 있는 NVMe-oF(NVMe over Fabric)와 결합하면 증폭될 수 있다. AI 알고리듬은 실시간으로 스토리지 리소스와 매개변수를 동적으로 조정하고, 다양한 계층이나 리소스의 데이터를 지능적으로 관리하며, 시스템 상태를 예측적으로 유지하여 효율적이고 효과적인 데이터 관리를 지원한다. AI와 NVMe-oF를 결합하는 것은 빠르게 증가하는 데이터 볼륨을 관리해 더 안정적이고 확장 가능한 공유 스토리지 솔루션을 제공하는 데 중요하다.

지능형 스토리지의 새로운 시대를 여는 AI/ML

AI/ML이 스토리지에 미치는 영향은 엄청날 것이다. 지능형 데이터 관리와 최적화된 리소스 할당부터 향상된 보안 및 스토리지 효율성에 이르기까지 AI는 조직이 스토리지 시스템을 인식하고 활용하는 방식을 근본적으로 바꿀 것이다.

스토리지는 단순한 용량과 성능 외에 지능과 효율성이 더 중요해질 것이다. 조직이 스토리지 전략에서 AI/ML를 계속 활용함에 따라 더 반응성이 뛰어나고 안전하며 비용 효율적인 데이터 중심 환경을 기대할 수 있다.

스토리지 분야의 AI를 통해 흥미롭고 혁신적이며, 스마트하고 적응력이 뛰어난 스토리지 솔루션의 무한한 가능성을 엿볼 수 있다.

*필자 스콧 해밀턴(Scott Hamilton)은 오늘날의 기술을 발전시키고 미래의 혁신에 영감을 주는 데이터 스토리지 솔루션 공급업체인 웨스턴 디지털(Wetern Digital)의 제품 관리, 마케팅 & 고객 경험 담당 수석 이사다.

(*이 칼럼은 GTT KOREA의 편집 방향과 다를 수 있습니다.)

[알림] GTT KOREA와 월터스클루어는 오는 3월 5일(화) 오후 2시부터 3시까지 “기업의 수익성을 증대하는 ‘전사 기업성과관리(CPM)’ 플랫폼 활용 전략”을 주제로 무료 온라인 세미나를 개최한다. 급변하는 글로벌 비즈니스 환경에서 기업 고객들에게 AI 활용 고급 분석 기능이 적용돼 재무계획을 넘어 판매, 공급망, HR 등 운영 조직까지 확대해 최적의 전사적 경영계획 및 예측 정보를 제공하는 ‘확장경영계획 및 분석’도 가능한 기업성과관리 플랫폼 ‘CCH 타게틱’을 통한 기업의 수익 극대화 방안을 단계별, 사례별로 알아본다.