지능형 스토리지는 무엇인가요?

다르게 말하면, 이는 기업 에코시스템 전반에서 광범위한 스토리지 관리를 제공하는 스마트 소프트웨어 계층입니다. 주요 기능에는 예측 분석, 자율 데이터 티어링, 자동 소프트웨어 업데이트 및 사전 대응형 문제 해결이 포함됩니다.

오늘날 조직은 특히 인공지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 도입이 가속화됨에 따라 점점 증가하는 데이터 집약적 워크로드에 직면하고 있습니다. 이들은 이러한 고급 분석 워크로드를 지원하고 새로운 비즈니스 기회를 활용하기 위해 데이터 스토리지 인프라를 현대화하고 있습니다.

지능형 스토리지에 대한 필요성은 빠르게 증가하고 있습니다. Fortune Business Insights에 따르면 글로벌 데이터 스토리지 시장은 2026년 2,985억 4천만 달러에서 2034년 9,845억 6천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 16.10%입니다.¹

이러한 성장은 사물 인터넷(IoT) 장치, 클라우드 컴퓨팅 및 AI 애플리케이션에서 생성되는 방대한 데이터와, 로컬 데이터 처리 기능이 필요한 엣지 데이터에 의해 촉진됩니다. 이에 대응하여 조직은 이러한 복잡성을 관리하기 위해 소프트웨어 정의 스토리지(SDS) 및 지능형 스토리지 시스템과 같은 고급 솔루션을 도입하고 있습니다.

데이터 스토리지에는 세 가지 주요 유형이 있습니다.

• 파일 스토리지는 데이터를 파일, 폴더 및 디렉터리의 계층 구조로 구성합니다. 이 기술은 협업, 문서 관리 및 사용자 간에 데이터를 쉽게 공유해야 하는 상황에 적합합니다. 파일 스토리지는 일반적으로 하드 디스크 및 네트워크 연결 스토리지(NAS) 장치와 함께 사용됩니다.

• 블록 스토리지는 데이터를 고정 크기의 블록으로 나누고 각 블록에 고유 식별자를 부여하여 독립적으로 저장합니다. 블록 스토리지는 높은 성능과 낮은 지연 시간을 제공하여 데이터베이스, 컨테이너 및 가상 머신(VM) 백엔드 스토리지와 같은 미션 크리티컬 워크로드에 적합합니다.

• 오브젝트 스토리지는 데이터를 고유 식별자와 풍부한 메타데이터를 가진 개별 객체로 관리합니다. 대규모 확장성을 위해 설계된 오브젝트 스토리지는 분산된 클라우드 기반 환경 전반에서 대량의 비정형 데이터(예: 이미지, 동영상, 센서 데이터)를 처리하는 데 탁월합니다. 특히 AI/ML 워크로드, 데이터 레이크 및 생성형 AI 애플리케이션에 적합합니다.

전통적인 데이터 스토리지 관리는 스토리지 리소스를 최적화하고 데이터 보호를 제공하면서 데이터 자산을 안전하게 보관, 구성 및 액세스하기 위해 사용되는 프로세스로 구성됩니다. 이는 수동 프로비저닝, 모니터링 및 최적화에 의존하며, 데이터 볼륨이 증가하고 워크로드가 하이브리드 클라우드 환경 전반으로 다양화됨에 따라 점점 더 어려워집니다.

지능형 스토리지는 AI, ML 및 자동화를 스토리지 인프라에 직접 통합함으로써 이러한 접근 방식을 확장합니다. 수동 개입 없이 지능형 스토리지는 통합 관리 시스템 내에서 데이터 배치를 관리하고 용량 요구를 예측하며 성능을 최적화하고 위협으로부터 보호합니다.

밀접하게 관련되어 있지만 지능형 스토리지와 AI 스토리지는 동일한 개념이 아닙니다.

AI 스토리지는 대규모 데이터 세트, 고속 데이터 접근 및 AI/ML 워크로드에 필요한 높은 컴퓨팅 요구를 위해 설계된 데이터 스토리지 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 AI 학습, 추론 및 데이터 레이크 기능을 지원하도록 특화 설계되어 AI 애플리케이션의 성능 요구를 충족합니다.

지능형 스토리지는 AI와 ML을 스토리지 시스템에 내장하여 관리 자동화와 조직의 모든 데이터 전반에 대한 성능 최적화를 수행합니다. 이러한 시스템은 데이터 패턴을 분석하고 데이터 티어링을 자동화하며 스토리지 용량 요구를 예측하고 전체 IT 에코시스템 전반에서 운영 복잡성을 줄입니다.

이러한 기술은 종종 AI 워크로드에 최적화된 지능형 스토리지 시스템 및 지능형 관리 기능을 통합한 AI 스토리지 시스템과 함께 작동합니다.

기존 기업용 스토리지 기술은 데이터와 파일 아카이빙을 위해 단일 구조의 스토리지 영역 네트워크(SAN)를 중심으로 구성되었습니다. 그러나 데이터 스토리지 요구가 증가함에 따라 SAN을 유지하는 비용이 점점 증가하였고, 요구를 충족하기 위해 더 많은 물리 서버와 기타 IT 인프라가 필요하게 되었습니다.

클라우드 스토리지는 비즈니스 요구에 따라 데이터 용량을 확장하거나 축소할 수 있는 탄력성을 제공하며 등장했습니다. 클라우드에 데이터를 저장함으로써 조직은 사용한 만큼 지불하는 요금 모델을 활용하여 비용을 최적화합니다. 오늘날의 클라우드 기반 솔루션은 하이브리드 멀티클라우드 접근 방식을 포함하며, 조직은 성능, 비용 및 규정 준수와 같은 다양한 요구를 충족하기 위해 여러 클라우드 공급자의 스토리지를 결합할 수 있습니다.

AI 및 ML 기술이 성숙하고 접근성이 높아짐에 따라 이러한 지능을 스토리지 인프라에 직접 통합하는 것이 가능해졌습니다. 지능형 스토리지는 확장 가능하고 데이터 집약적인 환경에 최적화된 솔루션으로 발전했습니다.

지능형 스토리지는 지속적인 데이터 패턴 분석, 자동 데이터 티어링 및 예측 유지보수와 같은 기능을 통해 기존 클라우드 솔루션을 넘어섭니다. 이는 AI 학습 워크로드, 엣지 컴퓨팅 및 IoT 장치에서 생성되는 대규모 데이터를 포함한 오늘날의 IT 요구사항을 지원하는 데 필수적인 구성 요소가 되었습니다.

지능형 스토리지는 여러 핵심 기술을 활용하여 데이터 수명 주기 전반을 관리합니다.

• 소프트웨어 정의 스토리지(SDS): SDS는 스토리지 소프트웨어를 물리적 하드웨어로부터 분리하여 유연하고 자동화된 리소스 관리를 가능하게 함으로써 지능형 스토리지에서 핵심적인 역할을 합니다. 이 소프트웨어 계층은 RAID 구성, 리소스 할당과 같은 핵심 스토리지 기능을 관리하며 조직이 기본 하드웨어와 독립적으로 스토리지 리소스를 확장할 수 있도록 합니다.

• 인공지능(AI) 및 머신 러닝(ML): AI와 ML은 풍부한 메타데이터를 활용하여 데이터 접근 패턴, 성능 지표 및 사용 추세를 분석하고 스토리지 요구에 대한 지능적인 예측을 수행합니다. ML 알고리즘은 용량 요구를 예측하고 잠재적인 하드웨어 장애를 감지하며 데이터 배치, 분류 및 정책 적용을 자동으로 최적화합니다.

• 실시간 분석: 실시간 분석은 스토리지 시스템 성능과 워크로드 패턴을 지속적으로 모니터링하여 동적 조정을 가능하게 하고 보안 위협이나 성능 문제를 나타낼 수 있는 이상 징후를 식별합니다.

• 자동 티어링 및 캐싱: 고속 지능형 캐싱 알고리즘은 자주 접근되는 데이터를 저장하여 빠른 검색을 가능하게 하고 CPU 대기 시간을 줄이며 액세스 패턴에 따라 데이터를 스토리지 티어 간에 자동으로 이동시킵니다. “핫” 데이터는 고성능 플래시 스토리지에 저장되고 “콜드” 데이터는 비용 효율적인 옵션으로 이동합니다.

• 데이터 감소 기술: 중복 제거, 압축 및 기타 기술은 높은 성능을 유지하면서 스토리지 사용량을 최소화하고 비용을 줄입니다. 이러한 기술은 중복 데이터를 식별하고 제거하여 고유한 데이터 블록만 저장함으로써 스토리지 효율성을 극대화합니다.

• 예측 유지보수: 지능형 스토리지는 ML 모델을 활용하여 시스템 상태 지표를 분석하고 잠재적 장애를 예측함으로써 다운타임을 최소화하는 사전 대응형 예측 유지보수를 가능하게 합니다. 시스템은 자동으로 경고를 발생시키고 장애 조치 절차를 시작하거나 유지보수 일정을 설정합니다.

• 통합 보안 및 복원력: 이 스토리지 솔루션은 자동화된 위협 탐지 및 대응과 재해 복구, 그리고 내장된 중복 기능을 통합하여 강력한 보안과 복원력을 제공합니다. 지능형 스토리지 시스템은 손상된 데이터를 격리하고 접근 경로를 보호하며 변경 불가능한 백업 사본을 유지하여 신속한 사이버 복구를 가능하게 합니다.

지능형 스토리지는 기업이 비즈니스 및 IT 목표를 달성하는 데 도움이 되는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 더 빠른 데이터 액세스 제공: 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 유지하면서 데이터 액세스를 관리하고 다운타임을 최소화하거나 없애면서 데이터를 확장할 수 있도록 지원합니다.

• 운영 간소화: 데이터 사일로를 제거하고 복잡성을 줄이며 환경 전반에서의 원활한 호환성을 통해 디지털 전환 이니셔티브의 가치 실현 시간을 단축합니다.

• 생산성 향상: 전체 관리를 자동화하고 사일로를 제거하여 팀이 워크플로를 개선하고 수작업에 대한 의존도를 줄일 수 있도록 지원합니다.

• 비용 최적화: 애플리케이션 및 데이터 확산을 줄이고 자주 액세스되지 않는 데이터를 더 저렴한 스토리지 계층으로 이동시켜 비용 효율성을 지원합니다.

• 위험 감소: AI 기반 위협 탐지와 자동화된 암호화를 통해 애플리케이션과 데이터를 보호하고, 통합된 랜섬웨어 보호 기능을 통해 사이버 복원력을 확보하면서 데이터 침해 및 공격으로부터 신속하게 복구할 수 있도록 지원합니다.

• 비즈니스 연속성 보장: 데이터 복제 및 동기화를 활용하여 비즈니스 연속성을 확보하고 위치 전반에서 일관되고 사용 가능한 복사본을 유지하여 신속한 복구를 지원합니다.

• 규정 준수 지원: 데이터 주권 및 규정 준수 요구사항을 자동으로 관리하여 조직이 GDPR과 같은 요구사항을 충족할 수 있도록 합니다.

조직은 다양한 배포 옵션을 통해 지능형 스토리지를 액세스할 수 있습니다. 주요 퍼블릭 클라우드 공급자(예: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, IBM® Cloud, Microsoft Azure)는 지능형 스토리지 기능을 완전관리형 서비스로 제공합니다. Dell, Hewlett-Packard Enterprise, NetApp과 같은 기업용 스토리지 공급자는 온프레미스 데이터 센터에 배포하거나 클라우드 환경과 통합할 수 있는 지능형 스토리지 플랫폼을 제공합니다.

많은 조직이 성능, 규정 준수 및 비용 요구사항을 기반으로 분산 하이브리드 인프라 전반에서 데이터 배치를 최적화하는 전략을 채택합니다. 이러한 솔루션은 데이터 레이크, 고성능 컴퓨팅(HPC), 가상 데스크톱 인프라(VDI) 및 엣지 컴퓨팅 등 다양한 비즈니스 사용 사례를 지원합니다.