스토리지 최적화란 무엇이며 왜 중요한가요?

전체 데이터 최적화의 중요한 요소인 스토리지 최적화는 효율성을 향상시키기 위해 데이터 중복 제거 및 압축과 같은 전략과 기술을 포함합니다. 이러한 접근 방식은 기업이 비정형 데이터와 관련된 방대한 데이터 볼륨을 관리하도록 돕고, 이는 인공지능(AI) 및 기타 데이터 집약적 워크로드와 관련됩니다.

AI 도입이 가속화됨에 따라 스토리지 최적화는 조직이 확장하고 AI 이니셔티브를 지원하는 데 필수 요소가 되었습니다. Mordor Intelligence에 따르면 데이터 스토리지 시장 규모는 2025년에 2,507억 7천만 달러로 추정되었습니다.¹ 이 시장은 2030년까지 4,839억 달러에 이를 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 14.05%입니다.

AI 및 머신 러닝(ML)의 높은 컴퓨팅 요구를 지원할 수 있는 데이터 스토리지 솔루션에 대한 수요가 이러한 성장을 견인합니다. 또한 장애, 시스템 실패 또는 사이버 공격으로 인한 데이터 손실을 방지해야 하는 필요성도 이러한 성장을 촉진합니다.

오늘날 조직이 관리하는 많은 데이터는 정형, 반정형 또는 비정형 데이터로 구성된 대규모 데이터 세트입니다. 비정형 데이터(예: 이미지, 동영상, 문서 및 센서 데이터)는 관계형 데이터베이스의 고정된 스키마에 쉽게 맞지 않습니다. 그 결과 기존의 툴과 방법으로는 이러한 데이터를 처리하고 분석하기가 어렵습니다.

동시에 기업은 접근 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 준비 데이터를 활용해야 하는 압박을 받고 있으며, 이는 데이터 무결성을 지원합니다.

생성형 AI(또는 gen AI) 모델은 스토리지 요구사항도 변화시키고 있습니다. 이러한 파운데이션 모델과 대규모 언어 모델(LLM)은 지속적으로 적응하며 방대한 데이터 세트를 생성합니다. 조직은 AI 워크로드에서 생성되는 데이터 양을 관리하기 위해 확장 가능하고 분산형 스토리지 솔루션(예: 분산 파일 시스템, 오브젝트 스토리지)이 필요합니다.

결국 이러한 새로운 요구를 처리할 수 있는 개선된 스토리지가 없으면 조직은 AI 성능을 저하시시키는 병목 현상, 비용 증가 및 AI 확장을 제한하는 데이터 관리 과제에 직면하게 됩니다.

스토리지 최적화는 데이터 수명 주기 전반에서 성능, 용량 및 스토리지 비용을 관리하는 상호 연관된 구성 요소로 이루어져 있습니다. 이러한 기술을 결합하면 AI 워크로드의 성능 및 확장성 요구를 충족하도록 설계된 특화 시스템 집합인 AI 스토리지의 기반이 됩니다.

다음은 중요한 스토리지 최적화 기술입니다.

• 데이터 중복 제거 및 압축

• 플래시 스토리지 및 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)

• 스토리지 티어링

• 데이터 아카이브

• 씬 프로비저닝

• 스토리지 자동화

• 클라우드 스토리지 통합

• 데이터 수명 주기 관리

데이터 중복 제거는 중복 데이터를 식별하고 이를 단일 사본으로만 저장하는 과정입니다. 이 기능은 파일 또는 블록 스토리지 수준에서 데이터를 분석함으로써 백업 시간을 줄입니다.

압축은 패턴과 중복을 감지하고 데이터를 더 효율적으로 인코딩하며 파일 크기를 줄이면서도 고속 액세스를 유지하는 것을 의미합니다.

이 두 기술은 모두 중복을 제거하고 조직의 스토리지 사용량을 줄입니다.

반도체 기술인 플래시 스토리지와 SSD는 성능 집약적 워크로드에 필요한 속도와 낮은 지연 시간을 제공합니다.

회전 디스크와 달리 플래시 스토리지는 메모리 수준의 속도로 전자적으로 데이터에 접근하여 기계적 지연을 제거하고 전체 처리량을 향상시킵니다.

스토리지 티어링은 액세스 패턴과 비용에 따라 데이터를 적절한 스토리지 유형으로 자동 이동시킵니다.

핫 데이터(자주 접근되는 데이터)는 고성능 플래시에 저장되고, 웜 데이터(간헐적으로 접근되는 데이터)는 표준 SSD로 이동하며, 콜드 데이터(드물게 접근되는 데이터)는 디스크 또는 클라우드 아카이브 티어로 이동합니다.

데이터 아카이빙은 오래되었거나 자주 조회되지 않는 데이터를 성능이 아닌 용량에 최적화된 장기 스토리지로 이동시켜, 활성 워크로드를 위한 고성능 스토리지를 확보하면서 필요 시 아카이브된 데이터에 접근할 수 있도록 합니다.

씬 프로비저닝은 대규모 용량을 사전에 예약하는 대신 애플리케이션이 실제 스토리지 공간을 사용할 때 용량을 할당합니다. 이 접근 방식은 과도한 프로비저닝을 방지하고 사용률을 향상시켜 하드웨어 투자를 줄입니다.

소프트웨어 자동화는 제한된 인적 개입으로 운영과 워크플로를 관리합니다.

자동화된 시스템은 용량 요구를 예측하고 데이터 배치를 최적화하며 워크로드 요구에 실시간으로 대응하여 환경이 복잡해질수록 수작업을 줄입니다.

하이브리드 클라우드 아키텍처는 성능이 중요한 작업을 위한 로컬 스토리지와 저장소 및 아카이브를 위한 클라우드 스토리지를 결합하여 자본 투자 없이도 동적으로 확장할 수 있도록 합니다.

DLM은 데이터가 생성부터 삭제까지 스토리지 티어를 어떻게 이동하는지를 결정하는 정책을 수립합니다. 또한 비즈니스 가치와 규제 요구사항을 기반으로 보존 기간, 마이그레이션 일정 및 삭제 규칙을 정의합니다.

기업은 아래에 설명된 기술을 포함한 다양한 기술과 솔루션을 통해 스토리지 최적화를 구현합니다.

• 소프트웨어 플랫폼: 스토리지 최적화 플랫폼은 기존 스토리지 시스템을 활용할 수 있는 유연성을 제공하며, 하드웨어 교체 없이 중복 제거, 압축, 지능형 티어링과 같은 작업을 자동화합니다. 이러한 플랫폼은 스토리지 사용에 대한 가시성을 제공하고 팀이 이상 징후를 식별할 수 있도록 하는 모니터링 및 분석 기능도 제공합니다.

• 클라우드 네이티브 기능: IBM, AWS, Google Cloud 또는 Microsoft Azure와 같은 클라우드 서비스 공급자는 데이터 배치 및 수명 주기 정책을 자동으로 관리하고 사용량에 따라 확장되며 사용한 만큼 지불하는 요금 모델을 제공하는 클라우드 네이티브 최적화 기능을 제공합니다.

• 통합 스토리지 시스템: 특수 목적의 스토리지 시스템(예: IBM® FlashSystem, NetApp)은 스토리지 최적화를 하드웨어에 통합하여 속도를 제공하는 동시에 하이브리드 환경 전반의 관리를 단순화합니다.

• 데이터 관리 툴: 통합 데이터 관리 툴은 전체 스토리지 에코시스템 전반에 대한 가시성과 제어를 제공하며 보안 및 거버넌스 기능도 함께 제공합니다.

스토리지 최적화는 오늘날의 AI 및 데이터 집약적 워크로드를 관리하는 데 도움이 되는 다양한 이점을 제공합니다.

• 성능 향상: 더 빠른 데이터 검색 속도와 낮은 지연 시간을 제공하여 팀이 신속하게 대응하고 사용자가 지연 없이 인사이트에 접근할 수 있도록 합니다.

• 비용 절감: 압축, 중복 제거 및 지능형 티어링을 통해 스토리지 비용을 줄이고 조직이 필요한 스토리지에 대해서만 비용을 지불하도록 합니다.

• 확장성 지원: 스토리지 인프라가 대규모 인프라 투자 없이 데이터 증가와 변화하는 비즈니스 요구에 맞춰 확장될 수 있도록 합니다.

• 데이터 관리 향상: 데이터 이동, 아카이빙 및 삭제를 위한 수명 주기 정책을 자동화하고 데이터 거버넌스를 단순화합니다.

• 보안 강화: 암호화, 변경 불가능 스토리지, 세분화된 액세스 관리 및 포괄적인 감사 추적을 통해 데이터 보호를 강화하고 규정 준수를 지원합니다.

• 데이터 레이크 아키텍처와 통합: 데이터 레이크 환경과 클라우드 네이티브 전략을 지원하여 고급 분석 및 AI 워크로드를 지원합니다.

• 지속 가능성 향상: 리소스 사용과 지능형 스토리지 할당을 최적화하여 에너지 소비와 탄소 배출을 줄입니다.

조직은 다양한 워크로드와 환경 전반에서 스토리지 최적화를 비즈니스 사용 사례에 적용할 수 있습니다:

• AI 및 머신 러닝 워크로드

• 백업 및 아카이빙

• 고성능 컴퓨팅

• 가상화 환경

다음과 같은 전략적 단계는 조직이 스토리지 최적화를 달성하는 데 도움이 됩니다.

1. 스토리지 요구 평가: 현재 스토리지 사용을 평가하여 최적화의 효과가 가장 클 영역과 성능 향상 또는 비용 절감의 혜택을 가장 많이 받을 워크로드를 식별하는 것부터 시작합니다.
2. 자동화된 데이터 관리 구현: 액세스 패턴에 따라 데이터를 스토리지 유형 간에 이동시키는 자동화된 티어링 및 수명 주기 정책을 구현하여 수작업을 줄이고 데이터가 가장 비용 효율적인 위치에 저장되도록 합니다.
3. 정기 모니터링 수행: 성능 지표와 용량 추세를 추적하면 조직이 운영에 영향을 미치기 전에 스토리지 관리 과제를 미리 파악할 수 있습니다.
4. 배포 전 테스트: 최적화 변경 사항을 먼저 비프로덕션 환경에서 검증하여 성능 및 애플리케이션 동작에 미치는 영향을 이해한 후 전체 환경에 적용합니다.
5. 비즈니스 요구 충족: 비용 효율성을 유지하면서 성능 요구사항을 관리하고 향후 데이터 증가를 고려한 계획을 수립합니다. 가장 효과적인 스토리지 최적화 전략은 인프라를 과도하게 구축하지 않으면서 비즈니스 우선순위를 지원합니다.