AI 스토리지는 인공지능(AI) 워크로드의 까다로운 요구 사항을 충족하도록 설계된 전문 스토리지 시스템 및 아키텍처(하드웨어 및 소프트웨어 모두)를 의미합니다. 이러한 워크로드에는 대규모 데이터 세트, 고속 처리 및 실시간 분석이 포함되기 때문에 기존 스토리지 솔루션이 충분하지 않습니다. AI 스토리지 시스템은 확장성, 성능, 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 워크플로우와의 통합에 최적화되어 있습니다.
AI 스토리지가 중요한 이유
대규모 언어 모델 트레이닝부터 고급 이미지 인식 개발까지 모든 AI 프로젝트는 방대한 양의 데이터에 의존합니다. 이러한 AI 이니셔티브의 성공을 위해서는 필요한 데이터를 관리, 저장 및 제공하는 강력하고 안정적인 데이터 인프라가 필요합니다. 최근 IDC 설문조사에 따르면, 기업들은 GenAI 실험에서 비즈니스 및 IT 스택 전반에 걸친 광범위한 AI 도입으로 전환하는 데 있어 인프라를 최우선 순위로 생각하고 있습니다.
그러나 인프라 변경에 집중하는 것조차도 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 많은 조직들이 컴퓨팅 집약적인 AI 기반 작업을 위해 GPU를 구성하고 최적화하는 데 집중하고 있습니다. AI 프로젝트가 진행되면서 데이터 접근성, 처리량 및 확장성과 관련된 스토리지 관련 문제에 직면하게 됩니다. 스토리지 시스템은 성능 병목현상을 경험할 수 있으며, GPU가 빠른 AI 트레이닝 및 배포를 위해 완전히 활용될 수 있는 능력이 부족합니다. 이러한 시스템은 혼합 미디어 워크로드 전반에서 높은 성능을 제공하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 속도 저하 없이 AI를 위한 빠른 데이터 검색을 보장하는 데 필요합니다. 또한 전력 소비가 급증하지 않고 AI 수요에 따라 성장할 수 있는 에너지 효율적인 확장을 관리하기에는 너무 복잡할 수 있습니다.
AI 스토리지는 AI 기반 애플리케이션을 지원하는 데 필요한 용량, 성능 및 유연성을 제공합니다. 이는 조직이 트레이닝, 추론 및 기타 AI 프로세스를 구동하는 크고 복잡한 데이터 세트를 효율적으로 관리하여 AI의 성능을 활용할 수 있도록 지원하는 데 중요합니다.
AI 스토리지와 기존 스토리지의 차이점
AI 스토리지는 몇 가지 면에서 기존 데이터 스토리지와 다릅니다.
- 데이터 볼륨 및 다양성: AI 애플리케이션은 이미지, 비디오 및 센서 데이터와 같은 방대한 양의 비정형 데이터를 처리해야 하는 반면, 기존 스토리지는 주로 데이터베이스 및 파일과 같은 정형 데이터에 중점을 둡니다.
- 고성능: AI 스토리지는 높은 IOPS와 낮은 지연 시간을 우선시하여 비용이나 용량을 속도보다 우선시할 수 있는 기존 스토리지와 달리 실시간 데이터 처리를 지원합니다.
- 병렬화: AI 시스템은 분산 노드 전반에서 병렬로 데이터를 처리해야 하며, 오브젝트 스토리지나 병렬 파일 시스템과 같은 고급 아키텍처가 필요합니다.
- 원활한 통합: AI 스토리지 솔루션은 AI 프레임워크(예: TensorFlow, PyTorch) 및 가속기(예: GPU, TPU)와 긴밀하게 작동하도록 설계되었습니다.
AI 스토리지의 작동 방식
AI 스토리지는 오브젝트 스토리지 및 병렬 파일 시스템과 같은 확장 가능한 아키텍처를 사용하여 데이터의 기하급수적인 증가를 관리합니다. 이러한 시스템은 여러 스토리지 노드에 데이터를 분산시켜 데이터를 항상 사용할 수 있고 AI 애플리케이션이 병렬로 처리할 수 있도록 합니다.
또한 AI 스토리지는 고속 데이터 검색을 위해 비휘발성 메모리 익스프레스(NVMe) 및 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)와 같은 기술을 활용하여 트레이닝 또는 추론 작업 중 지연 시간을 줄이고 고대역폭 데이터 이동을 지원합니다. 이는 대규모 AI 모델 트레이닝에 매우 중요합니다.
AI 워크로드는 일반적으로 비용과 성능의 균형을 맞추기 위해 계층화된 스토리지 솔루션이 필요합니다. 자주 액세스하는 데이터는 고속 스토리지에 저장되며, 자주 액세스하지 않는 데이터는 비용 효율적이고 느린 스토리지에 보관됩니다.
스토리지 솔루션 최적화를 위한 AI와 ML의 역할
AI와 ML이 스토리지 솔루션을 최적화하는 방법은 다음과 같습니다.
예측 분석
AI 및 ML 알고리즘은 사용 패턴을 분석하여 향후 스토리지 요구 사항을 예측하고 사전 예방적 확장 및 리소스 할당을 지원합니다. 이를 통해 오버프로비저닝을 최소화하고 스토리지 리소스를 최적으로 사용할 수 있습니다.
데이터 배치 및 캐싱
지능형 데이터 배치 알고리즘은 데이터가 시스템 내에 저장되는 위치(예: 컴퓨팅 노드에 더 가까워지거나 더 빠른 스토리지 계층)를 최적화합니다. AI는 캐싱 시스템을 관리하여 가장 자주 액세스하는 데이터를 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.
이상 감지
AI 기반 시스템은 잠재적인 하드웨어 장애 또는 병목현상과 같은 불규칙성을 위해 스토리지 환경을 모니터링하여 예측 유지보수 및 다운타임 감소를 가능하게 합니다.
압축 및 중복 제거
머신러닝 알고리즘은 데이터 압축 및 중복제거를 향상시켜 스토리지 공간을 줄이면서 데이터 무결성과 접근성을 보존합니다.
AI 스토리지의 장점
AI 스토리지는 기존 스토리지 시스템에 비해 많은 이점을 제공하므로, 현대적인 AI 및 ML 워크플로우에서 필수적인 구성 요소입니다. 다음은 주요 이점에 대한 자세한 설명입니다.
효율성
AI 스토리지는 메타데이터 태깅, 계층화 및 검색과 같은 데이터 관리 프로세스를 자동화하여 수동 개입을 제거하고 운영 복잡성을 줄입니다. 고속 스토리지 아키텍처(예: NVMe 및 SSD)와 인텔리전트 캐싱 메커니즘은 트레이닝 및 추론 작업을 위한 낮은 지연 시간을 보장합니다.
머신러닝 알고리즘은 압축 및 중복제거를 개선하여 성능을 저하시키지 않고 스토리지 공간을 최적화합니다.
확장성
AI 스토리지 시스템은 수평적 확장성을 위해 설계되어 데이터 볼륨이 증가함에 따라 조직이 용량을 원활하게 추가할 수 있습니다. AI 스토리지는 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 관리할 수 있어 이종 데이터 세트에 이상적입니다. AI는 워크로드 수요에 따라 리소스를 동적으로 할당하여 최적의 활용을 보장합니다.
보안 및 안정성
AI 스토리지 시스템은 데이터 액세스 패턴을 지속적으로 모니터링하고 비정상적인 활동을 감지하여 잠재적 침해에 대한 조기 경고를 제공합니다. AI는 컴플라이언스 검사를 자동화하여 데이터가 안전하게 저장되고 GDPR 또는 HIPAA와 같은 규제 요건을 준수하도록 보장할 수 있습니다. AI는 잠재적인 하드웨어 장애가 발생하기 전에 식별하여 데이터를 보호하고 다운타임을 줄입니다. 예를 들어, 기술 기업은 AI 기반 진단을 통해 장애가 발생한 드라이브를 사전에 교체함으로써 스토리지 중단을 방지할 수 있습니다.
혁신성
AI 스토리지는 AI 프레임워크 및 하드웨어 가속기와 원활하게 통합되어 모델 트레이닝 및 실험을 가속화합니다. 컴퓨팅 리소스 전반에 걸쳐 데이터를 사전 처리, 보강 및 배포하는 작업이 더욱 효율적이 됩니다.
AI 스토리지 애플리케이션 및 사용 사례
AI AI 스토리지는 다음과 같은 업계에 큰 혜택을 제공합니다.
헬스케어
AI 스토리지는 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하고, 진단을 개선하고, 운영을 간소화하여 헬스케어를 혁신하고 있습니다.
- 의료 영상: AI 스토리지는 X-선, MRI 및 CT 스캔의 실시간 처리를 지원하여 더 빠른 진단을 지원합니다.
- 유전체학 연구: 고처리량 시퀀싱은 방대한 데이터 볼륨을 생성하며, 분석을 위해 확장 가능한 스토리지가 필요합니다.
- 원격의료: AI 스토리지는 원격 상담을 위한 환자 데이터의 안전하고 효율적인 처리를 보장합니다.
금융
AI 스토리지는 금융 서비스의 데이터 보안, 사기 탐지 및 운영 효율성을 향상시킵니다.
- 사기 탐지: AI 기반 스토리지 시스템은 트랜잭션 패턴을 실시간으로 분석하여 이상을 식별합니다.
- 리스크 관리: 예측 모델은 AI 시스템에 저장된 과거 데이터를 사용하여 신용도와 시장 위험을 평가합니다.
- 알고리즘 거래: 고속 AI 스토리지 시스템은 실시간 시장 분석 및 거래 실행을 용이하게 합니다.
엔터테인먼트 및 미디어
AI 스토리지는 콘텐츠 생성, 배포 및 소비 방식을 혁신하여 맞춤형 경험과 효율적인 워크플로우를 지원합니다.
- 콘텐츠 추천: AI 스토리지는 사용자 선호도를 분석하여 관련 콘텐츠를 제안하는 알고리즘을 지원합니다.
- 동영상 편집 및 제작: AI 기반 시스템은 미디어 자산을 태그하고 인덱스화하여 편집 프로세스를 간소화합니다.
- 게임: AI 스토리지는 게임에서 실시간 분석을 향상시켜 플레이어 데이터를 저장하여 게임플레이를 동적으로 조정합니다.
자동차
AI 스토리지는 자율주행차 및 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)의 개발을 지원합니다.
- 자율주행차: AI 스토리지는 트레이닝 모델을 위해 센서, 카메라 및 레이더에서 생성된 방대한 데이터 세트를 처리합니다.
- 예측 유지보수: AI 스토리지는 차량 성능 데이터를 추적하여 장애를 예측하고 방지합니다.
제조
AI 스토리지는 스마트 팩토리의 효율성과 혁신을 주도합니다.
- IoT 데이터 관리: AI 스토리지는 센서와 머신의 데이터를 처리하여 생산을 최적화합니다.
- 품질 관리: AI 모델은 라이브 프로덕션 데이터를 AI 시스템에 저장된 표준과 비교하여 결함을 감지합니다.
AI 스토리지의 도전과제
AI 스토리지와 관련된 과제는 다양하며, 효율적이고 확장 가능하며 안전한 솔루션에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있기 때문입니다.
에이리(AIRI™) 공급 파트너사는 다음과 같습니다.
비용
고성능 시스템에 필수적인 NVMe SSD 및 GPU와 같은 기술은 중소기업에 막대한 비용을 발생시킬 수 있으며, 이는 초기 투자와 지속적인 운영 비용의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
복잡성
또 다른 중요한 과제는 통합의 복잡성입니다. AI 스토리지 시스템과 기존 IT 인프라 및 AI/ML 워크플로우의 결합은 기술적으로 어려울 수 있습니다. 제대로 실행되지 않으면, 통합 노력으로 인해 성능 저하 및 워크플로우 중단이 발생할 수 있습니다.
기술 격차
기술 격차는 이러한 도전과제를 더욱 악화시킵니다. AI 스토리지를 구현하고 관리하려면 고급 스토리지 기술과 AI/ML 워크플로우에 대한 전문 지식이 필요합니다. 숙련된 인력이 없으면 조직은 리소스의 비효율적인 배치와 활용도 저하를 겪을 수 있습니다.
AI 스토리지 문제를 해결하는 방법
첫째, AI 워크플로우 내에서 데이터 사용량의 유형, 볼륨 및 빈도를 파악하여 데이터 요구 사항을 평가하세요. 비정형 데이터를 수용하는 동시에 덜 중요한 정보에 대한 계층화를 제공하는 스토리지 솔루션을 선택하는 것은 필수적입니다.
예산 및 비용 관리도 중요한 역할을 합니다. 하드웨어, 소프트웨어 및 유지보수를 포함한 총 소유 비용을 평가하면 액티브 데이터를 위한 고성능 스토리지와 아카이브를 위한 클라우드 스토리지의 균형을 맞추는 하이브리드 모델로 안내할 수 있습니다.
호환성과 통합도 매우 중요합니다. 기존 인프라와의 원활한 통합을 보장하고 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 AI/ML 프레임워크를 지원하면 성능 문제를 방지할 수 있습니다.
암호화, 액세스 제어 및 정기 감사와 같은 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다. 강력한 보안 인증 및 규제 준수 지원을 받은 공급업체를 선정하면 추가적인 보호 계층이 추가됩니다.
레이턴시에 민감한 애플리케이션의 경우, 기업은 특정 요구 사항을 평가하고 데이터 액세스를 가속화하기 위한 캐싱 메커니즘과 함께 NVMe와 같은 최적화된 스토리지 솔루션에 투자해야 합니다.
마지막으로, 평판이 좋은 벤더와 협력하고 AI 스토리지 기술에 대한 전문 지식을 활용하면 구현을 간소화하고 확장성을 높일 수 있습니다. 퓨어스토리지는 이러한 벤더 중 하나이지만, 이에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.
미래를 위한 설계
AI 스토리지는 조직의 데이터 저장, 관리 및 활용 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. AI 스토리지의 미래는 새로운 기술에 적응하고, 증가하는 데이터 복잡성을 해결하며, 산업 전반에 걸쳐 혁신을 추진하는 능력에 달려 있습니다.
AI 스토리지는 인공지능과 머신러닝을 통합하여 데이터 관리 프로세스를 최적화하고 성능을 향상시키며 현대적인 워크로드를 지원함으로써 기존 솔루션을 뛰어넘습니다.
AI 스토리지 솔루션을 이해하고 채택하는 것은 더 이상 경쟁력을 유지하고자 하는 조직에게 선택 사항이 아닙니다. 데이터가 전례 없는 속도로 증가함에 따라, 기존 스토리지 시스템은 AI 기반 애플리케이션의 요구에 부응할 수 없습니다. AI 스토리지는 기업이 데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 민첩성, 혁신 및 장기적인 성공을 가능하게 합니다.
AI 스토리지를 위해 퓨어스토리지를 선택해야 하는 이유
AI 워크플로우에서 스토리지를 소비하려는 기업은 퓨어스토리지를 통해 한 단계 높은 성과를 거둘 수 있습니다.
퓨어스토리지 플랫폼은 다음과 같은 기업들을 지원합니다.
성능 및 효율성 극대화:
AI를 위한 데이터 통합:
- 공유된 통합 플랫폼에서 데이터 사일로를 통합하세요.
- 단일 창에서 스토리지 구독 및 자산을 완벽하게 관리하세요.
- 프로토콜, 파일 크기 또는 파일/객체 수에 관계없이 다양한 데이터 소스를 통합합니다.
- 전체 AI 에코시스템에 하나의 일관된 플랫폼을 사용하세요.
데이터 스토리지 관리 간소화:
- 동적 워크로드 이동 및 AI 기반 권장 사항을 통해 스토리지 활용도를 향상시키세요.
- 간단하고 자동화된 관리 및 프로비저닝으로 생산성을 향상시키세요.
- AI 기반 인사이트로 용량 계획을 간소화하세요.
- 검증된 설계로 구축을 가속화하세요.
AI 성장의 예측 불가능한 문제 해결:
- SLA 기반 서비스형 스토리지로 손쉽게 성장하세요.
- 무중단 용량 및 성능 확장으로 AI 성장 요구 사항을 충족하세요.
- 새로운 소프트웨어 업그레이드를 위해 다운타임 없이 배포하세요.
- 컨테이너화된 앱을 위한 엔터프라이즈 데이터 서비스를 확보하세요.
퓨어스토리지를 통해 성능을 극대화하고, 타의 추종을 불허하는 효율성을 달성하고, AI 이니셔티브의 잠재력을 최대한 활용하고, AI의 미래를 지원하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. AI 퓨어스토리지
