AI 스토리지 AI 스토리지란?
AI 스토리지는 기계 학습 및 인공 지능 워크로드용으로 설계된 전문 인프라로, AI 애플리케이션이 생산하는 방대한 데이터 볼륨을 관리하기 위한 고성능 확장형 스토리지 옵션을 제공하며 데이터의 빠른 액세스와 처리를 보장합니다. 이러한 스토리지 시스템은 중복 제거 및 압축 등 데이터 축소 기술과 효율성을 극대화하고 비용을 절감하는 계층화 기술을 지원하는 경우가 많습니다. 또한 AI 스토리지는 데이터 보안을 매우 중요하게 여기며, 비공개 데이터를 보호하기 위해 액세스 제어 및 암호화를 활용합니다. AI 프레임워크가 통합되면 데이터 액세스 및 처리가 간소화되고 AI 및 ML 애플리케이션 개발이 가능합니다.
읽는 시간: 5분 39초 | 업데이트일: 2025년 10월 29일
목차
AI 스토리지의 중요성
AI 기술이 모든 분야를 아우르게 되면서 AI 워크로드를 위한 스토리지 솔루션의 필요성이 커지고 있습니다. HPE는 데이터 집약적 작업 관리, 모델 추론 및 훈련 지원, 그리고 관련 문제 해결에 있어 AI 스토리지의 가치를 강조합니다.
- AI 스토리지 및 데이터 집약적 워크로드: AI의 데이터 어그리게이션 및 데이터 준비 단계에서는 엄청난 양의 데이터가 사용되며 높은 스토리지 용량이 필요합니다. AI 워크로드에서 생성되는 대규모의 데이터를 관리하고 원활한 액세스와 처리를 지원하기 위해서는 효과적인 스토리지 솔루션이 필수입니다.
- AI 모델 추론 및 교육의 스토리지: AI의 교육 및 튜닝과 추론 단계는 성능 관련 요구 사항이 가장 높습니다. AI 데이터 파이프라인의 이러한 단계에서는 읽기 및 쓰기 작업에서 고성능을 지원하는 효과적인 스토리지 솔루션이 필요합니다. 체크포인트를 포함한 모델의 반복적인 교육을 위해 AI 모델 교육에 필요한 대규모 데이터 세트를 빠르게 검색 및 저장할 수 있어야 합니다. 정확한 추론 예측과 판단을 위해 실시간 데이터가 필요합니다. 효과적인 AI 스토리지 솔루션은 빠른 데이터 검색 및 처리를 지원하여 교육 및 추론 활동의 성능을 개선합니다.
- AI 워크로드로 인해 발생하는 스토리지 문제: 확장성, 성능, 데이터 관리는 AI 관련 스토리지에서 발생하는 일부 문제입니다. 증가하는 AI 데이터 세트를 지원하기 위해서는 스토리지 시스템의 간편한 확장이 가능해야 합니다. AI 워크로드를 처리하려면 고성능 스토리지가 필요합니다. 또한 AI 스토리지 구축에서는 스토리지 효율성 극대화 및 비용 절감을 위해 중복 제거 및 압축 등 데이터 축소 기술을 적용하고, 데이터 보안 및 규제 준수에서는 장애 요소를 추가로 제공해야 합니다. AI 및 ML 애플리케이션의 잠재력을 극대화하기 위해서는 이러한 문제를 해결해야 합니다.
적절한 AI 스토리지 선택
운영에 AI를 통합하는 기업이 증가함에 따라 적절한 스토리지 솔루션 선택의 중요성이 커졌습니다. AI 스토리지 선택 과정에서 AI 워크로드의 요구 사항을 분석하고 스토리지 솔루션을 평가해야 합니다.
- AI 스토리지 선택: 확장성, 성능, 데이터 관리 역량, 보안 기능은 모두 AI 스토리지 솔루션 선택에서 중요한 고려 사항입니다. 최적의 스토리지 옵션을 선택할 때 AI 워크로드의 고유한 요구 사항을 파악해야 합니다.
- AI 워크로드 스토리지 요건: AI 워크로드는 방대한 데이터 볼륨의 관리, 처리, 액세스뿐 아니라 고성능과 확장되는 데이터 세트의 처리를 위한 조정 역량을 지원하는 스토리지 시스템을 필요로 합니다. 스토리지 솔루션은 효과와 데이터 보안을 극대화하기 위해 데이터 중복 제거, 압축, 암호화와 같은 기능도 제공해야 합니다.
- AI 스토리지 솔루션: 클라우드 기반 스토리지 서비스, 전문 AI 스토리지 솔루션, 기존의 스토리지 시스템을 포함한 몇 가지 AI 스토리지 옵션이 제공됩니다. 확장성, 성능, 비용 효과성, AI 프레임워크의 호환성은 모두 AI 요구에 맞는 최적의 스토리지 솔루션을 선택하는 데 유용한 기준이 됩니다.
AI 스토리지 최적화
AI 스토리지의 성능과 효율성을 최적화하려면 최신 데이터 관리 방식과 AI 기반 분석을 활용해야 합니다.
- AI 스토리지 데이터 관리 전략: 데이터 중복 제거, 압축, 계층화와 같은 효과적인 데이터 관리 방식을 사용하여 스토리지 사용량을 최적화하고 AI 시스템 관련 비용을 절감할 수 있습니다. 관련성과 액세스 빈도에 따른 데이터 스토리지의 우선순위 지정은 데이터 수명 주기 관리 전략 수립을 통한 또 다른 이점입니다.
- AI 스토리지 기술 구현: 하드웨어 가속화, 분산된 스토리지 시스템, 병렬 처리를 포함한 전략을 활용하여 AI 스토리지 솔루션의 성능과 확장성을 개선할 수 있습니다. 이러한 전략을 적용하는 조직은 증가하는 AI 데이터의 양을 성공적으로 처리하고 데이터 처리 일정을 단축할 수 있습니다.
- AI 기반 스토리지 분석 활용: 비즈니스는 AI 기반 스토리지 분석을 활용하여 스토리지 요구 사항을 예측하고 성능 문제를 파악할 수 있습니다. 데이터 관리에 AI를 활용하는 조직은 리소스 할당 개선, 운영 간소화, AI 인프라의 효과적인 작업 보장의 효과를 얻을 수 있습니다.
AI 스토리지로 데이터 보호
데이터 보안 및 규제 준수 문제가 발생하는 상황에서 데이터 보안 및 규제 준수와 관련하여 AI 스토리지의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다.
- 데이터 보호 및 암호화: 민감한 AI 데이터에 대한 암호화 및 액세스 제어는 무단 액세스와 침해를 방지하는 데 중요합니다. 이를 통해 데이터의 전체 스토리지 수명 기간에 기밀성과 무결성을 보장할 수 있습니다.
- 컴플라이언스 및 규정 요건: 산업별 규정과 개인 정보 보호 법률을 준수하기 위해서는 감사 추적, 데이터 레지던시 제어, 암호화 키 관리 등 AI 스토리지 구축에 필수적인 기능이 필요합니다.
- AI 데이터의 보안: AI 데이터에 대한 보안 조치를 강화하려면 사전 위협 감지, 이상 징후 감지, 취약성 평가가 필요합니다. 지속적인 모니터링과 신속한 대응 메커니즘 역시 위험을 최소화하고 잠재적인 사이버 공격이나 데이터 유출로부터 보호하기 위해 필수입니다.
AI 스토리지 동향
AI가 발전하는 상황에서 스토리지의 최신 개선 사항을 파악하려면 AI 스토리지의 동향을 조사해야 합니다.
- AI 스토리지 개선 사항: NVMe SSD, SCM(스토리지 클래스 메모리), Persistent Memory 등 스토리지 기술의 혁신으로 스토리지의 속도와 용량이 개선되었습니다. 이를 통해 AI가 데이터를 빠르게 액세스, 처리, 저장할 수 있게 되었습니다.
- AI 스토리지 및 엣지 컴퓨팅: 엣지 컴퓨팅은 엣지 환경을 위해 탈중앙화된 AI 스토리지 솔루션이 필요합니다. 이러한 솔루션은 데이터 소스와 가까운 위치에서 실시간 데이터 처리와 분석을 지원하므로 대기 시간과 필요한 대역폭이 감소합니다.
- AI를 위한 새로운 스토리지: AI에 최적화된 스토리지 아키텍처, Storage-as-a-Service 공급자, AI 기반 스토리지 관리 플랫폼은 AI 워크로드용으로 설계된 전문 스토리지 솔루션입니다. 이러한 솔루션은 데이터 관리, 확장성, 성능을 포함한 AI 애플리케이션의 요구 사항을 해결합니다.
HPE와 AI 스토리지
HPE Alletra Storage MP X10000: X10000는 자동화된 메타데이터 강화 서비스, 고성능 올플래시 오브젝트 스토리지, 대용량, 간편한 관리 기능을 모두 갖춘 독창적인 소프트웨어 정의 스케일아웃 데이터 시스템으로, 분석을 위한 활성 데이터 레이크 구축, 생성형 AI 및 LLM(대규모 언어 모델) 구현, 백업을 통한 신속한 복원 등 데이터 집약형 프로젝트의 가치를 더 빠르게 실현할 수 있도록 지원합니다. X10000은 업계 최초의 분리형 멀티프로토콜 아키텍처를 완벽히 활용하여 동일한 하드웨어 기반에서 수 테라바이트부터 수 엑사바이트까지 확장할 수 있습니다. 비용 효율성은 용량 및 성능을 독립적으로 확장할 수 있는 역량에서 비롯됩니다.
HPE Alletra Storage MP X10000은 HPE GreenLake 클라우드를 통해 관리되어 블록, 파일, 개체 스토리지 서비스를 위한 간소화되고 통합된 클라우드 관리 방식을 실현합니다. 이를 통해 기업은 하이브리드 환경을 최적화하여 AI를 최대한 활용할 수 있습니다.
HPE GreenLake for File Storage: 이 솔루션은 AI 규모로 엔터프라이즈 성능을 제공하여 AI의 모든 단계를 아우르고 데이터 집약적인 AI 애플리케이션을 가속화함으로써 데이터에서 더 많은 가치 창출, AI 규모에서 생산성 강화를 위해 직관적인 클라우드 경험을 지원하는 뛰어난 단순성, ROI 증대 및 지속 가능성을 위한 AI 규모의 효율성 향상을 지원합니다.
HPE GreenLake for File Storage는 AI 스토리지의 적응 가능성과 확장성을 통해 기업이 엄청난 양의 데이터를 처리하도록 지원합니다. HPE GreenLake 엣지 투 클라우드 플랫폼을 통해 완전히 관리되는 이 스토리지 솔루션을 사용하는 조직은 온디맨드 방식으로 스토리지 리소스를 구축 및 확장하고 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있습니다. HPE GreenLake for File Storage는 AI 워크로드의 성능, 효율성, 보안을 최적화합니다. 중복 제거 및 압축, 암호화보다 우수한 유사성 알고리즘을 사용한 데이터 축소 기능을 지원하는 이 솔루션으로 데이터를 통해 실행 가능한 인사이트를 빠르고 확실하게 확보할 수 있습니다.
AI 스토리지 관련 FAQ
AI 워크로드는 왜 이렇게 높은 스토리지 성능을 필요로 합니까?
교육 및 미세 튜닝 과정에서는 방대한 데이터셋을 반복적으로 읽어야 하며 추론 파이프라인에서도 임베딩과 특징 데이터를 여러 번 다시 스캔하게 됩니다. 스토리지 용량이 지속적인 대역폭과 동시성을 제공하지 못하면 병목 현상이 CPU/GPU에서 데이터 I/O로 이동합니다.
스토리지는 어떻게 GPU가 계속 작동하도록 만듭니까?
노드당 다중 GB/s의 처리량을 유지하고 소규모 파일로 인한 오버헤드를 최소화하며 광범위한 병렬 처리(파일/개체 스케일아웃)를 활용하고 핫 샤드를 더 빠른 계층에 배치하며 용량과 처리량을 독립적으로 확장할 수 있도록 지원함으로써 GPU 클러스터가 유휴 상태가 되지 않도록 합니다.
AI 환경에서 컴퓨팅과 독립적으로 스토리지를 확장할 수 있습니까?
예. GPU 노드의 오버프로비저닝 또는 언더프로비저닝을 방지하기 위해 분리형 스케일아웃 설계가 권장됩니다.
AI에 올플래시가 필요합니까?
플래시는 주로 자주 이용하거나 무작위 읽기 비중이 높은 단계(피처 스토어, 벡터 DB, 스크래치)에서 선호됩니다. 많은 팀이 자주 이용하지 않거나 액세스 빈도가 낮은 교육 데이터는 오브젝트 스토리지에 저장하고 필요할 때만 플래시로 옮깁니다.
AI 데이터셋의 데이터 거버넌스와 개인 정보 보호는 어떻게 관리해야 합니까?
분류 기능을 사용하여 PII/민감한 데이터를 찾고, 정책 기반 마스킹이나 제외를 적용한 후에 교육을 수행하며, 지속적으로 새로운 데이터를 스캔하십시오.
하이브리드 또는 멀티 클라우드 AI 스토리지를 관리하는 방법은 무엇입니까?
대규모 말뭉치를 GPU 클러스터 근처에 유지하여 '데이터 중력' 비용을 줄이고 교육/추론이 실행되는 곳에 하위 집합을 복제하거나 캐시합니다. 온프레미스와 클라우드에서 일관된 데이터 서비스(버전 관리, 스냅샷, 라이프 사이클 정책)를 사용하여 MLOps를 간소화합니다.
스토리지가 AI 복원력 및 사이버 복구에 미치는 영향은 무엇입니까?
사고 발생 후 교육 세트, 기능, 아티팩트를 빠르게 리하이드레이션할 수 있도록 변경 불가능한 스냅샷, 논리적 에어갭, 빠른 병렬 복원 계획을 세워야 하는데, AI 팀이 긴 GPU 중단 시간을 감당할 수 없기 때문입니다.
AI 스토리지 비용을 관리하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
콜드 데이터를 개체로 계층화하고, 라이프 사이클 정책(승격 → 교육 → 강등)을 자동화하고, 가능한 경우 압축하고, 교육 스냅샷의 중복을 제거합니다. 용량과 성능을 분리하면 GPU나 스토리지를 과도하게 구매하는 것을 방지할 수 있습니다.
AI용 스토리지 벤치마킹은 어떻게 합니까?
실제 데이터셋에 대해 대표적인 데이터 로더를 실행하고 작업자당 지속적인 읽기 대역폭, 초당 메타데이터 작업, 동시성하의 테일 대기 시간, 첫 번째 Epoch까지의 시간을 측정합니다. GPU 사용률과 비교하여 I/O 병목 현상이 없는지 확인합니다.
AI 스토리지에는 어떤 보안 통제 기능이 포함되어야 합니까?
저장/전송 중 암호화, 강력한 ID/역할 제어, 변경 불가능한 스냅샷, 데이터셋/프롬프트에 대한 WORM 옵션, 신속한 복구 테스트를 수행해야 합니다. 데이터 분류와 함께 사용하여 제한된 데이터가 교육에 포함되지 않도록 하십시오.