인공지능(AI)을 위한 빅데이터 수요가 폭증하면서, 데이터를 저장하고 관리하는 스토리지 관련 기술의 고도화가 절실해지고 있다.

씨게이트테크놀로지는 최근 발표한 ‘2021년 5대 데이터 스토리지 동향’을 통해 기업이 머신러닝을 통해 가치 있는 분석과 통찰력을 얻으려면 가능한 많은 양의 데이터를 수집하고 저장할 수 있는 인프라를 갖춰야 한다고 강조했다.

이러한 트렌드에 발맞춰, 유휴 및 사용 중인 데이터 모두에 계층적 보안의 중요성이 증가하고 있다는 분석이다.

하이퍼스케일 소프트웨어(SW) 생태계가 계속해서 성장하고 있는 가운데, 필요 네트워크 인프라를 갖추지 못한 기업이나 위치에서도 소규모 앱 개발이 가능해졌다. 따라서 전세계적으로 더 많은 클라우드 기반 앱이 상호접속위치(PoP)나 코로케이션(co-location) 시설에서 실행되고 있다.

유휴 데이터의 암호화는 이미 대다수 산업에서 필수요건이 됐으며, 기업은 외부 및 내부 채널에서 언제라도 발행할 수 있는 보안위협에 대비하기 위해 하루라도 빨리 암호화된 디스크를 사용해야 한다는 지적이다.

유용한 데이터가 폭증함에 따라 기존 파일 시스템에서 ‘오브젝트 스토리지’로 옮겨가는 기업도 빠르게 늘고 있는 것으로 나타나고 있다.

‘오브젝트 스토리지’는 규범적인 메타데이터, 뛰어난 확장성과 계층적 데이터 구조로부터의 자유 등 기존 파일 저장소가 가지지 못한 이점을 제공해 대용량 데이터의 표준이 되고 있다.

컴포저블(Composable) 시스템 또한 보편화되고 있다.

컨테이너형 애플리케이션의 배포, 확장 및 관리를 자동화하는 오픈소스 시스템인 쿠버네티스 (Kubernetes)가 사용량 증가 추세를 보이며 데이터 스토리지 동향이 컴포저블 시스템으로 향하고 있다는 분석이다.

데이터센터는 사전설정 작업 없이 손쉬운 배포 및 리소스 재배치가 가능한 컴포저블 시스템을 지향하고 있으며, 컨테이너와 쿠버네티스는 이러한 컴포저블 시스템을 가능케하는 주요 기술이다.

아울러 대용량 스토리지 구축의 데이터 사용 빈도에 따른 계층화가 이뤄지고 있다.

SSD와 HDD를 서로 다른 계층의 데이터 스토리지라는 관점에서 바라볼 때, 계층화를 통해 비용 및 성능의 가장 효율적인 균형을 찾는 것이 가능해진다.

스토리지 클래스 메모리 등의 새로운 기술이 개발됨에 따라 모든 계층의 스토리지에서 최대한의 가치를 창출하는 아키텍처의 중요성이 더 부각됐다.

사용 빈도가 높은 데이터는 고비용 고성능 미디어에 저장하고, 사용 빈도가 낮은 데이터는 저렴한 대용량 미디어에 저장하는 스토리지의 계층화가 진행되고 있다는 설명이다.

데이터 전체 생산량뿐만 아니라 유용한 데이터의 양 역시 폭발적으로 늘어, 인공지능이나 머신러닝을 이용한 기술의 발달로 보관된 데이터에서 추가정보를 얻는 것 역시 가능해졌다.

데이터의 유효 수명이 연장되면서, 기업은 많은 데이터를 저장해 중요한 정보를 발굴해낼 수 있는 능력이 중요해지고 있다는 분석이다.

이러한 트렌드는 상황에 따라 변화할 수 있는 ‘포머티브 AI’ 덕분에 더욱 가속화되고 있다. 변화에 지능적으로 반응할 수 있는 유연한 아키텍처에 의존하기 때문에 데이터 스토리지의 계층화 동향과 맥을 같이 한다.

향후 머신러닝이 어떤 방향으로 발전될지 예측이 어렵기 때문에 더 많은 데이터를 저장하고 효율적인 데이터 스토리지 방식을 채택하는 것이 더욱 중요해졌다는 설명이다.

차종환 기자 다른기사 보기