NetApp 플랫폼은 에이전트 기반 엔터프라이즈를 위해 설계되었습니다.

오늘날 기업에서 AI를 운영하는 팀에게 가장 큰 고민거리가 무엇인지 물어보면 답은 달라졌습니다. 1년 전만 해도 AI의 실효성을 입증하고 실제 운영 환경에 적용하는 파일럿 프로젝트와 실험이었습니다. 하지만 지금은 규모 확장이 핵심입니다. AI를 실제 운영 워크로드에 적용하여 효율성, 경쟁력, 시장 출시 속도를 향상시키는 것이 중요합니다. Agentic AI는 이러한 변화를 가속화하고, 업무 방식을 바꾸며, 그 기반이 되는 데이터와 인프라에 대한 압력을 가중시키고 있습니다.

기업들은 이미 데이터 관련 문제에 직면해 있었습니다. 인공지능은 이러한 문제를 더 이상 미룰 수 없게 만들었습니다.

• 첫 번째는 규모 문제입니다. AI 팩토리는 기존 스토리지 아키텍처를 설계 당시 고려하지 않았던 규모로 확장하고 있습니다. 기존 설계 방식으로는 GPU에 충분한 데이터를 빠르게 공급하여 가동률을 유지할 수 없으며, 가동률이 한 자릿수로 떨어질 수 있습니다. 기가와트 규모에서는 이러한 유휴 시간으로 인한 손실이 수백만 달러에 달할 수 있습니다.
• 두 번째는 활성화입니다. 엔터프라이즈 데이터는 온프레미스 시스템, 퍼블릭 클라우드, 에지 사이트에 분산되어 있으며, 일관성 없이 관리되고 대부분 분류되지 않은 상태입니다. 이를 사용할 수 있도록 만들려면 모든 새로운 프로젝트마다 맞춤형 파이프라인을 구축하고 엔지니어링 노력을 기울여야 했습니다. 엔지니어링이 병목 현상이 되고, 활성화는 운영상 복잡하고 비용이 많이 드는 상태로 유지됩니다. 기업에는 매번 재구축해야 하는 작업이 아니라, 데이터를 활성화할 수 있는 간단하고 반복 가능한 방법이 필요합니다.
• 세 번째는 제어입니다. 귀하의 인프라는 데이터 센터, 코로케이션, 에지 사이트, public cloud에 걸쳐 경계가 없으며, 이 중 일부는 데이터가 위치할 수 있는 곳을 규정하는 주권 요구사항의 적용을 받습니다. 에이전트는 머신 속도로 해당 데이터에 대해 작업을 수행하는 반면, 이를 둘러싼 제어는 인간의 속도에 머물러 있으며 한 번에 하나의 환경씩 수동으로 적용됩니다. 인벤토리 및 감사에 수일이 소요되는 자산은 밀리초 단위로 발생하는 활동을 제어할 수 없습니다.
• 네 번째는 ROI입니다. AI 예산은 과거에는 신뢰에 기반하여 승인되었지만, 이제 경영진은 그 효과를 입증할 증거를 요구하고 있습니다. 모든 GPU 사이클, 모든 기가와트의 가속 컴퓨팅 자원, 모든 스토리지 비용, 그리고 모든 엔지니어링 시간은 비즈니스 성과로 이어져야 합니다. 확장성, 활성화, 그리고 제어 문제가 해결되지 않으면 컴퓨팅 자원은 유휴 상태로 남게 되고, ROI는 가장 먼저 손실됩니다. 데이터를 컴퓨팅 자원으로 옮기는 대신, 데이터에 가속 기능을 적용하는 것이 바로 이러한 상황을 바꿀 수 있는 핵심입니다.

NetApp이 네 가지 과제를 모두 해결하고 있습니다. 오늘 NetApp INSIGHT에서 NetApp Platform에 내장된 새로운 기능을 공개합니다. 이 기능을 통해 기업은 복잡성을 줄이고 비용을 절감하면서 에이전트형 AI가 요구하는 속도로 움직일 수 있습니다.

AI 팩토리 혁명

기가와트급 AI 팩토리는 AI가 거의 모든 워크로드로 확장됨에 따라 탄생했습니다. 이는 데이터 인프라 혁신의 차세대 핵심 동력이며, NetApp Novus를 통해 이 혁신을 선도할 것입니다. 이 업계 최초의 아키텍처는 NetApp ONTAP을 기반으로 하며, 운영자가 GPU 투자의 효율성, 활용도 및 수익성을 극대화할 수 있도록 지원합니다. 제타바이트급 파일 시스템을 지원하도록 구축된 Novus는 메타데이터와 데이터를 분리하여 수백만 대의 GPU를 생산적으로 유지할 수 있는 100TB/s의 처리량을 제공하도록 설계되었습니다. 세계에서 가장 빠른 스토리지로 한계를 넘어 확장하십시오.

자세한 내용을 읽어보세요

에이전트 기반 엔터프라이즈를 위한 안전하고 복사 없는 데이터 활성화

NetApp AI 데이터 서비스는 기업이 데이터에 접근하기 위한 파이프라인을 구축할 필요 없이, 데이터가 이미 존재하는 곳에서 바로 활용할 수 있도록 지원합니다. 이제 기업은 안전하고 인플레이스 방식의 제로 카피 데이터 활성화를 통해 데이터를 검색, 이해, 관리 및 운영할 수 있습니다. 이를 통해 데이터가 이미 존재하는 곳 가까이에서 가속 컴퓨팅을 활용할 수 있으며, 고객 측에서는 코드 변경이 전혀 필요하지 않습니다. AI 데이터 서비스는 기업의 모호하고 비정형적인 데이터를 분석, 어시스턴트 및 AI 에이전트를 위한 신뢰할 수 있는 컨텍스트로 변환합니다. 또한 NetApp ONTAP^®, StorageGRID, 비NetApp 스토리지를 포함한 기업 전체 데이터 환경으로 확장되었습니다.

자세한 내용을 읽어보세요

기업들은 어디에서든 무엇이든 만들 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다.

NetApp 플랫폼을 다양한 방식으로 확장하고 있습니다. NetApp Console을 통해 고객이 정의한 가이드라인 내에서 자율 운영 기능을 활용하여 데이터 자산 관리를 가속화하고, Fleet Management를 통해 모든 환경에 걸쳐 통합된 가시성과 제어 기능을 제공합니다. Keystone Sovereign을 통해 주권에 민감한 시장에서 더욱 명확한 지역별 거버넌스 제어 기능을 추가하고 있습니다. AI ChatOps는 컨트롤 플레인에 대화형 자동화 기능을 제공하여 팀이 원하는 바를 설명하면 플랫폼이 이를 구현하는 방법을 자동으로 파악합니다. 이를 통해 기업은 팀이 구축하는 모든 위치에서 데이터에 따라 일관된 운영 및 정책을 적용할 수 있습니다.

자세한 내용을 읽어보세요

모든 클라우드 환경에서 AI에 바로 사용 가능한 데이터

NetApp 플랫폼은 이제 모든 주요 하이퍼스케일러에서 기본적으로 확장되어 NetApp만이 이처럼 광범위한 적용 범위를 제공하는 유일한 플랫폼입니다. AI 워크로드가 온프레미스, 단일 클라우드 또는 여러 클라우드 환경에서 실행되더라도 동일한 데이터 서비스, 거버넌스 및 활성화 기능이 데이터와 함께 제공됩니다. 기업은 일관된 AI 준비 상태를 확보하기 위해 특정 클라우드로 표준화할 필요가 없으며, 새로운 환경을 추가할 때마다 데이터 기반을 재구축할 필요도 없습니다.

다음 단계

이 세 가지 발표를 관통하는 핵심 전제는 제가 몇 주 전에 제시했던 것입니다. AI 시대의 진정한 병목 현상은 컴퓨팅 성능이 아니라 데이터 준비 상태라는 점입니다. 필요한 데이터는 이미 여러분의 것입니다. 그 데이터는 여러분의 데이터 센터, 클라우드, 엣지 사이트에 있습니다. 데이터 준비 상태란 모델이나 에이전트가 데이터를 요청하는 순간, 데이터가 항상 제자리에서 접근 가능하고, 관리되며, 안전하게 보호되고, 충분히 빠르게 제공될 수 있는 상태를 의미합니다.

NetApp 플랫폼은 엣지에서 클라우드까지, 바로 이러한 목적을 위해 설계되었습니다. 모든 주요 퍼블릭 클라우드와의 네이티브 통합을 통해 NetApp 플랫폼은 데이터가 어디에 있든 AI에 바로 적용 가능한 환경을 구축할 수 있도록 탁월한 유연성을 제공합니다. 오늘 NetApp은 AI 팩토리가 요구하는 규모와 에이전트의 속도, 그리고 모든 운영 환경에 맞춰 이러한 기능을 확장합니다. 에이전트는 올해 기업들이 구축할 핵심 요소이며, 앞으로 또 다른 형태의 AI 솔루션이 등장할 것입니다. 이처럼 강력한 데이터 기반을 갖추면 어떤 상황에도 대비할 수 있습니다.

본 발표에는 예상되는 제품 기능 및 작동 방식에 대한 미래 예측 진술이 포함되어 있습니다. 이러한 진술은 당사의 현재 계획을 반영하며 변경될 수 있습니다. 실제 제품 기능, 작동 방식 및 출시 시기는 설명된 내용과 다를 수 있으며, 당사는 관련 법률에서 요구하는 경우를 제외하고 특정 기능이나 작동 방식을 제공할 의무를 지지 않습니다.