AI 스토리지 서비스는 대규모 AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 특별히 설계된 확장성과 내구성이 뛰어난 고성능 인프라를 제공하며, 객체 및 파일 스토리지, 신속한 데이터 액세스, AI 플랫폼과의 통합과 같은 기능을 제공하여 모델 훈련 및 추론을 위한 방대한 데이터셋을 관리합니다.
주요 공급업체로는 NetApp, Dell, Pure Storage, VAST Data, WEKA 등이 있으며, 최적의 속도와 효율성을 위해 SSD, NVMe, 데이터 축소 등의 기술을 활용하는 경우가 많습니다.
AI 스토리지의 주요 특징은 다음과 같습니다:
산업 전반에 걸쳐 AI 배포가 확대됨에 따라 기존 네트워크 스토리지의 한계가 분명해지고 있습니다. AI 스토리지 서비스는 데이터 레이아웃을 최적화하고, 고급 캐싱을 통합하고, 병렬 처리를 활용하여 지연 시간을 최소화하고 처리량을 극대화함으로써 이러한 격차를 해소합니다.
AI 스토리지 서비스의 특징 중 하나는 데이터 볼륨이 증가함에 따라 원활하게 확장되는 기능이며, 이는 AI 데이터 세트의 크기가 계속 확장됨에 따라 필수적입니다. 이러한 시스템은 조직에서 서비스 중단이나 복잡한 마이그레이션 없이 필요에 따라 스토리지 용량을 추가할 수 있도록 설계되었습니다. 훈련 및 추론 데이터의 빠른 축적이 기존 스토리지 제한을 빠르게 능가할 것이기 때문에 이러한 유연성은 매우 중요합니다.
내구성은 확장성과 밀접한 관련이 있으며, 데이터를 손상되지 않은 상태로 유지하고 장기간 액세스할 수 있도록 보장합니다. AI 스토리지 솔루션은 하드웨어 장애 또는 손상으로 인한 데이터 손실을 방지하기 위해 중복 데이터 배치, 오류 수정, 자동 페일오버 메커니즘을 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 기능의 조합은 영구적인 미션 크리티컬 AI 프로젝트를 지원할 수 있는 복원력을 갖춘 스토리지 백본을 형성합니다.
AI 스토리지 서비스에서 성능이 핵심인 이유는 AI 워크로드, 특히 대규모 모델 훈련에 지속적으로 높은 처리량의 데이터 스트림이 필요한 경우가 많기 때문입니다. 이러한 플랫폼은 지연 시간이 짧은 액세스 및 병렬 데이터 흐름에 최적화되어 있으므로 입력을 기다리며 계산이 지연되지 않습니다. 이를 수용하기 위해 NVMe 플래시, 고속 네트워킹, 고급 파일 또는 오브젝트 시스템과 같은 기술이 스토리지 아키텍처에 직접 통합됩니다.
여러 GPU 또는 처리 노드에 동시에 데이터를 효율적으로 제공하여 값비싼 AI 하드웨어의 수익을 감소시킬 수 있는 병목 현상을 방지하는 것도 마찬가지로 중요합니다. AI 스토리지 서비스는 지능형 캐싱, 프리페칭, 워크로드 인식 알고리즘을 사용해 성능을 지속적으로 모니터링하고 최적화하여 파이프라인이 최고 속도로 작동하도록 보장합니다.
AI 스토리지 솔루션은 일반적으로 데이터 축소를 지원하여 대규모 데이터 세트를 저장하는 비용을 관리할 수 있도록 합니다. 중복 제거, 압축, 삭제 코딩 등의 방법으로 데이터 무결성을 유지하면서 스토리지 설치 공간을 최소화할 수 있습니다. 이는 AI 프로젝트에서 일반적으로 사용되는 많은 수의 이미지, 비디오 프레임 및 로그 파일을 처리할 때 중요합니다.
또한 데이터를 줄이면 네트워킹 인프라에 대한 부담을 줄여 스토리지와 컴퓨팅 노드 간에 훈련 및 테스트 세트를 더 빠르게 이동할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 기존 투자에서 더 많은 가치를 얻을 수 있으므로 지속적인 확장이나 값비싼 하드웨어 업그레이드의 필요성을 연기하거나 제거할 수 있습니다.
기존 스토리지와 달리 AI 스토리지 서비스는 머신 러닝 및 딥 러닝 워크플로의 고유한 요구사항을 직접 지원하는 특수 아키텍처를 기반으로 구축되는 경우가 많습니다. 여기에는 병렬 파일 시스템, "핫" 및 "콜드" 데이터를 동적으로 전환하는 계층형 스토리지 또는 최적화된 데이터 처리 경로를 위한 GPU 서버와의 직접 통합 등이 포함될 수 있습니다.
AI 워크로드는 읽기 및 쓰기 패턴이 매우 가변적이므로 이러한 특수 아키텍처는 적응력이 뛰어나고 지능적이어야 합니다. 예측할 수 없는 워크로드에 대한 신속한 대응을 우선시하며, 종종 원격 측정 및 분석 기능을 내장하여 현재 사용량에 따라 스토리지 성능과 레이아웃을 자동으로 조정합니다. 새로운 사용 사례가 등장함에 따라 이러한 아키텍처는 최신 AI 프레임워크와 하드웨어 가속기를 지원하도록 진화합니다.
AI 스토리지 서비스는 TensorFlow, PyTorch 및 분산 훈련 오케스트레이션 툴과 같은 인기 있는 AI 및 데이터 분석 플랫폼과 기본적으로 통합되도록 점점 더 설계되고 있습니다. API 수준 지원 및 플러그인은 데이터 파이프라인 배포의 마찰을 줄여 데이터 수집 및 전처리에서 모델 배포에 이르는 원활한 워크플로를 가능하게 합니다.
네이티브 통합은 인사이트 확보 시간을 단축하고 데이터 과학 팀의 전반적인 관리를 간소화합니다. 또한 이러한 통합을 통해 데이터 이동 및 활용 패턴에 대한 심층적인 가시성을 제공하여 보다 스마트한 데이터 배치 및 워크플로 자동화를 실현할 수 있습니다.
AI 스토리지 서비스의 데이터 보안은 민감한 훈련 데이터, 지적 재산 및 개인 정보를 저장함으로써 발생하는 개인 정보 보호, 규정 준수 및 거버넌스 문제를 해결합니다. 저장 및 전송 중 암호화는 무단 데이터 액세스를 방지하기 위한 표준입니다. 역할 기반 액세스 제어 및 감사 기능은 권한이 있는 사용자 및 서비스만 데이터를 검색하거나 수정할 수 있도록 보장합니다.
또한 최신 AI 스토리지 솔루션은 규정 준수 인증(예: HIPAA 또는 GDPR)을 지원하고 이상 징후 탐지를 활용하여 비정상적인 데이터 액세스 패턴에 플래그를 지정함으로써 새로운 위협에 대응합니다. 자동화된 데이터 보호 및 백업 루틴은 데이터 기록을 보존하며, ID 관리 플랫폼과의 통합을 통해 액세스를 중앙에서 제어할 수 있습니다.
NetApp은 데이터 수집 및 준비에서 훈련, 추론, 아카이빙에 이르는 전체 AI 라이프사이클을 지원하도록 설계된 포괄적인 AI 스토리지 솔루션을 제공합니다. 통합 플랫폼은 온프레미스, 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에서 원활하게 통합되어 AI 워크로드에 유연성과 확장성을 제공합니다. NetApp은 ONTAP 데이터 관리 소프트웨어를 활용하여 고성능, 데이터 보호 및 운영 단순성을 제공합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
제한 사항(G2에서 사용자가 보고한 대로):
NetApp의 AI 스토리지 솔루션은 AI 이니셔티브를 지원하기 위한 통합되고 확장 가능하며 안전한 플랫폼을 찾는 조직에 적합하지만, 잠재적 사용자는 플랫폼을 평가할 때 설정 복잡성과 비용을 고려해야 합니다.
Pure Storage는 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 아우르는 통합된 서비스형 스토리지 플랫폼을 제공합니다. 블록, 파일, 오브젝트 스토리지를 중앙 집중식 제어 및 자동화 기능을 갖춘 공통 운영 체제로 통합합니다. 이 플랫폼은 Evergreen 아키텍처를 사용하여 Pure1과 Pure Fusion을 통해 무중단 업그레이드 및 관리를 수행합니다. 구독을 통해 제공되는 독점 스택으로, 채택을 공급업체 종속과 연결합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
제한 사항 (G2에서 사용자가 보고한 대로):
WEKA는 AI, 머신 러닝 및 딥 러닝 워크로드를 위해 특별히 제작된 고성능 소프트웨어 정의 데이터 플랫폼을 제공합니다. WEKA는 여러 스토리지 유형을 온프레미스 및 클라우드 환경에서 원활하게 작동하는 통합 시스템으로 통합합니다. 그러나 전체 교육에 중점을 두고 전체 AI 수명 주기를 지원하지는 않습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
제한 사항 (G2에서 사용자가 보고한 대로):
VAST Data는 최신 AI 워크로드에 필요한 규모, 속도 및 복원력을 지원하는 AI 데이터 플랫폼을 제공합니다. VAST는 기존 병목 현상을 제거하는 플래시 우선의 단일 계층 아키텍처를 통해 기존 스토리지 아키텍처의 한계를 해결합니다. 분산형 설계로 컴퓨팅과 스토리지가 분리되어 있어 독립적인 확장이 가능합니다. 하지만 전체 AI 데이터 파이프라인을 지원하지는 않습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
제한 사항 (G2에서 사용자가 보고한 대로):
Dell AI Data Platform은 PowerScale, ObjectScale 및 Dell Data Lakehouse를 통합하여 데이터 수집 및 처리부터 환경 전반의 데이터 보안에 이르기까지 AI 라이프사이클을 지원합니다. 하지만 레거시 중심의 솔루션이기 때문에 하이브리드 및 멀티 클라우드 AI에는 적합하지 않을 수 있습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
AI 스토리지 서비스는 최신 AI 워크로드가 요구하는 성능, 유연성 및 복원력을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. 조직이 머신 러닝 및 데이터 집약적 모델의 사용을 확대함에 따라 기존 스토리지 솔루션은 AI 데이터의 양, 속도 및 가변성을 처리하는 데 부족한 경우가 많습니다.
이러한 서비스는 특수 목적의 아키텍처, 지능형 데이터 관리, AI 에코시스템과의 긴밀한 통합을 활용하여 효율적인 모델 개발, 더 빠른 인사이트 도출, 산업 전반의 지속적인 혁신을 위한 기반을 제공합니다.