본문 바로가기

AstraGo

지속 가능한 AI 에코 시스템을 만드는 'AI 스토리지' 인프라의 중요성과 전략

 

 
빅데이터-AI데이터-AI-인공지능-에코시스템-AI에너지-데이터센터
이미지 출처: unite AI

 

새로운 비즈니스가 가속화 창출됨에 따라서 AI의 활용 범위도 확대되고, 전 세계적으로 방대한 양의 데이터가 생성되고 있어요. 인터넷 데이터 센터 IDC에 따르면 2025년까지 전 세계에서 생성되는 디지털 데이터의 총량은 175제타바이트(ZB)에 달한다고 해요. ⚡

이제는 “이 수많은 AI 데이터를 어떻게 효율적으로 처리하는가”에 대한 질문이 비즈니스 연속성을 위한 기업과 조직에서 주요한 안건이 되고 있어요. 단순히 고성능의 GPU만이 정답이 아니란 것이죠. 그렇다면, 지속 가능한 비즈니스를 이루기 위해서는 어떻게 해야 할까요?

 

 

이와 관련하여 ‘데이터 스토리지 인프라’가 중요한 이슈로 급부상하고 있어요. 현재 데이터 센터는 전 세계 에너지 소비의 1~4%를 차지하고 있어, 심각한 에너지 소비와 탄소 문제를 일으킬 수 있는데요.

 

AI 스토리지를 도입하면, AI 알고리즘은 대량의 데이터를 빠르게 처리하고, 접근 속도를 극대화하여, 성능 최적화를 시킬 수 있어요. 따라서 데이터 저장 및 처리 과정에서 발생하는 에너지 소비 또한 자동적으로 감소하는 효과를 누릴 수 있게 돼요.

 

많은 기업들은 최근 AI 스토리지 인프라 확보에 나서면서, 데이터를 효과적으로 관리하고 시장 경쟁 우위 확보에 나섰어요. 아래에서 AI 스토리지가 기업에게 주는 이점과 경쟁력에 대해서 자세하게 알아봅시다!

 

오늘의 주제, 'AI 스토리지'란?

 
AI스토리지-빅데이터-AI데이터-데이터센터-AI추론-AI학습
이미지 출처:게티이미지 뱅크(IT비즈뉴스)

 

AI 스토리지는 기계 학습 및 인공지능 워크로드용으로 설계된 전문 인프라로, AI 애플리케이션이 생산하는 방대한 데이터 볼륨을 관리하기 위한 고성능 확장형 스토리지 옵션을 제공하며 데이터의 빠른 액세스와 처리를 보장해요.

 

성능 최적화: 최신 저장 기술을 활용하여 데이터 접근 속도를 극대화할 수 있어요. 중복 제거를 포함한 데이터 축소 기술과 효율을 확대하여, AI 모델의 학습 및 추론 속도를 향상시켜줘요.

 

확장성: AI 스토리지는 클라우드 기반 솔루션이나 하이브리드 솔루션을 통해 용량을 쉽게 통합하고 확장할 수 있어요. AI 프레임워크가 통합되면 데이터 액세스 및 처리가 간소화되고 AI 및 ML 애플리케이션 개발이 가능해져요!

 

데이터 보안: AI 스토리지는 데이터 암호화, 접근 제어 등의 기능을 통해 데이터의 보안성을 강화해요. 이는 특히 민감한 정보를 다루는 기업에서 매우 중요합니다!

 

🔷 AI 스토리지, 기업에서 왜 중요할까요?

AI스토리지-빅데이터-AI데이터-데이터센터-AI추론-AI학습-ML-머신러닝학습

 

🔷 효율적인 AI 워크로드 실현

AI의 데이터 준비 단계에서는 엄청난 양의 데이터가 사용되는데요. 이때 데이터를 수용할 수 있는 높은 스토리지 용량이 필요해요. AI 워크로드에서 생성되는 대규모 데이터를 관리하고 원활한 액세스와 처리를 지원하기 위해서는 효과적인 스토리지 솔루션이 필수에요. 효율적 에너지 사용과 데이터 관리 전략을 통해 기업은 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축할 수 있답니다. ✨

 

🔷 AI 및 ML 애플리케이션의 잠재력 극대화

AI 워크로드를 생성하고 처리하기 위해서는 고성능 스토리지가 필요하기 마련인데요. AI 스토리지 구축에서는 스토리지 효율성 극대화 및 비용 절감을 위해 중복 제거 및 압축 등 데이터 축소 기술을 적용하고, 데이터 보안 및 규제 준수를 적용하여 IT 운영 비용을 절감하고 인프라 관리를 단순화할 수 있어요. 따라서 기업은 새로운 기술과 서비스를 더욱더 신속하게 개발하고 테스트할 수 있게 돼요.


 

데이터센터-AI학습-AI인공지능

고성능 AI 스토리지, 이렇게 선택하세요!

 

운영에 AI를 통합하는 기업이 증가함에 따라 적절한 스토리지 솔루션 선택의 중요성이 커졌어요. AI 스토리지 선택 과정에서 AI 워크로드의 요구사항을 분석하고 스토리지 솔루션을 평가해야 하기 때문이죠! 그렇다면, 기업에서는 AI 인프라를 통해 시장 경쟁력을 확보할 수 있을까요?

 

AI 워크 로드는 방대한 데이터 볼륨의 관리, 처리, 액세스 뿐 아니라 고성능과 확장되는 데이터 세트의 처리를 위한 조정 역량을 지원하는 스토리지 기능이 필요해요. 따라서 GPU 및 하드웨어를 효율적으로 통합/분할할 수 있게 하고, 자동화된 관리 시스템으로 효율적으로 최적화 시킬 수 있는 맞춤형 개발 환경 AstraGo를 선택하시면 좋은데요.

 

복잡해지는 인프라 관리 포인트를 단순화시키고 SW+HW 통합 관리 가능한 AI 머신러닝 솔루션 AstraGo에서는 글로벌 빅테크기업인 Dell Storage 연동 기능을 통해 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 전반에 걸친 인프라 라이프 사이클을 일원화할 수 있어요.

 


AstraGo + Dell Storage 연동으로
데이터 확장과 적응 최적화
 

 

🗨️AstraGo는 AI 인프라를 활용하는 고객들의 니즈를 고려하여, Dell Storage 연동 기능을 탑재하며, AI 스토리지의 적응 가능성과 확장성을 통해 기업이 엄청난 양의 데이터를 처리하도록 지원해 줘요.

AstrGo-아스트라고-씨이랩-AI스토리지-델스토리지

특히 AstraGo에 최초 1회 정보 입력으로 다수의 유저에게 스토리지 정보 및 파일 공유 효율화를 가능하게 하여, 기존에 각 사용자에게 스토리지 IP 및 Path를 일일이 알려줘야 하는 번거로움을 방지하고 업무 효율화를 증진 시켜준 다는 것이 가장 큰 장점이에요! 😃😄

 

✔️ AstraGo의 Dell Storage를 통해 IT 인프라 관리자의 업무 효율화

✔️ 스토리지 IP 및 Path 정보 관리 간편화로 최초 1회 입력만 필요

✔️ 스토리지 내 파일 공유 효율화: 공동 작업 및 파일 공유 용이

 

AstraGo Dell Storage Intergration 진행


ASTRAGO-아스트라고-GPU관리-GPU매니지먼트-AI인프라관리

 1) 플러그인 설치 

: 관리자 계정으로 로그인 후, 설정 → 스토리지 설정 → 플로그인 관리로 진입

ASTRAGO-아스트라고-GPU관리-GPU매니지먼트-AI인프라관리

 2) Dell 스토리지 추가 

: 스토리지 추가 → 타입: DELL Unity 선택 → 스토리지 이름 설정 → Array ID Volume ID 정보 기업

 

ASTRAGO-아스트라고-GPU관리-GPU매니지먼트-AI인프라관리

 3) 리포지토리에 Dell Storage 데이터셋 경로 생성 

: 사용자 계정으로 로그인 후, 리포지토리 → 데이터셋 경로 → AstraGo 스토리지 선택 → 데이터셋 경로 추가

ASTRAGO-아스트라고-GPU관리-GPU매니지먼트-AI인프라관리

 4)Dell Storage 워크로드 생성 

: 워크로드 추가 →데이터셋 경로 및 모델 경로에서 Dell Storage 데이터 선택 → 워크로드 생성


AstraGo dell storage 연동 기능을 통해 알아본 AI 스토리지 인프라는 기업들이 데이터 중심의 의사 결정을 내리고 경쟁력을 유지하기 위해 필수적인 요소 중 하나에요. 에너지 효율적이고 안전한 데이터 관리를 토대로 지속 가능한 비즈니스 성과를 낳고 싶다면, AstraGo와 함께 그 여정을 떠나보는 건 어떨까요?