AI 인프라 비용 절감, 데이터 플랫폼 최적화가 답이다: 퓨어스토리지 솔루션 집중 분석
기업들이 인공지능(AI) 모델 개발 및 활용에 뛰어들면서 AI 인프라 구축 비용이 큰 부담으로 작용하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 자체 개발하거나 기존 모델을 조정하는 경우, GPU 서버, 스토리지, 네트워크 등 막대한 초기 투자와 운영 비용이 발생합니다. 이러한 상황에서 AI 비용을 절감하고 투자 대비 효과(ROI)를 극대화하는 방법은 무엇일까요?
AI 모델링, 데이터 준비 단계의 비효율성을 잡아라
AI 모델링 주기를 단축하기 위해서는 데이터 준비 단계를 효율화하는 것이 핵심입니다. 데이터 과학자들은 업무 시간의 상당 부분을 데이터 수집, 정리, 시각화에 할애합니다. 이 시간을 줄이지 못하면 전체 모델링 주기를 단축하기 어렵습니다.
AI 연료, 효율적인 데이터 저장소 구축이 우선
AI 모델 학습에 필요한 양질의 데이터를 확보하고, 다양한 형태와 위치에 저장된 데이터를 쉽게 통합할 수 있는 데이터 저장소 구축이 중요합니다. 원하는 데이터에 빠르게 액세스하고 훈련시킬 수 있는 데이터 서비스 연속성도 확보해야 합니다.
GPU 성능, 데이터 인덱싱으로 극대화
GPU의 높은 처리 속도에 걸맞은 데이터 처리 일관성을 보장하는 시스템을 구축해야 합니다. 데이터 엔지니어링 단계에서 데이터 인덱싱을 통해 모델링 과정에서 지연 없이 데이터를 사용할 수 있도록 해야 합니다. 데이터 인덱싱은 데이터 규모가 커질수록 중요성이 더욱 부각됩니다.
데이터 거버넌스, 보안은 필수
저장된 데이터를 효과적으로 분류하고 관리할 수 있는 데이터 거버넌스 체계를 구축해야 합니다. 원하는 데이터의 위치를 파악하는 가시성을 확보하고, 랜섬웨어나 기타 공격으로부터 데이터를 보호할 수 있는 사이버 보안 해법도 필수적입니다.
유연한 인프라, 확장성을 고려한 선택
AI 솔루션은 소규모로 시작해 점차 확장되는 경우가 많으므로, 초기 구축 시 확장성을 고려해야 합니다. 통합과 성능이 보장되는 아키텍처를 선택하여 중복 투자와 같은 리스크를 최소화해야 합니다. 클라우드를 활용하여 파일럿 프로그램을 시도하고 온프레미스와 연계하는 방법도 고려해볼 수 있습니다.
클라우드 대안, 온프레미스 데이터 관리 역량 강화
데이터 보안이 중요한 기업은 클라우드 도입이 어려울 수 있습니다. 이 경우 온프레미스 시스템에서 클라우드의 이점을 구현하는 것이 중요합니다. 최적화된 데이터 플랫폼 솔루션을 통해 데이터 관리 역량을 강화하고 스토리지의 역할을 극대화해야 합니다.
퓨어스토리지 데이터 스토리지 플랫폼의 핵심 기능
퓨어스토리지는 초당 최대 10TB/s의 성능과 엑사바이트 스케일까지 확장 가능한 스케일 아웃 아키텍처를 제공합니다. 서비스 중단 없는 지속 가능한 포트폴리오와 엔비디아(Nvidia) 인증으로 성능 및 안정성을 보장하는 플랫폼을 제공합니다. 다양한 워크로드 요건을 수용할 수 있는 유니파이드 플랫폼을 통해 인프라 복잡성을 최소화하고 운영 부담 없이 최적의 성능과 가용성을 유지할 수 있습니다.
퓨어스토리지, 데이터 인덱싱 성능 극대화
퓨어스토리지는 데이터 인덱싱을 병렬로 처리할 수 있는 전용 툴킷을 제공하여 데이터 준비 기간을 단축합니다. 또한 데이터 서비스 형식과 위치에 관계없이 원하는 대로 구축 가능하며, 코로케이션 서비스를 통해 스토리지를 서비스 형식(as a service)으로 제공하여 AI 초기 투자의 불확실성과 위험을 최소화합니다.
퓨어스토리지 도입 효과, AI 비용 절감 및 GPU 사용률 향상
퓨어스토리지 조사에 따르면, 자체 제작한 저전력 고집적 저장 매체를 활용하여 일반 스토리지 대비 최대 80%의 상면을 절감하고 에너지 소비량을 최대 85%까지 줄일 수 있습니다. 이를 통해 전체 데이터센터 전력 비용을 최대 18%까지 절감할 수 있습니다. 메타(Meta)는 퓨어스토리지 솔루션 도입 후 개발 기간을 최대 3분의 1 단축하고 GPU 사용률을 2배 이상 높였습니다.
맺음말
AI 인프라 구축 및 운영 비용은 기업에게 큰 부담이지만, 데이터 플랫폼 최적화를 통해 효과적으로 절감할 수 있습니다. 퓨어스토리지와 같은 데이터 스토리지 솔루션은 AI 모델링 주기를 단축하고, GPU 사용률을 높이며, 데이터센터 전력 비용을 절감하는 데 기여할 수 있습니다. 기업은 데이터 플랫폼 최적화를 통해 AI 투자의 ROI를 극대화하고 경쟁력을 강화할 수 있습니다.
