[ET단상]AI 시대, 선진적 스토리지 도입해야

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[ET단상]AI 시대, 선진적 스토리지 도입해야

기업이 데이터를 통해 비즈니스에 도움이 되는 정보를 도출하기 위해서는 데이터 양, 범위, 속도를 모두 고려해야 한다. 그러나 현재 기업이 보유한 데이터 가운데 실제로 활용·관리하고 있는 데이터는 약 10%에 불과하다. 데이터 사용에 드는 비용은 점차 늘어난다. 대부분의 기업은 빠른 기술 변화 속도와 기하급수로 증가하는 데이터의 양·속도를 따라가지 못한다.

기업 클라우드 컴퓨팅 아키텍처가 에지 컴퓨팅으로 전환하면서 데이터 수요도 점차 늘어난다. 데이터 수요 증가는 네트워크에 중대한 압박을 준다. 한 예로 사물인터넷(IoT)을 지원하기 위해 필요한 데이터 세트 규모는 점차 커진다. 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고 컴퓨팅 요소로 이동하는 것은 기존 네트워크 능력만으로는 어려운 일이다. 앞으로 10년의 비즈니스 환경에서 IoT를 뒷받침하는 데이터 양은 더욱 방대해질 것이다. 이런 데이터가 새로운 인공지능(AI) 애플리케이션(앱)과 서비스를 지원하는 중요한 자원으로 사용될 것으로 예상된다.

사용자 관점에서 AI 개념은 오랜 시간 모호했다. 그러나 AI 기반 서비스는 챗봇, AI 비서가 소비자를 위한 중요한 기술로 자리 잡으면서 더욱 익숙해질 것이다. 세계 최대 기술 기업인 구글, 페이스북, 아마존 등은 수십억달러를 AI 분야에 투자한다. 이용자에게 머신 인텔리전스를 신속하게 제공한다.

한 예로 아마존 AI 비서 알렉사는 사용자 음성 인식 기반의 편리한 주문과 고객 데이터 분석에 기반을 둔 상품 추천으로 아마존 유통 매출 기회를 높인다. 클라우드와 연동해 항상 최신 상태로 유지한다. 최근 자율주행자동차 카포테인먼트(Car infotainment) 시스템, 앱·외부 스피커 등 지원 기기를 늘리며 기계학습 기능을 한층 확대했다.

구글과 페이스북도 지난해 열린 연례 개발자 회의에서 각각 스마트 메시징 앱 '알로'와 챗봇 플랫폼을 선보였다. 알로는 구글 대화형 AI 비서와 결합해 정보 검색, 일정 관리, 사용자에 맞는 추천 서비스 등 개인화된 서비스를 제공한다. 페이스북 챗봇 플랫폼은 개발자가 개발한 챗봇뿐만 아니라 서드파티 서비스와 결합한다. 단일 플랫폼 안에서 요리·쇼핑 등 개인별로 필요한 맞춤형 일상생활 정보와 함께 택시 호출, 결제 서비스 등을 이용하도록 한다.

AI는 헬스케어·유전학 같은 중요 산업에서 다양한 의료 영상 이미지 분석, 유전자 염기서열 처리, 유전체 분석 가속화와 관련된 여러 과제를 해결한다. 자동차 산업에서는 자율주행차 효율·안정성을 보장하는 연구개발(R&D)에 활용된다. 고성능 AI 플랫폼은 자율주행차 주행 시 발생하는 많은 양의 데이터를 처리한다. 데이터는 자율주행차가 실시간으로 최적 경로를 찾도록 돕는다.

AI 시대에는 새로운 데이터 기반의 앱을 구현하고 통찰력을 도출해 내는 기업만이 혁신 비즈니스를 추진하게 된다. 그러나 기존 스토리지 환경은 병렬 컴퓨팅 성능을 필요로 하는 앱 구축에 한계를 보인다. AI 시대에 적합한 스토리지는 온프레미스·클라우드 환경에서 기하급수로 증가하는 데이터를 지원하고 안전하게 보호하는 기능을 하기 때문에 이를 실시간으로 분석하는 높은 성능을 제공해야 한다.

지금은 IoT, AI가 주요 산업뿐만 아니라 일상생활에 변화를 불러 오는 데이터 중심 시대다. 데이터를 분석해서 유용하게 활용하는 기업은 시장에서 빠르게 혁신하며, 효과 높게 경쟁할 수 있다. 이는 고객 충성도를 높이는 방법이다. 기업은 방대한 데이터에 숨겨진 정보를 추출하는 스토리지를 도입, 데이터 가치를 극대화해야 한다.

배성호 퓨어스토리지코리아 지사장sbae@purestorage.com