생성AI와 에이전틱 AI가 기업 업무 전반으로 확산되면서 데이터 인프라에 요구되는 역할도 달라지고 있다. AI 학습과 추론, 실시간 분석에 이용하는 데이터가 빠르게 증가하면서 기업은 저장 용량과 입출력 성능뿐 아니라 데이터 배치와 접근권한, 운영 효율을 함께 관리해야 한다.
랜섬웨어를 비롯한 사이버 위협도 스토리지 운영에 직접적인 영향을 미친다. 공격자가 운영 데이터와 백업 데이터를 함께 암호화하거나 관리자 계정을 탈취해 복구 원본을 삭제하면 백업을 보유하고 있어도 업무를 재개하기 어렵다. 위협 징후를 조기에 발견하고 변경되지 않은 데이터를 확보해 신속하게 복구하는 능력이 필요하다.
관리 부담도 커지고 있다. 스토리지 관리자는 볼륨 생성과 용량 확인, 스냅샷 구성, 성능 분석, 데이터 이동, 장애 대응을 반복한다. 관리 대상과 데이터 규모가 늘어도 전문인력을 같은 비율로 확대하기 어려워지면서 AI를 이용한 운영 자동화가 대안으로 제시되고 있다.
IBM은 자연어 기반 스토리지 관리 기능 '플래시시스템.ai(FlashSystem.ai)'와 하드웨어 기반 데이터 분석 기술을 적용한 플래시코어 모듈(FlashCore Module)을 통해 스토리지 관리와 성능 최적화, 랜섬웨어 탐지, 데이터 복구를 연결한다.
플래시시스템.ai는 관리자의 자연어 요청을 해석해 시스템 정보를 확인하고 관리 작업을 처리한다. 관리자는 복잡한 명령어나 전문 관리도구 대신 일반적인 문장으로 시스템 상태와 볼륨, 볼륨 그룹, 호스트, 용량과 성능정보를 확인한다.
볼륨 생성과 스냅샷 구성도 자연어로 요청할 수 있다. AI는 작업에 필요한 정보를 확인하고 처리할 내용을 제시한다. 관리자가 실행 내용을 검토하고 승인한 뒤 실제 변경 작업이 이뤄져 자동화된 작업과 관리자의 통제 범위를 구분한다.
시스템은 스토리지에서 수집한 텔레메트리와 실제 운영 데이터를 바탕으로 애플리케이션의 데이터 이용 형태와 워크로드 변화를 분석한다. 성능 저하나 용량 부족 가능성을 확인하고 데이터 배치와 성능 조정방안을 관리자에게 제안한다.
관리자의 피드백도 이후 권고에 반영한다. 정해진 조건에 따라 같은 작업을 반복하는 방식에서 벗어나 애플리케이션 행동과 운영환경의 변화를 파악하고 성능 개선방안을 조정한다.
실시간 워크로드 분석을 이용하면 업무별 성능과 서비스수준협약(SLA)에 맞춰 데이터를 배치할 수 있다. 접근 빈도와 응답속도 요구가 달라질 때 데이터 위치를 조정하고, 스토리지 장치 사이의 데이터 이동과 성능 관리에 필요한 수작업을 줄인다.
플래시코어 모듈은 데이터를 저장하는 동시에 모든 입출력 작업에서 통계정보를 수집한다. 플래시시스템은 각 모듈이 수집한 정보를 통합하고 내부 AI 모델을 이용해 평소와 다른 데이터 변경과 랜섬웨어 암호화 패턴을 분석한다.
플래시시스템 내부의 AI 모델은 플래시코어 모듈이 수집한 입출력 통계정보를 2초마다 분석해 랜섬웨어 패턴과 일치하는 이상징후를 찾는다. 이상이 발견되면 관리자에게 경보를 보내 공격 범위와 데이터 상태를 확인하도록 한다.
플래시코어 모듈은 데이터 분석을 하드웨어에서 처리해 랜섬웨어 탐지가 스토리지 성능에 미치는 영향을 줄인다. IBM은 플래시시스템이 랜섬웨어 징후를 1분 이내에 탐지한다고 밝혔다. 실제 탐지 결과는 시스템 구성과 공격 유형, 운영환경에 따라 달라질 수 있다.
공격 징후를 발견한 뒤에는 정상 데이터를 확보해야 한다. 플래시시스템은 불변 스냅샷인 '세이프가디드 카피(Safeguarded Copy)'를 생성해 복구 원본을 운영 데이터와 논리적으로 분리한다.
세이프가디드 카피는 권한이 없는 이용자가 변경하거나 삭제할 수 없다. 관리자 계정이 탈취되거나 운영 데이터가 암호화돼도 공격 이전에 생성한 정상 복사본을 복구에 이용한다. 데이터 복제 기능은 주 시스템을 이용할 수 없는 상황에서 다른 스토리지나 원격 시스템으로 업무를 전환하는 데 쓰인다.
실시간 위협 탐지와 불변 스냅샷, 데이터 복제를 함께 적용하면 공격 발견부터 정상 데이터 확인과 복구까지 이어지는 절차를 마련할 수 있다. 단순히 백업 파일을 보유하는 데 그치지 않고 백업 데이터가 변경되지 않았는지, 실제 복구에 이용할 수 있는지를 함께 관리한다.
기업은 AI 학습과 추론, 분석 업무, 데이터베이스와 핵심 업무시스템을 같은 인프라에서 운영한다. 각 업무의 데이터 접근 빈도와 응답속도, 가용성 요구가 다르기 때문에 저장장치의 속도만으로 전체 운영 효율을 판단하기 어렵다.
IBM 플래시시스템은 AI 권고 기능을 이용해 워크로드 상태와 데이터 이용 형태를 분석하고 배치와 성능 조정방안을 제시한다. 자주 이용하거나 빠른 응답이 필요한 데이터에는 고성능 자원을 배정하고, 이용 빈도가 낮은 데이터는 다른 계층으로 이동해 성능과 저장공간을 조정한다.
불변 스냅샷과 복제, 실시간 위협 탐지는 데이터 복원력을 높인다. 볼륨과 스냅샷 관리, 시스템 상태 확인, 성능 조정은 자연어 인터페이스와 AI 권고를 통해 처리한다. 관리자는 반복 작업을 줄이고 정책 설정과 승인, 장애·보안 대응에 집중할 수 있다.
IBM이 제시한 플래시시스템의 방향은 저장 용량과 속도 중심의 스토리지 운영을 성능 최적화와 보안, 복구가 결합된 방식으로 전환하는 것이다. 플래시시스템.ai는 자연어 관리와 운영 분석을 담당하고, 플래시코어 모듈은 저장단계에서 데이터와 위협 징후를 분석한다.
AI 시대의 스토리지는 데이터를 보관하는 장비를 넘어 AI와 핵심 업무에 필요한 데이터를 안정적으로 처리하고 보호하는 인프라로 역할이 확대되고 있다. 운영 자동화와 랜섬웨어 탐지, 불변 데이터 확보를 결합한 플래시시스템은 증가하는 데이터와 제한된 운영인력, 복구 요구를 함께 관리하는 방안을 제시한다.
임민지 기자 minzi56@etnews.com