델 테크놀로지스(Dell Technologies)가 기업 데이터에 의미와 맥락을 부여해 인공지능(AI) 에이전트 활용성과 신뢰성을 높이는 데이터 플랫폼 고도화에 나선다. 데이터 통합과 검색, 처리, 스토리지 기능을 강화해 기업이 AI 시스템을 실제 운영 환경에 보다 신속하게 적용하도록 지원한다.
델 테크놀로지스는 15일 '델 AI 데이터 플랫폼(Dell AI Data Platform)' 오케스트레이션 및 스토리지 기능을 대폭 확장한다고 밝혔다. 이번 업데이트는 기업 내부에 분산된 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 연결하고, 데이터 거버넌스와 보안을 유지하면서 AI 응답 품질을 높이는 데 초점을 맞췄다.
기업의 AI 도입 과정에서는 모델 성능뿐만 아니라 데이터 분산과 비정형성도 주요 과제로 꼽힌다. 핵심 정보가 파일과 데이터베이스, 클라우드 서비스 등 여러 환경에 흩어져 있으면 AI 에이전트가 필요한 정보를 찾고 관계를 파악하는 데 추가적인 연산과 시간이 소요된다. 데이터 의미와 출처를 제대로 이해하지 못하면 응답 정확성과 신뢰성이 떨어질 가능성도 있다.
델은 이를 해결하기 위해 통합 시맨틱 계층(Unified Semantic Layer), 엔터프라이즈 지식 그래프(Enterprise Knowledge Graph), 지식 에이전트(Knowledge Agents) 등 세 가지 기능을 도입한다. 세 가지 기능은 기업 데이터에 일관된 비즈니스 맥락을 부여하고, 데이터 간 관계를 연결해 AI 에이전트가 필요한 정보를 보다 정확하게 찾도록 지원한다.
통합 시맨틱 계층은 정형·비정형 데이터에 공통된 용어와 정의를 적용한다. 시스템마다 다르게 사용하는 용어를 동일한 개념으로 인식하도록 해 데이터 해석 일관성을 높인다. 엔터프라이즈 지식 그래프는 메타데이터와 데이터 계보, 질의 이력 등을 활용해 데이터 간 관계를 매핑한다. 제조 현장에서 센서 이상이 감지되면 관련 장비 수리 이력과 공급업체 생산 배치, 영향을 받을 수 있는 주문까지 연결해 파악할 수 있다.
지식 에이전트는 지식 그래프 특정 영역을 바탕으로 주제별 정보를 분석하고 조언을 제공한다. 사용자는 에이전트 데이터 접근 범위와 지침, 품질 기준, 비용 한도 등을 설정할 수 있다. 델은 엔비디아의 네모트론 리트리버(NVIDIA Nemotron Retriever)와 cuVS 등을 활용해 문서 처리와 임베딩, 재순위화, 벡터 인덱싱 및 검색 기능도 지원한다. 신규 지식 기능은 2027년 상반기 출시 예정이다.
데이터 처리 성능도 강화한다. 델이 2026년 9월 실시한 내부 테스트에 따르면, 델 파워엣지 R770 서버에서 엔비디아 RTX PRO 4500 블랙웰 서버 에디션 GPU와 cuDF 기반 데이터 처리 엔진을 활용한 결과, CPU만 사용하는 아파치 스파크 방식보다 평균 3.9배 높은 성능을 기록했다. 배치 처리 워크로드에서는 최대 20.4배 성능 향상을 보였다. 실제 성능은 사용 환경에 따라 달라질 수 있다.
스토리지 보안과 관리 기능도 확대한다. 델 파워스케일(PowerScale)은 단일 클러스터에서 최대 500개 테넌트를 지원하며, NFS 트래픽에 상호 TLS(mTLS) 암호화·인증을 적용하고 역할 기반 접근 제어를 강화한다. 이를 통해 기업과 AI 서비스 제공업체는 여러 조직이나 고객 데이터를 분리해 관리할 수 있다. S3 호환 오브젝트 스토리지의 AI 워크로드 성능을 측정하는 '델 스토리지 성능 툴'도 공개했으며, 해당 도구는 현재 사용할 수 있다.
출시 일정은 기능별로 나뉜다. 파워스케일 보안 및 멀티테넌시 업데이트는 2026년 11월, 엔비디아 가속 스택을 탑재한 델 데이터 프로세싱 엔진은 2026년 12월 제공될 예정이다. 아파치 애로(Apache Arrow)를 활용한 가속 데이터 처리 기능과 통합 시맨틱 계층, 엔터프라이즈 지식 그래프, 지식 에이전트는 2027년 상반기 출시를 목표로 한다.
유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 “데이터에 접근할 수 있다는 것과 데이터를 실제로 활용할 수 있다는 것은 다르다”며 “델 AI 데이터 플랫폼은 기업 데이터에 일관되고 신뢰할 수 있는 맥락을 부여해 AI 에이전트가 이를 활용하도록 지원한다”고 말했다. 이어 “기업이 데이터 거버넌스와 보안을 유지하면서 AI를 신속하게 운영 단계로 전환하고, 기존 데이터 가치를 극대화할 수 있도록 돕겠다”고 덧붙였다.
김현민 기자 minkim@etnews.com
