정보화 시대에는 현대 기업에 데이터가 넘쳐났습니다. 기업용 스토리지 용량에 대한 수요는 앞으로 몇 년 동안만 증가할 것입니다. 이번 15년 말까지 새로운 기업용 스토리지 용량 출하량은 활성 설치 기반을 통해 연간 XNUMXZB가 될 것으로 예상됩니다. 45ZB 초과.
이러한 성장은 어디에서 오는가?
비즈니스 및 IT 리더는 두 자릿수의 대규모 데이터 증가 문제를 잘 이해하고 있습니다. 엣지, 퍼블릭 클라우드, 온프레미스 등 어디에서든 더 많은 장치와 애플리케이션에서 데이터가 점점 더 많이 생성되고 있습니다. 그 어느 때보다 소통할 수 있는 채널이 많아졌습니다. 이메일, 소셜 미디어, 채팅은 필요한 저장 공간을 늘리는 역할만 합니다.
보호를 위해 데이터를 복사 및 복제하고 데이터를 장기간 보관해야 하는 필요성으로 인해 스토리지 수요가 급증하고 있습니다. 일부에서는 기업 데이터를 삭제하는 것이 현명하다는 우려도 있습니다. 일부 산업에서는 연간 XNUMX%의 데이터 양 증가율이 표준이 되었습니다.
이제 인공지능(AI)을 고려해보세요. 이전에는 분석과 최신 AI 애플리케이션이 작고 엄격하게 정의된 데이터 저장소에 중점을 두었지만 컴퓨팅의 발전으로 판도가 바뀌었습니다. AI는 황금 시간대에 도착했습니다. 거의 무한에 가까운 양의 데이터를 대규모로 분석할 수 있는 문이 열렸습니다.
따라서 AI와 머신 러닝 (ML) 업무량은 직장의 거의 모든 측면에 스며들어 있습니다. 이는 의사결정 과정의 중심이 되고 있습니다. 시장 조사에 따르면 조직의 35%가 이미 AI에 투자했으며 44%는 내년 이내에 AI에 투자할 계획입니다. AI의 민주화가 우리에게 다가왔습니다.
ChatGPT의 사례를 살펴보겠습니다. OpenAI Foundation의 해당 애플리케이션은 월드 와이드 웹 크기의 데이터 저장소를 처리하게 되어 기쁘게 생각합니다. 여기서는 분석에 사용할 수 있는 수조 개의 데이터 매개변수에 대해 이야기하고 있습니다. 따라서 AI는 데이터 저장 및 데이터 관리를 새로운 지평으로 끌어올릴 것입니다. 우리는 준비가 되어 있어야 합니다.
AI/빅 데이터 세계를 위한 데이터 관리
최근 시장 보고서와 피드백을 바탕으로 데이터 관리 팀에서는 더 많은 스토리지 구입과 같은 전술적 조치가 더 이상 지속 가능하지 않다고 안전하게 가정할 수 있습니다. 조직에서는 XNUMX년 동안 그렇게 해왔습니다. 이는 일부 기업이 스토리지 증가에 대처하는 데 도움이 되었을 수도 있습니다. 그러나 디스크든 플래시든 값비싼 스토리지 어레이나 더 많은 NAS(Network Attached Storage) 파일러 또는 HCI(하이퍼컨버지드 인프라) 상자를 계속해서 구입하는 것은 더 이상 효과가 없습니다. XNUMX~XNUMX년마다 더 크고, 더 좋고, 더 빠른 스토리지 장비를 위해 모든 장비를 교체해야 합니다. 스토리지가 너무 많이 증가함에 따라 조직은 스토리지가 더 이상 지속적인 문제가 아닌 지점에 도달하지 않습니다.
대규모 용량 증가와 민주화된 AI의 결합으로 인해 엣지에서 클라우드까지 효과적인 데이터 관리를 구현하는 것이 필수적입니다. 인공 지능을 위한 강력한 기반에는 잘 구성된 데이터 저장소와 워크플로가 필요합니다. 현재 많은 AI 프로젝트가 데이터 가용성 부족과 열악한 데이터 관리로 인해 흔들리고 있습니다.
따라서 숙련된 데이터 관리는 AI의 잠재력을 실제로 실현하는 데 핵심 요소가 되었습니다. 그러나 이는 또한 스토리지 비용을 억제하고, 데이터 보안 및 사이버 탄력성을 강화하고, 법적 준수를 확인하고, 고객 경험, 의사 결정 및 브랜드 평판을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. Proficient Data Management는 조직이 데이터를 중요한 결정과 일상적인 활동을 위한 전략적 자산으로 취급하는 데이터 중심 문화를 발전시킵니다.
액티브 아카이브는 효과적인 데이터 관리를 촉진합니다
업계 차원에서 이렇게 엄청난 양의 스토리지를 어떻게 공급할 수 있습니까? 엔터프라이즈 스토리지 소비자로서 우리는 어떻게 비용을 지불할 수 있습니까? 사회로서 우리는 어떻게 필요한 전력을 제공하고 관련 탄소 배출량을 제어할 수 있습니까? 끝나지 않는 사이버 범죄 시대에 우리는 어떻게 모든 것을 보호할 수 있습니까? 필요한 것은 데이터의 증가와 양을 관리하기 위한 현대적인 전략입니다.
해당 솔루션의 핵심 부분은 활성 아카이브입니다. 데이터 삭제가 점점 더 바람직하지 않은 환경에서는 효율성을 최적화하고 비용을 억제하기 위해 더 나은 데이터 배치가 필요합니다. 데이터 수집 및 저장을 단순화하는 프로세스가 마련되어 있어야 합니다. 이것이 없으면 다가오는 AI 데이터 쓰나미가 조직을 압도할 것입니다.
액티브 아카이빙 다양한 방법으로 데이터 증가 문제를 해결합니다. 지능형 데이터 관리 계층을 주입하여 비용이나 성능을 고려하여 데이터를 원래 위치에 배치합니다. 예를 들어, 조직 데이터의 25%만 사용 중이고 최소 지연 시간으로 사용 가능해야 한다면 왜 나머지 75%를 올플래시 어레이와 같은 값비싼 최상위 스토리지에 배치할까요? 액티브 아카이빙은 다양한 유형의 데이터의 중요도 수준을 차별화하고 모든 콜드 데이터(전체 스토리지의 약 75%를 차지함)를 짧은 대기 시간으로 AI 애플리케이션을 제공할 수 있는 쉽게 액세스할 수 있는 아카이브로 분류합니다.
활성 아카이브는 다른 이점도 제공합니다. 모든 스토리지 아키텍처, 미디어 또는 프로토콜에 적용할 수 있습니다. 랜섬웨어에 대한 추가 보호 계층을 추가하는 내장된 보안 조치를 통해 위협과 위험으로부터 데이터를 보호합니다. 이를 통해 조직은 데이터 증가를 비용 효율적으로 관리하는 동시에 미래의 기회에서 이익을 얻을 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.
데이터 관리 계층은 메타데이터와 전역 네임스페이스를 사용하여 데이터가 상주하는 모든 스토리지 플랫폼이나 미디어에서 데이터에 액세스하고 검색할 수 있도록 합니다. 데이터를 장기 스토리지로 계층화하고 데이터를 정리하고 비정상적인 조건에 대해 경고하는 자동화 기능을 추가합니다.
AI/스토리지 공생
이는 단순히 AI의 잠재력을 따라잡는 스토리지 및 데이터 관리의 사례가 아닙니다. 데이터 관리가 더욱 효과적이면서 AI의 기능이 직접적으로 향상됩니다. 갑자기 AI 애플리케이션과 데이터 과학자는 훨씬 더 많은 작업을 수행하고 훨씬 더 큰 데이터 풀에 액세스할 수 있게 되었습니다. 그것만으로도 의사결정의 질에 큰 영향을 미칠 것입니다. 그러나 이는 데이터 관리에도 상호 영향을 미칩니다. AI가 성숙해지고 더 많은 AI 기능이 데이터 관리 소프트웨어 계층에 주입됨에 따라 데이터 관리의 분석, 보고 및 자동화 기능은 더욱 향상될 것입니다.
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- 출처: https://www.dataversity.net/why-ai-forces-data-management-to-up-its-game/
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