2019.11.21

2020년에 확산될 와해적 스토리지 기술 5가지

John Edwards | Network World

지난 수십 년 동안 스토리지 기술 진보는 주로 용량과 속도에 초점을 맞췄다. 그러나 이제는 아니다. 최근에는 더 똑똑하고 유연하며 관리하기 편한 정교한 기술과 방법론이 더 중요해지거나 심지어 기존의 용량과 속도보다 더 주요 기준으로 부상하고 있다.



많은 IT 리더가 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기기, 여러 소스에서 발생하는 '데이터 쓰나미'에 더 효율적으로 대처하는 방법을 찾고 있다. 이 때문에 내년에는 이미 침체한 스토리지 시장에 더 큰 와해적 변화가 일어날 것으로 보인다. 2020년에 더 많은 기업이 채택하면서 가장 큰 와해를 야기할 5가지 스토리지 기술을 살펴보자.

소프트웨어 정의 스토리지
자동화, 유연성, 증가하는 저장 용량과 향상된 직원의 효율성에 대한 장점에 이끌려 점점 더 많은 기업이 소프트웨어 정의 스토리지(Software-Defined Storage, SDS)로의 전환을 고려하고 있다. SDS는 스토리지 리소스를 기본 하드웨어와 분리한다. 기존 NAS, SAN 시스템과 달리 업계 표준 x86 시스템에서 작동하도록 설계돼, SDS를 도입하면 워크로드와 스토리지 간, 애자일 스토리지 소비와 실시간 확장성 간의 더 현명한 상호작용을 통해 이점을 누릴 수 있다.

IT 연구 및 컨설팅 회사인 ISG의 수석 컨설턴트 신디 라차펠은 “SDS 기술은 사용 가능한 스토리지 리소스를 가상화하는 동시에 서로 다른 스토리지 풀을 통합 스토리지 리소스로 나타내는 단순화된 스토리지 관리 인터페이스를 제공한다”라고 말했다. 실제로 SDS는 추상화, 이동성, 가상화, 스토리지 리소스 관리 및 최적화 기능을 제공한다. 이 기술은 또한 관리자가 하드웨어에 대한 관점을 '핵심 기업용 스토리지 요소'에서 '덜 중요한 지원 기능'으로 전환하도록 요구한다.

2020년에는 다양한 이유로 SDS를 도입하는 기업이 더 늘어날 것으로 보인다. 라차펠은 “많은 기업이 SDS를 도입하는 최종 목표로 업무량을 줄여 운용비(OpEx)를 개선하는 것을 꼽는다. 실제로 SSD 기술은 기업이 스토리지를 사용하고 관리하는 방식을 바꾼다. 이들 기술은 기업이 적절한 수준의 성능과 용량을 가능하게 하는 동시에 활용률을 최적화하고 비용을 제어할 수 있도록 더 뛰어난 제어와 구성 가능성을 제공한다”라고 말했다.

SDS 도입 효과를 극대화하려면 용량과 성능에 대한 애플리케이션 요구사항을 명확하고 철저하게 이해해야 한다. 또한 SDS 환경을 관리할 수 있는 능력이 있는지 냉정하게 평가할 필요가 있다. 사내 역량 수준에 따라 미리 패키징된 소프트웨어와 하드웨어, 즉 SDS 어플라이언스가 더 적합한 경우가 있다.
 

NVMe/NVMe-oF
초기 플래시 스토리지 기기는 이미 수십 년 전에 하드 디스크 드라이브(HDD)용으로 개발된 인터페이스인 SATA 또는 SAS를 통해 연결해야 했다. 반면 PCIe(Peripheral Component Interconnect Express) 계층 위에서 실행되는 NVMe(Non-Volatile Memory Express)는 고속 플래시 스토리지 시스템을 위한 훨씬 강력한 통신 프로토콜이다.

NVMe는 지연 시간이 짧은 명령과 병렬 대기열을 지원해 하이엔드 SSD 시대를 여는 데 큰 공헌을 했다. 카네기멜런대학교 테퍼 경영대학원의 비즈니스 기술 조교수 옌황은 “NVMe는 기존의 프로토콜보다 기존 애플리케이션에 대해 훨씬 더 높은 성능과 더 적은 대기 시간을 제공할 뿐 아니라 데이터센터, 클라우드, 에지 환경에서 실시간 데이터 처리를 지원한다. 이러한 기능은 빅데이터 경쟁에서 기업이 두각을 나타낼 수 있도록 한다. 데이터 중심 비즈니스, 특히 실시간 데이터 애널리틱스가 필요하거나 새로운 기술을 기반으로 구축된 비즈니스에 유용하다"라고 말했다.

또한, NVMe 프로토콜은 플래시 드라이브를 연결하는 것에 국한되지 않고 네트워킹 프로토콜로도 사용할 수 있다. 최근에는 NVMe-oF(패브릭스(Fabrics)를 통한 NVMe)가 등장해 기업은 직접 연결 저장장치(Direct Attached Storage, DAS)에 필적하는 대기 시간을 가진 고성능 스토리지 네트워크를 만들 수 있게 됐다. 그 결과 필요할 때 서버 간에 플래시 장치를 공유할 수 있다.

NVMe와 NVMe-oF는 모두 SATA 및 SAS와 같은 이전 제품보다 성능과 짧은 지연 시간 측면에서 비약적인 발전을 이뤘다. 스토리지 제조업체인 바이킹 엔터프라이즈 솔루션(Viking Enterprise Solutions)의 책임 설계자 리처드 엘링은 “이것은 이전에 실현 불가능했거나 비용상 어려웠던 새로운 솔루션, 애플리케이션 및 사용 사례를 가능하게 한다”라고 말했다.

단, 그동안은 견고성과 성숙도가 부족해 NVMe/NVMe-oF가 예상만큼 빠르게 확산하지 못했다. 엘링은 “그러나 최근 들어 TCP를 통해 새롭게 발표된 NVMe 등을 새로운 애플리케이션과 사용 사례의 채택이 급격히 가속화하고 있다. 초기는 소폭의 성장이 나타났지만 이제 NVMe와 NVMe-oF가 본격화되고 내년에는 구축이 더 가속화할 것으로 보인다"라고 말했다.

연산 스토리지
호스트 CPU의 메인 메모리가 아닌 스토리지 계층에서 작업 일부를 처리하는 이른바 '연산 스토리지(Computational storage)'에 대한 관심이 커지고 있다. 가장 큰 이유는 최근 새롭게 부상하는 AI와 IoT 애플리케이션이다. 이들은 더 많은 양의 고성능 스토리지와 추가 컴퓨팅 리소스가 필요하지만, 호스트 프로세서로 데이터를 보내는 것은 비용이 많이 들고 본질적으로 비효율적이다.

후지쯔 솔루션 랩(Fujitsu Solutions Labs) 기술 인큐베이터의 수석 스토리지 설계자인 폴 본스탬비츠는 “고성능 SSD 덕분에 컴퓨팅을 스토리지에 더 가깝게 옮기는 추세가 몇 년 동안 지속해 왔다. 2020년에는 이런 방식이 마침내 IT 주류로 진입하는 해가 될 것이다"라고 말했다. 이어 “방법은 여러 가지다. 연산 스토리지가 데이터를 클라우드에 전송하기 전에 소형 엣지 기기를 사용해 데이터를 필터링하는 것이 가능하고, 데이터베이스에 대한 데이터 정렬을 제공하는 스토리지 어레이로 전송하거나, 빅데이터 애플리케이션을 위한 대규모 데이터 세트를 변환하는 랙 레벨의 시스템도 가능하다”라고 덧붙였다.

연산 스토리지가 성장하는 주요 원동력이 바로 NVMe와 컨테이너다. 본스탬비츠는 “아직도 이 기술을 사용하지 않고 있다면, NVMe, 컨테이너 기반 인프라로 전환할 계획을 세워야 한다. 연산 스토리지의 효율성 향상으로 가장 큰 이익을 얻을 수 있는 애플리케이션을 찾아 적절한 업체와 협업하는 것도 방법이다"라고 말했다.

 
스토리지 클래스 메모리
지난 수년 동안 스토리지 클래스 메모리(SCM)는 '올해는 꼭 확산할 것'이라는 기대주였다. 2020년은 마침내 이런 예언이 실현될 것으로 보인다. 인텔 옵테인, 도시바 XL-플래시, 삼성 Z-SSD 메모리 모듈 등이 등장했지만 실제 시장 반응이 '경천동지'할 정도는 아니었다.

엔터프라이즈 스토리지 소프트웨어 개발업체 Weka.io.의 CTO 앤디 왓슨은 “인텔이 옵테인 DCPMM 영구 메모리 모듈을 구현했다는 것이 현재의 큰 차이다. 이것은 게임 체인저가 될 수 있다"라고 말했다. 이 기기는 빠르면서도 휘발성이 강한 D램과 느리지만 지속적인 낸드 스토리지의 특징이 뒤섞여 있다. 이 투펀치 콤보는 D램의 속도와 낸드의 용량, 지속성을 모두 제공해 사용자의 대규모 데이터셋 작업 성능을 개선하는 것을 목표로 한다.

실제로 SCM은 낸드 기반의 플래시 대체품보다 '그냥 빠른' 정도가 아니다. 1,000배나 더 빠르다. 왓슨은 “지연시간이 밀리초가 아니라 마이크로초다. 애플리케이션과 인프라에 어떤 의미가 있을지 상상조차 하기 힘들 정도다. 이미 타사 인메모리 애플리케이션이 옵테인을 사용하여 최대 768TB의 공간을 얻을 수 있었다. SCM의 초기 성과는 메모리 확장이 될 것이다"라고 말했다.

단, SCM을 도입하려면  최신 세대의 인텔 CPU(케스케이드 레이크(Cascade lake))를 사용하는 서버여야 하므로 즉각적으로 시장에 영향을 주기 힘들다는 지적도 있다. 그러나 왓슨은 “ROI는 너무나 매력적이다. 결국 데이터센터 업그레이드 물결을 일으켜 이 중요한 변화와 기회를 받아들이게 될 것이다"라고 말했다.

의도 기반 스토리지 관리
마지막 내년 스토리지 부분의 와해적 기술은 SDS와 기타 최신 스토리지 혁신에 활용되는 의도 기반 스토리지 관리(Intent-based storage management)다. 특히 중요한 환경에 대처하는 것이 핵심 업무인 조직이라면 2020년 및 그 이후 스토리지 아키텍처의 계획, 설계 및 구현을 개선할 것으로 예상된다.

엔터프라이즈 스토리지 소프트웨어 개발업체인 데이테라(Datera)의 CTO 할 우즈는 “의도 기반 접근 방식은 기존 애플리케이션과 새로운 애플리케이션 모두에 빠른 확장과 운영 민첩성, 새로운 기술 채택 등 네트워킹에서 의도 기반 관리가 보였던 것과 같은 이점을 제공한다. 또한 이 접근 방식은 기존 스토리지 관리보다 배치 시간과 관리 노력을 크게 단축하는 동시에 오류도 훨씬 줄일 수 있다"라고 말했다.

의도 기반 스토리지 관리를 이용하면 컨테이너, 마이크로서비스 또는 기존 애플리케이션을 더 신속하게 프로비저닝할 수 있다. 우즈는 “인프라 운영업체는 성능, 가용성, 효율성, 데이터 배치를 포함한 애플리케이션과 개발업체의 요구를 더 효율적으로 관리할 수 있다. 즉 소프트웨어에 있는 인텔리전스가 애플리케이션 요구사항을 충족하기 위해 데이터 환경을 최적화하도록 지원한다. 또한 개발업체는 의도 기반 스토리지 관리를 통해 각 어레이를 수동으로 튜닝하는 데 며칠을 허비하는 대신 스토리지 정책을 간단히 조정할 수 있다"라고 말했다.

이러한 의도 기반 스토리지는 배치, 소비, 원격 측정, 애널리틱스, SDS 기술의 지속적이고 자율적인 사이클을 통해 구현된다. 우즈는 “SDS 시스템은 AI/ML 기술을 이용해 특정 기업의 고유 목적이 충족되는지 지속해서 확인하고, AI/ML 엔진이 고객 환경 개선에 대한 피드백을 제공한다. 이를 통해 기업은 스토리지가 본래 의도대로 운영되도록 조정할 수 있다"라고 말했다.

의도 기반 스토리지 관리의 단점도 있다. 모든 와해적 기술이 그렇듯 도입과 기대효과 간에 간극이 있는 것이다. 우즈는 “의도 기반 스토리지는 만능 기술이 아니다. 개발업체 속도와 운영 민첩성이 가장 큰 혜택이므로, 기업 비즈니스에 결정적 영향을 주는 대규모의 특정 임무가 중요한 환경에서 진가를 발휘한다. 소규모의 덜 중요한 환경에서는 직접 연결 스토리지나 하이퍼 컨버전스 인프라 같은 대안으로도 충분하다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr


2019.11.21

2020년에 확산될 와해적 스토리지 기술 5가지

John Edwards | Network World

지난 수십 년 동안 스토리지 기술 진보는 주로 용량과 속도에 초점을 맞췄다. 그러나 이제는 아니다. 최근에는 더 똑똑하고 유연하며 관리하기 편한 정교한 기술과 방법론이 더 중요해지거나 심지어 기존의 용량과 속도보다 더 주요 기준으로 부상하고 있다.



많은 IT 리더가 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기기, 여러 소스에서 발생하는 '데이터 쓰나미'에 더 효율적으로 대처하는 방법을 찾고 있다. 이 때문에 내년에는 이미 침체한 스토리지 시장에 더 큰 와해적 변화가 일어날 것으로 보인다. 2020년에 더 많은 기업이 채택하면서 가장 큰 와해를 야기할 5가지 스토리지 기술을 살펴보자.

소프트웨어 정의 스토리지
자동화, 유연성, 증가하는 저장 용량과 향상된 직원의 효율성에 대한 장점에 이끌려 점점 더 많은 기업이 소프트웨어 정의 스토리지(Software-Defined Storage, SDS)로의 전환을 고려하고 있다. SDS는 스토리지 리소스를 기본 하드웨어와 분리한다. 기존 NAS, SAN 시스템과 달리 업계 표준 x86 시스템에서 작동하도록 설계돼, SDS를 도입하면 워크로드와 스토리지 간, 애자일 스토리지 소비와 실시간 확장성 간의 더 현명한 상호작용을 통해 이점을 누릴 수 있다.

IT 연구 및 컨설팅 회사인 ISG의 수석 컨설턴트 신디 라차펠은 “SDS 기술은 사용 가능한 스토리지 리소스를 가상화하는 동시에 서로 다른 스토리지 풀을 통합 스토리지 리소스로 나타내는 단순화된 스토리지 관리 인터페이스를 제공한다”라고 말했다. 실제로 SDS는 추상화, 이동성, 가상화, 스토리지 리소스 관리 및 최적화 기능을 제공한다. 이 기술은 또한 관리자가 하드웨어에 대한 관점을 '핵심 기업용 스토리지 요소'에서 '덜 중요한 지원 기능'으로 전환하도록 요구한다.

2020년에는 다양한 이유로 SDS를 도입하는 기업이 더 늘어날 것으로 보인다. 라차펠은 “많은 기업이 SDS를 도입하는 최종 목표로 업무량을 줄여 운용비(OpEx)를 개선하는 것을 꼽는다. 실제로 SSD 기술은 기업이 스토리지를 사용하고 관리하는 방식을 바꾼다. 이들 기술은 기업이 적절한 수준의 성능과 용량을 가능하게 하는 동시에 활용률을 최적화하고 비용을 제어할 수 있도록 더 뛰어난 제어와 구성 가능성을 제공한다”라고 말했다.

SDS 도입 효과를 극대화하려면 용량과 성능에 대한 애플리케이션 요구사항을 명확하고 철저하게 이해해야 한다. 또한 SDS 환경을 관리할 수 있는 능력이 있는지 냉정하게 평가할 필요가 있다. 사내 역량 수준에 따라 미리 패키징된 소프트웨어와 하드웨어, 즉 SDS 어플라이언스가 더 적합한 경우가 있다.
 

NVMe/NVMe-oF
초기 플래시 스토리지 기기는 이미 수십 년 전에 하드 디스크 드라이브(HDD)용으로 개발된 인터페이스인 SATA 또는 SAS를 통해 연결해야 했다. 반면 PCIe(Peripheral Component Interconnect Express) 계층 위에서 실행되는 NVMe(Non-Volatile Memory Express)는 고속 플래시 스토리지 시스템을 위한 훨씬 강력한 통신 프로토콜이다.

NVMe는 지연 시간이 짧은 명령과 병렬 대기열을 지원해 하이엔드 SSD 시대를 여는 데 큰 공헌을 했다. 카네기멜런대학교 테퍼 경영대학원의 비즈니스 기술 조교수 옌황은 “NVMe는 기존의 프로토콜보다 기존 애플리케이션에 대해 훨씬 더 높은 성능과 더 적은 대기 시간을 제공할 뿐 아니라 데이터센터, 클라우드, 에지 환경에서 실시간 데이터 처리를 지원한다. 이러한 기능은 빅데이터 경쟁에서 기업이 두각을 나타낼 수 있도록 한다. 데이터 중심 비즈니스, 특히 실시간 데이터 애널리틱스가 필요하거나 새로운 기술을 기반으로 구축된 비즈니스에 유용하다"라고 말했다.

또한, NVMe 프로토콜은 플래시 드라이브를 연결하는 것에 국한되지 않고 네트워킹 프로토콜로도 사용할 수 있다. 최근에는 NVMe-oF(패브릭스(Fabrics)를 통한 NVMe)가 등장해 기업은 직접 연결 저장장치(Direct Attached Storage, DAS)에 필적하는 대기 시간을 가진 고성능 스토리지 네트워크를 만들 수 있게 됐다. 그 결과 필요할 때 서버 간에 플래시 장치를 공유할 수 있다.

NVMe와 NVMe-oF는 모두 SATA 및 SAS와 같은 이전 제품보다 성능과 짧은 지연 시간 측면에서 비약적인 발전을 이뤘다. 스토리지 제조업체인 바이킹 엔터프라이즈 솔루션(Viking Enterprise Solutions)의 책임 설계자 리처드 엘링은 “이것은 이전에 실현 불가능했거나 비용상 어려웠던 새로운 솔루션, 애플리케이션 및 사용 사례를 가능하게 한다”라고 말했다.

단, 그동안은 견고성과 성숙도가 부족해 NVMe/NVMe-oF가 예상만큼 빠르게 확산하지 못했다. 엘링은 “그러나 최근 들어 TCP를 통해 새롭게 발표된 NVMe 등을 새로운 애플리케이션과 사용 사례의 채택이 급격히 가속화하고 있다. 초기는 소폭의 성장이 나타났지만 이제 NVMe와 NVMe-oF가 본격화되고 내년에는 구축이 더 가속화할 것으로 보인다"라고 말했다.

연산 스토리지
호스트 CPU의 메인 메모리가 아닌 스토리지 계층에서 작업 일부를 처리하는 이른바 '연산 스토리지(Computational storage)'에 대한 관심이 커지고 있다. 가장 큰 이유는 최근 새롭게 부상하는 AI와 IoT 애플리케이션이다. 이들은 더 많은 양의 고성능 스토리지와 추가 컴퓨팅 리소스가 필요하지만, 호스트 프로세서로 데이터를 보내는 것은 비용이 많이 들고 본질적으로 비효율적이다.

후지쯔 솔루션 랩(Fujitsu Solutions Labs) 기술 인큐베이터의 수석 스토리지 설계자인 폴 본스탬비츠는 “고성능 SSD 덕분에 컴퓨팅을 스토리지에 더 가깝게 옮기는 추세가 몇 년 동안 지속해 왔다. 2020년에는 이런 방식이 마침내 IT 주류로 진입하는 해가 될 것이다"라고 말했다. 이어 “방법은 여러 가지다. 연산 스토리지가 데이터를 클라우드에 전송하기 전에 소형 엣지 기기를 사용해 데이터를 필터링하는 것이 가능하고, 데이터베이스에 대한 데이터 정렬을 제공하는 스토리지 어레이로 전송하거나, 빅데이터 애플리케이션을 위한 대규모 데이터 세트를 변환하는 랙 레벨의 시스템도 가능하다”라고 덧붙였다.

연산 스토리지가 성장하는 주요 원동력이 바로 NVMe와 컨테이너다. 본스탬비츠는 “아직도 이 기술을 사용하지 않고 있다면, NVMe, 컨테이너 기반 인프라로 전환할 계획을 세워야 한다. 연산 스토리지의 효율성 향상으로 가장 큰 이익을 얻을 수 있는 애플리케이션을 찾아 적절한 업체와 협업하는 것도 방법이다"라고 말했다.

 
스토리지 클래스 메모리
지난 수년 동안 스토리지 클래스 메모리(SCM)는 '올해는 꼭 확산할 것'이라는 기대주였다. 2020년은 마침내 이런 예언이 실현될 것으로 보인다. 인텔 옵테인, 도시바 XL-플래시, 삼성 Z-SSD 메모리 모듈 등이 등장했지만 실제 시장 반응이 '경천동지'할 정도는 아니었다.

엔터프라이즈 스토리지 소프트웨어 개발업체 Weka.io.의 CTO 앤디 왓슨은 “인텔이 옵테인 DCPMM 영구 메모리 모듈을 구현했다는 것이 현재의 큰 차이다. 이것은 게임 체인저가 될 수 있다"라고 말했다. 이 기기는 빠르면서도 휘발성이 강한 D램과 느리지만 지속적인 낸드 스토리지의 특징이 뒤섞여 있다. 이 투펀치 콤보는 D램의 속도와 낸드의 용량, 지속성을 모두 제공해 사용자의 대규모 데이터셋 작업 성능을 개선하는 것을 목표로 한다.

실제로 SCM은 낸드 기반의 플래시 대체품보다 '그냥 빠른' 정도가 아니다. 1,000배나 더 빠르다. 왓슨은 “지연시간이 밀리초가 아니라 마이크로초다. 애플리케이션과 인프라에 어떤 의미가 있을지 상상조차 하기 힘들 정도다. 이미 타사 인메모리 애플리케이션이 옵테인을 사용하여 최대 768TB의 공간을 얻을 수 있었다. SCM의 초기 성과는 메모리 확장이 될 것이다"라고 말했다.

단, SCM을 도입하려면  최신 세대의 인텔 CPU(케스케이드 레이크(Cascade lake))를 사용하는 서버여야 하므로 즉각적으로 시장에 영향을 주기 힘들다는 지적도 있다. 그러나 왓슨은 “ROI는 너무나 매력적이다. 결국 데이터센터 업그레이드 물결을 일으켜 이 중요한 변화와 기회를 받아들이게 될 것이다"라고 말했다.

의도 기반 스토리지 관리
마지막 내년 스토리지 부분의 와해적 기술은 SDS와 기타 최신 스토리지 혁신에 활용되는 의도 기반 스토리지 관리(Intent-based storage management)다. 특히 중요한 환경에 대처하는 것이 핵심 업무인 조직이라면 2020년 및 그 이후 스토리지 아키텍처의 계획, 설계 및 구현을 개선할 것으로 예상된다.

엔터프라이즈 스토리지 소프트웨어 개발업체인 데이테라(Datera)의 CTO 할 우즈는 “의도 기반 접근 방식은 기존 애플리케이션과 새로운 애플리케이션 모두에 빠른 확장과 운영 민첩성, 새로운 기술 채택 등 네트워킹에서 의도 기반 관리가 보였던 것과 같은 이점을 제공한다. 또한 이 접근 방식은 기존 스토리지 관리보다 배치 시간과 관리 노력을 크게 단축하는 동시에 오류도 훨씬 줄일 수 있다"라고 말했다.

의도 기반 스토리지 관리를 이용하면 컨테이너, 마이크로서비스 또는 기존 애플리케이션을 더 신속하게 프로비저닝할 수 있다. 우즈는 “인프라 운영업체는 성능, 가용성, 효율성, 데이터 배치를 포함한 애플리케이션과 개발업체의 요구를 더 효율적으로 관리할 수 있다. 즉 소프트웨어에 있는 인텔리전스가 애플리케이션 요구사항을 충족하기 위해 데이터 환경을 최적화하도록 지원한다. 또한 개발업체는 의도 기반 스토리지 관리를 통해 각 어레이를 수동으로 튜닝하는 데 며칠을 허비하는 대신 스토리지 정책을 간단히 조정할 수 있다"라고 말했다.

이러한 의도 기반 스토리지는 배치, 소비, 원격 측정, 애널리틱스, SDS 기술의 지속적이고 자율적인 사이클을 통해 구현된다. 우즈는 “SDS 시스템은 AI/ML 기술을 이용해 특정 기업의 고유 목적이 충족되는지 지속해서 확인하고, AI/ML 엔진이 고객 환경 개선에 대한 피드백을 제공한다. 이를 통해 기업은 스토리지가 본래 의도대로 운영되도록 조정할 수 있다"라고 말했다.

의도 기반 스토리지 관리의 단점도 있다. 모든 와해적 기술이 그렇듯 도입과 기대효과 간에 간극이 있는 것이다. 우즈는 “의도 기반 스토리지는 만능 기술이 아니다. 개발업체 속도와 운영 민첩성이 가장 큰 혜택이므로, 기업 비즈니스에 결정적 영향을 주는 대규모의 특정 임무가 중요한 환경에서 진가를 발휘한다. 소규모의 덜 중요한 환경에서는 직접 연결 스토리지나 하이퍼 컨버전스 인프라 같은 대안으로도 충분하다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr


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