2021.09.27

점점 커지는 '데이터 중력', 데이터 스토리지 인프라 재정비가 필요하다

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데이터는 물리적 자본 및 지적 재산과 마찬가지로 모든 분야의 비즈니스에 필수적인 자산이다. 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 양이 모두 지속적으로 증가함에 따라 데이터 성장은 앞으로도 전례 없는 속도로 계속될 것이다. 한편, 비즈니스 데이터가 더 이상 단일 위치에 있지 않고 여러 데이터센터, 지역에 흩어져 증가하는 ‘데이터 확산’ 현상은 데이터의 증가, 이동 및 활성화 관리의 복잡성을 가중하고 있다.

따라서 기업은 클라우드나 엣지 및 엔드포인트 환경에서 대량의 데이터를 효율적으로 관리하는 전략을 구현할 수 있어야 한다. 또한, 대규모의 데이터 스토리지 인프라스트럭처를 설계할 때, 도입 의도에 맞고 계산된 전략을 개발하는 것이 그 어느 때보다 중요하다. 과거 테라바이트 규모에서 작동한 방식은 페타바이트 규모에서 더 이상 유효하지 않기 때문이다. 기업이 데이터를 대규모로 저장·이동 및 활성화하는 데 드는 비용과 복잡성을 극복하는 것을 목표로 한다면, 경제성 향상·충돌 감소 및 경험 단순화를 추구해야 한다. 즉, 분산된 기업을 위해 구축된 단순하고 개방적이며 한계가 없는 시스템이 필요하다.

데이터 중력의 개념은 이러한 측면에서 기업이 고려해야 할 중요한 요소라고 할 수 있다. 씨게이트에서 후원한 IDC의 새로운 보고서인 '미래형 스토리지: 하이브리드, 엣지 및 클라우드 에코시스템 전반의 데이터 증가에 대비한 인프라 현대화'에 따르면, 대용량 데이터 세트와 연결된 스토리지가 계속 증가함에 따라 IT 세계의 다른 요소에 대한 중력도 증가할 것으로 예측된다.

일반적으로 데이터 중력은 데이터의 양과 활성화 수준의 결과라고 할 수 있다. 기초 물리학에서 질량이 더 큰 물체는 주변 물체에 더 큰 중력 효과를 미치듯, 대규모 활성 데이터 세트는 그 복잡성과 중요성 때문에 상호 작용해야 하는 작은 데이터 세트의 위치와 처리에 필연적으로 영향을 미치게 된다. 예를 들어, 하나는 1페타바이트이고 다른 하나는 1기가바이트인 두 가지 데이터 세트가 있을 때, 두 세트를 통합하려면 작은 데이터 세트를 큰 데이터 세트 위치로 이동하는 것이 더 효율적이다. 결과적으로 1페타바이트 세트가 있는 스토리지 시스템에서 이제 1기가바이트 세트도 저장하게 된다. 큰 데이터 세트는 다른 작은 데이터 세트를 중력처럼 '끌어당기기' 때문에 결과적으로 전체 데이터 중력을 더욱 증가시키게 된다.

데이터 관리, 분석 및 활성화는 프라이빗 또는 퍼블릭 클라우드 공급업체나 온프레미스 데이터 관리 팀에서 제공하는 애플리케이션 및 서비스에 의존한다. 애플리케이션은 데이터를 수집 및 생성할 뿐만 아니라 소비, 분석 및 집계하는 등 데이터에 대한 많은 작업을 진행하는데, 이때 데이터 세트의 크기가 커지고 애플리케이션 및 서비스에 가까운 곳에 있지 않을 때는 활용이 어려워진다. 따라서 온프레미스 데이터센터부터 퍼블릭 클라우드 및 엣지 컴퓨팅에 이르기까지 애플리케이션과 서비스를 종종 데이터 세트와 가까운 곳으로 이동하거나 데이터 세트 근처에 보관하는 경우가 많다. 즉, 데이터 중력은 IT 인프라 전반에서 나타나는 속성이라고 할 수 있다.

IDC 보고서는 IT 환경이 운영 위치와 관계없이 저장된 데이터와 이에 의존하는 애플리케이션 및 서비스를 마이그레이션 및 관리할 수 있도록 설계되지 않는다면, 방대한 데이터 세트가 저장된 데이터, 애플리케이션 및 서비스를 단일 위치에 가두는 블랙홀이 될 수 있다고 강조한다. 따라서, 전체 IT 인프라에 영향을 미치는 데이터 중력은 데이터 관리 전략을 계획할 때 주요 설계 고려 사항이 되어야 한다. 

대용량 스토리지와 데이터 이동을 중심으로 수립하는 IT 아키텍처 전략은 데이터 위치 최적화로 시작한다. 데이터 중심 아키텍처는 시간과 비용이 많이 드는 중앙집중식 서비스 제공업체와의 대량 데이터 장거리 전송에 의존하지 않고, 애플리케이션, 서비스 및 사용자 상호 작용을 데이터가 존재하는 위치에 더 가깝게 제공하는 것이 특징이다. 이 모델은 여러 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 서비스 제공업체를 한데 모은 공동 데이터센터를 활용하여 구축할 수 있으며, 기업은 대용량 데이터 스토리지를 애플리케이션, 컴퓨팅 및 네트워킹 요구 사항을 위한 최상의 솔루션과 결합할 수 있다.

데이터 중심 아키텍처의 핵심 목표는 데이터 접근성이다. 접근성은 데이터 파이프라인의 사용 편의성과 원활한 운영을 제고하고, 미래 비즈니스 혁신에 영향을 미친다. 또한, 메타데이터 및 새로운 데이터 세트의 생성 능력을 개선하고, 데이터 검색 및 발견을 지원하며, 데이터 과학자가 머신러닝 및 AI용 데이터를 배포할 수 있도록 돕는다. IT 아키텍처의 중심에 데이터를 배치하면 애플리케이션 성능 최적화, 전송 지연 문제, 액세스 및 송신비, 보안 및 준수 요구 사항에 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 뿐만 아니라, 데이터의 전반적인 신뢰성과 내구성도 높일 수 있다. 

기업은 신뢰할 수 있고 합리적인 가격과 편의성을 제공하는 다양한 스토리지 솔루션을 고려하는 것이 좋다. 특히 씨게이트의 지능형 대용량 스토리지인 코볼트(CORVAULT) 고밀도 스토리지 시스템은 기업이 데이터 관리를 간소화하고 매크로 엣지 및 데이터센터에서 관리 개입을 최소화할 수 있도록 설계됐다. 코볼트는 독보적인 6세대 벨로스CT(VelosCT ™)  ASIC 및 ADAPT 이레이저 코드 데이터 보호, 자동 드라이브 재생 (Autonomous Drive Regeneration) 기능을 결합한 씨게이트의 획기적인 스토리지 아키텍처로 SAN 수준의 성능을 제공한다. 이뿐만 아니라, 씨게이트의 확장형 선반 및 JBOD는 운영을 간소화하면서도 데이터 스토리지 비용을 최적화할 수 있어 비즈니스가 데이터의 가치를 발견해 더 큰 비즈니스 기회를 창출하도록 지원한다.

아키텍처와 스토리지는  전체 IT 전략에서 비즈니스 이니셔티브 수립에 이르기까지 엔터프라이즈 데이터 관리 계획에 지대한 영향을 미친다. 이때 기업은 생성되거나 소비되는 데이터의 양, 데이터센터나 프라이빗, 퍼븍릭 공용 클라우드, 엣지 기기, 원격 사무실 등에서의 데이터 배포 방식, 전체 IT 생태계에서 전송되는 데이터의 속도 등을 고려하면 데이터 인프라의 효율성이 향상되고 비용이 많이 드는 데이터 파이프라인 문제를 줄일 수 있다.

이러한 아이디어를 실행에 옮기는 것은 적응형 데이터 아키텍처, 인프라 및 관리 프로세스를 배포하는 것을 의미한다. 데이터의 진정한 가치를 발견하고 새로운 데이터 요구 사항을 수용하기 위해서는 모든 데이터 관리 시스템을 변경할 수 있어야 한다. 현재의 데이터 중력 고려 사항을 잘 파악한 조직도 3년 후, 5년 후의 환경에 있을 변화를 예측하기는 쉽지 않다. 따라서 데이터 관리 및 관리 지원 아키텍처는 더욱 민첩해야 하며 변화하는 비즈니스 요구 사항과 새로운 기술 기회에 적응할 수 있어야 한다. 


2021.09.27

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데이터는 물리적 자본 및 지적 재산과 마찬가지로 모든 분야의 비즈니스에 필수적인 자산이다. 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 양이 모두 지속적으로 증가함에 따라 데이터 성장은 앞으로도 전례 없는 속도로 계속될 것이다. 한편, 비즈니스 데이터가 더 이상 단일 위치에 있지 않고 여러 데이터센터, 지역에 흩어져 증가하는 ‘데이터 확산’ 현상은 데이터의 증가, 이동 및 활성화 관리의 복잡성을 가중하고 있다.

따라서 기업은 클라우드나 엣지 및 엔드포인트 환경에서 대량의 데이터를 효율적으로 관리하는 전략을 구현할 수 있어야 한다. 또한, 대규모의 데이터 스토리지 인프라스트럭처를 설계할 때, 도입 의도에 맞고 계산된 전략을 개발하는 것이 그 어느 때보다 중요하다. 과거 테라바이트 규모에서 작동한 방식은 페타바이트 규모에서 더 이상 유효하지 않기 때문이다. 기업이 데이터를 대규모로 저장·이동 및 활성화하는 데 드는 비용과 복잡성을 극복하는 것을 목표로 한다면, 경제성 향상·충돌 감소 및 경험 단순화를 추구해야 한다. 즉, 분산된 기업을 위해 구축된 단순하고 개방적이며 한계가 없는 시스템이 필요하다.

데이터 중력의 개념은 이러한 측면에서 기업이 고려해야 할 중요한 요소라고 할 수 있다. 씨게이트에서 후원한 IDC의 새로운 보고서인 '미래형 스토리지: 하이브리드, 엣지 및 클라우드 에코시스템 전반의 데이터 증가에 대비한 인프라 현대화'에 따르면, 대용량 데이터 세트와 연결된 스토리지가 계속 증가함에 따라 IT 세계의 다른 요소에 대한 중력도 증가할 것으로 예측된다.

일반적으로 데이터 중력은 데이터의 양과 활성화 수준의 결과라고 할 수 있다. 기초 물리학에서 질량이 더 큰 물체는 주변 물체에 더 큰 중력 효과를 미치듯, 대규모 활성 데이터 세트는 그 복잡성과 중요성 때문에 상호 작용해야 하는 작은 데이터 세트의 위치와 처리에 필연적으로 영향을 미치게 된다. 예를 들어, 하나는 1페타바이트이고 다른 하나는 1기가바이트인 두 가지 데이터 세트가 있을 때, 두 세트를 통합하려면 작은 데이터 세트를 큰 데이터 세트 위치로 이동하는 것이 더 효율적이다. 결과적으로 1페타바이트 세트가 있는 스토리지 시스템에서 이제 1기가바이트 세트도 저장하게 된다. 큰 데이터 세트는 다른 작은 데이터 세트를 중력처럼 '끌어당기기' 때문에 결과적으로 전체 데이터 중력을 더욱 증가시키게 된다.

데이터 관리, 분석 및 활성화는 프라이빗 또는 퍼블릭 클라우드 공급업체나 온프레미스 데이터 관리 팀에서 제공하는 애플리케이션 및 서비스에 의존한다. 애플리케이션은 데이터를 수집 및 생성할 뿐만 아니라 소비, 분석 및 집계하는 등 데이터에 대한 많은 작업을 진행하는데, 이때 데이터 세트의 크기가 커지고 애플리케이션 및 서비스에 가까운 곳에 있지 않을 때는 활용이 어려워진다. 따라서 온프레미스 데이터센터부터 퍼블릭 클라우드 및 엣지 컴퓨팅에 이르기까지 애플리케이션과 서비스를 종종 데이터 세트와 가까운 곳으로 이동하거나 데이터 세트 근처에 보관하는 경우가 많다. 즉, 데이터 중력은 IT 인프라 전반에서 나타나는 속성이라고 할 수 있다.

IDC 보고서는 IT 환경이 운영 위치와 관계없이 저장된 데이터와 이에 의존하는 애플리케이션 및 서비스를 마이그레이션 및 관리할 수 있도록 설계되지 않는다면, 방대한 데이터 세트가 저장된 데이터, 애플리케이션 및 서비스를 단일 위치에 가두는 블랙홀이 될 수 있다고 강조한다. 따라서, 전체 IT 인프라에 영향을 미치는 데이터 중력은 데이터 관리 전략을 계획할 때 주요 설계 고려 사항이 되어야 한다. 

대용량 스토리지와 데이터 이동을 중심으로 수립하는 IT 아키텍처 전략은 데이터 위치 최적화로 시작한다. 데이터 중심 아키텍처는 시간과 비용이 많이 드는 중앙집중식 서비스 제공업체와의 대량 데이터 장거리 전송에 의존하지 않고, 애플리케이션, 서비스 및 사용자 상호 작용을 데이터가 존재하는 위치에 더 가깝게 제공하는 것이 특징이다. 이 모델은 여러 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 서비스 제공업체를 한데 모은 공동 데이터센터를 활용하여 구축할 수 있으며, 기업은 대용량 데이터 스토리지를 애플리케이션, 컴퓨팅 및 네트워킹 요구 사항을 위한 최상의 솔루션과 결합할 수 있다.

데이터 중심 아키텍처의 핵심 목표는 데이터 접근성이다. 접근성은 데이터 파이프라인의 사용 편의성과 원활한 운영을 제고하고, 미래 비즈니스 혁신에 영향을 미친다. 또한, 메타데이터 및 새로운 데이터 세트의 생성 능력을 개선하고, 데이터 검색 및 발견을 지원하며, 데이터 과학자가 머신러닝 및 AI용 데이터를 배포할 수 있도록 돕는다. IT 아키텍처의 중심에 데이터를 배치하면 애플리케이션 성능 최적화, 전송 지연 문제, 액세스 및 송신비, 보안 및 준수 요구 사항에 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 뿐만 아니라, 데이터의 전반적인 신뢰성과 내구성도 높일 수 있다. 

기업은 신뢰할 수 있고 합리적인 가격과 편의성을 제공하는 다양한 스토리지 솔루션을 고려하는 것이 좋다. 특히 씨게이트의 지능형 대용량 스토리지인 코볼트(CORVAULT) 고밀도 스토리지 시스템은 기업이 데이터 관리를 간소화하고 매크로 엣지 및 데이터센터에서 관리 개입을 최소화할 수 있도록 설계됐다. 코볼트는 독보적인 6세대 벨로스CT(VelosCT ™)  ASIC 및 ADAPT 이레이저 코드 데이터 보호, 자동 드라이브 재생 (Autonomous Drive Regeneration) 기능을 결합한 씨게이트의 획기적인 스토리지 아키텍처로 SAN 수준의 성능을 제공한다. 이뿐만 아니라, 씨게이트의 확장형 선반 및 JBOD는 운영을 간소화하면서도 데이터 스토리지 비용을 최적화할 수 있어 비즈니스가 데이터의 가치를 발견해 더 큰 비즈니스 기회를 창출하도록 지원한다.

아키텍처와 스토리지는  전체 IT 전략에서 비즈니스 이니셔티브 수립에 이르기까지 엔터프라이즈 데이터 관리 계획에 지대한 영향을 미친다. 이때 기업은 생성되거나 소비되는 데이터의 양, 데이터센터나 프라이빗, 퍼븍릭 공용 클라우드, 엣지 기기, 원격 사무실 등에서의 데이터 배포 방식, 전체 IT 생태계에서 전송되는 데이터의 속도 등을 고려하면 데이터 인프라의 효율성이 향상되고 비용이 많이 드는 데이터 파이프라인 문제를 줄일 수 있다.

이러한 아이디어를 실행에 옮기는 것은 적응형 데이터 아키텍처, 인프라 및 관리 프로세스를 배포하는 것을 의미한다. 데이터의 진정한 가치를 발견하고 새로운 데이터 요구 사항을 수용하기 위해서는 모든 데이터 관리 시스템을 변경할 수 있어야 한다. 현재의 데이터 중력 고려 사항을 잘 파악한 조직도 3년 후, 5년 후의 환경에 있을 변화를 예측하기는 쉽지 않다. 따라서 데이터 관리 및 관리 지원 아키텍처는 더욱 민첩해야 하며 변화하는 비즈니스 요구 사항과 새로운 기술 기회에 적응할 수 있어야 한다. 


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