지난 한 해 동안 인공지능과 머신러닝(AI/ML)의 급속한 도입은 거의 모든 것을 변화시켰으며, 세계가 본 적 없는 혁신과 성장의 새로운 시대를 열었습니다. 기술의 영향이 변혁을 일으키고 오늘날 기업이 경쟁하는 데 필요한 더 큰 비즈니스 민첩성을 가능하게 하는 데이터 스토리지도 마찬가지입니다. 데이터 중심 세계.

변화는 어떤 모습일까요? AI/ML이 2024년에 스토리지 환경을 변화시킬 수 있는 XNUMX가지 방법은 다음과 같습니다.

1. 계층형 스토리지: 계층형 스토리지는 수십 년 동안 사용되어 왔으며 조직은 용량, 속도, 비용, 보안 및 기타 요소에 대한 요구 사항에 따라 다양한 유형의 스토리지 미디어를 활용할 수 있습니다. 최근에는 미리 작성된 스크립트를 통해 일정 수준의 프로세스 자동화가 도입되었지만 계층형 스토리지 구현은 여전히 ​​상대적으로 수동적인 노력으로 남아 있습니다. AI/ML은 액세스 및 사용 패턴을 분석하여 데이터를 최적의 스토리지 계층에 지능적으로 할당함으로써 계층형 스토리지를 완전히 자동화할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. 그리고 모델은 항상 학습하므로 AI/ML은 실시간으로 변화하는 조건에 적응할 수 있어 궁극적으로 최적의 성능 대비 가격 기능을 제공할 수 있습니다.

2. 분류 및 태그 지정: 분류 및 태깅은 추가 자동화 기회를 제공하는 또 다른 중요하면서도 수동적인 작업입니다. AI/ML은 데이터 및 관련 메타데이터의 컨텍스트를 분석하여 대량의 정보를 깔끔하고 정리된 소비 가능 단위로 자동 분류할 수 있습니다. 상거래, 콘텐츠 관리 및 검색 기능에 의존하는 기타 프로세스를 포함하여 분류 및 태깅에 대한 잠재적인 사용 사례는 매우 흥미롭습니다.

3. 보안 및 위협 완화: 위협 행위자들은 AI/ML을 사용하여 대규모로 더욱 정교한 공격을 만들어 왔으며, 사이버 보안 팀은 기업 보안 스택 전체에 AI/ML 기능을 통합하여 이에 맞서 싸우기 시작했습니다. 여기에는 더욱 진보된 위협 탐지, 취약한 자산에 대한 더 나은 가시성, 보안 운영 전반의 생산성 및 효율성 향상이 포함됩니다. 수십 개의 모니터링 도구에서 생성되는 방대한 보안 데이터를 관리하고 구문 분석하려면 신뢰성이 높은 데이터 스토리지가 필요합니다.

4. 중복 제거 및 압축: 중복 제거 및 압축은 조직이 오늘날의 데이터 중심 세계에서 스토리지 리소스를 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI/ML을 활용하면 조직 전체의 대규모 데이터세트를 검토하고 데이터세트의 중복을 제거하거나 압축할 수 있는 기회를 식별할 수 있으며, 이를 통해 조직은 총 스토리지 용량을 보다 효과적으로 활용할 수 있습니다.

5. 예측 유지 관리: 계획되지 않은 다운타임으로 인해 조직은 매년 수십억 달러의 생산성 손실을 입습니다. AI/ML 기반 예측 유지 관리를 통해 조직은 스토리지 성능과 상태를 실시간으로 분석하여 문제가 다운타임으로 이어지는 주요 문제가 되기 전에 문제를 해결하고 해결할 수 있습니다. AI/ML은 또한 계획된 다운타임을 지원하여 정기적인 예방적 유지 관리를 위해 시스템을 중단할 가장 최적의 시간을 식별할 수 있습니다.

6. TCO 분석: 스토리지 배포의 실제 비용에 대한 통찰력은 조직이 조직 전체에 스토리지 리소스를 할당하는 방식을 변화시킬 수 있습니다. 에너지 소비, 네트워킹, 유지 관리 등의 숨겨진 비용은 인간이 스스로 파악하는 것이 거의 불가능합니다. 반면 AI/ML은 스토리지 시스템의 전체 수명주기에 걸쳐 이러한 비용을 고려하는 방법을 배울 수 있습니다. 이러한 시스템의 TCO를 이해하면 비용 최적화 및 리소스 할당을 위한 현명한 의사 결정이 가능해집니다.

7. 자원 관리: AI/ML은 컴퓨팅 및 스토리지 리소스의 구성, 최적화, 재할당에도 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 자산 활용도가 크게 향상되고 시스템 성능이 향상되며 데이터 가용성이 향상됩니다. 이러한 이점은 데이터 전송 속도, 효율성, 확장성 및 리소스 활용도를 향상시킬 수 있는 NVMe-oF(NVMe over Fabric)와 결합하면 증폭될 수 있습니다. AI 알고리즘은 스토리지 리소스와 매개변수를 실시간으로 동적으로 조정하고, 다양한 계층이나 리소스에 걸쳐 데이터를 지능적으로 관리하고, 시스템 상태를 예측적으로 유지하여 효율적이고 효과적인 데이터 관리를 보장할 수 있습니다. AI와 NVMe-oF를 결합하는 것은 빠르게 증가하는 데이터 볼륨을 관리하여 보다 안정적이고 확장 가능한 공유 스토리지 솔루션을 제공하는 데 중요한 단계가 될 수 있습니다.

8. 검색-증강 생성 미세 조정: 데이터 저장 분야에서 AI의 역할을 강화하는 맥락에서, RAG 미세 조정 획기적인 진전으로 등장합니다. RAG 기술을 통합함으로써 AI 시스템은 방대한 외부 지식 저장소를 활용하여 데이터 스토리지 솔루션의 정확성과 관련성을 향상시킬 수 있습니다. 이 접근 방식은 데이터 검색 및 관리의 효율성을 향상시키고 미래 스토리지 요구 사항을 예측하고 적응하는 AI의 능력을 크게 향상시킵니다. RAG 미세 조정을 AI 기반 데이터 스토리지 전략에 통합하는 것은 보다 지능적이고 반응성이 뛰어나며 효율적인 스토리지 시스템을 향한 지속적인 발전을 보여줍니다.

AI/ML이 지능형 스토리지의 새로운 시대를 열고 있습니다.

AI/ML이 스토리지에 미치는 영향은 엄청날 것입니다. 지능형 데이터 관리와 최적화된 리소스 할당부터 향상된 보안 및 스토리지 효율성에 이르기까지 AI는 조직이 스토리지 시스템을 인식하고 활용하는 방식을 근본적으로 바꿀 것입니다.

스토리지는 단순한 용량과 성능 이상의 것이 될 것입니다. 지능과 효율성이 더 중요할 것입니다. 조직이 스토리지 전략에서 AI/ML의 힘을 계속 활용함에 따라 우리는 보다 반응성이 뛰어나고 안전하며 비용 효율적인 데이터 중심 환경을 기대할 수 있습니다.

스토리지 분야의 AI 출현은 흥미롭고 혁신적이며, 스마트하고 적응력이 뛰어난 스토리지 솔루션의 무한한 가능성을 엿볼 수 있게 해줍니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/7-ways-ai-will-transform-data-storage/