최근에 퓨어스토리지는 존경받는 기술 경제학자 하워드 루빈(Howard Rubin) 박사(영문자료)의 데이터의 폭발적 증가에 대한 논문을 후원했습니다. 데이터의 증가는 기하급수적인 수준을 넘어 이제 더욱 가속화되고 있어 새로운 접근 방식이 필요합니다. 그렇다면…
- 이 데이터 홍수를 어떻게 헤쳐 나가야 할까요?
- 이러한 증가를 수용하는 데 필요한 에너지를 어떻게 절약할까요?
- 이 모든 데이터와 관련된 비용을 어떻게 관리할까요?
데이터가 기업의 수익에 직접적인 영향을 미치는 이유
데이터(즉, 전자적으로 처리 및 저장되는 정보)는 70년 넘게 사용되어 왔지만 오늘날에는 보안 및 개인정보 보호를 보장하는 것 이상이 요구됩니다. 디지털 혁신 이후 데이터의 역학 및 경제학에 세심한 주의를 기울여야 한다는 것은 점점 더 분명해지고 있습니다. 전세계 비즈니스는 특히 데이터에 의존하며 빠르게 성장하는 금융 서비스(영문자료) 부문에 특히 주목해야 합니다.
은행 및 금융 서비스 부문은 가장 데이터 집약적인 상위 4대 산업에 꾸준히 포함됩니다. 은행은 올해 수입의 약 2%를 데이터 스토리지에 지출할 예정이며, 이는 매년 20%의 연평균복합성장률(CAGR)만큼 증가할 것으로 예상됩니다. 모든 접점에서 점점 더 많은 데이터가 생성되기 때문에 디지털화는 산업 부문과 관계없이 비즈니스에서 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다. 고객 정보 및 사이버 보안에서 규정 준수 및 분석, AI 등에 이르기까지 디지털화는 결국 데이터 증가로 이어집니다.
데이터 증가는 데이터 크기 및 스토리지 비용 예측 수단이 따라가지 못할 만큼 빠른 속도로 이루어지고 있습니다. 그 결과, 마이크로칩에 포함될 수 있는 트랜지스터 수의 증가로 인해 컴퓨터의 속도 및 성능이 2년마다 두 배로 증가한다는 무어의 법칙과 같은 오래된 공식은 더 이상 적절하지 않습니다.
이처럼 엄청난 양의 데이터가 있지만, 그 중 상당수는 사용되지 않고 있습니다. 예를 들어 일반적인 스마트폰 카메라에는 대부분의 사람들이 보지는 않지만 삭제하지 않는 수천 장의 사진이 있습니다. 또한, 일반적인 스마트폰 사용자의 다양한 앱에는 각기 고유한 데이터세트가 있습니다. 이제 해당 데이터를 금융기관 규모로 확장해 보겠습니다. 최적화된 클라우드 및 하이브리드 클라우드 스토리지 솔루션을 사용하더라도 여전히 이 데이터를 어딘가에 저장해야 하므로 공간과 리소스를 차지합니다.
그렇다면 이와 같이 지속적이고 새로운 데이터 스트림을 비용 효율적이고 낭비 없이 처리하려면 어떻게 해야 할까요? 더 중요한 것은, 가치 없는 데이터를 최적화하는 데 계속 투자하지 않고, 미션 크리티컬 데이터에 대한 지출이 낭비되지 않게 하려면 어떻게 해야 할까요? 쓸모 없는 데이터를 사용 가능하게 유지하는 데 얼마나 많은 에너지 및 리소스가 사용되고 있을까요?
데이터 경제학을 완벽하게 실현하는 방법
비즈니스가 스토리지 조달, 프로비저닝, 최신 상태 유지 및 경제적 민첩성 지원을 위한 새로운 패러다임을 채택하려면 데이터 경제학을 이해하고 이를 통제할 수 있어야 합니다. 조직은 비용 투명성 및 변동성에 대처할 수 있는 역량은 물론, 디지털 환경이 점점 더 빠르게 진화해도 번거로운 리프레시 또는 업그레이드가 요구되지 않는 시스템이 필요합니다. 이 시스템은 클라우드 기술과 통합되어야 하며, 워크플로우를 방해하지 않으면서 최신 상태로 유지되어야 합니다.
그러나 많은 조직이 스토리지 비용에 대한 오해로 인해 이러한 솔루션을 채택하지 않습니다. 즉, 레거시 솔루션의 “가격 x 수량 x 에셋” 모델이 유일한 모델이라고 생각하거나, 민첩성, 보호 기능 및 낮은 비용을 이유로 퍼블릭 클라우드를 최상의 옵션이라고 생각합니다. 그러나 사실상 스토리지 비용의 절반 정도는 하드웨어입니다.* 그 외에 상면공간, 소프트웨어, 냉각, 전력 및 관리는 물론, 간소성, 예측 가능성 및 일관성의 가치와 같은 부가적인 비용을 고려해야 합니다. 프라이빗 클라우드로 전환한 기업은 “전용 리소스”를 사용하여 스토리지 비용의 절반 정도를 절약합니다. 비즈니스에 따라 조직의 특정 요구에 맞춘 하이브리드 접근 방식은 대개 비용, 안정성 및 민첩성과 같은 클라우드 스토리지의 이점을 극대화합니다. 이러한 인사이트는 “서비스형” 모델에 대한 설득력 있는 논거를 제공합니다. 서비스형 모델을 통해 기업은 퍼블릭 클라우드의 재무적 유연성을 갖춘 온-프레미스 구조를 확보할 수 있기 때문입니다.
새로운 모델: “가격 x 데이터 x 기간 = 민첩성”
퓨어스토리지는 클라우드 경제학과 무중단 에버그린(Evergreen) 아키텍처, 올웨이즈 온 데이터 최적화를 결합하여 고객이 비즈니스의 기술 부채를 영구적으로 제거할 수 있도록 지원합니다. 퓨어스토리지는 팬데믹 시대의 리스크부터 지정학적 불안, 자연재해 및 인재에 이르기까지 다양한 리스크로부터 비즈니스를 보호합니다. 서비스형 퓨어(Pure as-a-Service)를 통해 사용한 만큼만 비용을 지불하면서 간소하고 투명한 결제, 데이터 스토리지 보호, 무중단 업데이트, 가속화되는 디지털 성장 속도에 대응하기 위한 민첩성을 활용할 수 있습니다. 퓨어스토리지의 솔루션은 민첩성 및 효율성을 높이는 동시에 리스크를 줄이므로 특히 오늘날과 같이 불확실한 시기의 비즈니스에 매우 중요합니다.
운영 및 재무적 제약을 해결하고 나면, 조직의 가장 소중한 자산인 데이터를 최대한 활용하는 데 집중할 수 있습니다.
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* 출처: rubinworldwide.com 리서치, 2020
