스토리지가 엔터프라이즈 AI에 미치는 영향

퓨어스토리지의 롭 리(Rob Lee)와 린 루카스(Lynn Lucas)가 엔터프라이즈 AI 이니셔티브에 대해 이야기를 나누며 퓨어스토리지 플랫폼이 어떻게 업계의 판도를 변화시키고 있는지 설명합니다.

Rob Lee Discusses the Impact of Storage on Enterprise AI

Summary

Pure Storage’s CTO Rob Lee sat down with Pure Storage’s CMO Lynn Lucas to discuss the impact of AI on organizations today, some of the challenges they face, and how the Pure Storage platform can help them tackle these challenges today and into the future. 

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얼마 전 퓨어스토리지의 최고기술책임자(CTO)인 롭 리와 최고마케팅책임자(CMO)인 린 루카스가 엔터프라이즈 AI가 비즈니스와 데이터센터에 어떤 영향을 미치는지에 대해 폭넓은 대화를 나눴습니다(영문자료). 이 주제와 관련된 인사이트와 조직들이 앞으로 나아가야 할 방향을 알아봅니다.

린 루카스: 일상 생활에서 비즈니스까지, 이제 인공지능(AI)을 빼놓고는 이야기할 수 있는 것이 없습니다. 어디서나 AI를 찾아볼 수 있고, 다양한 규모의 조직들이 이 복잡하면서도 엄청난 기회를 잡기 위해 많은 노력을 기울이고 있는데요. 고객들의 분위기는 어떤가요?

롭 리: 고객들과 대화하다 보면 자주 듣는 이야기가 있습니다. 조직들은 AI로 과연 무엇을 할 수 있을지 알아내기 위해 애쓰고 있으며, AI를 활용해 더 많은 일을 해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 다양한 프로젝트들을 떠맡게 되어 어디서부터 시작해야 할지, 이 새로운 기술로 조직에 가장 큰 가치를 더할 수 있는 부분이 어디인지 고민하고 있습니다.

린 루카스: AI는 어디서부터 시작해야 할까요? 조직들은 주로 어떤 목표를 성취하길 원하며, 이 기술로 전환하는 것이 왜 그렇게 어려울까요?

롭 리: AI를 도입하려는 많은 조직들은 고객 경험이나 운영 효율성 향상을 목표로 하고 있지만, 그저 훌륭하고 새로운 무언가를 실현하고자 하는 조직들도 있습니다. 

세부적으로 들어가다 보면 여러 도전과제에 직면하게 되죠. 전문 지식은 부족하고 AI 기술은 빠르게 진화하고 있습니다. 많은 조직과 팀들이 수많은 프로젝트가 밀려오는 상황에서 어디서부터 시작해야 할지 찾기 위해 고군분투하고 있습니다.

먼저, 이런 질문을 해봐야 합니다.

  • 우선순위를 어떻게 정할 것인가?
  • 회사에 즉시 가장 큰 가치를 더할 수 있는 부분은 어디인가? 
  • 필요한 전문 지식과 인재를 어떻게 확보할 수 있을까?
  • 어떤 도구를 도입해야 할까?
  • 필요한 시스템 및 환경을 어떻게 구축할 수 있을까? 

이 모든 문제가 해결된 후에는 어떻게 시작할 수 있을지를 고민하고, 결정을 내려야 합니다.

  • 모든 것을 처음부터 구축할 것인가?  
  • 구매 옵션을 찾아볼 것인가? 
  • 업계 최고의 공급업체와 파트너 관계를 맺을 것인가?

이러한 질문에 대한 답을 구하기 전에 먼저 도입을 생각하다 보니 어려움에 직면하게 된다고 생각합니다.

린 루카스: 기업의 데이터 인프라 담당자들에게 현재 어떤 기회가 있으며 어떤 부담을 안고 있다고 생각하시나요? 그들에게 조언을 해 주실 수 있나요?  

롭 리: 먼저 데이터 하우스를 정리해야 합니다. AI에서 중요한 것은 데이터입니다. 우수한 모델을 구축할 수 있도록 풍부한 데이터 세트를 제공하는 것이 될 수도 있고, 기존 모델을 활용하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 기업의 독점 데이터에 적용하는 것일 수도 있습니다. (이러한 기술을 검색 증강 생성(RAG)이라고 합니다.)

린 루카스: AI에서 가장 중요한 것이 데이터이기 때문에, AI의 성능은 공급되는 데이터와 그 가용성에 달려 있는 것이지요? 

롭 리: 물론입니다. 네트워크센터나 컴퓨팅센터가 아니라 ‘데이터’센터라고 부르는 데는 그만한 이유가 있습니다. AI로 인해 조직들은 데이터 전략이 AI 도입을 시작할 준비가 되어 있는지부터 파악해야 한다는 압박을 받고 있습니다.

고객들에게 “운영 데이터를 사용해 이 모든 AI 기술을 도입하고 싶다고 하셨는데, 필요한 데이터는 어디에 저장되어 있나요?”라는 질문을 해보면, 데이터가 여러 다른 시스템에 저장되어 있다는 대답을 자주 듣습니다. 인사팀에도 데이터베이스가 있고, 재무팀에도 데이터베이스가 있습니다. 많은 경우, AI를 도입하는 첫 단계는 데이터 시스템을 현대화하고 팀 간의 사일로를 허물어야 한다는 것을 의미합니다. AI 기반 시스템에서 데이터에 액세스할 수 있도록 준비를 해야 하기 때문입니다.

린 루카스: AI 학습 및 추론의 측면에서, 인프라에 필요한 요소가 어떻게 달라지나요?

롭 리: AI를 도입하는 방법은 한 가지만 있는 것이 아닙니다. 구축과 구매 사이에서 다양한 방법이 존재합니다.  처음부터 대규모 언어 모델(LLM, 영문자료)을 구축하는 방법도 있고, 고객 지원, HR, 마케팅 등 특정 영역별로 AI를 전문화하기 위한 작업을 하고 미세 조정하는 방법도 있습니다. 이미 구축된 모델을 가져와 조직의 독점 데이터에 적용해 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 방법도 있습니다.

사실 이러한 다양한 선택지들은 지난 6개월 동안 발전한 것입니다. 처음부터 새로 구축하든, 업계 최고의 공급업체와 협력하여 신기술을 신속하게 적용하든, 이제 고객들에게는 다양한 선택지가 있습니다.

린 루카스: 빠르게 변화하는 환경 속에서 기업들은 인프라에 투자하고 있고, 이를 장기적으로 활용하는 방안을 모색하고 있습니다. 현재뿐만 아니라 향후 2~5년 후에도 고객에게 도움을 준다는 측면에서 퓨어스토리지의 플랫폼은 다른 제품과 어떻게 차별화되나요? 

롭 리:  퓨어스토리지 플랫폼(영문자료)은 몇 가지 측면에서 차별화됩니다. 

먼저 성능의 측면에서 차이가 납니다. AI와 성능은 거의 동의어처럼 여겨지지만, AI의 성능은 하나의 기준으로만 평가할 수 없습니다. 훈련, 미세 조정, 추론은 모두 성능 프로필이 확연히 다릅니다. 기술이 발전함에 따라 고객이 다양한 성능에 접근할 수 있어야 하는 것이 매우 중요합니다. F1 레이스와 같다고 할까요? 직선 주행 속도가 가장 빠른 자동차가 항상 우승을 하는 것은 아니죠. 코너링, 직선, 구간 밖 속도의 균형이 잘 맞아야 합니다. 이러한 민첩성이 퓨어스토리지의 독보적인 장점입니다.

두 번째는 엔터프라이즈 역량입니다. 2년, 3년, 4년 또는 5년 후의 미래를 준비하는 것에 대해 이야기를 했는데요. AI가 주류가 되고 있다는 점은 확실합니다. 주류가 된다는 것은 일회성 과학 프로젝트 환경 솔루션으로는 부족하다는 것을 의미합니다. 또한 안정성이나 보안 같은 엔터프라이즈 요구사항이 매우 중요하다는 점도 간과할 수 없습니다.

마지막으로,유연성을 이야기하고 싶습니다. 기술 분야에서 2~5년은 긴 시간이지만, AI에서는 영원과도 같은 시간입니다. 인공지능 분야에서 2년, 3년, 4년, 5년 안에 인프라가 어떤 모습이 되어야 할지 완벽히 예측하는 것은 불가능합니다. 이는 어느 누구도 할 수 없는 일입니다. 유연성은 매우 중요합니다. 그렇기 때문에 기술을 확장하고 적응할 수 있는 선택지와 유연성을 제공하는 인프라에 투자해야 합니다.

린 루카스: 퓨어스토리지가 AI와 관련해 발표한 내용 중에서 어떤 부분이 가장 흥미롭다고 생각하시나요? 

롭 리: 두 가지가 있습니다. 하나는 엔비디아(NVIDIA)와의 파트너십 강화입니다. 퓨어스토리지는 2017년에 처음 엔비디아와 협력하기 시작했습니다. 퓨어스토리지는 올해 안에 NVIDIA DGX SuperPOD 인증을 받을 예정이며, 에이리(AIRI), NVIDIA DGX BasePOD, 추론 측면의 NVIDIA OVX (영문자료) 레퍼런스 아키텍처 등 전체 학습 스펙트럼에서 NVIDIA 인증을 받은 레퍼런스 아키텍처를 제공합니다.

현재나 미래에 그 스펙트럼의 어디에 있든지, 퓨어스토리지는 즉시 간단하게 사용할 수 있습니다. 모든 사용 사례에 적합한 레퍼런스 아키텍처가 있기 때문에 쉽게 시작할 수 있습니다. 

두 번째는  AI를 위한 에버그린//원(Evergreen//One, 영문자료)입니다. 앞서 유연성에 대해 이야기했는데요. 에버그린//원은 변화하는 조직의 요구에 맞게 유연성을 확보하는 이상적인 방법입니다. 더 높은 성능이 필요하든, 더 많은 용량이 필요하든, 에버그린//원은 다양한 방향으로 성장하고 변화하며 유연성을 발휘할 수 있는 궁극적인 수단을 제공합니다. 이러한 AI 프로젝트에 퓨어스토리지가 더 깊이 관여할 수 있게 되었다는 점에서 상당히 흥미롭다고 생각합니다.

고객들은 이미 AI의 활용도와 속도를 높이기 위해 에버그린//원을 비롯해 여러 퓨어스토리지 혁신을 이용하고 있습니다. 

퓨어스토리지 플랫폼이 AI 이니셔티브를 어떻게 지원하는지 알아보세요.

AI 여정을 시작하는 조직은 다양한 AI 사용 사례에 필요한 선택지, 유연성 및 성능을 제공하는 플랫폼이 필요합니다. 퓨어스토리지의 AI 솔루션에 대해 보다 자세히 알아보세요

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