생성형 AI가 보편화하는 가운데 데이터 스토리지가 AI 성공을 이끌 것. AI는 데이터가 중요하기 때문에 데이터센터와 기업이 원시 데이터 세트와 AI 및 LLM 프로세스를 통해 생성된 인사이트를 저장해 데이터의 가치를 극대화할 수 있어야 한다. 따라서 높은 집적도의 하드 드라이브 스토리지가 관심을 받을 것으로 보인다. IDC에 따르면, 2027년까지 291ZB의 데이터가 생성되는데, 데이터 증가 속도가 빨라지고 데이터의 양이 폭증하면서 집적도가 높은 하드 드라이브의 수요 역시 더욱 증가할 전망이다.
가트너에 따르면, 2026년까지 80% 이상의 기업이 생성 AI API와 AI 모델을 사용거나 생성형 AI 지원 애플리케이션을 생산 환경에 배포할 것으로 예측되는데, 이는 2023년 초 5% 미만으로 예측됐던 수치에서 크게 증가한 수치다. 가트너 여론 조사에 따르면, 55%의 조직이 생성형 AI를 활용해 제품을 시험 혹은 생산하는 것으로 나타났다. 가트너는 생성형 AI가 현재는 모든 데이터의 1% 미만을 차지하고 있지만, 향후 2년 동안에는 생성되는 모든 데이터의 10%를 차지할 것으로 예측하고 있다.
2024년에는 더 많은 기업이 자신만이 가진 독점적 정보의 가치를 극대화하기 위해 외부 및 내부 데이터에 대해 AI나 머신러닝, 딥러닝 모델을 훈련시킬 것이고 이에 따라 더 많은 운영 데이터를 저장하게 될 것이다.
또한, 하이퍼스케일 기술 기업들이 AI 프로그램 성숙도를 높이기 위한 노력의 일환으로 클라우드 용량에 대한 투자를 가속화할 것으로 예측된다. 기업이 생산성과 효율성 향상을 통해 경쟁 우위를 달성하려고 하면서 AI가 IT 관련 비용 및 데이터 스토리지 수요 증가에 영향을 미칠 예정이다.
데이터센터 드라이브 교체 주기로 인해 하드 드라이브 집적도가 향상할 것. 클라우드 데이터센터는 약 90%의 데이터를 하드 드라이브에 저장한다. 데이터센터 인프라의 자연적인 드라이브 교체 주기가 도래하면서 저용량 하드 드라이브를 대용량 드라이브로 교체할 수 있는 기회가 발생한다.
현재 기존 PMR 기술을 기반으로 하는 하드 드라이브의 평균 용량은 16TB다. 열보조자기기록(HAMR) 기술을 적용하면 하드 드라이브의 집적도를 향상시켜 30TB에 달하는 하드 드라이브를 활용할 수 있다. 이 경우, 동일한 슬롯에 더 많은 데이터를 저장할 수 있게 되어 데이터센터는 상당한 전력과 공간을 절약할 수 있고, CPU와 RAM, 플로어 공간을 비롯해 획기적인 총소유비용(TCO) 효율성을 구현할 수 있다.
열보조자기기록 기술(HAMR)은 내구성이 뛰어나고 에너지 효율적인 스토리지를 제공해 데이터센터 사업자의 탄소 배출량 감축을 지원하며, 5,360만 메트릭 톤의 전세계 전자폐기물을 처리하는 데 큰 영향을 미칠 전망이다.
플래시와 하드 드라이브 기술, 데이터센터와 지속적으로 공존할 것. 데이터가 폭증하며 대용량 하드 드라이브의 수요가 증가하고, 플래시 스토리지와의 시너지 효과를 보이며 지속적으로 최신 워크로드에 활용될 예정이다. IDC, 트렌드포커스(TRENDFOCUS) 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 최근 분석 결과에 따르면, 하드 드라이브가 용량 중심의 스토리지 업무 대부분에서 가장 비용 효율적인 선택지로 남아 있을 것으로 예측된다.
전 세계 데이터 대부분이 보관되어 있는 클라우드의 스토리지 용량에 대한 수요는 계속 증가할 것으로 예상되며, 엑사바이트가 증가하며 하드 드라이브의 수요 역시 증가할 것으로 보인다. 하드 드라이브 스토리지는 올플래시 솔루션과 비교하여 비트 당 1/5 미만의 비용으로 대용량 데이터 스토리지를 제공한다. 데이터센터 아키텍처와 관련하여 이런 격차는 내년 또는 향후 10년 동안 거의 줄어들지 않을 전망이다.
editor@itworld.co.kr
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“유료 VPN, 분명한 가치 있다” VPN 선택 가이드
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