AI 시대의 데이터 저장 전략: 준비가 필요하다
인공지능(AI)의 빠른 채택은 기업이 데이터를 효과적으로 관리해야 하는 새로운 요구사항을 만들어냈습니다. 전 세계적으로 많은 기업들이 AI를 도입하거나 이를 고려하고 있으며, 현재 82% 이상의 기업들이 실제로 AI를 활용하고 있습니다. 그러나 Gartner의 보고서에 따르면, 사이버 보안 담당자 중 오직 14%만이 데이터 효율성과 보안을 동시에 만족시키고 있는 것으로 나타났습니다.
데이터 성숙도: AI 활용의 기초
기업들이 AI를 도입하는 과정에서 데이터 성숙도가 필수적입니다. 성숙한 데이터 관리 전략 없이 AI의 혜택을 온전히 누리기 어려운 것은 물론, 데이터 유출과 같은 심각한 위협을 받을 수 있습니다. 데이터 성숙도를 효율적으로 평가하려면 데이터 성숙도 모델을 활용해 기업의 데이터 사용 방법과 보안의 간극을 파악하고, 이 문제를 해결할 수 있는 방안을 마련해야 합니다.
AI와 데이터 저장의 중요성
AI가 생성하고 필요한 데이터를 안전하게 관리하기 위해서는 적절한 저장 시스템이 필수적입니다. 이러한 데이터는 접근성과 보안이 보장되어야 하며, 재해 복구 체계도 마련되어야 합니다. 특히 AI 운영에 사용되는 데이터는 ‘미션 크리티컬’ 데이터로 간주되어 가장 긴급하게 접근할 수 있어야 합니다.
위협 요소 분석: 데이터 보안을 강화하기 위한 단계
기업은 다양한 위협으로부터 데이터를 보호해야 합니다. 랜섬웨어 공격은 최근 96%의 공격이 백업 데이터에 집중되고 있으며, 기업의 데이터 복구를 어렵게 만드는 주요 요소입니다. 따라서 최소한의 downtime을 유지하면서 백업 데이터를 확인 가능하게 만드는 것이 중요합니다. 또한, 생산 데이터는 항상 삭제, 변조될 위험에 처해 있어 ‘황금 복사본’을 만드는 것이 필수적입니다.
AI 시대의 저장 전략: Tiered Storage
AI 데이터 저장을 위해서는 ‘계층형 저장 시스템’이 가장 비용 효율적인 솔루션이 될 수 있습니다. 이 시스템은 데이터의 중요성과 접근 빈도에 따라 효율적으로 데이터를 관리하여, 필요할 때 빠르게 데이터를 액세스할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어, 가장 중요한 데이터는 NVMe 미디어나 올 플래시 스토리지와 같은 고속 저장장치에 보관하는 것이 좋습니다.
데이터의 불변성 보장: 안전한 백업을 위해
복구를 보장하기 위해 방금 작성한 데이터는 즉시 불변 상태가 되어야 하며, 관련된 관리자나 외부 공격자가 이를 수정하거나 삭제하지 못하도록 하는 것이 중요합니다. 이러한 요구 사항은 기업이 백업 및 스토리지 솔루션 선택 시 반드시 고려해야 할 사항입니다.
AI 데이터 관리의 미래: 스토리지 혁신의 필요성
AI 데이터의 비약적인 증가와 함께 기업들은 보다 발전된 데이터 관리 및 인프라를 구축해야 합니다. tiered storage와 정기적인 백업은 필수적이며, 각 데이터의 안전과 접근성을 확보하는 데 도움이 됩니다. 기업들은 AI를 활용하기 위해 데이터 저장 전략에 대한 변화를 시도해야 하며, 이에 대한 준비가 필요합니다.
결론: 데이터 관리의 민주화
AI 시대의 데이터 관리가 더욱 중요해짐에 따라 기업들은 현대 데이터 관리 및 저장 전략을 채택해야 합니다. tiered storage와 데이터의 불변성을 보장하는 것은 앞으로의 데이터 저장 과정에서 핵심 요소로 자리 잡을 것입니다. 기업들이 이러한 진화된 데이터 관리 체계에 대한 이해를 높인다면, AI 시대의 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것입니다.
AI와 데이터 저장의 관계는 정교하게 얽혀 있으며, 향후 기업의 성장을 크게 좌우할 것으로 예상됩니다. 따라서 기업들은 적극적으로 이러한 환경에 적응하고 변화를 수용하는 것이 매우 중요합니다.