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AI와 관련 기술의 발전이 가속화되면서, 데이터 관리의 중요성은 더욱 부각되고 있다. 이 가운데 AI 확장이 요구하는 데이터 아키텍처의 변화는 불가피하다는 지적이 제기됐다. 특히 AI 규모의 데이터를 처리하고, 이 데이터를 전 세계적으로 조정하려는 기업들은 통합 데이터 플랫폼의 필요성을 절실히 느끼고 있다.
분산된 환경에서 중앙 제어가 부족할 경우, 기업들은 대응적 용량 계획과 분리된 모니터링 도구에 의존하게 되는 문제가 있다. 이에 따라 리스크가 증가하고 운영 비용도 상승하게 된다. "Vast Data"의 클라우드 총괄 매니저인 욘시 스테판슨은 글로벌 규모의 관리성을 제공하는 고성능 데이터 엔진과 통합 운영, 인텔리전스 레이어가 필요하다고 강조했다.
Vast Forward 2026 행사에서 스테판슨은, AI의 데이터 스토리지 문제를 통합 데이터 플랫폼을 통해 해결하고, 분산된 인프라로 인해 발생하는 단편화 문제를 다루는 방법을 논의했다. 이 과정에서 스토리지 모델은 AI 규모에 맞춰 설계되지 않았음을 지적하며, 파일 및 객체 스토리지를 통합 플랫폼으로 전환하는 것이 중요하다고 설명했다.
아울러, 이러한 변화는 단순한 비용 절감이 아닌, 데이터와 컴퓨팅을 최적의 위치에 배치할 수 있는 유연성을 제공하는 것에 있다고 덧붙였다. 스테판슨은 “우리는 물리학 법칙을 위반하지 않지만, 이를 더 효율적으로 만들고 있다”라며 대용량 AI 데이터 세트를 이동하는 복잡성에도 불구하고 효율성을 강조했다.
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