AI 확산에 기업용 스토리지, ‘데이터 운영’ 플랫폼으로 재편…에버퓨어 전략 주목

기업용 스토리지가 인공지능(AI) 시대를 맞아 단순 저장 장치를 넘어 ‘데이터 운영’ 플랫폼으로 재정의되고 있다. 이 흐름의 중심에는 지난 2월 퓨어스토리지에서 사명을 바꾼 에버퓨어(Everpure)가 있다.

에버퓨어는 올해 상반기 들어 스토리지를 AI, 자동화, 사이버 복원력, 기업 데이터 인텔리전스의 기반으로 확장하는 데 초점을 맞춘 행보를 이어왔다. 최근에는 랜섬웨어 공격에 대응하기 위한 컨트롤 플레인 아키텍처를 공개했고, 데이터 수집부터 AI 추론까지 자동으로 연결하는 ‘에버퓨어 데이터 스트림’ 베타도 선보였다.

이 같은 전략은 이달 말 미국 라스베이거스에서 열리는 ‘퓨어 액셀러레이트’ 행사에서 핵심 의제로 다뤄질 전망이다. 업계는 이제 AI 경쟁력이 모델 접근성보다 ‘데이터를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있느냐’에 달려 있다고 보고 있다.

더큐브리서치의 롭 스트레차이(Rob Strechay) 총괄 디렉터 겸 수석 애널리스트는 “기업 AI의 가장 큰 과제는 모델 확보가 아니라 데이터, 인프라, 거버넌스를 대규모로 운영하는 능력”이라며 “점점 더 많은 기업이 멀티벤더 데이터 전략을 채택하고 있고, AI 도입이 빨라질수록 거버넌스와 메타데이터, 데이터 계보 관리의 중요성이 커지고 있다”고 말했다.

그는 이번 행사에서 기업들이 인프라 사일로를 관리하는 수준을 넘어, 효율성과 복원력을 높이고 AI 투자수익률(ROI)을 가시화할 수 있는 통합 데이터 기반 구축 방안을 집중적으로 논의할 것으로 내다봤다.

오픈시프트·쿠버네티스 연계 강화…AI 워크로드 대응

에버퓨어의 변화는 AI 확산이 기업 IT 전반에 미치는 영향을 잘 보여준다. 특히 지난달에는 레드햇 오픈시프트 환경에서 새로운 기능을 도입해, AI 워크로드와 컨테이너, 가상머신 전반에 걸쳐 스토리지와 데이터를 쿠버네티스 기반으로 관리할 수 있도록 지원하겠다고 밝혔다.

이 과정에서 자사 포트웍스(Portworx) 제품을 통해 성능 수요가 높은 환경과 엄격한 데이터 주권 요구에 대응하면서도, 클라우드와 엣지, 온프레미스 전반에서 일관된 데이터 서비스를 제공하겠다는 구상도 제시했다.

이는 단순한 저장장치 현대화가 아니라 ‘AI 준비가 된 인프라’를 더 넓은 플랫폼 전략으로 연결하려는 시도로 읽힌다. 더큐브리서치의 샘 웨스턴(Sam Weston) 애널리스트는 기업들이 데이터 관리 단순화와 AI 워크로드 지원, 인프라 지능화에 동시에 대응해야 하는 시점에서 이런 접근이 적절하다고 평가했다.

웨스턴은 “기업들이 AI 인프라에 대규모 투자를 이어가고 있지만, 여전히 데이터 이동과 오케스트레이션, 활용 효율성에서 병목을 겪고 있다”며 “그래서 최근 업계 행사는 단순 연산 성능이 아니라 통합 데이터 전략에 더 집중하고 있다”고 진단했다.

스토리지, 더 이상 ‘부품’ 아닌 AI 핵심 자산

시장에서는 스토리지를 더 이상 보조적 설비나 범용 장비로 보지 않는 분위기가 뚜렷해지고 있다. AI 인프라가 확장될수록 데이터 접근성과 이동성, 운영 효율성이 경쟁력의 핵심으로 떠오르면서 스토리지의 역할도 한 단계 올라섰다는 평가다.

에버퓨어는 지난 2월 AI 파이프라인과 백업 워크로드를 겨냥한 유사성 기반 데이터 절감 기술 ‘퓨리티 딥리듀스’를 공개했다. 또 최근 실적 발표에서는 자사 고성능 AI 스토리지 시스템 ‘플래시블레이드//EXA’가 SPECstorage Solution 벤치마크에서 기록을 세웠다고 밝혔다.

이 같은 제품과 기술은 기업들이 AI 인프라 확대 속도에 비해 데이터 준비 수준이 뒤처지는 문제를 해소하려는 전략과 맞닿아 있다. 더큐브리서치의 폴 나샤워티(Paul Nashawaty) 수석 애널리스트는 “기업 IT 리더의 68%가 AI 확장의 가장 큰 장애물로 모델 성능보다 데이터 접근성과 이동 문제를 꼽는다”며 “AI 인프라 투자 경쟁이 빨라질수록 경쟁 우위는 데이터를 얼마나 효율적으로 관리하고 운영하느냐에서 갈릴 가능성이 크다”고 말했다.

결국 이번 퓨어 액셀러레이트에서 주목할 지점은 스토리지 성능 자체보다, 이를 기반으로 한 ‘통합 데이터 플랫폼’ 비전이 실제 기업 환경에서 얼마나 설득력을 얻느냐다. AI가 실험 단계를 넘어 본격적인 운영 단계로 이동하는 가운데, 데이터 운영 역량이 기업 경쟁력을 가르는 핵심 변수로 떠오르고 있다.