예측성: AI 시대의 새로운 인프라 필수 요건

AI는 엔터프라이즈 인프라를 더욱 중요하고 예측하기 어렵게 만들었습니다. 경고 없이 워크로드가 급증합니다. 전력 비용은 크게 변동하며, 모델은 플래너가 1년 전에는 예측할 수 없었던 방식으로 리소스를 소비합니다. 수요가 점점 더 급변하는 환경에서 예측 가능성은 다른 모든 것이 의존하는 요구 사항이 되었습니다.

“예측성”이란 무엇을 의미할까요?

단순한 가동 시간 이상의 것입니다. 예상치 못한 운영상의 놀라움 없이 비용을 예측하고, 성능을 유지하며, 용량을 확장하고, 중단으로부터 복구할 수 있습니다.

수년 동안 기업들은 우수한 인프라의 결과로 예측 가능성을 으로 여겼습니다. 오늘날 예측 가능성은 그 자체로 전략적 목표가 되었습니다. AI 시대에 번창하는 기업들은 변동성을 흡수할 수 있는 인프라를 구축하는 기업이 될 것입니다.

인프라 예측을 어렵게 만드는 4가지 요인

기존 인프라 계획을 점점 더 어렵게 만드는 몇 가지 트렌드가 수렴되고 있습니다.

1. AI 워크로드 변동성

기존 엔터프라이즈 애플리케이션과 달리 AI 워크로드는 크게 변동할 수 있습니다. 교육 작업, 추론 파이프라인, 검색 시스템 및 에이전트 워크플로우는 과거 패턴과 일치하지 않는 리소스 수요를 창출합니다. 그 결과, 워크로드가 급증할 때 피크 수요에 대한 오버프로비저닝과 성능 위험 수용 사이에 지속적인 긴장이 발생합니다.

2. 예산 증가 없는 데이터 증가

데이터는 엄청난 속도로 계속 확장되고 있지만, 인프라 예산은 같은 속도로 증가하는 경우는 거의 없습니다. 기업들은 리소스 증가 없이 훨씬 더 많은 데이터를 저장, 관리, 보호 및 분석해야 합니다. “경우에 대비해” 용량 구매는 몇 개월 동안 과량 투입이 중단될 때 방어하기 어렵습니다.

3. 경제 및 공급망 불확실성

하드웨어 가격 책정, 공급 가용성 및 에너지 비용은 빠르게 변화할 수 있습니다. 오늘날의 장기적인 인프라 결정은 현재와 18개월이 매우 다를 수 있습니다.  엄격하고 자본 집약적인 전략은 이러한 변화를 잘 흡수하지 못합니다.

4. 운영 복잡성

하이브리드 환경, 클라우드 네이티브 애플리케이션, 분산 데이터 아키텍처 및 자율 운영은 새로운 계층의 복잡성을 도입했습니다. 환경이 세분화될수록 일관된 성능, 거버넌스, 보안 및 운영 가시성을 유지하는 것이 더 어려워집니다.

역사적으로 기업들은 초과 용량을 구매하여 불확실성에 대응했습니다. 이들은 프로비저닝된 스토리지, 내장형 대용량 버퍼, 향후 몇 년 간 계획되어 있으며, 가용성을 보장하는 비용으로 활용 부족 기간을 수용했습니다. 그 모델은 깨지고 있습니다. 이제 AI 워크로드, 비즈니스 요구 사항 및 경제 상황이 인프라 리프레시 사이클보다 빠르게 변화합니다. 기업들은 단순히 이에 반응하는 인프라가 아닌, 변동성을 흡수하는 인프라가 필요합니다.

예측 불가능한 환경을 위한 구축: 엔터프라이즈 데이터 클라우드

대규모 예측 가능성은 변화를 제거하는 것이 아닙니다. 이는 의존하는 팀을 방해하지 않고 변화를 흡수할 수 있는 인프라를 구축하는 것입니다.

엔터프라이즈 데이터 클라우드를 지원하는 Everpure 플랫폼은 비용 제어와 운영 민첩성 간의 격차를 해소합니다. 견고한 사일로 또는 단일 운영 모델로 고정시키는 대신, 조건이 변화함에 따라 예측 가능한 통합 소프트웨어 정의 데이터 에스테이트를 제공합니다.

Everpure는 온-프레미스, 클라우드 및 현대적인 클라우드 네이티브 환경 전반에 걸쳐 스토리지 운영을 통합함으로써 수요 변화에 맞게 설계된 플랫폼을 출시합니다.

• 조정된 지출: 실제 리소스 소비를 비즈니스 현실과 긴밀하게 일치시켜 오버프로비저닝의 추측을 제거합니다.
• 원활한 데이터 이동성: 워크로드와 데이터 자산이 아키텍처 제한이 아닌 성능, 비용 및 규정 준수를 기반으로 하이브리드 환경 간에 유동적으로 이동할 수 있도록 지원합니다.
• 무중단 현대화: 기존 인프라 전체를 지속적으로 최신 상태로 유지하여, 과거의 혁신적인 리프트 앤 시프트 지게차 업그레이드 주기 제거

에버그린//원(Evergreen//One): 운영 모델로서의 예측성

기본 재무 모델이 여전히 견고하다면 기술만으로는 변동성을 해결할 수 없습니다. 예측성은 스토리지 계층을 넘어 애플리케이션과 데이터가 있는 모든 환경으로 확장되어야 합니다. 

에버그린Evergreen//OneOne™)은 예측할 수 없는 CAPEX 약정을 실제 비즈니스 요구사항에 따라 확장되는 소비 기반 모델로 대체합니다. 그 결과, 지속적인 재계획 없이 수요, 기술 요건 및 비즈니스 우선순위의 변동을 흡수하도록 설계된 운영 모델이 탄생했습니다. 새로운 AI 이니셔티브가 등장하거나 워크로드가 확장되거나 시장 상황이 변화하면 조직은 운영 또는 재무에 큰 지장을 주지 않고 적응할 수 있습니다.

예측 가능한 워크로드 배치

Everpure™ Cloud는 온-프레미스 및 Public Cloud 환경에서 일관된 데이터 관리 프레임워크를 제공합니다. 기업은 워크로드를 최대한의 가치를 창출하는 동시에 환경 전반에서 운영 일관성을 유지할 수 있는 유연성을 확보합니다.

예측 가능한 애플리케이션 딜리버리

Kubernetes 도입이 가속화됨에 따라 인프라 팀은 기존 애플리케이션과 클라우드 네이티브 애플리케이션을 위한 별도의 운영 모델을 관리하는 경우가 많습니다. Portworx^®는 컨테이너 네이티브 데이터 서비스를 보다 광범위한 엔터프라이즈 데이터 클라우드 프레임워크에 도입하여, 팀이 새로운 운영 사일로를 도입하지 않고 현대적인 애플리케이션을 배포, 보호 및 확장할 수 있도록 지원합니다.

예측 가능한 복구 및 거버넌스

사이버 복원력은 백업 이상의 것에 달려 있습니다. Everpure Data Intelligence는 보안, 거버넌스, 규정 준수 및 복구를 플랫폼 아키텍처에 직접 통합하여, 환경이 더욱 복잡해짐에 따라 조직이 일관된 보호 및 신속한 복구 기능을 유지할 수 있도록 지원합니다.

예측 가능한 운영

수동 인프라 관리는 지연, 병목 현상 및 인적 오류를 야기합니다. Everpure Fusion™은 플랫폼 전반에 중앙 집중식 오케스트레이션 및 자동화를 제공하여 프로비저닝, 용량 관리 및 일상적인 운영을 간소화하는 동시에, 점점 분산되는 환경에 대한 통제력을 팀에게 제공합니다.

진화를 위해 설계된 아키텍처는 새로운 전략적 필수 요건입니다.

AI 시대의 예측성은 더 많은 헤드룸을 구매하는 데서 비롯되지 않습니다. 이는 상황이 바뀔 때마다 리플랜닝 주기를 강제하지 않고 변화를 흡수하도록 구축된 아키텍처에서 비롯됩니다.

Everpure 플랫폼은 기존의 엔터프라이즈 스토리지와 관련된 물리적 제약, 재정적 위험 및 운영상의 마찰을 제거함으로써 지속적인 진화를 위한 기반을 제공합니다. 또한, 팀이 용량 관리 및 리프레시 사이클에서 벗어나 비즈니스 비즈니스를 자신 있게 움직이는 업무에 집중할 수 있도록 합니다.