AI 시대의 핵심 인프라 전략 – NetApp-AWS 통합이 바꾸는 클라우드 데이터 활용법
기업들이 클라우드와 AI 기술을 핵심 경쟁력으로 받아들이고 있는 지금, 단순한 저장에서 벗어나 ‘데이터의 실시간 활용’이 비즈니스 성패를 가릅니다. 그 가운데 NetApp과 AWS의 전략적 통합은 하이브리드 클라우드 환경에서 AI와 머신러닝을 활용하려는 기업들에게 새로운 가능성을 열고 있습니다. 이번에 공개된 Amazon S3 Access Points for Amazon FSx for NetApp ONTAP(FSx for ONTAP) 기능은 복잡한 데이터 이동 없이 AI 분석이 가능한 구조를 갖추게 했으며, 이는 그야말로 클라우드 기반 AI 운영의 게임체인저라 할 수 있습니다.
그렇다면, “이번 통합 기능이 어떻게 내 데이터 분석 환경을 바꿀 수 있을까?”, “기존 인프라에 어떤 실질적 혜택을 줄 수 있을까?”라는 질문에 답해봅니다.
1. 데이터 이동 없는 AI 연동 – 시간과 비용을 절약하다
기존에는 분석이나 AI 활용을 위해 FSx에 저장된 데이터를 Amazon S3로 이동시켜야 했지만, 이제는 별도의 마이그레이션 과정 없이도 FSx 데이터를 S3처럼 직접 AI 및 ML 서비스와 연동 가능합니다. 이로 인해 대규모 데이터를 다루는 기업일수록 모델 학습 시간을 단축하고 실시간 분석이 가능해집니다.
NetApp의 프라브짓 티와나 부사장은 “100엑사바이트 이상의 데이터를 생성형 AI 시스템에 바로 투입하는 것이 가능해졌다”고 언급하며 대규모 AI 프로젝트 수행의 대중화를 전망했습니다. 방대한 데이터 자산을 ‘즉시 활용 가능한 자원’으로 전환한 것이 이번 기술의 핵심입니다.
2. 하이브리드 환경에서도 유연하게 통합되는 아키텍처
많은 기업이 온프레미스 환경과 퍼블릭 클라우드를 함께 사용하는 하이브리드 전략을 선택하고 있는데, NetApp의 ONTAP 복제 기술은 이러한 기업의 이중화 요구를 완벽히 수용합니다. 복제를 통해 데이터의 위치 제약 없이 AWS의 AI 서비스에 연결할 수 있고, 하나의 통합 플랫폼에서 분석 작업이 이뤄지므로 운영 복잡도는 낮아집니다.
IDC 분석가 재스딥 싱은 “이 방식은 기업의 데이터 기반 AI 전환 속도를 획기적으로 높인다”며 탄력적 확장성과 AI 워크로드 텐션 완화를 이점으로 들었습니다. 이는 곧, IT 비용을 효율적으로 사용하면서도 빠르게 디지털 전환을 이루고자 하는 기업들에게 큰 매력이 됩니다.
3. 강화된 보안, 위협 속에서도 AI는 전진
데이터를 바로 연결한다고 해서 보안이 약해진다면 의미가 없습니다. 이번 기능은 랜섬웨어 탐지, 스냅샷 복구, 세분화된 접근 제어가 가능해 민감 정보를 다루는 업계에 적합합니다. 특히 다중 사용자 환경에서 거버넌스를 효율적으로 관리할 수 있는 커스터마이징된 Access Point는 AI 개발과 실제 운영 환경을 분리해 시행착오를 줄이는 데 유리합니다.
이러한 보안성과 유연성은 의료, 금융, 제조업 등 고감도 데이터를 다루는 산업군에서 결정적인 선택 기준이 될 수 있습니다.
4. 고성능과 비용 절감을 동시에 실현하는 클라우드 최적화
Amazon S3 API와의 호환성은 ISV(Independent Software Vendor)나 다양한 분석 도구와의 디폴트 연동을 가능하게 합니다. 데이터를 복제하거나 추출할 필요 없이 실시간으로 다중 서비스에서 동일 데이터를 활용할 수 있어, 스토리지 중복 비용은 줄고 AI 처리 속도는 빨라집니다.
또한 서버리스 환경에서의 병렬 처리와 응답성 개선은 정교한 AI 모델 학습 혹은 대규모 로그 분석 작업에 유리하며, 실시간 트렌드 분석과 예측 정확도를 향상시키는 데도 기여합니다.
현명한 데이터 전략이 AI 성과를 좌우한다
더 이상 데이터를 저장만 해서는 의미가 없습니다. AI를 제대로 활용하려면, 실시간으로 안정적으로 연결되는 인프라가 필수입니다. NetApp과 AWS가 제시한 새로운 통합 전략은 단순 인프라 혁신이 아니라, 데이터 중심 AI 전략의 출발점이라 할 수 있습니다.
바로 실행 가능한 전략을 정리하면 다음과 같습니다:
- 현재 사용 중인 FSx for ONTAP 환경 점검
- AWS 콘솔에서 S3 Access Point 연동 테스트
- 기존 AI 분석 환경과의 통합 가능성 개념검증(PoC) 진행
- NetApp의 'Workload Factory' 활용 방법 숙지 및 적용
디지털 전환의 본질은 새로운 기술을 ‘더 많이’ 쓰는 게 아니라, 기존 데이터를 ‘더 똑똑하게’ 쓰는 데 있습니다. 데이터의 주도권을 잡고 싶은 기업이라면, 고도화된 AI 연동 클라우드 전략이 필요한 지금이 바로 전환의 타이밍입니다.
