인공지능(AI)과 빅데이터 기술이 널리 도입되면서 사실상 모든 산업에 걸쳐 획기적인 변화가 일어났고, 조직이 전략적 통찰력을 얻고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 방식이 바뀌었습니다.
이러한 빠른 도입 속도는 앞으로도 당분간 둔화될 것으로 예상되지 않습니다. Grand View Research에 따르면, AI 기술의 글로벌 시장은 연간 36.6%의 비율로 성장하여 2030년까지 글로벌 시장 총 가치가 1조 8,000억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.
소규모 기업부터 대기업까지 AI와 빅데이터는 전략 개발과 일상 운영에 새로운 효율성과 역량을 가져다주고 있습니다. 글로벌 스토리지 분야의 선두주자인 Seagate는 기업의 워크플로에서 AI와 빅데이터를 지원하는 데 필요한 확장 가능하고 안정적이며 고성능의 데이터 스토리지 시스템을 제공하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다.
AI란 무엇인가?
인공지능은 인간의 인지와 지능을 모방하여 논리적인 능력을 갖추고 추론, 학습, 문제 해결을 수행할 수 있는 혁신적인 기술입니다.
AI는 머신 러닝, 생성 AI, 자연어 처리를 포함한 다양한 형태의 가상 지능을 포괄하는 포괄적인 용어입니다. AI는 첨단 알고리즘, 빅데이터, 신속한 엔지니어링을 통해 개인화 및 자동화와 관련된 새로운 역량을 강화하는 혁신적인 도구입니다.
빅데이터란 무엇인가?
빅데이터는 매우 방대하고 복잡한 대용량 데이터 집합을 말하며, 정보를 처리, 관리, 분석하기 위해 특수 시스템이 필요합니다. 빅데이터는 일반적으로 광범위한 소스에서 유입된 데이터 세트를 나타내며, 데이터는 특정 조직이나 단체의 소유이거나 해당 조직이나 단체와 관련이 있음에 따라 통합됩니다.
일반적으로 빅데이터를 효과적으로 처리하고 분석하여 이 정보에서 귀중한 통찰력을 얻으려면 AI, 머신 러닝, 고급 분석이 필요합니다.
AI에서 사용되는 데이터 유형
AI는 여러 유형의 데이터를 사용하여 기업에 전략적 가치를 제공하는 귀중한 통찰력을 생성할 수 있으며, 이러한 통찰력은 성과를 높이고, 생산성을 최적화하고, 팀과 운영 전반에 걸쳐 지속적인 개선을 가능하게 합니다.
AI를 사용하여 데이터를 분석할 때 모든 사람이 알아야 할 세 가지 유형의 데이터는 다음과 같습니다.
1. 구조화된 데이터
구조화된 데이터는 데이터베이스 내에서 쉽게 검색할 수 있도록 처리되고 구성된 데이터입니다. 구조화된 데이터의 일반적인 소스로는 고객 정보, 재고 데이터, 거래, 유지 관리 로그 등이 있습니다.
이러한 유형의 데이터는 조직 내에서 최적화 및 기타 변경을 안내하는 전략적 통찰력을 제공하는 데 가장 적합합니다.
2. 비정형 데이터
비정형 데이터란 의미와 통찰력을 얻기 전에 처리가 필요한 정보입니다. 이미지, 비디오, 특정 종류의 텍스트 파일은 구조화되지 않은 데이터의 일반적인 형태입니다.
AI 기술은 이러한 데이터를 대규모로 분석하는 효과적인 도구가 되었으며, 이를 통해 기업은 구조화되지 않은 데이터 세트에서 강력한 통찰력을 추출할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 보안 영상을 모니터링하고 특정 행동을 나타내는 이상 현상을 식별할 수 있습니다. 또한 고객 피드백을 평가하여 각 개별 응답을 자동으로 맥락화하고 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 빅 데이터
빅데이터는 일반적으로 구조화된 데이터 세트와 구조화되지 않은 데이터 세트를 모두 포함하며, 모두 대규모로 처리하고 관리해야 합니다. AI는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 넘나들며 고객 행동 패턴을 파악할 수 있습니다. 또한 구조화된 데이터 추세와 구조화되지 않은 데이터 이벤트 간의 관계를 조정하여 운영, 쇼핑 패턴, 공급망 물류 및 기타 여러 애플리케이션의 변화에 대한 정보를 맥락화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI와 빅데이터의 연결
AI 기술은 빅데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되므로, 이 두 개의 별개 기관은 이러한 지속적인 관계를 통해 상호 이익을 누리고 있습니다.
빅데이터 분석을 통해 AI 모델은 더 많은 정보를 얻어 모델을 학습하고 개선할 수 있으며, 이를 통해 시간이 지남에 따라 AI 성능이 향상됩니다. 한편, 더 나은 AI 분석 기능은 빅데이터에서 얻은 통찰력의 잠재적인 비즈니스 영향을 높여 조직에 더 많은 가치를 제공합니다.
이러한 상생 관계를 통해 많은 산업이 데이터 기반 개입과 개인화된 AI 솔루션을 지원하는 신속한 통찰력 처리를 달성할 수 있습니다.
AI가 기하급수적 데이터 증가를 주도하는 방식
AI는 데이터의 소비와 분석을 통해 머신 러닝, 자동화, 콘텐츠 자동화를 통해 데이터 증가의 중요한 원천이 되었습니다. IoT 기기와 기타 AI 기반 기술은 모두 관리, 분석, 저장해야 하는 전례 없는 양의 실시간 데이터를 생성합니다.
이 규모의 데이터를 관리하려면 현재 및 미래의 스토리지 요구 사항을 충족할 수 있는 견고하고 고성능 스토리지 인프라가 필요합니다.
AI 프로세스에서의 데이터 흐름 이해
AI 데이터 분석은 AI 모델에 대한 지속적인 학습과 개선을 지원하는 지속적인 라이프사이클에 의존합니다. AI와 빅데이터가 어떻게 함께 작동하여 지속적인 창작과 반복을 지원하는지 살펴보겠습니다.
1. 데이터 수집
AI는 IoT 센서, 비즈니스 소프트웨어 통합, 고객과의 직접적인 상호 작용, 독점적인 지식 기반을 포함한 다양하고 고품질의 데이터 소스에 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터가 완전하고 정확하며, 데이터 수집 프로세스가 개인정보 보호 및 기타 규정 준수 요구 사항을 준수하도록 하려면 이러한 정보와 이에 대한 액세스를 효과적으로 관리해야 합니다.
2. 데이터 준비 및 정리
데이터 준비 및 정리를 통해 데이터 세트의 가치를 떨어뜨리는 이상 현상과 부정확성을 제거할 수 있습니다. 데이터 흐름의 이 단계에서 사용되는 일반적인 기술로는 중복 제거, 정규화 등이 있습니다.
3. 데이터 주석 및 레이블 지정
AI 모델을 훈련할 때 주석과 라벨링은 매우 중요합니다. 주석은 비디오와 이미지의 객체에 레이블을 지정하거나 감정 레이블을 적용하여 AI가 고객 피드백을 더 잘 이해하도록 돕는 등 관련 맥락 정보를 사용하여 데이터에 태그를 지정합니다. 시간이 지남에 따라 일관된 주석과 라벨링을 통해 더 나은 학습과 더 효과적인 AI 결과를 얻을 수 있습니다.
4. 데이터 저장 및 관리
효율적인 데이터 관리와 AI 워크플로우를 위한 데이터 저장을 지원하려면 효율적이고 확장성이 뛰어난 스토리지가 필요합니다. 기업은 AI 구현의 고유한 저장 과제를 해결하도록 특별히 설계된 Seagate Mozaic 3+™와 같은 솔루션을 사용하여 지원 인프라를 구축해야 합니다.
5. AI 데이터 피드백 루프
AI의 장기적 가치는 반복적인 개선에 기초합니다. 지속 가능한 AI 데이터 피드백 루프에는 데이터 소비, 콘텐츠 생성, 성능 개선의 지속적인 순환이 포함되며, 이는 모두 반복적 개선에 기여합니다. 조직에서는 이러한 선순환적 개발이 이루어지도록 AI 기술에 대한 원활한 데이터 접근성을 확보해야 합니다.
AI 스토리지 요구 사항
까다로운 AI 워크플로에는 다음 요구 사항을 균형 있게 충족하도록 설계된 스토리지 인프라가 필요합니다.
● 빠른 데이터 처리를 위한 고성능. AI 워크플로는 특히 AI를 사용하여 실시간 통찰력을 생성할 때 대규모로 낮은 지연 시간을 제공하는 빠른 스토리지 성능이 필요합니다.
● 증가하는 데이터 세트를 수용할 수 있는 확장성. 데이터 볼륨이 증가하고 AI 구현이 확대됨에 따라 스토리지 인프라도 이러한 서비스와 함께 원활하게 확장되어야 합니다.
● 중단 없는 워크플로우를 확보하기 위한 안정성. 최대 사용 기간이나 데이터 세트가 늘어나는 상황에서도 저장 성능은 유지되어야 합니다.
이러한 다면적인 요구 사항을 충족하기 위해 기업에는 로컬 및 네트워크 SSD(솔리드 스테이트 드라이브), HBM(고대역폭 메모리), DRAM(동적 랜덤 액세스 메모리), 네트워크 하드 드라이브를 활용하는 다양한 메모리 및 스토리지 솔루션 생태계가 필요합니다.
AI의 스토리지 및 컴퓨팅 시너지
AI 워크플로에서 저장소 및 컴퓨팅 클러스터는 별도의 엔터티로 존재하지 않습니다. 이러한 요소들은 AI 워크플로의 전반적인 성능과 최적화에 있어 시너지 효과를 발휘합니다. GPU, CPU, HBM, DRAM, 엔터프라이즈 SSD, 엔터프라이즈 하드 드라이브는 각각 처리 능력 및 데이터 관리와 관련된 특정 기능을 제공합니다. 이러한 솔루션을 원활하게 통합하는 것은 AI 성능을 극대화하는 데 매우 중요합니다.
대규모 AI 및 데이터 관리를 지원하는 Seagate의 역할
Seagate는 데이터 센터의 용량과 효율성을 최적화하고, 확장을 지원하는 동시에 진화하는 AI 요구 사항과 점점 더 늘어나는 AI 워크플로우에 맞춰 인프라를 미래 지향적으로 구축하는 엔터프라이즈 스토리지 솔루션 제품군을 제공합니다. Mozaic 3+를 사용하면 기업은 전례 없는 면적 밀도로 대용량 스토리지를 데이터 센터에 구축할 수 있습니다.
스토리지와 컴퓨팅 - AI 워크플로우에 대한 탠덤 요구 사항
Seagate Mozaic 3+ 솔루션은 AI 워크플로를 구성하는 보완 기술을 손쉽게 지원하여 성능, 확장성 및 안정성의 한계를 높입니다.
컴퓨팅 리소스와 스토리지를 관리하는 시너지 효과를 통해 궁극적으로 AI 기능의 속도, 효율성, 에너지 소비 및 가용성을 최적화할 수 있습니다. 이러한 솔루션을 올바르게 구현하면 성능과 확장성 간의 스펙트럼을 넓혀 AI 투자의 장기적 가치 실현을 극대화할 수 있습니다.
Mozaic 3+가 AI가 잠재력을 최대한 발휘하도록 돕는 방법을 알아보세요.
AI의 혁신적인 힘은 장벽을 허물고 저장 밀도와 성능을 새로운 차원으로 끌어올리는 저장 인프라를 필요로 합니다.
Exos® Mozaic 3+ 하드 드라이브를 포함한 Seagate Mozaic 3+ 솔루션은 HAMR(열 지원 자기 기록)을 통해 이를 달성합니다. 이를 통해 데이터를 더 작고 효율적인 공간에 더 빽빽하게 압축하여 상당한 면적 밀도를 확보하는 동시에 데이터를 자기적, 열적으로 안정적으로 유지합니다.
HAMR을 통해 Mozaic 3+는 저장 장치의 안정성을 손상시키지 않고 저장 밀도의 한계를 확장했으며, 여전히 편리하고 친숙한 3.5인치 폼 팩터에 맞습니다.
기존의 스토리지 인프라는 AI 워크플로와 빅데이터 이니셔티브의 급속한 성장을 지원할 만큼 갖춰져 있지 않습니다. 이러한 혁신적인 기회를 활용하려는 기업은 먼저 이러한 이니셔티브를 대규모로 지원할 수 있는 스토리지 기반을 구축했는지 확인해야 합니다.
Seagate 스토리지 솔루션을 직접 살펴보세요. Mozaic 3+가 새로운 AI 및 빅데이터 요구 사항을 해결하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보세요.
