에버퓨어, 대규모 AI 운영 위한 데이터 관리 기능 강화

에버퓨어는 1일 데이터 거버넌스·추론 성능·비용 관리 기능 강화를 발표했다. 목적은 기업의 대규모 AI 운영을 지원하는 데 있다. 이번 업데이트의 초점은 기업이 AI를 파일럿 단계에서 실제 운영 환경으로 확대하는 과정에서 나타나는 데이터 접근성·비용·성능 문제를 완화하는 데 맞춰졌다.

이번 기능 강화는 에버퓨어가 지난 6월 공개한 '데이터 프라이머시(Data Primacy)' 전략에 기반한다. '데이터 프라이머시(Data Primacy)'는 엔터프라이즈 아키텍처를 데이터 중심으로 설계하고, 애플리케이션보다 데이터를 우선하는 개념이다.

에버퓨어는 AI 에이전트의 분산 데이터 활용에 필요한 거버넌스·보안·실시간 접근 기능의 단일 관리 체계를 제공한다는 구상이다. 이는 분산된 데이터를 AI가 안정적으로 활용하도록 관리 체계를 하나로 묶는 방향과 맞닿아 있다.

'에버퓨어 데이터 인텔리전스(Everpure Data Intelligence)'에 MCP 연동 기능이 추가됐다. 이에 따라 AI 에이전트·보안 도구는 자연어 기반 실시간 데이터 카탈로그 조회를 지원받게 됐다. 조회 항목에는 필요한 데이터 위치와 민감도 등급 확인이 포함된다.

배포 과정도 단순화됐다. 기존 퓨어1(Pure1) 콘솔에서 별도 관리 서버 없이 관련 기능을 배포할 수 있다. 이와 함께 '프라이버시 우선 파일 인텔리전스' 기능도 제공한다. 이 기능은 파일 내용을 직접 열람하지 않고도 접근 권한과 사용 이력을 확인할 수 있는 것이 특징이다.

AI 추론 성능 향상 기능도 추가됐다. 회사는 '퓨어 KVA(Key-Value Accelerator)'를 제공한다. 이 기능은 플래시블레이드(FlashBlade) 저장 컨텍스트를 GPU 메모리에 사전 배치하는 방식으로 작동한다. 이를 통해 첫 토큰 생성 시간(TTFT)을 단축한다.

에버퓨어는 데이터의 별도 이동이 없는 멀티테넌시 환경에 대응하면서 AI 처리 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다. 에버퓨어는 자체 테스트 기준으로 TTFT를 최대 20배 단축할 수 있다고 설명했다. 또한 GPU 활용률 제고와 토큰 처리량 향상에 초점을 두고 있다.

스토리지 효율 제고를 위해서는 '딥리듀스(DeepReduce)'를 적용한다. 이 방식은 플래시블레이드 내 스토리지 블록을 지속 분석하고, 기존 중복 제거 방식으로 찾기 어려운 데이터 유사성을 식별하는 기능을 갖췄다. 이를 통해 별도 작업 없이 사용 가능 용량을 확대하는 효과를 낼 수 있다.

에버퓨어는 AI 비용 관리를 위해 오픈 웨이트 모델 기반 '지능형 토큰 최적화 레퍼런스 아키텍처'도 제공한다. 이 아키텍처는 기업의 자체 데이터 통제권 유지를 목적으로 하며, 외부 AI 서비스 API 토큰 사용량 절감과 비용 관리 예측 가능성 제고 효과를 겨냥한다.

에버퓨어는 데이터 접근, 보안, AI 추론 성능, 비용 관리에 대해 단일 운영 체계로 통합 대응할 계획이다. 이 과정에서 민감 데이터 분류와 접근 권한 정보를 AI 활용, 사이버 복원력, 데이터 복구 우선순위 설정에 활용한다. 관련 기능은 10월부터 순차 제공한다.

프라카시 다르지(Prakash Darji) 에버퓨어 데이터 및 디지털 경험 총괄은 엔터프라이즈 AI의 한계 원인을 모델 성능보다 데이터가 실시간 자율형 에이전트를 지원할 준비가 돼 있지 않기 때문이라고 지목했으며, 이어 기업의 AI가 실험에 머무르지 않고 실제 운영 환경으로 확장되도록 지원하는 방향 아래 에버퓨어가 데이터 접근과 거버넌스, 자동화를 강화하겠다고 밝혔다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407671

참고자료

• https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407671