“GPU 30%만 돌아간다”… 넷앱, ‘데이터 공급 병목’ 해법 제시

넷앱이 메타데이터 병목 해소와 원본 데이터 비이동 활용을 핵심으로 한 'Zero-Copy' 전략으로 AI 인프라 시장 공략에 나섰다. 넷앱은 AI 인프라 효율 저하의 원인을 데이터에서 찾았고, 특히 메타데이터 처리 병목을 줄이는 방향의 전략을 제시했다.

한국넷앱은 14일 기자간담회를 개최했다. 이날 행사에서는 대규모 AI 팩토리용 차세대 스토리지 아키텍처 '넷앱 노버스(NetApp Novus)'와 에이전틱 AI 지원용 엔터프라이즈 데이터 플랫폼 전략이 발표됐다.

행사 발표는 강연식 한국넷앱 전무가 맡았다. 강 전무는 데이터, 특히 메타데이터 처리 병목을 줄이는 방향에서 관련 전략을 소개했다.

유재성 한국넷앱 대표는 전 세계 AI 투자 열풍 이면에 엔터프라이즈 ROI 위기가 있다고 봤다. 그는 기업들이 대규모 CAPEX로 GPU를 확보하고 있지만, 기대한 비즈니스 성과에 대한 체감은 부족한 상황이라고 설명했다.

유 대표는 이런 상황이 기업들의 불확실성으로 이어지고 있다고 진단했다. 그는 이 같은 맥락에서 인프라 병목의 출발점이 데이터라고 짚었다.

AI 인프라 문제의 핵심 원인으로는 심각한 인프라 유휴율이 지목된다. 고성능 GPU를 구축한 이후에도 데이터 파이프라인의 적시 공급 실패가 이어지면서 연산 자원이 유휴 상태에 놓이는 일이 발생하고 있다. 특히 데이터 공급 병목으로 GPU 활용률 30% 미만 사례가 다수 나타나고 있다.

이 같은 문제의 배경에는 AI 워크로드의 90% 이상이 데이터 수집·정제·전처리 등 파이프라인 전반에 집중된다는 점이 있다. 여기에 엔터프라이즈 데이터가 온프레미스·멀티클라우드·이기종 스토리지에 분산된 상태여서 분산 데이터를 집적하는 과정에서 큰 비용·지연이 유발되고, 이 과정에서 '데이터 중력(Data Gravity)'도 발생한다. 최근 확산 중인 자율형 에이전틱 AI와 관련해서는 비인가 데이터 접근 가능성과 자원 훼손 가능성 등 보안 리스크도 제기되고 있다.

유 대표는 기업의 최대 우려가 막대한 인프라 투자의 실성과 연결될지에 대한 불확실성에 있다고 밝혔다. 이에 따라 데이터 인프라 유휴율 축소를 추진하고, 비용 효율적 하이브리드 아키텍처와 유연한 비즈니스 모델을 결합하는 방침이라고 설명했다. 아울러 고객의 투자 리스크를 선제적으로 상쇄하겠다는 의지도 밝혔다.

한국넷앱은 행사에서 대규모 GPU 클러스터용 차세대 AI 스토리지 아키텍처인 넷앱 노버스(NetApp Novus)를 공개했다. 한국넷앱 행사 발표는 강연식 한국넷앱 전무가 진행했다.

강연식 전무는 넷앱 노버스가 대규모 GPU 클러스터의 데이터 병목 해소를 목적으로 설계됐다고 설명했다. 그는 최신 GPU의 처리량이 초당 수 테라바이트 수준이라고 밝혔다.

이어 강연식 전무는 기존 스토리지의 공급 속도가 이에 미치지 못해 GPU 활용의 비효율이 발생한다고 설명했다. 또 AI 팩토리 환경은 기가와트(GW)급 전력과 수십만 개 GPU 규모로 운영된다고 전했다.

강연식 전무는 AI 팩토리의 핵심 병목이 대역폭이 아니라 메타데이터 처리에 있다고 밝혔다. 그는 메타데이터 처리의 내용으로 수억 건의 파일 위치와 권한 확인을 들었다.

이에 따라 노버스는 메타데이터 경로와 데이터 저장 경로를 분리하는 방식으로 설계됐다. 또 프로토콜 요청 처리와 파일 상태·락(Lock) 관리, 파일 위치 카탈로그 프로세스를 각각 독립적으로 분리해 특정 작업 부하의 전체 병목 확산을 막도록 했다. 사진은 한국넷앱 행사에서 발표를 진행하는 유재성 한국넷앱 대표. 사진 촬영은 권영석 기자가 했다.

메타데이터 소프트웨어인 '노버스 데이터 디렉터'는 슈퍼마이크로 인프라 기반으로 구성된다. 메타데이터 서버는 독립 선형 증설이 가능하다. 데이터 노드는 'AFF A90' 기반 온탭(ONTAP) 스토리지와 연결된다. 이 구조는 단일 네임스페이스를 유지하는 방식으로 확장되며, 확장성은 수 엑사바이트(EB) 초과에서 제타바이트(ZB)급까지 지원한다.

운영 구조 측면에서 노버스의 차별점은 오픈 표준 프로토콜 기반의 '에이전트리스(Agentless)' 구조에 있다. 기존 고성능 병렬 파일 시스템의 예로는 DDN·Weka 등이 거론된다. 기존 방식에서는 GPU 호스트별로 전용 클라이언트 에이전트 설치가 필수다. 이로 인해 수만 대 노드를 운영할 경우 잦은 패치와 관리 오버헤드가 발생한다.

노버스는 호스트단 에이전트를 제거해 운영 부담을 대폭 줄였다고 설명된다. 아울러 최대 100TB/s 이상의 순차 읽기 처리량 성능을 통해 GPU 가동률 향상 효과도 기대된다고 전해진다.

강 전무는 국내에서는 수십만 장 규모의 빅테크 인프라가 아니더라도 단일 벤더 기준 수만 장 단위 GPU 클러스터를 넘으면 에이전트 설치형 스토리지의 운영 한계가 드러난다고 밝혔다. 이어 노버스는 메타데이터 병목과 에이전트 오버헤드를 동시에 제거하는 구조라고 설명했다. 또 노버스가 AI 팩토리의 토큰당 비용 효율을 극대화할 차세대 표준이 될 것으로 내다봤다.

사진 속 인물은 강연식 한국넷앱 전무다. 강연식 한국넷앱 전무는 행사 발표 주체로 나섰다.

강연식 한국넷앱 전무는 인프라 하단과 상단의 역할을 구분해 설명했다. 노버스는 인프라 하단의 물리 성능 병목을 해소하는 역할을 맡고, 상단의 데이터 활용과 거버넌스는 넷앱 AI 데이터 엔진(AIDE)과 통합 관리 플랫폼이 담당한다고 밝혔다.

넷앱은 분산 데이터의 AI 활용을 위한 대안으로 '제로카피(Zero-Copy)' 운영 모델을 제시했다. 넷앱은 원본 데이터를 복제하거나 이동하면 비용이 증가하고, 보안 취약점이 발생하며, 동기화가 지연된다고 봤다. 또 동기화 지연은 AI 모델 환각(Hallucination) 위험을 확대하는 요인으로 제시됐다.

이에 따라 넷앱은 원본 데이터의 기존 위치인 NFS·SMB·S3를 유지한 채 메타데이터만 스캔·통합하는 방식으로 AI 활용과 관리 기능을 연결한다고 설명했다. 이 방식은 원본 데이터를 옮기지 않으면서 기존 접근 제어 권한을 유지하는 효과가 있다고 전했다.

넷앱 AIDE의 메타데이터 탐색 범위는 온탭·스토리지그리드(StorageGRID)·타사 이기종 스토리지다. 이를 바탕으로 지원 기능으로는 RAG, 시맨틱 검색, 온톨로지 지식 그래프 구축이 제시됐다.

에이전틱 AI의 통제 불능 리스크를 방어하기 위한 정책 가드레일이 적용됐다. AI 에이전트의 자율 수행 범위는 관리자가 설정한 스토리지 정책 내 프로비저닝 등으로 제한됐다. 볼륨 삭제 등 인프라 치명 작업에 대해서는 에이전트의 단독 실행이 차단됐다.

볼륨 삭제 등 작업에는 관리자 승인이 강제돼 통제 장치가 마련됐다. 공공·금융 환경을 대상으로는 망분리·데이터 주권 요구에 대응하기 위해 인터넷 연결을 차단한 에어갭 모델인 '넷앱 콘솔 로컬'을 제공한다.

동시에 사이버 복원력도 강화했다. 스토리지 레벨의 실시간 랜섬웨어 탐지와 불변 스냅샷 생성을 지원하고, 넷앱 보호 기술과 컴볼트(Commvault) 콘솔을 직접 통합했다. 또한 격리된 클린룸에서 데이터 검증을 수행하고, 격리된 클린룸 기반의 안전 복구를 지원한다. 이에 따라 복구 시간은 수일~수주에서 수분 단위로 단축됐다.

여기에 AWS·애저·GCP에 이어 오라클 클라우드(OCI)의 네이티브 지원이 추가됐다. 이를 통해 하이브리드 멀티클라우드 환경에서 핵심 미션 크리티컬 워크로드 연동을 완료했다.

강 전무는 AI 시대의 데이터 관리 핵심은 온프레미스·클라우드 선택보다 데이터 위치와 무관한 일관된 보안·거버넌스 기반 통제 여부에 있다고 설명했다. 이어 데이터가 어느 환경에 있든 동일한 보안과 거버넌스로 통제하는 방향을 제시한 뒤, 데이터 강제 이전 없이 AI 에이전트와의 안전한 연동을 제공할 것이라고 덧붙였고, 위협 발생 시 즉각 복원 가능한 완벽한 가드레일도 제공할 것이라고 밝혔다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 권영석 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242181

참고자료

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