델, ‘AI 데이터 플랫폼’ 고도화…에이전트 활용성 높인다

델테크놀로지스가 'Dell AI Data Platform' 고도화를 추진한다. 목적은 기업 내부 분산 데이터의 의미·관계를 정리하고 AI 에이전트 활용 가능성을 높이는 데 있다. 기업의 AI 대규모 도입이 확대되면서 모델 자체 외에 데이터 관리가 핵심 과제로 부상했다.

델은 기업 데이터가 파일·데이터베이스·클라우드 서비스 등 다양한 환경에 분산돼 있고, 기존 데이터의 상당수가 AI 에이전트 활용을 전제로 분류·구조화되지 않았다는 점을 문제로 제시했다. 이 같은 분산·비구조화 상황에서는 AI 에이전트가 질의마다 여러 데이터 소스를 탐색해야 하고, 정보의 의미와 관계도 재확인해야 한다고 델은 설명했다.

델은 이 과정에서 질의 단계가 증가하고, 컴퓨팅 자원 사용이 늘어나며, 응답 속도가 저하될 가능성이 있다고 설명했다. 또 비용이 증가할 가능성이 있고 결과의 신뢰성에도 영향을 미칠 수 있다고 밝혔다.

이에 따라 델테크놀로지스는 15일 델 AI 데이터 플랫폼에 통합 시맨틱 계층을 추가하고, 엔터프라이즈 지식 그래프를 추가하며, 지식 에이전트를 추가한다고 발표했다.

델 AI 데이터 플랫폼은 스토리지·데이터 오케스트레이션·분석·검색 기능을 연계해 데이터 저장 위치부터 AI 애플리케이션까지의 과정을 관리한다. 이 플랫폼은 데이터 저장 지점에서 AI 애플리케이션 활용 단계까지 이어지는 흐름을 관리하도록 스토리지와 처리·검색 기능을 묶는다.

이 플랫폼은 '엔비디아 네모트론 리트리버(NVIDIA Nemotron Retriever)'를 활용해 문서 파싱·임베딩·재랭킹을 지원한다. 또한 엔비디아 cuVS를 활용해 벡터 인덱싱·검색을 가속한다.

새로 추가되는 Unified Semantic Layer는 정형·비정형 데이터에 일관된 비즈니스 의미를 부여한다. 이를 통해 서로 다른 시스템에서 상이하게 쓰이는 '클라이언트'·'계정' 같은 용어를 동일한 개념으로 연결하며, 기존 온톨로지·분류 체계를 가져와 활용할 수 있다. 델은 엔비디아 오픈소스 라이브러리 '오토 온톨로지(NVIDIA Auto-Ontology)'도 지원하며, 이 라이브러리는 기업 데이터 기반의 온톨로지·지식 구조를 구축해 시맨틱 계층 확장에 활용된다.

엔터프라이즈 지식 그래프(Enterprise Knowledge Graph)는 정형·비정형 데이터 간 관계를 연결하는 역할을 한다. 이 구조는 메타데이터, 데이터 계보, 질의 이력을 근거로 데이터 간 연결을 계속 갱신한다. 이에 따라 AI 에이전트가 질문을 받을 때에는 접근 권한이 있는 테이블, 데이터 제품, 멀티모달 데이터, 벡터 인덱스를 동시에 탐색할 수 있다. 이 같은 구조적 특징은 개별 정보 검색을 넘어 데이터 간 관계까지 AI가 참고하도록 하는 데 있다.

그 결과 제조 현장처럼 이상 징후가 발생한 상황에서는 관련 정보들을 연계해 확인할 수 있다. 센서 이상값이 감지되면 해당 장비의 수리 이력을 연계해 파악할 수 있고, 공급업체의 생산 배치를 연계해 파악할 수 있다. 또한 영향 가능 주문도 연계해 파악할 수 있다.

지식 에이전트(Knowledge Agents)는 지식 그래프에서 정의된 영역을 기반으로 한다. 지식 에이전트(Knowledge Agents)는 특정 업무·주제에 필요한 정보를 제공하는 기능을 맡는다. 관리자는 에이전트 접근 데이터, 업무 지침, 품질 기준, 비용 한도를 설정할 수 있다. 또한 지식 에이전트(Knowledge Agents)는 네모트론 리트리버 활용 추론과 시각 정보 처리를 지원한다.

통합 시맨틱 계층·지식 그래프·지식 에이전트는 기업 데이터센터 내 플랫폼 운영 형태로 구성된다. 델은 이 플랫폼이 특정 AI 모델·데이터·스토리지 공급업체 비종속 설계라고 설명했다. 또 기업의 기존 데이터 거버넌스·접근통제 체계를 유지할 수 있도록 했다고 밝혔다.

델은 여기에 데이터 처리 가속 기능을 강화하고, 스토리지 보안·멀티테넌시 기능도 강화했다고 설명했다. 또한 '델 데이터 프로세싱 엔진(Dell Data Processing Engine)'에 엔비디아 cuDF·아파치 애로우(Apache Arrow)를 활용한다고 밝혔다. 이 엔진은 스토리지와 데이터 처리 시스템 간 데이터 이동·분석을 가속하는 역할을 한다.

델은 성능 근거로 지난 9월 내부 테스트 결과를 제시했다. 내부 테스트는 엔비디아 RTX PRO 4500 블랙웰 서버 에디션 GPU를 활용한 데이터 프로세싱 엔진을 CPU 기반 아파치 스파크와 비교하는 방식으로 진행됐다. 그 결과 여러 데이터 처리 워크로드에서 평균 성능이 3.9배 향상됐고, 배치 처리 워크로드에서는 성능 향상이 최대 20.4배에 달했다고 델은 설명했다. 다만 실제 성능은 시스템 구성·사용 환경에 따라 변동될 수 있다.

델테크놀로지스는 스토리지 부문에서 '델 파워스케일(Dell PowerScale)'의 멀티테넌시·보안 기능과 역할 기반 접근제어를 세분화해 강화했다. 이 기능은 여러 조직·고객의 단일 AI 인프라 공유 환경을 대상으로 하며, 단일 클러스터에서 최대 500개 테넌트를 지원한다.

이와 함께 NFS 트래픽에 상호 전송 계층 보안(mTLS)을 적용해 mTLS 기반 데이터 암호화·인증을 수행하도록 했다. 이를 통해 테넌트별 데이터 분리 관리가 가능해졌다.

델테크놀로지스는 또 '델 스토리지 성능 툴(Dell Storage Performance Tool)'을 공개했다. 이 도구는 훈련·추론·체크포인트 작업에서 S3 호환 오브젝트 스토리지 성능을 측정하며, 측정 결과를 바탕으로 필요한 인프라 규모를 산정할 수 있고 스토리지 환경 비교도 가능하다.

아울러 델테크놀로지스는 AI 데이터 플랫폼 구축 지원 전문 서비스를 확대했다. 이 서비스는 기업 AI 워크로드에 맞춘 분석·데이터 처리·검색·오케스트레이션 환경 구성을 지원하고, 구축 이후 실제 운영 단계로의 전환 과정도 지원한다.

델은 AI 데이터 플랫폼 관련 기능과 스토리지 제품 업데이트의 제공 시점을 순차적으로 제시했다. 델은 통합 시맨틱 계층·엔터프라이즈 지식 그래프·지식 에이전트의 출시 예정 시점을 2027년 상반기로 밝혔다. 엔비디아 가속 스택을 적용한 데이터 프로세싱 엔진의 제공 시점은 오는 12월이다.

델은 아파치 애로우를 활용한 가속 데이터 처리 기능의 제공 시점을 2027년 상반기로 제시했다. 파워스케일 보안·멀티테넌시 업데이트의 제공 예정 시점은 다음 달이다. 델 스토리지 성능 툴은 현재 사용 가능하다.

유상모 한국델테크놀로지스 사장은 맥락 없는 데이터는 노이즈 수준이라고 밝혔다. 또 데이터 접근 가능성과 실제 활용 가능성은 별개라고 설명했다.

유상모 한국델테크놀로지스 사장은 델 AI 데이터 플랫폼의 역할이 기업 데이터에 일관되고 신뢰 가능한 맥락을 부여하고 AI 에이전트 활용을 지원하는 데 있다고 말했다. 아울러 기업이 데이터 거버넌스·보안을 유지하고, AI를 신속하게 운영으로 전환하며, 기존 데이터의 가치를 높일 수 있도록 지원하겠다고 밝혔다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=408227

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