급증하는 데이터, 어떻게 대처해야 할까? 효율적인 데이터 관리를 위한 Seagate 스토리지 솔루션

급증하는 데이터, 어떻게 대처해야 할까? 효율적인 데이터 관리를 위한 Seagate 스토리지 솔루션

기업에서 다뤄야 할 데이터가 지속적으로 증가하고 있습니다. 데이터 기반 의사결정을 위해서는 여러 곳에 분산되어 있는 기업의 데이터를 한 곳으로 모으고, 분석하고, 결과를 예측해야 하죠. 그리고 이를 위한 데이터 분석 플랫폼이 시중에 많이 나와 있습니다.


그런데 막상 많은 데이터 분석 플랫폼을 보유한 기업들은 그저 기업의 데이터가 계속 늘어나고 있고, 지금 중요한 것은 데이터 분석이며, 하루라도 빨리 기업 보유한 데이터를 분석하지 않으면 경쟁력이 떨어질 것이라고 이야기합니다. 맞죠. 맞습니다. 지금은 디지털 시대이고 코로나 이후 활성화된 비대면 환경 때문에 데이터 증가속도가 과거 대비 더욱 빨라졌으니 데이터에 대한 중요성 역시 더 커졌다고 할 수 있습니다.

 


<이미지 출처 : AIForum, 11 Most Effective Data Analytics Tools For 2020>


하지만, 데이터 분석 플랫폼 기업들은 그들의 분석 기술을 활용하기 위해 데이터를 준비하라고만 할 뿐, 이 데이터들을 어디서부터 어떻게 효율적으로 저장하고 모으고 관리해야 하는지에 대해서는 뚜렷한 해결책을 제시하지 않습니다. 그저기업이 알아서 좋은 스토리지를 활용해서 데이터를 준비하라고 할 뿐이죠. 정작 분석에 활용할 데이터가 준비되지 않는다면 데이터 분석 기술 역시 무용지물인데 말이죠.


그래서 준비했습니다. 이번 콘텐츠에서는 디지털 퍼스트, 비대면, 멀티 클라우드 시대에 기업들이 어떻게 급증하는 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는지에 대해 알아보려고 합니다. 데이터 기반 의사결정을 위해서는 좋은 데이터를 모아야 하지만 일단 많이 확보해야 하니까요. 하지만 계속 증가하는 데이터를 저장하기 위해 스토리지를 지속적으로 확장하는 것 또한 쉬운 일은 아닙니다. 기업의 예산은 한정적이기 때문이죠. 그래서 TCO관점에서 비용도 아끼면서 데이터를 많이 저장하고 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 자세히 살펴보겠습니다.


주요 아젠다는 아래와 같습니다.


 

1. 데이터가 증가 상황과 주요 요인, 기업의 데이터 관리 현황

2. 폭증하는 데이터, 어떻게 관리해야 할까?

3. 기업의 데이터 관리 고민을 덜어줄 Seagate 솔루션



이 콘텐츠는 Seagate의 지원으로 제작되었습니다.









1. 데이터가 증가 상황과 주요 요인, 데이터 수명 주기


 1) 데이터는 얼마나 증가하고 있나



Seagate의 의뢰로 IDC에서는 전세계 주요 기업들의 데이터 증가량을 조사했습니다. 그리고 해당 조사에 참여한 기업들의 결과를 토대로 발간한 Rethink Data 백서에 따르면, 기업의 데이터는 2020년에서 2022년이 되면 연 평균 42.2%씩 증가할 것이라고 합니다. 데이터 저장 유형을 살펴보면 내부 데이터센터의 데이터 > 클라우드에 저장되는 데이터 > 별도의 데이터센터에 저장되는 데이터 > 엣지 혹은 원격지에서 저장되는 데이터 > 기타 데이터 순서로 비중이 큽니다.


이 데이터 저장 유형의 비중이 2020년에서 2022년이 되면 비중이 조금 바뀌는데요. 우측 그래프를 보시면 가장 큰 비중을 차지하는 내부 데이터센터의 데이터는 297TB에서 570TB로 92% 증가하는 반면, 두 번째로 비중이 높았던 클라우드에 저장되는 데이터는 221TB에서 498TB로 무려 125%나 증가합니다. 그래서 2022년에 가장 큰 비중을 차지하는 데이터 저장 유형이 되고요. 기업이 직접 관리하는 데이터센터가 아닌 별도의 IDC 센터에 저장되는 데이터 역시 2020년 201TB에서 2022년 407TB로 102% 증가합니다. 데이터 증가량이 어마어마하죠?


이 그래프에서 알 수 있는 것은 데이터가 폭증하고 있지만 기업이 직접 관리하는, 데이터센터 안에 저장되는 데이터보다 밖에 저장되는 데이터가 더 많다는 것입니다. 기업은 이제 내부 데이터센터만을 고집하지 않고 외부 저장소에 막대한 데이터를 저장하고 있다고 해석해도 되겠죠. 즉, 데이터 관리 복잡성이 그만큼 증가하고 있다고 봐야됩니다.








 2) 데이터가 증가하는 이유 : 엣지 컴퓨팅



그렇다면 데이터가 왜 이렇게 증가하고 있는 것일까요? IDC는 주요 원인 중 하나를 엣지 컴퓨팅에서 찾았습니다. 엣지란 데이터가 만들어지는 바로 그 지점을 뜻하는데요. 공장에서 운영되는 각종 기계들이 놓여있는, 공장 건물의 각 층, 휴대폰 기지국, 농장의 온도와 습도 및 각종 시설을 관리하는 창고 내지는 헛간, 자율주행 자동차, 주유소 등이 엣지가 될 수 있습니다. 기업의 지역 사무소, 대리점도 엣지라고 볼 수 있죠. 즉 데이터를 만들어내는 각종 기기들이 있는 바로 그 장소가 엣지입니다.


그럼 엣지 컴퓨팅은? 엣지에서 생성되는 데이터를 처리하고 활용하는 것을 엣지 컴퓨팅이라고 합니다. 기계들이 모여있는 시설의 경우 기계에 부착된 IoT 장비가 기계의 각종 데이터를 수집하고 이를 공장 데이터 센터로 보내면 공장의 IT 관리자는 이 데이터들을 모아 대시보드를 통해 기계들을 모니터링합니다. 자율주행 자동차에서 생성되는 주변 도로, 주행 관련 데이터들은 자율주행 자동차에 탑재된 컴퓨터에서 처리되고 분석되어 자율주행 자동차를 제어하죠. 농장에서는 작물들이 잘 자랄 수 있도록 일정하게 온도와 습도를 유지하기 위해 해당 데이터를 모니터링하며, 언제 스프링 쿨러가 작동해 물을 주고 햇빛을 가리면 좋을 지 판단할 수 있습니다. 엣지에서 생성되는 데이터를 엣지에서 처리하는 것, 이게 바로 엣지 컴퓨팅입니다.

 

<이미지 출처 : eBiz Solutions>


이 엣지 컴퓨팅 덕분에 기업에서 다뤄야 할 데이터의 양이 급증하고 있습니다. 그리고 데이터가 생성되는 범위 역시 과거와는 비교할 수 없을 정도로 넓게 확장되고 있죠. 그런데 여기서 문제는, 엣지 컴퓨팅이 이루어지는 바로 그 장소에만 데이터가 머물러있게 될 경우 큰 그림을 볼 수 없게 됩니다. 물론 해당 지역에서 빠른 의사결정을 내릴 수 있도록 돕긴 하지만 해당 부분에서만 데이터가 활용되기 때문에 그 의사결정이 진정으로 현명한 판단이었는지는 확신할 수 없습니다. 데이터 기반 의사결정의 효과를 높이려면 더 많은 데이터를 토대로 분석해야 하는데, 엣지 컴퓨팅만 의존하게 되면 데이터의 사일로화로 인해 고립되거나 파편화된 데이터로 인해 잘못된 의사결정을 내릴 위험 또한 존재할 수 있다는 한계가 있습니다.


따라서 기업은 엣지 컴퓨팅의 효율성을 높이고 보다 현명하면서 빠른 의사결정을 현장에서 내릴 수 있도록 도와야 하는데, 이를 위해 필요한 것이 바로 엣지에서 생성되는 데이터를 기업의 중앙 데이터센터로 한데 모으는 것입니다. 기업에서 직접 관리하는 데이터센터이든, 원격지에서 운영하는 IDC든, 아니면 어디서나 접근할 수 있는 클라우드든, 일단 다양한 지역에서 생성되는 데이터를 한데 모으고 분석해야 보다 정확도 높은 예측 결과를 도출해 낼 수 있겠죠. 컴퓨터가 데이터를 학습하고 얻은 경험을 통해 결과를 분석하고 예측하는 머신러닝의 정확도는 얼마나 많은 데이터를 지속적으로 공급해 줄 수 있느냐에 달려있으니까요.




IDC의 조사에 따르면, 위와 같이 2020년에 비해 2022년에는 엣지에서 생성되는 데이터를 점진적으로, 그리고 즉시 중앙으로 전달하는 비중이 크게 증가할 것이라고 예측되었습니다. 위 그래프의 좌측 하단과 우측 하단을 보시면, 점진적으로 데이터가 중앙에서 이동하는 비중은 2020년 36%에서 2022년 57%로 21% 증가했고, 즉시 데이터를 중앙으로 옮기는 비중은 2020년 8%에서 2022년 16%로 증가합니다. 즉, 미래의 엣지 단에서의 데이터 관리는 엣지 컴퓨팅에만 의존하는 것이 아닌 일부를 중앙으로 보낸 다음, 분석을 통해 더욱 정교하고 정확도 높은 결과를 도출해서 보다 효율적인 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 것에 초점이 맞춰져 있다고 볼 수 있습니다.


그렇지만 모든 데이터를 중앙으로 모아야 한다는 것은 아닙니다. 어쨌든 엣지 컴퓨팅의 가장 큰 장점은 현장에서 바로 바로 의사결정을 재빨리 내릴 수 있다는 것에 있으니까요. 임기응변이 정답일 가능성도 배제할 수는 없습니다만, 엣지에서 생성되는 데이터를 엣지에서만 소비하는 것이 아닌, 중앙으로 모아 분석하면 추후 엣지 컴퓨팅의 효율성을 더욱 증가시킬 수 있다는 것이 중요합니다.






 3) 데이터 수명 주기 : 데이터는 다음의 네 단계를 거쳐 생성되고 활용되며 보관됨



엣지를 포함한 기업의 다양한 채널에서 생성되고 활용되는 데이터는 일정한 수명 주기를 가지고 있습니다. 지금부터 소개할 데이터 수명 주기를 잘 이해하고 그에 알맞은 데이터 관리 방법을 사용해야 기업의 데이터에 대한 활용도가 증가할 수 있을 것입니다. 각 수명 주기별로 데이터는 어떤 특징을 가지고 있고 어떻게 관리해야 하는지 간단히 알아볼까요?



  • 생성 단계

데이터가 만들어지는 시점을 뜻하는 생성 단계는 각각의 데이터가 생성되는 위치인 엔드포인트가 매우 다양하다는 것을 의미합니다. 공장의 기계나 자율주행 자동차에서 생성되는 데이터의 양은 실로 어마어마하기에, 이 데이터들을 무조건 중앙으로 한데 모으는 것은 빠른 의사결정에 저해되어 비효율적일 수 있습니다. 따라서 일단 엣지 단에서 데이터를 처리한 다음, 그 결과를 중앙으로 전달해 결과 분석에 사용될 수 있겠죠. 따라서 이 단계에서는 쓸모있는 데이터만 골라서 중앙으로 보내는 것이 유용할 것입니다.

하지만 생성되는 모든 데이터를 수집하고 바로바로 중앙으로 보내는 것이 더 나은 경우도 생길 수 있습니다. 예를 들어 사람들이 많이 모여있는 쇼핑 공간에서 사람들이 스마트폰에서 생성되는 위치 기반 데이터의 경우, 일단 몽땅 수집해 중앙으로 보내서 어느 위치에 스마트폰 사용자들의 모여있는지 보고 상품의 진열 위치를 바꾸거나 유용한 프로모션 및 쿠폰을 전달하는 것이 좋을지에 대해 일정 시간동안 분석할 수 있기 때문입니다. 즉각적인 대응은 어렵겠지만 비슷한 패턴을 보이는 스마트폰 사용자들에게 적절한 판촉활동을 벌일 수 있을 테니까요. 이렇게 생성되는 모든 데이터를 수집해야 하지만 당장 활용하지 않아도 되는 데이터는 클라우드에 저장해서 요긴하게 활용할 수 있습니다.


  • 수집 단계

생성 단계에서 만들어진 데이터를 기업에서 관리하는 시스템으로 가져오는 수집 단계에서는 데이터를 얼마나, 언제, 어떻게 중앙으로 전송할지를 판단해야 합니다. 지속적으로 생성되는 스트림 데이터의 우선적으로 엣지 단으로 전송해 분석을 수행하고 대응할 필요가 있습니다. 그리고 모든 데이터를 중앙으로 보낼 지, 일단 엣지 단에서 분석한 다음 일부 데이터만 보낼 지 결정해야 합니다. 이 과정에서 데이터를 안전하게 보내기 위해 암호화해서 보내거나 중앙에서 데이터를 확인할 때 우리가 관리하는 엣지에서 생성된 데이터인지, 해커에 의해 악의적으로 생성된 데이터인지 검증할 필요도 있습니다.


  • 분석 및 통합 단계

이 단계에서는 데이터가 비즈니스에 본격적으로 활용됩니다. 엣지에서 생성되고 검증되어 중앙으로 모인 데이터는 ML의 도움을 받아 분석되는데, 다양한 유형의 데이터가 수집될 수록 분석 결과의 정확도는 더욱 올라갑니다. 사람의 경우 경험이 축적 될수록 더 나은 판단을 내릴 수 있는 것처럼 ML 역시 여러 가지 경우의 수를 따져가며 학습할 수 있는 데이터가 충분할 수록 예측 결과는 유용해질 테니까요.


예를 들어, 자율주행 자동차의 경우 엣지 컴퓨팅에만 의존할 경우 방향을 전환할 때 노란색 티셔츠를 입은 보행자를 식별하는 데에 문제가 있어 사고를 일으킬 가능성이 있지만, ML 엔지니어가 엣지에서 분석된 결과를 기존의 데이터와 통합해 문제를 해결할 수 있습니다. 메타데이터 태그로 관리되는 데이터 세트에서 비슷한 이미지를 찾아 ML을 학습시킨다면 자율주행 자동차의 판단을 더욱 정교하게 다듬어서 사고 발생 가능성을 낮출 수 있을 테니까요.


  • 보관 단계

생성, 이동 후 분석에 활용된 데이터는 추후 다시 사용될 가능성이 있습니다. 따라서 그냥 폐기하기 보다는 기업의 데이터센터 및 클라우드에 저장함으로써 보다 방대한, 분석을 위한 데이터 세트를 구성하는 데에 활용하는 편이 낫겠죠. 온프레미스 데이터 센터에서 프라이빗 클라우드, 그리고 퍼블릭 클라우드의 스토리지에 이르기까지 다양한 장소에서 보관되는 데이터들을 다시 재활용 하기 위해서는, 이 데이터들을 통합적으로 관리할 수 있는, 오케스트레이션 플랫폼이 필요합니다. 

얼마나 방대한 규모의 데이터를 다룰 것인지, 각 지점에서 생성된 데이터의 유형에 따라 데이터 이동을 위한 네트워크 속도를 어떻게 분배할 것인지, 어떤 정책으로 데이터를 관리할 것인지에 대한 종합적인 대처가 필요한데, 개별적인 활용 용도에 따라 데이터 세트를 구성하고 관리하기에는 너무 많은 시간과 노력, 그리고 인력이 필요합니다. 따라서 정책 기반으로 데이터를 분류하고 이동시켜야 하는데, 이를 도와주는 것이 데이터 오케스트레이션 플랫폼이며, 데이터 기반 의사 결정을 제대로 활용하고자 하는 기업일 수록 데이터 오케스트레이션이 중요하다고 할 수 있겠습니다. 







2. 기업에서 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 세 가지 고려 사항





그런데 문제는, 이렇게 큰 폭으로 증가하는 데이터를 기업이 제대로 활용하고 있지 못하고 있다는 것입니다. 앞서 보셨다시피 기업이 직접 관리하는, 내부 데이터센터에 저장되는 데이터 증가폭보다 기업 외부에서 저장되는 데이터 증가폭이 더 큽니다. 그리고 위와 같이 조사에 참여한 기업들이 보유한 데이터 중 겨우 56%만 사용할만한 데이터로 확보되고 있습니다.44%, 즉 거의 절반에 가까운 데이터가 기업의 의사결정에 활용되지 못하고 그냥 사장되고 있는 것입니다.


게다가 56%의 데이터 중 겨우 57%만 내부 직원들의 의사결정에 사용되며, 43%는 사용되지 않고 있습니다. 즉, 전체 데이터 중 겨우 32%(56% x 57% = 32%)에 그친다는 것입니다. 전체 데이터 중 68%가 기업의 비즈니스에 활용되지 못하고 그저 스토리지에 저장된 채 직원들의 시야에서 사라지고 있습니다.


따라서 기업은 방대한 데이터 중에서 사장되는 비중을 줄이고, 더 많은 데이터를 기업의 의사 결정에 활용해 비즈니스에 반영할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 그렇게 하기 위해 우선적으로 검토할 것은 일단 데이터를 효율적으로 관리, 저장하는 방법을 결정하는 것이라고 할 수 있는데요. 기업에서 데이터를 효율적으로 저장하고, 관리하기 위해 고려해야 할 사항을 세 가지로 정리해 보겠습니다.








 1) 온프레미스 vs 클라우드




IDC는 조사에 참여한 기업들에게 어디에 데이터를 저장하고 있는지 물었습니다. 2020년 기준으로 30%는 기업에서 직접 관리하는 데이터센터에서, 22%는 클라우드에, 20%는 IDC와 같은 별도의 기업이 관리하는 데이터 센터에서, 19%는 엣지 혹은 원격지에 있는 데이터센터에서, 나머지 9%는 기타 다양한 위치에서 데이터를 저장하고 있다고 응답했습니다. 여기서 주목해야 할 것은 기업이 직접 관리하는 곳이든 아니든 온프레미스 데이터센터의 비중이 69%에 달한다는 것입니다.


하지만 다양한 엣지에서 생성되는 데이터를 물리적인 공간인 온프레미스 데이터센터에만 저장하는 것은 비용과 관리 측면에서 그렇게 효율적인 방법은 아닙니다. 데이터 전송을 위해 별도의 전용 네트워크 인프라를 구축해야 하는 부담도 있고, 각각의 데이터센터에서 데이터를 관리하기 위한 인력도 갖춰야 합니다. 물론 데이터 자주권 차원 즉, 내 데이터는 내가 직접 관리한다는 가치에 부합하기 위해 기꺼이 온프레미스에 저장하는 것도 중요하긴 합니다만, 늘어만가는 데이터를 모두 온프레미스에서 저장하고 관리하기에는 효율적이지 않은 것이 사실이죠.




그래서 기업은 데이터 관리 효율성 증대를 위해 클라우드를 선택했습니다. 인프라와 애플리케이션 운영 뿐만 아니라 기업의 데이터도 클라우드에 저장하고 있는 것이죠. 데이터 저장 장소로 클라우드를 선택하는 이유는 여러가지가 있겠지만 그 내용은 뒤에서 다시 다루기로 하고, 일단 위 그래프를 통해 어떤 유형의 클라우드가 많이 사용되고 있는지 살펴봅시다.

가장 높은 비중을 차지하는 것은 프라이빗 클라우드입니다. 기업 고유의 클라우드 환경을 갖추어 클라우드의 이점을 누리는 동시에 데이터 주권을 수호할 수 있는 방안이라고 할 수 있는 프라이빗 클라우드는 데이터 관리 역량이 오롯이 그 기업에 달려있기 때문에 매우 숙련된 데이터 관리자들을 얼마나 보유하고 있느냐가 중요합니다.


두 번째로 높은 비중을 차지하고 있는 것은 퍼블릭 클라우드입니다. 데이터 생성 주체는 기업이지만 관리 주체는 퍼블릭 클라우드 서비스 기업에게 맡기는 방식이기에 데이터 관리 역량이 높지 않은 기업이 주로 선택하는 저장소입니다. 프라이빗 클라우드 대비 보안적인 측면에서도 적은 노력으로 안전하게 데이터를 관리할 수 있기 때문에 클라우드에 데이터를 저장하는 기업은 지속적으로 증가하고 있습니다. 그리고 다수의 퍼블릭 클라우드를 사용하는 멀티 클라우드, 프라이빗과 퍼블릭을 혼용하는 하이브리드 클라우드의 비중도 꽤 높은 편이라는 것을 알 수 있습니다.


정리하면, 기업의 방대한 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 대안으로 주목받고 있는 것이 클라우드에 데이터를 저장하는 것으로 볼 수 있겠습니다. 그리고 앞서 언급했었던 데이터 분석을 위한 ML을 활용하는 데에 있어서도 온프레미스 보다는 클라우드를 활용하는 것이 훨씬 비용 효율적인 것은 많이 알려진 사실이기도 하고요.







 2) SSD vs HDD

데이터 저장 위치 만큼이나 중요한 것이 어떤 저장장치를 사용해 데이터를 저장하느냐입니다. 의사결정에 활용해야 하는 데이터는 아카이빙 목적이 아니기 때문에 테이프 매체에 저장하는 것은 적절치 않습니다. 가장 좋은 것은 높은 성능을 보장하는 SSD입니다. 과거 대비 SSD의 단가가 지속적으로 하락하고 있고 기업들도 미션 크리티컬한 업무의 경우 보다 빠른 응답속도를 요구하기 때문에 SSD에 데이터를 저장하고 처리하려는 수요는 지속적으로 증가하고 있습니다. 그래서 기업에서 운영하는 스토리지의 대세는 올플래시, NVMe 스토리지라고도 할 수 있습니다.


하지만 SSD는 여전히 가격이 비쌉니다. 그리고 온프레미스 데이터센터에서 주로 활용되며 미션 크리티컬 워크로드, 즉 일부 업무에만 사용됩니다. 방대한 데이터를 분석해서 결과를 도출하고, 이를 바탕으로 빠른 의사결정이 필요한 업무에 SSD는 다소 과한 측면이 있습니다. 찰나의 순간 순간이 중요한 금융권의 기간계 시스템이나 빠른 응답속도를 통해 쾌적한 서비스를 제공하기 위한 대 고객용 애플리케이션, 내부 임직원들의 생산성을 향상시키는 데에 주로 활용되는 SSD는 방대한 데이터를 오랫동안 저장하고 분석하고 활용하는 데에 사용하기에는 너무 비쌉니다.




대량의 데이터를 저장하고 분석하기 위해 클라우드를 이용하는 케이스가 늘어나고 있다고 앞서 말씀드렸습니다. 그렇다면 클라우드 서비스를 제공하는 세계 곳곳에 위치한 클라우드 데이터 센터는 어떤 저장장치를 주로 사용할까요? 위와 같이 IDC의 클라우드 인프라 인덱스 2019 보고서에 따르면, 전세계 클라우드 데이터 센터에서 활용중인 저장매체의 90%는 HDD가 차지하고 있는것으로 나타났습니다. 가격, 비용, 용량, 전력, 신뢰성, 데이터의 안전한 보존 등을 따져봤을 때 클라우드 데이터 센터에서 데이터 관리 목적으로 사용하는 저장장치의 90%는 HDD라는 것입니다.


만약 애플리케이션을 클라우드에서 운영하는 기업이라면, 현재 운영 중인 애플리케이션에 연결된 스토리지는 HDD일 가능성이 매우 높을 것입니다. SSD의 단가가 내려가고 성능이 올라감과 동시에 HDD 역시 지속적으로 발전하고 저렴해지고 있습니다. 대량의 데이터 관리에 있어서는 여전히 HDD가 대세이며, 특히 클라우드에서의 점유율이 압도적인 추세 역시 앞으로도 크게 달라지지 않을 것입니다. 데이터의 증가속도가 빠를 수록 더 많은 데이터를 비용 효율적으로 안전하게 저장할 저장장치가 계속 필요할 것이고, 그 자리는 HDD가 차지할 것으로 IDC는 예측하고 있습니다.


클라우드 스토리지의 90%를 차지하고 있는 저장장치인 HDD에 데이터를 저장한다는 것은 그냥 허공에 단순히 저장만 하는 것은 아닙니다. SSD만큼의 성능은 아니더라도 현재의 HDD 기술은 빠르게 발전해가고 있으며 소프트웨어로 정의된, 대용량의 데이터를 관리하기 위한 하이퍼 스케일 아키텍를 통해 최적화되고 있으니까요. 어쨌든 다양한 엣지에서부터 생성되는 방대한 데이터를 저장하고 관리하는 데에는 SSD보다는 HDD가 제격입니다.








 3) TCO를 고려했을 때 최적의 저장 수단은?



<이미지 출처 : Enterprise Storage Forum>

데이터를 저장하는 데에 있어서 기업이 고려해야 할 가장 중요한 것은 역시 비용일 것입니다. 생성과 동시에 개별 워크로드를 타고 이동하며 기록되고 사용되어지는, 미션크리티컬 업무에 알맞은 데이터가 아니라면 SSD가 아닌 HDD 또는 클라우드에 저장하는 것이 더 비용 효율적일 수 있습니다. 현재 널리 보급된 HDD용량은 18TB인데, 이러한 용량 증가는 HDD의 TB당 비용을 지속적으로 감소시키고 있습니다.


게다가 Seagate의 HAMR(가열 자기 기록 기술) 덕분에 HDD의 용량은 더욱 증가할 것으로 예상되는데요.. 지속적으로 증가하는 데이터를 수용하기 위해 시장에서는 더 많은 용량의 HDD를 요구해왔고, 이를 위해 개발된 HAMR기술이 적용된 HDD 용량은 2026년에 50TB까지 증가할 것으로 예측되고 있습니다. 거기에 Seagate MACH.2 HDD는 HDD의 IOPS 성능을 2배로 늘려 클라우드에서에서 운영되는 애플리케이션 성능을 유지하면서 가용 가능 용량은 2배로 늘릴 수 있는 이점을 제공합니다.


그리고 HDD의 디스크당 데이터 저장 밀도가 증가함에 따라 대용량 HDD가 필요로 하는 전력량 역시 줄어들었습니다. 즉, 이전 세대의 동일 용량의 HDD와 동일한 수준의 전력량으로 더 많은 용량의 HDD를 배포할 수 있게 되었습니다.




Seagate는 기업에서 요구하는 수준의 컴퓨팅 성능에 부합하는 HDD를 제공하고 있습니다. 전세계 HDD 시장을 양분하고 있는 한 축인 Seagate는 앞서 언급한 HDD 성능 및 전력 절감, 디스크 저장밀도 증가, 성능 개선 기술을 통해 클라우드 기반으로 운영되는 다양한 애플리케이션을 위한 저장장치로 선택되었다는 것은 앞서 클라우드 스토리지의 90%가 HDD라는 그래프를 통해 소개해 드렸는데요. Seagate의 분석에 따르면 SSD의 TCO는 위와 같이 HDD 대비 현저하게 떨어집니다.


저렴한 비용을 앞세워 밀고 있는 QLC SSD와 비교해 HDD는 2020년부터 2026년까지 8배에서 10배 정도의 GB당 비용 우위를 유지하고 있습니다. 성능이 더 좋고 비싼 TLC의 경우 그 차이는 12배에서 14배까지 벌어질 정도로 HDD의 가성비는 SSD를 압도하고 있는데, 주목할 것은 이 차이가 시간이 지날 수록 더욱 커진다는 것에 있습니다. 즉, 클라우드 스토리지 저장장치 중 90%라는 압도적인 점유율은 앞으로 더욱 커질 가능성이 높습니다. 클라우드 스토리지 사용 비율이 높아지고 있는 만큼, 기업에서 데이터 저장 목적으로 사용할 저장장치는 앞으로도 HDD가 지배적이 될 것이라는 데에 큰 이견은 없어보입니다.


따라서, 기업이 나날이 증가하는 데이터의 효율적인 관리를 위해서는 클라우드 스토리지의 비중을 높여야 하며, 언제 어디서든 일원화된 데이터 관리로 운영 효율성과 비용 절감이라는 두 마리 토끼를 잡기 위해 선택해야 할 저장장치는 HDD라고 정리할 수 있겠습니다. 그렇다고 모든 데이터를 전부 클라우드에 저장할 수는 없는 노릇, 엣지 컴퓨팅을 위해, 그리고 데이터 주권을 보존하기 위해 일정 비중 이상은 온프레미스 데이터 센터와 엣지에 저장되어야 합니다. 그리고 이 때 선택해야 할 저장장치는 TCO 관점에서 볼 때 SSD보다는 HDD가 더 알맞다고 정리할 수 있겠습니다.







3. 글로벌 HDD 시장을 선도하고 있는 Seagate의 기업용 솔루션





앞서 데이터가 왜 이렇게 증가하고 있는지, 기업은 증가하는 데이터를 어떻게 관리하는 것이 TCO 관점에서 효율적인지 살펴봤습니다. 4차 산업혁명, 코로나 비대면, 엣지 컴퓨팅 활성화로 데이터가 급격하게 증가하고 있고, 이 많은 데이터들을 기업의 비즈니스에 활용하기 위해 적합한 저장소로 클라우드 스토리지가 주목받고 있으며, 그 클라우드 스토리지의 90%는 HDD가 차지하고 있다는 것을 알았는데요.


그렇다면 이제 기업이 어떤 스토리지 솔루션을 통해 기업의 데이터를 저장하고 관리해야 할 지 알아봐야 할 차례겠죠? 지금부터는 글로벌 HDD 시장을 Western Digital과 함께 양분하고 있는 Seagate가 제공하는 기업용 스토리지 솔루션을 통해 실제 다양한 분야에서 어떤 Seagate 스토리지 솔루션을 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.








 1) 엣지와 클라우드를 위한 스토리지 플랫폼, Lyve


기업의 규모가 클 수록 데이터 생성 장소인 엣지는 점점 다변화되며, 이때문에 데이터 역시 여러 지역에서 분산되어 저장됩니다. 엣지 컴퓨팅을 통해 분산된 지역에서 빠른 의사 결정을 내릴 수 있지만 모든 데이터를 엣지에서 저장하기에는 스토리지 용량 확보에 한계가 있는 것이 현실이죠. 그렇다고 중앙 데이터센터로 모으자니 관련 인프라 구축 비용도 만만치 않습니다.


때문에 이러한 분산된 데이터를 적정 수준에서 엣지 단에서 저장, 처리하고, 필요한 데이터는 효과적으로 중앙으로 모아 분석에 활용하기 위해 클라우드 스토리지 플랫폼이 필요합니다. 그런데 많은 퍼블릭 클라우드 스토리지들은 데이터를 저장할 때에는 매우 적은 비용 혹은 아예 무료로 스토리지를 사용하게끔 하지만 한번 저장한 데이터를 사용하기 위해 데이터센터로 내려받을 때에는 많은 비용을 청구합니다.




<이미지 출처 : Seagate TalkIT 웨비나>



가장 대표적인 클라우드 스토리지인 AWS S3의 경우 위와 같이 데이터를 단순히 저장하는 데에 드는 비용은 매우 저렴합니다. 하지만 한번 저장한 스토리지를 내려 받을 때에는 저장할 때보다 최소 4배에서 많게는 40배까지 비용 차이가 발생합니다. 게다가 저장된 스토리지에서 데이터를 검색할 때에도 비용이 들고, 기업 내부에서 운영하는 애플리케이션과 S3 스토리지에 저장된 데이터를 연결해서 사용할 경우 발생하는 작업 당 비용도 발생하기 때문에 예상보다 훨씬 더 많은 비용 청구서를 받게 될 가능성이 매우 높죠. 분산된 엣지 컴퓨팅의 데이터 처리 편의성을 가져올 수 있는 이점이 있는 반면, 예상하기 어려운 비용이 청구될 수 있는 부담도 공존하는 것이 현재의 클라우드 스토리지가 가진 맹점이라고 볼 수 있습니다.




<이미지 출처 : Seagate 토크IT 웨비나>


반면 Seagate가 제공하는 클라우드 스토리지 서비스인 Lyve Cloud의 경우 단순하게 저장 용량기준으로 과금하며 한번 데이터를 저장한 이후 발행하는 모든 작업에 추가적으로 소요되는 비용이 없습니다. 마치 온프레미스 환경에서 데이터를 저장하기 위해 HDD로 구성된 스토리지를 구입할 때에만 비용을 지불하고, 이후 저장된 데이터를 활용할 때에는 추가적인 비용이 들지 않는 것과 마찬가지라고 볼 수 있습니다. 즉, 스토리지의 위치가 온프레미스에서 클라우드로 옮겨간 것일 뿐 비용 관점에서 차이는 없는 거죠. 그리고 클라우드 스토리지가 주는 다양한 관리 편의성은 그대로 누릴 수 있기 때문에 엣지 컴퓨팅과 같은 분산된 데이터 처리 뿐만 아니라 데이터를 한 곳에 모아 분석에 활용하기에도 제격입니다.



Lyve 스토리지 플랫폼은 데이터 기반 분산 엔터프라이즈를 위해 구축된 서비스, 하드웨어, 소프트웨어 통합 제품으로 엣지와 중앙 데이터센터에 저장되는 데이터 관리를 고민하고 있는 기업들에게 적합합니다. 위와 같이 데이터가 생성되는 엔드포인트 단계에서 마이크로 엣지 -> 메트로 엣지 -> 매크로 엣지 -> 코어로 세분화하여 데이터를 촘촘하게 관리할 수 있을 뿐 아니라, 각 단계별로도 알맞은 스토리지와 데이터 관리 서비스를 제공합니다. 좀 더 자세히 살펴볼까요?



  • 마이크로 엣지



엔드포인트에서 생성된 데이터가 모이는 첫 번째 관문은 마이크로 엣지입니다. 앞서 서두에 언급했던 엣지 컴퓨팅이 이루어지는 최전선이라고 보시면 되는데요. CCTV, 자율주행 자동차, 산업현장의 기계와 IoT 장치에서 생성되는 데이터가 앞단에 있는 Lyve Mobile Shuttle이라는 소규모 스토리지로 저장되고, Lyve Mobile Array에서 엣지 컴퓨팅을 수행합니다. 이후 분석이 필요한 데이터는 다시 좀 더 규모가 큰 Lyve Rack로 이동하며, 각 스토리지 별로 저장하고 이동하는 데이터의 전반적인 관리는 Lyve Pilot에서 수행하는 형태입니다. 이미지의 글씨가 좀 작은데, 후반에 제공해 드릴 홈페이지를 통해 자세히 살펴보시기 바랍니다.


  • 메트로 엣지



마이크로 엣지 단계에서 저장된 데이터를 한데 모으기 위해 좀 더 규모가 큰 데이터센터가 필요합니다. 대체로 메트로 엣지 데이터센터에서는 엑사바이트 규모의 용량을 제공하기 때문에 다수의 마이크로 엣지에서 생성된 데이터를 충분히 저장하고 관리할 수 있으며, 기업은 데이터 센터 스토리지가 아닌 Lyve Cloud 스토리지에 저장할 수도 있습니다


  • 매크로 엣지



하지만 기업의 규모가 크다면 매트로 엣지와 같은 규모의 데이터센터가 여러개 존재할 수 있습니다. 이 경우 이 매트로 엣지단계에서 수집된 데이터를 한번 더 데이터센터로 모아야 하는데, 이 단계를 매크로 엣지라고 부릅니다. 하지만 개별적으로 산재되어있는 엣지 환경에서 필요로 하는 저장소의 크기 역시 다를 수밖에 없기에 Seagate는 다양한 저장소 용량을 제공하는 Lyve Mobile 스토리지를 통해 각각의 엣지 환경, 즉 메트로 엣지에 맞는 스토리지 요구사항을 해결하고 있습니다. 그리고 이렇게 모바일 저장소 형태로 분산된 Seagate 스토리지들 간의 데이터 관리와 마이그레이션 역시 Seagate가 제공하는 데이터 오케스트레이션 서비스인 Lyve Pilot을 통해 손쉽게 진행할 수 있고요.

데이터 저장 용량이 클 수록 데이터 저장 밀도 뿐만 아니라 처리 성능 역시 중요할텐데, Lyve 플랫폼은 다중 사이트 스토리지 아키텍처를 지원해 데이터 사일로를 제거합니다. 덕분에 각기 다른 지역에서 이동한 데이터를 개별적인 분리된 공간에 저장한다음 다시 중앙으로 모을 필요가 없어 보다 효율적으로 데이터를 관리할 수 있게 됩니다. 그리고 Lyve Rack이라는 S3 오브젝트 스토리지를 제공해 제법 규모가 커진 매크로 엣지 데이터 센터에 프라이빗 클라우드 스토리지를 구축할 수 있는 옵션도 제공합니다.


  • 코어



규모에 따른 엣지 단계에서 저장하고, 다시 규모가 큰 단계로 이동하는 데이터의 종착지는 기업의 중앙 데이터 센터인 코어입니다. 매우 큰 규모의 스토리지 용량을 제공해야 하는 코어 단계에서는 하이퍼스케일 스토리지 아키텍처가 적용된 제타바이트 규모의 스토리지를 제공함과 동시에 Lyve Rack S3 오브젝트 스토리지 옵션도 함께 제공합니다. 규모가 크지 않은 기업을 위한 페타바이트 규모의 스토리지도도 제공하기 때문에 마이크로 엣지 -> 코어로 기업의 스토리지 플랫폼을 단촐하게 구성할 수도 있습니다.


  • Lyve : 엣지에서 중앙 데이터센터, 그리고 클라우드까지 아우르는 통합 스토리지 플랫폼


지금까지 각 엣지 단계부터 코어까지의 데이터 저장과 이동, 그리고 관리를 위해 Seagate가 제공하는 Lyve Mobile 스토리지, 그리고 이 장비들이 각각의 엣지 단계에서 어떤 역할을 수행하는지 말씀드렸습니다. Seagate의 Lyve 플랫폼은 Lyve Mobile 스토리지에 Seagate에서 제공하는 다양한 기업을 위한 데이터 관리 서비스가 합쳐진 플랫폼인데요. 서비스와 하드웨어로 나누어 어떤 특징이 있는지 간단히 알아보겠습니다.


  • Lyve 서비스



Lyve 플랫폼에서 제공하는 서비스는 위와 같이 크게 3가지입니다. 메트로 엣지 단계에서부터 유용하게 활용될 수 있는, Seagate가 서비스하는 퍼블릭 클라우드 스토리지인 Lyve Cloud, 각각의 엣지와 클라우드 간 안전하고 원활한 데이터 전송을 위한 Lyve Mobile, 그리고 기업에서 오래전부터 백업 및 아카이빙을 목적으로 테이프에 저장했던 데이터를 클라우드 스토리지 혹은 온프레미스 스토리지로 이관해주는 Lyve Managed Migration Services도 제공하고 있습니다.


  • Lyve 하드웨어


Lyve 플랫폼을 구성하는 하드웨어는 위와 같습니다. Lyve Mobile Shuttle에서 Movile Array를 거쳐 엣지 컴퓨팅을 수행하며, 보다 큰 규모의 데이터 처리를 위해 S3 오브젝트 스토리지인 Lyve Rack으로 데이터를 이동할 수 있습니다. 그리고 이렇게 Lyve Rack으로 이동된 데이터는 웹 환경에서 자유롭게 활용할 수 있으며, 필요 시 퍼블릭 클라우드로도 손쉽게 옮길 수 있기 때문에 기업의 데이터 관리 편의성을 향상시켜줍니다.


여기까지 엣지와 클라우드까지 아우를 수 있는 Seagate Lyve 스토리지 플랫폼에 대해 알아봤습니다. 하지만 엣지와 클라우드가 아닌 기업이 직접 관리하는 데이터센터 혹은  IDC를 통해 데이터를 관리하는 기업들의 비중이 Rethink 보고서에 따르면 2020년 기준 여전히 50%를 차지하고 있습니다. 그래서 다음 내용부터는 이런 기업들을 위한 Seagate의 데이터 관리 방안을 소개해 드리겠습니다.







 2) 온프레미스 데이터센터를 위한 Seagate 데이터 스토리지 시스템



앞서 언급한 Seagate Rethink 보고서에 따르면 2020년과 비교해서 2022년에는 기업이 직접 관리하는 데이터 센터에 데이터를 저장하는 비중이 줄어들고 클라우드 비중이 늘어날 것이라고 했습니다.(기업이 직접 관리하는 데이터 센터 + IDC 비중은 50% -> 48%, 클라우드 저장소 활용은 22% -> 25%) 


하지만 클라우드의 비중이 압도적으로 높은 것은 아니고, 여전히 전체적으로 보면 기업이 보유한 데이터의 3/4 정도는 2022년에도 여전히 데이터 센터에 저장됩니다. 우리 데이터는 우리가 직접 관리해야 한다는 데이터 주권 확보 차원, 그리고 보안적인 측면에서 여전히 중요 데이터는 기업 내부 데이터 센터에서 관리하길 원하는 기업들이 많은 것이 사실이죠. 


그렇다면, 온프레미스 데이터 센터에서 보다 많은 용량의 데이터를 비용 효율적으로 온프레미스에서 저장하고 처리하기 위한 Seagate 데이터 스토리지 시스템에는 무엇이 있는지 알아볼까요?



  • 자동 복구가 가능한 데이터 스토리지, Exos CORVAULT



Exos CORVAULT 스토리지는 4U 크기의 인클로저에 18TB HDD가 106개 장착된 스토리지로 4U 랙 구성에 최대 1.9PB 용량을 제공하는 마이크로 엣지 환경의 데이터 센터에 알맞은 스토리지입니다. Seagate의 ADR(자율 드라이브 재생) 기능이 적용되어 오류가 발생한 드라이브를 빠르게 복구할 수 있으며, HDD 자체 암호화 기술을 통해 저장된 데이터를 안전하게 보호합니다.


또한 최대 17,680 IOPS의 성능과 핫스왑 가능한 Active-Active 듀얼 컨트롤러를 통한 높은 가용성을 제공하고, 진동 및 음향 간섭과 과도한 열 및 불규칙한 외부 전원으로부터 보호할 수 있는 모듈형 섀시를 통해 보다 안전한 데이터 관리가 가능합니다. 또한 웹 GUI와 CLI를 통해 원격 진단 및 무중단 업데이트 기능을 활용해 간편하게 관리할 수 있도록 지원합니다.



  • 간편하게 확장할 수 있는 고밀도 스토리지, Expansion Shelves & JBOD 시스템 Exos E 5U84



빠르게 증가하는 기업 내 데이터를 저장하기 위해 스토리지를 무한정 늘리기에는 공간의 제약 뿐만 아니라 비용에 대한 부담 역시 존재합니다. 그래서 한정된 공간에 더 많은 데이터를 저장할 수 있는 고밀도 스토리지와 함께 비용도 절감할 수 있는 시스템이 있다면 금상첨화겠죠. 그리고 다수의 HDD로 구성된 RAID 그룹들을 더욱 간편하게 관리할 수 있는 방안 역시 필요합니다.


Seagate Expansion Shelves & JBOD 시스템인 Exos E 5U84 스토리지는 업계 최고의 고밀도 스토리지로 18TB 드라이브를 사용해 섀시 당 1.5PB 스토리지 용량을 확보할 수 있습니다. 100% 12G SAS 백플레인을 적용해서 단일 I/O 모듈에서 14.4GB/s, 듀얼 구성에서는 28.8GB/s의 처리가 가능한 스토리지로 손쉽게 확장이 가능한 인클로저 폼팩터의 스토리지입니다.



  • 고성능과 대용량을 자유롭게 조합할 수 있는 올플래시, 하이브리드 디스크 어레이 Exos X 2U



좀 더 고성능의 워크로드를 운영해야 할 필요가 있다면 보편적으로 사용되는 HDD가 아닌 SSD를 선택하는 것이 좋습니다. 섀시 당 최대 432TB의 디스크로 최대 10개 섀시로 구성 가능한 Seagate Exos X 2U는 99.999% 가용성을 갖춘 올플래시 및 하이브리드 형태의 스토리지로 스토리지에 필요한 모든 구성 요소를 Seagate가 직접 제조 및 설계함으로써 경쟁 스토리지 솔루션 대비 높은 품질과 서비스를 보증합니다.


  • 높은 성능을 위한 서버 및 스토리지 융합 플랫폼, Exos AP 4U100



데이터 처리 성능에 있어 타협의 여지 없이 고성능이 필요한 시스템을 구현해야 한다면 하나의 섀시로 구성된 Seagate의 서버 + 스토리지 플랫폼이 제격입니다. 1.7PB의 용량에 Intel 제온 프로세서 기반의 높은 성능을 자랑하는 서버가 통합된 이 시스템은 컨트롤러, PSU, 팬모듈과 드라이브, 추가 확장 카드와 같은 스토리지 구성 요소를 다루는 데에 있어서 별도의 도구가 필요하지 않는 핫스왑 방식을 지원합니다. 덕분에 온프레미스 데이터 센터를 간편하게 구성할 수 있음은 물론 별도의 OSD 솔루션을 적용해서 클라우드 스토리지로도 활용할 수 있습니다.






4. 비즈니스 경쟁력 확보를 위해 이제는 DataOps를 고려해야 할 때


엣지 컴퓨팅 활성화로 인해 생성되는 데이터의 수가 급격하게 증가하고 있습니다. 그리고 기업은 이렇게 여러 지역에서 생성되고 관리되는 데이터를 어떻게 하면 효과적으로 관리하되 비용 효율적으로 저장해서 빠르게 의사결정에 활용할 수 있을지 고민해야 합니다. 이러한 고민의 해결 방안으로 대두되고 있는 것이 DataOps입니다. DataOps는 엔드포인트에서 각 엣지별 단계, 그리고 코어에 이르기까지의 데이터 생성부터 이동, 분석까지 데이터에 대한 전체적인 관점에서 사용자가 쉽게 데이터에 접근하고 활용해서 최적의 가치를 이끌어낼 수 있도록 지원하는 체계를 뜻합니다.


 

하지만 IDC에 따르면 안타깝게도 전 세계적으로 DataOps를 기업 조직 전반에 걸쳐 적용한 곳은 10%에 불과합니다. 위와 같이 업종별로 약간의 차이는 있지만 최소 5%에서 최대 12% 정도이며 다수의 IoT 기기를 활용해 어떻게 보면 엣지 컴퓨팅이 많이 활성화 되어있다고 볼 수 있는 업종인 제조업에서조차 DataOps를 수행하는 비중은 겨우 5%에 그치고 있습니다.


물론 부분적으로 DataOps를 수행하고 있는 비중은 20% 내외이긴 하지만 DataOps가 기업 내에서 부서 별, 지역 별로만 수행될 경우 데이터 파편화, 사일로화가 심화되기 때문에 추후 기업 비즈니스에 활용하기 위한 전체적인 큰 그림을 그리는 데에 있어서의 활용도는 떨어질 수밖에 없습니다. 때문에 기업은 조직과 지역 별 엣지에서 생성되는 데이터를 한 눈에 파악하고 관리할 수 있는 방안을 고민해야 하며, 그 기반을 다지는 것이 각지에서 생성된 데이터를 잘 저장하고 처리하는 것입니다. 그리고 이를 위해 Seagate는 엣지 컴퓨팅과 클라우드 스토리지를 위한 Lyve 플랫폼, 온프레미스 데이터 센터의 가성비 좋은 스토리지 구성을 위해 데이터 스토리지 시스템을 제공하고 있습니다.



IDC 조사에 참여한 기업들의 99%는 DataOps의 중요성을 인식하고 있으며, 65%는(Total 그래프의 23% + 42%) DataOps가 기업 경쟁력 강화를 위해 매우 중요한 요소라고 답했습니다. 게다가 이 결과는 전세계적인 코로나 팬데믹 이전에 완료된 것으로, 현재의 상황으로 미루어 짐작해보면 향후에 DataOps의 중요성이 더욱 증대될 것임은 자연스럽게 예상할 수 있습니다. 하지만 그저 DataOps가 중요하다고만 생각하는 데에 그치면 안되겠죠. 생각은 누구나 할 수 있는 것이지만 실행에 옮기는 것은 다른 이야기니까요. 그리고 기업이 DataOps 구현을 잘 할 수 있도록 Seagate가 앞서 소개한 솔루션으로 지원하고 있습니다.



데이터를 잘 활용한다는 것은 빠르게 데이터 기반으로 정확한 의사결정을 내린다는 것을 의미함과 동시에 비즈니스적 성과를 창출하는 것으로 받아들여지고 있습니다. 위와 같이 IDC 조사에 참여한 기업들은 데이터를 잘 활용할 수 있는 체계, 즉 DataOps를 통해 무엇을 성공적인 투자의 결과물로써 평가할 것인지에 대한 조사에서 73%가 매출, 72%가 이익, 71%는 고객 충성도 제고, 70%는 고객 유지와(이탈률 감소) 임직원 생산성 향상을, 그리고 69%는 신규 고객 확보를 꼽았습니다. 데이터를 잘 활용하는 것이 곧 비즈니스 성과로 이어진다는 방증이라고 볼 수 있겠습니다.



디지털 시대, 4차 산업 혁명, 코로나로 인한 비대면 활성화, 그리고 이제 위드 코로나 시대에 접어들면서 데이터의 중요성이 나날이 증가하고 있다는 것은 주지의 사실입니다. 그리고 기업은 어떻게 하면 급증하는 데이터 속에서 비즈니스에 도움이 될만한 인사이트를 찾을 수 있을 지 고민하고 있죠. 그 인사이트를 찾기 위해서는 방대한 데이터를 잘 모으고, 그 안에서 유의미한 결과물을 도출해 내는 것이 중요합니다. 이에 대한 기반 마련을 위해 Seagate의 Lyve 스토리지 플랫폼과 엔터프라이즈 데이터 스토리지를 검토해 보시는 것은 어떨까요?








 

여기까지 기업 내 데이터가 얼마나 증가하고 있고 데이터 증가의 주요 요인은 무엇인지, 기업은 빠르고 효율적인 데이터 기반 의사결정을 통해 비즈니스 경쟁력을 확보할 수 있으며, Seagate 솔루션이 어떻게 도와줄 수 있는지 알아봤습니다. 보다 자세한 내용은 아래의 백서를 통해 확인하실 수 있습니다.





끝으로, 기업용 데이터 솔루션을 찾고 계신 분들께 Seagate에서 제공하는 오퍼링이 무엇이 있는지 소개하고, 기업들이 어떤 고민을 하고 있는지 파악하기 위한 설문조사 이벤트가 진행 중에 있습니다. 아래 링크를 통해 참여해 보시기 바랍니다.


모쪼록 이 콘텐츠가 기업 내에 흩어져있는 다양한 유형의 데이터를 어떻게 해야 효과적으로 관리하고 기업 비즈니스에 잘 활용할 수 있는지 고민하고 계신 분들께 조금이나마 도움이 되었으면 합니다. 끝!


12개의 댓글이 있습니다.

6일 전

시게이트에서 이런 사업도 하는군요.
내용 잘 읽었습니다.

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6일 전 | 쉐어드아이티 | 031-212-1710

개인용 HDD 제조사로 워낙 유명해서 기업용 솔루션은 많이 알려져있지 않은 것이 사실입니다. 이렇게 저희라도 알려드려야죠!

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13일 전

좋은 내용 감사 드려요!~

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11일 전 | 쉐어드아이티 | 031-212-1710

봐주셔서 감사합니다~

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14일 전

좋은 정보네요
참고할께요

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11일 전 | 쉐어드아이티 | 031-212-1710

넵, 도움이 되셨기를 바랍니다.

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16일 전

좋은정보 감사드립니다. ^^

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11일 전 | 쉐어드아이티 | 031-212-1710

네, 봐주셔서 감사합니다!

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18일 전

제안서나 기사보다 훨씬 정리를 잘해주셨네요 감사합니다

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18일 전 | 쉐어드아이티 | 031-212-1710

그런가요? ㅎㅎ 칭찬해 주시니 기부니가 좋습니다.
좋게 봐주셔서 감사합니다!

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18일 전

정보 감사합니다

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18일 전 | 쉐어드아이티 | 031-212-1710

네, 봐주셔서 감사합니다.

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