AI 스택의 중심에 있는 데이터와 스토리지

최근 개최된 Dell Technologies World 2026에서 기자 및 분석가들과 진행된 Q&A 세션 중, Dell의 부회장이자 최고 운영 책임자(COO)인 Jeff Clark는 기업 경영진들이 생성형(Generative) 및 에이전트형(Agentic) AI로 급성장하는 세계에서 데이터가 수행하는 결정적이고 중심적인 역할을 아직 완전히 인식하지 못하고 있다고 느낀다고 말했습니다.

라스베이거스에서 열린 Dell 행사의 8,000명 이상의 참석자들이 행사에 오기 전 이 사실을 인지하지 못했을지라도, 행사를 떠날 때는 더 나은 이해를 갖게 되었습니다. 데이터, 그리고 이를 저장, 관리 및 보호하는 데 필요한 기술은 이 벤더가 3일 동안 발표한 메시지의 중심이었으며, 소개된 수많은 새로운 제품군 중에도 포함되었습니다.

Dell의 제품 관리 부문 수석 부사장인 Travis Vigil에 따르면, 데이터와 스토리지는 여러 측면에서 매우 중요합니다.

"첫째, 스토리지는 GPU에 데이터가 계속 공급되도록 유지하는 역할을 하며, GPU에 대한 막대한 투자를 고려할 때 이들에게 데이터를 계속 공급하는 것은 매우 중요한 일입니다."라고 Vigil은 The Next Platform에 전했습니다. "그리고 Nvidia의 모든 아키텍처 세대가 새로 나올 때마다 스토리지는 그 속도를 따라잡아야 합니다. 둘째, 특히 엔터프라이즈 고객의 경우, 인터넷에서 학습된 매우 스마트한 모델을 가져와 귀사의 특정 기업에 대한 지식을 갖추게 만드는 것은 데이터 관리(Data Management), 데이터 큐레이션(Data Curation), 데이터 클렌징(Data Cleansing), 데이터 파이프라이닝(Data Pipelining)의 문제입니다. 기업이 생성형 AI 또는 에이전트형 AI로부터 얻을 수 있는 지식과 차별화 요소는 주로 온프레미스(On-premises)에 존재하는 비정형 데이터(Unstructured Data)에 달려 있습니다."

속도의 필요성

그는 또한 조직이 GPU에 데이터를 계속 공급하기 위해 스토리지의 일부가 작동해야 하는 속도 또한 중요하다고 말했습니다. 이를 고려할 때, 클러스터 내부에 일부, 클러스터 근처에 일부, 그리고 클러스터 외부의 데이터 레이크(Data Lake)에 일부를 두는 등 여러 계층의 스토리지(Multiple Tiers of Storage)가 필요할 것이라고 Vigil은 덧붙였습니다.

제품 관리 부사장(Vice President of Product Management)인 David Noy는 AI 학습(Training) 및 추론(Inferencing)의 관점에서 견해를 밝혔습니다. 학습 운영을 수행하는 이들에게는 모델이 가능한 한 정확하도록 보장하기 위해 데이터를 정제하고 준비하는 것이 매우 중요합니다. 학습의 경우, 이는 데이터가 GPU로 원활하게 스트리밍되도록 성능을 끌어올리는 것을 의미합니다. 추론의 경우, 모델이 요구되는 답변을 반환할 수 있도록 적절한 데이터셋을 큐레이션하는 것이 핵심입니다.

“이 두 가지 모두 매우 중요하지만, 결국 데이터가 없는 GPU는 그저 전기를 태우는 하드웨어일 뿐입니다.”라고 Noy는 말했습니다. “그것에는 아무런 가치가 없습니다. 사람들이 실제로 운영하고자 하는 것은 바로 데이터입니다. 우리는 우리 산업을 위해서 인프라를 구매하는 것이 아닙니다. 우리는 비즈니스 결과(Business outcomes)를 원합니다. 비즈니스 결과란 무언가가 투입되어 반대편으로 결과물이 나와야 함을 의미합니다.”

인프라가 다시 멋져졌습니다 – 그리고 뜨겁습니다

쇼 전반에 걸쳐 설립자이자 최고 경영자(CEO)인 Michael Dell과 다른 경영진들은 AI 시대가 기업 데이터센터의 지속적인 변화를 가속화하고 있다고 주장했습니다. 그 변화는 하이브리드 환경(Hybrid environments)으로의 전환, 온프레미스(On-premises) 시스템(데이터센터 또는 에지(Edge) 및 코로케이션(Co-location) 시설과 같은 기타 영역)에 대한 강조, 그리고 데이터가 생성되고 저장되는 곳으로 AI를 가져와야 할 필요성으로 나타나고 있습니다. 앞서 언급했듯이, Michael Dell은 “AI는 기업용 하드웨어의 르네상스, 즉 비트(Bits)에서 다시 원자(Atoms)로의 전환을 가속화하고 있다”라고 말했으며, AI 워크로드의 67%가 클라우드 외부에서 실행된다는 Dell의 설문 조사 결과를 언급했습니다. 데이터 보안 및 주권(Sovereignty)에 대한 우려로 인해 이 추세는 변하지 않을 것으로 보입니다.

“우리는 데이터에는 중력이 있으며, 대다수의 데이터가 온프레미스 (on-premises)에 존재한다고 오랫동안 말해왔습니다.”라고 Vigil은 말했습니다. “지난 2~3년 동안 우리가 목격한 변화는, 생성형 AI (Generative AI) 또는 에이전틱 (agentic) 기술을 활용하여 해당 데이터로부터 인텔리전스를 얻을 수 있는 능력이 생기면서, 이를 지원할 인프라의 필요성 측면에서 계단식 함수 (step function) 형태의 변화가 일어났다는 점입니다. 데이터는 온프레미스에 존재했지만, 그것이 무엇인지, 무엇을 포함하고 있는지, 그리고 개인 식별 정보 (Personally Identifiable Information, PII) 등을 제거할 수 있는지 등을 파악하는 것은 어려웠습니다. 생성형 AI와 에이전틱 AI는 고객들이 이러한 작업을 훨씬 더 쉽게 수행해야만 하는 필수적인 상황을 만들었으며, 따라서 기업의 우선순위가 높은 유스케이스 (use cases)에 기반한 인프라와 지원을 갖추어야 한다는 요구가 커진 것이 가장 큰 변화입니다.”

Dell은 조직들이 점점 더 AI 중심적으로 변하는 운영 환경을 실행하고 확장할 수 있도록 데이터센터 하드웨어 제품군의 역량을 구축해 왔습니다. 지난 3월 Nvidia의 GTC 2026 컨퍼런스에서, Nvidia와 함께하는 AI Factory의 도입이 급증하여 고객 수가 5,000명을 넘어선 Dell은 AI 데이터 플랫폼 (AI Data Platform)을 소개했습니다. 이는 AI 워크로드 (workloads)를 가속화하기 위해 다양한 소스로부터 데이터를 정리하고 관리하는 데 사용되는 통합 스택으로, 고성능 스토리지 (high performance storage), 모듈형 데이터 엔진 (modular data engines), 데이터 오케스트레이션 엔진 (Data Orchestration Engine), 그리고 Nvidia 가속 기술 (Nvidia accelerated technologies)을 포함합니다.

또한 GTC에서는 랙당 최대 150 GB/s의 성능을 제공하는 병렬 파일 시스템 (parallel file system)인 Lightning File System이 공개되었습니다. 이 시스템의 목표는 대규모로 GPU에 높은 데이터 흐름을 유지하는 것이며, Dell Exascale Storage도 함께 공개되었습니다. 이는 벤더의 PowerEdge 서버에서 파일, 오브젝트 (object), 그리고 병렬 파일 소프트웨어를 제공하는 3-in-1 스토리지 시스템입니다.

Dell은 Dell Technologies World에서 스토리지 역량을 다시 한번 확장했습니다. 여기에는 3U 폼 팩터에서 블록 (block), 파일 (file), 가상 머신 (virtual machines), 그리고 컨테이너 (container) 워크로드를 지원하는 PowerStore Elite가 포함됩니다. 다음 달 출시될 PowerStore Elite(본질적으로 PowerStore Gen 3에 부여된 브랜드명)는 TLC 또는 QLC 미디어 기반의 1500, 5500, 9500 세 가지 모델로 제공되며, Intel Xeon CPU를 기반으로 50% 더 높은 처리 용량을 제공합니다.

3U 섀시 내에서 최대 40개의 드라이브와 5.8 PB의 용량을 통해 고밀도를 구현합니다. DDR5 메모리, PCI-Express 5.0 지원, 그리고 더 나은 부하 분산 (load balancing) 및 장애 조치 (failover)를 위한 새로운 200 Gb/sec RDMA 노드 상호 연결 (node interconnect)이 탑재되었습니다. 이 장치는 이전 모델보다 두 배 많은 40개의 네트워크 포트를 보유하며, 64 Gb/sec 파이버 채널 (Fibre Channel) 및 100 Gb/sec 이더넷 (Ethernet)을 지원합니다. 또한 128 Gb/sec 파이버 채널 및 200 Gb/sec와 400 Gb/sec 이더넷 속도에 최적화된 내부 패브릭 (internal fabric)이 설계되었습니다. Dell에 따르면, PowerStore Elite는 이전 세대의 5:1보다 개선된 6:1의 데이터 감소율 (data reduction)과 3배의 성능을 제공합니다.

플래시 (flash)가 매우 비싸고 구하기 어려울 때는 아주 작은 차이도 큰 도움이 됩니다.

PowerStore Gen 2와의 비교는 아래에서 확인할 수 있습니다:

또한 Dell AI 데이터 플랫폼 (AI Data Platform)의 개선 사항도 발표되었는데, 여기에는 비정형 파일 (unstructured files)의 인덱싱을 위한 향상된 오케스트레이션 (orchestration) 및 검색 기능, 그리고 AI를 위한 데이터 발견 (data discovery) 및 데이터셋 (dataset) 생성을 가속화하기 위해 이를 관리되는 파이프라인 (governed pipelines)에 연결하는 기능이 포함됩니다. 아울러 Dell은 PowerFlex 블록, PowerScale 및 Lightning File System 파일 스토리지, 그리고 ObjectScale 오브젝트 (object) 스토리지를 지원하기 위해 PowerFlex 소프트웨어 정의 인프라 (software defined infrastructure)를 Exascale 스토리지에 추가했습니다.

AI 혁신에 따른 인프라 확장을 추진하는 IT 벤더는 Dell뿐만이 아닙니다. HPE는 하드웨어 포트폴리오와 GreenLake 하이브리드 클라우드 (hybrid cloud) 플랫폼을 통해 유사한 노력을 기울이고 있으며, Cisco Networks는 네트워킹 라인업의 강화를 추진하고 있습니다. 다른 기업들도 마찬가지입니다.

Noy에 따르면, Dell을 차별화하는 것은 바로 이를 통합하는 방식입니다. 그는 Dell이 작년에 Nvidia가 제시한 사양에 맞춰 AI 데이터 플랫폼을 구축하고 있으며, 스토리지 시스템에 구애받지 않는(storage system-agnostic) 접근 방식을 취하는 오케스트레이션 (Orchestration) 플랫폼을 보유하고 있다는 점을 언급했습니다.

그는 오케스트레이션 계층 (Orchestration layer)에 집중하며 다음과 같이 말했습니다. “모든 스토리지 벤더는 인프라 벤더로서만 머무는 것으로는 충분하지 않다는 점을 이해하고 있습니다. 그들은 실제로 사용자가 그 가치를 추출할 수 있는 수단을 제공해야 합니다. 우리는 해당 계층을 스토리지 계층 상단에 구축하기로 아키텍처적 결정을 내렸다고 말씀드려 왔습니다. 왜냐하면 고객의 모든 데이터가 반드시 우리의 스토리지 제품에만 존재하지는 않을 것이라는 점을 알고 있기 때문입니다. 일부는 클라우드에 있을 것이고, 일부는 구조화된 데이터베이스 (Structured databases)에 있을 것입니다. 이는 여전히 Dell 스토리지에 있을 수도 있지만, 반드시 비구조화된 데이터 (Unstructured data) 형태는 아닐 수도 있습니다. 우리는 모든 것을 하나로 모아 고객이 보유한 자산에 대해 훨씬 더 총체적인 (Holistic) 관점을 가질 수 있도록 만들고자 합니다.”