“AI 시대의 병목은 GPU가 아니라 데이터입니다.”
AI 인프라에 대한 투자가 확대되면서 기업들이 새로운 문제에 직면했다. 고가의 GPU를 대규모로 확보하더라도 필요한 데이터를 제때 공급하지 못하면 연산 자원을 충분히 활용할 수 없다는 것이다. 기업 내부에 흩어진 데이터를 AI가 사용할 수 있도록 준비하는 과정에도 상당한 시간과 비용이 들어간다. AI 모델의 성능이 높아지는 속도만큼 데이터 인프라와 운영 방식이 달라져야 한다는 목소리가 커지는 이유다.
지능형 데이터 인프라스트럭처 기업 넷앱(NetApp)은 14일 ‘NetApp INSIGHT 2026 기자간담회’를 열고 AI 팩토리와 에이전틱 AI, 하이브리드 멀티클라우드를 아우르는 데이터 인프라 전략을 소개했다. 미국 라스베이거스에서 열린 글로벌 연례 행사 ‘NetApp INSIGHT 2026’의 주요 발표 내용을 국내에 소개하는 자리로, 차세대 AI 스토리지 ‘넷앱 노버스(NetApp Novus)’가 핵심 기술로 다뤘다.
유재성 넷앱코리아 대표가 14일 열린 ‘NetApp INSIGHT 2026 기자간담회’에서 기업 AI 도입 현황과 데이터 인프라 전략을 소개하고 있다. (사진 제공: 넷앱코리아)
이날 유재성 넷앱코리아 대표는 기업들이 AI 도입을 확대하고 있지만 투자 대비 성과를 확인하는 데 어려움을 겪고 있다고 진단했다. AI 에이전트가 스스로 판단하고 업무를 수행하는 단계로 발전했음에도 이를 뒷받침할 데이터 관리 체계는 충분히 준비되지 않았다는 설명이다.
현장에서 소개된 국내 AI 활용 관련 자료에 따르면 기업의 42.6%가 에이전틱 AI를 도입한 반면, 모든 AI 프로젝트에 데이터 품질 관리 절차를 의무화한 기업은 1.9%에 그쳤다. AI 투자수익률(ROI)을 신뢰성 있게 측정할 방법이 없다고 답한 기업도 47%에 달했다. AI 기반 신제품이나 서비스를 출시한 기업은 18%로 제시됐다.
유 대표는 기업들이 AI에 투자하는 과정에서 데이터의 위치와 품질, 활용 가능성을 파악하는 데 많은 자원을 쓰고 있다고 설명했다. 특히 AI 모델을 학습시키거나 추론에 활용하기 위해 데이터를 복사하고 이동하는 기존 방식은 비용뿐 아니라 데이터 정합성과 보안 문제까지 발생시킬 수 있다고 지적했다.
그는 AI 인프라의 주요 과제로 분절된 스토리지, 데이터 이동과 변환에 따른 부담, 수작업 중심의 관리, AI 에이전트 확산에 따른 보안 위험을 꼽았다. 이를 해결하기 위한 방향으로 통합된 자율 운영, 데이터 복제 없는 활용, 대규모 AI 팩토리에 적합한 스토리지 아키텍처를 제시했다.
“비포장도로를 달리는 페라리”…GPU 성능 가로막는 스토리지 병목
이어 기술 발표에 나선 강연식 넷앱코리아 전무는 AI 팩토리에서 스토리지가 담당하는 역할을 자동차에 비유했다. 고성능 GPU를 갖추고도 데이터 공급이 원활하지 않은 상황은 비포장도로에서 페라리를 운전하는 것과 비슷하다는 설명이다.
GPU의 연산 성능은 빠르게 높아졌지만 기존 스토리지 시스템은 수십만 개의 GPU가 동시에 요구하는 데이터를 처리하도록 설계되지 않은 경우가 많다. 대규모 AI 학습과 추론 과정에서는 파일을 읽는 작업뿐 아니라 파일의 위치, 접근 권한, 사용 상태 등을 확인하는 메타데이터 처리도 급격히 증가한다.
문제는 데이터 전송 통로에 여유가 있더라도 메타데이터 처리 과정에서 병목이 발생할 수 있다는 점이다. 이 경우 GPU는 다음 연산에 필요한 데이터를 기다리게 되고, 기업이 투자한 컴퓨팅 자원의 활용률도 낮아진다.
넷앱이 공개한 노버스는 이러한 문제를 해결하기 위해 메타데이터 관리와 실제 데이터 전송 경로를 분리한 차세대 스토리지 아키텍처다. 파일 위치와 접근 권한 등을 처리하는 메타데이터 계층, 데이터를 전송하는 계층, 저장 용량을 각각 독립적으로 확장하도록 설계했다.
기존 시스템에서는 특정 기능의 처리량이 한계에 도달하면 스토리지 전체를 확장해야 하는 경우가 있지만, 노버스는 병목이 발생한 영역을 중심으로 자원을 늘릴 수 있다. 대규모 AI 환경에서 성능과 비용을 함께 관리하기 위한 접근이다.
설계 목표는 초당 100TB 이상의 총처리량이다. 단일 네임스페이스를 기반으로 대규모 파일 시스템을 관리하고, 수십만 개 GPU가 동시에 데이터에 접근하는 환경을 지원하도록 개발됐다. 넷앱은 궁극적으로 제타바이트 규모의 파일 시스템까지 확장할 수 있는 아키텍처를 지향한다.
특히 업계 표준인 NFS와 병렬 NFS(pNFS)를 활용한다는 점을 강조했다. 전용 클라이언트 소프트웨어를 별도로 설치하지 않아도 기존 시스템에서 데이터에 접근할 수 있도록 한 것이다. 수천 대에서 수만 대의 서버를 운영하는 AI 인프라 사업자에게는 소프트웨어 설치와 관리 부담을 줄이는 요소가 될 수 있다.
초기 제품은 슈퍼마이크로 서버 기반의 ‘넷앱 노버스 데이터 디렉터’와 AFF A90 시스템의 ONTAP 데이터 서비스를 결합한다. 기존 엔터프라이즈 스토리지의 데이터 보호와 복원력, 멀티테넌시 기능을 유지하면서 AI 전용 인프라에 필요한 처리 성능을 확보한다는 구상이다.
노버스는 현재 주문 가능한 상태다. 넷앱은 향후 동일한 운영 체계와 데이터 기반을 유지하면서 소프트웨어 정의 방식으로도 구축할 수 있도록 지원할 예정이다. 다만 초당 100TB 이상의 성능과 초대규모 확장성은 설계 목표 및 검증 결과에 근거한 전망으로, 실제 고객 환경에서의 성능은 구축 규모와 워크로드에 따라 달라질 수 있다.
차세대 AI 스토리지 ‘넷앱 노버스’의 아키텍처와 대규모 GPU 환경에서 발생하는 데이터 병목 문제를 설명하고 있는 강연식 넷앱코리아 전무 (사진 제공: 넷앱코리아)
데이터는 옮기지 않고 AI에 활용…제로카피와 자율 운영 확대
대규모 AI 팩토리를 위한 스토리지와 함께 강조한 또 다른 기술은 ‘제로카피(Zero-Copy)’다. 기업이 보유한 데이터를 별도의 저장소로 복사하거나 이동하지 않고, 원래 위치에서 탐색하고 이해해 AI에 활용하도록 하는 방식이다.
기업의 데이터는 온프레미스 데이터센터와 여러 퍼블릭 클라우드, 서로 다른 제조사의 스토리지에 분산돼 있다. 기존에는 AI 분석을 위해 데이터를 추출하고 변환한 뒤 중앙 저장소에 모으는 작업이 일반적이었다. 그러나 이 과정에서 원본과 복사본 사이에 차이가 발생하거나 접근 권한이 제대로 유지되지 않는 문제가 생길 수 있다.
유 대표는 데이터를 한곳에 모으는 대신 원래 위치에 둔 상태에서 메타데이터를 활용하면 준비 시간과 비용을 줄이면서 기존 보안 정책도 유지할 수 있다고 설명했다.
이를 위한 핵심 기술이 ‘넷앱 AI 데이터 엔진(NetApp AI Data Engine, AIDE)’이다. ONTAP과 스토리지그리드는 물론 타사 스토리지까지 메타데이터 탐색 범위를 확대해 기업이 보유한 비정형 데이터를 파악하고, AI에 활용할 수 있는 데이터를 선별하도록 지원한다.
강 전무는 데이터의 소유자와 접근 권한을 파악하기 어려운 비정형 데이터가 기업 내부에 상당수 존재한다는 점을 언급했다. AI 데이터 엔진은 이러한 데이터를 메타데이터 카탈로그로 정리하고, 기존 접근 제어를 유지하면서 AI 에이전트가 필요한 정보를 활용하도록 설계됐다. 현장에서는 메타데이터 카탈로그 기능을 초기 6개월간 무상 제공한다는 내용도 소개됐다.
운영 관리 방식에도 AI가 적용된다. ‘넷앱 콘솔(NetApp Console)’의 자율 운영 기능은 인프라 상태를 분석하고 장애를 예측하거나 용량과 비용을 최적화하는 작업을 지원한다. 관리자는 자연어로 원하는 작업을 요청할 수 있으며, 자체적으로 선택한 대규모언어모델을 활용할 수도 있다.
다만 AI가 모든 작업을 임의로 수행하는 방식은 아니다. 사전에 정한 정책과 권한 범위 안에서 자동화를 실행하고, 데이터 삭제처럼 영향이 큰 작업에는 별도의 관리자 승인을 요구할 수 있다. 강 전무는 이를 AI가 운영을 지원하고 고객이 감독하는 모델로 소개했다.
하이브리드 멀티클라우드 지원 범위도 확대한다. 기존 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드에 오라클 클라우드를 더해 주요 4개 클라우드 환경에서 데이터 서비스를 활용할 수 있도록 한다는 전략이다. 외부 네트워크와 분리된 환경에서도 사용할 수 있는 로컬 콘솔과 데이터 주권 관련 기능을 통해 금융·공공 등 규제 요건이 엄격한 분야의 수요에도 대응한다.
보안 분야에서는 컴볼트(Commvault)와의 협력을 확대했다. 스토리지 단계에서 랜섬웨어 위협을 탐지하고, 컴볼트의 복구 절차와 연동해 격리된 환경에서 데이터를 검증한 뒤 안전하게 복원하도록 지원한다. AI 에이전트가 기업 데이터에 접근하는 범위가 넓어질수록 탐지와 복구를 함께 관리해야 한다는 판단이 반영됐다.
이번 기자간담회에서 소개된 노버스와 AI 데이터 엔진, 자율 운영 기능은 각각 다른 문제를 해결하지만 공통적으로 기업이 보유한 데이터를 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지에 집중한다. AI 팩토리에서는 GPU가 기다리지 않도록 데이터를 공급하고, 기업 내부에서는 불필요한 데이터 복제와 이동을 줄이며, 여러 클라우드와 스토리지에 분산된 인프라는 일관된 정책 아래 관리하는 방식이다.
AI 투자 규모가 커질수록 기업이 따져야 할 비용도 GPU와 모델 사용료를 넘어 데이터 준비, 저장, 전송, 보호, 운영 관리까지 확대된다. 넷앱이 이번 행사에서 제시한 전략은 이러한 비용을 줄이고 기존 인프라의 활용도를 높이는 데 맞춰져 있다. 결국 기업이 AI 투자 성과를 확인하려면 얼마나 많은 연산 자원을 확보했는지뿐 아니라 그 자원에 필요한 데이터를 얼마나 안정적이고 효율적으로 공급할 수 있는지까지 살펴야 한다는 메시지다.
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