AI 시대, 데이터 스토리지 최적화로 비용 절감과 성능 향상 동시 달성

핵심 기술: AI와 빅데이터 분석의 확산으로 데이터 저장 및 관리 비용이 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 이에 대한 해결책으로 '스토리지 최적화' 전략이 제시됩니다.

기술적 세부사항:
* 시장 전망: 글로벌 데이터 센터 스토리지 시장은 2024년 546.7억 달러에서 2031년 1302.3억 달러로 연평균 11.2% 성장 예상.
* 비용 구조: 기업은 분석 SW 투자 1달러 대비 데이터 저장소에 4달러 지출. 클라우드 환경에서 스토리지 비용 민감도 증가.
* 스토리지 최적화 방안:
* 데이터 중요도 및 사용 빈도에 따른 계층화.
* SAS 데이터셋을 Parquet과 같은 오픈 파일 형식으로 변환: 75% 공간 절감, 연간 스토리지 비용 49만 달러에서 12만 달러 절감 사례.
* 자주 사용하지 않는 데이터를 클라우드의 저비용 저장소(예: AWS S3 오브젝트 스토리지)로 이동: GB당 월 0.02달러로 기존 대비 최대 98% 비용 절감 가능.
* 고급 압축 기술을 통한 저장 공간 감소 및 SQL 조회 속도 향상.
* 활용 사례: 한 은행에서 SAS 데이터셋 저장소 비용 70% 절감 및 데이터 조회 속도 향상.
* 클라우드 전환 시 활용: 자주 사용하지 않는 페타바이트급 데이터를 저비용 오브젝트 스토리지에 보관하고, 빠른 조회를 위한 분석 시스템 구축.

개발 임팩트:
* 데이터 스토리지 비용의 획기적인 절감.
* 데이터 접근성 및 분석 시스템 성능 향상.
* AI 및 빅데이터 분석 환경의 지속 가능한 운영 기반 마련.

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* (별도 언급 없음)