AI 시대, 복잡한 데이터 환경 단순화 및 통합 데이터 서비스의 중요성

핵심 기술: AI 시대에 조직은 온프레미스, 멀티 클라우드, 엣지 등 하이브리드 환경 전반에 걸쳐 분산된 복잡한 데이터를 효과적으로 관리하고 보호해야 하며, 이를 위해 블록 스토리지와 통합 데이터 서비스가 필수적입니다.

기술적 세부사항:
* 데이터 환경의 복잡성: AI 시대에는 방대한 양의 데이터가 체계 없이 다양한 형태로 존재하며, 온프레미스, 멀티 클라우드, 엣지 등 하이브리드 환경에 분산되는 경향이 있습니다.
* AI 도입 목적: 운영 효율화, 고객 경험 향상, 생산성 증대 등을 위해 AI 기술을 도입하고 있습니다.
* 정부의 AI 지원: 글로벌 Top 3 AI 허브 도약을 위해 GPU 1만 개 확보 등 AI 경쟁력 강화 투자를 확대하고 있습니다.
* AI 통합 과제: 기존 시스템에 AI를 통합하기 위해 데이터 통합, 접근성 및 보안 체계 강화가 필요합니다.
* 핵심 솔루션: 블록 스토리지와 통합 데이터 서비스는 끊김 없는 워크플로우와 AI 인사이트 도출을 위한 데이터 준비에 핵심적인 역할을 합니다.
* 데이터 준비 현황: APAC 지역 기업의 73%가 AI에 데이터가 준비되었다고 응답했으며, 85%는 데이터 통합을 핵심 요소로 꼽았습니다.
* 사이버 보안의 중요성: 91.7%의 국내 기업이 AI 기반 사이버 공격 대응에 자신이 없다고 응답하여 보안 강화의 필요성이 대두됩니다.
* 데이터 생태계 구축: 통합된 데이터는 접근성, 정확성, 확장성을 보장하고 사일로를 제거하여 실시간 추론이 가능한 환경을 제공합니다.
* 향후 과제: AI 데이터 파이프라인 최적화, AI 데이터 거버넌스 고도화, 사이버 복원력 확보 및 민감 데이터 보호 강화가 필요합니다.

개발 임팩트: 복잡한 데이터 환경을 단순화하고 통합 데이터 서비스를 구축함으로써 AI 기반 혁신을 위한 데이터 워크플로우를 효율화하고, 비즈니스 연속성을 확보하며, 데이터 기반 의사결정의 정확성과 속도를 높일 수 있습니다.

커뮤니티 반응: 넷앱의 '2024년 데이터 복잡성 보고서'에 따르면 아시아·태평양(APAC) 지역 기업들은 데이터 통합을 핵심 요소로 여기며 데이터 인프라에 대한 투자를 우선시하고 있습니다.