“기업이 보유한 방대한 데이터를 어떻게 통합하고, 보호하며, 지능적으로 활용하느냐가 AI 경쟁력을 좌우한다”

넷앱(NetApp)은 3일 웨스틴 서울 파르나스에서 ‘NetApp INSIGHT Xtra’ 행사를 개최하고, AI 시대에서 성공을 위한 데이터 전략을 공유했다.

이날 기조연설을 맡은 조지 쿠리안(George Kurian) 넷앱 CEO는 “AI의 성패는 모델이 아니라 데이터 인프라에서 결정된다”며, 분산형 아키텍처 기반의 ‘넷앱 데이터 플랫폼(NetApp Data Platform)’을 중심으로 한 기술 로드맵을 발표했다.

쿠리안 CEO는 기존 중앙집중형 데이터 레이크·웨어하우스 모델이 비정형 데이터와 고빈도 데이터 변경이 일반화된 AI 환경에 적합하지 않다고 지적했다.

그는 “AI 학습과 추론에 필요한 데이터는 파일, 오브젝트, 멀티미디어 등 비정형 데이터가 대부분이며, 이를 복제·집중시키는 방식은 확장성과 비용 측면에서 한계가 명확하다”고 말했다.

넷앱 데이터 플랫폼의 핵심은 ‘액티브 메타데이터 패브릭(Active Metadata Fabric)’이다.

이는 데이터가 생성·저장되는 위치에서 메타데이터를 실시간으로 수집·동기화하고, 이를 글로벌 네임스페이스로 통합하는 구조다.

데이터 이동 없이도 데이터 검색, 분류, 접근 제어, 계보(lineage) 추적이 가능하도록 설계됐다.

이 메타데이터 엔진은 온탭(ONTAP)에 통합돼 있으며, 데이터 변경 시 자동으로 메타데이터를 갱신한다.

특히 스키마가 없는 비정형 데이터에 대해 동적으로 메타데이터를 생성해 AI 학습용 데이터셋 구성과 벡터화 작업을 자동화한다.

넷앱은 이를 통해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 및 에이전틱 AI 환경에서 데이터 준비 시간을 대폭 단축할 수 있다고 설명했다.

스토리지 계층에서는 차세대 올플래시 시스템 ‘NetApp AFX’를 공개했다.

AFX는 3세대 분산(disaggregated) 아키텍처 기반으로, 최대 128노드 구성과 단일 클러스터 기준 최대 1엑사바이트까지 확장 가능하다.

병렬 파일 시스템 수준의 성능을 제공하면서도 스냅샷, 복제, 보안, 거버넌스 등 엔터프라이즈급 데이터 관리 기능을 유지하는 것이 특징이다.

넷앱은 기존 병렬 파일 시스템이 성능 확보를 위해 데이터 관리 기능을 희생했던 반면, AFX는 ONTAP 기반의 데이터 서비스와 AI 워크로드에 필요한 대규모 병렬 처리 성능을 동시에 제공한다고 강조했다.

이를 통해 AI 학습, 추론, 데이터 전처리 워크로드를 단일 스토리지 플랫폼에서 운영할 수 있다는 설명이다.

넷앱은 AI 데이터 파이프라인 자동화를 위한 ‘AI 데이터 엔진(AI Data Engine)’도 함께 소개했다.

이 엔진은 데이터 변경 감지, 중복 제거, 벡터 데이터 생성, 접근 제어, 민감 정보 마스킹 기능을 포함한다.

특히 어떤 데이터가 어떤 모델 학습에 사용됐는지를 추적할 수 있어, 규제 대응과 ‘책임 있는 AI(Responsible AI)’ 구현을 지원한다.

메타데이터 엔진은 이미 일반 제공(GA) 단계에 있으며, 데이터 변환 및 가드레일 기능은 일부 고객을 대상으로 프라이빗 프리뷰 형태로 제공 중이다.

넷앱은 AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 전반에 걸쳐 플렉스캐시(FlexCache)와 스냅미러(SnapMirror)를 지원하며, 온프레미스와 클라우드를 아우르는 글로벌 데이터 네임스페이스를 구현했다.

모든 복제 볼륨은 읽기·쓰기 모두 가능해, 데이터 위치에 관계없이 동일한 데이터 접근성을 제공한다.

보안 측면에서는 자율형 랜섬웨어 대응 서비스와 데이터 유출 탐지 기능을 강화했다.

스토리지 레벨에서 데이터 변조와 외부 유출 시도를 동시에 감지하고, 격리된 복구 환경(clean room)을 통해 무결성이 검증된 데이터로 신속한 복구가 가능하도록 설계됐다.

쿠리안 CEO는 “지능형 데이터 인프라는 단순한 저장소가 아니라, 데이터를 실시간으로 활성화해 AI 성과로 연결하는 플랫폼”이라며 “넷앱은 데이터가 있는 모든 곳에서 AI를 실행할 수 있는 기반을 제공하겠다”고 말했다.